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현우형 파트
LCF치곤 길이가 짧은데도(1.2mm) 잘 맞지 않는 부분이 이상하다고는 하심. 0도에 비해 failure strain도 더 길다. failure criterion이 잘못되었을 가능성도 있긴 할듯함. -
NN 파트
코드는 어떻게 공부만 하면 되는 부분이지만 연구적으로 고민해야할 부분은 정확히 NN을 어디에 적용할거고, 어떻게 만들지에 대한 부분. 인공신경망의 구조는 어떻게 생각하고 있는지? input은 어떻게 할건지? 진행 상황이 매트랩 implementation쪽에 너무 집중되어 있는 부분이 있다. 현재는 material 에 대한 부분은 고정되었지만 material이 바뀌면 어떻게 처리할 것인지에 대해서 공부를 지속해야함. 이 부분이 되어야 연구적 가치가 있음. 시간 많이 들고 typical하긴 하지만 그래도 일단 하던걸 하긴 해야함.
Result로 가는 함수 f에 필요한 인자가 A, B가 있다고 했을 때 A fixed 상태에서 B를 변화시키는 경우 학습된 f와, 반대로 B fixed 상태에서 A 변화시키는 경우 학습된 f’가 있을 때, 이 둘을 활용해 A, B가 동시에 변하는 경우에 대해 Result를 구할 수 있겠는가? 이 f, f’ 둘을 조합해서 가능할지. A, B가 둘 다 변화하는 경우의 학습에는 너무 많은 cost가 들어갈 것. f(A,B)=R에서, dR을 계산하려면? 수학적으로 한번 생각해봐야 할듯. 이런 scheme을 확인해볼 방법이 있을 지? NN을 통해 확인할 수 있으려나. 데이터를 실제로 만들어내야함. 참고로 하고 있는 논문을 자세히 살펴야한다. 어떤 strain data를 만들 것인가? 우리는 3차원임. 참고 논문은 합리적인 방식으로 보여짐. 문제를 풀기 위해서는 구체적으로 생각해야하는데 지금은 너무 구체성이 떨어짐. matlab 코드를 논의하기 위해 미팅하자는게 아님. 이걸 준비해왔어야함. 지금 해야할건 stress strain set을 구성해야하고, 이걸 어떻게 만들지를 생각해야한다. 2차원→ 3차원, 논문 참고해서 dataset 구성 어떻게 했는지 잘 이해해서 다음 미팅 -
literature review를 꼼꼼하게 해야한다.
composite structure에 나온 논문 참고. data driven approach에서 data를 physics에 기반해서 효율적으로 다뤄야한다.
temperature, delta time 부분은 normalizing할 수 있는지 확인해볼것