기계학습 기반 자동차 램프 내열 온도 예측 시스템

Abstract

자동차 램프의 온도가 램프 내열 한계를 넘으면 램프의 변형과 같은 문제가 발생한다. 이를 방지하기 위해 설계 단계에서 내열 해석을 통해 램프 내부 온도 분포를 예측한다. 전산 유체 해석(CFD)을 사용한 내열 해석은 비교적 정확한 온도 분포를 계산할 수 있지만, 수행에 많은 시간이 소요되고 해석 수행을 위한 전문가의 도움이 필요해 설계자가 직접 수행하기 어려운 한계가 있다. 본 연구에서는 기계학습 기술을 기반으로 자동차 램프의 온도 분포를 계산하는 내열 해석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 다양한 램프 형상에 대해 내열 해석 결과를 미리 학습해 둠으로써 새롭게 설계된 형상에 대한 내열 해석을 빠르게 수행할 수 있다. 또한 열유체에 대한 전문 지식이 없는 설계자들도 직접 해석을 수행하여 온도 분포를 확인할 수 있다. 실제 CFD를 사용한 해석과 비교하여 오차 범위 10% 이내의 해석 정확도를 나타내는 것을 실험을 통해 검증하였다.