다결정 재료의 결정립 성장을 위한 열 조건화 시계열 예측

요약

다결정 재료의 결정립 성장은 기계적 특성에 중요하지만, 기존 수치 해석은 높은 계산 비용이 단점입니다. 본 연구는 CNN, MLP, RNN을 결합한 예측 프레임워크를 개발하여 열 정보를 모델 아키텍처에 명시적으로 통합했습니다. 이를 통해 비등온 조건에서도 복잡한 열 이력 하의 결정립 성장 궤적을 정확하게 시계열로 예측할 수 있음을 입증했습니다.

핵심 포인트

• 기존 PDE 기반 시뮬레이션의 높은 계산 비용 문제를 해결함.
• 모델 아키텍처에 순간 온도와 열 속도를 통합하여 비등온 조건 처리가 가능해짐.
• CNN, MLP, RNN을 결합한 하이브리드 구조로 결정립 성장 예측을 수행함.
• 복잡한 열 이력에서도 낮은 평균 상대 오차(1.91%~4.51%)를 달성하며 정확성을 입증함.