KR102532668B1 - Finite element analysis system and finite element analysis method using artificial intelligence - Google Patents

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Abstract

본 발명은 딥러닝을 통해 해석 결과 수렴성 과정 수행 없이 신뢰할 수 있는 해석 결과를 예측할 수 있는 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 시스템 및 유한 요소 해석 방법에 관한 것으로서, 자동으로 설정된 메시(Mesh) 요소들로 분할된 3차원의 해석 모델의 구조 해석 결과를 입력 데이터로 입력하는 입력부와, 해석 결과의 수렴성 과정을 거쳐 구조 해석 결과의 정확성이 확보된 적어도 하나의 메시 기반 구조 해석 결과를 딥러닝하여 도출된 딥러닝 모델을 사전에 저장하고, 상기 입력부로부터 입력된 상기 입력 데이터에 상기 딥러닝 모델을 적용하여 상기 입력 데이터로부터 상기 수렴성 과정을 거친 구조 해석 결과를 예측하는 처리부 및 상기 처리부에서 예측된 구조 해석 결과를 출력 데이터로 출력하는 출력부를 포함할 수 있다.The present invention relates to a finite element analysis system and finite element analysis method using artificial intelligence capable of predicting reliable analysis results without performing a convergence process through deep learning, and is divided into automatically set mesh elements. An input unit that inputs the structural analysis result of the three-dimensional analysis model as input data, and deep learning derived by deep learning at least one mesh-based structural analysis result in which the accuracy of the structural analysis result is secured through a convergence process of the analysis result. A processing unit that stores a model in advance, applies the deep learning model to the input data input from the input unit, and predicts a structural analysis result that has gone through the convergence process from the input data, and outputs the structural analysis result predicted by the processing unit It may include an output unit that outputs data.

Description

인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 시스템 및 유한 요소 해석 방법{Finite element analysis system and finite element analysis method using artificial intelligence}Finite element analysis system and finite element analysis method using artificial intelligence {Finite element analysis system and finite element analysis method using artificial intelligence}

본 발명은 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 시스템 및 유한 요소 해석 방법에 관한 것으로서, 더 상세하게는 딥러닝을 통해 해석 결과 수렴성 과정 수행 없이 신뢰할 수 있는 해석 결과를 예측할 수 있는 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 시스템 및 유한 요소 해석 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a finite element analysis system and finite element analysis method using artificial intelligence, and more particularly, to a finite element analysis using artificial intelligence capable of predicting reliable analysis results without performing a convergence process through deep learning. It is about systems and finite element analysis methods.

구조 해석은 외력에 대한 구조체의 변형과 응력분포를 구하는 것이다. 이를 기반으로 제품이 용도에 맞게 기능을 수행하도록, 강도 및 강성의 측면에서 설계 요구치에 적합한 형상과 크기 및 재질을 결정하는 구조 설계가 이루어질 수 있다. 즉, 구조 해석과 구조 설계를 반복적으로 수행함으로 제품의 최적 설계안을 구할 수 있다. 이와 같이, 구조 해석은 최적설계를 위해 중요하므로 그 결과를 신뢰할 수 있어야 한다.Structural analysis is to find the deformation and stress distribution of a structure in response to an external force. Based on this, structural design can be made to determine the shape, size, and material suitable for the design requirements in terms of strength and rigidity so that the product performs the function according to the purpose. In other words, by repeatedly performing structural analysis and structural design, it is possible to obtain an optimal design plan for the product. As such, structural analysis is important for optimal design, so the results must be reliable.

이와 같은, 구조 해석 방법 중 가장 많이 사용되고 있는 것은 수치해석방법인 유한 요소법이다. 이는 연속(Continuous)적인 구조체를 분할(Discrete) 모델로 변환하여 구조체의 변형량과 응력값을 근사적으로 구하는 것이다. 이러한, 분할 모델은 연속적인 해석 대상을 메시(Mesh)로 분할하며, 메시의 수준이 구조 해석의 결과를 좌우하게 되므로 메시 생성 방법이 매우 중요할 수 있다. 일반적으로, 구조 해석 프로그램에서는 메시를 자동으로 분할하는 오토 메시(Auto-mesh) 기능을 제공하기 때문에, 주로 설계자는 메시 생성을 오토 메시 기능을 이용하여 구조 해석을 수행하고 있다.Among these structural analysis methods, the most used is the finite element method, which is a numerical analysis method. This is to convert the continuous structure into a discrete model to approximate the deformation amount and stress value of the structure. This segmentation model divides continuous analysis objects into meshes, and since the level of the mesh influences the result of structural analysis, the mesh generation method may be very important. In general, since a structural analysis program provides an auto-mesh function that automatically divides a mesh, designers mainly perform structural analysis using the auto-mesh function for mesh generation.

그러나, 이러한 종래의 유한 요소 해석 시스템 및 해석 방법에서 오토 메시 기능은, 구조 해석 결과의 정확성을 보장해주지 않기 때문에 메시 개수, 메시 조밀도, 메시 형상 등과 같은 메시 요소를 고려하여, 메시 생성 방법을 달리 하여 여러 번의 해석을 수행하여 해석 결과 수렴성을 살펴보는 수렴성 과정을 거쳐야 했다. 이러한, 수렴성 과정은, 설정된 메시 요소에 따라 반복적인 해석 수행 및 메시의 개수 증가로 인한 해석 시간 증가로 인해 상당한 시간이 소요되기 때문에 구조 해석의 효율성이 매우 떨어지는 문제점이 있었다.However, in such a conventional finite element analysis system and analysis method, since the auto meshing function does not guarantee the accuracy of the structural analysis result, mesh elements such as the number of meshes, mesh density, and mesh shape are considered, and the mesh generation method is different. Therefore, it was necessary to go through the convergence process of checking the convergence of the analysis result by performing several analyzes. This convergence process has a problem in that the efficiency of structural analysis is very low because it takes a considerable amount of time due to repetitive analysis according to the set mesh elements and an increase in analysis time due to an increase in the number of meshes.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 포함하여 여러 문제점들을 해결하기 위한 것으로서, 인공 지능을 이용한 딥러닝(Deep learnig)을 통해 해석 결과의 수렴성 과정 수행 없이 오토 메시 기반의 구조 해석 결과를 이용하여, 신뢰할 수 있는 해석 결과를 예측하여 구조 해석의 효율성을 높일 수 있는 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 시스템 및 유한 요소 해석 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다. 그러나 이러한 과제는 예시적인 것으로, 이에 의해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.The present invention is intended to solve various problems, including the above problems, by using an auto mesh-based structural analysis result without performing a convergence process of the analysis result through deep learning using artificial intelligence. The purpose of this study is to provide a finite element analysis system and finite element analysis method using artificial intelligence that can increase the efficiency of structural analysis by predicting possible analysis results. However, these tasks are illustrative, and the scope of the present invention is not limited thereby.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 시스템이 제공된다. 상기 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 시스템은, 자동으로 설정된 메시(Mesh) 요소들로 분할된 3차원의 해석 모델의 구조 해석 결과를 입력 데이터로 입력하는 입력부; 해석 결과의 수렴성 과정을 거쳐 구조 해석 결과의 정확성이 확보된 적어도 하나의 메시 기반 구조 해석 결과를 딥러닝하여 도출된 딥러닝 모델을 사전에 저장하고, 상기 입력부로부터 입력된 상기 입력 데이터에 상기 딥러닝 모델을 적용하여 상기 입력 데이터로부터 상기 수렴성 과정을 거친 구조 해석 결과를 예측하는 처리부; 및 상기 처리부에서 예측된 구조 해석 결과를 출력 데이터로 출력하는 출력부;를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, a finite element analysis system using artificial intelligence is provided. The finite element analysis system using the artificial intelligence includes an input unit for inputting a structural analysis result of a three-dimensional analysis model divided into automatically set mesh elements as input data; A deep learning model derived from deep learning of at least one mesh-based structural analysis result in which the accuracy of the structural analysis result is secured through a convergence process of the analysis result is stored in advance, and the deep learning model is stored in advance in the input data input from the input unit. a processing unit for predicting a structural analysis result that has undergone the convergence process from the input data by applying a model; and an output unit configured to output a structural analysis result predicted by the processing unit as output data.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 처리부는, 3차원의 학습 모델을 자동으로 설정된 메시 요소들로 분할하여 구조 해석한 제 1 해석 결과값 및 상기 수렴성 과정을 거칠 수 있도록 상기 학습 모델을 다양한 조건의 메시 요소들로 분할하면서 반복적으로 구조 해석을 실시하여 도출된 제 2 해석 결과값을 학습 데이터로 저장하는 정보 저장부; 및 상기 학습 데이터로 저장된 상기 제 1 해석 결과값과 상기 제 2 해석 결과값의 상관 관계를 딥러닝 기반의 분석을 통해 학습하여 상기 딥러닝 모델을 도출하는 딥러닝부;를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the processing unit divides the three-dimensional learning model into automatically set mesh elements and determines the first analysis result value obtained by structural analysis and the learning model under various conditions so that the convergence process can be performed. an information storage unit for storing second analysis result values derived by repeatedly performing structural analysis while dividing into mesh elements of the learning data; and a deep learning unit configured to derive the deep learning model by learning a correlation between the first analysis result value and the second analysis result value stored as the learning data through deep learning-based analysis.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 정보 저장부는, 상기 학습 모델을 분할하는 메시 요소의 개수 및 사이즈에 대한 조건을 변경하고, 변경된 메시 요소로 분할된 상기 학습 모델 마다 반복적으로 구조 해석을 실시하여 상기 수렴성 과정을 거쳐 도출된 구조 해석 결과를 상기 제 2 해석 결과값으로 저장할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the information storage unit changes conditions for the number and size of mesh elements dividing the learning model, and repeatedly performs structural analysis for each learning model divided into the changed mesh elements. A structural analysis result derived through the convergence process may be stored as the second analysis result value.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 정보 저장부는, 서로 다른 형상으로 형성되는 복수의 상기 학습 모델에 대한 상기 제 1 해석 결과값 및 상기 제 2 해석 결과값을 상기 학습 데이터로 복수개 저장하고, 상기 딥러닝부는, 복수개의 상기 학습 데이터를 딥러닝 기반의 분석을 통해 학습하여 상기 딥러닝 모델을 도출할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the information storage unit stores a plurality of first analysis result values and second analysis result values for a plurality of learning models formed in different shapes as the learning data, and The deep learning unit may derive the deep learning model by learning a plurality of the learning data through deep learning-based analysis.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 입력부는, 외부로부터 3차원 형상의 상기 해석 모델을 수신 받는 해석 모델 수신부; 상기 해석 모델의 형상을 고려하여 자동으로 설정된 메시 요소로 상기 해석 모델을 분할하는 메시부; 및 상기 해석 모델에 대해 유한 요소 구조 해석을 수행하는 해석부;를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, the input unit may include an analysis model receiving unit receiving the three-dimensional analysis model from the outside; a mesh unit dividing the analysis model into mesh elements automatically set in consideration of the shape of the analysis model; and an analysis unit performing a finite element structural analysis on the analysis model.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 방법이 제공된다. 상기 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 방법은, 자동으로 설정된 메시 요소들로 분할된 3차원의 해석 모델의 구조 해석 결과를 입력 데이터로 입력하는 입력 단계; 해석 결과의 수렴성 과정을 거쳐 구조 해석 결과의 정확성이 확보된 적어도 하나의 메시 기반 구조 해석 결과를 딥러닝하여 도출된 딥러닝 모델을 사전에 저장하고, 상기 입력 단계에서 입력된 상기 입력 데이터에 상기 딥러닝 모델을 적용하여 상기 입력 데이터로부터 상기 수렴성 과정을 거친 구조 해석 결과를 예측하는 처리 단계; 및 상기 처리 단계에서 예측된 구조 해석 결과를 출력 데이터로 출력하는 출력 단계;를 포함할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, a finite element analysis method using artificial intelligence is provided. The finite element analysis method using artificial intelligence includes an input step of inputting a structural analysis result of a three-dimensional analysis model divided into automatically set mesh elements as input data; A deep learning model derived from deep learning of at least one mesh-based structural analysis result for which the accuracy of the structural analysis result is secured through a convergence process of the analysis result is stored in advance, and the deep learning model derived from the input data input in the input step is entered. a processing step of predicting a structural analysis result that has undergone the convergence process from the input data by applying a learning model; and an output step of outputting the structural analysis result predicted in the processing step as output data.

본 발명의 다른 실시예에 의하면, 상기 처리 단계는, 3차원의 학습 모델을 자동으로 설정된 메시 요소들로 분할하여 구조 해석한 제 1 해석 결과값 및 상기 수렴성 과정을 거칠 수 있도록 상기 학습 모델을 다양한 조건의 메시 요소들로 분할하면서 반복적으로 구조 해석을 실시하여 도출된 제 2 해석 결과값을 학습 데이터로 저장하는 정보 저장 단계; 및 상기 학습 데이터로 저장된 상기 제 1 해석 결과값과 상기 제 2 해석 결과값의 상관 관계를 딥러닝 기반의 분석을 통해 학습하여 상기 딥러닝 모델을 도출하는 딥러닝 단계;를 포함할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, in the processing step, the learning model is divided into automatically set mesh elements and the first analysis result value obtained by structural analysis and the convergence process are applied to the learning model in various ways. An information storage step of storing second analysis result values obtained by repeatedly performing structural analysis while dividing into conditional mesh elements as learning data; and a deep learning step of deriving the deep learning model by learning a correlation between the first analysis result value and the second analysis result value stored as the training data through deep learning-based analysis.

본 발명의 다른 실시예에 의하면, 상기 정보 저장 단계는, 상기 학습 모델을 분할하는 메시 요소의 개수 및 사이즈에 대한 조건을 변경하고, 변경된 메시 요소로 분할된 상기 학습 모델 마다 반복적으로 구조 해석을 실시하여 상기 수렴성 과정을 거쳐 도출된 구조 해석 결과를 상기 제 2 해석 결과값으로 저장할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, in the information storing step, conditions for the number and size of mesh elements dividing the learning model are changed, and structural analysis is repeatedly performed for each learning model divided into the changed mesh elements. Thus, the structural analysis result derived through the convergence process may be stored as the second analysis result value.

본 발명의 다른 실시예에 의하면, 상기 정보 저장 단계는, 서로 다른 형상으로 형성되는 복수의 상기 학습 모델에 대한 상기 제 1 해석 결과값 및 상기 제 2 해석 결과값을 상기 학습 데이터로 복수개 저장하고, 상기 딥러닝 단계는, 복수개의 상기 학습 데이터를 딥러닝 기반의 분석을 통해 학습하여 상기 딥러닝 모델을 도출할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, the information storing step stores a plurality of first analysis result values and second analysis result values for a plurality of learning models formed in different shapes as the learning data, In the deep learning step, the deep learning model may be derived by learning a plurality of the learning data through deep learning-based analysis.

본 발명의 다른 실시예에 의하면, 상기 입력 단계는, 외부로부터 3차원 형상의 상기 해석 모델을 수신 받는 해석 모델 수신 단계; 상기 해석 모델의 형상을 고려하여 자동으로 설정된 메시 요소로 상기 해석 모델을 분할하는 메시 단계; 및 상기 해석 모델에 대해 유한 요소 구조 해석을 수행하는 해석 단계;를 포함할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, the input step may include an analysis model receiving step of receiving the three-dimensional analysis model from the outside; a meshing step of dividing the analysis model into mesh elements automatically set in consideration of the shape of the analysis model; and an analysis step of performing a finite element structural analysis on the analysis model.

상기한 바와 같이 이루어진 본 발명의 일 실시예에 따르면, 인공 지능을 이용한 딥러닝을 통해 해석 결과의 수렴성 과정 수행 없이 오토 메시 기반의 구조 해석 결과를 이용하여, 신뢰할 수 있는 해석 결과를 예측할 수 있다.According to one embodiment of the present invention made as described above, a reliable analysis result can be predicted using an auto mesh-based structural analysis result without performing a convergence process of the analysis result through deep learning using artificial intelligence.

이에 따라, 구조 해석 결과의 정확성을 높이기 위한 해석 결과의 수렴성 과정을 생략함으로써, 해석 수행 소요 시간을 크게 줄여 구조 해석의 효율성을 증가시킬 수 있다. 또한, 오토 메시 기반의 구조 해석 결과를 이용하여 해석 결과의 정확성을 쉽게 확보할 수 있어 구조 해석 초보자도 쉽게 접근이 가능하여 구조 해석의 업무 부담을 경감시킬 수 있는 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 시스템 및 유한 요소 해석 방법을 구현할 수 있다. 물론 이러한 효과에 의해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.Accordingly, by omitting the convergence process of the analysis result to increase the accuracy of the structural analysis result, it is possible to significantly reduce the time required to perform the analysis and increase the efficiency of the structural analysis. In addition, since the accuracy of the analysis result can be easily secured using the auto-mesh-based structural analysis result, even beginners in structural analysis can easily access it, and a finite element analysis system using artificial intelligence that can reduce the workload of structural analysis, and A finite element analysis method can be implemented. Of course, the scope of the present invention is not limited by these effects.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 시스템을 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 2는 도 1의 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 시스템의 처리부를 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 3은 해석 결과의 수렴성 과정을 개략적으로 나타내는 그래프 및 이미지이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 방법을 순서대로 나타내는 순서도이다.1 is a schematic block diagram of a finite element analysis system using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram schematically illustrating a processing unit of the finite element analysis system using artificial intelligence of FIG. 1 .
3 is a graph and an image schematically showing the convergence process of the analysis result.
4 is a flowchart showing a finite element analysis method using artificial intelligence according to another embodiment of the present invention in order.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 여러 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, several preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 발명의 실시예들은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위하여 제공되는 것이며, 하기 실시예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 하기 실시예에 한정되는 것은 아니다. 오히려 이들 실시예들은 본 개시를 더욱 충실하고 완전하게 하고, 당업자에게 본 발명의 사상을 완전하게 전달하기 위하여 제공되는 것이다. 또한, 도면에서 각 층의 두께나 크기는 설명의 편의 및 명확성을 위하여 과장된 것이다.The embodiments of the present invention are provided to more completely explain the present invention to those skilled in the art, and the following examples may be modified in many different forms, and the scope of the present invention is as follows It is not limited to the examples. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the spirit of the invention to those skilled in the art. In addition, the thickness or size of each layer in the drawings is exaggerated for convenience and clarity of explanation.

이하, 본 발명의 실시예들은 본 발명의 이상적인 실시예들을 개략적으로 도시하는 도면들을 참조하여 설명한다. 도면들에 있어서, 예를 들면, 제조 기술 및/또는 공차(tolerance)에 따라, 도시된 형상의 변형들이 예상될 수 있다. 따라서, 본 발명 사상의 실시예는 본 명세서에 도시된 영역의 특정 형상에 제한된 것으로 해석되어서는 아니 되며, 예를 들면 제조상 초래되는 형상의 변화를 포함하여야 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to drawings schematically showing ideal embodiments of the present invention. In the drawings, variations of the depicted shape may be expected, depending on, for example, manufacturing techniques and/or tolerances. Therefore, embodiments of the inventive concept should not be construed as being limited to the specific shape of the region shown in this specification, but should include, for example, a change in shape caused by manufacturing.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 시스템(1000)을 개략적으로 나타내는 블록도이고, 도 2는 도 1의 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 시스템(1000)의 처리부(200)를 개략적으로 나타내는 블록도이며, 도 3은 해석 결과의 수렴성 과정을 개략적으로 나타내는 그래프 및 이미지이다.1 is a block diagram schematically showing a finite element analysis system 1000 using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a processing unit of the finite element analysis system 1000 using artificial intelligence of FIG. 1 ( 200), and FIG. 3 is a graph and image schematically showing the convergence process of the analysis result.

먼저, 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 시스템(1000)은, 크게, 입력부(100)와, 처리부(200) 및 출력부(300)를 포함할 수 있다.First, as shown in FIG. 1, the finite element analysis system 1000 using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention largely includes an input unit 100, a processing unit 200, and an output unit 300. can include

도 1에 도시된 바와 같이, 입력부(100)는, 자동으로 설정된 메시(Mesh) 요소들로 분할된 3차원 형상의 해석 모델의 구조 해석 결과를 입력 데이터로 입력할 수 있다.As shown in FIG. 1 , the input unit 100 may input, as input data, a structural analysis result of a three-dimensional analysis model divided into automatically set mesh elements.

더욱 구체적으로, 입력부(100)는, 외부로부터 3차원 형상의 상기 해석 모델을 수신 받는 해석 모델 수신부와, 상기 해석 모델의 형상을 고려하여 오토 메시 기능을 이용하여 자동으로 설정된 메시 요소로 해석 모델을 분할하는 메시부 및 상기 해석 모델에 대해 유한 요소 구조 해석을 수행하는 해석부를 포함할 수 있다.More specifically, the input unit 100 includes an analysis model reception unit that receives the three-dimensional analysis model from the outside, and an analysis model with mesh elements automatically set using an auto mesh function in consideration of the shape of the analysis model. It may include a mesh unit to divide and an analysis unit to perform finite element structure analysis on the analysis model.

예컨대, 입력부(100)의 상기 해석 모델 수신부에서, 3차원 데이터 형태의 상기 해석 모델을 수신 받으면, 상기 메시부에서, 유한 요소 해석을 위한 메시 요소를 오토 메시 기능에 의해 자동으로 설정하고, 상기 해석 모델을 자동으로 설정된 메시 요소들로 분할한 메시 데이터를 생성할 수 있다. 이어서, 상기 해석부에서, 상기 메시 데이터에 대해 유한 요소법을 이용한 구조 해석을 수행함으로써, 오토 메시 기반의 구조 해석 결과를 도출할 수 있다.For example, when the analysis model receiving unit of the input unit 100 receives the analysis model in the form of 3D data, the mesh unit automatically sets mesh elements for finite element analysis by an auto mesh function, and the analysis model Mesh data can be created by dividing the model into automatically set mesh elements. Next, the analysis unit may derive structural analysis results based on automatic meshing by performing structural analysis using the finite element method on the mesh data.

이때, 메시 요소는, 메시의 형상과 메시의 개수 및 메시의 크기 등을 포함할 수 있으며, 수신된 상기 해석 모델의 크기나 형상을 고려하여 최적의 메시 요소를 자동으로 설정할 수 있다.In this case, the mesh element may include the shape of the mesh, the number of meshes, and the size of the mesh, and an optimal mesh element may be automatically set in consideration of the size or shape of the received analysis model.

또한, 본 실시예에서는, 입력부(100)가, 상기 해석 모델을 수신 받고 오토 메시 기반의 구조 해석 결과를 도출하여, 이를 상기 입력 데이터로 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 시스템(1000)에 입력하는 것으로 예를 들었지만, 반드시 이에 국한되지 않고, 외부로부터 오토 메시 기반의 구조 해석 결과를 바로 수신 받아 입력할 수도 있다.In addition, in this embodiment, the input unit 100 receives the analysis model, derives an auto-mesh-based structural analysis result, and inputs it to the finite element analysis system 1000 using artificial intelligence as the input data. Although an example has been given, it is not necessarily limited thereto, and it is also possible to directly receive and input the results of structural analysis based on auto mesh from the outside.

도 1에 도시된 바와 같이, 처리부(200)는, 해석 결과의 수렴성 과정을 거쳐 구조 해석 결과의 정확성이 확보된 적어도 하나의 메시 기반 구조 해석 결과를 인공 지능에 의해 딥러닝하여 도출된 딥러닝 모델을 사전에 저장하고, 입력부(100)로부터 입력된 상기 입력 데이터에 상기 딥러닝 모델을 적용하여 상기 입력 데이터로부터 상기 수렴성 과정을 거친 구조 해석 결과를 예측하고, 예측된 구조 해석 결과를 출력부(300)를 통해 출력 데이터로 출력할 수 있다.As shown in FIG. 1, the processing unit 200 deep-learns a deep learning model derived by deep-learning at least one mesh-based structural analysis result obtained by artificial intelligence through a convergence process of the analysis result, and the accuracy of the structural analysis result is secured. is stored in advance, and the deep learning model is applied to the input data input from the input unit 100 to predict a structural analysis result that has undergone the convergence process from the input data, and the predicted structural analysis result is output to the output unit 300. ) can be output as output data.

더욱 구체적으로, 도 2에 도시된 바와 같이, 처리부(200)는, 3차원 형상의 학습 모델을 오토 메시 기반으로 자동으로 설정된 메시 요소들로 분할하여 구조 해석한 제 1 해석 결과값 및 상기 수렴성 과정을 거칠 수 있도록 상기 학습 모델을 다양한 조건의 메시 요소들로 분할하면서 반복적으로 구조 해석을 실시하여 도출된 제 2 해석 결과값을 학습 데이터로 저장하는 정보 저장부(210) 및 상기 학습 데이터로 저장된 상기 제 1 해석 결과값과 상기 제 2 해석 결과값의 상관 관계를 인공지능을 이용한 딥러닝 기반의 분석을 통해 학습하여 상기 딥러닝 모델을 도출하는 딥러닝부(220)를 포함할 수 있다.More specifically, as shown in FIG. 2, the processing unit 200 divides the learning model of the three-dimensional shape into automatically set mesh elements based on auto mesh, and the first analysis result value obtained by structural analysis and the convergence process An information storage unit 210 for storing second analysis result values derived by repeatedly performing structural analysis while dividing the learning model into mesh elements under various conditions as learning data, and It may include a deep learning unit 220 that derives the deep learning model by learning the correlation between the first analysis result value and the second analysis result value through deep learning-based analysis using artificial intelligence.

예컨대, 처리부(200)의 정보 저장부(210)는, 상기 학습 모델을 분할하는 메시 요소의 개수 및 사이즈에 대한 조건을 변경하고, 변경된 메시 요소로 분할된 상기 학습 모델 마다 반복적으로 구조 해석을 실시하여 상기 수렴성 과정을 거쳐 도출된 구조 해석 결과를 상기 제 2 해석 결과값으로 저장할 수 있다.For example, the information storage unit 210 of the processing unit 200 changes conditions for the number and size of mesh elements dividing the learning model, and repeatedly performs structural analysis for each learning model divided into the changed mesh elements. Thus, the structural analysis result derived through the convergence process may be stored as the second analysis result value.

더욱 구체적으로, 도 3의 (a)에 도시된 바와 같이, 동일한 해석 모델에서 상기 수렴성 과정을 통해 도출된 구조 해석 결과의 최대 응력값이 290Mpa인 반면에, 오토 메시 기반으로 도출된 구조 해석 결과의 최대 응력값이 176Mpa인 것으로 나타나, 약 30%의 오차가 나타나는 것으로 확인이 되었다.More specifically, as shown in (a) of FIG. 3, while the maximum stress value of the structural analysis result derived through the convergence process in the same analysis model is 290Mpa, the structural analysis result derived based on the auto mesh The maximum stress value was found to be 176Mpa, and it was confirmed that an error of about 30% appeared.

이로 인해, 일반적으로, 도 3의 (b)에 도시된 바와 같이, 메시의 크기를 줄이면서 개수를 증가시켜 반복적으로 구조 해석을 함으로써 해석 결과의 수렴성을 살펴보는데, 이때, 메시의 크기 및 개수에 따른 반복적인 해석 수행과, 메시 개수의 증가로 인한 해석 시간 증가로 구조 해석의 효율성이 매우 떨어질 수 있다.For this reason, generally, as shown in (b) of FIG. 3, the convergence of the analysis result is examined by repeatedly structural analysis by reducing the size and increasing the number of meshes. At this time, the size and number of meshes The efficiency of structural analysis can be very low due to repetitive analysis performed according to the method and the increase in analysis time due to the increase in the number of meshes.

이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 시스템(1000)은, 처리부(200)에서, 상기 학습 모델을 오토 메시 기반으로 구조 해석한 상기 제 1 해석 결과값 및 상기 학습 모델을 상기 수렴성 과정을 통한 구조 해석한 상기 제 2 해석 결과값의 상관 관계를 인공 지능을 이용한 딥러닝 기반의 분석을 통해 학습하여 상기 딥러닝 모델을 도출하여 사전에 저장하고, 상기 딥러닝 모델을 이용하여 오토 메시 기반으로 구조 해석한 구조 해석 결과로부터 상기 수렴성 과정을 거친 구조 해석 결과를 예측함으로써, 구조 해석 결과의 정확성을 높이기 위한 해석 결과의 상기 수렴성 과정을 생략할 수 있다.Accordingly, in the finite element analysis system 1000 using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention, in the processing unit 200, the first analysis result value obtained by structural analysis of the learning model based on auto mesh and the learning The deep learning model is derived and stored in advance by learning the correlation of the second analysis result value obtained by structural analysis of the model through the convergence process through deep learning-based analysis using artificial intelligence, and the deep learning model is The convergence process of the analysis result for increasing the accuracy of the structural analysis result can be omitted by predicting the structural analysis result that has undergone the convergence process from the structural analysis result of the structural analysis based on the auto mesh using the automatic mesh.

이때, 처리부(200)는, 가능한 많은 종류의 상기 학습 모델을 학습하면, 예측 정확도가 더욱 높은 딥러닝 모델을 도출할 수 있다.At this time, the processing unit 200 may derive a deep learning model with higher prediction accuracy by learning as many types of learning models as possible.

이에 따라, 처리부(200)의 정보 저장부(210)는, 서로 다른 형상으로 형성되는 복수의 상기 학습 모델에 대한 상기 제 1 해석 결과값 및 상기 제 2 해석 결과값을 상기 학습 데이터로 복수개 저장하고, 상기 딥러닝부(220)는, 복수개의 상기 학습 데이터를 인공 지능을 이용한 딥러닝 기반의 분석을 통해 학습함으로써, 예측 정확도가 높은 상기 딥러닝 모델을 도출할 수 있다.Accordingly, the information storage unit 210 of the processing unit 200 stores a plurality of first analysis result values and second analysis result values for a plurality of learning models formed in different shapes as the learning data, , The deep learning unit 220 can derive the deep learning model with high prediction accuracy by learning a plurality of the learning data through deep learning-based analysis using artificial intelligence.

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 시스템은, 인공 지능을 이용한 딥러닝을 통해 해석 결과의 수렴성 과정 수행 없이 오토 메시 기반의 구조 해석 결과를 이용하여, 신뢰할 수 있는 해석 결과를 용이하게 예측할 수 있다.Therefore, the finite element analysis system using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention provides reliable analysis by using the auto mesh-based structural analysis result without performing the convergence process of the analysis result through deep learning using artificial intelligence. Results can be easily predicted.

그러므로, 구조 해석 결과의 정확성을 높이기 위한 해석 결과의 수렴성 과정을 생략함으로써, 해석 수행 소요 시간을 크게 줄여 구조 해석의 효율성을 증가시킬 수 있다. 또한, 오토 메시 기반의 구조 해석 결과를 이용하여 해석 결과의 정확성을 쉽게 확보할 수 있어 구조 해석 초보자도 쉽게 접근이 가능하여 구조 해석의 업무 부담을 경감시키는 효과를 가질 수 있다.Therefore, by omitting the convergence process of the analysis result to increase the accuracy of the structural analysis result, it is possible to increase the efficiency of the structural analysis by significantly reducing the time required to perform the analysis. In addition, since the accuracy of the analysis result can be easily secured using the auto-mesh-based structural analysis result, even beginners in structural analysis can easily access it, which can have the effect of reducing the workload of structural analysis.

이하에서는 상술한 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 시스템(1000)을 이용한 유한 요소 해석 방법에 대해서 상세하게 설명하도록 한다.Hereinafter, a finite element analysis method using the finite element analysis system 1000 using artificial intelligence will be described in detail.

도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 방법을 순서대로 나타내는 순서도이다.4 is a flowchart showing a finite element analysis method using artificial intelligence according to another embodiment of the present invention in order.

도 4를 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 방법은, 크게, 입력 단계(S100)와, 처리 단계(S200) 및 출력 단계(S300) 순으로 진행될 수 있다.Referring to FIG. 4 , the finite element analysis method using artificial intelligence according to another embodiment of the present invention may largely proceed in the order of an input step (S100), a processing step (S200), and an output step (S300). .

먼저, 입력 단계(S100)에서, 자동으로 설정된 메시 요소들로 분할된 3차원의 해석 모델의 구조 해석 결과를 입력 데이터로 입력할 수 있다. 예컨대, 입력 단계(S100)는, 외부로부터 3차원 형상의 상기 해석 모델을 수신 받는 해석 모델 수신 단계(S110)와, 상기 해석 모델의 형상을 고려하여 자동으로 설정된 메시 요소로 상기 해석 모델을 분할하는 메시 단계(S120) 및 상기 해석 모델에 대해 유한 요소 구조 해석을 수행하는 해석 단계(S130)를 포함할 수 있다.First, in the input step (S100), structural analysis results of a three-dimensional analysis model divided into automatically set mesh elements may be input as input data. For example, the input step (S100) includes an analysis model reception step (S110) of receiving the three-dimensional analysis model from the outside, and dividing the analysis model into mesh elements automatically set in consideration of the shape of the analysis model. A meshing step (S120) and an analysis step (S130) of performing a finite element structure analysis on the analysis model may be included.

이어서, 처리 단계(S200)에서, 해석 결과의 수렴성 과정을 거쳐 구조 해석 결과의 정확성이 확보된 적어도 하나의 메시 기반 구조 해석 결과를 딥러닝하여 도출된 딥러닝 모델을 사전에 저장하고, 입력 단계(S100)에서 입력된 상기 입력 데이터에 상기 딥러닝 모델을 적용하여 상기 입력 데이터로부터 상기 수렴성 과정을 거친 구조 해석 결과를 예측하고, 출력 단계(S300)를 통해, 처리 단계(S200)에서 예측된 구조 해석 결과를 출력 데이터로 출력할 수 있다.Subsequently, in the processing step (S200), a deep learning model derived by deep learning at least one mesh-based structural analysis result in which the accuracy of the structural analysis result is secured through a convergence process of the analysis result is stored in advance, and an input step ( The deep learning model is applied to the input data input in S100) to predict the structural analysis result that has gone through the convergence process from the input data, and the structural analysis predicted in the processing step S200 through the output step S300. The result can be output as output data.

예컨대, 처리 단계(S200)는, 3차원의 학습 모델을 자동으로 설정된 메시 요소들로 분할하여 구조 해석한 제 1 해석 결과값 및 상기 수렴성 과정을 거칠 수 있도록 상기 학습 모델을 다양한 조건의 메시 요소들로 분할하면서 반복적으로 구조 해석을 실시하여 도출된 제 2 해석 결과값을 학습 데이터로 저장하는 정보 저장 단계(S210) 및 상기 학습 데이터로 저장된 상기 제 1 해석 결과값과 상기 제 2 해석 결과값의 상관 관계를 딥러닝 기반의 분석을 통해 학습하여 상기 딥러닝 모델을 도출하는 딥러닝 단계(S220)를 포함할 수 있다.For example, in the processing step (S200), the learning model is divided into automatically set mesh elements, and the learning model is divided into mesh elements under various conditions so that the first analysis result value and the convergence process can be analyzed. An information storage step (S210) of storing second analysis result values derived by repeatedly performing structural analysis while dividing into learning data, and correlation between the first analysis result values and the second analysis result values stored as the learning data A deep learning step (S220) of deriving the deep learning model by learning the relationship through deep learning-based analysis may be included.

이때, 정보 저장 단계(S210)는, 상기 학습 모델을 분할하는 메시 요소의 개수 및 사이즈에 대한 조건을 변경하고, 변경된 메시 요소로 분할된 상기 학습 모델 마다 반복적으로 구조 해석을 실시하여 상기 수렴성 과정을 거쳐 도출된 구조 해석 결과를 상기 제 2 해석 결과값으로 저장할 수 있다.At this time, in the information storage step (S210), conditions for the number and size of mesh elements dividing the learning model are changed, and structural analysis is repeatedly performed for each learning model divided into the changed mesh elements to perform the convergence process. The structural analysis result derived through the process may be stored as the second analysis result value.

이러한, 처리 단계(S200)는, 가능한 많은 종류의 상기 학습 모델을 학습하면, 예측 정확도가 더욱 높은 딥러닝 모델을 도출할 수 있다.In this processing step (S200), by learning as many types of learning models as possible, a deep learning model with higher prediction accuracy can be derived.

이에 따라, 처리 단계(S200)의 정보 저장 단계(S210)는, 서로 다른 형상으로 형성되는 복수의 상기 학습 모델에 대한 상기 제 1 해석 결과값 및 상기 제 2 해석 결과값을 상기 학습 데이터로 복수개 저장하고, 딥러닝 단계(S220)는, 복수개의 상기 학습 데이터를 딥러닝 기반의 분석을 통해 학습함으로써, 예측 정확도가 높은 상기 딥러닝 모델을 도출할 수 있다.Accordingly, in the information storage step (S210) of the processing step (S200), a plurality of the first analysis result values and the second analysis result values for the plurality of learning models formed in different shapes are stored as the learning data. In the deep learning step (S220), the deep learning model with high prediction accuracy can be derived by learning the plurality of learning data through deep learning-based analysis.

따라서, 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 방법은, 인공 지능을 이용한 딥러닝을 통해 해석 결과의 수렴성 과정 수행 없이 오토 메시 기반의 구조 해석 결과를 이용하여, 신뢰할 수 있는 해석 결과를 용이하게 예측할 수 있다.Therefore, the finite element analysis method using artificial intelligence according to another embodiment of the present invention provides reliable analysis by using the auto mesh-based structural analysis result without performing the convergence process of the analysis result through deep learning using artificial intelligence. Results can be easily predicted.

그러므로, 구조 해석 결과의 정확성을 높이기 위한 해석 결과의 수렴성 과정을 생략함으로써, 해석 수행 소요 시간을 크게 줄여 구조 해석의 효율성을 증가시킬 수 있다. 또한, 오토 메시 기반의 구조 해석 결과를 이용하여 해석 결과의 정확성을 쉽게 확보할 수 있어 구조 해석 초보자도 쉽게 접근이 가능하여 구조 해석의 업무 부담을 경감시키는 효과를 가질 수 있다.Therefore, by omitting the convergence process of the analysis result to increase the accuracy of the structural analysis result, it is possible to increase the efficiency of the structural analysis by significantly reducing the time required to perform the analysis. In addition, since the accuracy of the analysis result can be easily secured using the auto-mesh-based structural analysis result, even beginners in structural analysis can easily access it, which can have the effect of reducing the workload of structural analysis.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.Although the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, this is merely exemplary, and those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom. Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the appended claims.

100: 입력부
200: 처리부
210: 정보 저장부
220: 딥러닝부
300: 출력부
1000: 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 시스템100: input unit
200: processing unit
210: information storage unit
220: deep learning unit
300: output unit
1000: Finite element analysis system using artificial intelligence

Claims (10)

개수 및 사이즈가 자동으로 설정된 메시(Mesh) 요소들로 분할된 3차원의 해석 모델의 구조 해석 결과를 입력 데이터로 입력하는 입력부;
해석 결과의 수렴성 과정을 거친 적어도 하나의 메시 기반 구조 해석 결과를 딥러닝하여 도출된 딥러닝 모델을 사전에 저장하고, 상기 입력부로부터 입력된 상기 입력 데이터에 상기 딥러닝 모델을 적용하여 상기 입력 데이터로부터 상기 수렴성 과정을 거친 구조 해석 결과를 예측하는 처리부; 및
상기 처리부에서 예측된 구조 해석 결과를 출력 데이터로 출력하는 출력부;를 포함하고,
상기 처리부는,
3차원의 학습 모델을 자동으로 설정된 메시 요소들로 분할하여 구조 해석한 제 1 해석 결과값 및 상기 수렴성 과정을 거칠 수 있도록 상기 학습 모델을 서로 다른 개수 및 사이즈를 가지는 다양한 조건의 메시 요소들로 분할하면서 반복적으로 구조 해석을 실시하여 도출된 제 2 해석 결과값을 학습 데이터로 저장하는 정보 저장부; 및
상기 학습 데이터로 저장된 상기 제 1 해석 결과값과 상기 제 2 해석 결과값의 상관 관계를 딥러닝 기반의 분석을 통해 학습하여 상기 딥러닝 모델을 도출하는 딥러닝부;를 포함하고,
상기 정보 저장부는,
상기 학습 모델을 분할하는 메시 요소의 개수 및 사이즈에 대한 조건을 변경하고, 변경된 메시 요소로 분할된 상기 학습 모델 마다 반복적으로 구조 해석을 실시하여 상기 수렴성 과정을 거쳐 도출된 구조 해석 결과를 상기 제 2 해석 결과값으로 저장하는, 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 시스템.an input unit for inputting, as input data, structural analysis results of a three-dimensional analysis model divided into mesh elements, the number and size of which are automatically set;
A deep learning model derived by deep learning at least one mesh-based structure analysis result that has undergone a convergence process of the analysis result is stored in advance, and the deep learning model is applied to the input data input from the input unit to obtain information from the input data. a processing unit that predicts a structural analysis result that has undergone the convergence process; and
An output unit for outputting the structural analysis result predicted by the processing unit as output data;
The processing unit,
Divide the learning model into mesh elements having different numbers and sizes under various conditions so that the three-dimensional learning model can be divided into automatically set mesh elements and subjected to the first analysis result value of structural analysis and the convergence process an information storage unit for storing second analysis result values obtained by repeatedly performing structural analysis while performing the structure analysis as learning data; and
A deep learning unit for deriving the deep learning model by learning the correlation between the first analysis result value and the second analysis result value stored as the learning data through deep learning-based analysis;
The information storage unit,
Conditions for the number and size of mesh elements dividing the learning model are changed, and structural analysis is repeatedly performed for each learning model divided into the changed mesh elements, and the structural analysis result derived through the convergence process is converted into the second A finite element analysis system using artificial intelligence that stores analysis results. 삭제delete 삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 정보 저장부는,
서로 다른 형상으로 형성되는 복수의 상기 학습 모델에 대한 상기 제 1 해석 결과값 및 상기 제 2 해석 결과값을 상기 학습 데이터로 복수개 저장하고,
상기 딥러닝부는,
복수개의 상기 학습 데이터를 딥러닝 기반의 분석을 통해 학습하여 상기 딥러닝 모델을 도출하는, 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 시스템.According to claim 1,
The information storage unit,
Storing a plurality of first analysis result values and second analysis result values for a plurality of learning models formed in different shapes as the learning data;
The deep learning unit,
A finite element analysis system using artificial intelligence for learning a plurality of the learning data through deep learning-based analysis to derive the deep learning model. 제 1 항에 있어서,
상기 입력부는,
외부로부터 3차원 형상의 상기 해석 모델을 수신 받는 해석 모델 수신부;
상기 해석 모델의 형상을 고려하여 자동으로 설정된 메시 요소로 상기 해석 모델을 분할하는 메시부; 및
상기 해석 모델에 대해 유한 요소 구조 해석을 수행하는 해석부;
를 포함하는, 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 시스템.According to claim 1,
The input unit,
an analysis model receiver receiving the three-dimensional analysis model from the outside;
a mesh unit dividing the analysis model into mesh elements automatically set in consideration of the shape of the analysis model; and
an analysis unit performing a finite element structural analysis on the analysis model;
Including, finite element analysis system using artificial intelligence. 개수 및 사이즈가 자동으로 설정된 메시 요소들로 분할된 3차원의 해석 모델의 구조 해석 결과를 입력 데이터로 입력하는 입력 단계;
해석 결과의 수렴성 과정을 거친 적어도 하나의 메시 기반 구조 해석 결과를 딥러닝하여 도출된 딥러닝 모델을 사전에 저장하고, 상기 입력 단계에서 입력된 상기 입력 데이터에 상기 딥러닝 모델을 적용하여 상기 입력 데이터로부터 상기 수렴성 과정을 거친 구조 해석 결과를 예측하는 처리 단계; 및
상기 처리 단계에서 예측된 구조 해석 결과를 출력 데이터로 출력하는 출력 단계;를 포함하고,
상기 처리 단계는,
3차원의 학습 모델을 자동으로 설정된 메시 요소들로 분할하여 구조 해석한 제 1 해석 결과값 및 상기 수렴성 과정을 거칠 수 있도록 상기 학습 모델을 서로 다른 개수 및 사이즈를 가지는 다양한 조건의 메시 요소들로 분할하면서 반복적으로 구조 해석을 실시하여 도출된 제 2 해석 결과값을 학습 데이터로 저장하는 정보 저장 단계; 및
상기 학습 데이터로 저장된 상기 제 1 해석 결과값과 상기 제 2 해석 결과값의 상관 관계를 딥러닝 기반의 분석을 통해 학습하여 상기 딥러닝 모델을 도출하는 딥러닝 단계;를 포함하고,
상기 정보 저장 단계는,
상기 학습 모델을 분할하는 메시 요소의 개수 및 사이즈에 대한 조건을 변경하고, 변경된 메시 요소로 분할된 상기 학습 모델 마다 반복적으로 구조 해석을 실시하여 상기 수렴성 과정을 거쳐 도출된 구조 해석 결과를 상기 제 2 해석 결과값으로 저장하는, 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 방법.an input step of inputting, as input data, structural analysis results of a three-dimensional analysis model divided into mesh elements whose number and size are automatically set;
A deep learning model derived by deep learning at least one mesh-based structure analysis result that has undergone a convergence process of the analysis result is stored in advance, and the deep learning model is applied to the input data input in the input step to obtain the input data. A processing step of predicting a structural analysis result that has undergone the convergence process from; and
An output step of outputting the structural analysis result predicted in the processing step as output data;
The processing step is
Divide the learning model into mesh elements having different numbers and sizes under various conditions so that the three-dimensional learning model can be divided into automatically set mesh elements and subjected to the first analysis result value of structural analysis and the convergence process an information storage step of storing second analysis result values derived by repeatedly performing structural analysis while doing so as learning data; and
A deep learning step of deriving the deep learning model by learning the correlation between the first analysis result value and the second analysis result value stored as the learning data through a deep learning-based analysis;
The information storage step,
Conditions for the number and size of mesh elements dividing the learning model are changed, and structural analysis is repeatedly performed for each learning model divided into the changed mesh elements, and the structural analysis result derived through the convergence process is converted into the second A finite element analysis method using artificial intelligence, which is saved as an analysis result value. 삭제delete 삭제delete 제 6 항에 있어서,
상기 정보 저장 단계는,
서로 다른 형상으로 형성되는 복수의 상기 학습 모델에 대한 상기 제 1 해석 결과값 및 상기 제 2 해석 결과값을 상기 학습 데이터로 복수개 저장하고,
상기 딥러닝 단계는,
복수개의 상기 학습 데이터를 딥러닝 기반의 분석을 통해 학습하여 상기 딥러닝 모델을 도출하는, 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 방법.According to claim 6,
The information storage step,
Storing a plurality of first analysis result values and second analysis result values for a plurality of learning models formed in different shapes as the learning data;
The deep learning step,
A finite element analysis method using artificial intelligence for deriving the deep learning model by learning a plurality of the learning data through deep learning-based analysis. 제 6 항에 있어서,
상기 입력 단계는,
외부로부터 3차원 형상의 상기 해석 모델을 수신 받는 해석 모델 수신 단계;
상기 해석 모델의 형상을 고려하여 자동으로 설정된 메시 요소로 상기 해석 모델을 분할하는 메시 단계; 및
상기 해석 모델에 대해 유한 요소 구조 해석을 수행하는 해석 단계;
를 포함하는, 인공 지능을 이용한 유한 요소 해석 방법.
According to claim 6,
In the input step,
An analysis model receiving step of receiving the three-dimensional analysis model from the outside;
a meshing step of dividing the analysis model into mesh elements automatically set in consideration of the shape of the analysis model; and
an analysis step of performing a finite element structural analysis on the analysis model;
Including, finite element analysis method using artificial intelligence.
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