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.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   디지털 엔지니어링과 관련해 마케팅 측면에서 디지털 트윈(digital twin)이 최고라면, 제품 생산 측면에서는 디지털 스레드(digital thread)가 가장 가치가 있다. 디지털 트윈이 시각적이라면 디지털 스레드는 추상적인 개념이다. 그러므로 디지털 엔지니어링에서 디지털 스레드를 시각적으로 표현하는 방법은 시각적 그림을 사용한다. 전통적 엔지니어링의 순환구조에서 무한루프 구조로 진화했으며, <그림 1>에서 보여 주는 것처럼 무한루프는 무수한 디지털 스레드로 연결되어 있다. 마치 우리의 뇌와 신경이 하나처럼 연결되어 있는 것을 상상하면 된다.    그림 1. 디지털 엔지니어링 제품 개발 무한루프와 디지털 스레드   디지털 엔지니어링 이니셔티브의 1 단계는 무한루프이며, 디지털 영역과 물리적 영역으로 되어 있다. 이것은 기존의 순환 제품수명주기와 차별된다. 그리고 이 무한루프 안에서 무수한 디지털 스레드와 연결되어 있다. 2 단계는 디지털 트윈과 소프트웨어 정의 프로세스가 포함된 이니셔티브이다. 가장 간단한 디지털 제품 수명주기 구조는 디지털과 물리적으로 양분하는 것이다. 모든 디지털 엔지니어링에서 디지털 트윈이 필요한 것은 아니다. 현재 디지털 트윈이 필요 없거나 비용상 만들 필요가 없는 프로세스는 있지만, 디지털 스레드는 모든 디지털 엔지니어링에 중요한 요소이다.   그림 2. 단순한 디지털 제품 수명주기 프로세스(출처 : 조형식)   <그림 2>는 디지털 제품 수명주기 프로세스(Digital Product Lifecycle Process)를 나타내며, 이는 개념(concept)에서 폐기(disposal)까지 디지털 기술(digital technology)을 사용하여 제품을 설계, 개발 및 관리하는 방법을 설명한다. 이 과정은 무한루프로 표현되어 있으며, 이는 지속적이고 반복적인 특성을 나타낸다.   그림 3. 디지털 트윈과 디지털 스레드(출처 : 지멘스)   <그림 3>은 디지털 트윈에서 디지털 스레드에서의 데이터 흐름을 보여준다. 그러나 궁극적으로 디지털 스레드는 데이터의 스트림(data stream)뿐 아니라 지식의 흐름이 된다. 모든 제품 관련 지식과 프로세스의 연결과 흐름이 디지털 스레드의 최종 목적이다. 그러나 이 그림은 너무 추상적이고, 구체적으로 디지털 스레드에서 무엇을 해야 하며 어떤 자료 및 프로세스와 연결되는지에 대해서 불분명하다.   그림 4. 제품 수명주기와 디지털 스레드(출처 : Aras)   <그림 4>는 PLM 회사인 아라스(Aras)에서 오랫동안 주장하는 그림이다. 이 그림은 제품 수명주기에서 각 단계(phase)마다 기준 데이터의 항목을 연결하는 것을 보여 준다. 이전에도 엔터프라이즈 PLM에서는 추적성(traceability)이라는 특성으로 사용해 왔지만, 기존의 추적성과 디지털 스레드의 차이점은 양방향이라는 것이고 디지털 트윈에서는 실시간 양방향 연결이 필요하다.  그러나 이 자료는 자료의 추적성가 유사하며, 실제에서 디지털 스레드는 수많은 데이터, 지식, 정보와 메시 형태나 지식 그래프(knowledge graph)의 형태로 무수히 연결되어 있다. 이런 연결을 수작업으로 연결하기는 현실적으로 불가능하다.   그림 5. PLM과 디지털 스레드 로드맵(출처 : Prostep)   <그림 5>는 독일 프로스텝(Prostep)의 디지털 스레드 로드맵 자료이다. 몇 년 전부터 상용으로 사용할 수 있는 디지털 스레드이며, 장점은 기존의 다양한 CAD, CAE, PLM 등과 연결할 수 있다는 것이고, 단점은 이 회사의 인터페이스를 구입해서 연결해야 하는데 비용이 들 수 있다. 또한 이 모든 분야의 지식과 정보의 사일로 데이터를 누구가 어떻게 연결할 것인가 숙제이다.   <그림 4~5>는 기존의 PLM같은 선형 제품 수명주기를 전제로 발전한 것이기 때문에, 미래의 디지털 엔지니어링 수명주기에서는 발전이 필요해 보인다.  결론적으로 디지털 엔지니어링에서 디지털 스레드는 가장 중요한 자산이라고 할 수 있다. 현재 주목받고 있는 디지털 트윈도 디지털 스레드가 없다면 사상누각일 수 있다. 그러나 디지털 스레드는 눈에 보이는 것이 아니기 때문에, 일반인의 관심이나 기업이 거액을 투자하기는 쉽지 않다. 또한 CAD, PLM 공급사도 디지털 스레드의 중요성을 인지하지만 비용이 많이 들고, 표준화하기도 어렵고, 잘못하면 비즈니스 주도권에도 영향을 미치기 때문에 디지털 스레드를 관망하고 있다. 디지털 스레드에 대해 가장 큰 관심을 보이는 분야는 미국 국방성이나 방위산업과 항공산업이다. 그러나 미래에 소프트웨어 정의 제품과 디지털 트윈, 산업용 인공지능같은 디지털 엔지니어링의 발전은 디지털 스레드에 달려 있다. 또한 디지털 스레드와 소프트웨어 정의, 디지털 트윈 작업의 복잡성 때문에 챗GPT나 생성형 인공지능의 도움 없이는 불가능하다.    그림 6. 인생 디지털 스레드    요즘은 나의 개인 지식 관리에 디지털 스레드를 적용해 보고 있다. 이것을 ‘인생 디지털 스레드(Life Digital Thread : LDT)’라고 이름붙였다. 1년 365일 100년이면 3만 6500 개의 ‘오늘’이 있다. 이것을 연결해 주는 것이 인생 디지털 스레드이다. 우리는 그냥 살다가 무엇이 어떻게 연결되어 있는지 모르고 죽는다. 아무리 오래 살아도 오늘은 처음이다. 그러나 모든 오늘을 연결할 수 있으면 우리는 더 현명할 결정을 할 수 있고, 더 좋은 창조적인 삶을 살 수 있다. 디지털 스레드를 우리의 삶, 인생, 이벤트, 경험, 지식 관리, 시간 관리, 인간관계, 감정 같은 정보에 적용할 수 있는 몇 가지 흥미로운 방법이 있다. 이를 통해 개인의 삶에서 더욱 체계적이고 효율적으로 연관성을 관리할 수 있다. 지난 기록을 조사해 보니 나의 일이나 삶에서 80% 이상이 중복이었다. 디지털 스레드는 이런 중복을 제거하는 데에 매우 효과적이라는 것을 깨닫고 있다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’,  ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  INFOWORLD   People&Company 17　머티리얼라이즈 윌프리드 반크란 의장　3D 프린팅에 대한 새로운 시각이 성장 기회를 만들 것 36　트림블 코리아 김동준 상무　설계부터 운영까지, AI로 건설산업 전반의 혁신 지원   Focus 20　PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 28　지멘스 DISW, “디지털 엔지니어링으로 자동차 개발을 혁신” 30　매스웍스, 디지털 제품 개발 위한 MBD 비전 제시 32　미르, 물류/자재 관리 혁신 위한 자율이동로봇 기술 소개 34　AWS-에티버스, “클라우드 ∙ AI ∙ 디지털 트윈이 제조 엔지니어링의 미래 이끈다”   New Products 39　게임 및 비주얼 콘텐츠 제작 전반의 기능과 편의성 강화　유니티 6 프리뷰 48　산업 디자이너를 위한 시각화 기능 향상　트윈모션 2024.1 52　기계/제조 분야의 활용성 높인 2D CAD　지더블유캐드 2025 54　HDD급 용량과 SSD 성능을 겸비한 스토리지 솔루션　샌디스크 데스크 드라이브 56　이달의 신제품   On Air 58　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　레빗을 활용한 배관설계 패러다임 전환 59　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　AI 시대의 로봇 기술 트렌드와 발전 방향   Column 60　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 엔지니어링의 히든 챔피언, 디지털 스레드 그리고 인생 디지털 스레드 63　현장에서 얻은 것 No.17 / 류용효　PLM과 챗GPT의 활용 방안   66　New Books   Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA    AEC 68　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　랭체인 아키텍처 및 동작 메커니즘 분석 74　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (7) / 최영석　캐디안 2024 SE의 시작 페이지 기능 77　복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (4) / 이소연　파일 비교 기능 80　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (3) / 천벼리　3D 비주얼 스타일 86　GPT 시대의 교육과 학습 / 양승규　GPT 시대의 슬기로운 AI 생활을 위해   Manufacturing 92　미래 공장을 위한 스마트 기계 르네상스 / 오병준　디지털 기반의 새로운 생산 환경과 제조 혁신   Analysis 96　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 김재은　우주발사체 하우징의 금속 적층제조 공정 시 과열 영역 예측 및 해결 방안 101　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (11) / 나인플러스IT　혼합 오더 메시 커브 106　시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (4) / 씨투이에스코리아　고급 복합재 후변형 시뮬레이션을 위한 시뮤워프   Mechanical 109　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (2) / 김주현　매스캐드 프라임 10.0 업데이트   Reverse Engineering 116　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (7) / 유우식　필사본 고서 데이터베이스     캐드앤그래픽스 2024년 7월호 목차 from 캐드앤그래픽스  

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(Siemens Digital Industries Software)는 새로운 서비스형 소프트웨어(Software-as-a-service, SaaS) 솔루션인 Simcenter X 소프트웨어를 발표했다. 이 솔루션은 업계를 선도하는 지멘스의 시뮬레이션과 테스트 솔루션 포트폴리오인 Simcenter의 기능을 클라우드에서 제공한다. Simcenter X는 Simcenter STAR-CCM+ 소프트웨어에 중점을 두고 초기 릴리스 되었으며, 서비스형 Siemens Xcelerator 포트폴리오의 일부로 제공된다. 이를 사용하면 엔지니어는 확장성이 뛰어난 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경과 결합된 모델링 및 후처리를 위한 클라우드 기반 가상 엔지니어링 데스크탑 환경에 액세스하고 임시 저장 및 협업을 위한 Teamcenter Share에 연결할 수 있다. Simcenter X는 필요한 만큼을 선불로 지불하는 PAYG(pay-as-you-go) 방식으로 제공되며, 모든 규모의 기업들이 하드웨어나 라이선스에 대한 기존 초기 투자 없이도 업계 최고의 시뮬레이션 기술을 즉시 이용할 수 있도록 지원한다. 기존에 시뮬레이션 소프트웨어, 하드웨어를 보유하고 있는 기업의 경우 Simcenter X의 유연성과 확장성에 기반해 필요에 따라 용량을 추가할 수 있어 자본 배분을 크게 개선할 수 있다.   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 시뮬레이션 및 테스트 솔루션 부문 수석 부사장 장클로드 에르콜라넬리(Jean-Claude Ercolanelli)는 "Simcenter X를 사용하면 기존 시뮬레이션 환경과 비교했을 때 더 낮은 비용으로 더 빠르게 시뮬레이션을 시작할 수 있다. 이제 브라우저만 있으면 선도적인 혁신가들이 신뢰하는 세계적인 수준의 시뮬레이션 기능을 이용할 수 있다. 우리는 SaaS로의 지속적인 전환의 일환으로 Simcenter STAR-CCM+외 다른 소프트웨어로도 Simcenter X를 확장할 계획이다"라고 말했다. Simcenter X는 설정과 구현을 위한 별도의 IT 전문 지식을 필요로 하지 않으므로 팀은 자동 제공되는 최신 버전 시뮬레이션 도구로 통찰력을 확보하는 데 집중할 수 있다. 더불어 하드웨어와 소프트웨어 모두에 대한 액세스를 번들로 제공하므로 사용자 수와 시뮬레이션 실행 횟수에 제한 없이 프로젝트별 비용을 쉽게 할당하고 측정할 수 있다. 또한 Simcenter X에는 안전하고 제어된 파일 공유와 협업을 위한 Teamcenter® Share 앱에 대한 액세스를 포함해 서비스형 Siemens Xcelerator로서 제공하는 추가 혜택이 포함되어 있다. 북미 조이슨퀸 오토모티브 시스템(JoysonQuin Automotive Systems)의 선임 연구원 겸 글로벌 CAE/CFD 책임자인 멜라쿠 합테(Melaku Habte) 박사는 “CFD 시뮬레이션을 위해 클라우드 기반 HPC를 도입한 후 가시적인 효과를 경험했다. 통상적인 시뮬레이션 모델의 경우 기존 온프레미스 방식에 비해 해결 시간이 절반 이상 단축되는 것이 관찰됐다. 그 결과 전처리와 후처리 작업이 전체 처리 시간의 주요 원인으로 떠올랐다. Simcenter X의 클라우드 HPC가 제공하는 확장성 덕분에 프로젝트 수요에 맞춰 리소스를 동적으로 조정할 수 있어 유연성과 효율성이 향상됐다. 또한 원격 데스크톱 기능 통합으로 지리적 제약을 극복, 인터넷이 연결된 곳이라면 어디서든 하드웨어와 소프트웨어 리소스에 액세스할 수 있어 협업과 생산성이 향상된다”고 말했다. 바르질라(Wärtsilä)의 제품 성능 관리자인 노버트 불텐(Nobert Bulten)은 “클라우드에서 Simcenter STAR-CCM+ 시뮬레이션을 실행함으로써 설계 반복 작업 가속화와 시뮬레이션 활동에서의 더 많은 가치 창출이 가능하다는 것을 이미 확인했다. Simcenter X의 새로운 기능을 통해 더 빠른 성장을 이룰 수 있을 것이라고 믿는다. 클라우드의 가상 워크스테이션에 액세스하면 대용량 데이터 파일 전송 없이도 시뮬레이션 결과를 검토하고, 변경 사항을 적용하고, 더 많은 작업을 더 빠르게 처리할 수 있다. 또한 강력한 온디맨드(on-demand) 클라우드 리소스를 사용해 시뮬레이션 워크플로우의 모든 단계에서 작업이 가능하다. 이로써 유연성이 향상되고 최대 작업량을 보다 효과적으로 관리할 수 있다”고 말했다. Simcenter X는 2024년 후반에 정식 출시될 예정이다. 여기에서 지멘스가 클라우드를 사용해 모든 규모의 기업들에게 시뮬레이션 기능을 제공하는 방법에 대해 자세히 알아볼 수 있다.  

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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.

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#태성에스엔이 #CAE교육 #유동, 구조, 전자기장 이론 단 4시간에 CAE 기본기 완성! 유동, 구조, 전자기장 핵심이론과 AI 시대의 CAE 동향까지 만나보세요   이 내용이 보이지 않으신다면 여기를 눌러주세요!   왜 기본기가 중요할까요? 35년 이상 전통을 가진 태성에스엔이에서 오랜 노하우를 녹여 해석의 기본기를 다질 수 있는 세미나를 준비했습니다. 태성에스엔이의 CAE Academy 교육 중 가장 인기 많은 강좌를 아시나요? 바로 기본 교육 입니다. 예비 엔지니어도, 신입 엔지니어도, 10년 이상 경력직 엔지니어도 해석의 기본에 대한 니즈가 있더라고요. 단 4시간에 유동/구조/전자기장 해석의 기본기를 복기하고 싶다면 꼭 참석하세요. CAE에 대한 관심과 레벨업을 위한 갈증이 있으신 분이라면 모두 환영합니다! AI의 시대, 기본만 다루냐구요? AI와 Ansys 유동/구조/전자기장 해석을 접목시켜 새로운 해석을 만들어내는 방법부터 해석의 기본 이론과 실제 현업에서 사용되고 있는 기술사례까지! 엔지니어가 가장 궁금해 하는 내용을 그야말로 All-in-One 코스로 준비했습니다. 국내 유일, 최고 등급 [Ansys Apex Channel Partner] 태성에스엔이가 하루완성 CAE : 유동해석, 구조해석, 전자기장 해석의 기본기 다지기 프로젝트를 시작합니다.     ✔️#세미나별 #핵심 키워드 유동해석 : 6월 12일(수) #실내유동 #열전달 #공력해석 #Meshing #다상유동 #운동해석 #AI와 CFD 동향   구조해석 : 7월 4일(목) #재료 비선형 #진동해석 #피로수명 #해석 실무사례 #설계 #AI와 구조해석 동향   전자기장해석 : 7월 25일(목) #EMI·EMC #모터전자장 #SI·PI·EMC #변압기 #안테나 #방열해석 #AI접목   세미나 장소 : 포스코타워 역삼 3F 이벤트홀 *위 내용은 내부 사정에 따라 변경될 수 있으니 자세한 사항은 홈페이지에서 확인하세요!

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.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   제품 개발을 시작하기 전에 제품 개발 이니셔티브(Product Development Initiative : PDI)가 중요하다.  이니셔티브(initiative)는 상황에 따라 ‘시작하는 의지나 능력’, ‘자발성’, ‘선도력’ 등으로도 표현될 수 있다. 하지만 가장 널리 인정받고 사용되는 번역은 ‘주도성’이라고 할 수 있다.  디지털 엔지니어링 이니셔티브(Digital Engineering Initiative : DEI)는 디지털 기술을 이용한 제품 개발 혁신을 하기 위한 주도적 전략이라고 할 수 있다. 이 전략의 산출물은 다섯 개라고 할 수 있다. 그것은 제품의 본질에 대한 엔티티(entity), 제품의 물리적 실체, 제품의 디지털 트윈, 제품의 소프트웨어 정의, PLM에 포함된 제품 개발 과정 CAX와 정보 기술로 생성된 모든 제품 정보이다.    그림 1. 가장 복잡한 이중 무한루프 디지털 엔지니어링 이니셔티브의 다섯 가지 산출물   디지털 기술을 이용하여 앞에서 소개한 제품의 다섯 가지 산출물에 대한 생성 전략이 디지털 엔지니어링 이니셔티브라고 할 수 있다.  이전의 정보화 시대의 제품 개발 이니셔티브는 <그림 2>와 같은 순환형이었으나, 현재의 디지털 기술과 4차 산업혁명에서는 무한 루프 형태로 변화하고 있다.   그림 2. 정보화 시대의 순환형 제품 개발 이니셔티브   정보화 시대에는 제품 개발에 필요한 많은 정보 기술 도구가 소개되었다. 특히 CAX와 PDM/PLM의 도입은 제품 개발 환경을 혁신적으로 변화시켰다. 그 이후에는 디지털 목업(digital mockup)과 가상 제품 개발(VPD) 환경으로 발전했으며, 이제는 디지털 트윈이나 제품의 가상화 방향으로 발전하고 있다. <그림 3>은 디지털 전환에서 무한 루프형의 제품 개발 이니셔티브를 보여주며, <그림 1>은 보다 복잡한 이중 무한 루프형 제품 개발 이니셔티브를 나타낸다. 그러나 모두 제품에 디지털 트윈을 도입하는 것도 아니며, 모든 제품에 소프트웨어 정의처럼 제품의 가상화를 적용하는 것은 아니지만, 일반적은 무한 루프형 제품 개발 이니셔티브는 적용될 것으로 보인다.   그림 3. 디지털 전환 시대의 무한 루프형 제품 개발 이니셔티브   보다 복잡한 형태의 디지털 엔지니어링 이니셔티브는 주로 방위 및 항공우주 분야에서 볼 수 있는 접근법으로, 제품 개발의 모든 단계에서 디지털 기술과 프로세스를 적극적으로 통합하고자 하는 전략이다. 이 이니셔티브는 제품 설계, 개발, 테스트, 생산 및 유지보수의 각 단계에서 디지털 도구와 데이터를 활용하여 효율성을 극대화하고 오류를 최소화하기 위해 노력한다. 디지털 엔지니어링 이니셔티브의 주요 구성 요소는 다음과 같다.   모델 기반 시스템 엔지니어링 MBSE(Model Based Systems Engineering)는 복잡한 시스템의 설계와 관리를 위해 모델을 중심으로 하는 접근 방식이다. 이를 통해 설계자는 텍스트 기반 문서 대신 시각적 모델을 사용하여 시스템 요구 사항, 설계, 분석, 검증 및 유지보수를 체계적으로 관리할 수 있다.   디지털 트윈 및 디지털 목업 디지털 트윈(digital twin)과 디지털 목업(digital mockup)은 실제 제품의 가상 모델링(virtual modeling)을 만들어 설계(design), 시뮬레이션(simulation), 테스트(test) 및 운영(operation)을 지원한다. 이러한 디지털 대응물은 제품의 성능을 예측하고, 문제를 조기에 발견하여 해결하는 데에 유용하다.   통합 데이터 환경 IDE(Integrated Data Environment)는 프로젝트의 모든 데이터와 정보를 중앙에서 관리하고, 팀 간의 협업을 촉진하는 플랫폼을 제공한다. 이는 데이터의 일관성과 접근성을 향상시켜 프로젝트 관리의 효율을 높일 수 있다.   가상 및 증강현실 VR(Virtual Reality) 및 AR(Augmented Reality) 기술은 복잡한 제품의 설계와 테스트 과정에서 현실감 있는 시뮬레이션을 제공하여, 설계자와 엔지니어가 실제 환경에서 제품을 사용하는 것과 유사한 경험을 할 수 있게 한다. 이는 특히 훈련, 사용자 인터페이스 테스트 및 유지보수 계획에서 유용하다.   자동화 및 AI 기술의 통합 자동화(automation) 도구와 인공지능(AI) 알고리즘은 반복적인 작업을 최적화하고, 복잡한 데이터 분석과 의사결정 과정에서 인간의 노력을 줄여준다. 이는 공정의 속도를 높이고 오류를 감소시키는 데 기여할 것으로 예상된다.    소프트웨어 정의와 가상화 기술 소프트웨어 정의 x(software-defined x)는 협의로는 하드웨어로 수행하던 기능을 소프트웨어로 구현하는 것으로부터, 하드웨어에서 소프트웨어를 분리하여 이들을 표준화된 기능으로 연동하여 추상화를 하는 광의의 개념을 다양한 응용 서비스에 적용하는 것을 의미한다고 할 수 있다.    그림 4. 이중 무한 루프형 제품 개발 이니셔티브   가상화(virtualization)는 컴퓨터 리소스를 물리적 환경에서 분리하여 여러 가상 환경을 만들 수 있게 하는 기술을 한다. 이러한 기술은 하나의 물리적 하드웨어 리소스 위에서 여러 운영 체제나 애플리케이션을 동시에 실행할 수 있게 해주며, IT 인프라의 효율성, 유연성, 비용 절감을 도모할 수 있다. 이것은 모든 제품 개발 환경과 제품 자체 서비스 등에 모두 적용할 수 있다.  디지털 엔지니어링 이니셔티브는 이러한 기술을 통합하여, 전체 제품 수명주기 동안 지속적인 품질 향상과 비용 절감을 달성하려고 한다. 이러한 접근 방식은 특히 기술적으로 복잡한 제품과 시스템의 설계 및 제조에 있어 중요하다. 이제 우리는 이러한 새로운 디지털 기술과 통합된 인공지능의 세상에서 제품을 개발하고 제품을 사용하는, 새로운 차원의 전환 시대에 진입하고 있다.    ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’,  ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.