본 논문은 기계 설계를 가속화하고 설계 품질과 혁신을 향상시키기 위해 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 다학제 설계 및 최적화(MDO) 에이전트를 제시합니다. 이 에이전트는 (i) 자연어 기반의 매개변수 모델링, (ii) 지식 기반 개념화를 위한 검색 증강 생성(RAG), (iii) 성능 검증 및 최적화를 위한 엔지니어링 소프트웨어의 지능형 오케스트레이션을 통해 엔드 투 엔드 워크플로우를 반자동화합니다. 이러한 기능은 고수준의 비정형 의도를 해석하고, 구조화된 설계 표현으로 변환하며, 자동으로 3D CAD 모델을 구축하고, 외부 지식 기반을 사용하여 신뢰할 수 있는 개념 변형을 생성하고, 유한 요소 분석(FEA)과 같은 도구 호출을 통해 반복적인 최적화로 평가를 수행합니다. 가스 터빈 블레이드, 공작 기계 칼럼, 프랙탈 방열판의 세 가지 대표적인 사례에 대한 검증을 통해, 이 에이전트는 자연어 의도에서 검증되고 최적화된 설계까지의 파이프라인을 수동 스크립팅 및 설정 노력을 줄이면서 완료하고, 혁신적인 설계 탐구를 촉진함을 보여줍니다. 이 연구는 인간-AI 협업 기계 공학으로 가는 실용적인 경로를 제시하고, 더욱 신뢰할 수 있는 수직 맞춤형 MDO 시스템의 기반을 마련합니다.
