국가R&D로 수행 중인(또는 수행된) 연구과제 정보입니다. ■ 과제 개요 · 과제명: 전산유체역학과 기계학습 대리 모델을 융합한 대면적 고분자 전해질막 연료전지 최적 유로 설계 연구 · 예산사업명: 이공학학술연구기반구축 · 기준년도: 2026년 · 총 연구기간: 2026-09-01 ~ 2027-08-31 · 당해연도 연구기간: 2026-09-01 ~ 2027-08-31 · 수집 분야: 사회과학 ■ 수행 주체 · 과제수행기관: 단국대학교 · 연구책임자: 이원형 · 부처명: 교육부 ■ 연구비 (당해년도) · 정부투자연구비: 12,000,000원 ■ 한글키워드 · 고분자 전해질 연료전지, 기계학습, 대리모델, 대면적화, 유로 ■ 영문키워드 · PEMFCs, Machine Learning, Surrogate Model, Scaling up, Flow Channel ■ 연구내용 연구 개발은 데이터베이스 구축, 대리 모델 학습, 최적화 가이드 도출의 세 단계로 체계적으로 진행된다. 먼저, ANSYS Fluent 소프트웨어를 활용하여 면적 변화에 따른 단계적 다상 유동 시뮬레이션을 수행한다. 이 과정에서 단순한 유동 해석을 넘어 연료전지 내부의 … ■ 원문 확인 · 과제고유번호: 2340066245 · NTIS 과제상세페이지: https://www.ntis.go.kr/project/pjtInfo.do?pjtId=2340066245 (NTIS 로그인 후 조회할 수 있습니다) ※ 출처: 국가과학기술지식정보서비스(NTIS) — 공공저작물 제1유형(출처표시) 위에 없는 상세 정보는 NTIS 과제상세페이지에서 확인해 주세요.