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1D 시뮬레이션을 위한 카티아 다이몰라
아레스 캐드 2025의 새로운 기능
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크레오 파라메트릭 10.0에서 사용자 정의 피처의 생성 및 활용
제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (12)   이번 호에서는 자주 사용되는 형상을 사용자 정의 피처(UDF)로 생성하고 손쉽게 재사용하는 방법에 대해 알아보자. UDF는 중복되는 형상을 매번 모델링하지 않고 라이브러리의 형태로 생성하여, 설계 시간을 단축하고 편의성을 향상시키기 위해 사용된다.   ■ 박수민 디지테크 기술지원팀의 과장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 이메일 | smpark@digiteki.com 홈페이지 | www.digiteki.com     UDF로 사용할 모델 생성하기 UDF로 만들기 위한 새 부품을 생성한다.     ‘밀어내기’를 이용하여 UDF 형상의 참조로 사용할 아래 부분의 형상을 생성한다.     다음으로는 UDF를 사용자가 원하는 위치에 쉽게 배치하기 위해 좌표계를 기반으로 모델을 생성한다. 먼저 좌표계를 생성한다.     좌표계 생성 시 사전에 생성한 형상의 위 서피스를 선택하고, 거리를 이용하여 배치 조건을 선정한다. 이때 생성하는 좌표계의 참조 조건이 UDF를 생성한 이후 배치할 때 참조하게 되는 조건이 된다.     새롭게 생성한 좌표계를 기준으로 X, Y, Z 방향의 데이텀 평면을 새롭게 생성한다.     모델 트리에 새롭게 좌표계와 데이텀 평면이 생성된 것을 확인한다.     새로 생성한 좌표계와 데이텀 평면을 참조하여 UDF로 생성하고 싶은 형태를 모델링한다. 이때 기본 참조면(SIDE, TOP, FRONT)과 밀어내기1을 참조하지 않아야 한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
박수민 작성일 : 2024-05-02 조회수 : 909
시뮤필의 복합재 수지 해석 기능 소개
시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (2)   시뮤텐스(SIMUTENCE)의 시뮤필(SimuFill)은 성형 프로세스 모델링을 위한 기존 소프트웨어 아키텍처(아바쿠스 및 몰드플로우 플러그인)를 개선하여 고급 압축 및 사출 성형 분석이 가능하다. 시트 몰딩 컴파운드(SMC), 장섬유 강화 열가소성 수지(LFT) 및 유리 매트 열가소성 수지(GMT)의 압축 성형은 단섬유 섬유 복합재에 가장 많이 적용되는 제조 공정 중 하나이다. 그러나 이러한 재료를 성형하면 부분적으로 채워진 캐비티(미충진 영역)가 수반될 수 있어, 섬유 배향의 변화와 같은 흐름에 따른 효과 분석이 필요하다. ■ 자료 제공 : 씨투이에스코리아, www.c2eskorea.com   시뮤필(SimuFill) 제품을 통해 제공되는 몰드플로우 애드온(Moldflow Add-on)은 PVT 거동을 경화도의 함수로 모델링할 수 있으며, 각각 열가소성 수지와 열경화성 수지의 결정화 및 경화 동역학을 예측하는 것이 포함된다.   LFT 스트랜드에 대한 섬유 배향 초기화 유동 길이가 충분히 짧은 경우 초기 섬유 배향은 최종 섬유 배향에 큰 영향을 미친다. LFT 스트랜드(strands)에서 국부적인 섬유 배향은 불균일하며 압출 공정을 통해 결정된다. 시뮤필을 사용하면 분석 방정식을 사용하여 LFT 스트랜드의 로컬 섬유 배향을 초기화할 수 있다.     결정화 및 경화 동역학 시뮤필을 사용하면 열가소성 재료(LFT, GMT)의 결정화 역학과 열경화성 재료(SMC)의 경화 역학을 예측할 수 있다. 이는 결정화/경화도를 초기 조건으로 고려하여 금형 충진 및 부품 변형/스프링을 정확하게 예측할 수 있다. 시뮤필은 아바쿠스(Abaqus)의 후 변형 분석용 추가 기능인 시뮤워프(SimuWarp)에서도 사용되는 몰드플로우용 Nakamura-Ziabicki 모델(결정화 모델)을 제공한다.     PVT 모델링 PVT 거동의 정확한 모델링은 열 신장 및 수축으로 인한 잔류 변형률을 정확하게 예측하는 데에 중요하다. 잔류 변형은 잔류 응력과 변형을 유발한다. 시뮤필은 열가소성 수지와 열경화성 수지 모두에 대한 경화도의 함수로서 PVT 거동을 예측하기 위한 정교한 모델을 제공한다.     프레스 톤수 최적화 프레스 톤수는 제조에 매우 중요하고 자본 투자에 있어 비용을 유발하는 요소이다. 복잡한 재료 거동, 설계 반복 및 처리 전략은 필요한 공정 톤수에 큰 영향을 미친다. 시뮤필을 사용한 성형 시뮬레이션은 공정력을 신뢰할 수 있는 추정을 가능하게 하므로 자본 투자를 줄이는 데에 핵심 역할을 한다.     초기 Charge 성형 대부분의 시뮬레이션 접근 방식은 재료 흐름이 시작되기 전에 복잡한 초기 Charge 구성의 성형을 포착하지 못한다. 시뮤필을 사용하면 복잡한 초기 Charge 구성을 설명하기 위해 재료 성형 및 재료 흐름을 예측하는 순차적 접근 방식이 가능하다. 초기 Charge 구성을 고려하고 최적화하면 완전한 금형 충진과 공정 시간 단축이 보장된다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
씨투이에스코리아 작성일 : 2024-05-02 조회수 : 945
PyMAPDL의 기초부터 활용까지
앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례   파이앤시스(PyAnsys)는 파이썬(Python)을 활용하여 앤시스(Ansys) 제품을 사용할 수 있는 라이브러리를 뜻한다. 파이앤시스는 구조해석과 관련한 PyMAPDL, PyMechanical과 전처리 및 후처리에 대한 PyDPF가 있다. 이와 같은 라이브러리를 이용하면 파이썬 내에 있는 패키지와 함께 다양한 작업이 가능해진다. 이번 호에서는 파이앤시스 중에서도 PyMAPDL에 대한 사용 방법과 활용 예시를 소개하고자 한다.   ■ 노은솔 태성에스엔이 구조 3팀 매니저로 구조해석 및 자동화 프로그램에 대한 기술 지원을 담당하고 있다. 이메일 | esnoh@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   앤시스에서 구조, 열, 음향 등 다양한 해석에 사용되는 유한요소 솔버 중 하나인 Mechanical APDL은 명령어를 기반으로 구동된다. 복잡한 연산이나 매개변수 설정 및 자동화 기능이 가능하기 때문에 여전히 많이 사용되고 있다. 하지만 앤시스 워크벤치(Ansys Workbench)의 제한적인 기능을 활용할 경우, 추가적으로 APDL 명령어를 사용해야 한다. 말하자면 APDL 명령어로 여러 기능을 구현할 수 있지만, 넓은 범위에서 적용하기에는 한계가 있는 것이다. 예로 머신러닝이나 딥러닝과 관련한 라이브러리인 텐서플로(TensorFlow)나 케라스(Keras) 등은 APDL 명령어 내에서는 사용할 수 없으며, 파이썬과 APDL 연동에도 한계가 있다.  이 때 PyMAPDL 라이브러리를 사용하면 파이썬 내에서 APDL을 사용하기 때문에 활용도가 넓어진다. 이번 호에서는 PyMAPDL의 사용 방법과 활용 예시를 다뤄보고자 한다.    PyMAPDL 사용 방법 PyMAPDL은 파이썬에서 사용될 때 gRPC(Google Remote Procedure Call)를 기반으로 파이썬 명령어를 APDL 명령어로 변환하여 MAPDL 인스턴스(Instance)에 전송하고, 결과를 파이썬으로 다시 반환한다. 이러한 작업 과정 때문에 파이썬과 MAPDL 간 원활한 데이터 통신이 가능해지며, 다수의 MAPDL 인스턴스를 생성하여 다른 명령으로 동시 작업 또한 가능하다.   그림 1. PyMAPDL gRPC   먼저 PyMAPDL을 사용하기 위해서 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)이 설치되어 있어야 하며, 관련 라이선스를 보유하고 있어야 한다. 현재 파이앤시스 홈페이지에 따르면 파이썬 3.8 이상 버전을 지원하고 있으며, gRPC 기반으로 사용하기 위해서 앤시스 2021 R1 이상을 권장한다. 파이썬과 앤시스 모두 설치되어 있는 환경이라면 추가적으로 PyMAPDL 라이브러리를 설치해야 한다. 터미널 창에 ‘pip install ansys-mapdl-core’ 한 줄의 입력으로 쉽게 설치되며, 버전을 따로 지정하지 않을 경우 최신 버전으로 설치된다. PyMAPDL은 <그림 2>와 같이 ‘launch_mapdl’ 함수를 호출하여 사용한다. 이는 Mechanical APDL Product Launcher를 실행하는 것과 유사하다. 해당 함수를 활용할 때 입력 가능한 주요 인자들을 입력하여 작업 폴더 위치나 파일 이름, 계산 방식 및 라이선스 등을 지정할 수 있다.    그림 2. PyMAPDL 실행 명령어   기존에 APDL에서 육면체 형상을 모델링하여 요소를 생성하는 과정은 <그림 3>과 같이 작성되고, 동일한 작업을 PyMAPDL로는 <그림 4>와 같이 구성할 수 있다. 작성된 APDL과 PyMAPDL 명령어를 비교하면 형태가 매우 유사한 것을 볼 수 있다. 이 때 PyMAPDL은 파이썬에서 두 가지 방식으로 사용된다. 첫 번째는 ‘run’ 명령어를 활용하여 APDL 명령어를 스트링(string)으로 입력해 직접 실행하는 방법이며, 두 번째는 파이썬 명령어로 변환해서 처리하는 방법이다.   그림 3. MAPDL 모델링 및 요소 생성 예시   그림 4. PyMAPDL 모델링 및 요소 생성 예시     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
노은솔 작성일 : 2024-05-02 조회수 : 950
1D 시뮬레이션을 위한 카티아 다이몰라
산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (1)   이번 호부터 산업 분야에서 버추얼 트윈(virtual twin)을 구축하고 활용하기 위한 다쏘시스템의 솔루션을 살펴본다. 첫 번째로 소개하는 다이몰라(CATIA Dymola)는 모델 기반 시스템 설계와 시뮬레이션을 위한 툴이다. 다이몰라는 다양한 산업 분야에서 사용되며, 기계, 전기, 열, 유체, 제어 시스템 등 다양한 시스템의 거동(behavior)을 모델링 및 시뮬레이션할 수 있다. 다이몰라를 알기 위해서는 우선 모델리카(Modelica)에 대해 알아야 한다.   ■ 안치우 다쏘시스템코리아의 카티아 인더스트리 프로세스 컨설턴트로 CATIA Dymola를 활용한 1D 시뮬레이션을 담당하고 있다. 관심 분야는 Modelica, FMI, 1D~3D 코시뮬레이션, SysML 기반의 Modelica 모델 개발이며 LG전자, 삼성전자, SK하이닉스 등 다수의 프로젝트 및 제안을 수행하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   1D 시뮬레이션이란 시간의 흐름에 따라 지배 방정식을 1차원으로 한정지어 계산하는 방법을 의미한다. 예를 들어, 스프링-댐퍼 시스템에서 길이 방향인 하나의 차원에서 수학적 모델링을 통해 빠른 시간 내에 결과를 도출해 검토할 수 있다. 장점으로는 모델 구성 및 검토의 시간이 빠르고, 표현의 제약이 적으며, 시스템간 상호 작용을 효율적으로 검토 가능하다. 단점으로는 시스템의 기능을 수식화하기 위해 도메인(domain)에 대한 높은 이해도가 필요하고, 인풋(input) 정보의 품질에 따라 아웃풋(output)이 민감하게 반응한다.   모델리카는 시스템 모델링을 위한 언어이다. 모델리카(Modelica)는 1996년 모델리카 어소시에이션(Modelica Association)에 의해 개발된 시스템 모델링을 위한 언어이다. 무료로 사용할 수 있고, 여러 개발자 및 전문가에 의해 개발되고 있다. 모델리카는 시스템 모델링을 지원하며, 다쏘시스템에서는 시스템 모델링의 원활한 시뮬레이션을 위한 솔버 알고리즘을 개발하고 있다. 다이몰라에는 모델 시뮬레이션을 위한 다양한 솔버가 내장되어 있다. 사용자는 문제 해결을 위한 미분방정식에 대한 표현을 모델리카 문법에 맞게 표현함으로써 시뮬레이션을 위한 모델링은 끝났다고 볼 수 있으며, 이러한 이유 때문에 모델리카는 C, C++, 포트란(Fortran) 등 타 언어에 비해 코드량이 적다는 것을 알 수 있다. 모델리카의 모델링 방법에는 텍스트 타입으로 방정식을 정의할 수 있고, 또한 유저에게 친근한 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 활용한 객체 모델링 기반으로 모델을 구성할 수 있다.    모델리카는 비인과적/인과적 해석을 모두 지원한다. 인과적(causal) 모델링과 비인과적(acausal) 모델링은 둘 다 시스템이나 현상을 설명하고 예측하기 위한 방법론이다.   그림 1   비인과적 모델링은 원인과 결과 간의 인과 관계를 명확히 구분하지 않고 시스템의 구성요소 간의 관계를 모델링하는 방법이다. 이 방법은 일반적으로 동적 시스템의 거동을 설명하거나 예측할 때 사용하며, 시스템의 구성 요소와 그들 간의 관계를 수학적 방정식으로 표현하여 시스템의 동작을 설명한다. 각 요소가 다른 요소에 의해 어떻게 영향을 받는지를 보다 전체적으로 이해하는 데에 도움이 된다. 인과적 모델링은 원인과 결과 간의 인과관계를 중심으로 모델을 구성한다. 이 모델링 기법은 일반적으로 인과관계를 고려하여 시스템의 동작을 설명하고 예측한다. 예를 들면 A가 B에 어떻게 영향을 주는지, 또는 어떤 요인이 결과에 어떻게 기여하는지를 분석한다. 주로 원인과 결과 간의 관계를 나타내는 도표나 그래프를 사용해 시각화하며, 시간의 흐름을 고려하여 이전 사건이 이후 사건에 어떻게 영향을 미치는지를 이해한다.  비인과적 모델링은 물리적 시스템의 동작을 설명하는데 유용하다. 예를 들어, 열 전달, 유체 흐름, 전기 회로 등과 같은 시스템에서 원인과 결과 간의 명확한 인과 관계를 파악하기 어려운 경우가 있다. 이러한 시스템은 에너지, 질량 또는 정보의 흐름을 모델링하여 설명할 수 있다.    모델리카는 해석 솔버에 대한 개발이 필요 없다. 실제 모델링 후 유저는 소스코드를 볼 수 있고, 해석 결과를 확인 할 수 있다. 그렇지만 솔버에 대한 구현 방식은 확인할 수 없다. 다이몰라에 솔버가 내장되어 있어 유저는 미분방정식에 대한 표현을 모델리카 문법에 맞게 표현하면, 유저가 모델링한 시스템에 대한 해석 결과를 확인할 수 있다. 이러한 이유로 인해 모델리카의 코드량은 타 언어에 비해 적다. 솔버가 해석 결과를 보여주기 위해 <그림 2>를 참조하면, 모델리카 file(*.mo)를 C 언어로 변환하고 참조할 라이브러리와 함께 컴파일을 수행하기 때문에 유저는 이 과정을 인식하지 못하는 경우가 많다.   그림 2     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
안치우 작성일 : 2024-05-02 조회수 : 1474
미래 자동차 설계를 위한 DNS, LES, RANS 시뮬레이션
성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (9)   이번 호에서는 다양한 유형의 난류 모델과 사용 시기, 그리고 복잡한 형상을 위한 고충실도 난류 모델링에 있어 케이던스의 밀레니엄 M1 CFD 슈퍼컴퓨터가 어떻게 혁신을 가져오는지에 대해 소개한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   자동차 산업은 거의 매일 새로운 혁신과 개발이 등장하며 끊임없이 발전하고 있다. 자동차 업계는 전기 구동 차량과 대량 생산이 증가하는 추세에 발맞춰, 보다 지속 가능한 미래를 만들기 위해 노력하고 있다. 2022년 전 세계 자동차 생산량은 5.7% 증가하여 8540만 대를 생산할 것으로 예상된다. 그러나 업계는 여러 디자인 또는 새로운 헤드라이트, 스플리터, 사이드 스커트 추가와 같은 아주 작은 디자인 변경에 대해서도 풍동 테스트 또는 프로토타입 테스트를 수용하면서 연비 기준을 충족해야 하는 과제에 직면해 있다. 그 결과, 항력 계수 등 관심 있는 유동장 정보와 성능 관련 수치를 예측하여 필요한 실험 횟수를 크게 줄일 수 있는 시뮬레이션 기반 접근 방식이 점점 더 인기를 얻고 있다. 유체 흐름의 난류를 이해하고 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션을 통해 동일한 난류를 재현하려면 다양한 난류 모델을 사용해야 한다. 자동차 애플리케이션과 리소스 가용성에 따라 적합한 난류 모델을 선택하면 설계 주기를 단축하는 데 도움이 될 수 있다.      유체의 난류 모델링 난류는 압력과 속도의 혼란스러운 변화를 특징으로 하는 불규칙한 흐름을 일컫는 용어이다. 우리는 일상 생활에서 난류를 경험하며 공기 역학, 연소, 혼합, 열 전달 등과 같은 다양한 엔지니어링 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 하지만 유체 역학을 지배하는 나비에-스토크스 방정식은 매우 비선형적인 편미분 방정식이며 난류에 대한 이론적 해법은 존재하지 않는다. 난류는 광범위한 공간적, 시간적 규모를 포함하기 때문에 모델링과 시뮬레이션이 어려울 수 있다. 일반적으로 큰 와류는 난기류에 의해 생성된 에너지의 대부분을 전달하고 작은 와류는 이 에너지를 열로 발산한다. 이 현상을 ‘에너지 캐스케이드’라고 한다. 수년에 걸쳐 다양한 난기류 모델링 접근법이 개발되었으며, 가장 일반적인 세 가지 접근법을 간략히 설명하면 다음과 같다.   직접 수치 시뮬레이션(DNS) DNS에서는 모델이나 근사치 없이 미세한 그리드와 매우 작은 시간 단계를 사용하여 모든 규모에서 난기류를 해결한다. DNS의 계산 비용은 엄청나게 높지만 결과는 가장 정확하다. DNS 시뮬레이션은 난류장에 대한 포괄적인 정보를 제공하기 위한 ‘수치 실험’으로 사용된다.   대규모 와류 시뮬레이션(LES) 이름에서 알 수 있듯이 이 난류 모델링 기법은 큰 소용돌이를 해결하고 보편적인 특성을 가진 작은 소용돌이를 모델링한다. LES 시뮬레이션은 최소 길이 스케일을 건너뛰어 계산 비용을 줄이면서도, 시간에 따라 변화하는 난기류의 변동 요소를 자세히 보여준다.   레이놀즈-평균 나비에-스토크스 모델(RANS) RANS 방정식은 나비에-스토크스 방정식의 시간 평균을 취하여 도출되었다. 난기류 효과는 미지의 레이놀즈 응력 항을 추가로 모델링하여 시뮬레이션한다. RANS 시뮬레이션은 평균 흐름을 해결하고 난류 변동을 평균화하므로 다른 두 가지 접근 방식보다 훨씬 비용 효율적이다.   올바른 선택 - DNS, LES 또는 RANS 올바른 난류 모델을 선택하는 것은 모든 시뮬레이션의 중요한 측면이며, 이는 주로 시뮬레이션의 목적, 흐름의 레이놀즈 수, 기하학적 구조 및 사용 가능한 계산 리소스에 따라 달라진다. 학술 연구의 경우 DNS 시뮬레이션은 난류의 근본적인 메커니즘과 구조를 이해하는데 가장 적합한 결과를 제공한다. DNS는 레이놀즈 수가 낮은 경우에 적합하지만, 막대한 시간과 리소스가 필요하기 때문에 대부분의 산업 분야에서는 실용적인 선택이 아니다. 반면에 LES는 일반적으로 레이놀즈 수가 높은 복잡한 형상을 포함하는 산업용 사례를 처리하는데 적합한 옵션이다. LES가 생성하는 고충실도 결과물은 경쟁이 치열한 자동차 시장에서 중요한 한 차원 높은 성능 개선이 가능한 설계를 가능하게 한다. RANS 시뮬레이션은 LES에 비해 근사치의 범위가 넓기 때문에 정확도가 떨어진다. 그러나 정확도와 계산 비용 간의 균형으로 인해 RANS는 계산 리소스와 시뮬레이션 시간이 제한된 업계 사용자에게 일반적인 솔루션이다. 이 방법은 또한 짧은 시간 내에 여러 사례를 분석해야 할 때 널리 사용된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
나인플러스IT 작성일 : 2024-05-02 조회수 : 919
매스캐드 프라임 9.0 사용하기 Ⅰ
제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (11)   PTC 매스캐드 프라임(PTC Mathcad Prime)은 엔지니어링 계산을 수행하고 분석 및 공유하는 엔지니어링 수학 소프트웨어이다. 매스캐드 프라임은 수학적인 표기법, 강력한 호환 기능 그리고 개방적인 구조로 사용하기 쉽고, 엔지니어의 극단적인 설계와 공학 프로세스에 최적화하게끔 구성되어 있다.  이번 호에서는 매스캐드 프라임 9.0에 대해 예제를 통해 배워보자.   ■ 김주현 디지테크 기술지원팀의 차장으로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 이메일 | sskim@digiteki.com 홈페이지 | www.digiteki.com   매스캐드 프라임의 UI 매스캐드 프라임은 다음과 같이 리본 UI(사용자 인터페이스)를 구성하고 있다.   수학 사용자가 직접 수학 계산에 필요한 입력 값과 연산자 입력/활용할 수 있다.     입력/출력 작업 시트나 엑셀 같은 문서의 가져오기/내보내기 기능을 할 수 있다.      함수 복잡한 수학 함수 미적분 방정식, 벡터/행렬 함수 기능을 사용할 수 있다.       행렬/표 행렬, 표 테이블, 벡터의 생성과 편집을 할 수 있다.     도표 계산 결과에 대한 도표를 생성할 수 있다.     계산 서식 지정 계산 값 서식에 대한 폰트, 소수점 자리 수 등을 편집할 수 있다.     텍스트 서식 지정 사용자가 입력한 텍스트에 대한 폰트, 배치 등을 편집할 수 있다.     계산 계산 서식 틀이나 내용에 대한 에러 처리 방법을 확인할 수 있다.     문서 텍스트 입력 창, 프레임 표시, 머리글/바닥글 등 작업 시트 상의 전체 양식을 편집할 수 있다.     리소스 매스캐드에 대한 자습서 및 도움말 등을 이용할 수 있다.     방정식 입력 및 계산 그럼 지금부터 예제를 통해 매스캐드에서 기본적인 방정식(수학식)을 입력해보자. 새로운 빈 워크시트에서 마우스를 클릭하면 파란색 십자선이 표시된다. 이 십자선은 계산 영역이나 텍스트 영역을 표시해주는 것으로, 격자선을 클릭하거나 화살표 키를 누르면 위치가 변경된다. 예제를 통해 다음의 식을 삽입해보자.     먼저 빈 공간에 ‘19’를 입력한다. 입력한 숫자에 그림과 같이 박스가 생성되는 것을 볼 수 있다. 이 박스가 계산 영역이 된다. 다른 곳을 클릭한 후에도 다시 ‘19’를 클릭하면 계산 영역이 활성화된다.     ‘19+5’를 입력한 후 연산자 아이콘을 클릭하여 거듭제곱을 사용해보자. 연산자를 활성화하여 거듭제곱근을 클릭한다. 괄호 안의 값은 단축키이므로 자주 사용하는 기호는 단축키를 확인해둘 수 있다.        ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
김주현 작성일 : 2024-04-01 조회수 : 2190
복합소재 공정 전반의 가상 프로세스 체인
시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (1)   2019년 독일 KIT(카를스루에 공과대학교) 박사 출신의 졸업생 3명이 시뮤텐스(SIMUTENCE)라는 가상 복합재 해석 솔루션 회사를 설립하였다. 시뮤텐스는 상용 FEA(유한요소해석) 툴에 연결되는 맞춤형 시뮬레이션 방법을 포함한 설계 및 엔지니어링 서비스를 자동차, 항공우주 산업 뿐만 아니라 스포츠 용품/레크리에이션 분야까지 광범위하게 제공하고 있다. 이번 호부터 3회에 걸쳐 시뮤텐스 시뮬레이션 소프트웨어의 상세 기능, 모듈, 사례 등에 대해 소개한다.   ■ 자료 제공 : 씨투이에스코리아, www.c2eskorea.com   가상 프로세스 체인 시뮤텐스는 엔지니어링 컨설팅 및 시뮬레이션 작업을 제공하고, 아바쿠스(Abaqus) FEA 툴 등 맞춤형 플러그인을 개발 및 공급하며 금속 설계를 복합재로 변환하는 방법, 재료 및 프로세스 기술을 선택 및 최적화하는 방법을 포함한 통합 패키지를 개발 및 공급한다. 지난 2023년 3월에는 한국 및 아시아 지역의 독점 공급, 판매 및 교육, 기술지원 파트너로 씨투이에스코리아를 선정해, 국내 고객을 대상으로 솔루션을 제공하고 있다. 시뮤텐스는 다양한 열경화성 및 열가소성 복합재는 물론 하이브리드 금속/복합재 구조까지 시뮬레이션 기술을 지원하고 있다. 그리고 까다로운 엔지니어링 문제로 어려움을 겪고 있는 고객을 위해 FEA 구조 해석 시뮬레이션 소프트웨어인 아바쿠스 및 사출.압축.오버몰딩 성형 해석 시뮬레이션 소프트웨어인 몰드플로우(Moldflow)와 같은 프로세스 시뮬레이션 코드를 사용한다. 이러한 표준 도구가 적합하지 않거나 고객이 다른 유형의 엔지니어링 솔루션을 필요로 하는 경우, 특정 요구 사항을 충족하는 맞춤형 도구도 개발 가능하다. 시뮤텐스의 임무는 복합재 부품 설계자와 제조업체가 가상 프로세스 체인을 통해 경량 부품과 공정을 개발하고 최적화하도록 돕는 것이다. 따라서, 각 기업 및 현장에서 사용하는 맞춤형 가상 프로토타이핑 시뮬레이션 툴의 정확성과 신뢰성 때문에 물리적 테스트를 여러 번 반복하는 불편함과 비용과 시간과 인력을 줄일 수 있다.     일반적으로 초기 제품 개발 단계는 엔지니어링 목표를 정의한 다음, 모든 기능적 요구 사항을 충족하는 재료별 설계를 개발하는 것부터 시작한다. 다음으로 공정 시뮬레이션을 적용하여 제조 가능성을 확인하고, 적합한 가공 매개변수를 선택하고, 기존 제조 효과(예 : 성형 또는 충진으로 인한 섬유 배향)와 결함(예 : 주름, 드라이 스팟(dry spot), 충진 문제 등)을 예측한다. 프로세스 및 구조 시뮬레이션을 위한 고급 모델링 기술과 제조 효과를 후속 시뮬레이션 단계로 지속적으로 이전할 수 있도록 구축한 인터페이스는 상용 소프트웨어 아키텍처의 모델링 기능을 향상시킬 수 있다. 치수 정확도는 복합재 설계에서 중요한 문제가 될 수 있으므로, 변형 및 열역학적 분석(경화/결정화 동역학 포함)을 적용하여 치수 변화를 예측하고 잔류 응력을 평가한다. 마지막 단계는 설계가 하중 요구 사항을 충족하는지 확인하고 강성을 결정하며 파손 시점 및 시작 및 초기 파손 모드 분석을 제공하기 위해 구조 해석을 수행하는 것이다.   공정 시뮬레이션 전문성 섬유 강화 복합재의 구조적 거동은 제조 효과에 의해 뚜렷이 영향을 받으므로, 가상 프로세스 체인을 적용함으로써 구조적 성능에 대한 제조 효과를 고려할 수 있다. 이러한 가상 설계 루프는 정확성과 신뢰성으로 인해 여러 차례의 설계 및 물리적 부품 테스트를 제거하여 개발 시간과 리소스를 줄이는데 도움이 된다. 우리는 중립적인 교환 형식으로 운영하기 때문에 고객이 현재 사용하고 있는 다양한 소프트웨어 패키지에 연결할 수 있다. 시뮤텐스는 열성형(thermoforming) 시뮬레이션, 압축 성형 시트(SMC)의 충전 시뮬레이션, 매핑 및 균질화를 위한 인터페이스용 플러그인 기능을 아바쿠스 FEA 제품군에서 사용할 수 있도록 추가하였다. 복합재 시뮬레이션에 대한 전문 지식과 KIT의 스핀오프라는 배경을 통해 최첨단 시뮬레이션 방법을 지원할 수 있다는 점을 내세운다.     SimuFill 시뮤필(SimuFill)은 성형 프로세스 모델링을 위한 기존 소프트웨어 아키텍처(아바쿠스 및 몰드플로우 플러그인)를 개선하여 고급 압축 및 사출 성형 분석이 가능하다. 시뮤필을 통해 제공되는 몰드플로우 추가 기능으로 pvT 거동을 경화도의 함수로 모델링할 수 있으며, 사출 및 압축 성형용 열가소성 및 열경화성 수지에 대한 결정화 및 경화 역학을 각각 예측하는 것이 포함된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
씨투이에스코리아 작성일 : 2024-04-01 조회수 : 2109
전기자동차용 헤어핀 모터 코일의 DfAM 및 금속 적층제조 프로세스
앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례   최근 전기자동차의 수요가 증가함에 따라 전기자동차의 성능을 보다 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 모터 분야에서 헤어핀(hairpin) 코일의 적용으로 성능이 향상됨을 확인하였으며, 이미 여러 양산형 모델에도 적용되어 실사용 중에 있다. 그러나 헤어핀 코일은 복잡한 제조 공정 및 제작 기술이 필요하다는 단점이 있다. 이렇게 기존 생산 공정에서 발생할 수 있는 문제점을 해결하고 추가적인 성능 향상을 도출하기 위해 금속 3D 프린팅 기술을 적용하여 모터 코일을 제조하는 방법이 연구되고 있다.  이번 호에서는 앤시스에서 제공되는 맥스웰(Maxwell)과 앤시스 애디티브(Ansys Additive)를 활용한 시뮬레이션을 기반으로 헤어핀 코일의 DfAM(Design for Additive Manufacturing) 및 적층공정 해석을 수행하며 전체 제작 프로세스를 제시하고자 한다.    ■ 김선명 원에이엠 DfAM팀의 연구원으로, 적층제조 특화 설계를 담당하고 있다. 이메일 | smkim@oneam.co.kr 홈페이지 | www.oneam.co.kr   전기자동차용 헤어핀 모터 코일 헤어핀 코일이란 <그림 1>과 같이 헤어핀의 형상처럼 직사각형 단면의 도선을 구부려서 제작되는 모터 코일이다. 기존의 원형 도선의 권선 형태로부터 성능 개선을 위해 개발되었으며, 성능 향상이 입증되어 이미 상용 전기차량에 적용되어 실사용 중에 있다. 이러한 직사각형 단면의 헤어핀 코일을 사용하는 이유는 기존 원형 코일 대비 높은 점적률(fill-factor)을 갖기 때문이다. 점적률이란 <식 1>과 같이 모터고정자의 슬롯 면적 대비 구리 도선이 차지하는 면적의 비로 계산이 된다. 점적률이 높아지면 <그림 2>와 같이 도선 간 빈 공간 영역이 작아진다. 따라서 상대적으로 권선 저항이 낮아지게 되고 도선간 접촉 면적이 증가함에 따라 열전달 계수가 높아져, 방열 효과도 증가하는 효과가 있다. 이러한 헤어핀 코일의 적용으로 원형도선 대비 모터의 성능을 향상시킬 수 있다.   식 1   그림 1. 헤어핀 코일   그림 2. 원형 도선과 헤어핀 코일의 비교(출처 : MG Motor article : Why 1% efficiency improvement means so much, Hairpin Technology : Hubiz)   헤어핀 코일은 <그림 3>과 같은 공정을 통해 조립된다. 제일 먼저, 원재료인 사각형 단면의 코일을 헤어핀 형태로 성형한 후 모터 고정자의 슬롯에 조립한다. 그 다음 같은 상끼리 연결될 수 있도록 트위스팅(twisting) 공정을 거친 후, 서로 접촉하는 도선끼리 용접하는 과정을 거쳐 완성된다. 추가로 도선에 용접될 부분의 절연재를 제거하는 등의 공정이 필요하다. 이처럼 헤어핀 코일 모터는 복잡한 제작 절차와 제작 공정이 필요하며, 특히 고난도의 용접 기술이 요구된다. 무엇보다 제조 공정 중 제품에 문제가 발생한다면 문제가 되는 부분만 처리가 불가능하기 때문에, 제작 공정이 처음부터 수행되어야 한다.   그림 3. 헤어핀 코일의 조립 공정(출처 : Maximising E-Machine Efficiency with Hairpin Windings, by Shaoshen Xue-Motor Design Limited)   이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 금속 3D 프린터를 사용한 모터 코일의 금속 적층제조에 대한 연구가 진행되고 있다. 금속 적층제조는 다음과 같은 장점이 있다. 제작 공정 간소화 : 헤어핀 코일의 3D 프린팅 공정 적용 시 3D 프린팅 장비만 있다면 기존의 복잡한 제작 공정이 필요 없으므로, 제작 공정을 보다 간소화시킬 수 있다. 일체화 : 개별 파트로 나누어진 헤어핀 코일을 일체화하여 하나의 부품으로 제작이 가능하기 때문에, 용접을 최소화한 공정이 가능하여 제작 중 파트 불량률을 최소화할 수 있다.  설계 자유도 향상 : 헤어핀 코일 형상의 제약이 없으므로 형상 구현의 자유도가 높기 때문에, 성능 향상을 위한 설계가 용이하다.  금속 적층제조를 고려한 헤어핀 코일의 설계를 위해서 시뮬레이션을 기반으로 전자기 성능 분석, 열 특성 분석, 적층 공정 해석의 전체 설계 및 제작 프로세스를 진행한다. 이 글에서는 앤시스 맥스웰과 앤시스 애디티브를 활용한 시뮬레이션을 기반으로 헤어핀 코일의 DfAM 및 적층공정 해석을 수행하며, 전체 제작 프로세스를 제시하고자 한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
김선명 작성일 : 2024-04-01 조회수 : 2233
CFD 시스템 설계 및 분석 가속화를 위한 밀레니엄 M1
성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (8)   전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션은 긴 설계 주기를 단축하고 비용이 많이 드는 실험 횟수를 줄이기 위해 널리 사용되어 왔다. 하지만 기존 CFD 솔버 기술과 컴퓨팅 리소스의 정확도와 속도 제한으로 인해 CFD 분석의 잠재력이 제한되었다. 이러한 문제로 인해 일반적으로 CFD 사용자는 효율적인 가상 엔지니어링을 수행하지 못했다. 턴키 CFD 솔루션인 케이던스 밀레니엄 M1(Millennium M1) CFD 슈퍼컴퓨터는 대형 와류 시뮬레이션(LES)을 위한 케이던스 피델리티(Fidelity) LES 솔버와 같은 그래픽 처리 장치(GPU) 상주 CFD 솔버와 확장 가능한 고성능 컴퓨팅(HPC) 하드웨어의 조합으로 이러한 장애물을 극복하여 전례 없는 성능을 발휘한다. 고품질 합성 데이터의 신속한 생성을 통해 제너레이티브 AI(generative AI)는 정확도 저하 없이 최적의 시스템 설계 솔루션을 빠르게 식별할 수 있다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   밀레니엄 M1은 처리 시간을 며칠에서 몇 시간으로 단축하여 항공우주, 자동차, 발전 및 터보 기계 애플리케이션에서 LES의 실제 적용 범위를 확장한다.   그림 1. 케이던스 밀레니엄 M1 CFD 슈퍼컴퓨터   밀레니엄 M1의 주요 효과 밀레니엄 M1은 설계 시간 및 컴퓨팅 리소스 절약 효과를 가져다줄 수 있다.   GPU 가속  고성능의 GPU 상주 CFD 솔버가 최저 전력 소비로 빠른 시간 내에 결과를 제공한다.   턴키 솔루션 바로 사용할 수 있는 단일 CFD 슈퍼컴퓨팅 솔루션을 위해 피델리티 CFD 소프트웨어와 HPC 하드웨어를 결합한다.   최적화된 성능 확장 가능한 HPC 아키텍처와 최신 GPU 상주 솔버가 최적의 시스템 성능을 위해 튜닝되었다.   뛰어난 확장성  빠른 처리 시간을 위해 애플리케이션에 따라 스택형 컴퓨팅 노드를 확장할 수 있다.   표 1. 밀레니엄 M1은 자동차, 항공우주 및 터보 기계 애플리케이션을 위한 당일 시뮬레이션 처리 시간을 제공한다.   밀레니엄 M1의 특징 밀레니엄 M1은 CFD 슈퍼컴퓨팅을 위한 통합 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼이다.   GPU 가속 GPU 가속화는 항공우주, 자동차, 터보 기계 및 기타 여러 산업에 막대한 영향을 미치며 고충실도 CFD를 혁신하고 있다. CFD에 GPU 컴퓨팅을 활용하면 엔지니어링 효율성을 높일 수 있다. 주어진 컴퓨팅 투자에 대해 피델리티 LES 솔버는 CPU 대비 최대 10배의 처리량 증가를 제공한다. 고정된 시뮬레이션 처리량의 경우, CPU 컴퓨팅 대비 GPU 컴퓨팅의 에너지 요구량 감소는 약 17배이다.   그림 2. 합동 타격 미사일(JSM) 기체용 밀레니엄 M1의 피델리티 LES 확장성 확장성 밀레니엄 M1은 외부 공기역학 및 항공 음향에서 연소 및 다중 물리학에 이르기까지 애플리케이션 전반에 걸쳐 거의 선형에 가까운 확장을 제공한다. 이 제품은 두 개의 GPU 노드에서 14시간 이내에 착륙 구성의 실제 항공기를 정확하게 시뮬레이션하는 등, 빠른 시간 내에 결과를 얻을 수 있는 대규모 LES 시뮬레이션을 지원한다.   고충실도 LES 밀레니엄 M1의 피델리티 LES 솔버는 고급 수치 방법과 모델을 결합하여 GPU 가속을 통해 비용 효율적이고 높은 처리량의 시뮬레이션을 제공한다. 고유한 솔버 이산화가 최신 서브 그리드 스케일 및 벽 모델링과 결합되어 그리드 해상도에 높은 견고성을 제공하는 LES 기능을 제공한다.   그림 3. 다양한 메시 크기에 대한 샌디아 플레임 D 실험과 Fidelity CharLES 결과 비교     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
나인플러스IT 작성일 : 2024-04-01 조회수 : 2137
크레오 파라메트릭 10.0의 시뮬레이션 기반 설계
제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (10)   이번 호에서는 최신 앤시스(Ansys) 기술이 적용된 크레오 파라메트릭 10.0(Creo Parametric 10.0)의 시뮬레이션 기반 설계에 대하여 알아보자.   ■ 김성철 디지테크 기술지원팀의 이사로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 이메일 | sckim@digiteki.com 홈페이지 | www.digiteki.com   크레오 파라메트릭 10.0은 설계 엔지니어가 좀 더 편리하게 활용할 수 있는 PTC와 앤시스의 최신 표준 시뮬레이션 기능이 포함되어 있다. 설계자는 시뮬레이션에 대한 전문가 수준의 지식이 없어도 친숙한 크레오 사용자 환경에서 실시간 시뮬레이션(CSL) 기능을 사용하여 제품 설계 초기에 시뮬레이션 기반 설계로 다양한 설계안을 빠르게 검토할 수 있다. 이후에는 세부 설계에서 앤시스 시뮬레이션(CAS)으로 좀 더 정확도 높은 시뮬레이션을 수행하여 설계의 문제 영역을 빠르게 분석하고 파악할 수 있다.   크레오 시뮬레이션 기능으로 제품 개발 초기에 시뮬레이션 기반 설계 크레오 파라메트릭 10.0에서 전기 모터 모델을 예로 초기 개념 설계 단계에서 실시간 시뮬레이션을 수행하여 다양한 설계를 빠르게 분석하고 최적의 설계안을 검토해 보자.     전기 모터의 하우징 모델에서 방열 조건을 개선하기 위해 몇 가지 유형의 아이디어가 모델에 적용되었다. 어떤 유형의 코일 설계가 가장 최적인지 실시간 시뮬레이션을 이용하여 빠르게 분석해 보자.   크레오 시뮬레이션 라이브(CSL)로 유체 시뮬레이션 검토 분석 모델을 열고 메뉴의 ‘라이브 시뮬레이션(Live Simulation)’에서 ‘유체 시뮬레이션 검토(Fluid Simulation Study)’를 선택한다.     유체 시뮬레이션을 위해 ‘유체 도메인(Fluid Domain)’에서 다양한 방법으로 내부/외부 유체 도메인을 빠르게 생성하거나 추출할 수 있다. ‘내부 볼륨(Internal Volume)’을 선택하여 하우징 내부의 코일 삽입 공간을 빠르게 추출한다.     유로의 입구와 배출구의 경계 서피스를 선택하면 닫힌 볼륨 영역을 자동 인식하여 빠르게 내부 볼륨을 추출하고 유체 도메인을 생성할 수 있다.     시뮬레이션 트리에서 생성된 유체 도메인을 확인하고 ‘재료 편집(Edit Materials)’에서 재료를 ‘WATER’로 지정한다.     ‘경계 조건(Boundary Conditions)’에서 ‘배출구 압력(Outlet Pressure)’을 선택하고, 추출된 유체 도메인에서 서피스를 지정한 후 배출구 압력 강도와 단위를 지정해 준다.     ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
김성철 작성일 : 2024-03-05 조회수 : 3679
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