이승현 교수 공동연구팀, "과열·고장 없는 열관리 시스템 나온다" 냉각시스템 성능 저하 정확히 예측하는 기술 개발
작성자기계로봇공학부 조회수166 Date2024-08-28
[보도자료]+240828+“과열·고장+없는+열관리+시스템+나온다”+한-미+공동연구팀++냉각시스템+성능+저하+정확히+예측하는+기술+개발+-+게시1.pdf [3,559.1 KB]
그림2_+본+연구에서+개발한+XGBoost+예측+모델의+성능+평가+(좌)+이전+연구+결과+(우)+본+연구+결과.+.jpg [302.6 KB]
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우리 학부의 이승현 교수를 중심으로 한 GIST- 성균관 대학교 - Purdue 대학교의 공동 연구 성과가 국제 학술지 International Journal of Heat and Mass Transfer 에 게재되었습니다. 최근 전기차 화재의 주요 원인으로 지적되고 있는 배터리 과열 문제에 대하여 사고 예방을 위한 열 관리의 중요성이 커지고 있는 가운데 배터리 열관리 시스템에 적용 가능한 인공지능 기법이 한-미 공동 연구를 통해 개발되었습니다.
이번 연구로 인해 최초 드라이아웃(dry out) 발생 시점의 정확한 예측이 가능하여 높은 열유속(heat flux) 에서도 과열이나 고장 없이 작동할 수 있는 신뢰성 있는 열관리 시스템 설계가 가능해졌습니다. 이러한 연구 성과는 우주탐사와 같이 같은 극한 환경에서 작동해야하는 냉각 시스템의 설계에 큰 도움이 될 것으로 기대하고 있습니다.
* 드라이아웃(dry out): 열 유속이 증가하게 되면 증열에 대한 액체 공급이 계속되지 않고 액막이 끊어져 전열면이 증기에 의해 건조하게 되는데 이것을 드라이아웃이라고 한다. 이 상태로 열 유속을 임계 수치까지 높이게 되면 해당 시스템의 열전달 효율이 급격히 떨어지게 되며, 전열면에서 급격한 열파괴가 일어나게 된다.
이승현 교수는 “이번 연구를 통해 이상 유동(two-phase flow) 열전달 및 열관리 분야에 대한 기계학습의 성공적 적용 결과를 확인했다”며 “향후 다양한 유체와 시스템 작동 조건을 포함하도록 모델을 확장하고, 이상 유동 열전달 및 열관리 분야의 산업 현장에서 실시간 모니터링 시스템과 결합해 기계학습의 응용 범위를 넓히는 연구를 계획 중이며, 추후 전기차 배터리 열폭주 예방 및 예측에 활용할 계획”이라고 밝혔습니다.
보다 자세한 연구 결과는 아래 논문에서 확인할 수 있습니다.저널명: International Journal of Heat and Mass Transfer (IF: 5.0)
논문명: Utilization of XGboost algorithm to predict dryout incipience quality for saturated flow boing in mini/micro-channels
저자정보: 노현석 (제 1저자, GIST 석사과정), 김성민 (성균관 대학교), Issam Mudawar (Purdue Univ.), 이승현 (교신저자, GIST 교수)