1. 서론
이 글에서는 AI가 FEM에 어떤 혁신적 변화를 가져올 수 있는지를 다룬다. 또한, AI가 선형 및 비선형 문제에 어떻게 적용되어 엔지니어링 설계를 새롭게 해석하고 혁신을 주도하는지를 살펴본다. 이는 기술의 빠른 발전,민주화, 그리고 더 나은 사용성을 추구하는 현대 엔지니어링의 큰 흐름과도 일맥상통한다.
AI와 FEM의 결합은 단순한 기술적 발전을 넘어선 엔지니어링의 철학적 전환을 가져올 것이다. 예를 들어,엔지니어가 "이 브래킷에 원형 구멍을 뚫을 때 응력 집중을 최소화 하기 위한 최적의 설계는 무엇인가?"라고물으면, AI와 FEM이 통합된 시스템은 몇 초 내에 정확한 분석과 최적화된 설계 옵션을 제시할 수 있다.
이는 엔지니어가 수작업으로 며칠이나 몇 주를 투자할 필요가 없게 만들어 준다.이러한 혁신은 엔지니어링의 전통적인 방식을 완전히 바꿔놓을 것이다. AI는 엔지니어의 창의력과 정확성을증대시키는 새로운 도구로 작용하며, 이를 통해 엔지니어링 설계의 새로운 패러다임이 탄생할 것이다.AI와 FEM의 결합은 선형과 비선형 문제의 복잡성을 해결하는 데도 큰 도움을 줄 것이다. 기존의 FEM은 복잡한 비선형 문제에 대한 해결이 어려웠지만, AI의 학습과 적응 능력을 활용하면 이러한 문제도 쉽게 극복할수 있을 것이다.
또한, 이러한 기술의 통합은 설계의 민주화를 가져올 것이다. AI가 복잡한 시뮬레이션과 분석을 단순화함으로써, 소규모 제조업체나 학생들도 FEM을 쉽게 활용할 수 있게 될 것이다. 이는 엔지니어링 분야에서 평등한 경쟁과 혁신을 촉진할 것이다.
결론적으로, AI와 FEM의 결합은 엔지니어링 설계의 새로운 지평을 열고, 더 효율적이고 창의적인 방법으로복잡한 문제를 해결할 수 있는 기회를 제공한다. 이 글을 통해 이러한 혁신이 어떻게 엔지니어링의 미래를 더욱 풍요롭게 만들 수 있는지를 조명하고자 했다.
2. AI의 개념과 작동원리
AI와 FEM의 통합이 어떻게 혁신을 가져올 수 있는지를 이해하기 위해서는, AI가 어떻게 동작하는지에 대한명확한 이해가 필요하다. 단순히 "AI가 복잡한 부분을 처리하고 FEM이 나머지를 처리하면 좋을 것이다"라고 생각한다면, 이 두 기술의 시너지를 제대로 파악하기 어렵다. 특히, 인공신경망 (ANN, Artificial NeuralNetwork)과 같은 AI 기술은 내부 동작이 복잡하여 ’블랙박스 (black box)’라고도 불린다. 이 글에서는 먼저 AI의 기본 개념과 동작 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 설명하려고 한다.
AI의 개념
AI와 FEM을 사용하여 역학적인 설계 문제를 설명하기 위해서 계수가 알려지지 않은 다음과 같은 선형 함수를 생각해보자.
여기서, w와 b는 미지의 계수이며, y는 관측값, x는 독립 변수이다. 만일 역학 문제를 가정한다면, y는 응력, x는 변위 (displacement)라고 놓을 수 있을 것이다. 따라서, 미지 계수 w와 b가 알려진다면, 변위 x에 해당하는 응력 y을 쉽게 계산할 수 있을 것이다.
이 문제에서 FEM 계산을 통해서 하나의 데이터 쌍 (x,y)=(1,5) 을 얻었다고 가정하자. 즉, 1의 변위를 주었을 때, 5의 값을 가지는 응력이 관찰된 것이다. 이러한 값을 주는 객체 (함수)를 규정하기 위해서 데이터(x,y)=(1,5)를 위에서 주어진 선형 식에 대입하면 다음과 같다.
그러나, 데이터의 부족으로 더 이상의 진행은 불가능하다. 즉, 두 개의 미지수가 존재하므로 최소한 하나의 데이터가 더 필요하다. 따라서, 다시 FEM을 수행하여 이번에는 (x,y)=(2,4) 를 얻게 되었다고 하자. 이 결과물을 위 방정식에 대압하면 두 개의 방정식으로 구성된 다음과 같은 연립 방정식을 얻게 된다.
위의 연립방정식으로부터 w=-1, b=6 이라는 결과를 얻을 수 있다. 따라서, 주어진 함수는 다음과 같이 표시할 수 있다.
그렇다면, FEM 데이터를 사용하여 구한 이 식의 유익은 무엇인가? 단지 두 개의 데이터 만을 사용하여 결정하였지만, 일단 위 식은 변위 (x)와 응력 (y)의 관계를 나타내고 있는 식으로 간주될 수 있다. 즉, 이러한 과정이 간략하지만 변위와 응력의 관계를 설명하는 AI를 규정하는 기본 내용이 된다.
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