산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (6)   이번 호에서는 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼(3DEXPERIENCE Platform)의 모드심(MODSIM) 기능을 활용하여, 리브 형상을 단순화한 B-필러 어퍼 트림 모델을 통해 간단한 정적 구조해석을 진행하고 자동으로 설계 변수를 손쉽게 변경할 수 있는 설계 탐색까지 수행하는 과정을 설명한다. 이를 통해, 설계 엔지니어도 초기 설계 단계에서 신속하게 다양한 설계안을 검토하고 최적 개념 설계안을 손쉽게 도출하는 방법을 제시한다. 이러한 접근 방식은 초기 설계 단계에서 빠르고 정확한 설계 검토를 가능하게 하여 제품 개발의 효율을 높일 수 있다.    ■ 이아라  다쏘시스템코리아 시뮬레이션-구조팀에서 인더 스트리 프로세스 컨설턴트를 담당하고 있다. 자동 차 및 항공 업체 현업 경험을 기반으로 아바쿠스 및 3D익스피리언스 시뮬리아 기반의 솔루션을 제 안하고 있다.  홈페이지 | www.3ds.com/ko   자동차 B-필러 어퍼 트림(B-pillar upper trim)은 자동차 내부의 주요 구성 부품 중 하나로, 리브(rib) 구조를 가진 부품이다. 보통 차량의 앞문과 뒷문 사이에 위치한 수직 지지 구조로, 차량의 내구성과 안전성에 중요한 역할을 한다. 특히, 교통 사고 시 탑승자의 머리 손상을 방지하기 위해 북미교통안전국(NHTSA)에서 규정한 법규를 준수해야 하며, 이를 위해 설계 시 리브의 두께와 개수와 같은 여러 변수를 조정해 다양한 설계안을 검토하는 과정이 필수적이다. 최근에는 이러한 설계 과정을 자동화하고 최적화를 통해 제품 개발을 가속화하는 것이 중요한 트렌드로 자리잡고 있다.    3D익스피리언스 플랫폼을 활용한 MODSIM 소개  모드심(MODSIM)은 ‘Modeling&Simulation’의 약자로, 3D익스피리언스 플랫폼을 통해 CAD(모델링)와 CAE(해석)를 통합하여 실행하는 방법론이다. 개념 설계 단계부터 컴퓨터 이용 공학(CAE)을 활용하려는 노력이 수년간 이루어져 왔지만 현실에서는 설계와 해석이 독립적으로 수행되고 있고, 이로 인해 개발 단계에서 개발 기간이나 비용을 절감하는데 한계가 있다.  하지만 3D익스피리언스 플랫폼을 활용한다면 설계 엔지니어는 카티아나 솔리드웍스와 같은 설계 프로그램에서 설계 모델을 작성한 후 플랫폼과 바로 연동해서 구조해석, 열해석 등을 수행하고 위상최적화, 프로세스 자동화를 플랫폼 내에서 진행할 수 있다. 이를 통해 설계 엔지니어는 제품 개발 초기 단계에서 손쉽게 개념 설계를 빠르게 탐색할 수 있다.    모드심을 활용한 자동차 B-필러 개념 설계 적용 사례  이번 사례에서는 카티아 V5에서 작업한 B-필러 어퍼 트림 모델을 3D익스피리언스 플랫폼과 연동해서 구조해석과 설계 탐색을 진행한다. 이 과정은 다음과 같은 단계로 구성된다.   카티아 V5와 3D익스피리언스 연결  3D익스피리언스 플랫폼의 앱 중 ‘Design with CATIA V5’ 앱을 사용하여 카티아 V5를 자동으로 실행한다.    그림 1. Design with CATIA V5 앱    자동으로 실행된 카티아 V5의 메뉴를 자세히 살펴보면 ‘3DEXPERIENCE’ 메뉴가 생성된 것을 확인할 수 있다. 카티아 V5에서 작업할 B-필러 어퍼 트림 모델을 불러온 후에 3D익스피리언스에 저장하면 3D익스피리언스에서 모델이 연계된다.    그림 2. 카티아 V5에서 파일 저장    연계된 카티아 V5에서 저장한 파일을 3D익스피리언스에서 찾아서 불러올 수 있다.    매개변수 연동 3D익스피리언스에서 'Parametric Bridge'(설계 프로그램에서 생성한 매개변수를 3D익스피리언스에 연계해서 그대로 사용할 수 있는 기능)를 사용해 카티아 V5에서 설정한 매개변수를 3D익스피리언스와 연동한다. 해당 매개변수 중 일부는 추후에 설계 탐색에 활용할 수 있다.   그림 3. 카티아 V5와 3D익스피리언스 연계 화면 : 매개변수 연계 확인     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

AI(인공지능)와 CAE(Computer Aided Engineering)가 만난다. 국내 제조업 혁신을 이끄는 ‘CAE 컨퍼런스 2024’가 오는 11월 8일 수원컨벤션센터에서 열린다. 이번 콘퍼런스는 ‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로 다양한 업계 전문가들이 참여해 최신 기술 동향과 활용 사례를 공유한다. CAE는 컴퓨터를 활용한 시뮬레이션 기법으로, 제품 개발부터 생산 효율화까지 중요한 역할을 한다. 올해로 14회째를 맞는 CAE 컨퍼런스는 캐드앤그래픽스가 주최하고, KAIST 강남우 교수가 이끄는 CAE 컨퍼런스 준비위원회가 주관한다. 콘퍼런스와 함께 개최되는 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2024) 전시회에서는 관련 산업의 최신 트렌드를 직접 만나볼 수 있다. 기술 분야에서 디지털 트윈과 디지털 전환 기술은 확산되고 있다. 특히 CAE 기반 시뮬레이션 기술은 디지털 트윈 구현과 디지털 전환에 중요한 역할을 하고 있다. 여기에 AI(인공지능) 기술이 시뮬레이션과 결합하면서 새로운 가능성을 제시하고 있다.     이번 콘퍼런스에서는 다양한 기업과 기관의 전문가들이 AI와 CAE의 융합을 통한 제조 혁신 사례를 발표한다. 에스엔에이치 민태기 연구소장은 ‘기술독립과 통섭에서 배우는 CAE 엔지니어를 위한 판타레이’를 주제로, 산업 내 경계를 넘나드는 학문과 기술의 융합에 대해 소개할 예정이다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 전완호 본부장은 ‘AI/ML과 디지털 리얼리티 플랫폼을 통한 CAE 혁신 전략’을 주제로, 헥사곤 MI의 디지털 리얼리티 플랫폼인 넥서스(Nexus)와 AI/ML 플랫폼인 오디세이(ODYSSEE)를 통한 CAE 혁신 전략과 디지털 트윈의 실무 적용 방안에 대해 제시한다. 현대오토에버 박경훈 실장은 최근 변화하고 있는 자동차 산업의 화두인 SDV(소프트웨어 정의 자동차)와 관련된 내용으로 ‘SDV 체계 전환 및 차량SW 품질 경쟁력 강화 방안’에 대해 소개한다. 금호타이어 김기운 전무는 ‘타이어 개발 프로세스에 대한 디지털 트윈 시스템 구축’을 주제로 제품 개발 프로세스의 혁신을 통해 개발 기간 단축과 성능 향상, 개발 비용 절감을 달성한 사례에 대해 소개한다. LG전자 박우철 책임연구원은 ‘가전 개발에서 CAE와 AI 활용’을 주제로, 가전 개발에서 CAE 활용을 비롯해 기존 업무에 AI를 적용한 사례와 한계는 무엇인지에 대해 소개한다. 또한, 생성형 AI를 이용한 부품 개발 활용과 Asm CAD를 이용한 구조해석 AI 예측에 대해서도 설명한다. 나니아랩스 강남우 대표는 ‘Low-code AI 플랫폼을 이용한 설계 생성/예측/최적화 방법 및 사례’라는 제목으로, 설계안을 쉽고 빠르게 생성, 예측하고 최적화할 수 있는 로코드 AI 플랫폼 ‘AslanX’(아슬란엑스)에 대해 소개한다. HP 김태화 매니저는 ‘HP 3D 프린팅 자동화 설루션이 주도하는 산업의 디지털 트랜스포메이션’을 주제로, 3D 프린팅 자동화 설루션을 활용한 산업 디지털 전환 성과를 발표하며, 맞춤형 대량생산을 통한 생산 속도와 효율성 향상을 강조한다. 피도텍 최병열 연구위원은 ‘최적설계 대중화를 위한 AADO 기술 소개’를 주제로, 최적설계 비전문가에게 전문가 수준의 최적설계 인사이트를 제공하기 위한 OOTB(Out Of The Box) 방식의 베스트 프랙티스 최적설계 프로세스와 AADO(자동 분석 및 설계 최적화) 기술 및 활용 사례에 대해 소개한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 이종학 프로는 ‘제품개발과 검증의 가속화를 위한 Simcenter AI Solutions’을 주제로, 지멘스 심센터(Simcenter) 설루션을 사용하여 유연한 워크플로 구성과 자동화 실행을 기반으로 다양한 분석작업의 효율을 높이고 의미있는 결과를 빠르게 도출할 수 있는 AI 설루션을 소개한다. 케이더블유티솔루션 변성준 이사는 ‘CAD(NX)와 CFD 융합을 통한 제품 설계 혁신’을 주제로 NX CAD와 CFD를 융합한 설계 혁신 사례를 발표하며, 제품 설계자가 직접 해석 작업을 수행할 수 있는 간편한 설루션을 소개한다. 현대모비스 정원태 책임연구원은 ‘NVH 해석 분야에서의 고전적 방법론과 디지털 기술 융합 사례’를 주제로, NVH(소음 진동) 분야에서 서브스트럭처링(Substructuring), 시험/해석 하이브리드, 멀티피직스(Multiphysics), AI, 디지털 트윈 등을 통합해, 시스템 단위의 효율적이고 정확도를 높이기 위한 해석 사례를 소개한다. CAE 컨퍼런스 준비위원회 강남우 위원장(KAIST 교수)은 “제조 분야에 생성형 AI가 도입되면서 디지털 트윈과 연계한 최적화로 지속가능한 환경을 구축하는데 일조하고 있다”면서, 이번 CAE 컨퍼런스에서는 ‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로, 국내 제조사의 도약과 발전을 위한 AI와 CAE 융합에 대한 최신 기술과 이를 활용한 설루션, 그리고 실제 활용 사례 등이 소개될 예정이다. 많은 관심과 참여를 부탁드린다”고 말했다. 이번 콘퍼런스에는 현대자동차, 현대모비스, 현대오토에버, LG전자, 금호타이어 등 CAE를 적극 활용하고 있는 제조업체를 비롯해 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스, 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 나니아랩스, HP, 피도텍, 케이더블유티솔루션 등 CAE 설루션 제공 업체들이 참여한다. 이들은 CAE 분야의 새로운 기술 개발 현황과 트렌드 변화, 그리고 다양한 활용사례에 대해 소개할 예정이다. CAE 컨퍼런스 2024는 ‘제6회 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2024)’ 전시회와 동시에 개최된다. 이번 CAE 컨퍼런스와 연계되어 있는 전시회에서도 다양한 CAE 관련 설루션들을 접할 수 있다. CAE 컨퍼런스 2024 사전등록은 CAE 컨퍼런스 홈페이지에서 가능하다. 한편, 10월 21일 오후 4시에는 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV에서 ‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로, CAE 컨퍼런스 2024 프리뷰 방송이 진행됐다. 이날 방송에서는 한양대학교 오재응 명예교수, LG전자 김예용 연구위원, 이즈파크 김건형 상무가 출연해 CAE와 AI의 미래 방향성에 대해 소개했다. 또한 가상제품개발에서 초기 콘셉트 설계를 담당하는 1D CAE를 활용한 MBD(모델 기반 설계)와 함께 디지털 트윈과 AI의 접목으로 변화해 나가는 시뮬레이션 기술 트렌드에 대해 소개해 관심을 모았다.

태성에스엔이는 9월 11일 서울 aT센터에서 'CAE×AI 세미나 2024'를 개최했다. 이날 세미나에는 300명 이상의 업계 전문가들이 참석한 가운데, 앤시스의 해석 프로그램과 AI의 접목을 통한 혁신적인 해석 기법들이 소개되었다. 참석자들은 최신 CAE 해석 기술과 AI의 융합을 통해 향후 제조업과 설계 분야의 발전 가능성에 대한 인사이트를 얻었다. ■ 박경수 기자      AI/ML을 활용한 해석 혁신 이번 세미나에서는 AI/ML 기술의 CAE 해석 적용을 주제로 앤시스 심AI(Ansys SimAI)와 앤시스GPT(AnsysGPT)를 포함한 다양한 AI 트렌드가 소개되었으며, 이를 활용해 더 빠르고 효율적인 해석 결과를 도출할 수 있는 방법이 논의되었다.  태성에스엔이 노은솔 매니저와 김도현 매니저는 ‘기초 이론과 사례로 살펴보는 인공지능’을 주제로, AI 도입으로 해석 부문이 어떤 변화가 생겼는지 설명했다. 이어 윤진환 이사는 '태성에스엔이와 Ansys의 AI 기술과 고객 서비스'를 소개하며, AI 기술이 CAE 해석에 어떻게 실질적으로 적용되고 있는지 설명했다. 권기태 수석매니저는 ‘태성에스엔이가 제공하는 시뮬레이션 데이터 기반 AI/ML 서비스’를 주제로, AI가 시뮬레이션 데이터를 활용해 성능을 최적화하는 방법에 대해 심도 깊은 논의를 진행했다.    Stochos와 AI 응용사례 CADFEM Germany GmbH의 다니엘 수쿠프(Daniel Soukup)는 Stochos라는 온프레미스 기반 AI 프로그램을 소개했다. Stochos는 신경망과 가우시안 프로세스를 결합한 Deep Infinite Mixture of Gaussian Processes(DIM-GP) 알고리즘을 통해 소량의 데이터로도 높은 예측 정확도를 제공하는 기술이다. 특히, 확률론적 머신러닝을 도입해 예측 결과의 신뢰도를 함께 제시하여 엔지니어들이 AI 결과를 더욱 신뢰할 수 있도록 만들어 준다. 이 기술은 복잡한 시뮬레이션 문제 해결에 있어 뛰어난 성능을 발휘하며 관심을 끌었다.   CAE와 AI 융합의 미래 이외에도 이번 행사에서는 앤시스의 최적화 전용 프로그램인 옵티스랭(optiSLang)에서 AI 사용 방법, 심AI, 앤시스GPT, 트윈AI(Ansys TwinAI) 등 AI를 접목한 앤시스의 최적화 기술이 차례로 소개되었고, 다양한 시각에서 AI 기술이 CAE에 어떻게 접목될 수 있는지 소개됐다.  태성에스엔이는 CAE와 AI의 결합을 통한 미래 산업의 변화 가능성에 대해 참석자들과 함께 토론하는 시간을 가지며 세미나를 마무리했다. AI 기반의 CAE 해석 기술은 향후 설계 및 제조 산업의 혁신을 주도할 중요한 요소로 자리잡을 것으로 기대된다.   ‘CAE×AI 세미나 2024’ 인터뷰  CAE×AI 세미나 2024 행사 관련해 태성에스엔이의 석진 영업본부 이사, 윤진환 기술본부 이사, 권기태 기술본부 AI 팀 수석매니저와 이야기를 나눴다. Q. 이번 세미나에서 발표된 AI/ML 기술 적용 사례 중, 특히 성공적인 사례를 하나 꼽는다면? 해당 사례에서는 어떤 방식으로 해석 프로세스를 개선했는지? ■ 윤진환 : 많은 분들이 AI/ML의 도입은 아직 시기상조이거나, 중견기업 이상의 대형 기업에서만 시험적으로 적용되고 있다고 생각할 수 있다. 하지만, 태성에스엔이의 AI 팀이 개발한 AI/ML 솔루션은 이미 국내 중소기업에서 실사용 되고 있는 사례를 보여드리고자 했다. 이 프로그램은 AI 모델 자동 생성 프로그램으로, 앤시스 일렉트릭 데스크톱(Ansys Electric Desktop)에서 계산된 시뮬레이션 결과를 기반으로 AI 모델을 자동으로 생성한다. 해석자가 앤시스 일렉트릭 데스크톱에서 설계 형상에 대한 변수만 지정해 두면, 본 프로그램은 자동으로 해당 변수를 추출해 실험계획법(DoE)을 기반으로 여러 번의 해석을 진행한 뒤, AI 모델을 구축한다.   ▲ 해석팀 : 해석 변수 자동 추출 및 AI모델 생성 자동화    이후, 설계자는 구축된 AI 모델을 기반으로, 임의의 설계 변수 값을 입력해 실시간으로 해당 설계안에 대한 예측 결과값을 확인할 수 있다.   ▲ 설계팀 : AI 모델을 통한 실시간 성능 예측   이후 설계자는 구축된 AI 모델을 바탕으로 임의의 설계 변수 값을 입력해 실시간으로 해당 설계안에 대한 예측 결과를 확인할 수 있다. 이 기능 덕분에 해석자는 설계팀으로부터 반복되는 동일 작업 요청을 줄일 수 있었고, 더 높은 수준의 분석이나 추가적인 AI 모델 구축에 시간을 투자할 수 있게 되었다. 설계팀 또한 실시간 예측을 통해 빠른 결과 분석을 반영해 작업 효율을 크게 향상시킬 수 있었다. 이 프로그램은 유사한 환경에서 구조해석, 열해석 등에도 적용 가능하며, 맞춤형 UI와 다양한 AI 기능을 구현할 수 있어 여러 기업으로부터 관심을 받고 있다.   Q. 심AI와 앤시스GPT와 같은 최신 기술 및 제품 트렌드가 CAE 해석 분야에서 어떤 변화를 가져올 것으로 기대하나? 이 기술들이 현장에서 어떻게 적용되고 있으며, 궁극적으로 해석 결과의 품질에 어떤 영향을 미칠 것으로 보는지? ■ 석진 : 심AI와 같은 AI 기반 도구는 반복적인 작업을 자동화하여 사용자가 모델링부터 해석에 이르는 전 과정을 보다 신속하게 수행할 수 있도록 지원한다. 설계 초기 단계에서 최적화를 진행할 수 있는 가능성이 높아지며, 이를 통해 설계 주기가 단축될 것이다. 또한, 인적 오류를 최소화함으로써 실험과 프로토타입 제작에 소요되는 비용과 시간을 절감하여 궁극적으로 시장 출시 주기를 획기적으로 단축시킬 것으로 기대된다. AI 기술을 활용해 대량의 해석 데이터를 분석하고 패턴을 인식함으로써 더 나은 설계 결정을 지원할 수 있으며, 앤시스GPT는 앤시스 공식 웹사이트 내에서 사용자 질문에 대한 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하거나 최적의 설계 옵션을 제안하는 데 유용할 것이다. 이러한 기술은 CAE 도구의 사용을 더욱 쉽게 만들어 준다. 예를 들어, 복잡한 해석 과정이나 설정에 대한 자동 안내 및 추천 기능은 비전문가들도 손쉽게 접근할 수 있도록 도와준다. 또한, 다양한 팀과 부서 간 협업도 향상될 것이다. AI 기반 도구는 설계, 해석, 생산 팀 간의 원활한 커뮤니케이션을 지원하여 더 통합된 접근 방식을 가능하게 한다. 결론적으로, 심AI, 앤시스GPT, 앤시스 AI+ 등 앤시스의 AI 솔루션은 CAE 해석의 정확성, 효율성, 접근성을 크게 향상시킬 것으로 기대하며, 이는 산업 전반에 혁신적인 변화를 가져올 것이다.   Q. CAE 프로그램에 AI를 접목했을 때 해석 속도와 정확도는 얼마나 향상되었는지? 이런 기술적 통합이 실무 현장에서 얼마나 실질적인 성과를 보여주고 있다고 보는지? ■ 권기태 : 앤시스는 다음 그림과 같이 CAE 프로그램에 순차적으로 AI 기능을 추가하고 있다.  그 중 앤시스 CFD AI+ 기능을 하나의 사례로 소개하겠다. 플루언트(Ansys Fluent)에서 제공하는 Generalized k-ω Model(GEKO) 난류 모델은 사용자가 직접 계수를 설정해야 하며, 도메인 내에서도 각기 다른 계수를 설정해야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 앤시스 CFD AI+는 Adjoint Solver와 Neural Network/Machine Learning 기법을 결합하여 GEKO 모델의 계수를 자동으로 조정하는 기능을 제공한다.  AI 기술의 효과를 확인하기 위해 S805 Airfoil 문제에 GEKO 모델 계수의 자동 튜닝 기능을 적용한 결과 GEKO 기본 계수를 사용할 때 오차는 기준값 대비 13.2%였지만, AI 기반 자동 튜닝 계수를 적용한 경우 오차가 0.2%로 크게 감소한 것을 확인할 수 있었다. 앤시스 AI+를 통해 CAE 프로그램과 AI 기술을 기술적으로 통합함으로써 해석 속도와 정확도를 개선하고 있다. 또한, 시뮬레이션 결과 데이터에 AI 기술을 적용하여 실무 현장에서 많은 성과를 보이고 있다. 심AI 프로그램은 형상과 시뮬레이션 필드 결과 데이터를 활용해 시뮬레이션 솔버를 대체할 수 있는 인공지능 모델을 제작할 수 있는 사례를 보여 준다. 이 모델을 사용하면 형상을 입력하여 기존 시뮬레이션 솔버에 비해 10배에서 최대 1000배 더 빠르게 필드 결과를 예측할 수 있다.  디지털 트윈 분야에서는 복잡한 물리 기반의 시뮬레이션 모델을 ROM(축소 차수 모델)이라는 머신러닝 기법을 통해 시스템 수준의 해석 모델로 전환하여, 실시간 물리적 예측이 가능하며 빠른 속도와 높은 정확도를 제공한다.  향후 품질 및 생산 관리와 같은 측정 데이터 기반 인공지능 모델이 많이 사용되는 영역에서도 시뮬레이션 데이터 기반 인공지능 모델의 사용이 활발해질 것으로 기대된다. 이를 통해 시뮬레이션 기술은 설계 단계에만 머무르지 않고, 공정 및 품질 개발, 생산 및 품질 관리, 그리고 디지털 트윈과 같은 장치의 효율적인 운용 단계까지 그 활용 범위가 더욱 확장될 것이다.   Q. Stochos와 같은 온프레미스 기반의 AI 프로그램이 다른 클라우드 기반 AI 프로그램과 비교했을 때 어떤 차별화된 장점이 있다고 보나? 특히 보안성과 데이터 처리 측면에서 어떤 이점이 있는지? ■ 윤진환 : CAE 분야에서 클라우드 기반의 AI를 이용하는 이유는 사용자의 접근성을 높이기 위한 목적도 있지만, AI 학습을 위해서는 고가의 고성능 GPU가 필요하며 때로는 여러 대의 GPU를 묶어야 학습이 가능하기 때문에 장비 구축 비용이 매우 높다는 현실적인 이유도 있다. 다시 말해 온프레미스 환경에서 CAE에 대한 AI를 학습할 수 있다는 것은 기존의 AI 알고리즘과 달리 상대적으로 적은 계산 장비 리소스만으로도 정확하고 빠르게 학습할 수 있는 AI 기술을 보유하고 있다는 의미다.  Stochos는 일반적인 신경망 기반의 AI와 Gaussian Process기법을 결합한 DIM-GP 기법을 이용하여 적은 샘플수로도 높은 정확성의 AI모델을 만들어 내며, 저가의 GPU 또는 CPU만으로도 빠른 속도로 학습할 수 있다. 또한 Scalar, Signal, 이미지, 3D 형상, 정상상태, 과도상태 등의 다양한 해석 데이터와 일반 정보에 대한 AI 모델을 만들 수 있어서 활용도도 넓다. 특히 AI 모델 생성 시의 내부변수 설정(하이퍼파라미터)을 별도로 조절할 필요가 없으며, 자동으로 노이즈를 처리하는 기능이 있어 복잡한 AI 설정 과정이 필요 없는 것이 큰 장점이다.  보안성과 데이터 처리 부분에서는 클라우드 기반의 AI와 비교했을 때 사내 장비에서 모든 작업을 할 수 있어 데이터 유출이나 유실의 우려를 원천적으로 차단할 수 있으며, 사내망에서 구동되므로 데이터 전송 및 예측 속도가 빠르다는 장점이 있다. 따라서 보안 문제에 대한 우려가 있거나 사내 AI 장비 구축 비용에 부담을 느끼고 있다면, 이 솔루션이 훌륭한 대안이 될 수 있다고 생각한다.      Q. 태성에스엔이는 향후 AI 관련 기술을 어떻게 발전시켜 나갈 계획인지? 앞으로 예상되는 CAE 해석 관련 기술 발전 방향 및 비전에 대한 설명도 부탁드린다. ■ 윤진환 : 태성에스엔이는 열유동/구조/전기전장/시스템/광학/최적화 등의 분야에 대한 100여명의 전문엔지니어를 보유하고 있으며, 앤시스 AI+, 심AI, 앤시스GPT에 대해서는 모든 엔지니어가 각자의 해석분야와 산업분야에 대한 초기 대응을 수행하고 있다.  이에 더해 태성에스엔이에는 AI를 위한 전문 그룹이 구성되어 있다. 이 그룹은 기술 엔지니어 중에서 AI 분야의 전문성을 가진 인원들로 이루어졌으며, 다양한 산업군에서 필요로 하는 CAE AI 응용 방안을 고객과 논의하여 선제적이고 맞춤형 서비스를 제공하는 것을 목적으로 하고 있다.  그리고 상용 AI 프로그램인 Stochos과 오픈소스를 활용해 맞춤형 AI 환경을 구축하거나 AI 모델 생성 서비스를 제공하는 것도 주요 사업 중 하나이며, 엔비디아 옴니버스(Omniverse)와의 협업을 통해 3차원 실시간 그래픽 플랫폼에 CAE AI를 적용하는 작업도 병행하고 있다. 각종 학회, 기업체 연구소, 프로그램 개발 업체 등에서 CAE에 AI 기술을 접목하고 응용 방안을 연구하는 활동이 그 어느 때보다 활발히 진행되고 있다. CAE 자체의 해석 속도와 전후 처리 속도 향상, 그리고 편의성 증대는 전문 해석자의 업무 부담을 덜어줄 것이다. 또한, CAE AI 모델 구축을 통한 빠른 예측과 실시간 결과 도출은 설계자와 해석자 간의 협업을 더욱 긴밀하게 하여 해석이 실제 업무 현장에 더 활발하게 활용될 것으로 예상된다. 이에 따라 해석자는 CAE를 통해 AI 모델을 구축하고 배포하며, 이를 사내에서 쉽게 활용할 수 있도록 하는 플랫폼 환경 구축 업무가 꾸준히 증가할 것으로 예상된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

문석봉 지음 / 2만 5000원 / 청담북스 이 책은 제조업 프로세스에서 요구되는 정적구조해석의 기반을 다질 수 있도록 기획됐다. ▲사각중공판을 통해 구조해석, 열전달, 열응력, 모달해석의 기본적인 사용방법 습득 ▲ 기계설계기사 실기에서 출제된 유형을 활용하여 구조해석, 열전달, 열응력, 모달해석 연습 ▲ 조립품으로 구성된 실제 해석 경험 등의 내용을 담았다. 솔리드웍스를 연습하는데 무리가 없도록 상세한 이미지와 설명을 수록했으며, 과제를 통해 예제의 목적을 확인하고, 작성하고, 모범 결과와 비교하도록 가이드를 제공한다. 또한 실습 파일과 결과 파일이 따로 구분되어 있어서 미흡한 부분을 스스로 체크할 수 있다. 솔리드웍스 모델링과 도면에 대한 기초 지식이 없어도 따라하기에 무리가 없도록 구성됐으며, 2022년 버전에서 작업한 실습 파일은 중립 파일로 솔리드웍스 버전에 관계 없이 사용 가능하다.

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어 통합 솔루션 구독 서비스인 ’엠에스씨원(MSCOne)’에 대해 국내 중소·중견 제조기업을 대상으로 추가 혜택 제공 프로모션을 12월 20일까지 진행한다고 발표했다. 엠에스씨원은 구독 기반 토큰 시스템 내에서 다분야 구조해석 솔루션 ‘MSC 나스트란(MSC Nastran)’, 전산 유체 역학 솔루션 ‘크래들 CFD(Cradle CFD)’, 금속 제조 공정 시뮬레이션 ’시뮤팩트(Simufact)’를 비롯한 24종의 설계 및 해석 엔지니어링 솔루션을 제공한다. 이 서비스는 제조기업에서 제품 개발 시 다양한 분야의 디자인 및 엔지니어링 제품들을 합리적인 비용으로 유연하게 사용할 수 있다는 점이 특징이다. 구독 옵션은 사용 목적 및 프로젝트 규모에 따라 20 토큰 구독 혹은 40 토큰 구독 중 선택 가능하다. 헥사곤은 “국내 제조 분야 중소·중견기업의 비즈니스 성장을 지원하기 위해 이번 프로모션을 진행한다고 소개했다. 프로모션을 통해서 20 토큰 구독 시 20 토큰 추가 지급 및 정기 교육 1회 지원, 40 토큰 구독 시 40 토큰 추가 지급 및 정기 교육 2회 지원을 제공한다. 헥사곤의 전문 엔지니어가 진행하는 정기 교육은 1년의 구독 기간 중 수강할 수 있으며, 수강자들은 실제 사례를 기반으로 한 교육을 통해 헥사곤 솔루션 활용을 극대화하고 디자인 및 엔지니어링 프로세스를 최적화할 수 있다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 코리아의 성 브라이언 사장은 “헥사곤의 솔루션은 국내 유수의 대기업뿐만 아니라 다양한 중소·중견기업의 제조 프로세스 자동화 및 자율화에 활용되고 있다”면서, “이번 프로모션을 통해 국내 제조업의 성장을 뒷받침할 중소·중견 기업이 더욱 합리적인 비용으로 디지털 전환을 가속화할 수 있도록 적극 지원할 것”이라고 말했다.  

개발 : ZWSOFT 주요 특징 : 기계/제조 분야에서 설계, 해석, 가공 분야에 범용으로 사용되는 3D CAD/CAE/CAM 소프트웨어, 등 다양한 특화 설계 기능 제공, 위해 대용량 설계 데이터의 처리 향상, 국내 프로세스에 알맞은 전용 솔루션 지원, 금형 설계 및 가공 전처리 분야에서 활용성 향상 등 공급 : 지더블유캐드코리아   지더블유캐드코리아가 기계/제조 분야에서 다방면으로 활용할 수 있는 3D CAD/CAE/CAM 소프트웨어 ZW3D 2025(지더블유쓰리디 2025)를 출시했다. 이 제품군은 지더블유소프트(ZWSOFT)에서 지속적으로 개발 및 업데이트를 진행하고 있으며, 국내 공급 및 지원을 담당하고 있는 한국 벤더사인 지더블유캐드코리아는 기술력을 바탕으로 제조 분야에서 3D CAD/CAE/CAM 라인업을 확장시키고 있다. 특히 모든 제품 군이 안정적으로 영구 라이선스를 보급함으로써, 기존 타 소프트웨어의 라이선스 정책 및 고가의 소프트웨어를 대체할 수 있는 제품군으로 주목받고 있다. 3D CAD 기능으로는 중장비 혹은 일반기계/설비에 대한 설계 과정에 있어서 약 15만여 개의 부품으로 구성된 대규모 어셈블리 환경에서 디스플레이 렌더링 처리 효율을 최적화한 결과 약 50% 이상의 효율을 향상시켰다. 여기에는 설계자가 자주 사용하는 어셈블리 기능의 프로세스 최적화도 포함된다.   ▲ 약 15만 개의 부품으로 구성된 사출기 중대형 설계 데이터   새롭게 추가된 설계 환경인 모션 시뮬레이션은 다양한 기구적 연관 관계에 놓인 설계 데이터에서 동적인 모션에 대해 파악함과 동시에 다양한 물리적 값들을 부여하고, 그에 따른 상관관계를 분석할 수 있는 환경이다. 애니메이션에는 타임라인 탭이 추가되어 시간에 따른 모델링의 움직임을 표현하기가 편리해졌고, 모델의 구동 프로세스 표현에 필요한 다양한 기능이 적용될 수 있도록 추가되었다. 이외에도 기본적인 단축키, 빠른 실행 도구, 숏컷 기능 개선과 설계된 모델링의 재질 및 물리적 수치 정보에 대한 UI 통합, 2D 도면시트 등 설계자에게 필요한 신규 기능이나 편의성이 이전 버전보다 폭넓게 향상되었다. CAE 구조해석으로는 Harmonic Fatigue, Random Vibration Fatigue, Explicit Dynamics Drop Test 등 총 세 가지의 해석 유형이 추가되었다. 특히 제품 설계 과정에서 일반적인 선형, 비선형으로 확인하기 어려운 피로 내구에 의한 안전성 여부를 확인할 수 있다. 또한 제품을 개발함에 있어 엔지니어가 필수적으로 고려해야 할 자유 낙하에 대한 고속적인 비선형 역학을 분석하기에 적합한 Explicit Dynamics 방식을 통해 처리할 수 있게 되었다. 이 밖에도 메싱을 위한 옵션 처리 방식과 비선형에 대한 알고리즘이 개선되었다. 3D CAM은 2.5D 밀링 가공에 대한 프로파일 피처에 대한 개선이 두드러졌다. 피처의 가공 방향과 더불어 검증을 통해 가공 영역을 직관적으로 파악할 수 있는 필링 기능과 프로파일 및 홀 가공 순서에 대한 방식이 18가지로 대폭 증가되었다. 3D 툴패스 개선사항으로 황삭 가공의 공구 리프팅 감소, 황잔삭의 연산 알고리즘 개선, Z레벨 가공의 언더컷 영역 가공 개선, 코너 잔삭 최적화 등이 있다. 이외에도 툴패스 편집과 같은 사용자 편의 기능이 추가로 개선되었다. 이 밖에 ZW3D 2025에서 포함된 주요 업데이트 사항은 다음과 같다.   ZWCAD 2025에서 개선된 CAD 기능 ZW3D 2025는 기본적인 설계 모듈뿐만 아니라 파이프/튜브 설계, 하네스 설계, 구조물 설계 등 다양한 특화 설계의 기능을 지속 개발해오고 있다. 또한 중대형 설계 사용자를 위해 대용량 데이터의 설계를 부드럽게 처리할 수 있는 디스플레이 최적화를 진행했다.    스케치 스케치 과정에서 발생하는 구속조건의 충돌사항을 빠르게 처리할 수 있도록 구속조건 충돌 관리자가 새롭게 추가되었다. 사용자가 과도하게 구속한 조건을 시스템 내에서 관리자 탭에 표시하여, 자동으로 처리해야 할 과구속에 대한 히스토리를 순서대로 나열한다. 이는 사용자가 보다 빠르게 구속조건을 최적화하는데 도움을 줄 수 있다.   ▲ 충돌된 구속조건을 자동 처리하기 위한 ‘구속조건 충돌 관리자’   또한 방대한 와이어프레임이 포함된 2D 데이터 스케치를 가져올 때 소요되는 시간이 이전 대비 50% 이상 감소되어, 2D to 3D에 대한 설계 효율을 높일 수 있다. 그 외에도 스냅에 대한 조건을 사용자별로 알맞게 커스터마이징하도록 스냅 모드를 개선했다.   파트/어셈블리 다양한 설계를 진행하는 과정에서 각 부품별로 알맞은 재질 및 물리적 특성 등을 기입하고자 하는 수요가 많아졌다. 이를 보다 편리하게 사용할 수 있도록 ZW3D 2025에서는 재질 라이브러리와 외관 라이브러리 및 해칭 등을 통합했다. 특정 부품에서 적용한 재질, 외관 등을 다른 부품으로 빠르게 덮어쓸 수 있어, 설계 디테일을 효율적으로 커버할 수 있다.   ▲ 통합된 재질/외관/해치 라이브러리   3D 모델링 작업이 완료되면, 2D 도면 시트를 활용하여 설계된 데이터의 BOM 및 품번 기호 작성을 효율적으로 처리할 수 있도록 개선되었다. 품번 기호가 표시되지 못한 컴포넌트를 빠르게 찾고 이를 업데이트하면 자동적으로 정렬할 수 있고, BOM 테이블에서 구성요소를 선택하여 시트 상에서 하이라이트 표시를 통해 선택한 컴포넌트를 빠르게 확인할 수 있다.   ▲ BOM 테이블에서 선택하여 하이라이트 표시되는 컴포넌트   또한 수많은 부품이 포함된 어셈블리의 안정성을 개선했다. 기본적으로 구속조건이 문제가 있을 경우 관리자 탭에 표시가 되는데, 이를 보다 안정적으로 처리할 수 있는 내부 알고리즘을 탑재하여 수 천개 이상의 부품이 조립되더라도 구속조건 관리에서 사용자 편의성을 고려했다. 뿐만 아니라 과구속 혹은 구속조건에 문제가 있을 경우, 전체적인 히스토리가 아닌 개별 부품에 따라 확인할 수 있도록 다양한 방법의 솔루션을 제공한다.    ▲ 구속조건을 확인할 수 있는 관리자 탭   그 밖에도 어셈블리 간의 링크를 트리맵으로 확인할 수 있는 기능 및 스프링과 같은 다양한 움직임에 영향을 받는 플렉서블 모델에 대한 재생성 기능도 추가되었다.    애니메이션 이번 버전에서 가장 편의성이 강화된 기능은 애니메이션이다. 애니메이션 상에서 타임라인이 추가되면서, 사용자가 원하는 시간 대에 따라 움직임을 추가/편집할 수 있게 되었다. 그리고 기본적인 메뉴 구성과 기본 기능이 리뉴얼되면서 사용자가 직관적으로 조립도, 분해도, 기계적 움직임에 대한 모든 제어를 간편하게 진행할 수 있다. 또한 기존에 작업한 분해도를 불러올 수 있는 신규 기능과 더불어 뷰 변경, 외관 재질 변경, 애니메이션 상에서의 간섭 체크, 영역 분석 등 다양한 기능이 추가되었다.   ▲ 애니메이션에 추가된 타임라인 기능   모션 시뮬레이션 새롭게 추가된 모듈인 모션 시뮬레이션은 기계적 거동 상태에 따른 동적 움직임을 시뮬레이션할 수 있는 시뮬레이터이다. 각 기계 부품 간의 유기적인 어셈블리 상태에서 독립적으로 움직이는 모션을 설정하고, 그에 따른 동적 모션에 대한 분석을 하기 위한 전문적인 모듈이다. 이를 통해 기계적 설계 시스템이 정상적으로 구동이 가능한지 및 그에 따른 동적 모션에 대한 그래프 등을 파악할 수 있고, 최종적인 움직임의 범위 등을 사전에 파악할 수 있다.   ▲ 모션 시뮬레이션을 활용한 시뮬레이터 케이스   ZW3D 2025에서 개선된 CAM 기능 ZW3D 2025의 CAM 모듈은 2축 밀링(milling)과 3축 밀링 가공을 위한 다양한 개선사항을 포함한다. 2.5D 도면 가공을 주로 하는 사용자들을 위해 2D 피처에서 시작점과 가공 방향을 가시성 있게 보여주어 보다 빠른 가공작업을 가능케 하며, 검증 시 필링 기능을 통해 생성된 툴패스의 전체적인 가공 영역을 직관적으로 확인함으로써 미절삭 확인과 공구 간의 스텝오버 효율을 시각적으로 체크할 수 있는 편의성을 제공한다. 또한 3축 가공에서는 툴패스를 자유롭게 편집할 수 있는 툴패스 편집 기능이 새롭게 추가되었다. 이 기능으로 대형 프레스 가공에서 필요한 시간대별 툴패스를 분리하거나, 불필요한 영역을 사용자가 이전보다 빠르게 처리할 수 있게 되었다. 또한 황삭, 황잔삭, 코너잔삭에 대한 알고리즘이 추가적으로 개선되어, 툴패스 생성 시간, 공구 리프팅 등 가공 측면에서 향상이 이뤄졌다.   ▲ 프로파일 피처에서 가시적으로 확인 가능한 가공 방향 및 시작점   지더블유캐드코리아는 앞으로도 기계 및 금형 시장에서 필요한 3축 밀링 가공을 위한 특화된 기능을 개발할 예정이다. 또한 현재 국내에서 활발하게 공급 . 지원 중인 2축 밀링 분야에서는 ZW3D 전용 솔루션인 캠포커스(CAM Focus)를 2025에서도 업데이트하여, 부품 가공 시장에서 필수인 2D 도면 및 3D 모델링을 활용한 특화된 CAM 데이터 생성 기능을 지속적으로 확대할 예정이다. 이를 통해 국내 가공 분야에서 필요한 CAM 소프트웨어로 발돋움하기 위해 한국 벤더사로서 다양한 활동과 협업을 기획하고 있다.   ZW3D 2025에서 개선된 CAE 기능 ZW3D 2025에서 활용 가능한 구조해석 제품군인 ZW3D Structural은 기본적인 구조해석 유형인 선형(linear), 비선형(nonlinear), 주파수(frequency), 피로(fatigue), 열(thermal) 해석 및 그에 따른 정적(static), 동적(dynamic) 유형을 포함한 13가지의 해석 유형에서 더욱 확장된 17가지를 추가 지원하게 된다. 가장 두드러진 추가 유형으로는 조화 응답(harmonic) 상태와 불규칙 진동(random vibration) 상태에서의 피로 조건에서의 제품 수명을 확인할 수 있고, 제품 검증에서 필수인 자유 낙하(drop test) 유형을 Explicit Dynamics 방식을 통해 결과 값을 산출할 수 있다.   ▲ Explicit Dynamics 방식을 활용한 자유 낙하     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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알테어가  HP와 재료 데이터 독점 공급 계약을 체결했다고 밝혔다. 이를 통해 HP가 제공하는 재료 데이터가 ‘알테어 머티리얼 데이터 센터(Altair Material Data Center)’에 추가된다. 알테어 머티리얼 데이터 센터는 설계자와 엔지니어가 다양한 재료 데이터를 검색하고 비교할 수 있도록 지원하는 데이터베이스이다.   양사는 3D 프린팅 부품의 설계와 생산 간의 단절을 해소하고, HP의 3D 프린터인 멀티젯 퓨전(MJF)과 메탈젯(MJ)의 부품 설계 정확도를 향상시키기 위해 협력하기로 했다. 이를 통해 알테어 머티리얼 데이터 센터를 이용하는 엔지니어는 HP 재료 데이터를 사용하여 효율적인 부품을 설계하고, 유한요소해석 기반 구조해석 수행을 비롯해 생산 전에 제조 결함을 예측하고 수정할 수 있게 되었다. 한편, 알테어는 HP와의 이번 협력으로 3D 프린팅 부품 설계 및 공정 시뮬레이션 기술을 한층 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. ‘알테어 인스파이어 프린트3D(Altair Inspire Print3D)’는 금속 바인더 제팅 기술로 제작된 부품의 설계와 그 설계가 실제로 잘 작동하는지 시뮬레이션하는 기능을 제공한다. 이를 통해 구조적으로 효율적인 적층 제조 부품의 생성, 최적화 및 연구도 가속화할 계획이다.     알테어의 예시완트 멈마네니(Yeshwant Mummaneni) 데이터 관리 및 분석 수석 엔지니어는 “HP와 함께 3D 프린팅 부품 설계 및 생산 과정에서 정확한 재료 속성 데이터에 접근하는 문제를 해결하여, 고객들이 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 지원할 수 있게 되었다”면서, “앞으로 더 많은 사람이 3D 프린터를 도입할 수 있도록 솔루션과 데이터베이스를 계속 제공할 예정”이라고 전했다.   HP의 아르빈드 랑가라잔(Arvind Rangarajan) 소프트웨어 및 데이터, 개인화, 3D 프린팅 글로벌 책임자는 “3D 프린팅은 전 세계 모든 기업과 산업에 새로운 기회를 제공하고 있다”면서, “알테어와의 협력은 기업이 더 나은 제품을 개발하고, 개발 시간 단축과 시제품 제작 과정을 최소화하는 데 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.

#아바쿠스교재 #CAE # 구조해석 #브이이엔지 ㈜브이이엔지 지음 / 33,000원 / 이엔지미디어   구입하러가기 4차 산업혁명 시대 컴퓨터 응용 해석(CAE : Computer Aided Engineering)은 단순한 설계 보조 도구를 넘어 새로운 기술과의 통합을 통해 산업 전반의 혁신을 주도하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다.  Abaqus(아바쿠스)는 다쏘시스템의 SIMULIA(시뮬리아) 제품군 중 대표적인 구조해석 소프트웨어로, 사실적인 시뮬레이션을 위한 최고의 통합 해석 솔루션이다.  Abaqus는 자동차, 항공, 국방, 화학, 의료, 가전 등 다양한 제품의 시뮬레이션을 지원하는 유한요소 모델링 및 유한요소해석 소프트웨어로서, 광범위한 산업 부문에서 엔지니어링 상의 문제를 해결할 수 있는 강력한 솔루션을 제공하여, 널리 사용되고 있다. 이번에 새롭게 발간한 이 책은 Abaqus 사용법뿐만 아니라 관련 필수 이론을 단계별로 습득할 수 있는 새로운 교재이다. 이번 교재는 처음부터 한글로 작성되어 개념적으로 이해하기 쉽고, 연습이 쉬운 워크숍 모델을 포함하고 있다. 특히, 실무 현장에서 쉽게 적용할 수 있는 실질적인 분석 방법과 사례를 제공하여 독자들이 Abaqus를 효과적으로 활용할 수 있도록 도와줄 것이다..  이 책은 구조해석 기본 과정으로, 구조 엔지니어링 분야의 공학자가 CAE의 개념을 쉽게 이해하고, 산업 현장에서 해석을 더 잘 활용하기 위하여 작성되었다. 이 책을 읽고 따라하다 보면 범용 해석 솔루션인 Abaqus를 쉽게 시작하고, 어렵고 복잡한 개념을 하나씩 실무에 적용하여 제조 엔지니어링 분야의 경쟁력을 갖추는데 도움을 줄 것이다. 이 책을 집필한 ㈜브이이엔지는 다쏘시스템의 SIMULIA 전문 파트너로서, 2007년부터 다쏘시스템의 다양한 CAE 솔루션을 공급하며 SIMULIA 전문 교육, 기술 지원 및 엔지니어링 컨설팅 서비스를 제공하고 있다. ㈜브이이엔지는 매년 30회 이상의 Abaqus 기본 교육과 고급 교육을 진행하면서 Abaqus 교재 개발에 대해 끊임없이 고민해 왔으며, 다쏘시스템의 교재를 기반으로 번역, 한글화 한 '초급 및 중급 사용자를 위한 Abaqus 입문서(2013)'와  'Abaqus(아바쿠스)를 이용한 Contact 해석(2014)'을 발간한 바 있다.   지은이 소개 ㈜브이이엔지 ㈜브이이엔지는 다쏘시스템의 SIMULIA 전문 파트너로서 자동차, 전기전자, 에너지, 항공우주, 조선 및 생명공학 등의 산업 전반에서 30년 이상 축적된 노하우와 다양한 경력을 보유한 전문가들로 구성된 CAE 솔루션과 엔지니어링 컨설팅 전문 회사이다.   추천의 글 10여년 전, 언어의 장벽으로 Abaqus 학습에 어려움을 겪는 고객 여러분께 도움이 되고자, 미흡한 영어실력에도 불구하고 최초의 한글 교재를 출판했다. 이후 수많은 도전 과제를 해결하면서, Abaqus 사용법뿐만 아니라 관련 필수 이론을 단계별로 습득할 수 있는, 특히 처음부터 한글로 작성된 교재의 필요성을 오랫동안 절감해 왔다. 이번 교재는 우리의 이러한 갈증을 시원하게 해소해 줄 것이다.  ㈜브이이엔지의 비전은 고객 여러분이 더욱 혁신적이고 효율적인 컴퓨터 응용 해석(CAE)을 수행할 수 있도록 지원하는 것이다. 이 책이 실질적인 도움이 되어 많은 이들에게 유익한 자원이 되기를 진심으로 기대한다.  - ㈜브이이엔지 김창훈 대표   목차 PART 01. 해석(CAE)이란?     1. CAE(Computer Aided Engineering)    8 2. 해석의 목적    9 3. 해석의 효과    11 4. 구조 해석(Structural Analysis)    12 5. 유한 요소법(Finite Element Method)    13 6. 해석 툴의 구성    14 7. 제품 개발에서의 해석    17 함께하기 01. 성형 해석으로 Abaqus 친해지기     19 함께하기 02. C–단면 빔의 횡방향 좌굴    28      PART 02. 응력과 변형률    47 1. 힘    48 2. 응력    51 3. 모멘트    53 4. 변형과 변형률    54 5. 응력 성분    55 6. 변형률 성분    67 7. 구성방정식(Constitutive Law)    69 8. 탄성 계수와 전단 계수의 관계    73 9. Mises 응력    78 10. 체적 탄성 계수    79 함께하기 03. 내압을 받는 실린더 해석(2D)    83 함께하기 04. 1–요소 모델과 프아송 비 비교    94 함께하기 05. 변형 모드별 주 응력 방향 확인    124 함께하기 06. 고무 가스켓(gasket) 씰링 해석    153      PART 03. 유한 요소법    163 1. 요소, 절점 및 자유도(DOF, Degree Of Freedom)    164 2. 주요 요소    166 함께하기 07. 구조 요소를 이용한 C–단면 빔의 횡방향 좌굴 해석    181      PART 04. 해석의 구성 요소    193 1. 해석 신뢰성    194 2. 해석의 구성 요소    194 함께하기 08. 선형 해석과 비선형 해석    211 함께하기 09. 컨트롤암의 좌굴 해석    222      PART 05. 선형 해석과 비선형 해석    239 1. 선형 해석    240 2. 비선형의 요인    243 함께하기 10. 3점 굽힘 시험    250      PART 06. 정적 해석과 동적 해석    271 1. 정적 해석(Static Analysis)    272 2. 동적 해석(Dynamic Analysis)    273 3. 과도 응답(Transient Response)    276 4. 고유 진동수 및 고유 모드의 의미    278 5. 주파수 영역과 복소수 표현    282 6. 고유 진동수 및 고유 모드의 추출    289 7. 주파수 응답 함수    292 함께하기 11. 공진 구조물 (1) – 고유 진동수 해석    296 함께하기 12. 공진 구조물 (2) – 주파수 응답 해석    313 함께하기 13. 공진 구조물 (3) – 동적 과도 해석(Implicit vs Explicit)    318      PART 07. 해석 재질 물성(탄소성 재질)    335 1. 단순 인장 시험    336 2. 진 응력(True Stress)과 진 변형률(True Strain)    341 3. Mises 소성 모델    347 함께하기 14. 단순 인장 시험과 탄소성 재질 변환    350      PART 08. 해석 재질 물성(고무 재질)    365 1. 고무 재질의 특성    366 2. 고무 재질의 응력–변형률 시험    367 3. 고무 재질 모델    370 4. 재질 안정성(Material Stability)    373 함께하기 15. Abaqus/CAE Material Evaluation 기능    375 함께하기 16. 고무 부싱(bushing)의 동적 과도 해석    381  

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(헥사곤 MI)가 ‘2024 한국자동차공학회 춘계학술대회’에 참가해 현대자동차와 함께 ‘인공지능과 머신러닝을 활용한 미래 모빌리티 주행성능 버추얼 개발’을 주제로 세미나를 진행했다고 밝혔다. 현대자동차가 주관하고 헥사곤이 후원한 이번 발표에서는 100여 명의 모빌리티 분야 전문가가 참석한 가운데 자동차 산업 분야의 엔지니어링 프로세스에 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기반의 예측 모델 도입과 미래 모빌리티의 주행 성능 향상에 대한 연구를 중점적으로 다뤘다. 세션의 세부 프로그램은 ▲AI/ML을 활용한 미래 모빌리티 주행성능 버추얼 개발 ▲AI R&H 자동화 툴을 활용한 엔지니어링 고도화 ▲소음 예측을 위한 차량과 e-파워트레인(e-powertrain)의 모델링 통합과 머신러닝 예측에의 활용 ▲AI/ML을 활용한 EV 구동모터의 방사 소음(radiation noise) 예측 ▲AI/ML을 활용한 PBV(Platform Beyond Vehicle)의 실시간 버추얼 개발 ▲헥사곤의 자동차 산업 AI/ML 연구동향 및 사례로 구성됐다. 세션에서 발표된 연구에는 다양한 주행 상황을 시뮬레이션할 수 있는 아담스(Adams), 다분야 구조해석 솔루션 나스트란(Nastran), 음향 솔루션 엑트란(Actran), 인공지능 및 머신러닝 플랫폼 오딧세이(ODYSSEE) 등 헥사곤 제품이 예측 모델을 개발하는 데에 활용됐다. 헥사곤의 아담스와 오딧세이는 고성능 스포츠카의 다양한 사례 연구에서 공차 범위를 변경하는 반복 작업을 신속하게 수행해 기어 변속의 품질과 효율성에 직결되는 기어박스 메커니즘 최적화에 사용됐다. 아담스는 메커니즘의 동작 검토와 설계 목표 정의, DoE(실험설계)를 지원한다. 아담스에서 입력 데이터로 사용이 가능한 데이터 매트릭스를 생성한 후, 오딧세이에서 데이터 학습을 거쳐 설계 사양에 따른 새로운 설계 변수에 대한 결과를 예측할 수 있다. 헥사곤 MI는 사례 발표를 통해 충돌 성능 예측에 활용된 오딧세이의 글로벌 사례, 헥사곤의 크래들 CFD(Cradle CFD) 솔버에 내장된 3D-ROM 기능, 딥러닝을 사용한 CT 데이터 결함 검사 등 다양한 기술과 활용 예시를 소개했다.     이번 연구 발표의 좌장을 맡은 현대자동차의 김용대 마스터는 “현대자동차와 헥사곤이 함께 진행한 이번 연구를 통해 자동차 제품 설계, 모델링, 해석에 인공지능과 머신러닝 도입의 중요성을 다시 한번 확인하게 됐다”면서, “헥사곤과의 협력을 통해 현대자동차의 버추얼 차량 개발 기간을 단축하고,  비용 절감 효과를 가질 것을 기대하고 있다”고 말했다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 코리아의 성브라이언 사장은 “미래 모빌리티 기술 혁신을 위한 연구에서 헥사곤의 솔루션이 활용되길 바란다”면서, “앞으로도 지속적인 교류를 통해 국내의 연구자들이 제품 연구 및 개발에 생산성 및 효율성을 높일 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다”고 전했다.동차공학회 춘계학술대회는 6월 19일부터 22일까지 진행되며, 행사기간 중 진행된 전문 연구 발표인 ‘AI/ML을 활용한 미래 모빌리티 주행성능 버추얼 개발’ 세미나는 현대자동차가 주관하고 헥사곤이 후원했다.