헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 새로운 배터리 셀 설계 설루션을 출시했다고 발표했다. 이 설루션은 독일의 프라운호퍼 연구소(프라운호퍼 ITWM)의 전기화학 시뮬레이션 기술과 헥사곤의 멀티피직스 및 측정 소프트웨어를 결합한 것이다. 헥사곤은 새로 출시한 배터리 설계 설루션이 이 설루션이 새로운 배터리 셀 연구 개발 프로그램을 가속화할 수 있을 것으로 기대하고 있으며, 이를 통해 국내 배터리 산업의 기술 향상과 글로벌 시장 내 경쟁력 강화를 적극 지원할 계획이다. 헥사곤은 “가상 실험실을 통한 비용 절감, 생산성 향상, 다양한 배터리 전기화학 반응에 대한 시뮬레이션 능력 등을 제공함으로써 국내 기업들의 기술 경쟁력을 한층 높일 것”이라고 전했다. 새로운 배터리 셀 개발은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 과정이다. R&D 단계에서는 이론 원리에 기반한 실험계획법(DoE)의 과정이 필요하며, 이는 많은 시행착오와 반복작업이 요구되는 실험실에서의 실제 테스트를 통해 검증된다. 또한, 셀 제조 과정의 여러 단계가 불량률과 배터리 성능에 영향을 미칠 수 있어 세심한 관리가 요구된다. 헥사곤의 새로운 전기화학 배터리 설계 설루션은 프라운호퍼 ITWM의 배터리 및 전기화학 시뮬레이션 도구(Battery and Electrochemistry Simulation Tool : BEST) 솔버를 헥사곤의 디지털 재료 제품군 중 하나인 디지매트(Digimat)에 통합한다. 이를 통해 다양한 배터리 유형에 대해 내부 구조와 성분을 자세히 시뮬레이션하고, 제조 공정의 영향을 고려한 효율적인 다중물리 기반 셀 설계 탐색을 지원한다. 또한 배터리 설계에 필요한 다양한 재료 정보를 제공하고, CT 스캔을 통해 배터리 내부를 분석할 수 있는 기능을 통해 배터리의 물리적 특성 분석 및 배터리 설계 과정을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다.     새로운 설루션을 활용한 가상 실험실은 ▲입자 크기 분포와 탄소 바인더 분포 등 적절한 재료와 구성 최적화를 통한 에너지 효율, 수명, 최적 충전 프로토콜 등 성능 향상 ▲헥사곤의 산업용 3D 측정 소프트웨어인 ‘VGSTUDIO Max’를 활용하여 제조된 셀의 내부 구조를 CT 스캔하여 역설계하고, 이를 통해 제조 공정이 셀 미세구조에 미치는 영향을 검토 ▲배터리 에이징 및 셀 설계의 안전성 영향 조사를 통한 배터리 관리 시스템의 최적 충전 프로토콜 개발 등과 같은 주요 기능을 제공한다. 배터리 셀의 설계와 개발은 소재, 전기화학반응 설계, 기계적 설계, 제조 공정 간의 복잡한 상충 관계로 인해 상당한 어려움이 있는 영역이다. 헥사곤은 프라운호퍼 ITWM과의 파트너십을 통해 R&D 팀이 더 나은 성능의 배터리 셀을 설계하고, 프로토타입 단계에서 빠른 피드백을 받아 더 신속하게 개발할 수 있도록 도울 수 있게 됐다고 설명했다. 이를 통해 복잡한 과정의 많은 부분을 시행착오에 의존하던 개발 프로세스를 개선할 수 있다는 것이다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 수밤 셋(Subham Sett) 멀티피직스 부문 부사장은 “배터리 성능과 품질은 특히 자동차 시장에서의 제품 경쟁력에 큰 영향을 미치는 차별화 요소”라며, “헥사곤은 열 관리 및 열폭주 시뮬레이션에 투자해오고 있으며, 이번 설루션 출시로 인해 많은 제조기업에서 배터리 셀 내 다중물리 상호작용에 대해 전체적인 관점의 분석을 가능하게 한다”고 말했다. 프라운호퍼 ITWM의 요헨 차우슈(Jochen Zausch) 박사는 “우리는 헥사곤의 혁신적인 재료 모델링 소프트웨어에 프라운호퍼 ITWM의 신뢰도 높은 BEST 배터리 전기화학 솔버 기능을 도입하기 위해 훌륭한 기술 협력을 이뤘다”면서, “이러한 포괄적인 시뮬레이션 워크플로를 통해 새로운 배터리 혁신이 빠르게 추진되기를 기대한다”고 말했다.

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.

개발 : Altair 주요 특징 : AI 기반 기능 강화로 설계 및 시뮬레이션 효율 향상, AI가 내장된 워크플로 지원, 사실적인 그래픽 처리를 통한 시각화 기능 강화, 디지털 트윈과 디지털 스레드를 통합한 디지털 엔지니어링 생태계 구축 등 공급 : 한국알테어     알테어가 설계 및 시뮬레이션 플랫폼인 ‘알테어 하이퍼웍스 2024(Altair HyperWorks 2024)’를 출시했다. 하이퍼웍스는 제품 설계, 시뮬레이션, 최적화를 위한 통합 소프트웨어 플랫폼으로, 엔지니어링 과정 전반을 지원한다. 최신 버전인 하이퍼웍스 2024는 AI 기반 엔지니어링, 기계 및 전자 시스템 설계, 시뮬레이션 기반 설계 및 최적화 분야에서 진전을 이뤘다. 설계 및 시뮬레이션 도구에 AI 기술을 접목하고, HPC 기반 워크플로로 AI 활용도를 향상시켰으며, 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 AI를 적용할 수 있게 되었다. 주요 기능도 개선되었다. 알테어 하이퍼메시(Altair HyperMesh)는 생성형 기반의 설계로 최적 설계 탐색을 가속화하고, 알테어 심랩(Altair SimLab)은 DoE(실험 계획)를 통한 다양한 조건에서의 열해석을 지원한다. 알테어 드라이브(Altair Drive)와 알테어 원(Altair One)의 HPC 및 클라우드 자원을 활용해 알테어 피직스 AI(Altair physicsAI) 모델 학습 시간도 단축했다. 또한 디지털 트윈과 디지털 스레드를 통합해 디지털 엔지니어링 생태계를 구축했다. 엔지니어는 디지털 엔지니어링 생태계를 통해 모든 데이터를 통합 관리하여, 설계 오류를 줄이고 품질을 향상시킬 수 있게 되었다. 하이퍼웍스 2024는 엔지니어링 사용자 경험 측면에서도 발전이 있었다. 하이퍼웍스 2024는 250개 이상의 CAD 시스템 및 파일 형식을 지원하며, 파이썬과 C++ 지원으로 사용자 정의 및 자동화 기능을 강화했다. 또한 직관적인 워크플로와 사실적인 그래픽을 통해 작업 효율을 높였다. 기계 및 전자 시스템 설계 분야에서는 파이썬 API로 반복 작업을 자동화하고, 3D 인쇄 회로 기판(PCB) 모델링을 개선했다. 또한 알테어 심솔리드(Altair SimSolid)는 메싱이나 설계 단순화 작업 없이 ECAD(전자 CAD)에서 시뮬레이션으로 원활하게 전환할 수 있어 복잡한 PCB 및 집적 회로(IC) 모델의 분석이 용이해졌다. 이외에도 설계 및 제조 효율성을 높이는 시뮬레이션 기반 설계 솔루션 기술도 더욱 강화했다. 특히 알테어 인스파이어(Altair Inspire)는 스케치부터 시작해 기하학적 구조 구축 및 편집이 가능하며, 구조, 유체, 동역학 해석 등 다양한 제조 공정에 대한 상세한 분석을 설계자 친화적으로 수행할 수 있다. 알테어의 짐 스카파 CEO는 “하이퍼웍스 2024는 기존 워크플로에 AI 기능을 혁신적으로 통합하여 엔지니어들이 작업 속도를 높이고 복잡한 설계 문제를 해결할 수 있게 한다”면서, “제품 개발 수명 주기의 모든 단계에서 최신 사용자 경험을 제공하여 앞으로도 혁신적인 디지털 엔지니어링 사례를 계속 만들어갈 것”이라고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

알테어가 자사의 설계 및 시뮬레이션 플랫폼 '알테어 하이퍼웍스 2024'를 출시했다고 밝혔다.   하이퍼웍스는 제품 설계, 시뮬레이션, 최적화를 위한 통합 소프트웨어 플랫폼으로, 엔지니어링 전 과정을 지원한다. 최신 버전은 AI 기반 엔지니어링, 기계 및 전자 시스템 설계, 시뮬레이션 기반 설계 및 최적화 분야에서 진전을 이뤘다. 설계 및 시뮬레이션 도구에 AI 기술을 접목하고, HPC 기반 워크플로로 AI 활용도를 높였으며, 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 AI를 적용할 수 있게 되었다.     주요 기능도 대폭 개선되었다. 알테어 하이퍼메시는 생성형 기반의 설계로 최적 설계 탐색을 가속화하고, 알테어 심랩은 DoE(실험 계획)를 통한 다양한 조건에서의 열해석을 지원한다. 알테어 드라이브와 알테어 원의 HPC 및 클라우드 자원을 활용해 알테어 피직스 AI 모델 학습 시간도 단축했다.   또한 디지털 트윈과 디지털 스레드를 통합해 디지털 엔지니어링 생태계를 구축했다. 엔지니어는 디지털 엔지니어링 생태계를 통해 모든 데이터를 통합 관리하여 설계 오류를 줄이고 품질을 향상시킬 수 있게 되었다.   엔지니어링 사용자 경험 측면에서도 발전이 있었다. 하이퍼웍스 2024는 250개 이상의 CAD 시스템 및 파일 형식을 지원하며, 파이썬과 C++ 지원으로 사용자 정의 및 자동화 기능을 강화했다. 또한 직관적인 워크플로와 사실적인 그래픽을 통해 작업 효율을 높였다.   기계 및 전자 시스템 설계 분야에서는 파이썬 API로 반복 작업을 자동화하고, 3D 인쇄 회로 기판(PCB) 모델링을 개선했다. 또한 알테어 심솔리드는 메싱이나 설계 단순화 작업 없이 ECAD(전자캐드)에서 시뮬레이션으로 원활하게 전환할 수 있어 복잡한 PCB 및 집적 회로(IC) 모델의 분석이 용이해졌다.   이외에도 설계 및 제조 효율성을 극대화하는 시뮬레이션 기반 설계 솔루션 기술도 더욱 강화했다. 특히 알테어 인스파이어는 스케치부터 시작해 기하학적 구조 구축 및 편집이 가능하며, 구조, 유체, 동역학 해석 등 다양한 제조 공정에 대한 상세한 분석을 설계자 친화적으로 수행할 수 있다.   알테어의 짐 스카파 최고경영자는 “하이퍼웍스 2024는 기존 워크플로에 AI 기능을 혁신적으로 통합하여 엔지니어가 작업 속도를 높이고 복잡한 설계 문제를 해결할 수 있게 한다”면서, “제품 개발 수명 주기의 모든 단계에서 최신 사용자 경험을 제공하여 앞으로도 혁신적인 디지털 엔지니어링 사례를 계속 만들어갈 것”이라고 밝혔다.

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.

유동 해석 소프트웨어, Simcenter Flotherm   주요 CAE 소프트웨어 소개    ■ 개발 : 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, www.plm.automation.siemens.com/global/ko ■ 자료 제공 : 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 02-3016-2000, www.plm.automation.siemens.com/global/ko / 델타이에스, 070-8255-6001, www.deltaes.co.kr    Simcenter Flotherm(심센터 플로섬)은 온도 및 공기 흐름을 시뮬레이션할 수 있는 전자 제품의 열 디지털 트윈을 생성한다. SmartParts(히트싱크, 팬, 인클로저, TEC, PCM 등)와 사용자 정의 가능한 부품 라이브러리 시스템을 사용해 전자 제품에 대한 열 디지털 트윈을 쉽게 만들 수 있다. 더불어 모든 MCAD 시스템에서 나온 지오메트리를 SmartParts로 가져와 효율적으로 변환할 수 있다. ODB++와 같은 표준 EDA 형식 지원 기능으로 열 디지털 트윈을 설계 과정에 존재하는 모든 PCB 레이아웃 도구와 동기화할 수 있다. Simcenter Flotherm의 Instamesh 직교 기반 그리드 시스템은 어느 디지털 트윈에든 즉시 그리고 일관적으로 생성할 수 있으며, 수천 개 파트가 포함된 디지털 트윈도 문제 없다. Instamesh 시스템을 사용하면 열 엔지니어가 그리드 품질 문제 없이 Command Center(내장 파라메트릭 및 최적화 모듈)를 사용해 설계를 탐색할 수 있다. Simcenter T3STER와도 측정을 사용한 자동 교정으로 대개 99% 이상 열 디지털 트윈의 정확도를 유지한다. 1. 주요 기능 (1) 강력한 ECAD 연결성 Simcenter Flotherm의 EDA Bridge 모듈을 이용하여 Mentor의 BoardStation 및 Xpedition 제품군, Cadence Allegro 및 Zuken CR5000에 대한 데이터를 활용할 수 있다. IDF 및 ODB++ 파일 가져오기를 지원하여 Mentor의 PADS 및 기타 EDA 소프트웨어를 지원한다. EDA Bridge 모듈을 사용하면 라이브러리에서 열 모델로 교체할 수 있으며 크기, 파워 그리고 파워 밀도를 바탕으로 필터링할 수 있다. 또한 csv 파일 형태의 파워 리스트를 가져오거나 내보낼 수 있다. HyperLynx PI에서 계산한 파워맵 정보를 가져와서 해석하는데 활용할 수 있다. (2) 빠르고 강력한 메싱 및 솔루션 Simcenter Flotherm의 구조화되지 않은 Cartesian 기반 InstaMesh 기술은 현대 전자제품에서 발견되는 복잡성 수준과 개별 개체 수를 처리할 수 있는 Windows 및 Linux의 멀티 코어 병렬 솔버를 통해 즉각적이고 강력한 메싱을 제공한다. 메시 설정은 객체가 모델 내에서 이동되거나 향후 사용 및 공유를 위해 라이브러리에 추가되는 경우 형상의 해상도를 유지한다. (3) 전자 어셈블리 모델링 Simcenter Flotherm은 광범위한 PCB 모델링 레벨을 제공하여 개발 워크플로에서 데이터를 사용할 수 있게 되면 솔루션 속도와 정확성을 극대화한다. 간단한 블록 모델은 보드 또는 레이아웃의 세부 사항이 명확해지기 전에 초기 설계에서 효과적인 PCB 열전도도를 계산하기 위해 분석 접근 방식을 사용한다. 후기 설계에서 Simcenter Flotherm의 금속 분포 이미지 기반 처리는 기판 전체에 걸쳐 구리 변동의 국부적 효과를 효율적으로 포착한다. (4) 디자인 공간 탐색 및 최적화 Simcenter Flotherm과 함께 제공되는 Command Center 모듈에는 DoE(Design-of-Experiment) 및 RSO(Response Surface Optimization)가 포함되어 있으며, 어떤 입력 매개변수 조합이 구성 요소 온도와 같은 선택된 출력 변수에 가장 큰 영향을 미치는지 식별하는 상관 매트릭스가 있다. Simcenter Flotherm은 HEEDS를 사용한 다 분야 최적화를 위해 HEEDS 포털을 통해 액세스할 수 있다.     좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

멀티피직스 해석, 안전 시뮬레이션, Simcenter 3D   주요 CAE 소프트웨어 소개    ■ 개발 : 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, www.plm.automation.siemens.com/global/ko ■ 자료 제공 : 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 02-3016-2000, www.plm.automation.siemens.com/global/ko / 델타이에스, 070-8255-6001, www.deltaes.co.kr / 스페이스솔루션, 02-2027-5930, www.spacesolution.kr   Simcenter 3D는 구조, 음향, 유동, 열, 모션, 전자기장, 재료 및 복합소재 해석을 지원하고, 최적화 및 다중 물리 시뮬레이션을 포함하는 시뮬레이션 솔루션이다.  솔버 및 전/후처리 기능은 시뮬레이션 기반의 통찰력을 시간 내에 얻기 위해 필요한 모든 도구를 제공한다. 또한, 1D/3D를 연동한 시뮬레이션 및 시험/시뮬레이션을 연계한 Hybrid 모델링 기능 덕분에 Simcenter 3D는 이전보다 현실적인 시뮬레이션 성능을 제공할 뿐만 아니라, 데이터 관리 기능을 갖춘 확장 가능한 개방형 CAE 통합 환경이다.  Simcenter 3D는 고성능의 지오메트리 편집, 연상 시뮬레이션 모델링 및 다분야 솔루션을 업계 전문 기술과 통합하여 시뮬레이션 프로세스 속도를 단축한다. Simcenter 3D는 모든 CAD 데이터와 함께 사용할 수 있는 독립형 시뮬레이션 환경을 제공하며, NX와 통합되어 원활한 CAD/CAE 경험을 제공한다. 1. 주요 기능 (1) CAE 전처리(Pre-Processing) 기능 CAD/CAE 단일 사용자 환경에서 설계자부터 전문 해석자까지 사용 가능한 CAE 전/후처리 도구를 제공하고, 높은 수준의 CAD 수정/편집 기능을 이용하여 더욱 효율적이고 빠르게 3D 시뮬레이션 모델을 생성할 수 있다. ■ 설계 검증을 위한 CAE/CAE 통합 사용자 환경지원 ■ 다분야, 다물리 해석을 위한 플랫폼 제공 ■ 동기화 기술로 직관적이고 빠른 CAD 수정 ■ CAD 형상 연계 유한요소 생성 ■ 복잡한 모델을 위한 유한요소 Assembly 구조 지원 ■ Simcenter Nastran 외 3rd Party Solver 지원 ■ 설계 검증 프로세스 구축 및 자동화 가능 (2) 구조 해석 Nastran Solver를 이용하여 정적, 모드, 좌굴 해석 등의 선형 구조 해석을 지원하고, 미소변형 및 거동하는 대형 제품의 구조 해석을 빠르게 수행하는 SMP, DMP 방식의 병렬계산을 지원한다. 기하 비선형, 접촉, 소성, 크립, 초탄성 거동 등 모든 비선형 모델을 지원할 뿐만 아니라, 대부분의 선형 비선형 문제를 순차적으로 수행할 수 있는 Multistep 솔루션을 제공한다.  특히 가스터빈, 펌프 등의 회전 시스템이 작동할 때 회전 RPM/Unbalance/Gyroscope 효과에 의해 공진주파수가 변화하여 진동을 유발하는 형상에 대해 예측하고 개선하는 Rotor Dynamics 솔루션과 3D Printing 형상의 제작 과정에서 열변형 등의 문제를 사전에 예측하여 변형된 보상 형상을 CAM에 내보냄으로써 실제로 출력하고자 하는 형상을 trial-and-error를 최소화하는 Additive Manufacturing 솔루션을 제공한다. (3) 음향 분석 음향 해석은 보다 조용한 제품, 소음 규제 준수, 음장 예측 작업 등 당면 과제를 해결하는 데에 도움이 될 수 있다. Simcenter 3D는 통합 솔루션 내에서 내부 및 외부 음향 해석을 제공하여 초기 설계 단계에서 정보에 기반한 의사 결정을 지원하여, 제품의 음향 성능을 최적화하도록 한다. 확장 가능한 통합 모델링 환경에는 효율적인 솔버와 해석이 용이한 시각화 기능이 통합되어 있어서 제품의 음향 성능을 신속하게 파악할 수 있다. ■ 경계요소법(BEM), 유한요소법(FEM), 기하 음향학(RAY) 기반의 음향해석 지원 ■ AML(Automatically Matched Layer)을 이용한 무한 방사조건 지원 ■ FEM AO(Adaptive Order)를 이용한 계산속도 향상 ■ 다양한 시뮬레이션을 이용한 소음해석 프로세스 → MBD/EM/CFD to NVH (4) NVH & FE-TEST Correlation 시스템 수준의 FE 및 테스트 결합 Hybrid 모델을 만들고 실질적 하중 조건 규명(TPA)과 소음 및 진동 반응을 시뮬레이션 하는데 필요한 도구가 결합되어 있다. 소음 및 진동 성능을 탐색하고 가장 중요한 원인을 정확히 파악하기 위한 여러 가지 시각화 및 해석 도구가 여기에 포함된다. 사용자에게 익숙한 도구를 통해 엔지니어는 설계를 신속하게 수정하고 소음 및 진동 성능의 영향을 몇 분 안에 평가할 수 있다.  Simcenter 3D는 시뮬레이션 모델의 신뢰성을 향상시킬 목적으로 측정된 동특성과 예측 모델 사이의 상관관계를 규명하고, Nastran SOL200 기반의 민감도 해석을 통해 시뮬레이션 모델의 신뢰성 향상 및 모델링 표준화를 지원하는 FE-TEST Correlation을 지원한다. (5) 모션 해석 복사기, 슬라이딩 선루프 또는 윙플랩 같은 복잡한 기계 시스템의 작동 환경을 이해하는 것은 어려울 수 있다. 모션 시뮬레이션은 기계 시스템의 반력, 토크, 속도, 가속도 등을 계산한다. CAD 형상 및 어셈블리 구속조건을 정확한 모션 모델로 즉시 변환하거나 처음부터 직접 모션 모델을 만들 수 있으며, 내장된 모션 솔버와 후처리 기능을 통해 제품의 다양한 거동을 연구할 수 있다. (6) 내구 해석 내구성 엔지니어에게 가장 어려운 작업은 가장 효율적인 방식으로 오류 방지 구성요소와 시스템을 설계하는 작업이라는 데에는 이견이 없다. 피로 강도가 충분하지 않은 시스템 부품은 영구적인 구조적 손상과 생명에 위협이 될 수 있는 상황을 초래할 수 있다. 실수는 제품 리콜을 초래해 제품뿐만 아니라 전체 브랜드 이미지에 부정적인 영향을 미칠 수 있다.  개발 사이클이 짧아지고 품질 요구사항이 계속 증가하면서 테스트 기반 내구성 방식은 그 한계를 드러내고 있다. 시뮬레이션 방법으로 내구성 성능을 평가하고 향상시키는 것이 유일하게 유효한 대안이다. Simcenter는 실제 하중 조건을 빠르고 정확하게 고려해 피로 수명 예측 해석을 수행할 수 있는 최첨단 해석 방법에 대한 액세스를 제공한다. (7) 열해석 Simcenter 3D Thermal은 열 전달 솔루션을 제공하고 복잡한 제품 및 대형 어셈블리에 대한 전도, 대류 및 복사 현상을 시뮬레이션할 수 있는 기본 기능 뿐만 아니라 정교한 복사 분석, 고급 광학 특성, 복사 및 전기가열 모델, 1차원 유압 네트워크 모델링 및 위상 변화, 탄화(Charring) 및 삭마(Ablation)와 같은 고급 재료모델을 위한 광범위한 방법을 제공한다. 사용자는 Simcenter 3D 통합 환경을 활용하여 신속한 설계변경 및 열 성능에 대한 신속한 피드백을 얻을 수 있고, 설계 및 엔지니어링 프로세스와 쉽게 통합되는 Simcenter 3D 열 해석 솔루션은 설계자와 해석자의 공동작업을 용이하게 하여 제품 개발의 생산성 향상을 지원한다. ■ 분리, 불일치 요소면, 형상의 자동 연결 ■ 모델링 자동화를 위한 유저 서브루틴, 유저 플러그인, 수식 및 API를 지원 ■ 통합된 환경에서 복합 열전달, 열-유동, 열-구조 등 연성해석 수행 가능 ■ ECAD와 연계로 반복작업과 모델링 에러 개선 (8) 유동해석 Simcenter 3D Flow는 복잡한 부품 및 어셈블리의 유체 유동을 모델링하고 시뮬레이션하기 위한 정교한 도구를 제공하는 CFD 솔루션이다. 잘 확립된 Control-Volume 공식의 성능과 정확성을 Cell-Vertex 공식과 결합하여 Navier-Stokes 방정식으로 설명된 유체 운동을 이산화하고 효율적으로 해결한다. 압축성(Compressible) 유체 및 고속(High Speed) 유동, non-Newtonian 유체, 무거운 입자추적(tracking of heavy Particles) 및 다중회전 기준 프레임(multiple rotating frames of reference)을 포함하는 내부 또는 외부 유체의 유동 시뮬레이션을 지원한다. ■ 단일 환경에서 Multi-Physics 시뮬레이션 기능 지원, 열-구조-유동 연성해석 ■ ECAD와 연동하여 전자장치의 냉각을 위한 최적화된 열-유동 해석 도구를 제공 (9) Material Engineering 오늘날 다양한 분야에서 첨단 소재를 사용함으로써 제품을 혁신하고 있으며, 이러한 이유로 새로운 소재들이 시장에 빠른 속도로 도입되고 있다. 첨단 소재를 제품에 적용할 때 균열은 매우 중요한 고려 사항이지만, 첨단 소재의 마이크로(micro) 및 메조(meso) 균열은 기존의 유한 요소법으로 모델링 및 해석하기가 어렵다.  하지만 Simcenter 3D는 완전한 대표 체적요소(RVE : Representative Volume Element) 분리, 소재 내부의 균열 또는 응집 영역(cohesive zones) 등 마이크로 레벨의 재료 특성을 고려할 수 있으며, 이를 통해 매크로(macro) 구조 모델과 마이크로 구조 모델이 전체 격자가 분리된 상태에서 균열이 소재를 통해 전파되는 현상을 해석할 수 있다.  (10) 저주파 전자기장 해석 Simcenter 3D LFEM은 모터, 변압기, 스피커 등의 전기기기에 대한 성능, 열에 의한 에너지 손실과 같은 전자기적 특성을 예측하는 솔루션을 제공한다. 3D CAD 모델로부터 전자기장 해석 모델을 구축하여 정교한 자성 재료 정의하고 속성, 경계 조건 및 통합 1D 회로 모델링 도구를 사용하는 부하를 정의할 수 있으며, 결과의 정교한 후처리를 수행하는 전자기장 해석 전과정을 지원한다. ■ 전자기장 해석에 필요한 고급 재료물성 지원 ■ 6자유도 운동을 고려한 전자기장 해석 ■ 해석 시간을 절감하는 고급 격자생성 기능 및 경계조건 지원(Smart Meshing & BC) ■ 전자기-열 연성해석 ■ 전자기장 해석결과로부터 열/유동/소음진동 해석을 진행하는 프로세스 제공 (11) 고주파 전자기장 해석 Simcenter 3D HFEM은 항공우주 산업의 전자기 호환성(EMC) 관련 인증의 핵심 주제인 번개(IEL) 및 고강도 복사장(HIRF)의 간접 효과를 검증하는 시뮬레이션을 지원한다. 또한 자동차 산업에서 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 및 센서뿐만 아니라 EV 파워 트레인의 EMC 및 전자기 간섭(EMI) 성능을 검증하고 개선하는 고주파 시뮬레이션을 지원한다. Simcenter 3D에 탑재된 Simcenter 고주파수 EM 솔버는 Maxwell의 전자기 방정식을 풀기 위한 적분방(MoM 및 MLFMA)을 기반으로 하는 전파 솔버를 지원한다. 또한 UTD 및 IPO를 기반으로 점근법(asymptotic methods)을 사용할 수 있고, 2.5D 및 전체 3D 필드 문제를 효율적으로 해결하기 위해 다양한 솔버가 통합되었다. 솔버 가속 옵션(MLFMA, DDM, 다중 경계 조건 MoM기반 알고리즘)이 내장되어 대규모 시스템의 계산 시간을 단축한다. (12) 안전 시뮬레이션  Simcenter 3D Safety(Madymo)는 자동차 안전 시뮬레이션에 광범위하게 사용되고 있으며, 엔지니어가 고급 통합 안전 시스템을 생성하는 데에 필요한 기능을 제공한다. Simcenter 3D Safety는 탑승자 및 보행자 안전 개발을 위한 전용 사용자 환경을 제공하며, 빠르고 정확한 솔버는 광범위한 DoE 및 최적화 연구를 가능하게 한다.  Simcenter 3D Safety는 다물체 동역학(MBD), 유한요소(FE) 및 전산유체역학(CFD) 기술을 단일 솔버에 통합하여, 엔지니어에게 정확성과 속도 간의 적절한 균형을 유지하면서 안전 시스템을 모델링할 수 있는 유연성을 제공한다. 또한 활성 인체 모델은 모든 뼈, 근육 및 연부조직 재료로 인체를 모델링할 수 있어, 충돌 안전 시뮬레이션 시 차량 탑승자 및 보행자의 골격, 근육, 관절 등의 상세 상해정도 분석 및 평가를 지원한다. (13) 타이어 시뮬레이션 Simcenter 3D Tire는 차량의 동적 시뮬레이션을 위해 타이어의 거동을 모델링하는 플랫폼과 서비스를 제공한다. Simcenter 3D Tire를 통해 차량 제조 업체와 공급 업체는 실질적인 타이어 특성을 고려할 수 있고, 모든 동역학 시뮬레이션 툴 및 연산 시스템과 연동될 수 있는 타이어 모델을 변수화 및 표준화하기 위해 필요한 타이어 테스트를 최소화할 수 있다.  MF-Tyre는 모든 주요 차량 동적 시뮬레이션 툴에서 사용할 수 있는 Pacejka Magic Formula 기반 타이어 모델이다. MF-Swift는 승차감, 도로 하중 및 진동 분석을 위한 MF-Tyre의 확장 모듈이다. MF-Swift는 MF-Tyre 기능에 일반적인 3D 장애물 포위(obstacle enveloping) 및 타이어 벨트 동역학을 추가 지원한다. 이러한 접근 방식을 통해 모든 관련 차량 동적 시뮬레이션을 수행할 수 있는 올인원(all-in-one) 타이어 모델의 생성을 지원한다.      좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

클라우드 플랫폼, ScaleX   주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 및 자료 제공 : Rescale, 070-4735-8118, www.rescale.com/kr 1. Rescale 플랫폼 Rescale(리스케일)의 ScaleX(스케일엑스) 플랫폼은 Public 클라우드를 기반으로 CAE를 위하여 필요한 다양한 소프트웨어 및 하드웨어, 관리 시스템을 포함하는 플랫폼이다. 사용자들은 Rescale 플랫폼에서 AWS, Azure, GCP 등 다양한 클라우드 업체의 연산 자원들을 활용하여 각 워크로드별로 최적의 하드웨어 유형을 선택할 수 있어 시뮬레이션 소요 시간을 단축하고, 기존 On-premise에서 연산 자원의 한계로 수행하기 어려웠던 대규모 시뮬레이션을 진행할 수 있다. 아울러 Rescale ScaleX 플랫폼은 HPC 운용에 필요한 모든 항목들을 단일 플랫폼에서 제공하므로 이를 통하여 IT 자원 관리의 효율성을 향상할 수 있으며, HPC 클라우드 환경을 제공하는 것뿐만 아니라 On-premise와의 하이브리드 구성 등 기업이 보유하고 있는 기존 자원을 최대로 활용하면서 HPC 클라우드의 장점을 최대로 누릴 수 있도록 지원하고 있다. Rescale 플랫폼의 특징을 요약하면 다음과 같다. (1) 600개 이상의 어플리케이션(소프트웨어) 분류 주요 소프트웨어 Commercial Fluent, CFX, STAR-CCM+, ABAQUS, LS-DYNA, HyperWorks, MATLAB, Nastran, HFSS, CST, PowerFlow, MoldFlow, etc. Open-Source OpenFOAM, SU2, GROMACS, LAMMPS, CalculiX, Code_Aster, etc. Container Singularity Bring Your Own In-House code using MPICH, Intel MPI, Open MPI, Platform MPI Others FireFox, VS Code, PyCharm, Anaconda, BeeGFS, Intel Parallel Studio (2) 100개 이상의 코어타입(하드웨어 유형) 분류 설명 및 주요 용도 General Purpose 일반적인 사양의 유형으로 다양한 작업에 대응 가능 High Interconnect 노드간 데이터 전송속도가 빠른 유형(500코어 이상 필요한 작업) High Memory 대용량 메모리로 구성된 유형(코어당 16GB, 노드당 256GB 이상) High Clock-speed CPU 주파수가 높은 유형(적은 수라도 빠른 CPU가 필요한 작업) High Disk 대용량 스토리지로 구성된 유형(결과의 크기가 수 TB 이상인 작업) GPU GPU로 구성된 유형(머신러닝/딥러닝, GPGPU 활용 작업) (3) 관리자 포털 ■ 효율적인 플랫폼 사용을 위한 성능, 비용, 보안 대시보드 제공 ■ 팀, 프로젝트별 예산, 사용 가능 어플리케이션 및 코어타입 설정 등 개별적으로 플랫폼 최적화를 위한 설정 기능 제공 2. Rescale 플랫폼에서의 시뮬레이션 앞서 소개한 내용과 같이 Rescale 플랫폼은 HPC에서 필요한 모든 항목들이 단일 플랫폼에 구축되어 있으며 사용자의 업무 환경, 특성에 맞추어 최적화할 수 있도록 다양한 작업 유형 및 관련 기능들을 제공하며 이를 요약하면 다음과 같다. 사용자가 작업을 실행할 수 있는 방법은 총 3가지이며 각각의 특징은 다음과 같다. ■ Rescale WebUI : 가장 일반적으로 사용하는 방법으로 웹 페이지에 접속하여 입력 파일을 업로드하고, 사용할 소프트웨어 및 하드웨어 설정을 완료한 후 작업 실행 ■ Rescale CLI : 작업 실행에 필요한 항목들을 Rescale에서 프로그램으로 제작한 것으로 사용자는 이를 활용하여 WebUI에 접속하지 않고 간단한 명령어를 통하여 작업 실행 ■ Rescale API : CLI에서 수행하기 어려운 복잡한 절차의 시뮬레이션의 경우 사용자가 Python 혹은 CURL을 활용하여 스크립트로 구성하여 WebUI에 접속하지 않고 작업 실행 Rescale 플랫폼에서 제공하는 작업 유형은 총 4가지이며 각각의 특징은 다음과 같다. ■ Basic : Rescale 플랫폼에서 가장 많이 사용되는 유형으로 일반적으로 말하는 Batch 작업과 동일하게 하나의 작업을 생성해서 한 개의 시뮬레이션만 수행하거나, 순차적으로 여러 개의 시뮬레이션을 수행 가능 ■ End-To-End Desktop : 리눅스 기반의 GUI 환경을 제공하는 유형으로 시뮬레이션 진행 도중 수렴 데이터를 확인하며 필요시 진행 중인 작업을 중지하고 해석 파라미터를 변경하여 재시작하는 등 Interactive하게 시뮬레이션을 수행 가능 ■ Optimization : 파라미터 최적화 시 사용되는 유형으로 Isight, LS-OPT, 그리고 자체 개발한 Python 최적화 코드를 활용할 수 있으며, Basic 유형에서 사용 가능한 모든 시뮬레이션 소프트웨어를 Optimization 유형에서도 사용 가능 ■ DoE : 시뮬레이션을 활용한 실험계획법 수행 시 사용되는 유형으로 변수를 생성하는 방법과 그에 따른 변화를 반영하는 결과 값을 지정하고 각 케이스를 동시에 여러 개의 클러스터로 계산하여 각 인자의 영향도를 분석 가능 ■ Optimization vs DoE - Optimization은 목적 함수를 만족할 때까지 지정한 파라미터를 조정하면서 반복적으로 하나의 클러스터를 활용하여 계산을 수행 - DoE는 지정한 총 케이스들을 계산을 완료할 때까지 각 변수의 조합들을 여러 개의 클러스터를 활용하여 동시에 계산을 수행 - 예를 들어, Optimization에서 Emerald 코어 타입을 3 노드로 지정하여 클러스터를 생성하면 1개의 시뮬레이션 케이스가 108개의 코어로 계산되며, DoE에서 Emerald 코어 타입을 3 슬롯, 1 노드로 지정하여 클러스터를 생성하면 동시에 3개의 시뮬레이션 케이스가 각각 36코어로 계산됨 Rescale 플랫폼에서는 계산을 위한 작업 유형 외에도 시뮬레이션 모델의 전처리 및 후처리를 수행할 수 있는 Virtual Desktop 또한 제공하며 그 특징은 다음과 같다. ■ OS 유형은 윈도우 및 리눅스 모두를 지원하며, GPU 및 대용량 메모리로 구성된 코어 타입들을 기반으로 활용 가능 ■ 기존에 완료된 시뮬레이션 결과를 가져오거나, 가상 데스크탑 내에서 작업한 내용을 이후 계산 작업에서 사용할 수 있도록 내보내기 가능 ■ 특히, 연구소 내 인터넷 회선의 속도가 느리거나 계산된 시뮬레이션 결과 파일의 크기가 매우 클 경우(1TB 이상) Virtual Desktop 활용을 추천 ■ Virtual Desktop vs End-To-End Desktop - Virtual Desktop의 경우 시뮬레이션 데이터의 전처리 및 후처리가 주요 목적이므로 정해진 설정 값 외에 코어 수를 변경하거나 여러 개의 노드를 사용하는 것은 불가능 - End-To-End Desktop의 경우 계산이 주요 목적이며 필요 시 사용자가 interactive하게 작업을 할 수 있도록 GUI를 추가로 제공해주는 것이므로 사용자가 자유롭게 코어 수 혹은 노드 수를 조정하는 것이 가능 - 다만 시뮬레이션 모델의 검증 및 계산 부하가 적은 시뮬레이션의 경우 Virtual Desktop에서 모델 구성 후 이어서 시뮬레이션까지 진행하는 것이 효율적임 3. Rescale 플랫폼을 활용 Tip(Basic 작업 유형) ■ 기본적으로 사용 가능한 애플리케이션 실행 명령어 외에도 필요한 명령어를 추가하거나, 시뮬레이션에 사용하는 코어 수를 직접 지정하는 것이 가능하다. - 자동으로 생성되는 환경 변수로 계산에 사용할 코어 수를 지정하거나, 해당 파라미터에 직접 숫자를 입력 가능(-np 이후 항목 참조) - 애플리케이션 실행 명령어를 여러 줄로 입력하여 하나의 입력 파일에 대하여 코어 수에 따른 성능 평가를 수행하거나, 여러 개의 입력 파일을 업로드한 후 순차적으로 시뮬레이션 수행 가능 ■ ANSYS HPC Pack과 같이 코어 수에 따라서 Pack 사용량이 달라지는 경우 라이선스의 효율적인 사용을 위하여 생성한 클러스터의 모든 코어를 활용하는 것이 아닌 라이선스의 제약에 맞추도록 설정하는 것이 가능하다. 예를 들어, HPC Pack을 4개 가지고 있는 경우 Emerald 3 노드(144 코어)로 클러스터를 생성하여 시뮬레이션을 실행할 경우 12코어를 더 쓰기 위해서 Pack 1개가 추가로 사용되나, Pack이 1개 증가 시 활용 가능한 코어 수가 4배가 되는 것을 고려하면 불필요한 낭비가 되므로 하드웨어 자원을 일부 활용하지 않더라도 코어 수를 작게 지정하는 것이 필요하다. - $RESCALE_CORES_PER_SLOT을 사용하면 자동으로 활용 가능한 모든 코어 수를 시스템 변수에서 확인 후 시뮬레이션 시 사용 - 숫자를 지정하여 입력하면 해당 코어 수만큼만 시뮬레이션 시 사용 ■ Live Tailing은 시뮬레이션 진행 상황을 실시간으로 확인할 수 있는 탭으로 다음과 같은 기능이 있다. - 시뮬레이션 결과로 생성되는 텍스트 파일들(log, message, out 등)의 실시간 모니터링 - 시뮬레이션 결과로 생성되는 그림 파일들(jpg, png 등)의 확인 - 시뮬레이션 진행 도중 좌측의 Snapshot 버튼을 활용하여 현재까지 생성된 결과를 압축하여 저장한 후 Files 페이지에서 해당 파일을 다운로드 가능 ■ In-Browser terminal은 시뮬레이션이 시작되면 Live Tailing과 함께 자동으로 활성화되는 기능으로 계산이 진행 중인 노드에 원격으로 접속하여 특정 파일의 모니터링, 중간 결과의 압축 등의 작업을 수행 가능하다. - 2개 이상의 소프트웨어를 활용하여 Coupling 시뮬레이션 수행이 필요할 경우 소프트웨어 선택 창에서 필요한 소프트웨어들을 모두 선택하면 클러스터 생성 시 모두 로드되어 동시에 사용 가능 4. Rescale 플랫폼 활용 Tip(코어타입 설정) 앞서 플랫폼 소개의 내용과 같이 Rescale 플랫폼에서는 워크로드 특성에 맞추어 필요한 연산 성능을 제공할 수 있도록 다양한 코어타입들이 있으므로 사용자는 어플리케이션 및 시뮬레이션 모델의 크기에 따라 적절한 코어타입을 선택하는 것이 필요하다. STAR-CCM+의 공식 Benchmark 모델인 LeMans 104M Cells 모델로 테스트한 결과를 예시로 코어타입 설정에 대하여 설명하면 다음과 같다. 일반적으로 모델의 크기가 커질수록 계산 시 더 많은 코어 수의 활용이 불가피한데, 코어 수(노드 수)가 증가함에 따라 계산 노드간 데이터 전송이 많아져 전체 시뮬레이션 성능이 저하될 수 있어 이에 따른 영향도를 최소화하기 위하여 노드간 네트워크 속도가 빠른(100 Gbps 이상) 코어타입의 선택이 필요하다. 위 그림에서의 결과와 같이 Interconnect가 10 Gbps인 Ferrite와 Onyx같은 경우 약 400 코어 부근부터 코어 수 증가 대비 시뮬레이션 속도 향상의 폭이 크게 저하되는 것에 비하여 상대적으로 Interconnect가 빠른 Emerald, Luna(25 Gbps) 그리고 Carbon(100 Gbps)의 경우 더 많은 코어 수에서도 코어 수가 증가함에 따라 시뮬레이션 속도 또한 거의 일정한 비율로 증가하게 된다. Ferrite와 Carbon의 CPU는 Intel Xeon Platinum 8268(Skylake)2.7GHz CPU로 동일하나 Interconnect의 차이로 전체적인 계산 성능에서 차이가 나타난다. 위의 경우와 같이 Rescale의 코어타입들은 같은 CPU를 사용하는 경우에도 가상머신의 구성에 따라 노드당 코어 수, 메모리 용량, 저장장치 용량, 노드간 네트워크 속도 등이 다르므로 실제 시뮬레이션 업무에서 사용하는 모델을 활용하여 코어타입별로 성능 평가가 또한 필요한데 소프트웨어, 시뮬레이션 워크로드마다 병렬 처리 효율이 달라지기 때문이다. 추가적으로 시뮬레이션에 사용할 코어 수를 설정할 때 병렬 처리 효율과 클라우드의 과금 체계를 동시에 고려하는 것이 필요한데 가상의 시나리오를 예시로 설명하면 다음과 같다. ■ 코어 수의 증가에 따른 시뮬레이션 계산 속도 향상의 폭이 1:1에 가까울 경우 2배의 코어 수로 계산하면 시뮬레이션은 2배 빠르게 완료되나 비용을 차이가 없음 ■ 실제로는 Interconnect 속도가 200 Gbps 정도로 높더라도 코어 수(노드 수) 증가 시 1:1로 계산 속도가 향상되지 않으므로 비용 대비 성능이 가장 잘 나오는 값을 찾는 것이 필요 Rescale에서는 사용자들이 On-premise 환경에서 HPC 클라우드 환경으로 변화 시 Soft landing을 위하여 성능 평가 결과에 기반한 코어타입 추천, 시뮬레이션 워크플로우 효율성 향상을 위한 API 자동화, 기존 On-premise와의 하이브리드 구축 등 다양한 방법에 대한 가이드를 드리고 있으므로 도움이 필요하시면 info.korea@rescale.com으로 문의하기 바란다.     좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

최적화 소프트웨어, ODYSSEE   주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : CADLM, www.cadlm.org ■ 자료 제공 : 한국엠에스씨소프트웨어, 031-719-4466, www.mscsoftware.com/kr  한국시뮬레이션기술, 031-903-2061, www.kostech.co.kr   ODYSSEE(Optimal Decision Support System for Engineering and Expertise)는 기존 실험 또는 시뮬레이션 결과를 사용하여 기존 실험계획법을 기반으로 새로운 반응을 실시간으로 예측한다.  Machine learning, Optimization and robustness, Reduced Order Modelling(ROM) 엔진을 사용하는 Lunar, Nova, Quasar의 3가지 모듈로 구성되어 있다. ODYSSEE 엔진을 사용한 학습을 통하여 매우 정확한 근사 모델을 제공하여 계산에 소모되는 많은 비용에 대한 문제를 해결한다.    1. 주요 기능 ■ 과거 경험 또는 시뮬레이션을 사용하여 기존 실험계획법(DoE)을 기반으로 새로운 반응을 실시간으로 예측 ■ DoE를 생성 또는 개선 가능 ■ 반복적인 시뮬레이션(많은 소요시간)을 ROM로 대체 가능 ■ 모든 결과에 솔루션, 풀 타임 히스토리를 제공하고 기존 FE 애니메이션을 기반으로 최적화 예측 모델의 애니메이션 재구성     ODYSSEE는 사용자가 다음과 같은 목적에 도달하도록 돕는다. ■ 설계 시간 단축에 기여하는 실시간 시뮬레이션 및 최적화 ■ 분석 시간과 계산 노력의 비용과 지연을 줄인다. ■ 지구 보호가 최우선인 시대에는 시뮬레이션 수행 및 데이터 저장 지연 측면에서 시뮬레이션 횟수를 최소화하고 효율적으로 활용하는 것이 중요하다.  ODYSSEE를 사용하면 고객은 몇 가지 시뮬레이션의 DoE를 사용하여 실시간(솔버 독립적)에 기반한 모든 시뮬레이션을 예측할 수 있다. (1) Computing ODYSSEE는 계산에 사용되는 CPU의 유효 개수를 줄이고, 소형 노트북에서도 실행할 수 있는 실시간 등가물로 모델을 대체함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있다. (2) Optimization 기존의 방법인 선정된 변수의 모든 조합을 계산하는 대신, Machine learning을 사용하게 되면 많은 계산이 필요하지 않다. ODYSSEE를 통한 총 계산의 수는 1~1000 또는 그 이상일 수 있지만, ODYSSEE의 강력한 최적화 방법은 수천 번의 계산을 몇 초 또는 몇 분 만에 수행할 수 있다. (3) Time ODYSSEE 기술은 real-time computing을 기반으로 한다. 따라서 매개변수 연구와 최적화를 위한 계산 시간이 거의 필요하지 않으며, 문제 해결의 가장 중요한 부분을 찾기 위한 데이터의 분석을 수행하게 된다. 분석을 통해 실시간으로 최적화 결과를 확인할 수 있으며, 변수 영향도와 최적화 결과를 ODYSSEE를 통해 생성하여 수행 결과를 간단히 출력해볼 수 있다.      좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : AVL, www.avl.com ■ 자료 제공 : 한국AVL, 02-580-5800, www.avl.com Model.CONNECT는 Model Integration 및 Co-simulation이 가능한 오픈 통합 시뮬레이션 플랫폼이다. 1. 주요 특징 Model.CONNECT는 모델 통합 및 이종 툴 간의 연동 해석을 지원한다. 2. 주요 기능 ■ ADAS 기능에 대한 시나리오 기반 최적화 ■ RDE와 주행성능에 대한 ECU 캘리브레이션 ■ 전기차와 하이브리드 차의 열관리 검증   3. 도입 효과 ■ 다분야 및 다른 환경(가상-실제)의 툴 들의 통합 해석 ■ 모델 기반 개발 접근법을 통해 전체 개발 프로세스 상의 비용 절감과 개발 효율 증대 ■ 광범위한 파워트레인/차량 애플리케이션에 적용 가능   4. 주요 고객 사이트 현대자동차 등에서 Model.CONNECT를 사용하고 있다.     좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기