AI4SAD를 위한 새로운 워크플로

관련 문헌 검토를 바탕으로, 본 절에서는 AI4SAD를 위한 전체 프로세스 구현 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 예비 설계, 성능 시뮬레이션, 설계 최적화 단계 전반에 걸쳐 AI 모델을 통합함으로써 설계의 효율성과 정확성을 향상시킵니다( 그림 6 ). 예비 설계 단계에서 AI는 표현 학습을 사용하여 대규모의 다중 소스 데이터를 처리하고 기하 모델링 및 형상 생성을 지원합니다. 성능 시뮬레이션 단계에서는 AI가 더 이상 수치 해석 솔버에만 국한되지 않고 데이터 기반 시뮬레이션과 지식 증강을 결합하여 계산 속도를 높이고 비선형 관계를 포착합니다. 설계 최적화 단계에서는 AI가 휴리스틱 알고리즘(HA) 또는 강화 학습(RL)을 사용하여 설계 솔루션을 개선하고 지속 가능성 목표를 달성합니다. 전체 프로세스 통합을 통해 SAD는 고강도 작업을 처리하고 기존 방식의 한계를 극복하여 지능적이고 자동화된 설계로 나아갈 수 있습니다.