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.

  17　THEME. 플랜트·조선 산업 혁신을 위한 디지털화 전략   Part 1. 디지털 기술로 플랜트·조선 산업을 혁신하다 데이터 기반의 업무 혁신, 건설산업의 새로운 시작 클라우드 서비스를 통한 대내외 보안 환경 조성 경쟁력 있는 플랜트를 위한 설비 관리 전략 스마트 디지털 리얼리티와 스마트 야드형 공사 정보 디지털 백본 구축 해양의 미래 : 자율운항 선박의 혁신과 시뮬레이션의 중요성 디지털 전환 여정을 위한 3D CAD 기반 디지털 트윈 구축의 4단계   Part 2. 디지털 트윈의 구축과 활용을 위한 기술 디지털 트윈 가속화를 위한 3D 엔지니어링 데이터 경량 시각화 솔루션 3D 스캔 데이터를 효과적으로 분석하고 활용하는 방법 플랜트 BIM 배관 공사의 필수 아이템 Ez-ISO Strand7 R3 : 범용 유한요소 해석 프로그램   Infoworld   Column 55　책에서 얻은 것 No. 19 / 류용효　커넥팅 80　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　제조업 디지털 전환과 디지털 엔지니어링, 디지털 PLM   Case Study 58　해외 소장 문화재의 ‘디지털 귀향’ 프로젝트　언리얼 엔진과 에픽 에코시스템으로 이뤄낸 문화유산 디지털 경험 62　최신 렌더링 기능의 사용 돕는 URP 3D 샘플　고품질 그래픽스의 효율적인 제작 및 스케일링 방법 제시   Focus 64　지멘스 DISW, “솔리드 엣지로 지능형 제품 설계를 실현한다” 66　모두솔루션, 지스타캐드 시장 확대 및 파트너십 강화 전략 소개 68　슈나이더 일렉트릭, 데이터 플랫폼으로 EV 배터리 시장 공략 70　한국산업지능화협회, “산업 디지털 전환을 주도하기 위해 다방면의 활동 강화” 72　레노버, “클라우드부터 에지까지 폭넓은 AI 포트폴리오 제공” 74　생성형 AI와 협업 툴의 만남, ‘플로우 3.0’ AI Now   New Products 76　이달의 신제품   On Air 78　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　SIMTOS 2024와 디지털 제조 혁신 트렌드   82　New Books 84　News   Directory 131　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 87　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　로컬 호스트 LLM 오픈소스 기반 BIM 전문가 챗봇 서비스 만들어보기 94　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (12) / 천벼리　아레스 커맨더의 사용자 인터페이스 108　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (4) / 최영석　구성선 및 자유선 기능 128　복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (1) / 이소연　직스캐드 2024의 최신 기능 업데이트   Reverse Engineering 100　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (4) / 유우식　한지 데이터베이스   Mechanical 111　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (11) / 김주현　매스캐드 프라임 9.0 사용하기 Ⅰ   Analysis 97　시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (1) / 씨투이에스코리아　복합소재 공정 전반의 가상 프로세스 체인 118　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 김선명　전기자동차용 헤어핀 모터 코일의 DfAM 및 금속 적층제조 프로세스 124　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (8) / 나인플러스IT　CFD 시스템 설계 및 분석 가속화를 위한 밀레니엄 M1     캐드앤그래픽스 2024년 4월호 목차 from 캐드앤그래픽스  

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   금속 적층제조 공정은 금속 파우더를 용융시켜 적층하는 방식으로, 공정 특성상 열 변형이 동반된다. 이러한 열 변형은 출력 결과물의 구조적 신뢰성에 큰 영향을 미치므로, 제품의 치수 정밀도를 높이기 위해 반드시 해결해야 한다. 열 변형 해결을 위한 대표적인 방법은 앤시스 애디티브(Ansys Additive)를 이용하여 보상 모델을 활용하는 것이다. 보상 모델은 설계 모델과 실제 생산된 제품 간의 치수 차이를 해결하기 위한 방법이다. 적층공정 중 발생하는 제품 변형을 예측하여 이에 대한 보상 모델을 생성하면, 보상 모델이 사전 예측된 변형 거동을 따라 변형됨으로써 원하는 치수 정밀도를 충족하게 해준다. 이번 호에서는 워크벤치 애디티브(Workbench Additive)를 활용하여 L-PBF 방식의 보상 모델 생성 방법에 초점을 맞추어 다뤄보고자 한다.   ■ 김선명 | 태성에스엔이 적층제조센터 DfAM팀의 매니저로, 적층제조 특화 설계를 담당하고 있다. 이메일 | smkim23@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   적층 공정에서의 보상 모델 적층제조 공정에서 발생하는 제품의 열 변형은 설계 치수와 실제 제품 간에 치수 차이를 발생시키는 원인이다. 치수에 오차가 발생함에 따라 구조 및 성능에 대한 문제가 발생할 뿐 아니라, 후가공에서도 문제가 발생할 수 있다. 따라서 적층제조 공정에서 치수 정밀도와 성능을 유지하기 위해 열 변형을 고려한 제품 설계가 필요하다. L-PBF 적층제조 공정에서 열 변형이 발생하는 원인은 고출력 레이저를 사용하여 금속 분말을 용융시키기 때문이다. 이렇게 제작되는 부품은 제조공정 중에 고온의 에너지를 지속적으로 받게 되고, 제조공정이 끝나도 열응력이 남아있는 등 열 변형에 대한 문제점이 존재한다. <그림 1>은 제조공정 중 발생하는 열이 충분히 배출되지 못해 발생한 열 변형의 대표적인 예이다.   그림 1. 원본 지오메트리 : (a) 설계 모델, (b) 시뮬레이션 결과, (c) 제작 모델   이러한 열 변형에 의한 수축/팽창으로 유발되는 제품 변형을 방지하기 위해 보상 모델의 적용이 필요한 것이다. 그러나 열 변형 거동을 고려한 보상 모델 설계를 직접 수행하기에는 어려움이 있으므로 시뮬레이션을 사용하여 보상 모델을 생성한다. 앞서 언급한 보상 모델이란, 적층제조 공정 중 발생하는 제품 변형을 사전 시뮬레이션을 통해 예측한 후, 열 변형 발생 시 원본 설계와 동일한 형상이 도출되게끔 모델링을 변경하는 방법이다. 먼저 <그림 2>와 같이 열 변형으로 인한 팽창이 일어날 것으로 예측되는 영역에 대해 형상을 변경시킴으로써 보상 모델이 생성된다. 이 보상 모델에 대한 적층공정 시뮬레이션을 수행한 결과, 동일 구간에서 열 변형으로 인한 팽창이 발생하며 원래 설계대로 제품 형상이 완성됨을 확인할 수 있다.   그림 2. 보상(compensated) 지오메트리 : (a) 설계 모델, (b) 시뮬레이션 결과, (c) 제작 모델   L-PBF 공정 시뮬레이션의 보상 모델 생성 방법 이 글에서는 <그림 3>과 같은 형상의 Ti-6Al-4V 재질의 더블 아치형 모델을 이용하여 L-PBF 적층공정 시뮬레이션을 진행하고 보상 모델을 생성하고자 하며, 과정은 다음과 같다. 먼저 보상 모델 생성에 앞서 첫 번째로 모델의 L-PBF 시뮬레이션을 수행한다. 다음으로 Inherent Strain 해석을 기반으로 L-PBF 시뮬레이션 진행 후 결과를 검토하며 보상 모델의 생성 기준을 정의하고, Distortion Compensation 기능을 활용하여 보상 모델 생성을 위해 <그림 4>에서 나타낸 순서대로 워크플로를 진행하여야 한다. 마지막으로 생성된 보상 모델의 L-PBF 시뮬레이션 결과를 검토하여 실제 출력물의 결과가 어떻게 나올지 분석하여야 한다.   그림 3. L-PBF 시뮬레이션을 위한 모델   그림 4. 보상 모델 생성의 워크플로   ■ 기사의 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

17　THEME. 제조 산업의 혁신 돕는 디지털 전환 전략과 기술 반도체 장비 사례에서 본 모듈러 디자인과 PLM의 연계 디지털 전환 시대의 성공적인 반도체 PLM 구축 전략 제조 기업의 성공을 견인하는 스마트한 데이터 활용 챗GPT와 PLM 활용 시나리오 버추얼 트윈 기반의 버추얼 팩토리 구축 솔루션 및 사례 제조 혁신을 위한 클라우드 기반의 디지털 트윈 전략 효과적인 3D 데이터 활용과 데이터 공유 및 디지털화 실현   INFOWORLD   Case Study 45　항공 정비 교육용 XR 콘텐츠, AK GO　항공기 정비에 인공지능과 확장현실을 융합하다   New Products 48　고퀄리티 페이셜 애니메이션을 빠르게 제작　메타휴먼 애니메이터 51　쉽고 편한 디지털 도면 관리 솔루션　아스트라 PDM 23.0 54　터보 기계 해석을 위한 CFD 소프트웨어 패키지　피델리티 CFD 56　기계 라이브러리 및 유틸리티로 편리한 설계 지원　progeM   People&Company 59　지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 마우리지오 파로디 부사장, 패트릭 니븐 이사　시뮬레이션으로 포괄적이면서 실행 가능한 디지털 트윈 구현   Focus 62　PTC, “크레오 10은 제조산업 디지털 전환의 출발점” 64　레노버, “워크스테이션의 최우선 가치는 성능·확장성·안정성” 66　SAP, 기업의 비즈니스 혁신 돕는 핵심 전략으로 AI/지속가능성/네트워크 제시 68　한국컴퓨터그래픽스학회, 컴퓨터 그래픽스 연구의 현재와 미래 짚는 학술대회 진행 70　유아이패스, 생성형 AI로 비즈니스 자동화의 가치 극대화   Column 73　책에서 얻은 것 No.18 / 류용효　거인의 리더십 76　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 스레드, 디지털 트윈, MBSE, PLM 연결에 필요한 디지털 연속성과 디지털 신임성   On Air 84　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　아트&디자인 분야 AI의 인공 창의성과 NFT, 작업 이야기 소개 85　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　스마트 건설을 위한 토목분야 BIM 전면설계의 중요성 86　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　메디컬 트윈과 의료 AI 발전 방향   82　New Books 79　News   Directory 139　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 87　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　인공지능 미디어 아트 작업을 위한 생성형 AI 도구 소개 92　새로워진 캐디안 2023 살펴보기 (10) / 최영석　3D 객체 그리기 기능 96　토목 분야 BIM 기반 자동, 연동, 수동 수량산출 합산 프로세스 (1) / 이재홍　BIM 기반 수량산출 관련 정책 및 지침 동향 100　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (3) / 천벼리　아레스 캐드의 트리니티 개념과 기능   Mechanical 103　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (3) / 김주현　향상된 인체 공학 설계   Reverse Engineering 108　이미지 정보의 취득, 분석 및 활용 (8) / 유우식　측정 결과의 분석 118　포인트셰이프 디자인을 사용한 역설계 사례 / 드림티엔에스　모터 조인트 스캔 데이터 역설계 작업 과정   Analysis 122　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 김선명　L-PBF 방식 적층공정 해석 보상 모델로 열 변형 해결하기 128　제품 개발의 새로운 방법론, MBSE (3) / 이상훈, 안치우, 윤재민　MBSE 실현을 위한 다분야 솔루션 통합 환경 구축 및 활용 방안   PLM 132　제조기업의 미래를 위한 PLM 이야기 (7) / 김성희　위기의 시대와 PLM   Cloud Computing 134　산업 현장에서 활용할 수 있는 AWS IoT 서비스 (4) / 조상만　AWS의 에지 컴퓨팅 서비스, IoT 그린그래스 Ⅱ