Crack Evaluation Using Deep Learning Model for Prediction of Stress Intensity Factor of Aircraft Structure

항공기는 다양한 운용 조건 하에서 반복적인 하중을 받는다. 이러한 하중은 구조의 초기 균열 성장이나 새로운 균열의 발생 및 성장을 야기한다. 이는 구조적 결함으로 이어져 부품의 수명에 악영향을 준다. 이러한 결함에 대한 구조의 안전성을 사전에 평가하고자 유한요소해석을 통한 응력확대계수 산출이 이루어진다. 하지만 이 과정은 다량의 균열에 대한 반복적인 유한요소해석이 필수적이며, 많은 시간과 노력을 수반한다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 항공기 구조 평가 모델을 제안하였다. 모델을 위한 새로운 학습 데이터 생성 방식으로 유한요소모델 기반의 균열 모델링 기법을 이용하였다. 최종적으로 응력확대계수 예측 모델을 학습 및 검증하였으며, 높은 예측 정확도를 확인하였다.

Authors

Publication Details

Journal
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
Published
2024-09-02
DOI
https://doi.org/10.5139/jksas.2024.52.9.679
Primary Topic
Fatigue and fracture mechanics
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
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article

Crack Evaluation Using Deep Learning Model for Prediction of Stress Intensity Factor of Aircraft Structure

Jungsun Park, Yeounhee Kim, Yeonhi Kim
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
Fatigue and fracture mechanics
article

Crack Evaluation Using Deep Learning Model for Prediction of Stress Intensity Factor of Aircraft Structure

Jungsun Park, Yeounhee Kim, Yeonhi Kim
article en

Abstract

항공기는 다양한 운용 조건 하에서 반복적인 하중을 받는다. 이러한 하중은 구조의 초기 균열 성장이나 새로운 균열의 발생 및 성장을 야기한다. 이는 구조적 결함으로 이어져 부품의 수명에 악영향을 준다. 이러한 결함에 대한 구조의 안전성을 사전에 평가하고자 유한요소해석을 통한 응력확대계수 산출이 이루어진다. 하지만 이 과정은 다량의 균열에 대한 반복적인 유한요소해석이 필수적이며, 많은 시간과 노력을 수반한다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 항공기 구조 평가 모델을 제안하였다. 모델을 위한 새로운 학습 데이터 생성 방식으로 유한요소모델 기반의 균열 모델링 기법을 이용하였다. 최종적으로 응력확대계수 예측 모델을 학습 및 검증하였으며, 높은 예측 정확도를 확인하였다.

Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space SciencesVol. 52(9)
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Fatigue and fracture mechanics
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