엔비디아가 사용자만의 콘텐츠로 챗봇을 개인화할 수 있는 ‘챗 위드 RTX(Chat With RXT)’를 윈도우 PC에서 제공한다고 밝혔다. 챗 위드 RTX는 사용자가 자신만의 콘텐츠로 챗봇을 개인화할 수 있는 기술 데모이다. 최소 8GB의 비디오 랜덤 액세스 메모리 또는 VRAM을 갖춘 로컬 엔비디아 지포스 RTX 30(GeForce RTX 30) 시리즈 GPU 이상으로 가속되며, 현재 무료로 다운로드가 가능하다. 챗 위드 RTX는 검색 증강생성(RAG), 엔비디아 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM) 소프트웨어, 엔비디아 RTX 가속화 등을 사용해 로컬 지포스 기반 윈도우 PC에 생성형 AI 기능을 제공한다. 사용자는 PC의 로컬 파일을 데이터셋으로 미스트랄(Mistral)이나 라마 2(Llama 2)와 같은 오픈소스 LLM(대규모 언어 모델)에 빠르고 쉽게 연결해 상황에 맞는 빠른 답변을 얻을 수 있다.     사용자들은 메모나 저장해둔 콘텐츠를 검색하는 대신 간단한 검색어를 입력해 챗봇을 이용할 수 있다. 예를 들어 “라스베가스에 있을 때 내 친구가 추천한 레스토랑이 어디야?”라고 질문하면, 챗 위드 RTX가 사용자가 지정한 로컬 파일을 스캔해 상황에 맞는 답변을 제공한다. 이 도구는 *.txt, *.pdf, *.doc/*.docx, *.XML 등 다양한 파일 형식을 지원한다. 애플리케이션에서 해당 형식의 파일들을 포함한 폴더를 가리키면, 이 파일들은 몇 초 만에 라이브러리에 로드된다. 사용자는 유튜브 동영상 혹은 재생 목록의 정보도 포함할 수 있다. 챗 위드 RTX에 동영상 URL을 추가하면 사용자는 해당 정보를 챗봇에 통합해 상황에 맞는 질문을 할 수 있다. 예를 들어, 좋아하는 인플루언서 동영상의 콘텐츠를 기반으로 여행 추천을 요청하거나, 우수한 교육 자료를 기반으로 빠른 튜토리얼과 사용법을 안내를 받을 수 있다. 챗 위드 RTX는 윈도우 RTX PC와 워크스테이션에서 로컬로 실행되므로 결과가 빠르게 제공되고, 사용자의 데이터는 디바이스에 그대로 유지된다. 또한, 클라우드 기반 LLM 서비스 대신 챗 위드 RTX를 사용하면 민감한 데이터를 제3자와 공유하거나 인터넷에 연결하지 않고도 처리할 수 있다. 챗 위드 RTX는 최소 8GB의 VRAM이 탑재된 지포스 RTX 30 시리즈 이상의 GPU와 윈도우 10, 11 그리고 최신 엔비디아 GPU 드라이버에서 사용 가능하다.

  교량 설계, 모델링 및 해석 소프트웨어, OpenBridge    주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : 벤틀리시스템즈, www.bentley.com ■ 자료 제공 : 벤틀리시스템즈코리아, 02-557-0555, www.bentley.com/ko   1. 적용 분야 OpenBridge(오픈브리지)는 교량 설계, 모델링 및 해석 소프트웨어로, 강철 및 콘크리트 교량의 수명 주기 전체에서 사용할 수 있는 상호 운용 가능한 물리적 모델 및 해석 모델을 생성한다. 2. 주요 특징  모델링, 해석 및 설계를 하나의 종합 교량 솔루션으로 해결할 수 있습니다. 콘크리트 및 강철 교량 모두를 위한 설계 및 시공 필요 사항을 충족한다. 3. 주요 기능 ■ 교통량 하중 해석 및 평가: 도구 세트를 사용하여 기존 및 신설 교량에 대한 교량 모델링, 해석, 하중 평가를 간소화한다. 검증을 위해 다양한 국제 설계 코드 사양과 평가 방법을 활용한다. ■ 도로 형상 및 지형 포착: GEOPAK, Bentley InRoads 또는 MXROAD와 같은 Bentley 도로 관련 제품에서 직접 얻은 토목 데이터를 재사용하고, LandXML 파일에서 도로 정보 및 지상 데이터를 가져온다. ■ 다분야 교량 팀과의 업무 조정: 교량 형상, 재료, 하중, 프리스트레싱 강연선 패턴 및 전단 철근을 포함한 프로젝트 정보를 교환하여 의사 결정을 개선한다. 실시간 협업으로 엔지니어링 컨텐츠 관리를 간소화하고 교량 라이프사이클 동안 데이터를 공유 및 재사용하고 용도를 재설정하여 설계 오류 및 시공 사안의 위험성을 최소화한다. ■ 콘크리트 교량 설계 및 해석: 프리캐스트, 현장 콘크리트, 철근 콘크리트, 포스트텐션을 포함한 모든 유형의 콘크리트 교량을 설계하고 해석한다. 데이터를 스마트하게 관리하고 파라메트릭 방식으로 모델링하며 도면 생성을 자동화하여 교량 납품 프로세스에 혁신적인 변화를 일으킨다. ■ 강교 설계 및 해석: 여러 국제 설계 표준(RM Bridge)과 AASHTO LRFD 표준 사양(LEAP Bridge Steel)을 따라 강교를 모델링, 설계, 해석 및 평가한다. ■ 교량 프로젝트 성과품 생성: 세부 보고서를 생성한다. 단면도, 입면도, 평면도를 위한 3D 모델과 2D 도면을 생성한다. ■ 상세화 소프트웨어와의 상호 운용성: ProStructures에 연결하여 바 마크, 일정, 수량, 도면을 포함한 세부 보강근 설계를 개발한다. ■ 교량 프로젝트 변경 사항 관리: 지능형 교량 모델을 수월하게 업데이트하고 기본 제공되는 교량 구성 요소 간의 파라메트릭 관계를 활용하여 프로젝트 변경 사항에 대응한다. ■ 교량 충돌 탐지 수행: 기존 인프라와 교량 구조물의 충돌 해석을 수행하여 위험을 완화하고 시간을 절약하며 빌딩 오류를 제거하고 프로젝트 비용을 절감시킨다. 3D 또는 표 형식으로 충돌을 확인할 수 있습니다. 콘크리트 철근 및 다른 매립물과의 충돌을 탐지하고 인접 구조물과 도로 간의 필수 최소 간격을 확인할 수 있다. ■ i-model 사용: i-model을 사용하여 프로젝트 모델과 정보를 교환할 수 있습니다. i-model을 사용하면 정보 공유, 배포 및 설계 검토를 위한 특별하고 강력한 워크플로우가 구현 가능하다. 이 워크플로우는 ProjectWise 및 i-model의 강력한 기능을 활용하는 다른 제품과 서비스를 사용하여 더욱 기능을 강화할 수 있다. ■ 시공 순서 및 단계 조정: 단계별 시공에서 각 단계를 조사한다. 즉 결과를 비교하고 관련 단계를 탐지하며 증명 확인을 위한 결과 포락선을 생성한다. 시공을 시작하기 전에 크리프, 수축 및 이완을 검토하고 문제를 해결할 수 있다. ■ 교량 설계 시각화 작업: 교량 상부구조와 하부구조의 즉각적인 3D 시각화를 경험할 수 있습니다. 설계를 시각화하고 작업하는 모델링 입력을 신속하게 검증한다. 불투명 및 투명 보기 옵션을 사용하여 종단면, 입면, 횡단면을 확인함으로써 복잡한 형상 영역을 탐색할 수 있다. 4. 도입 효과 모든 브리지 설계 프로젝트의 시작부터 끝까지 하나의 종합 패키지로 사용할 수 있다. 하나의 솔루션을 사용하여 교량 수명 주기 내내 사용할 수 있는 강철 및 콘크리트 교량 모두에 대해 상호 운용 가능한 물리적 모델 및 해석 모델을 만들 수 있다. 5. 주요 고객 사이트 GS건설, 삼성물산, 현대건설, 경동엔지니어링, 제일 엔지니어링 외 다수   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

챗GPT(ChatGPT)의 등장은 인공지능(AI) 기술이 이해하기 어렵고 전문적인 분야에서만 사용되는 것이 아니라, 대중적으로 친숙하게 접근할 수 있다는 인식을 마련하는 계기가 되었다. 건설산업 분야에서도 인공지능 기술을 도입하기 위해 여러 가지 노력을 기울이고 있다. 경희대 건축학과 김인한 교수는 국토교통부 '인공지능 기반의 건축설계 자동화 기술개발' 연구과제에 참여하여 설계 적합성 평가 기술에 지능형 기술을 도입, 정확성과 신뢰성을 높이고 있다. 국토교통부에서는 건축 설계 분야에 인공지능 기술 도입을 위한 R&D를 추진하고 있다. 이에 따라 2021년부터 2025년까지 5년 동안 ‘인공지능 기반의 건축 설계 자동화 기술개발’ 연구가 진행되고 있다. 경희대학교 건축학과의 김인한 교수는 이 연구 과제에 참여하여 설계 적합성 평가 기술에 지능형 기술을 도입하기 위한 연구를 수행하고 있다고 소개했다.     이 연구과제에서는 BIM 기반의 건축 인허가 법규 자동 평가 기술과 실용화를 중심으로 한 건축주 요구사항을 평가하여 설계안을 추천해주는 연구에 지능형 기술을 도입하기 위한 노력을 기울이고 있다. 대상 건축물의 특성에 따라 선택된 기본적인 요구사항과 추가적인 요구사항 문장은 자연어 처리 기술을 도입하여 평가 기준에 적용한다. 분석된 평가 기준은 파이썬(Python) 코드로 논리규칙화하여 사용자 요구사항을 평가한 뒤 결과와 함께 설계안을 추천한다. BIM 기반의 건축 인허가 법규 자동 평가 기술은 BIM 모델의 정보를 바탕으로 건축 인허가 법규 항목의 적법 여부를 평가하는 연구이다. 이 연구에서는 대규모 언어 모델(LLM)인 챗GPT 기반 챗봇(chatbot)을 개발하여 개정된 법규에 대한 정보를 알려주거나, 프로그래밍 언어로 되어 있는 검토 항목의 논리 규칙 정보를 해석할 수 있다. 또한 변경되거나 수정하고 싶은 로직을 생성하여 새로운 정보로 법규 검토 조건에 대한 테스트가 가능하다.  그리고 법규 검토 프로그램 내에서 속성 정보를 제어할 수 있는 모델 보완 기술도 연구 중이다. BIM 모델을 프로그램에서 로드하고 법규 검토를 수행하면 적합/부적합 결과만 도출되던 기존의 방식에서는 원본 BIM 모델을 수정하기 위해 많은 노력이 필요했다. 반면, 이 연구를 통해 개발된 모델 보완 기술은 상세한 검토 결과와 함께 속성 정보 기반의 부적합 요소를 프로그램이 자체적으로 수정할 수 있다. 수정된 정보는 별도의 XML 파일로 저장되어 BIM 저작도구에서 연계할 수 있을 것으로 보인다. 김인한 교수는 “이러한 연구를 통해 건축주의 요구사항을 명확하게 전달하여 의사결정 과정의 효율성을 높이고, 법규 검토 결과에 대한 보완 과정에서 정확한 정보가 반영될 수 있으므로 신뢰성이 확보될 것”이라고 평가하면서, “지능형 기술의 도입은 아직 초기 단계에 있지만, 앞으로 기술이 빠르게 발전함에 따라 건축 설계의 새로운 패러다임을 가져올 것으로 기대된다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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엔비디아가 구글 클라우드와 파트너십을 확대한다고 발표했다. 구글 클라우드는 올해 엔비디아 H100 GPU로 구성된 전용 구글 클라우드 A3 가상 머신(VM)을 발표했고, G2 VM을 출시하면서 엔비디아 L4 텐서 코어(Tensor Core) GPU를 제공하는 첫 번째 클라우드 제공업체가 됐다. 또한  H100 GPU의 버텍스(Vertex) AI 플랫폼 지원, 엔비디아 DGX GH200 AI 슈퍼컴퓨터로 생성형 AI 워크로드 성능 탐색 등을 발표했다. 양사는 향후 파트너십을 강화하면서 새로운 AI 인프라와 소프트웨어를 출시할 예정인데, 이는 생성형 AI를 위한 대규모 모델을 구축하고 배포해 데이터 사이언스 워크로드를 가속화하기 위한 것이라고 설명했다. 새로운 하드웨어와 소프트웨어 통합은 지난 2년간 구글 딥마인드(DeepMind)와 구글 리서치 팀에서 사용한 것과 동일한 엔비디아 기술을 활용한다. 대규모 언어 모델(LLM)을 구축하기 위한 구글의 프레임워크인 PaXML은 이제 엔비디아 가속 컴퓨팅에 최적화됐다. 기존 PaXML은 여러 구글 TPU 가속기 조각에 걸쳐 구축됐다. 하지만 이제 개발자는 PaXML을 통해 엔비디아 H100과 A100 텐서 코어 GPU로 구성 가능한 고급 실험과 확장을 수행할 수 있다. GPU에 최적화된 PaXML 컨테이너는 엔비디아 NGC 소프트웨어 카탈로그에서 즉시 사용할 수 있다. 또한 PaXML은 OpenXLA 컴파일러를 통해 GPU에 최적화된 JAX에서 실행된다. 구글 딥마인드와 다른 구글 리서치 연구원들은 탐색적 연구를 위해 엔비디아 GPU와 함께 PaXML을 사용한 최초의 기업 중 하나이다. PaXML에 최적화된 엔비디아 컨테이너는 엔비디아 NGC 컨테이너 레지스트리(container registry)에서 즉시 사용할 수 있다. 이 컨테이너는 차세대 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 전 세계 연구자, 스타트업, 기업을 대상으로 한다. 또한, 엔비디아와 구글 클라우드는 구글의 데이터프록(Dataproc) 서비스를 통해 구글의 서버리스 스파크(Spark)와 엔비디아 GPU를 통합한다고 발표했다. 이를 통해 데이터 사이언티스트는 아파치 스파크(Apache Spark) 워크로드를 가속화해 AI 개발을 위한 데이터를 준비할 수 있다.     한편, 최근 열린 '구글 클라우드 넥스트(Google Cloud Next)' 이벤트에서는 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO와 구글 클라우드의 토마스 쿠리안(Thomas Kurian) CEO가 대담을 진행했다. 이 대담에서는 파트너십을 통해 세계 대규모 AI 고객들에게 엔드투엔드 머신러닝 서비스를 제공하는 방법과 엔비디아 기술을 기반으로 구축된 구글 클라우드 제품으로 AI 슈퍼컴퓨터를 쉽게 실행할 수 있는 방법에 대해 논의했다. 젠슨 황 CEO는 "우리는 가속 컴퓨팅과 생성형 AI가 결합해 놀라운 속도로 혁신을 가속화하는 전환점에 서 있다. 구글 클라우드와의 파트너십 확대로 개발자는 에너지 효율을 높이고 비용을 절감하는 인프라, 소프트웨어와 서비스를 통해 작업을 가속화할 수 있다"고 말했다. 토마스 쿠리안 CEO는 "구글 클라우드는 고객을 위한 혁신을 촉진하고 가속화하기 위해 AI 분야에서 오랜 기간 기술을 혁신해 왔다. 구글의 많은 제품이 엔비디아 GPU를 기반으로 구축하고 제공되고 있으며, 많은 고객들이 생성형 AI를 발전시키기 위한 LLM의 효율적인 개발을 위해 엔비디아 가속 컴퓨팅을 찾고 있다”고 전했다.

개발 : ZWSOFT 주요 특징 : 하드웨어 가속화로 PC 그래픽 성능을 끌어와 빠른 도면 작업이 가능한 2D CAD 솔루션, DWG 100% 호환, 네트워크 라이선스 지원, 무료 ZDREAM(지드림) 제공, 오토캐드와 동일한 명령어 및 사용법 지원, 다중플롯, 스마트 기능 지원 등 공급 : 지더블유캐드코리아   2023년 6월에 출시된 ZWCAD 2024(지더블유캐드 2024) 신제품은 하드웨어 가속화 및 멀티 스레드 컴퓨팅 기술로 PC 하드웨어의 성능을 완벽하게 활용할 수 있어 효율성 및 안정성 성능이 향상되었다. 이로써 100MB 이상의 대용량 도면을 부드럽고 빠르게 작업할 수 있어 설계 환경에 최적화되었다. 또한, 기존에 고객이 요청했던 피드백을 바탕으로 다양한 기능이 업데이트되어, 오토캐드의 동적 블록을 대체할 수 있는 ‘플렉시 블록(FlexiBlock)’, 3D 점 데이터를 ZWCAD에 삽입하여 분석하고 데이터를 추출할 수 있는 ‘포인트 클라우드’, 면적 작업을 보다 효과적으로 할 수 있는 ‘면적 테이블’, 객체 특성창을 사용자화하고 보다 빠르게 확인할 수 있는 ‘빠른 특성창’ 기능 등이 주요 업데이트 사항이다. 이들 신기능 외에도 3D 뷰 최적화, 파일 비교, XREF 모듈 최적화, 증분 저장, 새로운 3D 뷰 위젯, 다중 문자 모듈 최적화 등의 다양한 업데이트가 이뤄졌다.   플렉시 블록 플렉시 블록(Flexiblock)은 특수 블록 참조 객체이며, 블록 객체에 특정 매개 변수와 작업을 추가하면 블록을 ‘변환’할 수 있다. 사용자는 설정된 매개 변수에 따라 자유롭게 블록의 모양을 조정할 수 있다. 고급 기능인 플렉시 블록은 사용자의 복잡한 설계 요구사항을 충족할 수 있는데, 플렉시 블록을 최대한 활용함으로써 사용자는 작업 시간을 절약하고 효율성을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 사용자는 문의 크기, 스타일 및 기타 매개변수를 포함할 수 있는 플렉시 블록을 만들 수 있다. 다양한 시나리오에 따라 사용자는 문의 모양을 조정하여 다양한 도면에 적용할 수 있으므로, 많은 블록을 생성하는 시간이 단축되고 데이터 관리 비용도 절감된다.   ▲ 플렉시 블록에서 지원되는 매개 변수 및 동작   포인트 클라우드 포인트 클라우드(Point Cloud) 데이터는 3D 레이저 스캐너 또는 기타 방법으로 얻을 수 있는 많은 포인트로 구성된 3D 데이터이다. 포인트 클라우드는 측량 및 매핑, 건물 개조, 기타 산업에 주로 사용된다. ZWCAD 2024의 포인트 클라우드 기능은 실제 객체의 3D 형상 데이터를 가져와 사용자가 보다 빠르고 정확하게 정보를 얻고, 오류를 줄이며, 설계의 정확도와 정밀도를 향상시킬 수 있다. 포인트 클라우드의 주요 내용은 다음과 같다.   사용자는 포인트 클라우드 파일을 첨부하여 가져올 수 있다. RCS, RCP, E57, LAS, LAZ, PTS 등 다양한 파일 형식이 지원된다. 상세도와 포인트 크기를 설정하여 시각적 효과를 다음과 같이 조정할 수 있다. 3D 점 데이터의 색상 스타일을 변경하여 각 점을 스타일화할 수 있다. 또한, 투명도의 조정은 다양한 시각화를 나타낼 수 있고, 이러한 속성의 설정은 포인트 클라우드 데이터의 특성을 표현할 수 있다. 사용자가 불필요한 데이터를 제거하거나 원하는 데이터를 추출하여, 보다 효율적인 처리 및 분석을 위해 선택한 포인트 클라우드를 다각형, 직사각형 또는 원형 경계를 통해 자를 수 있다. 단면 평면 기능을 적용하여 평면 또는 곡면의 투영 또는 단면을 얻을 수 있다. 그 후, 단면 평면에서 하나 이상의 교차선을 추출하여 윤곽선 또는 경계를 나타낼 수 있다. 단면 섹션은 사용자가 3D 객체의 내부 구조 또는 모양을 분석하는 데 도움이 된다. 포인트 클라우드 관리자는 현재 도면에 점 구름 항목을 나열하며, 사용자는 하나 또는 일부 항목을 숨기거나 표시할 수 있다.   ▲ 포인트 클라우드   하드웨어 가속화 하드웨어 가속은 사용자 컴퓨터의 그래픽 프로세서(GPU)를 사용하여 그래픽 데이터를 처리하는 기술이며, 고성능 컴퓨터 구성을 효과적으로 사용하면 소프트웨어의 성능과 속도를 향상시키는 동시에 사용자의 작업 효율성과 도면 정확도를 향상시킬 수 있다. 성능이 높은 컴퓨터를 사용하는 일부 사용자에게는 하드웨어 가속이 ZWCAD의 사용자 환경을 개선하는 좋은 방법이 될 수 있다. ‘옵션’ 대화 상자 → ‘표시’ 탭 또는 오른쪽 하단의 바로 가기 버튼을 통해 패널을 열고, 소프트웨어는 그래픽 카드 모델과 OpenGL 버전이 하드웨어 가속 지원 여부를 자동으로 확인한다.   하드웨어 가속화를 통한 두 가지 개선 방법 2D 와이어프레임 스타일에서 사용자의 작업 효율이 향상되었으며, 특히 큰 도면에서는 ZOOM, 축척 및 기타 명령어를 원활하게 사용할 수 있다. 설계 정확도가 향상되었다. 하드웨어 가속 기능을 사용하면 매끄러운 선 또는 안티앨리어싱 옵션을 켜도 성능이 저하되지 않으며, 그래픽 디스플레이 정확성이 높아진다.   ▲ 옵션 대화 상자에서 하드웨어 가속 패널 열기   면적 테이블 면적 테이블 기능은 선택한 객체 영역에서 면적 계산 및 치수를 생성하고, 면적 테이블을 생성하며, 외부 파일을 내보낼 수도 있다. 이를 통해 사용자는 객체의 영역을 보다 빠르고 편리하게 구성, 계산 및 관리하고 데이터를 시각적으로 표시하여 도면의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있다. 주석에서 면적 테이블 명령을 클릭하여 면적 테이블 대화 상자를 실행하고, 사용자는 면적 이름, 치수, 테이블, 경계 세트 등을 설정할 수 있다. 객체 선택 후 면적을 자동으로 측정하고 치수를 지정하여 사용자가 번거로운 수동 계산 및 치수 작업을 피할 수 있다. 또한 선택한 객체의 전체 면적을 자동으로 계산하여 테이블로 요약하거나 쉽게 볼 수 있도록 외부 파일을 내보낸다. 사용자는 테이블을 추가로 편집하고 분석하여 작업 효율성을 높일 수도 있다.   ▲ 객체 선택 시 면적 테이블 자동 생성   빠른 특성 패널 이 기능을 설정한 후 객체를 클릭하면 빠른 속성 패널이 자동으로 나타난다. 사용자는 패널에 표시되는 속성을 사용자 정의할 수 있다. 도면 설계 과정에서 사용자는 객체 특성을 보거나 수정해야 하는 경우가 많은데, 빠른 특성 패널을 사용하면 객체 확인 효율성이 향상된다. 시스템 변수 QPMODE를 1 또는 2로 설정하여 작업 공간에서 객체 선택 시 특성이 표시되는 빠른 특성 패널을 실행할 수 있다. 사용자는 특성 창을 사용하지 않더라도 선택한 객체의 특성을 빠르게 보고 직접 편집할 수 있다. 사용자 인터페이스 정의(CUI)에서 요구 사항에 따라 일반 객체 유형 및 특성을 사용자 정의할 수 있으며, 원하는 특정 정보를 빠르고 편리하게 보고 편집할 수 있다.   ▲ 객체 선택 후 빠른 특성 패널을 이용한 편집     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : QustomApps, www.qustomapps.com ■ 자료 제공 : 브이이엔지, 031-718-8501, www.veng.co.kr   WoundSIM(와운드심)은 COPV(Composite Overwrapped Pressure Vessels)의 설계를 검토하고 최적화하기 위한 차세대 개발 툴이다. 제공되는 GUI를 통하여 즉각적으로 복합재 적층 상태를 복합재 층별 두께를 정의한 테이블 형태로 보여준다. 두께 방향의 적층 과정이 연속적으로 바뀌는 각도를 고려하여 자동적으로 계산된다. 그리고 COPV 각 부분에 적용될 물성이 자동적으로 계산된다. 통합된 해석 솔버 변환기를 통하여 COPV의 열적 거동 및 구조적인 안정성을 평가할 수 있도록 바로 해석을 실행할 수 있는 입력 자료를 생성할 수 있다.   1. 주요 기능 ■ 생산된 COPV 지오메트리에 일치시키기 위한 강화된 두께 방향의 적층 ■ 다양한 설계 파라메터를 통한 각 레이어 형상 변화 반영 ■ 종합적이고 단독 사용이 가능한 사용자 인터페이스를 통하여 누구나 쉽게 적용가능 ■ 빠른 GUI 반응(30레이어를 1초 안에) ■ 스마트한 레이어별 렌더링을 통한 손쉬운 레이어의 선택과 표시  ■ 빠르고 전자동화된 COPV FE 모델 생성과 후 처리  ■ Abaqus와 완벽한 통합 ■ Abaqus WCM 모델과 호환성 보장 ■ 파라메트릭 최적설계를 위한 Isight 연계 ■ 써드파티 winding 소프트웨어와의 연계를 위한 XML API 제공 ■ COPV 중량 최적화를 위한 파라메트릭 최적설계 등   2. 주요 특징 (1) Composite Materials 마이크로-메케니컬 모듈이 WoundSIM에 포함되어 있어서 Fiber와 Matrix 물성으로부터 복합재 각 층별 물성을 생성할 수 있다. 파단 응력 및 파단 변형률 파라미터는 Tsai-Hill, Tsai-Wu 등 많이 사용되는 파단 이론을 적용하여 COPV 구성 재료들의 파단 상태를 예측하기 위하여 유한 요소 해석에 포함할 수 있다.  (2) WoundSIM – Abaqus 인터페이스 WoundSIM-Abaqus 인터페이스는 빠르고 쉽게 COPV 거동 평가를 할 수 있도록 Contour 생성 및 패스 지정에 따른 결과값 추출을 할 수 있다. WoundSIM은 컴파일된 user subroutine 라이브러리를 포함하고 있으며 이를 통하여 모든 복합재와 관련된 결과값을 추출하여 해석 후에 분석할 수 있다. 결과 값으로는 winding 각도, Fiber 및 Matrix 응력과 변형률, 데미지 파라미터 등 다수가 있다. User subroutine은 Fortran 컴파일러가 별도로 필요 없이 실행된다.   (3) 고급 기능 ■ 파라미터를 이용한 COPV 모델링 ■ 실험계획법(DOE) ■ 모델링과 시험 결과의 비교 기능 등   3. 도입 효과 (1) WoundSIM to 유한 요소 해석 ■ COPV 레이어 형상과 강화된 유한 요소 생성 ■ 물성 데이터의 변환 ■ 다른 COPV 콤포넌트들과 자동 어셈블리 ■ 하중 및 경계조건 적용  ■ 2D, 3D, 쉘, 솔리드 요소 생성 ■ Abaqus/CAE GUI를 통한 수정 작업 가능   (2) 가능한 해석 종류 생성된 FE 모델은 COPV 설계를 위한 필요한 다양한 하중 조건을 적용한 해석이 가능하다.  ■ 정적 및 동적 Burst Pressure 해석 ■ 열 전달 해석 ■ 열-구조 연계 해석 ■ 충돌 및 낙하 해석  ■ 사이클릭 및 피로 평가 해석 등     좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

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