Piecewise Integrated Composite (PIC) is a new concept to design composite structures of multiple stacking angles both for in-plane direction and through the thickness direction in order to improve stiffness and strength. In the present study, PIC beam was suggested based on 3D training data instead of 2D data, which did offer a limited behavior of beam characteristics, with enhancing the stiffness accompanied by reduced tip deformation. Generally training data were observed from the designated reference finite elements, and preliminary FE analysis was conducted with respect to regularly distributed reference elements. Also triaxiality values for each element were obtained in order to categorize the loading state, i.e. tensile, compressive or shear. The main FE analysis was conducted to predict the mechanical characteristics of the PIC beam.

Piecewise Integrated Composite(PIC) 보는 구간 조합 복합재 보로 구간 마다 적층 각도 및 순서를 다르게 적용하여 보의 강성과 강도를 향상시킬 수 있는 복합재료 보의 새로운 개념이다. 본 연구에서는 보의 거동을 고려하기 어려운 2차원 학습 데이터를 대신하여 3차원 학습 데이터가 적용된 머신 러닝 모델을 이용한 PIC 보가 제안되었다. 학습 데이터 및 훈련 데이터 셋(Training Data Set)은 지정된 참조 요소에서 3축 특성 값(Stress Triaxiality Factor)을 추출하여 세 가지 하중 유형(인장, 압축 그리고 전단)으로 분류되어 구성되었고, 이에 따른 하이퍼파라미터(Hyperparameter)가 제안되었다. 이를 통하여 예측된 PIC 보로 유한 요소 해석이 진행되었고 3차원 학습 데이터로 예측된 모델이 처짐 변형량이 감소된 것이 확인되었다. 이를 통해 3차원 학습 데이터를 이용하는 것이 경쟁력있는 것으로 판단되었고 처짐 변형량의 감소로 타당성이 검증되었다.

Keywords: PIC 보(Piecewise Integrated Composite Beam), 2점 집중 하중(2 point concentrated load), 머신 러닝(Machine Learning), 3축 특성(Stress triaxiality), k-NN분류(k-NN classification)