프롬프트 설명

1. 전체 레이아웃 및 시각적 내러티브 핵심 레이아웃: "왼쪽은 현실, 오른쪽은 가상"의 병렬 구조 채택. 왼쪽 (물리적 세계): 지능형 부품, 다중 물리장 연성 실험 챔버, 데이터 획득 시스템으로 구성된 물리적 검증 플랫폼을 보여줍니다. 오른쪽 (디지털 세계): 데이터 스트림, 알고리즘 모델, 디지털 트윈으로 구성된 지능형 평가 시스템을 표시합니다. 중앙: 왼쪽과 오른쪽을 뚜렷한 양방향 데이터 흐름 화살표로 연결하여 "가상-현실 상호 작용 및 폐쇄 루프 피드백"의 핵심 개념을 구현합니다. 2. 왼쪽 "물리적 실험 플랫폼" 그림의 주요 포인트 지능형 부품: 빔 또는 파이프 세그먼트의 단순화된 단면도를 그립니다. 광섬유 메시 (얇은 노란색 곡선으로 표시)와 미세 전극 어레이 (작은 빨간색 점으로 표시)를 내부에 삽입하고 센서 배열 세부 사항을 보여주는 부분 확대 그림을 포함합니다. 부품 표면 또는 내부에 국부적으로 조명된 영역을 사용하여 "손상" 또는 "자가 치유 활성 영역"을 나타냅니다. 다중 물리장 연성 환경 챔버: 큐브 또는 실린더의 단순화된 다이어그램을 사용하여 환경 챔버를 나타냅니다. 챔버 외부에서 아이콘 그룹을 사용하여 하중 조건을 나타냅니다: 잭 아이콘 (구속 압력), 물방울 및 파도 아이콘 (교번 습도), 분무기 아이콘 (염소 염수 분무). 챔버 내부에 지능형 부품을 배치하고 압력 화살표, 물안개 입자 등을 주변에 그려 환경 느낌을 강화합니다. 데이터 획득 시스템: 부품에서 나오는 센서 케이블은 데이터 획득 상자에 연결됩니다. 획득 상자 화면 위에는 "변형률", "온도", "임피던스", "전위"와 같은 다중 채널 신호가 동기적으로 획득되고 있음을 나타내는 작은 파형을 나란히 사용합니다. 3. 오른쪽 "디지털 평가 시스템" 그림의 주요 포인트 데이터 융합 및 지능형 진단 레이어: 데이터 센터 (클라우드 또는 서버 클러스터) 아이콘을 그려 원본 데이터베이스를 나타냅니다. 데이터 센터에서 그려진 데이터 스트림은 "특징 추출 및 융합" 기어박스를 통과하여 기계 학습 진단 모델 (CNN/LSTM으로 레이블 지정)을 나타내는 뇌 또는 신경망 구조 아이콘에 입력됩니다. 모델 출력 끝에서 "미세 균열 밀도: 낮음/중간/높음" 및 "부식 활성 지수"를 정량적으로 표시하는 대시보드 또는 막대 그래프와 같은 손상 상태 패널을 표시합니다. 디지털 트윈 및 수명 예측 레이어: 핵심은 왼쪽에 있는 지능형 부품에 완전히 해당하는 3차원 와이어프레임 모델, 즉 디지털 트윈을 그리는 것입니다. 이 모델에서 응력 클라우드 다이어그램과 손상 분포 (예: 파란색에서 빨간색으로의 그라데이션)를 동적으로 강조 표시하고 왼쪽의 물리적 구성 요소 상태와 동기화합니다. 트윈 아래에 "시간에 따라 변하는 재료 모델" 모듈 (연구 내용 3의 모델로 레이블 지정 가능)을 연결하여 주요 입력임을 나타냅니다. 출력 끝은 수명 예측 결과를 보여줍니다: 시간이 지남에 따라 감소하는 성능 곡선과 곡선에 "현재 상태" 및 "예측된 고장 지점"을 표시하고 "잔여 수명 확률 분포"의 막대 그래프를 제공합니다. 의사 결정 및 피드백 루프: 예측 결과는 "제안된 검사" 및 "예방적 유지 보수"와 같은 실행 가능한 제안을 표시하는 "의사 결정 지원" 터미널 인터페이스로 출력됩니다. 마지막으로 의사 결정 끝에서 중간 영역을 가로질러 왼쪽의 "재료 설계" 또는 "실험 매개 변수"를 다시 가리키는 중요한 점선 화살표를 그립니다.