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전도성 물질을 포함하는 복합재에 대한 외력 인가 실험 또는 시뮬레이션을 통해 얻어진 학습 데이터 중에서 상기 복합재에 외력 인가시 최대 흡수 에너지, 최대 하중 및 상기 복합재에 구비된 복수의 전극들이 이루는 전극 쌍들의 저항을 머신러닝의 입력 변수로 하고, 손상 정도를 단계별로 분류하여 미리 설정된 복수의 손상 유형들 중에서 상기 외력 인가시 발생된 손상 유형을 머신 러닝의 출력 변수로 하여 머신 러닝을 수행하여, 상기 최대 흡수 에너지, 상기 최대 하중 및 상기 전극 쌍들의 저항에 따라 상기 복합재의 손상 유형을 도출하기 위한 손상 유형 분류 모델을 생성하는 모델 생성단계와;상기 복합재의 실제 사용시, 외력 인가시 최대 흡수 에너지, 최대 하중 및 상기 복합재에 구비된 복수의 전극들이 이루는 전극 쌍들의 저항에 대한 실전 데이터를 상기 손상 유형 분류 모델에 입력하면, 상기 손상 유형 분류 모델로부터 상기 복수의 손상 유형들 중에서 어느 손상 유형이 발생하는지 도출하는 손상 유형 출력단계를 포함하고,상기 외력은, 상기 복합재에 낙하 물체가 낙하 충격시 가해지는 힘이고,상기 최대 하중은 상기 복합재의 내부에 구비된 센서에 의해 측정되고, 상기 최대 흡수 에너지는 상기 최대 하중으로부터 산출되고,상기 손상 유형들은, 탄성(Elastic), 덴트(Dent), 층간 분리(Delamination) 및 천공(Puncture)을 포함하고,상기 모델 생성단계에서는,상기 복합재에 포함된 섬유의 종류, 배열 방향, 길이, 직경, 섬유 플라이의 배열 방향 및 수지의 종류를 포함한 섬유 조건과, 상기 전극의 크기와 개수에 대한 학습 조건은 동일하게 설정된 머신 러닝을 이용하여 복합재의 손상 유형을 분류하는 방법
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