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통합검색 "기계공학"에 대한 통합 검색 내용이 105개 있습니다
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아바쿠스의 Contact Wear 기능을 활용한 마모 해석과 응용
산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (5)   최근 다쏘시스템의 구조해석 소프트웨어인 아바쿠스(Abaqus)는 마모 현상을 보다 정밀하게 모델링하고 예측할 수 있도록 Contact Wear 기능을 도입하였다. 접촉해석에 Archard 마모 모델을 통합하여, 반복 접촉에 따른 재료 손실을 계산할 수 있는 환경을 제공한다. 이번 호에서는 아바쿠스의 Contact Wear 기능을 활용하여 반복 접촉과 마모가 주요 이슈인 타이어 트레드 및 브레이크 패드 부품을 대상으로 수행한 해석 사례를 소개한다.    ■ 강주연 다쏘시스템코리아의 구조해석 담당 기술 컨설턴트이다. 자동차/차량부품/전자기기 산업을 포함한 다양한 산업군에 구조해석 설루션을 적용하여 고객에게 가치를 전달하는 역할을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   ■ 임영빈 다쏘시스템의 SIMULIA support team에서 근무하고 있으며 서강대학교에서 기계공학 학부 및 석사과정을 마쳤다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   마모(wear)는 기계적 마찰이나 화학적 작용에 의해 접촉 표면의 재료가 점진적으로 손실되는 현상으로, 다양한 산업 분야에서 발생하는 대표적인 열화 메커니즘 중 하나이다. 특히, 반복적인 접촉을 통해 하중을 전달하거나 마찰을 견디는 부품에서는 마모 현상을 정량적으로 파악하고 예측하는 것이 제품의 수명과 성능을 유지하는 데 매우 중요하다. 제품의 성능을 사전에 예측하기 위해서는 수치해석적 접근이 활용되지만 마모는 재료의 물성, 온도, 접촉압력, 슬립속도 등의 다양한 변수에 의해 좌우되므로, 이러한 복합적인 영향을 고려한 정밀 해석을 수행하기란 쉽지 않다. 따라서, 실제 산업 현장에서는 마모 문제를 실험적 접근에 의존하거나, 수치해석을 활용하더라도 접촉압력이나 마찰 에너지를 마모 지표로 삼는 간접적인 평가 방식에 국한되는 경우가 많았다.   그림 1. 헬리컬 베벨 기어의 마모 해석   아바쿠스 Contact Wear 기능 소개 아바쿠스는 2024 FD01 버전부터 접촉 정의 시 Archard 마모 모델을 적용하여, 반복 접촉에 의해 누적되는 마모 현상을 수치적으로 예측할 수 있다. Archard 모델은 마모 속도(wear rate)가 접촉압력(contact pressure)과 슬립속도(sliding velocity)에 의해 결정된다는 물리적 특성을 기반으로 하며, 연속체 역학 수준에서 마모 현상을 표현하는 직관적이고 활용도 높은 모델이다. 아바쿠스는 <표 1>과 같이 Archard 모델의 다양한 변형식을 제공하며, 마모계수(wear coefficient)에 표면 마모거리, 접촉압력, 온도 등의 인자에 대한 의존성을 설정할 수 있다. 이를 통해 사용자는 시험 데이터를 기반으로 마모 거동을 정교하게 구현할 수 있으며, 복잡한 접촉 조건 하에서도 높은 예측 정밀도를 확보할 수 있다. <표 2>에는 아바쿠스의 버전 별 마모 기능 개발 이력이 요약되어 있으며, 지속적인 기능 개선을 통해 실무 적용성과 확장성을 강화하고 있다.   표 1. Variation of Archard’s model in Abaqus   그림 2. Surface wear property edit dialog   표 2. Development sequences of contact wear   Steady State Transport 해석을 활용한 마모 해석 사례 이번 호에서는 아바쿠스/스탠더드(Abaqus/Standard)의 Steady-State Transport(이하 SST) 해석을 통해 마모 속도를 산정하고, 이를 시간 증분으로 외삽하여 누적 마모량을 계산하였다. SST 해석은 회전체의 마찰 및 관성 효과를 고려하여 정상상태 롤링(rolling) 및 슬라이딩(sliding) 거동을 계산하는 기법으로, 해석 시간을 단축시키면서도 장기적인 반복 접촉에 따른 마모 거동을 효율적으로 평가할 수 있다는 장점이 있다.   타이어 트레드 마모 해석 사례 타이어 트레드(tread)의 마모는 주행 안정성, 제동 성능, 타이어 수명에 직접적인 영향을 미치는 핵심 요소 중 하나이다. 이번 호에서는 마모가 뚜렷하게 발생하는 조건인 제동(braking) 상화을 해석 조건으로 설정하였다. 제동 시 차량 속도가 타이어의 회전 속도보다 빠르기 때문에 타이어가 노면 위에서 끌리는(slipping) 현상이 발생하며, 이에 따라 마모가 빠르게 진행된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-08-04
[포커스] 가상제품개발연구회, 춘계 심포지엄에서AI 전환 시대의 제품 개발 방향 논의
대한기계학회 가상제품개발연구회가 지난 6월 12일 2025년 춘계 심포지엄을 개최했다. ‘AI와 VPD의 만남 : Journey to the Digital Transformation’을 주제로 한 이번 심포지엄에서는 제조업 분야의 인공지능 전환(AX) 시대에 발맞춘 가상 제품 개발(VPD) 기술 및 디지털 전환 사례가 소개됐다. ■ 정수진 편집장     디지털 전환에서 AI 전환으로, 새로운 시대가 열린다 지난 2020년 출범한 가상제품개발연구회는 제조업 분야의 가상 제품 개발 기술과 디지털 전환 사례를 공유하고 기술 교류를 통해 산업 분야의 글로벌 경쟁력을 높이는 것을 목표로 삼았다. 2021년부터는 매년 봄·가을 심포지엄과 특별 세션을 열고 있다. 가상제품개발연구회의 오세기 회장은 개회사에서 “빅데이터와 딥러닝으로 시작된 디지털 전환(DX)은 생성형 AI(generative AI)가 등장하면서 기업의 문화, 전략, 비즈니스 모델까지 인공지능 중심으로 재설계하는 인공지능 전환(AX) 시대로 진화하고 있다”면서, 그 동안 연구회 심포지엄의 모토였던 ‘디지털 전환으로의 여정’이 이제는 ‘인공지능 전환으로의 여정’으로 바뀌어야 할 시점이라고 밝혔다. 대한기계학회의 배중면 회장은 축사를 통해 “챗GPT (ChatGPT)나 생성형 AI로 대표되는 현대 인공지능 시대의 개막은 기계공학 분야에서도 예외가 아니며, 물리기반 모델과 인공지능의 융합, 시뮬레이션의 자동화, 그리고 설계 최적화의 지능화가 실현 가능한 시대가 되었다”고 짚었다. 그리고 “가상제품개발연구회는 디지털 기반 제품 개발의 혁신을 선도해 왔으며, 대한기계학회 역시 이 분야의 발전을 적극 뒷받침하겠다”고 전했다.   물리지식 기반 AI와 생성형 AI를 활용한 VPD KAIST의 이승철 교수는 ‘제품 개발 가상화를 위한 물리지식 기반 인공지능의 역할’을 주제로 기조연설을 진행했다. 생성형 AI를 활용한 제품 가상화 설계 및 공학 문제 해결 방법에 대한 고민을 전한 이승철 교수는 “생성형 AI의 출현 이후 디지털 전환에서 인공지능 전환의 시대로 진화했으며, 기계공학 분야에서도 물리기반 모델과 AI의 융합, 시뮬레이션 자동화, 설계 최적화의 지능화가 가능해졌다”고 강조했다. 생성형 AI는 하나의 입력값에서 많은 수의 결과를 생성하여 설계의 다양성을 확보하는 데에 유용하다. 특히, 위상 최적화에서 문제를 ‘불량 설정(ill-posed)’하여 다양한 최적화 설루션을 생성하고, 이를 전통적인 최적화 방법의 초기 조건으로 활용하여 설계 시간을 줄일 수 있다. 이승철 교수는 “생성형 AI를 제품 설계에 적용하는 과정에서는 정밀도와 다양성의 절충점을 찾는 것이 중요하다”고 짚었다. 또한, 이승철 교수는 VPD에 AI 신경망 학습을 접목하기 위한 방법론을 소개했다. 물리지식 기반 인공지능(PINN)은 물리 지식을 데이터 프레임워크에 결합하여 인공지능 학습에 활용하는 방식으로, 특히 알려지지 않은 물리적 특성을 예측하는 ‘역방향 문제 해결’에 장점이 있다. 딥 오퍼레이터 네트워크(DeepONet)는 입력 매개변수나 형상이 바뀌어도 재학습 없이 거의 실시간으로 해석 결과를 예측할 수 있어서, 입력 파라미터의 변경이 예측 결과에 곧바로 반영되지 못하는 PINN의 단점을 극복할 수 있을 것으로 보인다. 이승철 교수는 “물리지식 기반의 DeepONet은 유동장 및 압력 분포를 실시간으로 예측하고, 복잡한 형상 변화에 따른 유동, 압력, 온도장 등을 실시간으로 예측할 수 있음을 입증했다”면서, “인공지능 기반의 새로운 도구들이 공학 문제를 해결하고 설계 분야를 혁신하는 데에 기여할 것”이라고 전망했다.   ▲ KAIST의 이승철 교수는 물리지식 기반의 AI를 제품 개발에 적용하기 위한 방법론을 소개했다.   AI/ML 기반 가상 검증 사례와 활용 전략 이번 심포지엄을 가상제품개발연구회와 공동 주관한 다쏘시스템코리아의 김문성 파트너는 ‘AI/ML 기반 가상 검증 사례와 활용 전략’에 대해 소개했다. 그는 인공지능 기반의 생성형 경험(generative experience)이 창의적이고 자동화된 설계를 가능하게 하며, 인공지능/머신러닝이 제품 개발 과정에서 반복 작업을 줄이고 비용과 시간을 절감하는 데 기여한다고 전했다. 이번 발표에서는 시뮬레이션에 적용할 수 있는 다양한 머신러닝 기법이 소개됐다. 합성곱 신경망(CNN)은 이미지 특징 추출에, 순환 신경망(RNN)과 장단기 메모리(LSTM)는 시계열 데이터 예측에, 딥러닝은 복잡한 3차원 필드 데이터 예측에, 그리고 그래프 신경망(GNN)은 유한요소모델(FEM)과 같은 그래프 구조 데이터 처리에 유용하다는 것이 김문성 파트너의 설명이다. 또한, 김문성 파트너는 문제 정의 − 학습 데이터 준비(실험 계획법 및 자동화 스크립트 활용) − 모델 학습 − 신뢰도 검증 − 예측 모델 구축까지 다쏘시스템의 아바쿠스(Abaqus)와 아이사이트(Isight)를 활용하는 머신러닝 프로세스 구현 단계를 소개했다. 김문성 파트너는 AI/ML 기법의 시뮬레이션 적용 사례로 LSTM을 활용한 하중-변위 선도 예측, 디스플레이 스트레인 예측, 전자기 성능 예측 등을 소개했으며, GNN을 사용해 빔과 항공기 랜딩기어 부재의 3차원 응력/변형량 예측이 가능하다고 전했다. 그는 “머신러닝 기술이 시뮬레이션 작업의 효율을 높이고, 데이터 기반의 정확한 의사 결정을 지원하는 강력한 도구가 될 것”이라고 전망했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 김문성 파트너는 AI/ML 기반의 가상 검증 전략과 사례를 소개했다.   VPD와 AI의 융합, R&D 혁신을 이끈다 이외에도 이번 심포지엄에서는 물리지식 기반 인공지능과 생성형 AI를 활용한 제품 가상화 설계 방안, AI/머신러닝 기반 가상 검증 사례와 활용 전략 등에 관한 논의를 통해 미래 제품 개발의 방향을 짚어보는 기회가 마련됐다. 주제 발표로는 ▲히타치 야마자키 미키 박사의 ‘AI가 주도하는 MBSE·MBD와 VPD의 융합 : 가상화를 통한 차세대 제품 개발 가속 및 DX 추진’ ▲피도텍 대표인 한양대 최동훈 교수의 ‘VPD 대중화로 가는 길 : Al-Aided Design Optimization’ ▲현대모비스 송준영 팀장의 ‘AI를 이용한 R&D Shift’ ▲LG전자 백영진 팀장의 ‘AI와 VPD 연계를 통한 효율적 제어 시스템 개발 프레임워크’ ▲한화에어로스페이스 윤용상 상무의 ‘디지털 해석 기술을 활용한 항공엔진 개발과 국내 항공엔진의 미래’ 등이 진행됐다. 또한 패널토론에서는 VPD와 AI의 융합을 통해 R&D 혁신을 이끌어낼 수 있는 가능성과 미래 방향에 대해 논의했다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 
작성일 : 2025-07-01
팀뷰어, 하노버 메세에서 제조업 교육 혁신을 위한 몰입형 공간 컴퓨팅 설루션 선보여
팀뷰어가 3월 31일~4월 4일 열리는 ‘하노버 산업박람회 2025(하노버 메세 2025)’에서 효율적인 산업 교육 및 온보딩 프로세스를 위한 첨단 공간 컴퓨팅(spatial computing) 설루션 ‘팀뷰어 프론트라인 스페이셜(TeamViewer Frontline Spatial)’을 발표했다. 산업용 증강현실(AR)을 포함한 디지털 워크플레이스 설루션을 제공하는 팀뷰어는 올해 하노버 산업박람회에서 항공우주, 자동차, 기계공학 등 다양한 산업 고객이 공간 컴퓨팅을 어떻게 교육 프로그램을 혁신하고 있는지 시연을 통해 소개했다. 대표적인 사례로, 항공기 엔진 기업인 GE 에어로스페이스는 팀뷰어와 기술 파트너인 지멘스의 공동 고객사로, 팀뷰어 프론트라인 스페이셜을 도입해 자사 상업용 엔진의 인터랙티브 디지털 트윈을 AR 기술로 구현해 항공기 기술자들에게 제공함으로써, 전 세계 수백 개 지역에서 비용 효율적으로 고품질의 원격 교육을 운영하고 있다. 이번 박람회에서는 팀뷰어의 올리버 스테일(Oliver Steil) CEO가 GE 에어로스페이스의 자스윈더 왈리아(Jaswinder Walia) CIO 및 지멘스 디지털 인더스트리의 토니 헤멀건(Tony Hemmelgarn) CEO와 함께 패널 토론에 참여해 공간 컴퓨팅의 이점과 GE의 실제 활용 사례를 소개했다. 또한, 올리버 스테일 CEO는 제조 분야 애프터서비스를 주제로 한 기조연설에서도 공간 컴퓨팅을 비중 있게 소개했다.     이밖에도 팀뷰어는 포뮬러 원 레이스카 엔진과 산업 현장에서 이용되는 3D 모델을 활용한 공간 컴퓨팅을 직접 시연하고 주요 포트폴리오의 향상된 기술도 선보였다. 팀뷰어는 실제 생산 환경에서 제로 트러스트(zero-trust) 기반의 원격 액세스 및 원격 지원 설루션이 어떻게 운영되는지 시연했다. 그리고 팀뷰어는 AR 기반 워크플로와 원격 지원 설루션을 통해 기술 현장 서비스와 창고 피킹(picking) 작업을 보다 스마트하고 효율적으로 구현하는 방법을 소개했다. 또한, AI 및 DEX(디지털 직원 경험) 관리 도구의 최신 기술에 팀뷰어의 원격 연결 기능을 연계해 미래의 디지털 워크플레이스 지원 방식이 어떻게 구현될지도 선보였다.  한편, 팀뷰어는 글로벌 기술 파트너인 SAP, 마이크로소프트, 지멘스 부스에서 협업 및 공동 설루션을 선보였다. 특히, 마이크로소프트 부스에서는 팀뷰어의 아터스 루팔라(Artus Rupalla) 제품관리 이사와 사스차 발웨그(Sascha Ballweg) 시니어 제품 관리자가 ‘AI 기반의 스마트 서비스와 원활한 IT/OT 연결을 통한 현장 근로자 및 비즈니스 인력의 역량 강화’라는 주제로 발표를 진행했다. 올리버 스테일 CEO는 “공간 컴퓨팅은 엔지니어링 분야에 전례 없는 기회를 제공한다. 디지털화된 원격 및 현장 학습을 통해 기업은 자원을 보다 효율적으로 배치하고 숙련된 인력의 부족 문제를 완화하며 출장과 비용을 절감할 수 있다”면서, “팀뷰어는 파트너사들과 함께 3D 기반의 몰입형 사용자 경험을 제공해 전 세계 기술자와 현장 근로자들이 엔지니어링 데이터를 보다 직관적이고 생생하게 구현할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다.
작성일 : 2025-04-03
DN솔루션즈, 인도 인텍과 파트너십 맺고 금속 적층제조 솔루션 강화
DN솔루션즈(DN Solutions)는 인도의 최대 금속 적층제조 장비·솔루션 공급업체인 인텍(INTECH Ad-ditive Solutions)사와 지분 투자 및 전략적 파트너십 계약을 체결했다고 밝혔다.   금속 적층 제조는 3차원 모델링 데이터를 기반으로 금속 소재를 층층이 쌓아 3차원 형상을 구현하는 기술로서 메탈 3D프린팅으로도 불린다. 이번 파트너십으로 DN솔루션즈의 금속 절삭 가공 분야의 전문성과 인텍의 금속 적층 제조를 위한 360° 종합 솔루션의 결합이 가능해졌다. 특히 DN솔루션즈는 금속 적층 분야에서 가장 활용도가 높고 발전된 기술인 레이저 파우더 베드 퓨전(Laser Powder Bed Fusion; LPBF) 기술을 추가하며 제품 포트폴리오를 확대할 수 있게 되었다. LPBF 기술은 금속 적층 제조 시장의 약 80%를 차지하며, 금속 분말을 얇게 도포한 후 레이저를 이용하여 금속 분말을 선택적으로 용융 및 융합하여 적층하는 방식으로 작동한다. 적층을 위한 플랫폼이 아래로 이동하면서, 추가 금속 분말이 도포되고 다시 용융(Melting) 및 융합(Fusion)하는 과정을 반복적으로 수행하여 점진적으로 최종 형상이 만들어지게 된다. 업계 전망에 따르면, 금속 적층제조 장비 시장은 2022년 약 1조 7,800억 원(11억 8,000만 유로)에서 연평균 26% 성장하여 2027년에는 약 5조 6,600억 원(37억 4,000만 유로) 규모로 성장할 것으로 예상된다. DN솔루션즈, 파트너십을 통한 성장과 전문성 강화 DN솔루션즈는 공작기계를 넘어, 제조 솔루션 제공자의 입지를 강화하기 위해 혁신 기술 기업에 대한 전략적 투자를 계속하고 있다. 제조 공정 전반의 오토메이션 플랫폼을 제공하고, 적층가공 등 다양한 가공 방식을 지원하기 위해서다.  앞서 DN솔루션즈는 2023년 독일의 공작기계용 CAD·CAM 소프트웨어 개발사 모듈웍스, 2024년 한국·미국 기반의 인공지능(AI) 플랫폼 기업 카본블랙, 지난 3월 17일 한국 로봇 자동화 기업 뉴로메카 등에 차례로 지분을 투자했고, 각각 긴밀하게 협력 중이다. 이번 인텍에 대한 투자도 그 연장선에 있는 전략적 결정이다. 김원종 DN솔루션즈 대표는 “DN솔루션즈는 인텍과의 이번 투자·협력을 통해, 금속 절삭 뿐만 아니라 금속 적층 제조까지 포함해 장비, 공정 기술, 소프트웨어 전반의 솔루션을 제공할 수 있게 되었다”면서, “자동차, 항공우주, 의료 기술, 전기·전자 등 시장에서 복잡한 형상과 내부 구조, 소재 효율성을 요구하는 분야나, 반도체 산업 공급 업체를 포함한 다양한 제조업 고객들의 성공을 지원할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 인텍 스리다르 발라람(Sridhar Balaram) 창립자·CEO는 “인텍의 디지털 지원을 기반으로 하는 360° 솔루션은 기존 시장의 표준을 넘어선다”며 “우리는 부품에서 시작해 개발 초기 단계부터 제조 안정화(Ramp-up) 및 생산 확대(Scaling)까지 고객과 함께한다”고 말했다. 한편, DN솔루션즈는 최근 인도의 풍부한 설계 역량 활용 계획을 잇따라 발표하며 첨단 제조 분야의 기술 리더십을 강화하고 있다. DN솔루션즈는 인도 벵갈루루 R&D센터를 올해 착공해, 조만간 한국·미국·유럽·중국 등으로 구성된 글로벌 엔지니어링 역량의 한 축을 맡길 예정이다. 인텍과의 파트너십은 이와 별도로 금속 적층이라는 새 분야에서 기술 역량을 강화할 전망이다.  경남 창원에 위치한 DN솔루션즈 R&D센터 KOTRA의 ‘2024 인도 진출전략’ 보고서에 따르면 인도는 매년 인도공과대학(IIT), 국립공과대학(NIT) 등 유수 공과대학에서 기계공학, 금속공학, 전기전자, 컴퓨터, 화학 분야 등의 엔지니어 150만명을 배출하는 기술 강국이다. 특히 DN솔루션즈 인도법인과 인텍이 자리잡고 있고, DN솔루션즈 신공장·R&D센터가 예정된 벵갈루루는 첨단제조·자동화·IT·소프트웨어·기초과학 분야의 최고급 인재가 풍부해 인도의 ‘실리콘밸리’로 불린다.  인도는 풍부한 엔지니어링 역량을 바탕으로 유니콘 기업 111개를 보유해, 세계 3위 규모의 스타트업 생태계를 이뤘다. 글로벌 기업들도 인도 내 대규모 연구개발 거점 확보에 열을 올리고 있다. 삼성전자, 현대차 등이 수천명 규모의 연구개발 인력이 근무중인 R&D 센터를 인도 현지에서 운영 중이다. GE, 지멘스, 보잉, 에어버스, ABB, 인텔, 퀄컴, 캐터필러 등 유수 글로벌 기업도 인도내 대규모 연구개발 거점을 운영 중이다.
작성일 : 2025-03-31
[인터뷰] 한순흥 산업데이터표준협회 대표
PLM 업계 인터뷰    PLM의 역사와 발전을 위한 제언 한순흥 산업데이터표준협회 대표 PLM의 역사와 발전을 위한 제언 한순흥 교수는 카이스트 교수(기계공학, 해양시스템공학)를 역임하였으며, 2020년에 퇴임하고, 현재는 산업데이터표준협회(www.kstep.or.kr) 대표와 ISO TC184 SC4 JWG16(https://committee.iso.org/home/tc184sc4)의 컨비너로 활동하고 있다. - 국내 PDM/PLM의 역사에 대해 소개한다면. 1995년에 한국CAD/CAM학회가 만들어졌으며, 현재는 학회명이 한국CDE학회로 변경되면서 활동의 단초를 만들어 왔다. . 비슷한 시기에 STEP표준연구회가 만들어졌고, 2001년에 협회로 등록되었다. 1995년에 이수홍, 서효원 교수 중심으로 PDM연구회가 만들어졌고, 2006년 12월에는 현대차, 삼성전자, LG전자 등 기업들이 주도하는 ‘PLM 컨소시엄’이 창립되면서 국내 기업에 PLM의 보급도 활발해졌다.  PLM 컨소시엄이 모태가 되어 현재 한국산업지능화협회로 발전하게 되었고, 당시 활동해온 멤버들은 PLM  기술위원회로 활동하면서 현재에 이르고 있다. - PLM 관련 진행해 왔던 일 중에서 의미있는 일이나 에피소드가 있다면. STEP 표준은 CAD 데이터의 교환을 위한 국제 표준으로 출발하였으나, 그 기술의 발전과 함께, 산업계도 캐드캠에서 PDM, PLM으로 발전하여 오듯이 STEP 표준도 그 범위가 넓어져서, 현재는 PLM을 넘어 스마트 제조, 디지털 트윈으로 범위를 넓혀가고 있다. 저는 1995년부터 ISO TC184 SC4회의에 참석하여, 표준화 과정에 노출되는 CAD 기술의 내부를 배우려고 하였으며, 이제는 2018년부터 JWG16의 컨비너를 맡아, 직접 국제표준을 개발하고 있어서, 스마트 제조와 디지털 트윈에 대한 표준을 개발하며, 국제적인 전문가들과 대등하게 협력하고 있다. - 최근 PLM 트렌드는 어떠한가.  스마트 제조와 디지털 트윈으로 범위를 넓히면서, 특히 IoT, 6G 초고속 통신망 등으로 디지털 데이터에 대한 관심, 그 중에서도 산업데이터에 대한 수요와 관심이 확대되고 있다. PLM도 설계 개발 부문의 툴이라는 인식을 벗어나, 원래 단어가 뜻하는 생애주기에 걸쳐 중요한 역할을 하는 시스템으로 확장되어야 하며, 이를 위해 IoT, 6G 초고속 통신망, MES, ERP 등과 연결되는 것이 필요하다. - 향후 PLM//DX 관련 전망은 어떠하다고 보는가. 스마트 제조의 범위를 제조현장에 국한하고 보는 시각이 많지만, 이는 초연결사회에서 좁은 시각이라고 본다. 스마트 제조가 가능하려면, PLM, ERP, MES, IoT 등이 서로 긴밀히 연결되어야 하며, 데이터의 시발점인 PLM이 더 많은 역할을 해야 한다고 생각한다. - PLM/DX 분야의 발전을 위한 제언이 있다면. 인류의 기술 발전 속도가 가속되고, 이에 따라 인류의 데이터 보유량이 급격히 늘어나고 있다. 그 속도만큼 PLM이 다루는 범위도 같이 늘어나야, 현재의 위상을 유지하는 것이 가능하다고 본다. 물론 그 이상의 발전과 확산이 필요하며, PLM 기술의 전문집단이 힘을 모아 교류하고 발전시켜 나가야 할 것이다.     좀더 자세한 내용은 '스마트 엔지니어링을 위한 PLM과 DX 가이드' 에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러 가기 
작성일 : 2025-01-26
2023년 기계·로봇연구정보센터 연감
2023년 기계·로봇연구정보센터 연감 [1] 분야별 연구동향 1) ICRA 2023 논문을 통해 본 로봇분야 연구동향 1 2) Journal of Fluids Engineering 논문을 통해 본 유체공학 분야 최근 연구동향 26    [2] 기계·로봇 연구동향 1) 키리가미 구조를 이용한 스트레처블 에너지 하베스터 / 송지현 교수(단국대 기계공학과) 48 2) 대한민국 우주발사체 개발의 메카 나로우주센터의 추진기관 시험설비 / 김채형 박사(한국항공우주연구원)    57 3) 3D 프린팅 기술을 사용한 우주 발사체 개발 동향 / 김채형 박사(한국항공우주연구원)    62 4) 기계 상호작용에 따른 신경계 질환 후 운동제어(근육 간 협응)의 차이 / 박정호 박사(한국과학기술원)    68 5) 롤투롤 (Roll-to-Roll) 연속생산제조시스템 정밀 웹 이송 및 디지털 트윈 핵심기술개발 / 김재영 박사(한국기계연구원)    76 6) 운동 기능 향상을 위한 근육 간 협응 기반 훈련 및 관련 기계 기술 / 박정호 박사(한국과학기술원)    81 7) 로봇을 이용한 뇌성마비 환자의 재활 연구 / 강지연 교수(GIST융합기술원)    89 8) 임상 검진의 신뢰도 향상을 위한 기계 및 인공지능 기술의 활용 / 박정호 박사(한국과학기술원)    94 9) 재사용 우주 발사체 개발 동향 / 김채형 박사(한국항공우주연구원)    101 10) 빛에서 찾는 감아차기 슛, 광스핀홀 효과의 기초와 연구 동향 / 김민경 교수(GIST 기계공학부)    106 11) 소프트 로봇의 웨어러블에서의 적용 / 정화영 박사 (KAIST 기계공학과 생체기계연구실)    113 12) 반도체 패턴 웨이퍼 전면적 계측검사를 위한 분광 타원계측기술의 패러다임 변화 / 황국현박사(전북대학교)    120 13) 종이접기 트랜스포머블 휠 프로젝트 / 이대영 교수(KAIST 항공우주공학과)    130 14) 랜드마크를 활용한 차량 위치 추정 / 김주희 교수(창원대학교 로봇제어계측공학전공)    135 15) 스마트미터링을 이용한 지역난방 온수 사용량 분석 / 임태수 교수(한국폴리텍대학 기계시스템과)    143 16) 열화학 열저장의 개념 및 TCM 반복 실험을 위한 장치 설계 / 임태수 교수(한국폴리텍대학 기계시스템과)    150 17) 소형 발사체 시장 변화와 개발 동향 / 김채형 박사(한국항공우주연구원)    156 18) 발사체 상단 엔진 개발 동향 / 김채형 박사(한국항공우주연구원) 162    [3] M-Terview 1) 원자력 안전안보 연계를 위한 원전 통합 관리 연구 / 임만성 교수(KAIST 원자력 및 양자공학과) 168 2) 투명 마찰전기 나노발전기와 태양광 발전소자와의 집적 / 조대현 교수(경상국립대학교 메카트로닉스공학부)    176 3) 정적응축 축소기저요소법을 사용한 신속 정확한 대규모 구조 해석 / 이경훈 교수(부산대학교 항공우주공학과)    180 4) 자기장 구동 및 초음파 통합시스템 / 박석호 교수(DGIST 로봇 및 기계전자공학과)    185 5) 폐기물 열적변환기술을 통한 재활용 기술 연구 / 남형석 교수(경북대학교 기계공학부)    192 6) 국제 4족 로봇 자율보행 경진대회 우승, 보행로봇의 자율이동 기술 연구 / 명현 교수(KAIST 전기 및 전자공학부)    198 7) 미래 기술을 향한 도전, 가스터빈/스텔스 원천기술 국산화에 기여 / 조형희 교수(연세대학교 기계공학부)    205 8) 제어공학을 통해 보는 새로운 메커니즘의 개발과 모션의 구현 / 오세훈 교수(DGIST 로봇 및 기계전자공학과)    214 9) 다양한 환경에서의 로봇의 매니퓰레이션 및 모션 제어 연구 / 황면중 교수(서울시립대 기계정보공학과) 220    [4] 스페셜 인터뷰​   1) 유연 압전 물질 기반의 생체신호측정 센서 제작 및 특성 평가 / 이건재 교수(KAIST 신소재공학과) 229 2) 차세대 디스플레이 및 반도체용 전자 소자, Oxide TFT / 박상희 교수(KAIST 신소재공학과) 239    [5] 신진연구자 인터뷰 1) 열전 효율과 신축성 동시 향상을 위한 소재 및 소자 연구 / 장두준 박사 (KIST 소프트융합소재연구센터) 243 2) 소프트 다공성 물질 연구 / 정소현 교수 (서울대학교 미래인재 교육연구단)    250 3) 마이크로/나노 소재 조립을 위한 본딩 및 디본딩 공정 연구 / 강수민 박사(한국기계연구원)    255 4) 융복합적인 신뢰성 평가 연구 / 이용석 교수(명지대 기계공학과/반도체공학과)    261 5) 수소에너지 기기용 박막 전극의 기계적 신뢰성 / 표재범 교수(공주대 기계자동차공학부)    267 6) 미세유체를 이용한 자유롭게 변형하는 모핑 시스템 / 하종현 교수(아주대 기계공학과)    272 7) 웨어러블 열적 전자 피부 연구 / 이진우 교수(동국대 기계로봇에너지공학과)    277 8) 수술로봇 및 정밀조작 연구 / 황민호 교수(DGIST 로봇및기계전자공학과)    282 9) 족형 로봇의 자율 운용을 위한 기초 연구 / 이인호 교수(부산대 전자공학과)     286 10) 금속 3D 프린팅 기술의 공정 모니터링 및 제어 연구 / 정지훈 박사(Northwestern University 기계공학과)    291 11) 재생에너지 기반의 새로운 에너지 시스템 연구 개발 / 최원재 교수(이화여자대 휴먼기계바이오공학부)    295 12) 인간중심 인터랙티브 기술 연구 / 윤상호 교수(KAIST 문화기술대학원)    300 13) 극한 열전달 냉각기술 및 열메타물질 / 이남규 교수(연세대학교 기계공학부)    304 14) 유연하고 자율적인 제조를 위한 스마트 팩토리 / 윤희택 교수(KAIST 기계공학과)    312 15) 고해상도 실시간 3D 복원기술을 위한 스캐닝 시스템 개발 연구 / 현재상 교수(연세대학교 기계공학부)    316 16) 항공용/발전용 가스터빈 고온부품 열설계 원천기술 연구 / 방민호(인천대학교 기계공학과) 321    [6] 2023 학술행사 참관기 1) 하노버메세 (Hannover Messe) 2023 산업박람회 참가기 328 2) International Symposium on Special Topics in Chemical Propulsion-13 (ISICP-13) 참관기    334 3) HPC 2023 (14th IEA Heat Pump Conference 2023) 학술대회 참관기 340    [7] 생활 속의 공학이야기 1) 적층형 3차원 메타 물질 제작 345 2) 3차원 메타 물질 제작을 위한 공정 기술 중 정렬 마크 디자인    345 3) 3차원 메타 물질 제작을 위한 공정 기술 중 스테이지 정렬 오차 보정    346 4) 3차원 나노공정법을 이용한 메타 물질 제작    348 5) 커피 잔을 들고 걸을 때 커피를 쏟는 이유    349 6) 스트레처블 디바이스(Stretchable devices)의 기술동향    352 7) 융복합적 연구의 신축성 디바이스(Stretchable devices)    359 8) 스트레처블 디바이스(Stretchable devices)에 담긴 기계공학    364 9) 오레오 크림을 반으로 나누는 방법 371     
작성일 : 2024-11-05
SIMTOS 2024 / Day 1 4.4(목) - 디지털 제조 컨퍼런스 발표자 및 발표 내용 소개
SIMTOS 2024  - 캐드앤그래픽스 주관 컨퍼런스 Day 1 4.4(목) - 디지털 제조 컨퍼런스 발표자 및 발표 내용 소개 1. 스마트 제조혁신과 디지털 트윈  KIAST 장영재 교수 [강연 내용] 디지털 트랜스포메이션 기반의 스마트 제조혁신을 위한 전략적 방향을 정리하고,  스마트 제조의 핵심기술인 CPS 및 디지털 트윈의 성공적 응용 방향을 제시하고자 한다. [약력] MIT공대 기계공학 박사 현) KAIST 산업 및 시스템 공학과 교수 다임리서치㈜ Founder & CEO 2. ChatGPT 1년, 초거대 AI가 불러온 변화와 우리의 전략 네이버 클라우드 하정우 센터장 [강연 내용] ChatGPT가 공개된지 1년이 훌쩍 넘는 동안 전세계적으로 생성AI가 큰 패러다임 변화를 가져오고 있다. 이번 강연에서는 글로벌 초거대 AI 기술 트렌드와 우리나라 경쟁력에 대해 소개하고자 한다. [약력] 현) 네이버 클라우드 센터장 네이버 클라우드 AI 혁신의 수장이자 장기적인 AI 연구, AI 안전 및 글로벌 AI 생태계 전략을 책임지는 네이버 미래 AI 센터의 수장으로 일하고 있다. 서울대학교에서 컴퓨터공학으로 학사와 박사 학위를 취득했으며, 2015년 네이버 랩스에 연구원으로 입사했다. 2015년부터 클로바 AI 연구의 리더이자 네이버 AI 랩의 수장으로 일했다. 3. 조선산업의 설계-생산 일관화된 디지털 생산 플랫폼 구축 전략과 현황 현대미포조선 김희원 상무 [강연 내용]  미래 조선산업의 핵심경쟁력 확보를 위해 HD현대에서 추진하고 있는 선박의 설계부터 생산까지 모든 데이터를 하나의 플랫폼으로 관리하는 디지털 트윈 기반의 통합 디지털 생산 플랫폼(Digital Manufacturing Platform) 구축에 대한 전략과 진행 현황을 설명하고자 한다. [약력] 현) 현대미포조선 상무, 디지털생산혁신센터 센터장 전) HD한국조선해양 미래기술연구원 제조혁신랩 부문장 전) HD현대중공업 기술컨설팅센터 센터장   4. 절삭 가공 산업의 AI기반 자율제조 DN솔루션즈 이병곤 부사장 [강연 내용] 반도체 산업과 자율주행을 비교하여 자율제조의 정의나 요구 사항들을 정리하고, 절삭 가공 산업에서의 자율 제조를 구현하기 위한 기술적 요소, Architecture 및 AI 역할을 설명하며, 구현 방식 및 방향성을 제시하고자 한다. [약력] 디엔솔루션즈 ME사업본부장 (부사장) 겸) 제조혁신 TF 장 ASML Digital Platform/Automation Product Manager (전무) 미라콤 (대표이사) 삼성SDS G-MES 개발 및 Smart Factory 사업 개발 (상무) Applied Materials 신규 사업 개발 (Senior Manager)   5. 제조 혁신의 미래, 디지털 트윈 추진 사례 포스코DX 김미영 상무 [강연 내용] 제조업의 당면 이슈 해결을 위한 솔루션으로서의 디지털트윈의 개념과 구현 기술을 설명하고, 국내 1호 등대공장 포스코의 Digital Twin 추진 사례에 대해 소개하고자 한다. [약력] 2022~현재. 포스코DX 기술연구소장, Digital Twin, 무인화/자동화 등 DX기술 개발 총괄 (경상북도 디지털플랫폼정부위원회(DPG) 위원, 중기부 데이터표준화가버넌스위원회 위원, 과학기술회(NST) 감사자문위원회 위원)  2015~2021. 포스코 Smart Factory 구축, Smart Factory Platform(PosFrame) 개발, 포스코대상(올해의 포스코인상) 수상(‘18) (중기부 AI 제조데이터 전략위원회 자문위원, 중기부 스마트공장 등대공장 연구위원회 연구위원)   컨퍼런스 상세 내용 보러가기
작성일 : 2024-03-04
[무료다운로드] 국산 차세대 CFD 소프트웨어의 도전
NFLOW LBM의 특징과 CAE 적용 분야   2012년에 설립된 이에이트는 자체 기술로 NFLOW SPH와 NFLOW LBM 등 두 가지의 전산 유체 소프트웨어를 개발하여 시뮬레이션 시장에 도전장을 내밀었다. 두 소프트웨어 모두 기존에 널리 쓰이는 FVM의 한계점을 새로운 기법으로 해결하기 위해 지속적으로 도전하고 있다. 이 글에서는 기존 해석 방법의 한계에 도전하는 NFLOW LBM의 기능과 CAE 분야의 접목방안에 대해 소개한다.   ■ 류제형 이에이트 솔루션사업부의 부문장이다. KAIST에서 기계공학 박사학위를 취득하였으며, 삼성전자 생산기술연구소 및 무선사업부를 거치면서 휴대폰 개발을 리딩했다. 현재는 전통 CFD와 차별화된 SPH, LBM 접근법의 수치해석기법 및 차세대 GPU 병렬화 기술의 연구개발을 총괄하고 있다. 이메일 | info@e8ight.co.kr 홈페이지 | https://e8ight.co.kr     CFD(Computational Fluid Dynamics) NFLOW LBM을 다루기 이전에, NFLOW가 귀속되는 분야인 전산유체역학에 대한 간단한 소개로 시작하고자 한다. 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics : CFD)은 유체의 거동을 모사하는 비선형 편미분방정식인 나비에-스트록스(Navier-Stokes) 방정식을 유한차분법(Finite Difference Method : FDM), 유한요소법(Finite Element Method : FEM), 유한체적법(Finite Volume Method : FVM) 등의 수치 기법으로 이산화하고, 대수 방정식으로 변환하여 수치해석 알고리즘을 이용하여 유동을 모사하는 유체역학의 한 분야이다. ‘무어(Moore)의 법칙’에 수렴하여 나날이 발전하는 컴퓨팅 자원의 사양과 더불어 지속적인 연구는 CFD의 적용 분야를 유동, 열전달, 확산, 연소, 화학 반응 등으로 확장하였다. 이러한 수치해석 알고리즘은 방대한 필요 계산량의 연산을 소화하기 위해 일반적으로 대규모의 CPU 클러스터(cluster)에서 병렬 분산하여 연산된다. 또한 제한된 계산 자원으로 정확한 결과를 얻기 위하여 물리해석 알고리즘의 정확도와 함께 병렬 연산 기술의 효율성 역시 매우 중요하다. 현재 CFD는 항공, 자동차, 기계설비, 전자 등 다양한 산업 분야에서 제품 디자인, 성능 개선, 공정 설계 등의 목적으로 사용되고 있다.   LBM(Lattice Boltzmann Method) CFD에서는 FVM 등의 수치기법을 보편적으로 사용하고 있지만, 이에이트에서는 좀 더 차별화된 수치해석 기법으로 CFD 시장에 도전하고 있다. LBM(Lattice Boltzmann Method)은 중시(mesoscopic) 혹은 미시(microscopic) 스케일에서의 입자 분포로 유동을 해석한다. 볼츠먼(Boltzmann) 수송 방정식으로 공간과 시간에 대하여 이산화한 연산을 수행하고 각 격자점에서 입자의 물리량에 대한 확률 분포를 계산하는 방식으로, 입자의 충돌과 확산에 따라 변하는 비정상적 물리량(밀도, 속도, 압력 등)의 예측이 가능 하다. Body-fitted 격자계를 사용자가 수작업으로 생성해야 하는 기존의 전산 유체 기법에 비하여, 정육면체 격자로 해석영역을 채우고 구조물의 형상을 경계조건 형태로 격자계에 입히는 LBM은 전처리의 과정에서 사용자의 수작업이 수반되지 않아 과정 자체도 간단하고 빠른 편이다.
작성일 : 2023-01-30
다쏘시스템-케이던스, 전자 시스템의 엔드 투 엔드 개발 플랫폼 제공한다
다쏘시스템과 케이던스 디자인 시스템즈(Cadence Design Systems Inc.)는 파트너십을 통해 기업의 차세대, 고성능 통합 전자 시스템 개발을 위한 솔루션을 제공한다고 밝혔다. 이 솔루션은 하이테크, 운송 및 모빌리티, 산업 장비, 항공우주, 방위, 의료 산업 등에 속한 다양한 기업들을 위해 제공된다. 양사는 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼과 케이던스의 알레그로 플랫폼을 결합하여 기업들이 복잡한 커넥티드 전자 시스템의 최적화, 시뮬레이션 및 다분야 모델링을 진행할 수 있도록 돕는다. 기업들은 다양한 분야를 지원하는 솔루션을 통해 설계, 성능, 안정성, 제조 가능성, 공급 탄력성, 규정 및 비용을 최적화하는 동시에 엔드 투 엔드(end-to-end) 개발 프로세스 또한 가속할 수 있다는 것이 양사의 설명이다. 또한, 다쏘시스템과 케이던스는 이번 솔루션이 글로벌 제조 환경에 적합하다는 점을 증명하기 위해 수년간 일류 기업들과 협업해 왔다고 전했다. 협업이 가능한 버추얼 트윈을 통해 기업들은 전자 및 기계 제품의 수명주기 관리, 기업 프로세스 분석, 다분야 전자 시스템 모델링, 엔지니어링 그리고 추적 기능을 통합할 수 있다. 통합 가상 모델은 ‘What-if’ 분석을 제공한다. 이를 통해 전자적, 기계적 시뮬레이션, 제품 수명주기를 위한 제조 및 공급망 실행을 실시간으로 확인할 수 있으며, 의사결정 향상, 혁신 가속화 또한 가능하다. 양사는 "제품과 서비스의 상호연결성과 지능화가 나날이 발전하고 있으며, 소비자, 시민, 환자들은 삶의 질을 높이기 위해 더욱 개인화되고 매력적인 경험을 원하고 있다"면서, "이렇게 역동적인 환경 속에서 기업들은 안전하고 우수한 품질의 전자 시스템을 단 한 번의 시도로 빠르게 구축해야 한다"고 짚었다. 전자 시스템의 복잡성에 대한 이해와 제품이 판매되기까지 소모되는 시간과 비용의 압박을 완벽하게 숙지하고 개선하기 위해서는 가치사슬 전반에 걸쳐 전자공학, 기계역학 및 추가적인 기능을 통합하는 협업 혁신이 필요하다는 설명이다. 케이던스의 커스텀 IC 및 PCB 그룹 총괄 책임자인 톰 베클리(Tom Beckley) 선임 부사장은 “현재 모든 산업에서 전기화, 보안, 연결성, 지속가능성, AI, 머신러닝, 클라우드, 공급망, 규제 등 다양한 이유로 문제를 겪고 있다”면서, “케이던스는 복잡한 IP, 반도체, 첨단 IC 패키징, PCB, 그리고 전자 시스템을 선도하고 있는 세계적인 기업이다. 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼과의 통합은 고객들에게 전자공학, 기계공학, 제조 그리고 제품 수명주기 관리를 포함한 기업 혁신 기회를 제공할 것”이라고 전했다. 다쏘시스템의 필립 라우퍼(Philippe Laufer) 글로벌 브랜드 부사장은 “커넥티드 전자 시스템은 사용을 통해 가치를 얻는 경험의 경제에서 떠오르고 있는 표준이다. 기업들이 소비자가 원하는 경험을 전달하고 오늘날의 경제에서 성공을 이루려면 ‘제품 중심 사고’에서 ‘경험 중심 사고’로 전환해야 한다”라며, “케이던스와의 협력으로 버추얼트윈 경험을 제공하고 고성능 전자 시스템 개발에 혁명을 불러올 것”라고 밝혔다.
작성일 : 2022-06-08
시뮬리아 아바쿠스와 아이사이트를 활용한 배터리 시뮬레이션
전기자동차 배터리 셀 구조해석용 등가물성 도출   최근 전기차, 수소전기차와 같은 친환경 자동차의 필요성이 증가함에 따라 배터리 성능에 대한 요구사항 역시 크게 증가하고 있다. 특히, 차량 충돌해석과 같은 대단위 해석 모델에서는 연산 비용 감소를 위한 배터리 셀 젤리롤의 등가물성에 대한 연구가 이루어지고 있다. 이번 호에서는 시뮬리아 아바쿠스(SIMULIA Abaqus)와 아이사이트(Isight)를 활용하여 젤리롤의 등가물성을 도출한 사례를 소개한다.   ■ 강주연 다쏘시스템의 SIMULIA Tech Sales 팀에서 근무하고 있다. 서울과학기술대학교 기계시스템디자인공학부를 졸업하였으며, 석사과정 동안 유한요소해석을 활용한 균열의 응력확대계수 계산 연구를 수행하였다. 이메일 | Juyeon.KANG@3ds.com ■ 임영빈 다쏘시스템의 APAC SIMULIA support team에서 근무하고 있다. 서강대학교에서 기계공학 학부 및 석사과정을 마쳤으며, 석사과정 동안 유한요소해석을 활용한 초음파 피닝 잔류응력 예측 모델을 연구했다. 이메일 | Youngbin.LIM@3ds.com 링크드인 | www.linkedin.com/in/lyb0684   배터리의 안정성은 전기자동차의 다른 성능보다 우선적으로 보장되어야 하며, 특히 차량 충돌과 같은 극한 상황에서도 차량 배터리는 구조적 건전성을 가져야 한다. 이에 따라 구조해석을 통한 안정성 평가가 필수적이나, 젤리롤의 복잡한 구조 및 재료층을 그대로 모사하는 것은 해석 모델의 크기를 증대시켜 실용성이 떨어진다. 따라서 차량 충돌해석과 같은 대단위 해석 모델에서는 연산 비용 감소를 위한 배터리 셀 젤리롤의 등가물성에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다.(그림 1) 등가물성이란 여러 겹의 박막이 말려 있는 구조를 일일이 모델링하지 않고 단순한 원통으로 모사하는 대신에, 실제 젤리롤의 구조적 변형 상태를 대변할 수 있는 물성을 의미한다. 등가물성은 재료 항복 모델을 가정한 후, 실험 하중-변위 곡선을 활용하여 실험 결과와 해석 결과가 일치하도록 물성 파라미터를 보정하여 도출된다.   그림 1. 전기자동차의 충돌해석(Léost and Boljen, 2014)   젤리롤의 재료 특성 및 항복모델 배터리 셀 내부에 위치한 젤리롤은 절연체, 음극재, 양극재, 금속 포일을 엮어 와인딩 공정으로 제작되는 복합소재이며(그림 2) 구조적 특성에 의해 두 가지 특징적인 소성거동을 보인다. 첫 번째는 정수압 응력에 의해 소성변형이 발생하는 압력의존성이다. 금속 재료는 정수압 응력에 의해 소성변형이 발생하지 않기 때문에 보통 폰 미제스(Von-Mises) 항복곡면을 이용하여 소성거동을 모사한다. 반면 젤리롤의 경우 음극재 및 양극재에 다량의 기공이 포함되어 있기 때문에, 정수압에 의해 소성변형이 발생할 수 있다. 두 번째는 인가된 하중의 방향에 따라 항복응력이 달라지는 이방성 거동이다. <그림 2>에서 볼 수 있듯이 젤리롤은 반경 방향과 축 방향으로 재료의 배열이 다르며, 축 방향으로 더 높은 강성을 갖는다. 아바쿠스(Abaqus)는 crushable foam 소성모델(압력의존성)에 potential 옵션(이방성)을 추가하여 젤리롤의 두 가지 특성을 동시에 고려할 수 있다. 소성물성 파라미터는 가공경화곡선을 모사하기 위한 5 변수(εo, n, A, B, m), 항복곡면의 형상을 결정하기 위한 3변수로(kc, kt, R) 총 8 개이며 (그림 3) 실험-해석 간 하중-변위 곡선의 차이를 최소화하는 파라미터를 아이사이트(Isight)로 도출하였다.    
작성일 : 2022-06-02