제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (2)   PTC 매스캐드 프라임(Mathcad Prime)은 엔지니어링 계산을 수행하고 분석 및 공유하는 엔지니어링 수학 소프트웨어이다. 매스캐드 프라임은 수학적인 표기법, 호환 기능 그리고 개방적인 구조로 사용하기 쉽고, 엔지니어링 설계와 공학 프로세스에 최적화할 수 있도록 구성되었다. 이번 호에서는 2024년 4월 출시된 PTC 매스캐드 프라임 10.0에서 업데이트된 기능에 대해 살펴보고자 한다.    ■ 김주현 디지테크 기술지원팀의 차장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com     매스캐드 프라임은 7.0을 시작으로 매년 새롭게 출시되고 있다. 각 버전 별로 어떤 기능들의 차이가 있는지에 대해서는 표를 통해 소개한다.     응용 프로그램 업데이트 매스캐드 프라임 10.0은 기존 제품 사용자와 새로운 사용자 모두에게 유용한 응용 프로그램이 업데이트되었다. 매스캐드 프라임 10.0에서는 이제 워크시트에 고급 컨트롤을 삽입하고 사용할 수 있게 되었다. 고급 컨트롤은 워크시트에 삽입하여 매스캐드 워크시트와 상호 작용할 수 있도록 하는 컨트롤 구조이다. 고급 컨트롤 유형은 여섯 가지이다. 목록 상자, 확인란, 텍스트 상자, 라디오 버튼, 슬라이더 및 버튼이다.     고급 컨트롤 유형을 워크시트에 삽입해 보자.  입력/출력 탭으로 이동하고 ‘고급’을 클릭한 후 원하는 컨트롤 유형을 선택한다. 예제에서는 먼저 목록 상자를 클릭한다. 워크시트에 그림과 같이 항목이 나오면 정의 값 ‘a’를 입력한다.     빈 공간에 ‘a=’을 입력하면 ‘1’이 자동 입력된다. 텍스트 상자에서 ‘Two’, ‘Three’를 선택하면 a의 값도 변경되는 것을 볼 수 있다.     필요한 경우 텍스트 상자의 내용도 편집할 수 있다. 텍스트 상자를 선택한 후 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 ‘편집’을 클릭한다.     스크립트 편집기에서 ListBox 부분의 값을 변경한다.     변경 후 ‘적용’을 클릭하면 그림과 같이 텍스트 상자의 표시 값이 변경된다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

디지털 기반의 새로운 생산 환경과 제조 혁신   제조산업을 둘러싼 환경의 변화와 과제에 대응할 필요성이 높아지는 가운데, 기술의 발전이 제조업계에 새로운 기회를 제공하고 있다. 제조산업의 혁신은 제조 생산기계와 설비를 포함한 생산 과정의 전체 수명주기를 디지털화하는 것을 필요로 한다.    ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 코리아의 한국지사장이다. SAS 코리아 대표이사를 지냈으며 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원으로 재직하면서 엔지니어링, 영업, 채널 관리, 마케팅 등 다양한 관련 분야 전문성을 보유하고 있다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   그림 1. 미래 공장을 위한 스마트 기계 르네상스(이미지 출처 : 지멘스)   오늘날 기계 제조업체들은 불안정한 시장 환경에 직면하고 있으며, 차세대 제품 개발을 위해 새로운 접근 방식을 채택해야 하는 압박을 받고 있다. 예상대로 품질, 비용, 성능에 대한 부담은 여전히 존재한다. 이 가운데 지속가능성에 대한 요구사항이 이제 화두로 떠오르고 있다. 핵심은 에너지 사용량 감소, 탄소 배출 절감, 폐기물 최소화에 초점이 맞춰져 있다.  이러한 글로벌 트렌드가 전 세계 제조업체에 영향을 미치고 있으며, 정치 사회적 변화가 비즈니스 모델의 변화를 이끌고 있다. 이는 리쇼어링, 서비스화, 신규 시장 진입 등 비즈니스 모델의 변화로 이어지고 있다. 제조업체들은 기존 영역에서 인접 시장이나 새로운 시장으로 이동하면서 신흥 영역에서 기회를 포착하고 있다. 일례로, 제지기계 제조업체들은 전기차 수요의 급증을 충족하기 위해 배터리 기계 제조로 사업을 확장하고 있으며, 유리 산업의 기계 제조업체들도 마찬가지다. 한편, 기계 제조와 제조 운영 측면에서 인력부족 현상은 자동화에 대한 필요성을 증가시키고 있다. 미래 공장은 이제 지속가능성, 유연성, 미래 인력의 패러다임 중심으로 개발되고 있다. 산업계가 해결해야 할 많은 과제 속에서 기술의 발전은 제조업체에 번영의 기회를 제공하고 있다. 이는 디지털화로부터 생성된 인텔리전스와 풍부한 데이터에 의해 가능해졌다. 또한 디지털 도구, 시스템, IoT(사물인터넷) 데이터를 통합해 디자인, 엔지니어링, 생산 및 서비스 전반에 걸쳐 이전에 격리되었던 정보의 연결을 가능하게 하고 있다.    그림 2. 디지털화를 통해 필요할 때, 필요한 곳에서 중요한 데이터에 액세스할 수 있게 됐다.(이미지 출처 : 게티이미지/Cravetiger)   제조업체는 디지털화를 통해 자동화를 넘어서 예측 가능하고 적응적인 생산 환경으로 나아갈 수 있다. 적응형 제조(adaptive manufacturing)는 시장과 고객 요구사항이 변화함에 따라 생산을 손쉽게 전환할 수 있는 유연성을 제공한다. 더욱이, 이는 공정 시스템을 간소화해 제조업체가 동일한 인력으로 더 많은 일을 할 수 있게 한다. 이러한 이점 때문에 국내에서도 기계 제조의 디지털화를 촉진하기 위한 다양한 노력이 진행되고 있다. 최근 산업통상자원부는 ‘AI 자율제조 전략 1.0’을 발표하면서, 5년 동안 1조 원 이상을 R&D에 투자해 기계 분야를 포함한 핵심 제조업의 디지털 전환을 지원함으로써 자율제조 보급률을 30% 이상 높이고 제조업 생산성을 20% 이상 향상시킬 것이라고 발표했다. 또한 경상남도는 ‘기계·방산 제조분야 디지털전환(DX) 지원센터 구축과 운영사업’을 추진해 기술 지원과 인력 양성 등을 포함한 디지털 전환 생태계를 확장하고 지속 가능한 미래를 선도할 것이라고 발표했다. 디지털화는 보다 유연한 프로세스를 만들고, 여러 엔지니어링과 생산 분야에 걸쳐 중요한 디지털 데이터를 활용함으로써 제조 리스크를 줄일 수 있다. 이전에 사일로(silo)화되어 있던 다양한 분야의 데이터를 통합하기 위해서는 기계 설계, 시뮬레이션, 공장 자동화, 제품 수명주기 관리(PLM)에 대한 깊은 이해를 바탕으로 한 솔루션이 필요하다.   디지털화의 핵심, 디지털 트윈 제조업의 혁신은 제조 생산기계와 설비를 포함한 생산 과정의 전체 수명주기를 디지털화하는 것을 필요로 한다. 이는 설계 단계에서 생산 장비의 디지털 트윈을 생성함으로써 시작된다. 디지털 트윈은 설계 프로세스 전반에 걸쳐 기계 역학, 소프트웨어, 전기, 자동화 시스템을 아우르는 다분야 엔지니어링을 기반으로 개발된다. 이러한 디지털 트윈은 가상 프로토타이핑에서 설계 탐색과 평가에 사용된다. 생산 장비의 배치가 준비되면 디지털 트윈은 생산 설비가 실제로 설치되기 전에 가상의 커미셔닝(commissioning)을 가능하게 하고, 장비에 대한 사전 운영자 교육을 제공해 배치에 필요한 시간과 위험을 크게 줄일 수 있다.   그림 3. 디지털 트윈은 초기에 설계 탐색과 가상 프로토타이핑에 사용되며, 설치 전 가상 커미셔닝에도 활용돼 운영 데이터로 실제와 디지털 사이의 루프를 연결할 수 있다.(이미지 출처 : 지멘스)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (4)   시뮤워프(SimuWarp)는 아바쿠스/CAE(Abaqus/CAE)의 플러그인 형태로 제공되어 후변형 시뮬레이션을 위한 자동화된 모델 설정을 제공한다. 이를 통해 시뮬레이션 작업 흐름을 촉진하고 속도를 높이며 모델의 모든 관련 측면이 올바르게 설정되도록 보장한다.   ■ 자료 제공 : 씨투이에스코리아, www.c2eskorea.com   정확한 재료 모델링은 정교한 복합재 후변형 시뮬레이션의 핵심이다. 시뮤워프에는 광범위한 재료 모델이 포함되어 있어, 열가소성 및 열경화성 재료의 안정적인 후변형 예측에 필수적인 모든 재료 특성을 고려할 수 있다.     시뮤워프의 주요 기능 후변형(구성 요소 및 어셈블리) 예측           후변형은 폴리머의 온도나 형태 변화로 인한 수축 변형으로 인해 발생된다. 적용된 열 경계 조건에 따라 두께 방향의 응력 구배로 인해 부품 모양이 변형된다. 복합재를 사용할 때 섬유의 분포와 방향은 응력 구배의 추가적인 원인이다. 결과적인 응력 상태를 계산하면 해당 부품 변형을 예측하고 규정된 공차가 충족되는지 확인할 수 있다. 후변형 구성요소가 더 큰 어셈블리의 일부인 경우, 장착 후 개별 구성요소와 연결된 부품의 변형이 발생한다. 이러한 변형은 비용이 많이 드는 실험을 수행할 필요 없이 어셈블리를 시뮬레이션 모델에 통합하여 예측할 수 있다.   후변형 최적화     후변형 시뮬레이션에는 부품 및 프로세스 설계 중에 정의된 여러 측면이 통합되어 있다. 따라서 이러한 설계 변수와 관련하여 결과 부품 형상의 민감도를 결정하는 데 활용될 수 있다. 무엇보다도 이를 통해 변형을 최소화하거나 부품 모양을 의도적으로 조정할 수 있다. 후자는 부품의 목표 적용에 유리한 특정 잔류 응력 상태를 유발하는 데 사용될 수 있다.   열운동 분석     가열 및 냉각 공정에 대한 정확한 분석은 공정으로 인한 잔류 변형을 예측하는 데 필수이다. 시뮤워프는 온도 분포를 정확하게 모델링하고 가교 결합(열 경화성) 또는 결정화(열 가소성)로 인한 수축 변형을 유도하는 정교한 모델을 포함하고 있다. 이 분석은 완전한 기능을 갖춘 변형 시뮬레이션의 일부로 수행되거나 독립형(예 : 냉각 시스템 설계에 대한 빠른 평가)으로 수행될 수 있다.   구조 성능 평가     공정으로 인한 잔류 응력을 예측하면 부품의 예상 성능을 더 잘 예측할 수 있다. 예를 들어 중요한 측면은 피로 또는 강도가 될 수 있다. 시뮤체인(SimuChain)을 사용하면 변형 시뮬레이션 결과를 다른 수치 모델로 전송할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (10)   이번 호에서는 CFD에 유한요소법을 활용해 더 적은 요소 수로 해석 정확도를 높일 수 있는 곡선형 혼합 오더 메시(Mixed Order Mesh)를 생성하는 방법을 살펴본다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   High-Order 메시 커브는 전산유체역학(CFD) 솔버 커뮤니티에서 유한요소법(FEM)을 활용하는 사람들에게 큰 도움이 될 새로운 기술이다. 유한요소기법은 유한 체적 및 유한 미분 방법과 같은 기존 CFD 방법보다 적은 요소 수로 정확도를 높인다. 선형 요소의 가장자리, 면, 내부에 버텍스(새로운 자유도)를 추가로 도입하여 정확도를 높일 수 있다. 곡선 지오메트리에 인접한 요소의 경우 이러한 새로운 자유도가 지오메트리에 위치해야 하므로 원래 선형 요소의 모양이 변경된다. 메시가 점성이 있는 경계를 향해 요소들이 모여 있는 경우 이 과정은 더 어렵다. 또한 내부 요소의 가장자리와 면은 요소 반전을 방지하기 위해 경계 요소 곡률에 따라 곡선을 만들어야 한다. 케이던스 피델리티 포인트와이즈(Cadence Fidelity Pointwise)에서 사용하는 WCN 스무딩에 대한 연구를 통해 혼합 오더 메시(Mixed Order Mesh)를 사용하여 지오메트리 곡률을 해결할 수 있다. 요소는 곡률이 심한 지오메트리 근처에서는 최대 4차 다항식(quartic)까지 올라갈 수 있으며, 곡률이 심한 지오메트리에서 멀리 떨어진 곳에서는 선형을 유지한다. 메시 평활화 방법은 비용 함수를 사용하여 원하는 요소 모양과 양의 자코비안을 각 요소에 적용한다. 요소가 지오메트리 근처에서 곡선이 될 때 점성 메시 간격이 유지된다. 결과는 복잡한 3D 구성에 대해 표시된다.   지오메트리 선형 메시를 올리고 표면 곡률에 따라 곡선을 그리려면 지오메트리에 쉽게 액세스하고 강력한 초기화 및 평활화 프로세스가 필요하다. 초기화 중에 고차 노드가 지오메트리에 정확하게 배치되고 메시 평활화 중에 표면에 유지되도록 하려면, 지오메트리에 대한 표면 검색작업이 필요하다. 엘리베이트 및 스무딩을 위한 지오메트리 액세스는 메시링크 API¹) 를 통해 제공된다. 메시링크는 지오메트리 및 메시 데이터를 관리하기 위한 라이브러리로, 메시 생성 및 메시 적응 애플리케이션과 관련된 함수를 쿼리할 수 있는 간단한 인터페이스를 제공한다.   혼합 오더 커브 프로세스 혼합 오더 메시 커브는 유효한 선형 메시로 시작하는 프로세스를 사용한다. 프로세스의 주요 구성 요소는 <그림 1>의 순서도에 나와 있다. 이 백서 전체에서 요소의 차수 또는 다항식 차수는 선형, 이차, 입방체와 같은 Q1~4 명명법을 사용하여 표시되며, 이차 요소는 각각 Q1, Q2, Q3, Q4이다. 고차 요소는 라그랑지안 기저 함수를 사용하여 요소의 가장자리, 면, 내부에 고차 노드를 고르게 분포시킨다. 이러한 물리적 노드는 하위 요소와 요소 모양을 적용하기 위해 WCN 방식에 필수이다.   그림 1. 혼합 오더 메시 커브 프로세스의 순서도에는 가장 안쪽 고도 루프를 통과하는 여러 경로가 포함되어 있다. 진입 지점에 따라 색상으로 구분된 화살표를 따라가게 된다.   고도 프로세스는 입력된 선형 메시에서 시작하여 사용자가 요청한 최종 차수인 Qfinal에 도달할 때까지 최대 차수인 Qmax를 한번에 하나씩 증가시킨다. 각 차수 패스동안 먼저 표면 요소와 볼륨 요소의 편차를 테스트한다. 고차 점이 지오메트리에서 너무 많이 벗어나는 서피스 요소(허용 오차 기준)는 높이가 올라가고, 그 섭동이 볼륨에 퍼진다. 마지막으로, 요소 반전을 수정하고 엘리베이션 프로세스에서 생성된 요소의 품질을 개선하기 위해 WCN 메시 스무딩이 수행된다. 각 스무딩 반복 후 각 볼륨 요소의 편차를 다시 테스트하여 추가 높이 조정이 필요한지 여부를 결정한다. 이 프로세스는 모든 요소가 편차 기준을 충족하거나 최종 정도에 도달할 때까지 반복되며, 메시 평활화 프로세스가 수렴한다. 품질 제약 조건은 인접한 요소가 한 차수 이상 차이가 나지 않도록 보장한다. 최종 출력은 같은 차수의 요소 간에 공유되는 고차 노드가 포함된 메시이다. 그러나 차수가 다른 요소 간에 공유되는 면과 가장자리는 동일한 인터페이스 노드를 공유하지 않다. 따라서 내보내기 전에 이러한 인터페이스에서 형상 적합성을 적용한다.   요소 편차 메트릭 편차 메트릭(Deviation Metric)은 엘리먼트 엘리베이션 프로세스 및 메시 스무딩 프로세스의 일부로, 엘리먼트 엘리베이션 프로세스를 제어한다. 편차 메트릭은 곡선 경계 또는 다른 볼륨 요소에 인접한 요소의 가장자리와 면에 있는 테스트 노드의 변위를 측정한다. 이러한 테스트 노드의 변위가 임계값 거리를 초과하면 해당 요소에 상승 플래그가 지정된다. 높이를 트리거하는 임계값은 요소 내의 최소 선형 에지 길이에 입력 편차 임계값 파라미터(일반적으로 1~5%)를 곱한 값이다.   서피스 요소 편차 곡선 경계에 인접한 요소의 경우 편차 메트릭은 6차 가우스 구적법 점 위치에 배치된 테스트 노드를 사용한다. 그런 다음 테스트 노드를 지오메트리에 투영하고, 원래 위치와 투영된 위치 사이의 거리를 측정한다. 편차량은 <그림 2>에서 선형 삼각형의 중심(청록색)에 있는 테스트 노드를 곡선 지오메트리 표면(주황색)에 투영하여 보여준다.   그림 2. 지오메트리에 투영된 표면 요소의 중심에 있는 테스트 노드     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   이번 호에서는 태성에스엔이의 자회사로 적층제조(AM) 전문 CAE 기업인 원에이엠이 한국항공우주연구원 우주발사체 엔진의 개폐밸브 하우징에 대한 L-PBF 방식 금속 적층제조 공정 중 발생한 과열 문제를 앤시스 워크벤치 애디티브(Ansys Workbench Additive)를 통해 검토하고 해결한 사례를 소개하고자 한다.   ■ 김재은 원에이엠 DfAM팀의 선임연구원으로 Ansys Additive 라이선스 및 다양한 적층제조 관련 교육을 담당하고 있으며, 적층제조 특화 설계를 통한 성공사례를 만들어가고 있다. 홈페이지 | www.oneam.co.kr   금속 적층제조 공정은 상대적으로 높은 설계 자유도 및 공정 자유도에 의해 항공우주, 모빌리티 등의 산업에서 고부가가치 제품의 생산 또는 개발 단계의 성능 검증과 제품 제작에 많이 이용된다. 특히 L-PBF(Laser-Powder Bed Fusion) 방식이 가장 널리 쓰이는데, L-PBF 방식의 금속 적층제조는 금속분말이 얇게 도포된 베드 위에 레이저로 고밀도의 에너지를 조사함으로써 제품을 생산하는 방법을 일컫는다. 균일한 두께로 얇게 도포된 금속 분말은 레이저에 의해 용융되고, 고화 및 분말 도포 과정이 반복되며 층별로 쌓임으로써 제품 형상을 구현한다. 이러한 생산 방식으로 인해 L-PBF 방식 금속 적층제조 공정에서는 필연적으로 열이 발생한다. 이 열을 안정적으로 해소하지 못한 경우 제품의 변형, 크랙(갈라짐) 등이 발생할 가능성이 높아지고, 심각한 경우 공정을 중단하는 사태에 이르게 될 수 있다. 따라서 제품의 개발 비용 손실 최소화 및 성능 만족 측면에서 적층제조 공정 중 문제를 일으킬 가능성이 높은 열 문제를 반드시 검토하고 해결해야 한다.    발사체 엔진 개폐밸브 하우징의 과열 탐색 필요성 한국항공우주연구원은 대한민국 항공우주 분야의 중심 연구기관으로, 항공기·인공위성·우주발사체의 종합 시스템 및 핵심 기술 연구 개발을 수행하고 있다. 최근에는 우리나라 최초의 달 궤도선 다누리의 개발과 국내 독자 기술로 개발한 한국형 발사체 누리호의 개발에 성공하였으며, 차세대 발사체 개발에 박차를 가하고 있다. 이러한 우주발사체의 추진력은 엔진의 점화와 연소 중단을 통해 얻는데, 이때 연소기 내에서 산화제(산소)와 연료의 공급/차단이 원활히 이루어지도록 하는 것이 개폐밸브이다.  개폐밸브는 액체산소(LOX)가 산화제로 사용되기 때문에 -183℃의 극저온 환경에서 안정적으로 작동하여야 하며 기밀, 열림 압력, 내구성 등 밸브 성능에 높은 신뢰성이 요구된다. 또한 밸브 크기 및 무게의 제한으로 인해 개발 요구조건 난이도가 높다. 이러한 개발 요구조건을 만족시키기 위해 개폐밸브 작동조건 및 환경을 고려한 설계와 함께, 극저온 취성을 포함한 우수한 성질의 소재로 제작하는 것이 필요하다.  앞선 요구조건을 만족하도록 연구개발 및 해석을 통해 개폐밸브 하우징은 위상최적화 기법을 도입하여 설계되었고(그림 1) 위상 구조가 복잡해짐에 따라 L-PBF 방식의 금속 적층제조 공정으로 제작이 결정되었다.   그림 1. 한국항공우주연구원의 개폐밸브 하우징   L-PBF 방식의 금속 적층제조 공정은 얇은 금속 분말 층을 레이저로 용융한 뒤 고화시키는 과정을 반복하여 쌓음으로써 제품을 생산한다. 때문에 금속 적층제조 공정 중에 필연적으로 열이 발생한다. 이렇게 발생된 열의 대부분은 전도를 통해 제품의 하단, 즉 베이스플레이트 쪽으로 이동하며 배출된다. 그런데, 이때 열을 충분히 해소시키지 못하는 경우 과열 문제가 발생할 가능성이 높다. 주로 베이스플레이트 쪽으로 열을 전도시키는 매개체가 부족하거나, 제품의 단면적 변화가 급격하여 열 전달의 병목 구간이 존재하는 경우 나타난다. 이러한 과열 및 적층 레이어 간의 높은 열 구배는 잔류응력을 유발하는데, 이는 제품의 과도한 변형 및 크랙(갈라짐)을 일으키거나 제조 공정이 중단되는 사태에 이르게 될 수 있다. 따라서, 금속 적층제조 공정에 들어가기 앞서 문제를 초래할 가능성이 있는 과열 영역에 대해 사전 검토가 필요하다.   그림 2. 과열에 의한 파트 변형 예   추가로, 금속 적층제조 공정에서 열 전도도가 낮아 열 배출이 용이하지 않은 소재를 사용할 경우 과열에 더 유의해야 한다. 대표적으로 철 합금, 니켈 합금, 티타늄 합금 등이 있는데, 이 소재들은 고강도, 극저온, 인체 적합성 등 특수한 사용 환경 및 조건에 의해 항공우주, 모빌리티, 의료 등의 분야에서 활용도가 높다.    그림 3. Ansys Additive Manufacturing Materials의 열전도도 비교   한국항공우주연구원의 개폐밸브 하우징도 마찬가지로 -183℃의 액체산소(LOX) 산화제를 사용하고 내압, 진동, 열변형을 견뎌야 한다는 운용 환경에 의해, 니켈 합금인 Inconel 소재로 금속 적층제조 공정을 수행하게 되었다. 따라서, 위상최적설계를 통해 형상 복잡도가 높아 열 배출이 어려워진 것에 더해, 열전도도가 낮은 Inconel 소재 적용으로 과열에 대한 위험성이 높아졌다. 또한 제품의 크기가 커서 대형 장비로 제작해야 되기 때문에, 소형 대비 제작 실패 시 발생 비용이 높다. 그러므로 개폐밸브 하우징은 금속 적층제조 공정 제작 난이도가 매우 높고 제작 실패 시 발생 비용이 크기 때문에, 사전 검토 단계에서 과열 영역 탐색을 도입하고 문제 발생 가능성이 높은 부분에 대해 예방할 필요가 있다. 따라서 이번 호에서는 앤시스 워크벤치 애디티브를 활용하여 해석적으로 과열 영역을 확인하고, 실제 제작된 제품과 비교함으로써 신뢰성을 확보하고자 하였다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (3)   아바쿠스(Abaqus)용 추가 기능인 시뮤드레이프(SimuDrape)를 사용하면 기존 소프트웨어 아키텍처(아바쿠스)를 고급 복합재 성형 시뮬레이션에 사용할 수 있다. 시뮤드레이프 ABAQUS/CAE 플러그인을 통해 스탬프 및 멤브레인 성형 과정을 위한 완전 자동화된 모델 설정이 가능하며 이를 기반으로 시간 효율적인 방식으로 모델링 오류 없이 모델을 생성할 수 있다.   ■ 자료 제공 : 씨투이에스코리아, www.c2eskorea.com 정확한 복합재 성형 시뮬레이션을 위해서는 고급 재료 모델링이 핵심이다. 시뮤드레이프는 Abaqus/Explicit를 통해 엔지니어링 직물, 열가소성 테이프 적층판 및 프리프레그 재료를 사용한 복합재 성형 시뮬레이션의 특수성을 고려한 재료 모델을 제공한다.   시뮤드레이프 해석 흐름도     전처리 작업(Abaqus CAE) 툴 가져오기 다이, 스탬프 또는 멤브레인 자동 모델 셋업을 진행한다. 스탬프 포밍(Stamp Forming) 다단 성형(Sequential Draping) 이중막 성형(Double Diaphragm Forming)   모델 생성 운동학 모델을 기반으로 한 라미네이트의 완전 자동화된 적층 라미네이트의 단일 플라이 요소망 생성 플라이별 재료 및 접촉 속성 지정 운동학을 포함한 소재 고정장치(gripper) 모델링 중력 하중, 대칭면 등 경계조건 지정   해석(Abaqus Solver-Explicit) 아바쿠스 API는 성형 공정에서 복합재의 특성을 모델링하기 위해 사용된다.   후처리(Abaqus CAE/SimuDrape) 정보 내보내기 중립 교환 형식(VTK)으로 섬유 배향, 섬유 부피 함량 및 추가 상태 변수 내보내기를 할 수 있다.   소재 형상 최적화 최종 형상 근접된 포밍(Near-net shaped forming)을 위한 소재 형상을 결정한다.   시뮤드레이프의 주요 기능 다단 성형(Sequential Draping)     다단 성형 개념은 손으로 드레이핑하는 공정을 모방하여 성형 공정을 용이하게 할 수 있다. 시뮤드레이프를 사용하면 임의 개수의 스탬프를 사용하여 자동 모델 설정이 가능하므로 임의 순차 드레이핑 개념을 가상으로 최적화할 수 있다.   진공막 성형(Membrane Forming)     변형 가능한 멤브레인을 이용한 진공 보조 공정을 사용하면 대형 부품을 성형할 수 있다. 시뮤드레이프는 멤브레인 형성 공정과 초탄성 재료 모델링을 사용한 멤브레인 모델링을 위한 자동 모델 설정을 지원한다.   소재 고정장치(그리퍼)     그리퍼(gripper)는 결함 없는 성형을 가능하게 하는 장치이다. 시뮤드레이프는 운동학과 하중 적용을 고려한 정확한 그리퍼 모델링 접근 방식을 제공하므로 그리퍼 설정을 최적화할 수 있다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (10)   케이던스 셀시우스 스튜디오(Cadence Celsius Studio)는 전자 시스템의 열 해석과 열 응력, 전자 제품 냉각을 해결하기 위한 AI 기반 열 플랫폼이다. 현재 제공되는 제품은 대부분 포인트 툴 솔루션으로 구성되어 있지만, 셀시우스 스튜디오는 전기 및 기계/열 엔지니어가 형상 단순화, 조작, 변환 없이 단일 플랫폼 내에서 동시에 설계 및 해석할 수 있는 통합 플랫폼으로 완전히 새로운 접근 방식을 도입했다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   셀시우스 스튜디오는 전열 공동 시뮬레이션, 전자 냉각, 열 응력을 하나의 솔루션으로 통합한다. 또한 설계 중 다중 물리 분석으로 셀시우스 스튜디오를 원활하게 사용할 수 있으므로, 설계자는 설계 프로세스 초기에 열 무결성 문제를 발견하고 이상적인 열 설계를 발견하기 위해 생성형 AI 최적화와 새로운 모델링 알고리즘을 효율적으로 활용할 수 있다. 그 결과 협업이 개선되고 설계 반복이 줄어들며 예측 가능한 설계 일정이 가능해지는 간소화된 워크플로를 통해 처리 시간을 단축하고 출시 기간을 단축할 수 있다.   셀시우스 스튜디오의 주요 이점 셀시우스 스튜디오는 복잡한 열 해석, 열 응력, 전자 냉각 등의 문제를 해결할 수 있다.    매끄러운 통합 셀시우스 스튜디오는 케이던스의 버추소, 알레그로, 이노베이티브, 옵티멀리티 및 AWR 구현 기술과 통합된다.   디자인 인사이트 전체 설계 공간을 빠르고 효율적으로 탐색하여 최적의 설계에 수렴할 수 있도록 통합된 옵티멀리티 AI(Optimality AI) 기반 기술을 통해 지원한다.   시스템 레벨의 열 해석 전체 시스템 분석을 위해 유한 요소법(FEM)과 전산 유체 역학(CFD)을 결합한다.   생산성 향상 기존 솔루션보다 최대 10배 빠른 성능을 달성하는 대규모 병렬 실행을 제공한다.   셀시우스 스튜디오의 솔루션 구성 전열(Electrothermal) 해석 셀시우스 스튜디오는 다양한 ECAD 및 MCAD 파일 형식을 지원하며, 전기 및 열 시뮬레이션을 위한 재료 및 부품 관리자를 제공한다. 정적 및 과도 전열 공동 시뮬레이션을 모두 제공하며 케이던스의 클래리티, 시그리티, 스펙터 솔버와 원활하게 통합된다.     기구 응력(Mechanical Stress) 셀시우스 스튜디오는 선형 및 비선형 재료 구조 모델뿐만 아니라 뒤틀림 및 응력 분석을 위한 정적 및 준정적 솔버, 수분 솔버, 고온고습(HTHH) 분석을 지원한다. 설계자는 설계 조립 공정과 재료 고장 및 신뢰성 분석을 위한 다단계 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 3D-IC 뒤틀림/응력 시뮬레이션을 위한 글로벌 및 로컬 모델이 있다.     머신러닝/인공지능(ML/AI) 셀시우스 스튜디오는 열 설계 및 관리를 위한 AI 기반 최적화와 DFM 검증을 위한 몬테카를로 분석 및 민감도 연구, 열 RC 및 컴팩트 모델 생성 및 네트워크 시뮬레이션을 통합한다. 메타모델 칩/패키지/서버는 빠른 열 성능, 특성화 및 평가를 제공한다.   전자 냉각(Electronic Cooling) 셀시우스 스튜디오는 전체 전자 시스템의 열 효율을 최적화하기 위한 전자 냉각 시뮬레이션을 제공한다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례   CPU를 이용한 해석을 진행할 때 여러 개의 코어(core)를 사용하여 병렬 연산을 진행하기 때문에, 성능은 낮아지고 전력 소모량은 늘어나는 단점이 존재한다. 반면 GPU를 이용할 경우, 수백 개의 작은 코어를 사용하기 때문에 단순 작업 병렬화로 인해 CPU보다 높은 효율을 보인다.  앤시스 2023R1에서는 GPU가 적용된 앤시스 네이티브 GPU 솔버(Ansys Native GPU Solver)가 출시되었다. 이번 호에서는 앤시스 플루언트 GPU 솔버(Ansys Fluent GPU Solver)의 소개를 비롯해 사례 및 해석 시간 비교부터 결과까지 확인해보자.   ■ 김은자 태성에스엔이 FBU에서 근무하고 있으며, 유동 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   GPU의 병렬연산을 활용하는 해석 솔버 우리가 해석해야 하는 내용은 점점 더 복잡해지고 보다 어려워졌으며 보다 많은 해석을 필요로 하고 있다. 그리고 보다 빠른 시간 안에 정확한 결과를 얻고자 한다. 앤시스에서는 계산 시간을 단축하기 위하여 HPC(High Performance Computing) 기능을 유상으로 제공하며, 일반적으로 HPC는 CPU를 이용하여 병렬 연산을 수행한다. 싱글 코어를 기준으로 CPU는 큰 코어를 사용하여 처리 속도가 빠르고 다양한 작업을 한꺼번에 수행할 수 있으나, 여러 개의 코어를 사용하여 병렬 연산을 할 경우에는 성능이 떨어지고 전력 소모량은 증가하는 문제가 발생한다. GPU는 CPU와 다르게 수백 개의 작은 코어를 사용하기 때문에, 병렬 연산 시 많은 코어로 단순 작업을 병렬화하여 CPU보다 나은 효율을 보인다.  앤시스는 CPU 병렬 연산의 문제점을 해결하고자 GPU를 도입하려 노력하였으나, GPU는 CPU와 계산 방식이 다르기 때문에 기존의 CPU 솔버에 GPU를 적용시키기에는 어려움이 있었다. 하지만 앤시스는 GPU를 활용하기 위하여 많은 노력을 해왔으며, 앤시스 2023R1에서 앤시스 네이티브 GPU 솔버를 정식 출시하였다.   플루언트 네이티브 GPU 솔버 앤시스 플루언트 네이티브 GPU 솔버는 GPU가 국부적인 연산에만 참여하는 것이 아니라, 전체 연산에 참여하여 효율이 향상된 솔버이다. 사용자들이 알고 있는 일반적인 플루언트 솔버와는 다른 솔버이다.   그림 1. 앤시스 플루언트 네이티브 솔버   플루언트 CPU 솔버와 플루언트 네이티브 GPU 솔버는 어떤 차이가 있을까? CPU는 코어로 구성되어 있고, GPU는 많은 CUDA(쿠다) 코어가 포함된 SMs(Streaming Multiprocessors)으로 구성되어 있다. 병렬 연산을 위하여 앤시스 HPC(Ansys HPC) 기능을 사용하고자 한다면 CPU의 경우 코어 수를 기반으로 하며, GPU의 경우 SMs 수를 기반으로 한다. 앤시스의 HPC 1 Task는 CPU의 1코어를 지원하며, GPU의 경우 1 SMs를 지원한다. GPU의 개수가 아닌 SMs 숫자를 기반으로 앤시스 HPC를 사용한다.  앤시스 HPC 기능을 사용하여 플루언트 CPU 솔버(인텔 스카이레이크 48코어)와 플루언트 GPU 솔버(싱글 GPU)의 병렬 연산 성능을 비교해보자.    그림 2. 계산 시간 비교   <그림 2>는 200만개 정도의 격자 수를 가진 자동차 외부 유동 사례를 비교한 결과이다. <그림 2>에서는 스카이레이크 48코어와 GPU 카드(5종)의 계산 시간을 비교하였다. GPU 카드가 나열된 순서대로 계산 속도가 향상되었음을 알 수 있다. 인텔 스카이레이크 48코어에 비해 엔비디아 테슬라(Tesla) P100은 약 2.6배, 테슬라 V100은 약 4.6배, 테슬라 A100은 약 7.8배의 속도 향상을 보인다.  플루언트 CPU 솔버와 성능을 비교한 GPU 카드의 정보는 <표 1>과 같다.   표 1. GPU 카드 비교     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (2)   3D익스피리언스 카티아(3DEXPERIENCE CATIA)는 플랫폼 기반의 차세대 CAD로서, 버추얼 트윈(virtual twin)을 구축하고 활용하기 위해 필수적인 다쏘시스템의 솔루션이다. 최근 급변하는 자동차 산업의 시장 환경 변화는 지속적인 기업 성장의 도전 요소이며, 이에 따른 기업의 대응 전략 및 제품 개발 방향의 변화가 요구된다.  이번 호에서는 자동차 산업에서 당면한 과제를 살펴보고, 이를 해결하기 위한 3D익스피리언스 카티아의 신기술에 대해서 살펴본다.   ■ 최윤정 다쏘시스템코리아의 인더스트리 프로세스 컨설턴트로 디자인&엔지니어링 팀에서 3D익스피리언스 카티아 제품을 담당하고 있다. 자동차 산업을 위한 고급 서피스 모델링 및 가상 검증 영역에 관심을 가지고 있으며, 자동차 OEM 및 부품사와 프로젝트를 수행하며 현업의 어려움을 파악하고 3D익스피리언스 카티아 기반의 솔루션을 제안하고 있다.  홈페이지 | www.3ds.com/ko   자동차 산업의 당면 과제 전기/커넥티드/자율주행차 친환경차의 시장 비중이 확대됨에 따라 신규 플레이어와의 경쟁이 심화되고, 전장 및 소프트웨어의 고도화에 따른 개발 복잡성이 증가하고 있다. 이에 대응하기 위해서는 시스템간 통합 및 추적성이 요구된다.   새로운 고객 경험 새로운 비즈니스 모델 및 신규 시장/고객 세그먼트의 확장이 발생하고 있다. 또한 비대면 고객 서비스 및 채널이 증가하고 있다. 고객 경험에 대한 선행 검증이 요구된다.   품질/비용/규제 자동차 환경 규제 기준이 지속적으로 강화되고 있다. 전세계적으로 리콜 수가 급증하였으며 생존을 위한 수익성 확보가 필요하다.   디지털 전환(digital transformation) 디지털 역량에 대한 강화가 요구되며, 데이터 기반 의사결정에 대한 필요성이 증가하고 있다. 조직의 유연한 개발 환경 및 업무 효율 향상을 위해 클라우드의 도입이 가속화되고 있다.      따라서 미래지향적인 제품 개발을 위해서 현재의 엔지니어링 환경의 혁신적인 변화가 요구되고 있으며, 카티아 또한 이러한 시장 요구사항의 해결을 위해 발맞추어 발전해오고 있다. 3D익스피리언스는 글로벌 OEM과의 경험을 통해 자동차 산업에 특화된 베스트 프랙티스를 축적하였으며, 이를 통해 프로세스 기반의 솔루션을 제공한다. 많은 OEM 및 공급사(supplier)에서 3D익스피리언스를 활용하고 있으며, 데 팍토(de facto, 사실상) 표준으로서 입지를 공고히 하고 있다. 특히 주목할 점은 많은 OEM 및 부품사에서 클라우드로의 전환을 통해 미래 기술의 기반을 마련하고 있다는 것이다.   카티아 모델링 기술의 발전 방향 과거 3D CAD 솔루션의 기능과 사용성은 스펙에 따라 정확히 모델링할 수 있고 설계 효율을 높이기 위한 템플릿(template) 기반 설계를 지원하는 정도에 그쳤다. 하지만, 현재는 설계자가 미쳐 고려하지 못했던 부분도 지원해 주기 위해 생성형 설계(generative design)라는 개념이 등장하여 급부상하고 있다. 이는 모델링과 시뮬레이션을 접목시킨 MODSIM(모드심)이라는 새로운 방법론 및 기능으로 발전했다. 곧 다가올 미래에는 설계자의 개발 의도를 파악하여 사전에 가이드를 제공하는 생성형 AI(generative AI) 기술이 본격적으로 상용화될 예정이다.     플랫폼 기반 설계 협업 효율성 향상 기존의 CAD는 데이터가 파일 형태로 저장되고, PLM(제품 수명주기 관리) 혹은 PDM(제품 데이터 관리)과 연계하여 관리되는 형태가 일반적이었다. 그러나 3D익스피리언스 카티아는 데이터를 서버에 중앙집중 관리하는 플랫폼 형태로 변화하였다. 플랫폼은 모든 유저를 단일 데이터에 디지털로 연결시켜주는 역할을 하기 때문에, 파일이라는 개념을 없애고 모든 데이터를 서버에 관리함으로써 모든 유저가 동일한 최신 모델을 참조할 수 있도록 한다. 또한 데이터 관리 체계가 단순화되어 설계자가 주의해서 관리해야 할 요소(링크, 파일 경로, 품번, 버전 관리 등)가 줄어들고, 휴먼 에러를 대폭 감소시킬 수 있다.  협업 측면에서는 설계 전체 기간을 크게 단축시킬 수 있다는 중요한 장점이 있다. ‘실시간 동시 협업 설계’라는 기존에 상상하지 못했던 작업 방식이 가능해지며, 빠르게 설계 완성도를 높일 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

제품 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (1)   ■ 김성철 디지테크 기술지원팀의 이사로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   PTC는 사용자가 작업을 더욱 쉽고 빠르게 완료할 수 있도록 사용자 요구 사항을 반영하여 매년 크레오의 새 릴리스를 출시하고 있다. 지난 4월 출시된 크레오 파라메트릭 11.0(Creo Parametric 11.0)은 설계 엔지니어가 자주 사용하는 사용성 및 생산성 기능을 포함하여 CAD 모델 관리/조작/이해용 도구를 개선하고 전자화, 복합소재, 모델 기반 정의(MBD), 시뮬레이션 기반 설계, 제조 기능 등 다양한 부분의 기능이 향상되었다. 이번 호에서는 크레오 파라메트릭 11.0의 주요 기능 향상 내용을 알아보자.   생산성 및 유용성 개선 크레오 파라메트릭 11.0은 작업을 간소화하고 설계를 더 빨리 생성할 수 있도록 다중 보디 설계, 서피싱, 모델 트리 관리 기능이 개선되었다. 판금 설계에서 다중 보디를 지원하여 더욱 다양한 형태의 판금 모델을 빠르게 생성할 수 있도록 설계 워크플로가 향상되었다.     다중 보디로 구성된 판금 부품은 각 보디의 두께를 다르게 지정하거나 플랫 상태를 개별로 생성 및 시각화할 수 있고 부울 연산, 분할, 트림, 제거, 복사 패턴, 대칭복사 등의 일반적인 보디 작업을 지원한다.     새 보디를 추가하고 유형을 솔리드 혹은 판금으로 선택하여 생성할 수 있고 첨부되지 않은 벽을 생성할 때 보디 옵션을 사용하여 새 보디를 추가할 수도 있다.     용접 피처에 새 용접 및 조인트 트리가 추가되어 모델의 모든 용접 피처를 모델 트리에서 쉽게 확인 및 편집할 수 있고, 스폿 용접에서 스케치, 투영, 커브 위, 오프셋 등 모든 기준점을 사용하여 스폿 용접을 정의할 수 있도록 개선되어 스폿 용접 생성의 효율성이 향상되었다.     새 영역 선택 기능으로 올가미 선택 및 추적 선택이 추가되어, 부품 및 어셈블리에서 여러 서피스를 더 다양한 방법으로 간편하고 빠르게 선택할 수 있도록 개선되었다.     추가된 선택 기능을 이용하여 모델 서피스에 색상을 지정하거나 3차원 주석에 대한 의미 참조를 더 빠르게 선택하고 정의할 수 있다. 새로운 슈링크랩 옵션을 사용하여 참조된 원본 어셈블리에서 보디를 수집하여 부품에 추가할 수 있다. 모든 솔리드 형상 자동 수집 옵션을 사용하여 솔리드 보디를 결과 형상 유형으로 수집하고, 원본 부품의 모든 보디를 대상 부품에 별개의 객체로 복사하고 유지하거나 병합하여 하나의 솔리드 형상으로 처리할 수 있다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.