1. 딥러닝을 이용한 진동/음향 해석과 설계
A. 딥러닝을 활용한 패키지 트레이 형상에 따른 음향 고유모드/고유 주파수 예측
B. 딥러닝을 이용한 구조물의 고유모드와 건전성(결함 여부) 예측
C. 딥러닝을 활용한 차실 내부 형상에 따른 음향 고유 모드/고유 주파수 예측
D. 딥러닝을 이용한 소음기의 투과 손실 예측
E. 딥러닝을 활용한 구조물의 고유 모드 별 기여도 예측
F. 물리 정보 신경망(PINN)을 활용한 구조물의 고유모드/고유주파수 예측
2. 진동/음향 메타물질의 해석과 설계
A. 광대역 고주파 소음 차단을 위한 음향 메타물질 패널 설계
B. 구멍 뚫린 강판의 차음 성능 향상을 위한 음향 메타물질 패널 설계
C. 음향 메타물질을 이용한 소음 저감용 다층 패널 설계
D. 종진동 차단을 이용한 진동-음향 연성 메타물질 구조 설계
E. 음향 메타 물질을 이용한 머플러 최적 설계
F. 전투 차량의 음향 스텔스를 위한 음향 메타물질 기반 배기 소음 저감 장치
G. 소형 전술 차량의 소음 저감을 위한 음향 메타물질 기반 머플러
3. 위상 최적화를 이용한 머플러의 최적 설계
A. 멀티-피직스 기반 해석과 설계 : 머플러 내부의 유동, 열전달, 음향 해석
- 위상/형상 최적화 기법을 이용한 머플러 설계
- 온도, 유동, 음향 특성을 고려한 머플러 최적 설계
< 최적화된 머플러들의 투과 손실 그래프 >
< 음향/열전달/유동을 고려한 머플러 실험 장치 >
B. 삽입 손실 최대화를 위한 위상 최적화 기반 머플러 최적 설계
C. 목표 음향 성능을 갖는 머플러 설계
D. 신뢰성 기반 머플러 설계
4. 구조 최적 설계
A. 강성과 음향 특성을 함께 개선한 패널 설계
- 위상 최적 설계 기법과 형상 최적 설계 기법을 순차적으로 사용하여 설계
- 적용 예: 고속 철도 상/하부 벽면 패널의 최적 설계
B. 보안 문제 해결을 위한 주파수 응답 함수 기반 부분 구조 합성법과 최적 설계 기법 개발
- 형상 정보 대신 주파수 응답 함수만으로 부분 구조의 동강성 행렬 추정과 결합된 전체 시스템의 고유 주파수예측 및 구조 최적화
