성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (27)   현재 시장에서는 정확성(Accuracy), 자동화(Automation), 속도(Acceleration), 인공지능(AI)과의 통합을 제공하는 CFD(전산 유체 역학) 설루션이 필요하며, 이러한 원리는 케이던스 피델리티 CFD(Cadence Fidelity CFD)의 근간을 이루는 원칙이다. 이번 호에서는 케이던스가 ‘CadenceLIVE 실리콘밸리 2024’ 이벤트에서 발표한 내용을 중심으로, ‘4A’로 통칭되는 이 네 가지 요소가 어떻게 차세대 멀티피직스 CFD 설루션으로서 케이던스 피델리티 CFD 소프트웨어의 입지를 다지는지에 대해 설명한다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   오늘날 교통, 환경, 건강, 방위, 우주 시스템 등 산업 전반에 걸쳐 직면한 많은 혁신적 과제는 유체 역학에 대한 깊은 이해와 불가분의 관계에 있다. 예를 들어, 자동차 백미러 주변에서 발생하는 음향 소음은 측면 유리창의 재순환 유체 유도 압력 진동으로 인해 실내 소음 수준에 상당한 영향을 미칠 수 있다. CFD 코드를 사용하면 실험적 접근 방식에 비해 훨씬 적은 리소스를 필요로 하면서도 미러의 복잡한 디자인과 공기 흐름 거동을 고려하여 이러한 현상을 정확하게 예측하고 분석할 수 있다. 케이던스 피델리티 CFD는 단순한 솔버 제품군이 아니라 지난 5년 동안 전략적 인수와 유기적인 개발을 통해 발전해 온 광범위한 에코시스템이다. 이 에코시스템은 CFD 및 다중물리 CFD 영역 내에서 모델 구축, 해석 및 학습을 위해 설계된 포괄적인 범위의 도구와 기술을 포함한다. 정확성, 자동화, 가속, AI는 피델리티 CFD의 모든 제품의 원동력이며, 다음에서 몇 가지 예를 들어 간략히 설명한다.   그림 1. 피델리티 CFD의 상품   정확성 엔지니어가 직면하는 고질적인 문제 중 하나는, CFD를 사용하여 설계한 제품을 검증하고 인증하기 위해 물리적 테스트에 의존하는 것이다. 시뮬레이션 기술의 발전에도 불구하고, 최종 제품 검증에 필요한 탁월한 정확도를 달성하기 위해서는 물리적 테스트가 여전히 필수이다. 예를 들어 항공기 설계는 엄격한 안전 및 성능 표준을 충족하기 위해 엄격한 물리적 테스트를 거쳐야 한다. 하지만 대규모 와류 시뮬레이션(LES)과 같은 새로운 고급 방법론이 유망한 대안을 제시하고 있다. 계산이 까다롭기는 하지만 LES는 유체 흐름 현상을 포괄적이고 상세하게 표현한다. 이 방법은 실험에 가까운 수준의 정확도를 제공함으로써 시뮬레이션과 물리적 테스트 간의 격차를 해소하여 광범위한 물리적 테스트에 대한 의존도를 낮추고, 설계 및 인증 프로세스를 가속화할 수 있다.   그림 2. 접근 조건에서 저소음 OGV를 사용하는 SDT 팬의 실험(검은색 기호)과 LES(빨간색 선)의 소음 수준(PWL) 비교(Brès et al. 2023)   자동화 자동화는 CFD에서 없어서는 안 될 필수 요소이며, 특히 케이던스 피델리티 제품군에서 중요한 역할을 한다. 자동화는 파이썬(Python) 기반 스크립팅을 사용하여 CFD 워크플로 전반에 걸쳐 이루어지며, 최소한의 수동 개입으로 시뮬레이션에 대한 일관성과 제어를 보장한다. 이는 특히 반복적인 작업에서 상당한 효율 향상으로 이어진다. 자동차 전처리를 예로 들어보겠다. 자동차 설계에는 CAD 시스템에서 수십만 개의 부품이 포함된 매우 복잡한 지오메트리가 포함되며, 종종 누락된 요소가 있다. 피델리티 제품은 광범위한 자동화를 통해 이러한 워크플로를 간소화한다. CAD 임포트 프로세스는 내부 캐빈 요소를 효율적으로 필터링하고, 자동으로 중복을 감지하며, 중복 개체를 선택 및 삭제하고, 젖은 표면을 식별하고, 실링 표면을 생성한다. 예를 들어 자동 실링 기능을 사용하면 ‘습식 : Wet’(외부) 및 ‘건식 : Dry’(내부) 지점을 지정하여 틈새 및 조인트 충진 프로세스를 자동화함으로써 CFD 시뮬레이션을 신속하게 진행할 수 있다.   그림 3. 기술은 ‘습식’ 및 ‘건식’ 지점을 감지하고 표면과의 간격을 몇 분 안에 자동으로 밀봉한다.   보로노이 기반 그리드 생성은 높은 수준의 자동화를 활용하는 피델리티 CFD의 또 다른 뛰어난 기능이다. 이 기술은 복잡한 지오메트리 주위에 높은 수준의 메시를 생성하여 균일성을 보장하고 시뮬레이션 정확도와 수렴 속도를 높인다. 기존의 메시 생성 방식은 표면 근처에서 고품질 메시를 생성하지만, 레이어가 상호 작용할 때 품질이 낮은 메시를 생성하여 시뮬레이션 수렴 속도와 정확도에 영향을 미친다. 보로노이 기반 그리드 생성은 보다 일관되고 효과적인 설루션을 제공하여 전반적인 시뮬레이션 프로세스를 향상시킨다.   그림 4. 자전거 라이더 모델에 대한 보로노이 다이어그램 메시와 일반적인 RANS 메시의 비교     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (26)   이번 호에서는 고속 제트 유동 시뮬레이션에서 마주하게 되는 주요 도전 과제를 설명한다. 또한 피델리티 LES 솔버(Fidelity LES Solver)의 기능을 소개하고, 이를 활용한 사례 연구를 통해 그 잠재력을 강조하고자 한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   초고속 제트 유동을 시뮬레이션하는 것은 기술적으로 매우 도전적인 과제이자 유체역학 분야의 흥미로운 최전선이다. 특히 초음속 및 극초음속 비행 기술이 발전함에 따라, 이러한 극한 속도에서의 복잡한 유동 거동을 이해하는 것은 점점 더 중요해지고 있다. 마하 1 이상의 속도에서는 공기역학적 힘의 성질이 크게 변하며, 충격파가 발생한다. 이 충격파는 특정한 유동 패턴을 만들어내며, 이는 항공기의 성능, 안정성 및 기동성에 큰 영향을 미칠 수 있다. 비행 속도가 마하 3을 넘어 특히 스크램제트 엔진이 작동하는 구간에 이르면, 마찰 및 압축으로 인해 발생하는 온도 변화가 섭씨 1500도 이상에 달할 수 있다. 이러한 극한의 열 환경은 설계 시 제대로 고려되지 않으면 재료 피로와 파손을 초래할 수 있다. 하지만 피델리티 LES 솔버(구 Cascade CharLES)와 같은 전산 유체역학(CFD) 도구의 발전으로, 연구자는 이제 고속 비행의 물리 현상을 과거에는 불가능했던 수준의 정밀도로 탐구할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 극한 조건을 정확히 시뮬레이션하려면 무엇이 필요할까? 수많은 시뮬레이션 과제를 어떻게 해결할 수 있을까?     고속 제트 유동 시뮬레이션의 도전 과제 고속 제트 유동을 시뮬레이션하는 것은 온도, 압력, 난류 간의 복잡한 상호작용으로 인해 상당한 어려움을 동반한다. 높은 레이놀즈 수에서는 난류가 매우 불규칙하게 변하기 때문에, 정확한 결과를 얻기 위해서는 강력한 알고리즘과 고성능 컴퓨팅 자원이 필수이다. 가장 큰 과제 중 하나는 압축성 효과를 포착하는 것이다. 고속 유동에서는 밀도 변화 및 충격파와의 상호작용이 유동의 거동을 극적으로 변화시키므로, 이를 정확히 모델링하는 것이 매우 중요하다. 또한 고속 제트 내부의 복잡한 유동 구조를 고려할 때 효과적인 난류 모델링이 필수이며, 정확성과 계산 효율 간의 균형을 찾는 것은 여전히 큰 도전 과제이다. 또 다른 핵심 요소는 열 전달과 수치적 안정성이다. 급격한 온도 구배(gradient)는 경계 조건의 정교한 정의를 요구하며, 그렇지 않으면 시뮬레이션 내에서 반사 오류(artifact)가 발생할 수 있다. 고해상도 수치 기법은 이러한 구배를 포착하는 데 필수이지만, 그만큼 계산 비용도 증가한다. 소음 예측 역시 중요한 과제이다. 제트 소음을 정확하게 예측하려면 유동 시뮬레이션과 함께 공력음향 모델을 통합하여, 다양한 환경에서의 음파 전파를 효과적으로 재현해야 한다. 여기에 연료 분사를 포함하면 혼합(mixing) 모델링이 추가로 필요하며, 이는 전체 제트 성능에 영향을 주는 핵심 요소로 작용한다. 또한, 실험 데이터와의 검증 문제도 간과할 수 없다. 실험적 기준이 제한적인 경우가 많기 때문에 시뮬레이션은 불완전한 데이터와 상이한 가정을 기반으로 진행되어야 하며, 이는 결과 검증을 어렵게 만든다. 이러한 모든 문제는 정교한 전산 도구와 안정적인 고성능 컴퓨팅 인프라가 필수임을 보여준다. 이를 통해 고속 제트 유동 시뮬레이션의 정확도와 효율을 동시에 향상시킬 수 있다.   해결책 : 피델리티 LES 솔버 피델리티 LES 솔버는 극초음속 및 초음속 유동 시뮬레이션을 위해 개발된 고충실도 전산 유체 역학(CFD) 분석 도구이다. 이 도구는 Large Eddy Simulation(LES)을 고속 항공우주 분야에 확장하여, 극한 유동 환경에서의 고유한 과제를 해결하도록 설계되었다. 고급 수치 기법, 고품질 격자 생성, 뛰어난 병렬 확장성을 결합하여 복잡한 유동을 정밀하게 예측할 수 있다. 다면체 격자 생성(polyhedral mesh generation) : 고급 클리핑 보로노이 다이어그램(clipped Voronoi diagrams)을 활용하여 복잡한 형상에서도 강력하고 효율적인 격자 생성을 지원한다. 이를 통해 정밀하고 확장 가능한 시뮬레이션이 가능하다. 확장성(scalability) : CPU 및 GPU 기반 고성능 컴퓨팅 환경 모두에서 원활하게 작동하도록 설계되어, 고해상도 결과를 빠르고 효율적으로 제공한다. 예측 중심 고충실도 시뮬레이션 : 최신 알고리즘을 통해 충격파 상호작용부터 음향파 전파에 이르기까지 고속 제트 유동의 복잡한 물리 현상을 정밀하게 재현할 수 있다.   사례 연구 : 비선형 음향파형 분석 피델리티 LES 솔버의 성능을 입증하기 위해, 고속 제트 유동을 시뮬레이션하고 그 음향 특성을 분석하는 사례 연구가 수행되었다. 이 연구의 주요 목적은 출구 마하수 3(Mach 3)의 제트 노즐에서 방출된 비선형 음향파형의 전파 현상을 분석하고, 그 결과를 실험 데이터와 비교·검증하는 데 있었다.   ▲ 고속 제트 유동에서의 누적 비선형 음향파형 왜곡 분석     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (25)   이번 호에서는 사용자가 피델리티 포인트와이즈(Fidelity Pointwise)와 피델리티 LES 솔버(Fidelity LES Solver, 이전 명칭 CharLES)를 사용하여 LES 워크플로의 이점을 누릴 수 있는 방법에 대해 설명한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   대규모 와류 시뮬레이션(LES)은 최근 전산 유체 역학(CFD)에서 그 중요성이 커지고 있다. 이러한 급증은 주로 제한된 설계 공간, 긴 실행 시간, 물리학 감소 등 기존의 레이놀즈 평균 나비에 스토크(RANS) 기반 CFD에 내재된 트레이드오프 때문이다. 코드 설계 및 컴퓨팅 아키텍처의 발전으로 경계층 분리, 항공 음향, 연소 등 복잡한 산업 문제에 대해 LES(Large-Eddy Simulation, 대형 와류 시뮬레이션)와 같은 고충실도 시뮬레이션을 구현할 수 있게 되었다. 이러한 발전은 시뮬레이션 결과에 대한 신뢰도를 높여줄 뿐만 아니라, GPU 컴퓨팅 아키텍처의 활용을 통해 LES 솔버의 성능을 크게 향상시켰다. 이러한 개선으로 이제 LES 워크플로를 실제 엔지니어링 작업에 적용하여 10시간 미만의 처리 시간을 달성할 수 있게 되었으며, 이를 통해 LES는 생산 수준의 CFD 환경에서 실용적인 선택이 될 수 있게 되었다.   ▲ CFD Prediction for High-Lift Aerodynamics(Slotnick, 2019)   피델리티 LES 솔버 피델리티 LES 솔버가 고충실도 LES 시뮬레이션에서 갖는 장점은 다음과 같이 네 가지로 볼 수 있다. 보로노이 다이어그램 기반 대규모 병렬 메시 환경 강력하고 비선형적으로 안정적인 수치 체계 및 고급 물리 모델 대규모 데이터 세트를 위한 신속한 시각화 및 심문 확장 가능한 GPU 상주 다중 물리 유동 솔버     전처리는 전체 정확도에 큰 영향을 미치고 일반적으로 전체 워크플로 시간의 약 75~80%를 차지하기 때문에 CFD 워크플로에서 매우 중요한 단계이다. 이 단계에서 CFD 사용자를 지원하기 위해 피델리티 LES는 피델리티 스티치(Fidelity Stitch)라는 고급 메시 툴을 개발했다. 이 툴은 정확도를 개선하고 메시 품질 지표를 향상하는 데 필요한 시간을 단축하여 전처리 워크플로를 훨씬 더 효율적으로 만들 수 있도록 설계되었다. 피델리티 스티치는 LES를 위한 보로노이 다이어그램 기반 볼륨 메시 툴이다. 보로노이 다이어그램은 유클리드 거리를 기반으로 한 고유한 파티션이다. 이 메시 프로세스에는 두 가지 입력이 있다. 첫 번째 입력은 피델리티 스티치가 다이어그램을 클립하는 데 사용할 수밀하고 매니폴드한 표면 메시를 가져오는 것이다. 두 번째 입력은 사이트 생성이다. 토폴로지는 사이트 배치와 해당 사이트 스텐실과 서피스 메시의 교차점을 생성한 결과물이다. 그러면 스티치가 임의의 다면체 셀을 직접 생성한다.     로이드 알고리즘은 반복적으로 메시를 평활화하는 데 사용된다. 이 스무딩 절차는 벽에 가까운 정렬을 유리하게 만들고 고해상도가 필수적인 인터페이스에서 셀 볼륨을 보다 균일하게 분배한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (24)   현재의 컴퓨팅 성능은 전례 없는 수준이다. 덕분에 더 큰 시스템을 시뮬레이션하고 복잡한 현상을 더 정확하게 예측할 수 있는 고급 계산 기법이 개발되었다. 그러나 터보 기계 시스템의 시뮬레이션은 각 구성 요소를 개별적으로 시뮬레이션하는 현재의 관행으로 인해 구성 요소 간의 상호 작용을 고려하지 못하기 때문에 여전히 과제를 안고 있다. 이 문제를 해결하고 효율성, 신뢰성, 저배출 측면에서 항공 엔진 설계를 개선하기 위해 피델리티 플로우(Fidelity Flow) 유동 솔버의 레이놀즈-평균 나비에-스토크스 방정식을 기반으로 새로운 방법론이 개발되었다. 이 접근 방식을 사용하면 단일 코드를 사용하여 전체 엔진의 완전 결합 시뮬레이션이 가능하다. 이번 호에서는 새로운 방법론인 유동 솔버 기술과 그 구현을 통해 얻은 결과에 대해 설명한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   그림 1. KJ66 MGT의 레이아웃 : ① 임펠러, ② 디퓨저, ③ 연소실, ④ HPT 노즐, ⑤ HPT 로터, ⑥ LPT 노즐, ⑦ LPT 로터, ⑧ 디월 베인, ⑨ 배기 후드   방법론 완전한 항공 엔진 및 가스 터빈 시스템에 대해 안정적이고 시간이 정확하며 완전히 결합된 시뮬레이션을 수행하기 위한 새로운 접근 방식이 개발되었다. 이 방법은 비선형 고조파(NLH) 기법을 사용하여 불안정한 효과를 포착하여 계산 시간을 절약할 수 있다. 이 접근법의 연소 프로세스는 효율적이고 신뢰할 수 있는 화염 생성 매니폴드(FGM)에 의존한다. 비활성 시뮬레이션에 비해 연소 과정을 모델링할 때 발생하는 계산 오버헤드는 약 50%에 불과하다. 또한 스마트 인터페이스 접근 방식은 전체 시스템에서 스칼라의 이동을 피하기 위해 구현되어, 흐름이 반응하는 곳에서만 연소 이동 변수를 해결함으로써 계산 오버헤드를 최소화한다.   유동 솔버 이 연구는 압력 기반 및 밀도 기반 설루션 체계로 구성된 케이던스 충실도 유동 솔버를 사용하여 수행된다. 유동 솔버 패키지에는 터보 기계 모델링, 대형 와류 시뮬레이션(LES), 공액 열전달(CHT), 유체-구조 상호작용(FSI), 스프레이용 라그랑지안 모듈, 캐비테이션, 복사, 다상 유동 및 연소 모델을 포함한 광범위한 물리 모델이 탑재되어 있다. 혼합 평면, 프로즌 로터, 슬라이딩 메시와 같은 표준 접근 방식이 터보 기계 모듈에 구현되어 있다. 또한 다음에서 설명하는 터보 기계 애플리케이션의 불안정한 흐름을 효율적으로 계산하기 위해 비선형 하모닉 방법을 사용할 수 있다.   비선형 고조파 방법(NLH) NLH 방법은 시간 평균 흐름에 대한 불안정성의 영향을 고려하는 비선형 접근 방식이다. 이러한 효과는 결정론적 스트레스로, 주기적 변동의 시간 평균 곱으로 나타난다. NLH 방법의 장점은 계산 효율에 있다. 평균 유동장에 대한 정상 상태 해와 사용자가 해결하기로 선택한 각 고조파의 실수 및 가상 부분에 대한 정상 상태 해만 결정하면 된다. 설루션 정확도는 고조파의 수에 따라 달라지지만, 일반적으로 불안정한 효과를 포착하는 데에는 몇 개의 고조파만 필요하다. 피델리티 플로우의 NLH 모듈은 인접한 행과 인접한 행 사이의 상호작용을 상대 회전 속도에 관계 없이 모델링할 수 있는 랭크 2 효과를 설명한다. 즉, NLH 모듈은 더 복잡하고 불안정한 상호작용을 설명할 수 있다. 랭크 2 설루션을 사용하면 포스트 프로세싱 모드에서 클로킹의 효과를 연구할 수 있다. 또한 피델리티 플로우의 NLH 모듈은 각 블레이드 행에서 사용할 고조파 수를 유연하게 정의할 수 있어, 시뮬레이션 프로세스를 더욱 맞춤화할 수 있고 효율적으로 만들 수 있다.   그림 2. 혼합 평면과 NLH 방식을 사용한 회전자-회전자 상호작용 비교     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (23)   이번 호에서는 항공 음향 시뮬레이션의 다각적인 과제를 살펴보고, 이러한 복잡한 문제를 해결하는 데 케이던스의 피델리티 LES(Fidelity LES)가 도움을 주는 사례 연구를 소개한다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   그림 1   항공 음향 시뮬레이션은 유체 역학의 복잡성과 음향 현상의 뉘앙스를 혼합하는 지루한 작업이다. 이 이중 영역의 과제는 광범위한 스케일부터 난류 속에서 음향 신호의 미묘한 구분까지 수많은 기술적 장애물로 가득 차 있다. 이러한 기술적 어려움을 극복하고 항공 음향 거동에 대한 이해를 높이려면 엔지니어와 연구자는 피델리티 LES와 같은 정교한 도구를 사용해야 한다.   항공 음향 시뮬레이션의 과제 항공 음향 시뮬레이션에는 상당한 어려움이 있다. 다음은 이러한 단점 중 일부이다. 광범위한 스케일 : 항공 음향 현상은 광범위한 공간적, 시간적 스케일을 포괄한다. 모든 스케일을 캡처하려면 미세한 그리드 해상도와 긴 시뮬레이션 시간이 필요하다. 음향파 진폭 : 항공 음향 신호는 난류 압력 변동보다 미묘한 경우가 많기 때문에 지배적인 흐름 구조와 구별하기가 어렵다. 원거리 전파 : 국부적인 공기역학 소스에 의해 생성된 소리는 먼 거리까지 전파될 수 있으므로 전체 도메인 시뮬레이션은 계산이 불가능할 정도로 복잡하다. 복잡한 지오메트리 : 실제 문제에는 항공기 엔진이나 차량 외관과 같은 복잡한 지오메트리가 포함되어 있어 유체 흐름과 사운드 전파 모델링이 복잡해지는 경우가 많다. 경계 조건 : 허위 반사나 비물리적 동작을 방지하려면 적절한 경계 조건을 선택하고 구현하는 것이 중요하다. 일시적인 특성 : 많은 문제가 불안정하고 과도 시뮬레이션이 필요하므로 계산 노력이 증가하고 통계 분석이 복잡해진다. 비선형 상호작용 : 높은 소음 수준은 비선형 공기역학적 및 음향학적 상호작용을 수반할 수 있어 추가적인 계산 리소스가 필요하다. 다중 물리 상호작용 : 일부 시뮬레이션은 열 전달이나 연소와 같은 다른 물리적 효과를 고려해야 하므로 설정이 복잡해진다. 수치적 소산 : 수치적 방법은 인위적인 소멸을 도입하여 관심 있는 음향 신호를 감쇠하거나 억제할 수 있다.   그림 2. 음속(마하 1)보다 빠르게 이동하는 초음속 제트기 시뮬레이션   더 빠르고 정확한 항공 음향 시뮬레이션을 위한 소프트웨어 올바른 시뮬레이션 소프트웨어를 선택하는 것은 실제 엔지니어링 과제와 항공 음향 분야의 기초 연구를 해결하는 데 있어 중요하다. 피델리티 LES는 항공 음향을 포함한 고충실도 유동 해석을 위한 최고의 툴이다. 이 소프트웨어는 고급 수치 기법과 모델을 통합하여 대형 와류 시뮬레이션(LES)을 활용하여 소산과 분산이 감소된 불안정한 흐름을 시뮬레이션한다. 유한 체적법에 기반한 다양한 솔버 공식을 사용하는 피델리티 LES는 저속, 고속 및 반응 유동을 포함한 다양한 유동 조건을 효과적으로 포착한다. 피델리티 LES는 고급 서브 그리드 및 벽 모델링을 통해 다양한 그리드 해상도에서 높은 성능을 제공한다. 거친 그리드에서도 흐름 현상을 정확하게 포착하여 CPU와 GPU 모두에서 효율과 확장성을 보여준다. 특히, V100 GPU 한 대가 약 400개의 인텔 스카이레이크(Skylake) 2018 CPU 처리 성능과 맞먹는 저 마하(low-Mach) 솔버를 구현한다. 엔지니어는 지오메트리 준비부터 결과 분석까지 모든 작업을 지원하는 사용자 친화적 애플리케이션인 피델리티 LES를 통해 전체 시뮬레이션 워크플로를 원활하게 관리할 수 있다.   그림 3. 인텔 스카이레이크 2018 CPU 코어 당 엔비디아 A100 및 V100 GPU와 같은 동등한 성능으로 다양한 흐름(flow) 시나리오에서 피델리티 LES를 사용할 수 있다.   피델리티 LES는 시뮬레이션 설정의 실시간 조정을 포함하여 복잡한 엔지니어링 모델에 대한 상세한 3D 뷰를 제공한다. 또한 사용자는 자동 제안이 포함된 명령어 용어집과 주요 지표를 추적하는 그래프를 활용할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  INFOWORLD   Editorial 17　AI로 국가를 다시 짜는 시대   New Product  18　HP Z북 울트라 G1a 리뷰 / 최석영　AI 크리에이터와 3D 작업을 위한 최적화 22　HP Z북 울트라 G1a 리뷰 / 노병수　설계 엔지니어 관점에서 본 고성능 노트북 26　스마트 제조의 실현 위한 물류 디지털 트윈 설루션　PINOKIO 31　더욱 빠르고 스마트한 시각화 콘텐츠 제작 지원　언리얼 엔진 5.6 60　이달의 신제품   Focus  36　PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025, 제조 혁신을 위한 PLM과 AI 전략을 짚다 44　다쏘시스템, ‘3D익스피리언스 콘퍼런스’ 통해 AI 버추얼 트윈 시대의 혁신 비전 제시 47　가상제품개발연구회, 춘계 심포지엄에서 AI 전환 시대의 제품 개발 방향 논의 50　AI 기반 시뮬레이션 전략의 현주소, ‘ATC 코리아 2025’에서 확인하다   On Air 52　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　AI 시대, 지식과 경험의 디지털 트윈 전략과 도구   Column 54　현장에서 얻은 것 No. 20 / 류용효　AI 스터디그룹(데이터공작소)에서 답을 찾다 58　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 시대의 창의성 증폭, 협력과 영감, 깨달음의 격차   Case Study 67　유니티로 구현된 VR 자동차 수리 학습 경험　게임 기술이 충돌 수리 교육을 혁신하는 방법   62　New Books  64　News   Directory  123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 70　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　파이썬 버전 라이브러리 p5 기반 3D 데이터 시각화 74　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (8) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅵ 77　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (4) / 천벼리　CAD에서 유기적인 BIM 및 DWG 도면 작업   Mechanical 80　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (14) / 김주현　크레오 시뮬레이션 라이브의 개선사항   Manufacturing 86　제조산업의 경쟁력 강화를 위한 디지털화 전략 / 오병준　글로벌 제조업의 핵심, 포괄적 디지털 트윈   Reverse Engineering 90　시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (7) / 유우식　집단 관찰   Analysis 97　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (23) / 나인플러스IT　피델리티 LES로 항공 음향 예측의 속도와 정확성 가속화 100　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (5) / 이종학　실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 114　1D 열 관리를 위한 KULI의 신규 기능 업데이트 / 이대형　파이썬 활용 강화 및 p-h 선도 업그레이드   PLM 106　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (4) / 최형완　항공/방위 산업의 스마트 유지보수 및 MRO 구현 110　BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (5) / 윤경렬, 가브리엘 데그라시　클라우드 서버 환경에서 BPMN을 연결하는 설루션 탐구   Visualization 118　AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (4) / 최석영　AI 특수효과와 후반작업 마스터하기   캐드앤그래픽스 2025년 7월호 - 제조 혁신을 위한 PLM과 AI 전략 짚은 PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 from 캐드앤그래픽스   캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (22)   터보 기계 시뮬레이션에 적합한 비용 효율적이고 충실도가 높은 LES 툴에 대한 수요가 크게 증가하고 있다. 이러한 상황에서 이전에 ‘캐스케이드 찰스(Cascade CharLES)’로 알려졌던 ‘케이던스 피델리티 LES(Cadence Fidelity LES) 솔버가 혁신적인 설루션으로 부상했다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   터보 기계 설계의 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션에 가장 널리 사용되는 수치 도구는 레이놀즈 평균 나비에-스토크스(RANS) 방정식에 기반한 계산 효율성이 낮은 방법이다. 직접 수치 시뮬레이션(DNS) 및 대규모 와류 시뮬레이션(LES) 과 같은 충실도가 높은 방법은 더 정확한 결과를 제공하지만, 높은 계산 요구 사항과 리소스 집약도로 인해 사용에 제약이 있는 경우가 많다. 그럼에도 불구하고 터보 기계 애플리케이션에서 불안정 시뮬레이션에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 주기적 도메인은 터보 기계 구성 요소 간의 상호 작용과 상대적인 움직임을 충분히 나타내지 못하기 때문에 3차원 불안정 유동 특성을 효과적으로 포착하는 것이 중요하다.   터보 기계 시뮬레이션을 위한 피델리티 LES 피델리티 LES 솔버는 다양한 엔지니어링 분야에 걸쳐 LES의 실제 적용 범위를 넓히는 고충실도 CFD 기능을 제공한다. 유체 역학의 까다로운 과제를 해결하고 항공 음향, 공기 역학, 연소, 열 전달 및 다상 흐름과 같은 분야의 복잡한 CFD 문제에 대한 정밀한 설루션을 제공한다.   그림 1   충실도 높은 터보 기계 시뮬레이션을 가능하게 하는 세 가지 수치 및 계산 개발은 다음과 같다. 벽 모델링 LES(WMLES) 기술의 발전 보로노이 다이어그램을 기반으로 하는 고효율 무빙 메시 솔버 GPU를 사용한 높은 처리량 컴퓨팅   보로노이 다이어그램 기반 무빙 메시 솔버   그림 2   터보 기계 시뮬레이션의 경우 고정 부품과 회전 부품에 대한 메시가 별도로 생성되며 계산 중에 변경되지 않는다. 부품 인터페이스 처리를 위한 혁신적인 기술이 개발되었다. 이 방법은 모든 시간 단계에서 2D 보로노이 다이어그램을 기반으로 인터페이스 면을 절단하고, 수치 플럭스를 통해 고정 부품과 회전 부품 간의 정보 교환을 허용한다. 이 접근 방식은 보로노이 다이어그램의 볼륨 기반 재절단 및 GPU에서의 트리 기반 검색을 피하므로 계산 효율이 크게 향상된다. 이 접근 방식을 기반으로 하는 이동 솔버의 수치 체계는 보수적이고 컴팩트하며 계산 속도가 빨라 기존 접근 방식에 비해 상당한 성능 및 정확도 이점을 제공한다. 이 기법은 계산 도메인을 유연하게 분할할 수 있으며, 다음에서 팁 갭을 통과하는 회전 표면을 사용하는 첫 번째 사례와 허브와 슈라우드 모두를 통과하는 평면 인터페이스를 사용하는 두 번째 사례를 통해 이를 확인할 수 있다. 평면 인터페이스를 채택하면 팁 갭과 관련된 문제를 극복하여 메시 또는 시간 단계 크기에 대한 제한 없이 거친 메시에서 시뮬레이션을 시작할 수 있다.   그림 3. 터보 기계 유동 시뮬레이션을 위한 두 가지 유형의 고정 이동 부품 인터페이스.(노란색 점선으로 표시) (a) 팁 간극을 통과하는 회전 표면, (b) 슈라우드 절단면(Wang, Bose, & Ivey, 2024)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  INFOWORLD   Editorial 17　챗GPT 이후, 생성형 AI는 어디로 가는가   Case Study 18　산업 제조 전문 기업 뵐링거 그룹의 금속 3D 프린팅 혁신      서포트 구조 최적화로 설계 자유도 확장 및 지속 가능한 제조 실현 20　실시간 3D 엔진 기반의 전기자동차 HMI 개발      별에서 영감을 받은 지리 갤럭시 E8의 스마트 콕핏 24　디지털 트윈으로 어트랙션 디자인하기      몰입형 협업을 위한 3D 시각화 및 애셋 관리 간소화   Focus 28　아비바코리아, 산업 지능 기반 디지털 트윈 전략과 미래 제시 33　AWS 서밋 서울 2025, “생성형 AI와 클라우드 혁신으로 산업 디지털 전환 가속화” 36　오토폼, “한국 금형 산업의 디지털 전환 및 AI 기반 혁신 도울 것” 38　트림블코리아, AI와 기술 혁신으로 건설 산업의 디지털 전환 제시 40　한국BIM학회, 정기학술대회에서 ‘AI 전환과 미래의 BIM’ 조망   People&Company 30　아비바 그레그 파다 엔지니어링 총괄 부사장　데이터 중심의 효율적인 협업 및 산업 디지털 전환 이끈다   On Air 45　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　제조 산업의 미래를 바꾸는 PLM 혁신과 AX 전략 제시 46　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　설계를 바꾸는 솔리드웍스의 AI 전략 58　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　디지털 기술이 이끄는 치과 혁신과 교정 치료의 미래   Column 48　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 온톨로지와 디지털 트윈화 54　트렌드에서 얻은 것 No. 25 / 류용효　데이터 연결이 곧 경쟁력이다 – 팔란티어의 미래 플랫폼 전략   New Products 42　이달의 신제품   54　New Books 56　News   Directory 115　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 59　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (7) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅴ 62　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　인공지능 AI 에이전트 표준 프로토콜 MCP의 사용, 분석 및 개발 69　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (3) / 천벼리　2D & 3D CAD 기능 업데이트   Reverse Engineering 72　시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (6) / 유우식　개별 관찰   Visualization 78　AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (3) / 최석영　소셜 미디어 최적화 AI 영상 제작 전략   Mechanical 82　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (13) / 김성철　클리어런스 및 크리피지 분석 소개   Analysis 88　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (3) / 황하나　CFD와 머신러닝을 활용한 공력 성능 예측 프로세스 개발 91　앤시스 SI웨이브를 이용한 MTTF 해석 / 배현진　DC 전류 밀도 분포를 이용한 PCB 수명 계산 94　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (4) / 이종학　산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 104　MBSE를 위한 아키텍처–1D 모델 연계의 중요성 및 적용 전략 (2) / 오재응　사례로 살펴 보는 아키텍처 모델과 1D 모델의 연계 112　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (22) / 나인플러스IT　피델리티 LES로 터보 기계의 정확도 및 설루션 시간 향상   PLM 100　BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (4) / 윤경렬, 가브리엘 데그라시　간단한 제품 개발 프로세스를 디자인해보기   캐드앤그래픽스 2025년 6월호 목차 - AI·클라우드 기술을 통한 산업 디지털 전환 가속화 from 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (20)   터보 기계 설계 및 해석 분야에서 실제 적용 사례는 CFD 모델의 효율성과 적응성을 입증하는 증거이다. 이러한 애플리케이션은 고급 시뮬레이션 도구가 복잡한 엔지니어링 문제를 해결하는 데 얼마나 중요한 역할을 하는지 보여준다. 이러한 실제 시나리오를 살펴봄으로써 CFD 기술이 산업 발전에 미치는 직접적인 영향에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   그림 1. 터보차저 컴프레서가 장착된 토요타 GT86 CS-R3 랠리카(왼쪽 상단)   토요타 모터스포츠의 터보차저 컴프레서 최적화 독일 쾰른에 위치한 고성능 엔진 및 섀시 설계 전문 기업으로 유명한 토요타 모터스포츠는 케이던스(Cadence)의 피델리티(Fidelity) 소프트웨어를 사용하여 터보차저 컴프레서의 효율성을 개선하는 야심찬 프로젝트를 수행했다.(그림 1) 이 작업은 터보차저 부품의 설계가 이미 고도화되어 있었기 때문에 쉽지 않은 과제였다. 실제 프로토타입을 제작하는 기존 방식은 소요 시간이 길어 부적절했기 때문에, 팀은 보다 혁신적인 접근 방식인 수치 최적화를 선택했다. 문제는 이미 재료의 구조적 한계에 근접해 작동하는 컴프레서 임펠러를 최적화해야 한다는 것이었다. 이를 위해서는 다분야 최적화 프로세스를 위해 CFD와 전산 구조 역학(CSM)을 통합하는 미묘한 접근 방식이 필요했다. 이 팀은 폰 미제스 응력을 안전 한도 내에서 유지하면서 등방성 효율, 총 압력 비율 및 작동 범위를 개선하기 시작했다. 토요타 모터스포츠는 임펠러의 다양한 측면을 정의하는 154개의 파라미터를 포함하는 최적화 프로젝트에 착수하여 케이던스의 피델리티 소프트웨어를 활용했다. 기본 설계에서 특정 파라미터를 유지하는 데 신중을 기하여 궁극적으로 33개의 주요 설계 변수에 집중했다. 여러 설계 반복에 걸쳐 메시 품질과 일관성을 보장하기 위해 피델리티 오토메시(Fidelity Automesh)를 사용하여 강력한 메시 전략을 구현했다. 이 최적화를 통해 <그림 2>에 자세히 설명된 대로 성능이 크게 향상되었다. 생성된 디자인 중 두 가지 디자인이 모든 공기역학적 및 구조적 목표를 충족하는 것으로 나타났다. 설계 D1은 압력비가 8.0% 증가하고 효율이 1.4% 증가했으며 스톨 마진이 확장되었다. 이러한 개선은 구조적 무결성을 보장하고 초크 질량 유량 요건을 유지하면서 달성되었다.   그림 2. 원래 지오메트리와 선택된 디자인(D1 및 D2)의 비교. 설계 D1은 압력 비율이 8.0% 증가하고 효율이 1.4% 증가했으며 스톨 마진이 확장되었다.   이 사례 연구는 터보차저 압축기 효율의 한계를 뛰어넘는 데 있어 다분야 CFD-CSM 최적화가 얼마나 효과적인지 보여준다. 토요타 모터스포츠의 접근 방식은 첨단 기술 개발에서 수치 최적화의 이점을 강조하여, 기존 방법으로는 실현 불가능한 설계 대안을 신속하게 탐색하고 평가할 수 있게 해준다. 이 프로젝트의 성공은 까다로운 모터스포츠 및 자동차 엔지니어링 영역에서 터보 기계 설계를 개선할 수 있는 통합 계산 방법의 잠재력을 반영한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

엔비디아가 미국 새너제이에서 열린 GTC에서 주요 CAE 소프트웨어 공급업체들이 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) 플랫폼을 도입해 자사 시뮬레이션 도구를 최대 50배까지 가속화한다고 발표했다. 이들 공급업체에는 앤시스, 알테어, 케이던스, 지멘스, 시높시스 등이 포함된다. 가속화된 CAE 소프트웨어와 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리 그리고 성능을 최적화하는 블루프린트를 병용하면 자동차, 항공우주, 에너지, 제조, 생명과학 분야 제품의 개발 시간과 비용을 줄일 수 있으며, 설계 정확도는 높이면서 에너지 효율을 유지할 수 있다는 것이 엔비디아의 설명이다. 소프트웨어 제공업체는 고객이 실시간 인터랙티브 기능을 갖춘 디지털 트윈을 개발하도록 지원할 수 있으며, 이제 엔비디아 블랙웰 기술을 통해 이를 가속화할 수 있다. CAE 소프트웨어 업계에서는 자사 소프트웨어에 블랙웰을 통합하는 생태계가 확장되고 있다. 여기에는 대표적으로 알테어, 앤시스, 비욘드매스, 케이던스, 콤솔, 엔지스(ENGYS), 플렉스컴퓨트, 헥사곤, 루미너리 클라우드, M-스타, 오토데스크 계열사인 나바스토, 뉴럴 콘셉트, 엔톱, 리스케일, 지멘스, 심스케일, 시높시스, 볼케이노 플랫폼스 등이 있다.     케이던스는 엔비디아 그레이스(Grace) 블랙웰 가속 시스템을 활용해 항공기의 이착륙 시뮬레이션이라는 전산유체역학(CFD)의 대형 과제를 해결하고 있다. 케이던스는 단일 엔비디아 GB200 NVL72 서버에서 케이던스 피델리티(Fidelity) CFD 솔버를 사용해 수십억 개의 셀 시뮬레이션을 24시간 이내에 실행했다. 이는 기존의 수백만 개 코어를 가진 CPU 클러스터에서도 며칠이 지나야 완료가 가능한 작업이었다. 이 혁신을 바탕으로 항공우주 산업은 더 안전하고 효율적인 항공기를 설계하면서도, 비용이 많이 드는 풍동 실험 횟수는 줄여 출시까지 걸리는 시간을 단축할 수 있을 전망이다. 리스케일이 새롭게 출시한 CAE 허브(CAE Hub)를 활용하면 엔비디아 기술과 더불어 다수의 독립 소프트웨어 공급업체가 개발한 쿠다 가속 소프트웨어에 간편하게 접속할 수 있다. 리스케일 CAE 허브는 클라우드에서 엔비디아 GPU와 엔비디아 DGX Cloud(DGX 클라우드)에 기반한 유연하고 향상된 성능의 컴퓨팅과 AI 기술을 제공한다. 고속 항공기를 만드는 붐 슈퍼소닉(Boom Supersonic)은 리스케일 CAE 허브에서 실시간 디지털 트윈을 위한 엔비디아 옴니버스 블루프린트(Omniverse Blueprint)와 블랙웰 가속 CFD 솔버를 사용할 예정이다. 이를 통해 새로운 초음속 항공기 설계와 최적화에 나설 계획이다. 제품 개발 주기의 대부분이 시뮬레이션에 기반한 붐 슈퍼소닉은 블랙웰 GPU로 가속화된 리스케일 플랫폼을 통해 다양한 비행 조건을 테스트하고 시뮬레이션을 반복하며 요구 사항을 개선할 전망이다. 실시간 디지털 트윈을 위한 엔비디아 옴니버스 블루프린트는 현재 일반적으로 사용이 가능하며, 리스케일 CAE 허브에도 포함돼 있다. 이 블루프린트는 엔비디아 쿠다-X 라이브러리와 엔비디아 피직스네모 AI, 엔비디아 옴니버스 플랫폼을 통합했다. 더불어 물체 부근의 공기 움직임을 연구하는 외부 공기역학을 위한 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 최초로 추가했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) 창립자 겸 CEO는 “엔비디아 블랙웰에서의 쿠다 가속 물리 시뮬레이션은 실시간 디지털 트윈을 개선하고 엔지니어링 프로세스 전반을 재구상하고 있다. 사실상 모든 제품이 물리적으로 구현되기 훨씬 전에 디지털 트윈으로 먼저 생성되고 생명력을 얻을 날이 다가오고 있다”고 말했다.