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동합금 소재를 제조하는 방법에 있어서,상기 동합금 소재의 복수의 구성요소 및 제조 조건을 결정하는 합금설계(alloys design) 제 1 단계;상기 복수의 구성요소에 대해 상기 제조 조건에 따라 진공 플라즈마 멜팅(Vacuum Plasma melting)을 적용한 제 1 합금을 제조하는 제 2 단계;상기 제 1 합금에 대해 상기 제조 조건에 따라 수직 주형 원심주조법(Semi-centrifugal casting)을 적용하여, 제 2 합금을 제조하는 제 3 단계;상기 제 2 합금에 대해 상기 제조 조건에 따라 열간 압연(Hot Rolling)을 적용하여, 제 3 합금을 제조하는 제 4 단계;상기 제 3 합금에 대해 상기 제조 조건에 따라 균질화 처리 과정인 노말라이징(Normalizing)과 용체화 처리 과정인 솔리드 솔루션(solid solution)을 적용하여, 제 4 합금을 제조하는 제 5 단계;상기 제 4 합금에 대해 상기 제조 조건에 따라 시효처리(Ageing)를 적용하여, 제 5 합금을 제조하는 제 6 단계; 및 상기 제 5 합금에 대해 상기 제조 조건에 따라 냉간 압연(cold rolling)을 적용하여, 상기 동합금 소재를 제조하는 제 7 단계;를 포함하고,상기 제 1 단계에서 상기 복수의 구성요소 및 제조 조건은, 메타휴리스틱스를 적용하여 역방향 설계를 수행함으로써 결정되는 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱스를 이용한 동합금 소재의 제조 방법
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제 1항에 있어서,상기 메타휴리스틱스를 적용하여 역방향 설계는,실제 데이터가 존재하는 경우와 상기 실제 데이터가 존재하지 않는 경우를 나누어 적용 가능한 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱스를 이용한 동합금 소재의 제조 방법
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제 2항에 있어서,상기 실제 데이터가 존재하는 경우,상기 실제 데이터를 이용하여 직접 생산한 데이터를 목적 함수 값으로 이용하여, 단계별 데이터 입력과 상기 메타휴리스틱스에 의한 다음 단계 추출 반복을 통해, 상기 복수의 구성요소 및 제조 조건을 도출하는 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱스를 이용한 동합금 소재의 제조 방법
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제 2항에 있어서,상기 실제 데이터가 존재하지 않는 경우, 이론 기반 시뮬레이터를 이용하여 선행 데이터 모델에 맞추는 학습을 수행함으로써, 상기 복수의 구성요소 및 제조 조건을 도출하는 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱스를 이용한 동합금 소재의 제조 방법
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제 1항에 있어서,상기 메타휴리스틱스를 적용하여 역방향 설계를 수행함으로써 결정된 복수의 구성요소 및 제조 조건은, 지도학습의 역설계에 적용하여 검증 가능한 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱스를 이용한 동합금 소재의 제조 방법
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제 1항에 있어서,상기 메타휴리스틱스 이외에, 기계학습 및 딥러닝 모델을 통한 합금설계 방법이 추가적으로 적용되는 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱스를 이용한 동합금 소재의 제조 방법
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제 1항에 있어서,상기 복수의 구성요소는, Ni(니켈) Si(실리콘), Mn(망간), B(붕소), Zr(지르코늄) 및 Cu(구리)를 포함하는 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱스를 이용한 동합금 소재의 제조 방법
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제 7항에 있어서,상기 Ni는 1
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제 1항에 있어서,상기 제 7 단계를 통해 제조된 상기 동합금 소재는, 인장강도가 850 MPa이상이고, 전도율이 50 %IACS 이상인 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱스를 이용한 동합금 소재의 제조 방법
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제 1항에 있어서,상기 제 7 단계의 상기 동합금 소재가 상기 인장강도가 850 MPa 이상인 조건은 만족하였으나 상기 전도율이 상기 50 %IACS인 경우,상기 제 7 단계 이후,상기 동합금 소재에 대해 제 2 시효처리(Ageing)를 적용하여 제 2 동합금 소재를 제조하는 제 8 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱스를 이용한 동합금 소재의 제조 방법
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제 10항에 있어서,상기 제 2 동합금 소재는, 상기 제 6 단계의 동합금 소재와 비교하여, 상기 인장강도는 낮아지지만 상기 전도율은 높아짐으로써, 상기 인장강도가 850 MPa이상이고, 상기 전도율이 50 %IACS 이상이 되는 특징을 갖는 메타휴리스틱스를 이용한 동합금 소재의 제조 방법
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