A composite beams design apparatus and beam desing method of using the same

Disclosed are a design device for a beam made of composite materials in a plurality of stack angle orders and thickness using machine learning according to load on the beam, and a beam design method using the same. The composite beams design apparatus comprises: an input unit to acquire input data which is not processed for designing a beam; a finite element interpretation unit to receive input of coordinates of a reference point from the input unit, and to generate learning data through finite element interpretation using a finite element module of a beam; a database unit to store learning data from the finite element interpretation unit, input data acquired by the input unit, and a predicted load type value and a predicted suitable thickness value of a machine learning unit; a machine learning unit to calculate a predicted load type value and a predicted suitable thickness value in each element of a beam by a machine learning module using the learning data; and a processor to acquire learning data from the finite element interpretation unit, to acquire the predicted load type value and the predicted suitable thickness value of the beam through the machine learning model in the machine learning unit using the learning data, and to map the predicted values to a finite element module to design the beam. According to the present invention, a section is divided according to a type of load on the beam using characteristics of composite materials capable of changing a stack angle order to improve strength of the beam. A thickness is changed according to strength received by the beam to lighten the weight of the beam. 보가 받는 하중에 따라 머신 러닝을 이용하여 여러 적층 각도 순서 및 두께로 배치된 복합재로 이루어진 보의 설계 장치 및 이를 이용한 보의 설계 방법이 개시된다. 본 발명의 복합재로 이루어진 보의 설계 장치는 보의 설계를 위한 가공되지 않은 입력 데이터를 획득하는 입력부; 상기 입력부로부터 참조점의 좌표를 입력받을 수 있으며, 보의 유한요소모델을 이용하여 유한요소해석을 통하여 학습데이터를 생성하는 유한요소해석부; 상기 유한요소해석부로부터 수신하는 학습데이터와, 상기 입력부에서 획득한 입력데이터와, 머신 러닝부의 하중유형 예측값 및 적합두께 예측값을 저장하는 데이터베이스부; 상기 학습데이터를 이용하여 머신러닝모델을 사용하여 보의 각각의 요소에서의 하중유형 예측값 및 적합 두께 예측값을 구하는 머신러닝부; 및 상기 유한요소해석부로부터 학습데이터를 획득하고, 이를 이용하여 머신러닝부에서 머신러닝모델을 통한 보의 하중유형 예측값 및 적합 두께 예측값을 획득한 후에, 상기 예측값들을 유한요소모델에 매핑하여 보를 설계하는 프로세서를 포함한다. 본 발명에 따르면, 적층 각도 순서를 달리할 수 있는 복합재의 특성을 살려 보가 받는 하중 유형에 따라 구간을 나누어 보의 강도를 향상시키고, 보가 받는 강도에 따라 두께를 변화시켜 보를 경량화시킬 수 있다.