7번째 세미나

1. 내용 구성

   1. dataset 구성
      1. matlab으로 skeleton만든거 3D로 변경해서 J2에 대해 먼저 진행
         1. 제욱이형한테 받아야 할지도
      2. 아니면 현우형한테 UMAT 돌린 데이터 받음
      3. 우선 J2 plasticity paper 옮기기
   2. NN 구축

      1. Scikit learn 활용

2. introduction

   1. 작년 현대차 과제에서의 문제점
      1. short fiber reinforced composite의 모든 섬유 정보를 고려한 시뮬레이션은 과도한 cost가 발생해서 이를 해결하기 위한 2단계 균질화를 통한 계산 방식을 고안함
      2. 이 방식의 경우에는 같은 섬유 배향을 갖는 여러개의 유사결정립으로 분해하여 계산하는데, 모든 short fiber를 직접적으로 고려해서 계산하는 것 보다는 시간이 적게 걸리지만 하나의 element 안에 여러개의 유사결정립이 있고, 이 유사결정립 각각에 대해 계산이 이루어지다 보니 일반적인 metal, plastic같은 소재보다는 계산 시간이 크게 소요되는 문제점이 있었음.
      3. 이 각 유사결정립에서 계산 시간이 큰 원인 중 가장 큰 원인이 뉴턴 랩슨 반복계산법이 사용된다는 점
   2. N-R method의 간략한 설명
      1. 유한요소 해석에서 소성변형을 하는 물체에 힘 혹은 displacement를 가한 경우, Fn → Fn+1 으로 힘을 증가한 경우에 바로 해당되는 변위 x값을 찾기 어렵기 때문에 이전 step point에서 선형 가정을 여러번 반복해서 찾고자 하는 해를 구하게 됨.
   3. 이를 해결하고자 하는 방법으로서의 인공신경망

3. case study

4. 연구 방향

   1. dataset 구축
   2. NN 구축
   3. 학습 및 test
   4. 여러 물성에서도 사용 가능?

5. dataset 구축 시도 내용

   1. 매트랩 써야하는 이유
   2. 단순 소성
   3. UMAT → 매트랩