산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (2)   이번 호에서는 다쏘시스템의 LBM 기반 CFD 설루션인 파워플로(PowerFLOW)를 활용하여, 하중 및 회전에 의해 변형되는 트레드 타이어를 반영한 정밀 유동 예측 워크플로를 제시한다. 드라이브에어(DrivAer) 모델 적용을 통해 접지면과 사이드월 돌출부 형상 변화가 차량 항력 및 후류 구조에 미치는 영향을 분석하고, 실제 주행 조건을 고려한 차세대 공력 최적화 설계 프로세스의 방향성을 제안한다.   ■ 고석원 다쏘시스템의 유동해석 컨설턴트로, 국내 완성차 업체의 공력 및 공력소음 분야 CFD 프로젝트 수행 및 기술 지원을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   EV(전기자동차) 시대에 접어들면서 공력 성능은 단순한 항력 계수(Cd : Drag Coefficient) 저감의 문제가 아니라, 에너지 효율과 주행거리 경쟁력을 결정하는 핵심 설계 변수로 자리잡았다. 특히 고속 주행 영역에서는 타이어 주변에서 형성되는 복잡한 와류 구조가 전체 항력에 상당한 영향을 미친다. 그러나 현재까지 많은 외부 유동해석은 계산 효율과 모델 단순화를 이유로 강체 타이어 형상을 가정해왔다. 실제 주행 조건에서는 차량 하중과 회전에 의해 타이어 접지면이 평탄화되고, 트레드 패턴이 국부적으로 변형된다. 이러한 기하학적 변화는 경계층 발달과 박리 위치, 그리고 후류 구조에 직접적인 영향을 미친다. 그럼에도 불구하고 설계 단계에서 이러한 변형 효과는 충분히 반영되지 못하는 경우가 많다. 이 간극은 단순한 수치 오차를 넘어, 설계 의사 결정의 신뢰성 문제로 이어질 수 있다. 기존의 전산유체역학(CFD : Computational Fluid Dynamics) 접근에서는 회전 조건을 MRF(Moving Reference Frame) 혹은 LRF(Local Reference Frame) 기법을 구현하고, 접지부는 이상적인 평면 조건으로 단순화한다. 이 방식은 빠른 비교 분석에는 적합하지만, 접지부 인근의 비대칭 유동 구조와 시간에 따라 변화하는 와류 변동을 충분히 재현하기 어렵다. 특히 하중에 의해 형성되는 접지부 형상 변화는 타이어 하부 압력 분포를 바꾸고, 이는 차체 하부 유동과 상호작용하며 항력 특성에 영향을 미친다. 고속 주행 시에는 원심력에 의한 외경 변화까지 더해져 형상 변형이 복합적으로 발생한다. 따라서 현실 기반 공력 예측을 위해서는 타이어 변형을 포함한 해석 전략이 요구된다.   파워플로 기반 정밀 유동 예측 방법론 이번 호에서는 LBM(Lattice Boltzmann Method) 기반 CFD 설루션인 파워플로를 활용하여 하중 및 회전 변형을 반영한 해석 환경을 구축하였다. 차량 모델은 <그림 1>과 같이, 오픈소스 표준 차체 형상인 드라이브에어 모델을 적용하였다. 타이어 형상은 단순 강체 모델과 실제 하중 조건을 반영한 변형 트레드 타이어 모델을 사용하였다. 변형 형상은 파워플로의 전처리 모듈인 파워델타(PowerDELTA)를 통해 구현되었으며, <그림 2>와 같이 정적 하중에 의해 형성되는 접지면(contact patch)과 사이드월 돌출부(bulge)를 기하학적으로 재현하였다. 수치해석 방법에는 회전하는 타이어에 IBM(Immersed Boundary Method)을 적용하여 타이어 인근에서 시간에 따라 변화하는 유동 구조와 후류 거동을 정밀하게 분석하였다.   그림 1. 드라이브에어 차량 형상   그림 2. 접촉면과 돌출부의 형상(왼쪽 : 접촉면, 오른쪽 : 돌출부)   해석 케이스 구성 해석 케이스는 변형 타이어의 적용 유무와 <그림 3>에 나타낸 바와 같이, 타이어 변형 효과를 체계적으로 비교하기 위해 다음 세 가지 인자를 독립적으로 변화시켰다. 사이드월 돌출부(bulge, B) 횡방향 삽입각(slip angle, α) 접지면 폭(contact patch width, W)   그림 3. 변형 타이어 인자 변화 조건   각 변수 변화에 따른 항력 특성 및 후류 구조 변화를 비교함으로써, 설계 관점에서 지배적인 인자를 도출하고자 하였다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

펑션베이가 지난 10월 13일 ‘2025 리커다인 유저 콘퍼런스’를 진행했다. 이번 콘퍼런스에서는 모델링 속도 개선, 해석 정확도 및 활용성 강화, 결과 분석 용이성 등을 중점으로 다물체 동역학 해석 설루션 리커다인 2026(RecurDyn 2026) 버전의 신기능을 소개했다. 또한 입자법 기반 CFD(전산 유체 역학) 소프트웨어인 파티클웍스 8.2(Particleworks 8.2) 버전의 기능 개선과 함께 사용자 서브루틴의 활용법, 모터 모델링 및 제어 기법, 하모닉 드라이브의 MFBD(유연 다물체 동역학) 해석 기법 등의 기술 발표가 이뤄지는 등 엔지니어링 시뮬레이션 기술의 최신 동향과 적용 사례를 전했다. ■ 정수진 편집장     해석의 신뢰도와 사용자 편의성 강화한 리커다인 2026 펑션베이 기술사업팀의 김진수 수석은 펑션베이가 자체 개발하고 있는 리커다인 2026의 핵심 기능을 소개했다. 사용자 모델링 효율과 해석 정확도를 강화한 이번 버전은 접촉(contact), 조인트(joint), 요소(element) 등 물리 현상 재현 능력을 고도화하고, 최신 AI 기술을 도입해 사용자 편의성을 높인 것이 특징이다. 우선, 해석의 신뢰도를 좌우하는 접촉 기능이 향상됐다. 패치 사이즈의 하한 제한을 없애 미세한 설정이 가능해졌으며, 이를 통해 더욱 정교한 지오메트리 조정이 가능하다. 특히 지오 콘택트(geo contact)에는 ‘단위 면적당 강성’과 ‘압력 스플라인’ 입력 방식이 추가되어, 브레이크 패드와 같이 면적에 따라 압력이 변하거나 비선형적 압력 관계를 가진 모델의 해석 정확도가 높아졌다. 조인트 영역에서는 스크류 조인트에 프리로드 기능을 추가해 오일 피스톤 등의 마찰 거동을 현실적으로 구현하며, 유연체(FFlex) 해석 시 더미 보디의 질량을 자동 보정해 물리적 간섭을 최소화했다. 주목할 점은 생성형 AI 기술의 도입이다. 리커다인 2026은 LLM(대규모 언어 모델) 기반의 ‘리커다인 어시스턴트’ 베타 버전을 탑재했다. 김진수 수석은 “복잡한 표현식(expression) 예제 생성이나 사용법 안내를 AI가 지원함으로써 모델링의 진입 장벽을 낮췄다”고 설명했다. 후처리(포스트 프로세싱)의 효율도 개선됐다. 애니메이션 일시 정지 상태에서 즉각적인 파라미터 확인과 노드 데이터 추적이 가능해졌고, 최대 5개 주파수의 진동 모드를 동시에 비교 재생하거나 셸(shell) 요소의 두께 위치별 응력을 확인하는 기능이 추가됐다. 이 외에도 내구 해석 결과 통합, 2배 빨라진 기어 해석용 패치 구속 모델링 등을 통해 엔지니어의 업무 생산성을 높이는 데 주력했다.   ▲ 리커다인 2026에서 베타로 탑재된 LLM 기반의 AI 어시스턴트   입자 해석의 정밀도·효율 높인 파티클웍스 8.2 펑션베이가 국내 공급하는 입자법 기반 CFD 소프트웨어인 파티클웍스는 지난 10월 8.2 버전을 선보였다. 펑션베이 기술사업팀의 김태영 책임은 “이번 업데이트는 기체와 액체의 상호작용을 다루는 LBM(Lattice Boltzmann Method) 기능의 고도화와 대규모 해석을 위한 전용 모델 도입, 열 해석 영역 확장을 통해 정확도와 효율을 강화했다”고 밝혔다. 가장 큰 변화는 기체와 액체 간의 양방향(2-way) 커플링 지원이다. 뭉쳐진 유체인 액적과 LBM 격자 간의 상호작용을 직접 계산하여, 액적과 기류가 서로 주고받는 영향을 반영할 수 있다. 이를 통해 빗방울이나 소방수 살포 같은 복잡한 유동을 더욱 현실적으로 모사할 수 있게 됐다. 눈이나 먼지가 쌓이는 현상을 다루는 ‘부착/적층 모델’도 추가됐다. 파티클웍스 8.2에서는 해석 효율이 더욱 개선됐다. FVM(유한체적법) 연동 시 MPS는 싱글, FVM은 더블 프리시즌으로 계산하는 하이브리드 방식을 도입해 속도와 안정성을 확보했다. 김태영 책임은 “불필요한 격자 생성을 줄이고 결과 파일 크기를 최대 85% 축소해 대용량 해석의 부담을 덜었다”고 설명했다. 또한 억 단위 입자를 처리하는 토목·해일 해석용 ‘EIMPS’ 모델을 도입해 메모리 효율과 속도를 높였다. 열 해석 분야에서는 고체-액체-기체 간 상호 열전달을 단일 솔버로 통합 지원하며, 방향별 열 전도도 입력 기능을 더해 복합적인 열전달 현상을 정밀하게 해석할 수 있게 됐다.   동역학 해석의 한계 극복 위한 기술과 사례 소개 이번 콘퍼런스에서는 리커다인의 기술적 깊이와 확장성을 선보이는 발표와 함께 자동차, 로보틱스, 전력 설비, 인공위성 등 다양한 산업 분야의 활용 사례가 소개됐다. 펑션베이 기술사업팀의 이정한 수석은 ‘리커다인 유저 서브루틴(user subroutine) 사용법’을 주제로, 파도의 힘과 같은 특수 물리 현상을 사용자가 직접 구현하거나 복잡한 모델을 수식화하여 해석 속도를 단축하는 노하우를 공유했다. 장성일 책임은 ‘코링크(CoLink) 모터 드라이버를 연동한 모터 모델링’ 기법을 소개하면서, 기계와 제어 시스템이 결합된 메카트로닉스 분야로의 기술 확장을 강조했다. 전용우 팀장은 로봇 구동계의 핵심인 ‘하모닉 드라이브(harmonic drive)의 모델링 및 정밀 해석 기법’을 발표하면서, 해석 시간 단축과 정확도 확보를 동시에 달성하는 해법을 제시했다. 펑션베이는 이들 발표를 통해 리커다인이 다룰 수 있는 CAE 기술의 스펙트럼과 해결 능력을 포괄적으로 제시했다. 또한, 동역학 해석을 넘어 복합 물리 현상과 정밀 제어 시스템까지 아우르는 통합 설루션으로 나아가고자 하는 리커다인의 미래 방향성을 제시했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

주요 디지털 트윈 소프트웨어 이차전지 시뮬레이션, NFLOW   개발 및 자료 제공 : 이에이트, www.e8ight.co.kr   이에이트는 2012년에 설립되었으며 입자 기반 시뮬레이션 디지털 트윈 플랫폼 기술 보유 기업이다. 2014년 자체 기술만을 이용해 국내 최초로 입자 기반 시뮬레이션 NFLOW를 런칭하였고, 2019년 GS(Good Software) 1등급 인증을 받으며 본격적으로 제품을 상용화하였다. 또한, 2021년에는 시뮬레이션 기반 디지털 트윈 플랫폼 NDX PRO를 상용화하는데 성공하여 국내 유일의 자체 기술 디지털 트윈 플랫폼 기업으로 도약하였다.  1. 주요 기능 (1) SPH 솔버 NFLOW SPH는 기존의 CFD가 다루기 어려운 자유표면유동, 대규모 해석 등을 다루기 적합한 솔버이다. SPH는 라그랑지안 좌표계를 기반으로 하여, 연속체인 유체를 입자로 표현되는 좌표 점들의 집합과 그 좌표 간의 상호 작용 관계를 통해 이산화 하여 물리현상을 모의하는 기술이다.  기존 FVM 기반 CFD와 달리 격자를 사용하지 않는 방법으로, 자유 표면 유동이나 변화가 큰 비선형적 문제에 대한 해석에 유리하며, 이산화 된 계산방식으로 병렬처리가 비교적 쉬워 고속연산이 가능하다. 더불어 격자법 대비 자유수면을 해석하는데 있어 메모리 사용이 적고, 간편한 경계처리가 가능하여 대규모 자연재해 시뮬레이션, 복잡한 기어 윤활, 스크류 펌프 내부 유동 해석, 세탁기 내부 부유체 해석 등의 해석에 유리하다.  NFLOW SPH를 활용하여 토석류 흐름, 댐붕괴 해석, 수면 충돌, 탱크 내 슬로싱 해석 등 다양한 시뮬레이션을 수행하였고, 모의실험 등과 비교하여 높은 수준의 정확도를 구현하여 기술력을 인정받았다. (2) LBM 솔버 NFLOW LBM 솔버는 미세한 스케일의 해석에 활용도가 높은 제품이다. LBM은 미시적 스케일의 입자 간 상호작용으로 발생하는 물리현상을 Boltzmann 수송 방정식의 이산화 모델링을 통해 미시적, 중시적, 혹은 거시적 스케일의 물리현상을 예측하는 기법이다.  타 시뮬레이션 기법에 비해 복사 열전달, 다성분 유동, 대류-확산, 상변화 등 시간에 따라 변하는 물리현상을 예측하는데 강점이 있어 기존 방식으로 해결하기 어려웠던 다양한 산업분야에 적용이 가능하다. 상변화 해석은 복잡한 계면 추적 방식이 없어 기존 솔버 대비 계산 비용이 적으며, 농도대류확산, 혼합물 내부의 화학반응, 난류 모델, 복사열전달 등 기존 제품으로는 제공이 어려운 기능이 탑재되어 있다. 이 솔버는 지역적 연산만을 사용하기에 GPU, 멀티 GPU를 이용한 병렬화에도 용이하다.  NFLOW LBM으로는 압축/비압축성 유동, 난류, 열전달, 다상/다성분 모델의 해석 등을 수행하였고, 타 산업군보다 정량적인 해석이 요구되는 전기/전자, 항공우주, 이차전지, 자동차 등의 분야에 활발하게 적용되고 있다.       2. 도입 효과 다양한 산업에서 설계, 운영, 유지보수의 혁신을 가져다 준다. 먼저, 제품 설계와 개발 단계에서는 실제 프로토타입을 제작하기 전에 가상 환경에서 성능을 검증할 수 있어 재료와 생산 비용을 크게 절감할 수 있다. 또한, 설계 변경 및 테스트 과정을 가상으로 반복할 수 있어 제품 개발 주기를 단축시키고, 다양한 조건에서 제품의 성능을 예측하여 최적화를 수행할 수 있다. 운영 측면에서는 운영 효율성을 대폭 향상시킬 수 있다. 디지털 트윈은 실제 환경을 가상으로 재현해 시스템 성능과 생산 공정을 실시간으로 분석하고 최적화할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 예지적 유지보수를 구현해 장비의 상태를 지속적으로 모니터링하고 고장을 사전에 예측하여 불필요한 유지보수를 줄이고 가동 중단 시간을 최소화할 수 있다. 더불어, 실시간 데이터와 시뮬레이션 결과를 활용하면 운영 및 관리 의사결정을 더욱 정확하고 신속하게 내릴 수 있다. 또한, 비용 및 리스크 관리에서도 큰 효과를 발휘한다. 시뮬레이션을 통해 프로젝트 진행 전 다양한 환경과 조건에서 발생 가능한 리스크를 사전에 평가하고 대비할 수 있어 안전성을 높이고 비용 낭비를 줄일 수 있다. 전반적으로, 시뮬레이션 소프트웨어와 디지털 트윈 기술은 효율성과 생산성을 극대화하고 리스크를 줄이며, 기업이 더욱 민첩하고 경쟁력 있는 운영을 수행할 수 있도록 돕는 핵심 기술로 자리 잡고 있다.     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (11)   오토캐드와 양방향으로 호환되는 국산 CAD인 캐디안(CADian) 2024 버전의 업데이트 버전인 캐디안 2024 SE에는 오토캐드와 동일하게 리스프(LISP) 프로그램을 지원하여, 기존에 제작되어 사용되던 리스프 프로그램을 그대로 가져와서 사용할 수 있다.  다만 일반적인 사용자들은 리스프 프로그램을 직접 작성하여 이용하기에는 어려움이 있다. 캐디안은 몇몇 유용한 기능들을 자동화하여 사용할 수 있도록 리스프 프로그램 수십 종을 홈페이지에서 무료로 배포하고 있다.  이번 호에서는 그 중 몇 가지 리스프를 살펴보도록 하겠다.    ■ 최영석  캐디안 기술지원팀 부장으로 기술지원 업무 및 캐드 강의를 담당하고 있다.  홈페이지 | www.cadian.com  카페 | https://cafe.naver.com/ilovecadian   리스프 파일 내려받기 캐디안을 사용하는 사용자는 누구나 캐디안 공식 홈페이지의 기술자료실에서 리스프 프로그램을 다운로드한 뒤 로드하여 이용할 수 있다. 자세한 방법은 다음과 같다.    1. 인터넷 웹 브라우저의 주소창에 www.cadian.com을 입력하여 캐디안 홈페이지로 이동한다.   2. 상단 메뉴 중 ‘고객지원’ 항목에 마우스 커서를 가져가면 아래에 메뉴가 표시된다. 메뉴에서 ‘기술자료실’ 항목을 클릭한다.      3. 각종 리스프가 표시된다. 원하는 기능의 항목을 클릭하여 상세 페이지로 이동한다.     4. 아래쪽의 검색란에 원하는 기능을 검색하여 리스프 파일을 찾을 수 있다.     5. 왼쪽 상단의 리스프 파일이 포함된 압축 파일(*.zip)을 클릭하여 다운로드한다.     6. 압축 해제 프로그램을 이용하여 다운로드한 파일을 압축 해제한다.   7. 압축을 해제하면 *.elf 파일이 생성된다. *.elf 파일은 기존 리스프 프로그램을 암호화(encryption)한 파일이며, 캐디안에서만 정상적으로 실행된다.   8. 압축 해제한 리스프 *.elf 파일을 캐디안의 ‘appload’ 명령으로 로드한 뒤, 리스프 기능 호출 명령어를 입력하여 사용하면 된다.   리스프 파일 로드하기  리스프 파일을 로드하여 사용하는 방법은 다양하지만, 간단하게 사용하기 위해서는 크게 두 가지 방법이 있다. 명령어 ‘appload’를 이용하는 방법과 드래그 앤 드롭(drag & drop)을 이용하는 방법이다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

이에이트는 글로벌 이차전지 기업과 중요 생산 공정에 대한 시뮬레이션 적용 확대를 위한 검증을 성공적으로 완료했다고 밝혔다. 이에이트는 2023년 이차전지 제조공정에 시뮬레이션을 적용하였고, 올해는 적용 범위 및 수주 규모를 확대하여 솔루션을 납품하게 된다. 이에이트는 배터리 제조 관련 연구개발을 위해 다중 유체의 거동, 농도 확산에 의한 공침 현상을 해석하여 이차전지 품질 최적화 솔루션을 도출하였다. 이에이트의 입자 기반 시뮬레이션 소프트웨어인 NFLOW LBM(Lattice Boltzmann Method)을 통해 시간에 따른 유동장, 농도장, 화학 반응을 모사하는 거시적 솔루션을 얻을 수 있으며, 침전물의 핵 생성, 이동, 성장, 응집 모사 등 미시적 솔루션도 가능하다. 이에이트는 “기존의 수치해석 솔루션은 2~3개 화학종의 농도, 유동 해석에 국한되어 있었지만, 이에이트의 이차전지 시뮬레이션 솔루션은 4개 이상의 화학종을 다룬다. 또한 별도의 시드 포인트(seed point) 설정이 필요 없이 침전물이 생성되고 성장하는 양상을 자유롭게 모사할 수 있다”고 설명했다. 그리고 “LBM 기반의 유체 해석은 시스템의 규모가 증가해도 계산량을 줄이면서 정확한 결과를 도출할 수 있어 기존 솔루션들보다 뛰어난 성능을 보였다”고 덧붙였다.     이에이트는 이 솔루션에 대한 특허를 출원하여 지적재산권을 강화하였다. 이에이트 LBM 연구팀은 앞서 출원한 이차전지 시뮬레이션 기술의 연계법 등을 추가로 연구해 고도화된 시뮬레이션 기술을 후속 특허로 준비하고 있다. 또한 최근에는 적용 가능성 확대를 위하여 다상 유동의 시뮬레이션 안정성을 증대시킬 수 있는 연구를 수행하였다. 이 연구를 통해 다상 유동을 보다 안정적으로 해석하고 계산 비용 또한 절감할 수 있게 되었다. 이를 통해 냉난방 장치 내부 상변화, 시추에서 LNG/응축물 거동과 같은 현상을 보다 안정적으로 해석할 수 있으며, SCIE 저널인 Journal of Statistical Physics에 게재가 결정되었다. 이에이트의 김진현 대표는 “이차전지 분야 진출을 통해 입자 시뮬레이션의 확장성을 입증할 수 있었다. 이차전지는 성장성이 무한한 산업으로 실제 다수의 이차전지 제조기업으로부터 관련 문의를 접하고 있다. 또한 화학, 식품, 화장품, 제약 등 다양한 제조분야 산업 군에서 시뮬레이션 기술 문의가 이어지고 있다. 당사의 기술을 통해 제조 효율성과 품질을 개선함으로써, 고객사들이 더욱 경쟁력 있는 기업으로 거듭날 수 있도록 지원하겠다”고 전했다.

유동 해석 소프트웨어, PowerFLOW   주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : Dassault Systèmes, www.3ds.com ■ 자료 제공 : 다쏘시스템코리아, 02-3270-7800, www.3ds.com/ko LBM(Lattice Boltzmann Method)를 기반으로 하는 PowerFLOW는 유동의 변화를 정확하게 예측할 수 있는 시뮬레이션을 수행할 수 있다.  자동으로 공간 격자를 생성하기 때문에 복잡한 형상에 대한 시뮬레이션도 사용자가 쉽고 편리하게 진행할 수 있으며, 신뢰성 있는 결과 데이터를 얻을 수 있도록 Best Practice를 제공한다. 엔지니어는 PowerFLOW 제품군을 사용하여 프로토 타입을 제작하기 전에 시뮬레이션을 통하여 프로세스 초기 제품 성능을 평가할 수 있다. 이를 통해 테스트를 대체함으로써 예산을 줄이고 제품에서 발생하는 문제를 사전에 해결할 수 있다. PowerFLOW는 빠른 시뮬레이션을 위하여 고성능 컴퓨팅(High Performance Computing) 환경에서 작동하도록 설계되었고, 최대 수백 개의 프로세서 코어까지 선형에 가까운 확장성을 제공하며, Cloud 환경에서도 사용이 가능하다. 또한, 차량의 공력 성능 및 주행 안정성, 회전체 및 공력에 의한 소음 예측을 수행할 수 있으며, 추가로 복사 및 전도에 의한 표면 온도와 열 유속을 예측할 수 있다.      좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   SPH는 라그랑지언(Lagrangian) 기법을 활용한 유동해석 방법으로, 자유표면이 있는 다상유동해석에 적합하다. 앤시스 2022 R2 버전의 첫 소개 이후 신규 버전이 나올 때마다 업그레이드되고 있는 앤시스 로키(Ansys Rocky)의 SPH 기능을 통해, 플루언트(Ansys Fluent)가 없어도 DEM-CFD 커플링 해석이 가능해졌다. 이번 호에서는 DEM-CFD 커플링(coupling) 해석에 대한 새로운 접근 방법을 통해 기존과의 차이점, SPH 소개 및 설정 방법, 활용 예를 알아보자.    ■ 박성근 태성에스엔이 유동 1팀 수석매니저로 유동 및 입자해석에 대한 기술 지원을 담당하고 있다. 이메일 | sgpark@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   “플루언트가 없는데… 로키로 DEM-CFD 커플링이 가능하다고요?” 아직 해당 방법을 모르는 분들께 종종 듣는 말이다.  SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics)는 앤시스 로키 2022 R2 버전에서 정식으로 출시된 유동해석 방법으로, DEM-CFD 커플링 해석도 가능하다. 먼저 기존 DEM-CFD 커플링 방법은 크게 ▲LBM ▲1-Way Constant ▲1-Way Fluent Steady ▲1-Way Fluent Transient ▲2-Way Fluent ▲Semi-Resolved(2-Way Fluent)로 나누어진다. 여기에 로키에 새롭게 추가된 유동 해석 방법인 SPH로 플루언트 없이 DEM-CFD 커플링 해석이 가능하게 된 것이다.  SPH의 장점은 CPU와 GPU 모두 사용 가능하고 특히 멀티 GPU를 이용할 경우 매우 빠른 해석이 가능하다는 것이다. 또한 다상 해석의 경우 일반 CFD 대비 하나의 상만 해석을 하기 때문에 해석 시간을 크게 감소시킬 수 있다. 이번 호에서는 SPH에 대한 소개와 설정 방법, 그리고 활용 예에 대해 알아보고자 한다.    SPH란? 로키의 SPH는 LBM처럼 내장된 유동해석 방법으로, 비압축성 유동의 weakly compressible에 적합하여 mach number가 0.1보다 작을 때 유리하다. 일반적인 CFD와 달리, SPH는 라그랑지언 기법을 이용해 격자 생성이 필요 없는 해석으로 로키의 DEM 해석방법과 유사하다. 이때 SPH 요소는 유체의 물리적 특성을 갖기 때문에, 압력 및 점성력을 통해 이웃 요소와 상호 작용하는 작은 유체 조각으로 정의할 수 있으며, 불규칙한 간격을 가지는 노드 점의 유한 집합으로 나비에-스토크스(Navier-Stokes) 방정식을 해결하기 위한 보간점(interpolation point)으로 사용된다. 이러한 SPH는 자유표면이 있는 다상 유동 및 SPH-DEM 커플링 해석에 적합하기 때문에 slurry mill, sloshing, wave breaker 해석이 가능하며, 표면 장력을 고려할 경우 spray, washing machine 해석에 적용할 수 있다. <그림 1>은 slurry mill로 SPH-DEM 커플링 해석을 이용한 예이다.   그림 1. SPH-DEM 커플링 해석 예   이러한 커플링 해석의 경우 DEM 입자가 SPH 요소 크기보다 매우 커야 하며, <그림 2>와 같이 DEM 입자 내부에 SPH 요소를 배치하여 솔리드(solid)-플루이드(fluid)간 상호작용을 처리한다. 이때 내부 SPH 요소는 연관된 인공질량, 밀도 및 속도를 가지며, 입자 표면에서 미끄럼 방지조건을 충족할 수 있게 모델링되어 있다.   그림 2. DEM 입자 내 SPH 요소   그렇다면 SPH의 장점은 무엇일까? 앞서 말했듯 SPH는 CPU와 GPU 모두 사용 가능하며, 특히 멀티 GPU를 이용할 경우 매우 빠른 해석이 가능하다. 또한 다상해석의 경우 일반 CFD 대비 하나의 상만 해석을 하기 때문에 해석 시간을 크게 줄일 수 있다.  이 기능은 로키에 내장되어 있어 다양한 모션과 같이 사용할 수 있기 때문에, 플루언트보다 넓은 분야에 대한 유동 해석이 가능하다. 다만, 라그랑지언 기법을 이용하여 SPH 요소의 위치를 각 시간별로 저장하기 때문에 HDD의 용량이 많이 필요하다는 주의점이 있다.   SPH 설정 방법 이제 SPH 해석을 위한 물성치 및 입/출구 조건, 설정방법에 대해 알아보자.   SPH Fluid Materials  SPH는 하나의 유체 물성만 설정하여 사용할 수 있다. 예를 들어 물과 공기 두 개의 상이 존재할 때 SPH는 물의 거동만 해석하고, 나머지 영역은 공기로 가정한다. <그림 3>과 같이 기본값은 water의 물성치로 설정되어 있으며, 열전달 모델을 활성화할 때 열전도도와 비열을 설정할 수 있다. Sound Speed는 일반적인 유체에서의 Sound Speed를 의미하는 것은 아니며, 해석 영역 내 최대 속도보다 10배 이상의 값을 사용하는 것을 권장한다. Sound Speed는 Time Step Size의 결정에 영향을 미친다.   그림 3. Material 내 Default Fluid 설정     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

주요 CAE 소프트웨어 소개  유동 해석 소프트웨어, XFlow ■ 개발 : 다쏘시스템(Dassault Systèmes), www.3ds.com ■ 자료 제공 : 다쏘시스템코리아, 02-3270-7800, www.3ds.com/ko 노드데이타, 02-595-4450, www.nodedata.com  메이븐, 02-852-2555, www.swmaven.co.kr 브이피케이, 02-6230-7200, plm.vpkcorp.com 제품 혁신을 위한 현대의 치열한 경쟁 속에서 산업계는 차량의 도하, 파워 트레인의 윤활 및 항공기 기동과 같은 극한 조건에서 제품의 실제 동작과 연관된 복잡한 시뮬레이션을 수행해야 한다.  시뮬리아(SIMULIA)의 Fluid Solution 중 하나인 XFlow(엑스플로우)는 신뢰성 있는 CFD(Computational Fluid Dynamics) 해석 수행을 위한 입자 기반 LBM(Lattice-Boltzmann Method) 기술을 제공한다.   XFlow의 최신 기술을 통해 사용자는 실제 형상의 움직임, Free surface를 포함한 다양한 기체와 유체가 혼합된 다상(Multi-Phase) 유체와 구조물의 상호 작용에 따른 유동 현상 해석 및 급격한 시간 변화가 동반되는 고주파 특성을 갖는 유체 해석이 포함된 CFD 업무를 진행할 수 있다. 자동 공간 격자 생성 기능과 Adaptive refinement 기능은 사용자의 입력을 최소화할 수 있어 격자 생성 및 전처리 단계에서 시간과 노력을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 해석의 정확도를 높일 수 있다.         좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

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.