고인성 Nb-Si 합금 설계를 위한 해석 가능한 ML 프레임워크
항공우주 소재 분야에서 고온 작동 및 저밀도 특성을 갖춘 합금 개발은 항공기 엔진 효율 증대와 배출가스 저감에 필수적입니다. Nb-Si 합금은 기존 Ni 기반 초합금보다 고온에서 작동 가능하며 밀도가 낮아 유망한 대안으로 주목받고 있습니다. 본 연구에서는 Nb-Si 기반 초고온 합금 설계를 위해 기계 학습 기반 프레임워크를 개발했습니다. 3단계 특징 선별 전략을 통해 20 MPa·m1/2의 파괴인성 장벽을 극복하고자 했습니다. 개발된 모델은 파괴인성(KQ)을 7% 미만의 오차로 예측하며, SHAP 및 PDP 분석을 통해 모델을 해…