BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (2)   지난 호에서 비즈니스 프로세스 모델링(Business Process Modeling)이 필요한 이유에 대해 살펴보았다. 이는 최근의 제품 개발이 복잡한 절차와 다양한 참여자, 그리고 광범위한 자원의 투입으로 시장의 변화에 빠르고 능동적으로 대응해야 하는 상황이기 때문이다. 이는 결국 주요 참여자들이 정보를 빠르게 추적하고 효율적인 의사결정을 수행하는 환경을 요구하고 있는데, 그동안 익숙하고 편하게 사용해온 오피스(문서) 기반, 특히 엑셀을 활용한 WBS 관리 및 간트(Gantt) 차트 작성으로는 이러한 대응에 한계가 있다는 점을 정리해 보았다. 이번 호부터는 BPMN(Business Process Modeling Notation)에 대해 알아보고, 어떠한 특징과 장점이 있는지 파악해 보고자 한다. 이를 통해 우리에게 요구되는 최근의 제품 개발 환경에 어떻게 적용해 나갈 수 있는지 차근차근 파악해 보도록 하자.   ■ 연재순서 제1회 비즈니스 프로세스 모델링이 필요한 이유 제2회 BPMN은 무엇일까? 제3회 비즈니스 프로세스 모델링을 배워보자 제4회 간단한 제품 개발 프로세스를 디자인해보기 제5회 클라우드 서버 환경에서 BPMN을 연결하는 설루션 탐구   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원   ■ 가브리엘 데그라시 이탈리아 Esteco사의 프로젝트 매니저   BPMN은 비영리 컴퓨터 산업 표준을 연구하고 제정하는 OMG(Obejct Management Group)에서 개발하여 오픈소스로 배포하는 개방형 정보 표준 체계이다. BPMN 1.0은 2006년에 릴리스되었으며 지속적인 업그레이드를 통해 2011년에는 BPMN 2.0이 발표되었다. 현재 활용되고 있는 중요한 기능들의 모습이 이때부터 갖추어지게 되었는데, ISO(International Standard Organization) 및 IEC(International Electotechnical Commisson)는 BPMN 2.0을 2013년 ISO/IEC 19510:2013로 명시하여 국제 표준으로 지정하게 되었다. 이제부터는 BPMN이 무엇인지 하나씩 살펴보도록 하자.    BPMN의 구성 요소   그림 1. BPMN의 기본 구성 요소 1   그림 2. BPMN의 기본 구성 요소 2   우선 BPMN의 구성 요소를 살펴보면 participants(참여자 또는 행위대상의 구별), sub-process(하부 프로세스), task(수행업무), gateways(논리적 선택), data(데이터 객체 및 스토리지), events(이벤트) 등 종류도 많고 다양한데 활용하는 방법 또한 무궁무진하다.  우리는 BPMN의 구성 요소를 하나하나 상세하게 분석하는 것이 목표가 아니므로, BPMN의 간단한 작성 예제를 통해 주요 기능과 특징을 개괄적으로 파악해 보고자 한다.   엔지니어링 프로세스의 BPMN 모델링 간단한 엔지니어링 프로세스(요구사항 – CAD 입수 – 해석 모델링 – 베이스 해석 – 민감도 해석 – 최적화 해석)에 대한 BPMN 모델링을 <그림 3~4>와 같이 구성하였다.    그림 3. 엔지니어링 프로세스의 모델링 1   그림 4. 엔지니어링 프로세스의 모델링 2   이 프로세스는 사용자가 요구사항 태스크(enter requirement)를 처리한 이후 도면 준비 태스크(prepare CAD design)를 수행하고, 해석 모델링 태스크(prepare FEA design)와 비용 계산 모델 태스크(prepare cost model)를 병행 게이트웨이(parallel gateway)로 처리한다. 다음에는 베이스 해석 태스크(run baseline design)를 수행하게 되는데, 이는 시스템 또는 자동화가 수행할 수 있는 서비스 태스크로 정의할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : 앤시스코리아 주요 특징 : 사용자 학습 데이터 기반의 AI로 후처리 과정에서 심층 인사이트 제공, 시스템 아키텍처 모델러에 SysML v2 지원 추가해 협업 촉진 및 제품 설계 최적화 가속, HPC 라이선스 없이 엔터프라이즈급 CFD 기능 제공하는 앤시스 CFD HPC 얼티메이트 출시 등   앤시스가 디지털 엔지니어링 혁신을 지원하는 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 설루션인 ‘앤시스 2025 R1(Ansys 2025 R1)’을 발표했다. 앤시스 2025 R1은 정교한 디지털 엔지니어링 기술을 통해 기존 인프라와 원활하게 연계될 뿐 아니라, 업무 중단을 최소화하면서 보다 혁신적인 제품 개발을 위한 협업을 지원한다. AI, 클라우드 컴퓨팅, GPU 및 HPC의 강력한 성능을 기반으로 한 이번 업데이트는 더욱 신속하고 협력적인 의사 결정을 가능케 하며, 설계 탐색 범위를 확장하고 제품 설계 기간 단축에 기여할 전망이다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2025 R1은 더욱 강력한 통합 기능을 제공해, 제품 전체 수명 주기에 걸쳐 디지털 프로세스를 구축하고 개발 전후 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 다양한 도구와 설루션을 제공할 것”이라면서, “하나의 데이터 기반의 환경에서 서로 단절된 팀도 원활하게 협업할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 비용 절감과 제품 출시 기간을 단축시켜 고객의 경쟁력 강화에 기여할 것”이라고 밝혔다. 제품이 점차 통합되고 복잡해짐에 따라 R&D 프로세스 또한 급변하는 시장 요구에 맞춰 지속적으로 발전해야 한다. 앤시스는 고객의 디지털 전환 과정을 원활하게 지원하며, 변화하는 시장 환경에 대응할 수 있도록 다양한 도구와 설루션을 제공할 예정이다.   ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처   향상된 물리 솔버 제품 성능을 보장하려면 구성 요소부터 시스템 전반에 이르는 멀티피직스(multi-physics)를 이해하는 것이 필수이다. 앤시스 2025 R1은 신속하고 정밀한 물리 기반 시뮬레이션 결과를 제공하는 신제품뿐만 아니라, 기존 제품의 강화된 기능을 통해 엔지니어링 팀이 설계 초기 단계에서 보다 신뢰성 높은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원할 전망이다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어는 전열(electrothermal) 분석, 오소트로픽(orthotropic) 전도, 내부 팬(fans) 기능을 추가해 써멀 모델링 역량을 확장했으며 속도 및 사용 편의성을 개선했다. 구조 해석 설루션은 소음·진동·마찰(NVH)에 대한 통합 설루션을 제공하며, 주파수 응답 함수(FRF) 계산 속도가 10배 향상됐다. 또한 진동음향(vibro-acoustics) 매핑, 최적화된 메싱, 모드 기여도 분석 기능 등을 탑재했다. 앤시스 일렉트로닉스(Ansys Electronics)는 앤시스 소프트웨어 제품 간 연결성을 강화해 3D 집적 회로에 중요한 메싱을 개선하며 자동화된 워크플로우 기능, 향상된 시뮬레이션 성능 등을 제공한다. 새로운 폴리머 FEM(Polymer FEM) 제품은 높은 정확도의 모델을 적용해 실제 재료의 거동을 정밀하게 포착하며, 고객의 고급 재료 시뮬레이션 요구 사항을 충족한다.   클라우드/HPC/GPU 클라우드 컴퓨팅, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 GPU의 강력한 성능은 최신 제품의 엔지니어링 속도를 혁신적으로 변화시키고 있다. 이 과정에서 접근성, 상호 운용성, 확장성은 핵심 요소로 작용하며, 고객이 데스크톱 애플리케이션의 한계를 넘어서서 보다 혁신적인 제품을 협업하여 설계할 수 있도록 지원한다. 앤시스 2025 R1은 GPU 솔버의 성능을 한층 강화했으며, 다양한 애플리케이션에 웹 기반 온디맨드(on-demand) 기능을 추가 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)  멀티 GPU(multi-GPU) 유체 시뮬레이션 솔버는 자동차 외부 공기 역학과 같은 대규모 메시 셀(mesh cell)을 포함한 고해상도 해석을 지원한다. 또한, 전체 시뮬레이션 속도 저하 없이 매개변수 추가 및 정확도 개선을 설계자에게 제공한다. 앤시스 CFD HPC 얼티메이트(Ansys CFD HPC Ultimate)는 추가 HPC 라이선스 없이 단일 작업에서 여러 CPU 코어 또는 GPU를 활용할 수 있는 엔터프라이즈급 전산유체역학(CFD) 기능을 제공한다. 앤시스 루메리컬 FDTD(Ansys Lumerical FDTD)의 새로운 GPU 가속 3D 전자기 시뮬레이션은 기존 CPU 솔버 대비 메모리 사용량을 50% 절감하며 메싱 시간을 20% 줄인다. 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)의 GPU 직접 가속 구조 유한 요소 해석(FEA) 솔버는 기존 설루션 대비 최대 6배 빠른 성능을 제공하며, 반복 솔버(iterative solver)는 CPU 전용 솔버 대비 6배 빠른 속도를 구현한다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 클라우드 버스트 컴퓨팅(Cloud Burst Compute) 기능을 활용하면 1000개의 설계 변형을 10분 만에 해결할 수 있다. 엔비디아 GPU를 활용한 디스커버리의 매개변수 연구(parametric study) 속도는 100배 이상 향상된다. 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute) 기능은 앤시스 메카니컬 (Ansys Mechanical), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 및 앤시스 HFSS(Ansys HFSS) 고주파 전자기 시뮬레이션 소프트웨어를 위한 유연하고 확장 가능한 온디맨드(on-demand) HPC 성능을 제공한다.   인공지능 앤시스는 인공지능(AI) 기반 기술을 통해 포트폴리오를 지속적으로 확장하며, 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 산업에 혁신적인 속도와 접근성을 제공한다. 앤시스 AI는 신규 및 기존 데이터를 활용해 빠르게 설계를 분석하고 AI 모델을 신속하게 학습시켜 제품 출시 기간을 단축시키는 한편 비용 절감 효과를 극대화한다. 직관적인 인터페이스를 갖춘 데이터 처리 도구 지원을 통해 SimAI 모델링을 위한 데이터 준비 과정을 간소화한다. 앤시스 SimAI는 사용자가 모델 학습 데이터를 확장해 후처리 과정에서 더욱 정교한 분석을 수행할 수 있도록 지원한다. 앤시스 일렉트로닉스 AI+(Ansys Electronics AI+)는 AI 기반 기술을 활용해 앤시스 멕스웰(Ansys Maxwell) 전기기장(electromagnetic field) 해석 솔버, 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 전자기 냉각 시뮬레이션 소프트웨어, HFSS 등에서 수행되는 전자기 시뮬레이션의 필요 리소스 실행 시간을 정밀하게 예측한다. 앤시스 RF 채널 모델러(Ansys RF Channel Modeler)의 고급 합성 레이더 시뮬레이션 기능은 지상에서 AI를 활용한 표적 식별을 위해 폭넓은 학습 및 검증 데이터 세트를 제공하여, 디지털 미션 엔지니어링 분야를 지원한다.   ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처   연결된 에코시스템 최첨단 연구개발(R&D) 환경에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 및 자동화 설계를 도입하여 연구개발 워크플로를 원활하고 효율적으로 유지하는 것이 중요하다. 앤시스 엔지니어링 설루션은 기존 인프라에도 새로운 기술을 쉽게 통합할 수 있도록 높은 호환성과 확장성을 갖춰 제품 설계의 혼선을 방지할 수 있다. 앤시스 2025 R1은 디지털 전환을 더욱 원활하게 지원할 수 있도록 MBSE 기능과 데이터 관리 기능이 강화되었다. 앤시스 모델센터(ModelCenter) MBSE 소프트웨어와 앤시스 시스템 아키텍처 모델러(System Architecture Modeler : SAM)는 SysML v2 지원을 강화해 엔지니어링 조직 전반에서 제품 요구 사항의 접근성과 확장성을 높이고, 팀 간 협업을 더욱 긴밀하게 연결하여 개발 시간 단축에 기여한다. 앤시스 모델센터(ModelCenter)는 MBSE 연결성이 향상되어 호환성을 높였고, 카펠라(Capella) 커넥터 기능이 강화되었으며, 앤시스 적으로 제공한다. SAM과의 더욱 긴밀한 통합을 통해 검색, 저장 및 수정 기능을 보다 직관적으로 제공한다. 앤시스 미네르바(Ansys Minerva) 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리 소프트웨어인 미네르바는 일반 커넥터 개선을 통해 외부 데이터 연동을 표준화하며, 업로드 전 문제점 검증을 가능케 하여 제품 생산 시간 및 비용 절감에 기여한다. 커넥터는 새로운 비동기 작업 실행 기능이 추가돼 엔지니어의 생산성을 개선한다.   기타 앤시스 2025 R1의 주요 특징 앤시스 옵티슬랭(Ansys optiSLang) 프로세스 통합 및 설계 최적화 소프트웨어로 인터페이스, 분산 컴퓨팅, 고급 알고리즘 등 전반적인 개선으로 설계 워크플로의 유연성과 성능을 강화한다. 앤시스 그란타 MI(Ansys Granta Materials Intelligence) 제품군은 컴퓨터 이용 공학(CAE), 컴퓨터 지원 설계(CAD), 제품 수명주기 관리(PLM) 등의 소프트웨어와 공통 사용환경을 제공하여, 그란타(Granta) 최종 사용자 인터페이스와 통합 인터페이스 간 일관된 사용자 경험을 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)의 내결함성 메싱(FaultTolerant Meshing : FTM)과 수밀 메싱(watertight meshing)에 적용된 작업 기반 성능을 개선해 메싱 속도를 가속화한다.  전력 필드 효과 트랜지스터(FET) 및 전력 관리 집적회로(PMIC)의 분석, 시뮬레이션, 최적화를 위한 신규 도구로 앤시스 파워X(Ansys PowerX)를 제공한다.    ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스가 디지털 엔지니어링 혁신을 위한 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 설루션인 ‘앤시스 2025 R1(Ansys 2025 R1)’을 발표했다. 앤시스 2025 R1은 정교한 디지털 엔지니어링 기술을 통해 기존 인프라와 원활하게 연계될 뿐 아니라, 업무 중단을 최소화하면서 보다 혁신적인 제품 개발을 위한 협업을 지원한다. 앤시스는 “AI, 클라우드 컴퓨팅, GPU 및 HPC의 강력한 성능을 기반으로 한 이번 업데이트가 더욱 신속하고 협력적인 의사 결정을 가능케 하며, 설계 탐색 범위를 확장하고 제품 설계 기간 단축에 기여할 전망”이라고 전했다. 제품이 점차 통합되고 복잡해짐에 따라 R&D 프로세스 또한 급변하는 시장 요구에 맞춰 지속적으로 발전해야 한다. 앤시스는 고객의 디지털 전환으로의 과정을 원활하게 지원하며, 변화하는 시장 환경에 대응할 수 있도록 다양한 도구와 설루션을 제공할 예정이다.     제품 성능을 보장하려면 구성 요소부터 시스템 전반에 이르는 멀티피직스(Multi-Physics)를 이해하는 것이 필수이다. 앤시스 2025 R1은 신속하고 정밀한 물리 기반 시뮬레이션 결과를 제공하는 신제품뿐만 아니라, 기존 제품의 강화된 기능을 통해 엔지니어링 팀이 설계 초기 단계에서 보다 신뢰성 높은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원할 전망이다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어는 전열(electrothermal) 분석, 오소트로픽(orthotropic) 전도, 내부 팬(fans) 기능을 추가해 서멀 모델링 역량을 확장했으며 속도 및 사용 편의성을 개선했다. 구조 해석 설루션은 소음·진동·마찰(NVH)에 대한 통합 설루션을 제공하며, 주파수 응답 함수(FRF) 계산 속도의 10배 향상, 진동-음향(vibro-acoustics) 매핑, 최적화된 메싱, 모드 기여도 분석 기능 등을 탑재했다. 앤시스 일렉트로닉스(Ansys Electronics)는 앤시스 소프트웨어 제품 간 연결성을 강화해 3D 집적 회로에 중요한 메싱 개선, 자동화된 워크플로 기능, 향상된 시뮬레이션 성능을 제공하며, 새로운 폴리머 FEM(Polymer FEM) 제품은 높은 정확도의 모델을 적용해 실제 재료의 거동을 정밀하게 포착 및 고객의 고급 재료 시뮬레이션 요구 사항을 충족한다. 클라우드 컴퓨팅, HPC 및 GPU의 강력한 성능은 최신 제품의 엔지니어링 속도를 혁신적으로 변화시키고 있다. 이 과정에서 접근성, 상호 운용성, 확장성은 핵심 요소로 작용하며 고객이 데스크톱 애플리케이션의 한계를 넘어서서 보다 혁신적인 제품을 협업하여 설계할 수 있도록 지원한다. 앤시스 2025 R1은 GPU 솔버의 성능을 한층 강화했으며, 다양한 애플리케이션에 웹 기반 온디맨드(on-demand) 기능을 추가 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)  멀티 GPU 유체 시뮬레이션 솔버는 자동차 외부 공기 역학과 같은 대규모 메시 셀(mesh cell)을 포함한 고해상도 해석을 지원. 전체 시뮬레이션 속도 저하 없이 매개변수 추가 및 정확도 개선을 설계자에게 제공한다. 앤시스 CFD HPC 얼티메이트(Ansys CFD HPC Ultimate)는 추가 HPC 라이선스 없이 단일 작업에서 여러 CPU 코어 또는 GPU를 활용할 수 있는 엔터프라이즈급 전산유체역학(CFD) 기능을 제공한다. 앤시스 루메리컬 FDTD(Ansys Lumerical FDTD)의 새로운 GPU 가속 3D 전자기 시뮬레이션은 기존 CPU 솔버 대비 메모리 사용량을 50% 절감 및 메싱 시간 20% 단축하며, 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)의 GPU 직접 가속 구조 유한 요소 해석(finite element analysis, FEA) 솔버는 기존 설루션 대비 최대 6배 빠른 성능을 제공한다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 클라우드 버스트 컴퓨팅(Cloud Burst Compute) 기능을 활용하면 1000개의 설계 변형을 10분 만에 해결할 수 있으며, 엔비디아 GPU를 활용한 디스커버리의 매개변수 연구(parametric study) 속도는 100배 이상 향상된다. 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute) 기능은 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 및 앤시스 HFSS(Ansys HFSS) 고주파 전자기 시뮬레이션 소프트웨어를 위한 유연하고 확장 가능한 온디맨드(on-demand) HPC 성능을 제공한다. 또한, 앤시스는 AI 기반 기술을 통해 포트폴리오를 지속적으로 확장하며 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 산업에 혁신적인 속도와 접근성을 제공한다고 소개했다. 앤시스 AI는 신규 및 기존 데이터를 활용해 빠르게 설계를 분석하고 AI 모델을 신속하게 학습시켜 제품 출시 기간을 단축시키는 한편 비용 절감 효과를 극대화한다. 앤시스는 직관적인 인터페이스를 갖춘 데이터 처리 도구를 지원해 심AI(SimAI) 모델링을 위한 데이터 준비 과정을 간소화할 수 있도록 한다. 앤시스 심AI는 사용자가 모델 학습 데이터를 확장해 후처리 과정에서 더욱 정교한 분석을 수행할 수 있도록 지원한다. 앤시스 일렉트로닉스 AI+(Ansys Electronics AI+)는 AI 기반 기술을 활용해 앤시스 멕스웰(Ansys Maxwell) 전기기장(electromagnetic field) 해석 솔버, 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 전자기 냉각 시뮬레이션 소프트웨어, HFSS 등에서 수행되는 전자기 시뮬레이션의 필요 리소스와 실행 시간을 정밀하게 예측할 수 있다. 앤시스 RF 채널 모델러(Ansys RF Channel Modeler)의 고급 합성 레이더 시뮬레이션 기능은 지상에서 AI를 활용한 표적 식별을 위해, 폭넓은 학습 및 검증 데이터 세트를 제공하여 디지털 미션 엔지니어링 분야를 지원한다. 한편, 앤시스는 자사의 엔지니어링 이루션이 기존 인프라에도 새로운 기술을 쉽게 통합할 수 있도록 높은 호환성과 확장성을 갖춤으로써 제품 설계의 혼선을 방지할 수 있다고 덧붙였다. 앤시스 2025 R1은 디지털 전환을 더욱 원활하게 지원할 수 있도록 MBSE 기능과 데이터 관리 기능이 강화되었다. 이외에도 앤시스 2025 R1에는 프로세스 통합 및 설계 최적화 소프트웨어인 앤시스 옵티슬랭(Ansys optiSLang), CAE/CAD/PLM 등 소프트웨어와 공통 사용환경을 제공하는 앤시스 그란타 MI(Ansys Granta Materials Intelligence) 제품군, 메싱 속도를 높인 앤시스 플루언트(Ansys Fluent), 전력 필드 효과 트랜지스터(FET) 및 전력 관리 집적회로(PMIC)의 분석, 시뮬레이션, 최적화를 위한 신규 도구인 앤시스 파워X(Ansys PowerX) 등이 제공된다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2025 R1은 더욱 강력한 통합 기능을 제공해, 제품 전체 수명 주기에 걸쳐 디지털 프로세스를 구축하고 개발 전후 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 다양한 도구와 설루션을 제공할 것”이라며, “하나의 데이터 기반의 환경에서 서로 단절된 팀들도 원활하게 협업할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 비용 절감과 제품 출시 기간을 단축시켜 고객의 경쟁력 강화에 기여할 것”이라고 밝혔다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   앤시스 플루언트(Ansys Fluent)의 iFSI 기능은 구조 연성 해석에서 매우 유용한 기능이다. 이번 호에서는 Thermo-elasticity Model을 적용한 바이메탈 열변형 해석 사례를 통해, 플루언트 iFSI 기능의 장단점을 살펴보고자 한다.    ■ 정세훈 태성에스엔이 FBU-F5팀의 수석 매니저로 유동 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   앤시스에서 제공하는 FSI(Fluid-Structure Interaction : 유동-구조 연성 해석) 해석 방법은 크게 ‘extrinsic FSI’와 ‘intrinsic FSI’로 나뉜다. Extrinsic FSI는 CFD 및 메커니컬 솔버의 결과(유체-구조 상호작용 경계면에서의 압력, 열 및 변위)를 시스템 커플링 또는 External Data와 같은 별도의 프로그램을 통해 특정 반복(iteration)/시간(time)마다 주고받는 연성 해석 방법이다. 반면, ‘intrinsic FSI(iFSI)’는 별도의 커플링 프로그램 및 FEA 솔버 없이 앤시스 플루언트 솔버 단독으로 FSI 해석을 수행하는 방법으로, 앤시스 2019R1 버전에서 베타 기능으로 처음 소개되었으며 2020R1 버전에서 정식 기능으로 추가되었다. 2024R2 버전 기준으로, iFSI 해석 시에는 다음과 같은 제한 및 주의 사항이 있다. 다면체(polyhedral) 셀을 지원하지 않음 FSI 솔루션이 초기화 또는 시작된 경우 격자를 교체할 수 없음 유체와 고체 영역은 반드시 양면 벽(즉, wall/wall-shadow)에 의해 분리되어야 함 구조 모델을 활성화하려면 도메인에 적어도 하나의 고체 영역이 있어야 함 다음 동적 메시 옵션은 지원되지 않음 : in-cylinder, six DOF, 접촉 감지(contact detection)  Dynamic Mesh Zones 대화 상자에서 양면 벽(즉, 벽 또는 벽 그림자) 바로 옆의 유체 셀 영역(벽 대화 상자의 Adjacent Cell Zone 필드에 의해 표시됨)에 대해서만 선택 가능 DEFINE_PROFILE과 같은 다른 경계 조건 프로파일 또는 UDF는 사용할 수 없음 shell conduction, mesh adaption, mesh morpher, optimizer, adaptive time stepping 기능은 사용할 수 없음 구조 모델은 앤시스 워크벤치에서 앤시스 플루언트를 실행할 때 사용할 수 없음 선형 탄성(linear elasticity) 구조 모델은 고체 재료의 항복 강도를 초과하지 않는 응력 하중에 적합함   Thermal-elasticity Model thermal-elasticity model은 앤시스 플루언트 솔버에 탑재된 다음과 같은 구성 방정식을 통해 열하중에 의한 구조물의 변형을 예측하는 기능이다.   εt = total strain vector ∆T= T – Tref , Tref = Starting(reference) temperature  {α} = vector of coefficients of thermal expansion  {β} = vector of thermos elastic coefficients = [D]{α}  [D]  = elastic stiffness matrix <그림 1>에서 Energy Equation을 선택하고, <그림 2>와 같이 Structural Model에서 Thermal Effect 항목을 설정하면 해당 기능을 사용할 수 있다.   그림 1. Energy Equation 선택   그림 2. Structural Model 설정   바이메탈 열변형 해석 사례 <그림 3>은 유동장 내부의 바이메탈 변형량을 예측하기 위한 iFSI 해석 사례의 개략도이다.   그림 3. 바이메탈 연성 해석 개략도   이 사례에서 바이메탈 하부 재료(steel1)는 상부 재료(steel2)에 비해 더 높은 열팽창 계수를 가지고 있으며, 각 재료의 물성은 <표 1>과 같다. 유체는 이상기체로 가정했다. 바이메탈이 뜨거운 유체에 의해 가열되어 발생하는 열팽창과 굽힘 차이를 예측하기 위해 Thermal-elasticity Model을 적용한 iFSI 기법으로 해석을 진행했다.   표 1. 바이메탈 물성값     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 : SSI 주요 특징 : 기본 설계부터 세부 생산 설계까지 선박의 3D 설계 및 엔지니어링 지원, 2D 도면 기반으로 3D 구조 모델 세부 정보 작성, 엔지니어링 변경 사항 실행 및 관리, PLM/ERP/MRP 시스템 및 조선소 전체 데이터 소스 관리, 조선 CAD와 PLM이 통합된 플랫폼 지원 등 공급 : AMC   ShipConstructor(십컨스트럭터)는 1980년대 빅토리아 공대에서 R&D 프로젝트로 개발하여, 1990년에 SSI를 설립하고 상용화한 3D 선박 설계 설루션이다. SSI는 조선 설계, 유지, 유지보수를 위한 소프트웨어 시스템을 제공하고 기술을 지원해왔다. 이는 산업의 미래를 빠르게 예측하고, 진화하는 조선 산업 환경을 분석하며, 조선소를 위해 구체적인 대응 및 구현 방법을 제공하기 위한 것이다. ShipConstructor는 30년 이상 조선 프로젝트의 설계, 엔지니어링, 건조 및 유지 관리를 위한 특화 설루션으로 전 세계 사용자에게 인정을 받아 왔다.      조선 전용 디지털 플랫폼 ShipConstructor는 조선소의 성공을 위하여 설계된 CAD와 PLM이 긴밀하게 통합된 플랫폼을 기반으로 하는 업무 프로세스 및 도구를 국제 산업 표준에 맞춰 원활하게 연계 사용할 수 있도록 개방적이고 유연한 기술을 기반하고 있다. SSI는 ShipConstructor와 ShipbuildingPLM(십빌딩PLM)으로 구성된 개방형 디지털 조선 플랫폼을 제공한다. 이는 조선소 사용자의 요구에 따라서 수명 주기 전반에 걸친 선박 프로젝트 정보의 원천 역할을 하며, 조선소의 다른 플랫폼과 허브 통신을 위한 기반을 제공한다. 오토데스크 및 마이크로소프트 SQL 서버의 표준 기술을 기반으로 하고 있으므로, 소프트웨어 개발 및 인프라 발전 주기에 따른 안정성, 개발에 대한 지속성, 기술 방향성, 인프라의 협업성 등의 측면에서 안정적인 시스템을 제공한다.   디지털 조선 플랫폼의 지원 범위 MBSE, 요구 사항 관리, 기능 설계 선체, 구조 및 의장을 포함한 3D 제품 모델 2D 및 3D 클래스 승인 모델 기반 부품의 조달 빌드 프로세스 정의 및 모델 기반 프로젝트 및 생산 계획 설계, 작업의 변경 및 구성 관리 제작 및 작업 진도 관리 디지털 선박의 완성 인계 및 유지 관리   ShipConstructor 1990년에 상용화된 ShipConstructor는 기본 설계와 세부 생산 설계까지 확장되는 선박의 3D 설계, 엔지니어링을 위한 토털 설루션이다. ShipConstructor의 개방형 아키텍처는 통합의 기반을 제공한다. 설계 설루션은 선체, 구조, 기계, 의장 및 전기 시스템을 포함하는 설계 기능을 제공하며, 설계자의 지식 기반과 산업 표준에 준한 설계 사용자 환경에 자연스럽게 접목돼 시스템의 학습과 이해와 기능의 구조적 연계가 가능하다. ShipConstructor는 기존의 오토캐드 작업 환경에 기반하여 학교 및 조선소와 전문 설계 회사 및 장비업체의 설계 관련 업무에 친숙한 사용자 중심적 시스템으로, 현업 적용에 대한 이해와 방안을 설계자가 빠르게 빌드업할 수 있는 선박 설계 전용 설루션이다. Open Shipbuilding Platform의 일부인 ShipConstructor는 엔지니어링이 현업 업무와 동시에 효과적으로 작업할 수 있도록 하는 WIP(Work in Progress) 설루션이다.     ShipConstructor의 특징 기존의 설계 전문회사 및 장비 공급업체의 도면을 기반으로 설계 3D 모델링을 작업할 수 있다. 장비 배치, 구획 정의 및 3D 구조 모델 세부 정보를 오토캐드 2D 도면 기반으로 작업할 수 있다. 모델에서 직접 클래스 승인 도면을 생성하거나, 3D 클래스 승인을 위해 모델을 제출할 수 있다.  워크플로를 사용하여 엔지니어링 변경 사항을 실행하고 관리할 수 있다. 엔지니어링 변경 사항을 시리즈선에 원활하게 반영할 수 있다.  NC(수치 제어) 코드 및 제조 정보를 생산 장비에 연결하여 자동으로 전송한다.  BOM(자재 목록) 및 구매 목록을 구매 및 생산부서에 연결하여 자동으로 전송한다.  설계 엔지니어링 변경 사항을 작업 현장에 연결하여 자동으로 전송한다.  Nest 설정을 수행하고 철판 부품 및 프로파일을 생산 장비에 전송한다.  모델 도형 및 데이터를 재사용하여 구조 설계 또는 실시 설계를 위한 조양 및 운송 작업용 유한 요소 해석(FEA)과 같은 전문 분석을 수행한다.  미래 지향적인 오픈 포맷(산업 표준)으로 정보를 저장하여 유지 관리, 수리 및 정비 활동을 지원한다.  레이저 스캔을 기본적으로 지원한다.  제품과 연결되는 수명 주기 관리(PLM) 및 ERP(전사 자원 계획) 시스템, MRP(자재 소요 계획) 시스템 및 전체 조선소에 대한 단일 데이터 소스를 관리하고 생성하여 제공한다.  오토캐드 사용자에게 친숙한 환경이므로 사용자 이해가 빠르다.    ShipConstructor의 이점 산업 표준으로 자리한 오토캐드를 기반으로 하여 구동되는 선박 설계 CAD 설루션으로, 설계 및 제조 정보에 대한 단일 정보 소스 역할을 하는 플랫폼과 조선소의 이기종 시스템의 허브로 활용된다.  복잡한 납품물을 효과적으로 관리 건조 및 빌드 전략 자동화 수동 데이터 입력 및 전송에 대한 의존성 제거 모든 소스에서 정보 수집 레거시 데이터 지원 투자에 대한 빠른 수익 실현 빠르고 포괄적인 사용자 중심의 온보딩 교육 생산 효율성 및 자동화 향상   ShipbuildingPLM ShipbuildingPLM은 조선 전문 PLM 플랫폼으로, SSI가 개발한 디지털 조선 플랫폼의 중추이다. 엔지니어링, 생산, 조달 및 계획을 하나의 환경에서 연결하여, 신뢰할 수 있는 올바른 정보를 빠르고 쉽게 찾을 수 있다. ShipbuildingPLM은 디지털 스레드 설루션을 사용하는 PLM 시스템인 아라스 이노베이터(Aras Innovator)를 기반으로 구축되었으며, 데이터 분석과 AI에서 레버리지를 얻기 위한 기술을 기반한다. 따라서 ShipbuildingPLM은 한국의 조선업계가 범용 PLM을 기반으로 전용화하기 위한 개발 노력을 상당 부분 절약하며, 커스터마이징 및 ShipConstructor와의 연동을 위한 투자비용을 절감할 수 있다. ShipbuildingPLM 플랫폼은 조선 전용 데이터 모델, 워크플로 및 프로세스로 미리 구성되어 제공된다. 조선소는 기존 PLM 시스템에 비해 ShipbuildingPLM을 통해 PLM을 더 빠르게 적용하고 더 빠른 ROI를 달성할 수 있다. ShipbuildingPLM 내의 디지털 트윈을 통해 모든 자산 정보를 선박 수명 주기 전체에 걸쳐 관리할 수 있으며, 장기간에 걸쳐 관리할 수 있다. 조선소의 모든 사람이 선박이나 클래스에서 일관된 정보를 검색하고 시각화 할 수 있다. ERP/MRP, 계획 또는 소유자/운영자 플랫폼과 같이 다른 플랫폼을 연결하는 중앙 플랫폼으로 허브를 구성한다. 3D CAD/CAM 설루션인 ShipConstructor 및 오토데스크 설계 도구와 기본적으로 통합된 ShipbuildingPLM을 사용하면 조선소에서 수명주기 동안 조선 프로젝트를 관리하고 구성하고, 변화를 이해하고, 디지털 혁신을 위한 기반을 구축하고, MRO 활동을 지원할 수 있다. 기존 PLM 구현의 위험과 비용 없이 아라스 이노베이터로 구축된 버티컬 설루션으로, 즉시 사용 가능한 부품 중심 데이터 모델과 디지털 스레드를 제공한다.    ShipbuildingPLM의 특징 MBSE 및 요구 사항 관리 부품 카탈로그 및 공급업체에서 제공하는 정보 관리 조선에 특화된 변경 및 구성 관리 워크플로 다분야 및 다중 사이트 협업 설계 검토 및 개정 및 수정 추적 생산 모델 디지털 스레드 시각화 ERP, MRP 및 MES 설루션과 통합   ShipbuildingPLM의 이점 요구 사항, 기능 설계, 제품 모델 및 생산 설계를 위한 디지털 스레드 손쉬운 구성 및 추적과 변경 관리 선체 효율성을 높이고 시리즈선과의 쉬운 작업 조달을 위한 자재 수요의 정확도가 향상 엔지니어링, 계획 및 생산 팀 협업 정확하고 주문형 프로그램 관리 감독 정확한 디지털 트윈 제공을 위한 구성 및 직렬화된 부품     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개발 및 공급 : 다쏘시스템코리아 주요 특징 : 협업 및 데이터 관리 향상, 부품/어셈블리/도면/3D 치수 및 허용오차/전기 및 파이프 라우팅/ECAD-MCAD 협업/렌더링 등 워크플로 간소화, 3D익스피리언스 클라우드 플랫폼과 통합 등   ▲ 솔리드웍스 2025의 Mass Property Calculation 기능    다쏘시스템이 3D 설계 및 엔지니어링 애플리케이션 솔리드웍스 의 최신 버전 ‘솔리드웍스 2025(SOLIDWORKS 2025)’를 출시했다. 이제 전 세계 수백만 명의 혁신가들이 사용자 경험과 성능을 개선하는 수백 가지의 사용자 요청 사항을 반영한 기능을 통해 신제품 개발을 가속화하고 고객에게 더 나은 제품 경험을 제공할 수 있게 됐다.  이번에 출시된 ‘솔리드웍스 2025’는 향상된 협업 및 데이터 관리, 부품, 어셈블리, 도면, 3D 치수 및 허용오차, 전기 및 파이프 라우팅, ECAD/MCAD 협업, 렌더링을 위한 간소화된 워크플로를 제공한다. 또한 더욱 빠르고 향상된 설계를 위한 솔리드웍스 PDM, 솔리드웍스 시뮬레이션(SOLIDWORKS Simulation), 솔리드웍스 일렉트리컬 스케메틱(SOLIDWORKS Electrical Schemetic), 드래프트사이트(DraftSight) 등 모든 솔리드웍스 제품군의 업데이트가 포함됐다.  이제 솔리드웍스 사용자들은 데이터, 애플리케이션 및 최신 기술을 통합해 최신 파일로 협업할 수 있으며, 이를 지원하는 다쏘시스템의 클라우드 기반 3D익스피리언스 플랫폼과 솔리드웍스의 원활한 통합을 통한 지속적인 혜택을 받을 수 있다.    ▲ 솔리드웍스 2025의 Real Time Notifications 기능    11월 15일 온라인을 통해 정식 출시되는 솔리드웍스 2025의 주요 기능은 다음과 같다.  솔리드웍스에서 직접 커뮤니티에 참여해 업계 동료들과 협업하고, 모델에서 수행된 모든 작업에 대한 실시간 알림을 받을 수 있다.  AI 기술이 반영된 명령 예측기를 통해 설계자는 특정 메뉴를 찾을 필요 없이 빠르고 효율적으로 설계 작업을 할 수 있다.  대규모 설계 검토 모드(LDR)에서 간섭 탐지가 가능하여, 대형 어셈블리의 검토를 빠르게 진행하여 설계 품질을 빠르게 올릴 수 있다.  설계 데이터의 기본 축 선언 옵션(Z-Up)으로 다른 CAD와의 호환성을 극대화하였다.  어셈블리 구성 요소와 관련한 고급 및 기계식 메이트를 복사할 수 있는 기능을 통해 어셈블리 생성 속도가 빨라진다.  시뮬레이션에서는 스프링 커넥터 기능이 향상되어 스프링의 거동을 더 손쉽게 실제와 같이 표현한다.  연결된 모든 장치에서 언제든지 도면에 다중 승인 스탬프를 찍을 수 있어 시간을 절약할 수 있고, 편리성이 향상됐다.  PDM(데이터 관리 시스템) 저장 속도가 개선되어, 빠른 업무 처리가 가능해졌다.    ▲ 솔리드웍스 2025의 DeFEAture 기능      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

아비바코리아는 9월 3일 서울드래곤시티에서 'AVEVA DAY Korea 2024'를 성황리에 개최했다.  이번 행사에서는 ‘CONNECT YOUR WORLD’라는 주제로 다양한 발표와 토론이 진행되었으며, 글로벌 전문가들이 디지털 트윈, 클라우드 기술 등을 중심으로 최신 혁신 사례를 공유했다. 오전 세션에서는 글로벌 전문가들의 기조 연설이 이어졌다. 특히 디지털 트윈 기술의 발전과 이를 활용한 비즈니스 혁신 사례가 주목받았으며, 클라우드 기반 솔루션이 기업의 디지털 전환을 어떻게 지원할 수 있는지에 대한 심도 있는 논의가 이루어졌다. 아비바코리아의 새로운 수장이 된 김상건 대표의 개회사를 시작으로, AVEVA의 로브 맥그리비가 'CONNECT – 미래로 가는 관문'이라는 주제로 기조연설을 했다. 한화오션디지털 정종열 상무가 조선산업의 DT/DX 추진 전략 및 방향성에 대해, 세계 최대 석유화학 회사인 아람코(ARAMCO)에서 AVEVA를 활용하여 디지털 트윈을 제공함으로써 프로젝트 협업과 효율성 향상시킨 사례 등에 대해 발표했다. 또한 TS 박(AVEVA AI Vision)이 AI 기반 디지털 전환에 대해 발표했다.    또한 GS칼텍스의 강혜리 책임은 에틸렌 실시간 최적화 성공 사례를, S-OIL 박재형 팀장은 Net Zero 시대를 맞이하는 오일 & 가스 회사의 Digital Transformation 전략 및 추진 사례, LG화학 김승현 책임은 석유화학 디지털 트윈 Mother Factory 구축 사례에 대해 소개했다.      오후 세션에서는 AVEVA 솔루션을 활용한 고객들의 성공 사례 발표와 함께, AVEVA 전문가들이 나서 다양한 실무적 접근법과 응용 사례를 공유했다.  삼성중공업 박성연 그룹장은 해양플랜트 AVEVA MARINE 적용사례 및 E3D 마이그레이션 현황, 롯데건설 남동수 팀장이 AVEVA AIM System & Data Handover와 Vendor 3D Model의 E3D Remodeling 사례(FEAt. AVEVA Engage)에 대해 발표했다. 아비바코리아는 이번 행사를 통해 디지털 전환을 가속화하고자 하는 기업들에게 유익한 정보를 제공하고, AVEVA 솔루션의 강점을 다시 한 번 강조했다. 특히, 이번 행사에서 다루어진 내용들은 기업들이 디지털 시대에 발맞춰 경쟁력을 강화하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 자세한 행사 내용은 AVEVA DAY Korea 2024 웹사이트에서 확인할 수 있다.  

복잡한 구조물의 안전성 및 성능 검증   SDC 베리파이어(SDC Verifier)는 구조 해석과 설계를 위한 고급 소프트웨어로, 복잡한 구조물의 안전성과 성능을 검증하는데 필수적인 도구이다. SDC 베리파이어는 엔지니어링 분야에서 구조 해석을 수행하는 전문가들에게 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하여, 설계 과정의 효율성과 품질을 극대화한다.    ■ 권순재 태성에스엔이 MBU-M4팀에서 매니저로 근무하고 있으며, 구조 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   SDC 베리파이어의 기능     자동화된 코드 검증 다양한 국제 표준(Eurocode, AISC, NORSOK 등)을 기반으로 구조물의 안전성과 표준 준수 여부를 자동으로 검증한다.   피로 해석 반복 하중에 대한 구조물의 피로 수명을 예측하고, 피로 손상을 평가하여 구조물의 장기적인 신뢰성을 확인한다.   하중 조합 다양한 하중 조건을 조합하여 가장 불리한 하중 상황을 식별하고, 이에 대한 구조적 안전성을 평가한다.   자동 보고서 생성 클릭 몇 번으로 완전한 엔지니어링 보고서를 생성한다. 보고서에는 상세한 계산 과정과 결과가 포함되어 있어, 검증의 투명성과 신뢰성을 높여준다.   자동 최적화 도구 다양한 설계 변수(예 : 부재 크기, 재료, 형상)를 자동으로 조정하여 최적의 설계 솔루션을 찾는 자동 최적화 도구를 제공한다. 이를 통해 사용자는 반복적인 수작업 없이 최적의 설계를 도출할 수 있다.   통합 환경 FEA(Finite Element Analysis) 소프트웨어와 통합되어 앤시스(Ansys), 피맵(Femap), 심센터(Simcenter) 등의 시뮬레이션 도구와 연동하여 사용 가능하다.   SDC 베리파이어의 장점 시간 절약 자동화된 프로세스를 통해 수작업으로 진행되는 복잡한 계산을 간소화하여, 프로젝트 기간을 단축시킨다.   절감 효과 효율적인 검증 과정을 통해 불필요한 재작업을 줄이고, 설계 단계에서의 오류를 최소화한다.   신뢰성 국제 표준을 기반으로 한 철저한 검증을 통해 구조물의 안전성과 성능을 보장한다.   사용 편의성 직관적인 인터페이스와 상세한 튜토리얼을 제공하여, 초보자도 쉽게 사용할 수 있다.   다양한 프로그램과 연계 SDC 베리파이어 포 앤시스 SDC 베리파이어 포 앤시스(SDC Verifier for Ansys)는 앤시스 환경에서 ACT(Ansys Customization Toolkit)를 통하여 모듈 형태로 작업이 가능하다. 이 모듈은 앤시스의 FEA(유한 요소 해석) 기능을 활용하여 복잡한 구조 해석을 수행하고 검증하는 데에 최적화되어 있다.     주요 기능 자동화된 코드 검증 피로 해석 하중 조합 분석 자동 보고서 생성 앤시스와의 통합 환경 제공     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (5)   아바쿠스(Abaqus)용 추가 기능인 시뮤체인(SimuChain)은 가상 프로세스 체인을 생성하고 구조 시뮬레이션에서 제조 효과를 고려할 수 있도록 해준다. 준정적 하중 조건에서 비선형 재료 모델링을 포함한 불연속 섬유(SMC, LFT, GMT) 및 연속 섬유 강화 복합재에 대한 구조 해석을 지원한다.   ■ 자료 제공 : 씨투이에스코리아, www.c2eskorea.com   시뮤체인의 Abaqus/CAE 애드온을 사용하면 몰드플로우, 시뮤드레이프(SimuDrape), 시뮤필(SimuFill) 등의 공정 시뮬레이션에서 내보낸 데이터의 전처리는 물론 불연속 섬유에 대한 균질화 및 클러스터된 재료 카드와 연속 섬유 강화 복합재를 위한 복합재 레이업 생성이 가능하다. 아바쿠스 파이썬 API를 통해 시뮤체인 백엔드를 호출할 수 있어 자신만의 스크립트 및 모델 자동화를 구현할 수 있다. 메시오 백포트(Meshio Backport)를 통한 데이터 평가와 MpCCI MapLib을 통한 이산화된 데이터 매핑이 포함된다.   시뮤체인의 주요 기능 매핑     시뮤체인은 MpCCI MapLib을 사용하여 메시 간 스칼라, 벡터 및 텐서를 매핑함으로써 복합재 성형 시뮬레이션을 통해 예측된 국부적인 섬유 배향과 같은 제조 효과를 구조 시뮬레이션에 전달될 수 있다.   균질화     압축 및 사출 성형 시뮬레이션을 통해 유동으로 인한 국지적 섬유 배향을 예측할 수 있다. 시뮤체인은 국지적 섬유 방향을 구조 시뮬레이션(FEA) 메시에 매핑 후 효과적인 재료 특성을 균질화 및 클러스터화한다. 이를 위해서는 섬유, 매트릭스 및 복합재의 특성에 대한 정의가 필요하다. 이를 통해 유동으로 인한 불연속 섬유 소재에 대한 열적 및 기계적 특성의 국부 이방성을 고려할 수 있다.    비선형 소재 모델링     복합재 구조물의 가상 설계에는 점탄성, 가소성, 파손 등을 포함한 비선형 소재 모델링이 필요한 경우가 많다. 따라서 필요한 소재 특성화를 포함하여 준정적 하중 조건에서 비선형 소재 모델링을 지원한다.    복합재 레이어     복합재 포밍(forming)은 국부적인 섬유 배향의 변화를 유도함으로 포밍 시뮬레이션인 시뮤드레이프를 통해 레이어별로 적층된 라미네이트의 섬유 방향을 예측할 수 있다. 시뮤체인을 사용하면 국부적 섬유 방향을 구조 시뮬레이션(FEA)의 메시와 복합재 레이업으로 매핑하고, 국부적 이방성을 고려하여 복합재 라미네이트의 기계적 동작을 효율적으로 모델링할 수 있다.   데이터 처리     시뮤체인을 사용하면 사출 성형 CAE 해석 툴(몰드플로우)에서 내보낸 데이터를 중립 파일 형식인 VTK로 변환할 수 있으며, 오픈소스 소프트웨어인 파라뷰(Paraview)에서 시각화하고 파이썬 패키지 메시오(Meshio)를 통해 처리할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.