하중유형 분석을 통한 좌굴에 강한 복합재료 사각관 설계에 관한 연구
Enhancement of Buckling Characteristics for Composite Square Tube by Load Type Analysis
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초록
PIC 설계 방법은 선행 유한요소해석을 통해 하중 유형을 나누어, 각 구간마다 하중 유형에 강한 복합재료의 적층 각도 순서를 배치하는 방법이다. 기존 연구에서는 효율적으로 구간을 나누기 위하여 PIC 설계 방법에 머신 러닝이 적용되었으며, 학습 데이터는 선행 유한요소해석 결과 값을 통해 전체 요소의 일부인 참조 요소에서의 인장, 압축 그리고 전단과 같은 하중 유형으로 나누어 라벨링(Labeling) 되었다. 하지만 좌굴에 대해 고려되지 않아서 좌굴 발생 시, 적절한 하중 유형으로 나눌 수 없기 때문에 이를 해결하기 위한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 좌굴이 고려되기 위한 새로운 하중 유형 분석 방법을 기존의 PIC 설계에 적용하는 기법(PIC-NTL)이 제안되었다. 좌굴의 하중 분석은 각 플라이(Ply)별 응력 3축 특성을 통해 진행되었으며, 요소의 두께 방향으로 동일한 크기의 두 영역으로 나누어진 판단 영역 내에서 결정된 하중 유형을 통해 대표 하중 유형이 지정되었다. 학습 데이터의 특성 값(Feature)은 참조 요소의 좌표, 라벨(Label)은 각 판단 영역의 대표 하중 유형으로 구성되었으며, 이 데이터를 통해 머신 러닝 모델이 학습되었다. 머신 러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 베이지안 알고리즘을 통하여 최적 값으로 튜닝 되었다. 튜닝 된 머신 러닝 모델의 중 SVM 모델이 가장 높은 예측률과 ROC-AUC(Receiver Operation Characteristic-Area Under the Curve)로 나타났으며, 해당 모델을 통해 예측된 데이터가 유한요소 모델에 매핑 되었다. 기존에 제안된 PIC 설계 방법과 비교하기 위하여 사각 튜브 형태의 모델을 압축시키는 유한요소해석이 진행되었으며, 본 연구에서 제안된 설계 방법이 강도와 에너지 흡수율에서 더 우수함이 검증되었다.
Abstract
The PIC design method is assigning different stacking sequences for each shell element through the preliminary FE analysis. In previous study, machine learning was applied to the PIC design method in order to assign the region efficiently, and the training data is labeled by dividing each region into tension, compression, and shear through the preliminary FE analysis results value. However, since buckling is not considered, when buckling occurs, it can’t be divided into appropriate loading type. In the present study, it was proposed PIC-NTL (PIC design using novel technique for analyzing load type) which is method for applying a novel technique for analyzing load type considering buckling to the conventional PIC design. The stress triaxiality for each ply were analyzed for buckling analysis, and the representative loading type was designated through the determined loading type within decision area divided into two regions of the same size in the thickness direction of the elements. The input value of the training data and label consisted in coordination of element and representative loading type of each decision area, respectively. A machine learning model was trained through the training data, and the hyperparameters that affect the performance of the machine learning model were tuned to optimal values through Bayesian algorithm. Among the tuned machine learning models, the SVM model showed the highest performance. Most effective stacking sequence were mapped into PIC tube based on trained SVM model. FE analysis results show the design method proposed in this study has superior external loading resistance and energy absorption compared to previous study.
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