유한 요소 모델
유한 요소 모델(FEM)은 연속적인 물리적 구조를 유한한 수의 작은 부분, 즉 "요소"로 이산화하여 개체의 물리적 동작을 근사화하는 수치 계산 방법입니다. 이러한 요소는 1차원 선 요소, 2차원 표면 요소 또는 3차원 체적 요소가 될 수 있습니다. 각 요소는 간단한 기하학적 모양을 가지고 있으며 노드로 연결됩니다. 이러한 방식으로 유한 요소 모델은 복잡한 구조물의 응력, 변형률, 온도, 유체 흐름 등의 물리적 현상을 시뮬레이션할 수 있습니다. 가장 기본적인 형태의 FEM은 복잡한 문제 공간을 변환하는 근사 방법입니다.도메인비교적 간단한 방정식으로 동작을 설명할 수 있는 여러 개의 작고 단순한 부분(유한 요소)으로 세분됩니다.
FEM의 중요한 측면은 도메인을 어떻게 세분화하느냐이다. 이런 측면에서 컴퓨터 지원 설계(CAD) 소프트웨어가 유용합니다. CAD는 물체의 3차원 모양을 정의하고 원하는 그리드나 요소를 정의하는 3차원 그리드를 기반으로 물체를 적절한 크기의 요소로 쉽게 세분화할 수 있기 때문입니다..해결하려는 문제에 따라 메시는 균일한 크기와 모양의 요소(예: 큐브 또는 피라미드)를 정의할 수도 있고, 도메인의 다른 부분에 서로 다른 모양과 크기의 요소를 가질 수도 있습니다.
인공지능의 유한요소 모델
인공지능 분야에서 유한요소모델(FEM)은 일반적으로 유한요소해석(FEA)과 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝 등)을 결합한 계산 모델을 말합니다. 이 모델은 유한 요소 해석을 사용하여 물리적 현상을 수치적으로 시뮬레이션하고, 인공 지능 알고리즘을 결합하여 모델 매개변수의 의사 결정을 최적화, 예측 또는 지원합니다. 유한요소모델은 구조해석, 열해석, 유체역학 등 다양한 엔지니어링 문제에 적용될 수 있으며, 인공지능 기술을 통해 그 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
인공지능 분야에서 유한요소모델의 응용분야는 다음과 같습니다.
- 매개변수 최적화: 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 유한 요소 모델의 매개변수를 최적화하여 시뮬레이션의 정확도를 높이거나 계산 비용을 줄입니다.
- 모델 예측: 유한 요소 분석 데이터를 기반으로 엔지니어링 성능이나 수명을 예측하기 위해 딥 러닝 모델을 훈련합니다.
- 역 문제 해결: 인공 지능 기술을 사용하여 균열 감지나 재료 속성 반전과 같은 유한 요소 모델의 역문제를 해결합니다.
- 적응형 메시 세분화: 인공지능 알고리즘을 기반으로 그리드 밀도를 자동으로 조절하여 계산 효율성과 결과 정확도를 향상시킵니다.