• Composites Research
• /
• 제36권5호
• /
• pp.329-334
• /
• 2023

기존의 멀티스케일 유한요소법(Multiscale finite element, FE² )은 거시 스케일의 모든 적분점에서 대표 체적요소(representative volume element, RVE)의 미시 경계치 문제를 반복적으로 계산하기 때문에 긴 해석 시간과 많은 데이터 저장 공간을 필요로 한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서 평균장 균질화 데이터 기반 멀티스케일 해석 기법을 개발하였다. 데이터 기반 전산역학(data-driven computational mechanics, DDCM) 해석은 변형률-응력 데이터 셋을 직접적으로 사용하는 모델-프리(model-free)접근 방식이다. 멀티스케일 해석을 수행하기 위해, 평균장 균질화(mean-field homogenization)를 활용하여 복합재의 미세구조에 대한 변형률-응력 데이터베이스(database)를 효율적으로 구축하고, 이를 기반으로 데이터 기반 전산역학 시뮬레이션을 수행하였다. 본 논문에서는 개발한 멀티 스케일 해석 프레임워크(framework)를 예제에 적용하여, 초탄성(hyperelasticity) 복합재의 미세 구조를 고려한 데이터 기반 전산역학 시뮬레이션 결과를 확인하였다. 따라서, 데이터 기반 전산역학 접근 방식을 활용한 멀티스케일 해석기법은 다양한 재료 및 구조에 적용될 수 있으며, 멀티스케일 해석 연구 및 응용 가능성을 열어줄 것으로 기대된다.

• Composites Research
• /
• 제36권3호
• /
• pp.205-210
• /
• 2023

본 연구에서는 폼 구조의 효율적인 유효 기계적 물성 및 열전도율 예측을 위한 균질화 데이터 기반 전이학습 프레임워크를 개발하였다. Eshelby 텐서 기반의 평균장 균질화(Mean-field homogenization, MFH)는 타원체 형태의 공동을 포함하는 다공성 구조의 물성을 효율적으로 예측할 수 있지만, 셀룰러(cellular) 폼 구조의 물성은 정확하게 예측하기 어렵다. 한편, 유한요소 균질화(Finite element homogenization, FEH)는 정확성은 높지만 상대적으로 높은 해석 시간을 동반한다. 본 논문에서는 평균장 균질화와 유한요소 균질화의 장점을 결합한 데이터 기반 전이학습 프레임워크(Framework)를 제안하였다. 구체적으로, 대량의 평균장 균질화 데이터를 도출하여 사전학습 모델(Pre-trained model)을 구축하고, 상대적으로 소량의 유한요소 균질화 데이터를 이용하여 미세 조정(Fine-tuning) 하였다. 제안된 프레임워크를 검증하기 위한 수치 예제를 수행하였으며, 해석 정확도를 확인하였다. 본 연구의 결과는 다양한 폼 구조를 가진 재료의 해석에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Composites Research
• /
• 제33권2호
• /
• pp.81-89
• /
• 2020

본 리뷰 논문에서는 최근에 연구된 평균장 균질화법을 이용한 다양한 물성치 예측 연구의 동향에 대해 소개한다. 유효 강성 예측에 사용되는 기존의 균질화법을 소개하고 이를 확장하여 유효 열/전기 전도성 및 유전 상수를 예측하는 방법을 소개한다. 압전 및 열전과 같이 2개의 물리현상이 중첩된 다중 물리 현상의 구성방정식은 훅 법칙과 같이 단순한 선형 형태로 변환하여 복합재의 유효 물성치를 예측하는 연구를 소개하고 마지막으로 복합 재료의 유효 물성치를 예측하기 위한 일반화된 식을 제시하고 유한 요소 해석과 비교한 검증/연구를 소개한다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제33권2호
• /
• pp.81-93
• /
• 2020

본 연구를 통해 다양한 분야에서 재료의 역학적 거동을 해석하고 예측하는 방법인 유한요소법(Finite Element Method, FEM)을 활용하여 유리섬유 강화 플라스틱 복합재료의 피로 특성을 분석하였다. 이를 구현하기 위해 평균장 균질화(mean-field homogenization) 이론을 활용하여 고분자, 고무, 금속 등과 같은 다양한 복합재료를 위한 선형, 비선형 다중스케일 재료 모델링 프로그램인 Digimat을 이용하였다. 이를 통해 유리섬유 강화 플라스틱 복합재료의 미세 구조와 재료 모델을 정의하여 더욱 현실적으로 고분자 복합재료의 피로 거동을 예측하고자 한다. 참고문헌을 통해 시험 온도, 섬유배향, 응력비, 시편의 두께 등 다양한 변수들을 사용하여 30wt%의 단 섬유 질량 비율을 갖는 폴리부틸렌 텔레프탈레이트(polybutylene terephthalate, PBT)의 고분자 복합재료의 피로 특성을 조사하였다. 섬유배향 정보를 계산하기 위한 사출해석은 Moldflow 소프트웨어을 활용하였으며, 이를 유한요소 피로시편 모델에 매핑하였다. 대표적인 유한요소 상용 소프트웨어인 LS-DYNA는 섬유배향에 따른 고분자 복합재료의 응력 진폭을 계산하기 위해 Digimat과의 연성해석에 활용하였다. 그리고 수치해석을 활용한 피로수명 해석을 위해 다양한 재료 모델들로 구성된 FEMFAT 소프트웨어를 사용하였다. 선형 재료 모델의 연성해석 결과는 높은 응력 진폭에 의한 재료의 국부적 비선형이 발생하는 LCF 영역의 피로 특성을 연구하기 위해 Neuber 법칙을 사용하여 재료의 피로 거동을 분석하였으며, 비선형 재료 모델의 연성해석 결과 역시 FEMFAT을 활용한 피로수명 해석에 사용되었다. 연성해석과 피로해석의 결과는 섬유배향에 따라 유한요소 시편의 두께 방향으로 분석하여 유리섬유 강화 플라스틱 복합재료의 형태학적, 역학적 구조에 대해서 평가하였다.

• Steel and Composite Structures
• /
• 제39권2호
• /
• pp.215-228
• /
• 2021

This paper investigates the effect of micromechanical models on the bending behavior of bidirectional functionally graded (BDFG) beams subjected to different mechanical loading. The material properties of the beam are considered to be graded in both axial and thickness directions according to a power law. The beam's behavior is modeled by the mean of quasi 3D displacement field that contain undetermined integral terms and involves a reduced unknown functions. Navier's method is employed to determine and compute the displacements and stress for a simply supported beam. Different homogenization schemes such as Voigt, Reus, and Mori-Tanaka are employed to analyze the response of the BDFG beam subjected to linear, uniform, exponential and sinusoidal distributed loading. The results obtained by the present method are compared with available results in the literature and a good agreement was found. Several numerical results are presented in tabular form and in figures to examine the effects of the material gradation, micromechanical models and types of loading on the bending response of BDFG beams. It can be concluded that the present theory is not only accurate but also simple in predicting the bending response of BDFG beam subjected to different static loads.