물리 정보 신경망과 전체 변위장 데 이터를 이용한 데이터 기반 재료의 기계적 거동 식별 방법

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 기계항공공학부(멀티스케일 기계설계전공), 2024. 2. 김도년.In the field of structural analysis and design, predicting the deformation of structures and the resulting stress distribution is essential, and the most important part of this prediction is accurately understanding the mechanical behavior of the material comprising the structure. For decades, material property experiments were only possible on specimens that deform uniformly due to the absence of high- precision, high-resolution measurement technologies. This led to many constraints on the shape of the specimens and the form of the applied loads. Moreover, even if experiments satisfying these constraints were appropriately designed and conducted, the data that could be obtained were limited to one-dimensional strain and stress data. The advent of full-field displacement measurement technology has offered the potential to overcome many of the constraints that existed in material property experiments. Full-field displacement measurement is a technique that uses multiple high-resolution cameras to simultaneously measure the displacement of countless nodes on the surface of a specimen. This technology allows for the measurement of displacement in specimens that deform non-uniformly and enables the easy collection of a significant amount of two-dimensional displacement data. Utilizing these strengths of full-field displacement measurement, methods have been developed for identifying the mechanical properties of various materials, from linear elasticity to nonlinear elasticity and elasto-plastic materials. However, despite these advancements, limitations still exist in material property identification using full- field displacement. Although two-dimensional displacement data can be obtained through full-field displacement measurement, it is challenging to directly measure detailed information about the distribution of stress. Therefore, the range of target materials in the existing prior studies is limited, and these studies rely solely on parametric identification methods for property identification. In this study, we have overcome these limitations using physics-informed neural networks (PINNs). Physics-informed neural networks are a methodology for predicting mechanical variables using artificial neural networks trained through physical laws. Since PINNs can utilize related physical laws instead of relying solely on measured data, they offer significant advantages in situations with limited measurement information. Another strength of PINNs is that, unlike traditional numerical analysis techniques such as finite element analysis, they do not depend on a computational grid. Displacement data obtained through full-field displacement measurement often contains noise due to experimental conditions and the performance of measurement equipment, and there can be missing points due to the condition of the specimen's surface. Since PINNs do not depend on a mesh, they can efficiently handle such imperfect and unstructured data. One of the main objectives of this research is to develop a new methodology for identifying the constitutive parameters of nonlocal theory. Nonlocal theory is a mathematical approach that considers the influence of interactions within a material's microstructure on the overall structural deformation. This theory enables precise calculation of micro-/nano-deformations and size effects, which cannot be predicted by conventional theory. Therefore, research efforts are ongoing to apply nonlocal theory in fields such as micromechanics and biomechanics. However, the practical use of nonlocal theory has been limited by the challenge of identifying its constitutive parameters. In addition to elastic constants, the theory's constitutive model includes additional parameters like the characteristic length scale, which represents the interaction between microstructures. The methods for experimentally measuring these parameters have been largely unexplored. This study presents a new methodology for measuring the constitutive parameters of strain gradient theory, a prominent form of nonlocal theory, from full-field displacement data. Futhermore, this study has devised a novel nonparametric identification method using full-field displacement data. Traditional parametric identification methods predetermine the form of the target material's constitutive model and only determine its parameters. This approach has the disadvantage of depending on the researcher's intuition and experience, and it cannot be used if there is no suitable constitutive model for the target material. Recently, there has been a growing interest in non- parametric identification, which does not use predefined constitutive models. In particular, research is actively being conducted on nonparametric modeling, where the constitutive model is completely replaced by artificial neural networks. Non- parametric modeling requires a large amount of multi-dimensional strain and stress data, and most preceding studies have collected data through nano/micro-scale analyses. These numerical analyses have limitations in that they consume substantial computational resources and time, and they cannot perfectly describe actual experimental situations. However, using only experimental data for nonparametric identification faces the challenge of measuring the nonuniform distribution of two- dimensional stress components. To address these issues, this study leverages physics-informed neural networks to reconstruct the stress field from mechanical laws and inversely deduce the behavior of the target material based on this. The proposed method has successfully identified the behaviors of various materials, from linear elasticity to hyperelastic materials, and showed robustness against noise and incomplete displacement data. The novel material behavior identification method presented in this paper effectively utilizes physics-informed neural networks and full-field displacement data, overcoming limitations of existing material identification methods. By using the proposed method, it's possible to efficiently measure the properties of materials where nonlocal effects occur, such as in microsystems or porous bone structures. Additionally, by offering a new approach to nonparametric identification, this method is expected to make significant contributions in identifying the behaviors of new materials without developed constitutive models and materials like 3D printed substances whose behaviors change depending on environmental variables. Keyword : Full-field Measurement, Material Identification, Physics-informed Neural Network, Nonlocal theory, Nonparametric Constitutive Model Student Number : 2016-29669구조 해석 및 설계 분야에서 구조의 변형과 그에 따른 응력 분포를 예측하는 것은 필수적이고, 이러한 예측에는 해당 구조를 이루고 있는 물질의 역학적 거동을 정확하게 이해하는 것이 가장 중요한 부분이다. 지난 수 십년 간 물성 식별 실험은 고정밀, 고해상도 측정 기술의 부재로 인해 균일하게 변형하는 시편에 대해서만 진행될 수 있었고, 이에 따라 시편의 형상과 하중 형태에 많은 제약이 생겼다. 게다가 이러한 제약을 만족하는 실험을 적절히 설계하고 수행하여도, 얻을 수 있는 데이터 는 일차원 변형률, 응력 데이터에 불과하였다. 전체 변위장 측정 기술의 등장은 물성 식별 실험에 존재했던 많은 제약 조건들을 뛰어넘을 가능성을 제공하였다. 전체 변위장 측정이란 여러 대의 고해상도 카메라를 이용하여 시편 표면에 있는 무수히 많은 절점의 변위를 한번에 측정하는 기술이다. 해당 기술을 사용하면 불균일하게 변형하는 시편의 변위도 측정할 수 있고, 상당한 양의 이차원 변위 데이터를 손쉽게 수집할 수 있다. 전체 변위장 측정의 이러한 강점을 이용하여 선형 탄성부터 비선형 탄성, 탄소성 물질 등 다양한 물질의 기계적 물성을 측정하는 식별 방법이 개발되었다. 그러나 이러한 발전에도 불구하고, 전체 변위장을 활용한 물성 식별에는 여전히 한계점이 존재한다. 전체 변위장 측정을 통해 이차원 변위 데이터는 획득할 수 있어도 응력이나 하중의 세세한 분포에 대한 정보는 직접적으로 측정하기 어렵다. 때문에 현재까지 개발된 선행 연구들은 목표 물질의 범위가 한정적이고, 물성을 식별할 때 매개변수 식별 방법에만 의존한다. 본 연구에서는 물리 정보 신경망을 이용하여 이러한 한계점들을 극복하였다. 물리 정보 신경망이란 물리 법칙을 통해 학습시킨 인공신경망을 통해 역학적 변수들을 예측하는 방법론을 말한다. 물리 정보 신경망은 측정된 데이터 대신 관련된 물리 법칙을 사용할 수 있기 때문에 측정된 정보가 한정된 상황에서 큰 이점을 가진다. 물리 정보 신경망의 또 다른 강점은 유한요소해석 같은 기존의 수치해석 기법과 달리 격자 구조에 의존하지 않는 다는 점이다. 전체 변위장 측정을 통해 얻어진 변위 데이터에는 실험 조건과 측정 장비의 성능에 따라 노이즈가 발생하고, 시편 표면의 상태에 따라 종종 측정되지 않는 지점이 발생한다. 물리 정보 신경망은 격자 구조에 의존하지 않기 때문에 이처럼 불완전하고 구조적이지 않은 데이터도 효율적으로 다룰 수 있다. 본 연구의 주요 목표 중 하나는 비국소 탄성 이론의 구성 변수를 식별하는 새로운 방법론을 개발하는 것이다. 비국소 탄성 이론이란 물질 내부의 미시구조 사이의 상호작용이 전체 구조의 변형에 미치는 영향을 수학적으로 고려하는 이론을 말한다. 비국소 탄성 이론은 기존의 탄성학에서 예측하지 못하는 나노/마이크로 스케일의 변형과 크기 효과 등을 정밀하게 계산할 수 있다. 때문에 비국소 탄성 이론을 마이크로 역학, 생체 역학 등의 분야에 접목시키려는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 그러나 비국소 탄성 이론의 실용적 사용은 구성 변수 식별이라는 한계점을 지니고 있다. 이 이론의 구성 모델에는 탄성 상수 이외에 미시구조 간의 상호작용을 대표하는 특성 길이 변수라는 추가적인 구성 변수가 존재하는데, 이러한 구성변수들을 실험적으로 측정하는 방법에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 연구는 대표적인 비국소 탄성 이론 중 하나인 변형률 구배 이론의 구성 변수들을 전체 변위장 데이터로부터 측정하는 새로운 방법론을 제시하였다. 추가로 본 연구에서는 전체 변위장 데이터를 이용하는 새로운 비매개변수 식별방법을 고안하였다. 기존의 매개변수 식별에서는 목표 물질의 구성 모델의 형태를 미리 정해놓고 그 매개변수만을 결정한다. 이 방법은 연구자의 직관과 경험에 의존한다는 단점이 있고, 목표 물질에 적합한 구성 모델이 없는 경우에는 사용할 수 없다. 최근에는 미리 정해진 구성 모델을 사용하지 않는 비매개변수 식별에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, 구성 모델을 인공신경망으로 완전히 대체하는 비매개변수 모델링에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비매개변수 모델링에는 많은 양의 다차원 변형률, 응력 데이터가 필요한 데, 선행연구들은 대부분 나노/마이크로 스케일 해석을 통해 데이터를 수집하고 있다. 이러한 수치 해석들은 많은 전산 자원과 시간을 소모하고 실제 실험 상황을 완벽히 묘사하기는 힘들다는 한계점이 존재한다. 하지만 실험 데이터만을 사용해서 비매개변수 식별을 진행하는 데에는 불균일한 이차원 응력 요소들의 분포는 측정하기 힘들다는 장애물이 존재한다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 물리 정보 신경망을 활용하여 역학적 법칙으로부터 응력장을 복원하고, 이를 바탕으로 목표 물질의 거동을 역으로 추산하였다. 제안된 방법은 선형 탄성부터 초탄성 물질까지 다양한 물질의 거동 을 성공적으로 식별하였으며, 노이즈와 불완전한 변위 데이터에도 견고한 모습을 보였다. 본 논문에서 제시된 새로운 물질 거동 식별 방법은 물리 정보 신경망과 전체 변위장 데이터를 효율적으로 사용함으로써 기존의 물질 식별 방법들이 가지고 있는 한계점들을 극복하였다. 제안된 방법을 사용하면 마이크로 시스템이나 다공성 골격처럼 비국소 탄성 효과가 발생하는 물질의 물성 측정을 효과적으로 측정할 수 있다. 또한 비매개변수 식별에 대한 새로운 접근법을 제시함으로써 개발된 구성 모델이 없는 신물질이나, 3D 프린팅 물질처럼 환경 변수에 따라 거동이 변화하는 물질의 거동 식별에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.Abstract . i Contents . vii List of Figures x List of Tables . xiv Chapter 1. Introduction 1 1.1 Conventional Material Identification . 1 1.2 Material Identification Using Full-Field Measurements 4 1.3 Physics-Informed Neural Network (PINN) 8 1.4 PINN-based Identification using Full-Field Measurements 9 1.5 Thesis Outline . 13 Chapter 2. Parametric Identification of Nonlocal Theory 15 2.1 PINN Model for Parametric Identification of Local Theory .. 16 2.2 Introduction to Nonlocal Theory 23 2.3 PINN Model for Parametric Identification of viii Nonlocal Theory 28 2.3.1 Mathematical Formulations 28 2.3.2 Network Configurations and Loss Functions 33 2.3.3 Two-stage Learning Strategy 37 2.4 Results and Discussion 39 2.4.1 Identification of Constitutive Parameters 39 2.4.2 Robustness to Noise and Missing Points 44 2.5 Conclusion 52 Chapter 3. Nonparametric Identification 55 3.1 Introduction to Nonparametric Identification . 56 3.2 PINN Model for Nonparametric Identification 59 3.2.1 Mathematic Formulations 59 3.2.2 Network Configurations and Loss Functions 62 3.2.3 Two-stage Learning Strategy 68 3.3 Results and Discussion 71 3.3.1 Selection of Hyperparameters 74 3.3.2 Determination of the Number of Hidden Layers and Nodes 79 3.3.3 Advantages of Two-stage Learning Strategy 80 3.3.4 Robustness to Noise and Missing Points 88 3.3.5 Application to Forward Simulation 92 3.3.6 Application to Real-world Test Data 98 3.4 Conclusion 100 Chapter 4 . Conclusions . 103 Bibliography . 107 국문 요약 116박

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A case of pneumothorax following huge ovarian cyst removal is reported. Pneumomediastinum and subcutaneous emphysema are noted on postoperative fifth day. In this case, pulmonary barotrauma, especially to chronically collapsed both basal lung and subsequent alveolar rupture is believed to be the cause

A Clinical Study on the Mortality Cases in Respiratory Intensive Care Unit

A clincal study was performed on the mortality cases among the patients who were admitted in the Respiratory Intensive Care Unit in Seoul National University Hospital from 1979 to 1982. The total number of patients who were managed in Respiratory Intensive Care Unit in this period was 2,727 and the mortality cases among them were 243 and the overall mortality rate was 8.996. The mortality rate in 1979 was 19.196 but this was reduced to 4.6% in 1982. The highest mortality rate was recorded by the patients of Department of Neurosurgery. This was 66.7% in 1979 but reduced to 6.3% in 1982. The mean mortality rate under 1 year of age in this period showed 20.5% which was the highest. The mortality rate in each sex in the adopted duration showed no significant difference from each other. The ventilators which were used for respiratorysupport were one kind of pressure regulated mode (Bird) and several models of volume and time regulated type (Bennet MA·), Emerson, Faregger, Bourns and Searle). The causes of death were low cardiac output, sepsis, brain demage, respiratory failure, and others in order of their prevalence