머티리얼라이즈와 레니쇼(Renishaw)는 레니쇼의 적층제조(AM) 시스템을 사용하는 제조업체의 효율성과 생산성을 높이기 위한 파트너십을 발표했다. 파트너십에 따라 레니쇼 시스템 사용자는 금속 AM 시스템인 RenAM 500 시리즈에 맞춤화된 머티리얼라이즈의 빌드 프로세서 소프트웨어를 활용하는 한편, 머티리얼라이즈의 데이터 및 빌드 준비 소프트웨어인 매직스(Magics)에 액세스할 수 있다. 이를 통해 레니쇼의 3D 프린팅 시스템 사용자는 디자인부터 3D 프린팅 파트까지 원활한 워크플로를 구축하고, 3D 프린팅 프로세스를 제어 및 맞춤화하며, 생산 시간을 단축하고, 3D 프린팅 작업의 효율을 높일 수 있다. 금속 부품을 산업 규모로 생산하기 위해 적층제조를 도입하는 제조기업이 많아지고 있다. 산업용 3D 프린팅의 핵심 기술은 레이저 파우더 베드 융합(LPBF)으로, 사용자가 생산성 향상을 위해 프린트 파라미터를 조정할 수 있는 기능을 제공한다. 하지만 경험이 없는 사용자에게는 LPBF가 어려울 수 있으므로 이 기술을 최대한 활용하려면 추가 교육이 필요할 수 있다. 제조업체는 소프트웨어를 통해 3D 프린팅 프로세스를 최적화하고 워크플로를 간소화하여 기술의 잠재력을 최대한 활용할 수 있다.     빌드 프로세서는 3D 프린터와 데이터 준비 소프트웨어를 연결하여 디자인부터 프린트까지 적층제조 프로세스를 간소화한다. 머티리얼라이즈의 차세대 빌드 프로세서는 레니쇼가 최근 출시한 TEMPUS 기술을 보완한다. 레니쇼의 RenAM 500 시리즈 3D 프린팅 장비에 적용된 이 새로운 스캐닝 알고리즘은 리코터(recoater)가 움직이는 동안 레이저를 발사하여, 품질 저하 없이 파트 제작 시간을 줄일 수 있다. 머티리얼라이즈의 차세대 빌드 프로세서 소프트웨어는 데이터를 일관되게 처리하고 복잡한 지오메트리와 대량의 파트에 대한 데이터 처리 속도를 높인다. 또한 레니쇼 AM 시스템을 위한 새로운 빌드 프로세서는 파트 레벨에서 전용 프린트 파라미터를 사용하여 생산성을 높이고 품질을 최적화하여, 서로 다르거나 동일한 파트의 대량 생산에 효과적이다. Renishaw AM 시스템용 빌드 프로세서를 사용해 연결할 수 있는 매직스는 다양한 임포트 파일 형식과 호환되며, 주요 3D 프린팅 기술에 대한 연결성을 제공하는 기술 중립적인 데이터 및 빌드 준비 소프트웨어이다. 또한, 사용자에게 고급 워크플로 제어 및 자동화를 제공한다. 이 소프트웨어는 물리학 기반 모델링을 사용하여 서포트 구조 생성을 자동화하는 LPBF 시스템의 데이터 및 빌드 준비를 최적화한다. 제조기업은 머티리얼라이즈 빌드 프로세서 소프트웨어 개발 키트를 사용하여 자신만의 지적 재산(IP)을 만들고, 개방형 소프트웨어 시스템을 통해 금속 3D 프린팅 애플리케이션에 맞는 차세대 빌드 프로세서를 자체적으로 제작할 수 있다. 맞춤형 빌드 프로세서는 비용 효율성, 생산 속도 및 파트 품질을 더욱 높여 복잡한 부품을 제조하고 일관된 품질, 불량률 감소 및 리드 타임 단축으로 동일하거나 개인화된 제품을 대량 생산하는 데에 기여한다. 머티리얼라이즈의 카렐 브란스(Karel Brans) 파트너십 수석 디렉터는 “이번 파트너십을 통해 효율적인 금속 3D 프린팅에 대한 독특한 접근 방식이 가능해졌다. 레니쇼의 TEMPUS 기술과 머티리얼라이즈 빌드 프로세서의 고속 데이터 처리 능력을 결합하면 생산 시간을 크게 단축할 수 있다”면서, “3D 프린터 제조업체와의 파트너십은 빌드 준비를 최적화하고 빌드 작업을 간소화하여 효율성을 극대화한다. 이를 통해 모든 수량과 맞춤화 수준으로 제조가 가능하여 사용자가 생산 능력을 확장할 수 있다”고 전했다. 레니쇼의 맷 파크스(Matt Parkes) AM 전략 개발 매니저는 “머티리얼라이즈와의 협력을 통해 다양한 제조 애플리케이션에 3D 프린팅을 도입하는 레니쇼 사용자를 지원할 수 있게 되었다”면서, “머티리얼라이즈의 차세대 빌드 프로세서는 소프트웨어 포트폴리오와 결합하여 우리의 최근 기술 업데이트를 보완한다. 금속 3D 프린팅이 제조 퍼즐의 필수 요소로 자리 잡으면서 업계를 지원하는 데 필요한 도구에 대해 협력할 수 있게 되었다”고 전했다.

앤시스코리아는 다국어 AI 가상 어시스턴트인 ‘앤시스GPT(AnsysGPT)’를 출시했다고 밝혔다. 챗GPT(ChatGPT) 기반으로 구축된 앤시스GPT는 앤시스 엔지니어의 전문 지식 및 AI를 융합해 연중무휴로 신속하게 고객을 지원하는 범용 도구다. 이 가상 어시스턴트는 앤시스 데이터를 기반으로 훈련되어 고객의 가장 시급한 엔지니어링 관련 질문에 유용한 답변을 즉각적으로 제공할 전망이다. 앤시스GPT는 고객이 앤시스 제품, 관련 물리학 및 기타 복잡한 엔지니어링 질문을 할 수 있도록 연중무휴로 가상 어시스턴트에 대한 접근성을 제공한다. 안전하고 사용하기 쉬운 인터페이스를 통해 설계자와 엔지니어가 다양한 공통 언어로 실시간 응답을 받아 시뮬레이션 설정을 간소화하고 관련 학습 기회를 탐색할 수 있도록 지원한다. 최신 버전의 앤시스GPT는 응답 정확성, 성능 및 데이터 규정 준수에 대한 테스트를 거쳐 개발됐다. 앤시스GPT는 제품 설명서, 제품 및 엔지니어링 관련 교육 자료, 자주 묻는 질문(FAQ), 기술 마케팅 자료, 앤시스 학습 포럼 등을 포함한 새로운 퍼블릭 소스로부터 지식을 습득한다. 앤시스는 강화된 인프라를 통해 수천 명의 사용자를 수용할 수 있도록 향상된 보안과 확장성을 제공할 계획이다.     콘티넨탈 오토모티브 루마니아의 유겐 딘카(Eugen Dinca) 열 시뮬레이션 수석 엔지니어는 “복잡한 시뮬레이션은 초보자와 숙련된 엔지니어 모두에게 설정하기 어려울 수 있기에 앤시스GPT의 유용성은 더욱 빛을 발할 것”이라며, “앤시스GPT는 사용하기 쉽고 신뢰할 수 있으며 관련성이 높고 정확한 정보가 빠르게 표시된다는 장점이 있다. 예를 들어, 내가 질문하면 필요한 모든 정보와 관련 문서로의 링크가 포함된 답변을 받게 되는 것”이라고 전했다. 앤시스의 앤소니 더슨(Anthony Dawson) 고객 우수성 부문 부사장은 “앤시스GPT의 출시는 앤시스 고객을 위한 혁신적인 AI 기반 기술 지원 수단의 가용성을 나타낼 것”이라며, “앤시스GPT는 고객이 복잡한 질문에 대한 답변을 스스로 찾을 수 있도록 돕는 보조 도구다. 이번에 출시된 버전은 사용자를 위한 응답 정확도, 성능, 데이터 보안 및 준수성이 향상되어 사용자의 가장 중요한 엔지니어링 질문에 정확하고 신속한 답변을 제공한다”고 밝혔다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (8)   전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션은 긴 설계 주기를 단축하고 비용이 많이 드는 실험 횟수를 줄이기 위해 널리 사용되어 왔다. 하지만 기존 CFD 솔버 기술과 컴퓨팅 리소스의 정확도와 속도 제한으로 인해 CFD 분석의 잠재력이 제한되었다. 이러한 문제로 인해 일반적으로 CFD 사용자는 효율적인 가상 엔지니어링을 수행하지 못했다. 턴키 CFD 솔루션인 케이던스 밀레니엄 M1(Millennium M1) CFD 슈퍼컴퓨터는 대형 와류 시뮬레이션(LES)을 위한 케이던스 피델리티(Fidelity) LES 솔버와 같은 그래픽 처리 장치(GPU) 상주 CFD 솔버와 확장 가능한 고성능 컴퓨팅(HPC) 하드웨어의 조합으로 이러한 장애물을 극복하여 전례 없는 성능을 발휘한다. 고품질 합성 데이터의 신속한 생성을 통해 제너레이티브 AI(generative AI)는 정확도 저하 없이 최적의 시스템 설계 솔루션을 빠르게 식별할 수 있다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   밀레니엄 M1은 처리 시간을 며칠에서 몇 시간으로 단축하여 항공우주, 자동차, 발전 및 터보 기계 애플리케이션에서 LES의 실제 적용 범위를 확장한다.   그림 1. 케이던스 밀레니엄 M1 CFD 슈퍼컴퓨터   밀레니엄 M1의 주요 효과 밀레니엄 M1은 설계 시간 및 컴퓨팅 리소스 절약 효과를 가져다줄 수 있다.   GPU 가속  고성능의 GPU 상주 CFD 솔버가 최저 전력 소비로 빠른 시간 내에 결과를 제공한다.   턴키 솔루션 바로 사용할 수 있는 단일 CFD 슈퍼컴퓨팅 솔루션을 위해 피델리티 CFD 소프트웨어와 HPC 하드웨어를 결합한다.   최적화된 성능 확장 가능한 HPC 아키텍처와 최신 GPU 상주 솔버가 최적의 시스템 성능을 위해 튜닝되었다.   뛰어난 확장성  빠른 처리 시간을 위해 애플리케이션에 따라 스택형 컴퓨팅 노드를 확장할 수 있다.   표 1. 밀레니엄 M1은 자동차, 항공우주 및 터보 기계 애플리케이션을 위한 당일 시뮬레이션 처리 시간을 제공한다.   밀레니엄 M1의 특징 밀레니엄 M1은 CFD 슈퍼컴퓨팅을 위한 통합 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼이다.   GPU 가속 GPU 가속화는 항공우주, 자동차, 터보 기계 및 기타 여러 산업에 막대한 영향을 미치며 고충실도 CFD를 혁신하고 있다. CFD에 GPU 컴퓨팅을 활용하면 엔지니어링 효율성을 높일 수 있다. 주어진 컴퓨팅 투자에 대해 피델리티 LES 솔버는 CPU 대비 최대 10배의 처리량 증가를 제공한다. 고정된 시뮬레이션 처리량의 경우, CPU 컴퓨팅 대비 GPU 컴퓨팅의 에너지 요구량 감소는 약 17배이다.   그림 2. 합동 타격 미사일(JSM) 기체용 밀레니엄 M1의 피델리티 LES 확장성 확장성 밀레니엄 M1은 외부 공기역학 및 항공 음향에서 연소 및 다중 물리학에 이르기까지 애플리케이션 전반에 걸쳐 거의 선형에 가까운 확장을 제공한다. 이 제품은 두 개의 GPU 노드에서 14시간 이내에 착륙 구성의 실제 항공기를 정확하게 시뮬레이션하는 등, 빠른 시간 내에 결과를 얻을 수 있는 대규모 LES 시뮬레이션을 지원한다.   고충실도 LES 밀레니엄 M1의 피델리티 LES 솔버는 고급 수치 방법과 모델을 결합하여 GPU 가속을 통해 비용 효율적이고 높은 처리량의 시뮬레이션을 제공한다. 고유한 솔버 이산화가 최신 서브 그리드 스케일 및 벽 모델링과 결합되어 그리드 해상도에 높은 견고성을 제공하는 LES 기능을 제공한다.   그림 3. 다양한 메시 크기에 대한 샌디아 플레임 D 실험과 Fidelity CharLES 결과 비교     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (6)   대규모 와류 시뮬레이션(LES)은 복잡성과 컴퓨팅 자원의 요구 등 제약이 극복되면서 유용한 난류 시뮬레이션 기술로 떠오르고 있다. 이번 호에서는 최신 수치 및 GPU 가속을 통해 LES 시뮬레이션을 더 저렴하고 쉽게 사용할 수 있는 케이던스의 피델리티 찰스(Fidelity CharLES) 솔루션에 대해 살펴본다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT   모든 시스템의 공기역학 또는 유동장을 설계할 때 엔지니어는 난기류의 영향을 고려해야 한다. 전산 유체 역학(CFD)의 난류 모델을 사용하면 실제 시나리오에서 발생하는 유체 흐름의 혼란을 포함할 수 있다. 난류를 모델링하기 위해 레이놀즈-평균 나비에-스토크스(Reynolds-Averaged Navier-Stokes : RANS) 방정식이 널리 사용되어 왔으며 컴퓨팅 리소스가 제한되어 있을 때 선호된다. 그러나 이러한 시간 평균 방정식은 연소, 음향, 공기 역학 등과 같은 광범위한 애플리케이션에 필요한 정확도를 제공하지 못한다. 이러한 경우 대규모 와류 시뮬레이션(Large Eddy Simulation : LES)이 유용하다. 시뮬레이션의 복잡성과 대규모 컴퓨팅 요구 사항으로 인해 지난 40년 동안 대부분의 산업 분야에서 LES는 비실용적이었다. 하지만, 오늘날에는 최신 수치 및 GPU 가속을 통해 LES 시뮬레이션이 더 쉽게 접근 가능하고 저렴해졌다.   케이던스 캐스케이드 테크놀로지스의 LES 모델링 역사 1980년 케이던스 캐스케이드 테크놀로지스(Cadence Cascade Technology)의 창립자인 Parviz Moin은 난류 모델링에 관한 획기적인 연구를 수행했다. 당시에는 난기류를 실험적으로 조사하기 위한 수많은 연구가 진행 중이었다. <그림 1>은 경계층에서 수소 기포를 사용하여 수행한 실험을 보여준다. 이 실험은 난기류 속에서 아름답고 일관된, 그러나 혼란스러운 구조를 연구하기 위한 것이었다.   그림 1. 시뮬레이션 결과(Moin & Kim, 1981)(왼쪽)와 실험 결과(Kim, Klein & Reynolds, 1970)  (오른쪽)   Parviz와 그의 동료들은 1981년 미국 물리학회 컨퍼런스에서 NASA Ames 기지의 ILLIAC IV 15MFlops 컴퓨터로 계산한 시뮬레이션을 발표했다. 그 결과 나비에-스토크스 방정식을 시간에 따라 정확하게 예측하여 난기류의 역학과 통계를 모두 포착할 수 있다는 것을 보여주었다. 오늘날 고성능 컴퓨팅의 성능은 1980년 M플롭에서 2023년 1E플롭/s로 크게 발전했으며, 프론티어는 상위 500대 기업 중 선두를 달리고 있다. 최신 솔버 기술과 확장성을 바탕으로 자동차, 항공우주 및 기타 산업에서 충실도 높은 LES의 실제 적용이 증가하고 있다.   오늘날 LES를 가능하게 하는 기술 고충실도 LES의 실제 적용을 가능하게 하는 4가지 차별화 기술은 다음과 같다. 그리드 이산화(Grid Discretization) : 시간에 따라 달라지는 시뮬레이션에서 고품질의 상대적으로 등방성인 그리드의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다. 벽 근처에 약간의 이방성이 있으면 도움이 될 수 있지만, 그리드는 시뮬레이션 내내 일관된 품질을 유지해야 한다. 수치적 방법(Numerical Methods) : 강력하고 비선형적으로 안정적인 수치적 방법과 유동 물리학을 정확하게 표현하는 고급 물리 모델을 사용하는 것이 필수적이다. 데이터 분석(Data analytics) : 광범위한 데이터 세트를 생성하게 되므로 이 데이터를 빠르게 시각화하고 이해하는 것이 중요하다. GPU 가속(GPU Acceleration) : GPU에서만 실행되는 최신 CFD 솔버인 GPU 상주 솔버는 필요한 비용 효율적이고 높은 처리량의 시뮬레이션을 제공한다.   그림 2. 1990년부터 2023년까지 성능 개발 목록   수년 동안 LES 모델링의 철학은 저소산 수치 체계가 필요하다는 것이었다. 그러나 이러한 저손실 방식은 다중물리 애플리케이션과 복잡한 지오메트리에서 구축하기 어렵다. 높은 레이놀즈 수 흐름에서 실제 손실은 낮지만, 일반적인 CFD 코드의 수치 손실은 매우 높다. 하지만 피델리티 찰스 솔버(Fidelity CharLES Solver)를 사용하면 안정적인 저손실 수치 체계를 가질 수 있다. 메시 생성의 경우, 피델리티 찰스 솔버는 다양한 해상도의 영역과 그 사이의 전환을 가진 다면체 메시를 생성하는 메시 생성기를 사용한다. 이 메시는 특정 포인트 세트를 중심으로 생성된 3D 보로노이 다이어그램(Voronoi Diagram)이다. 이러한 점을 체계적으로 도입하면 높은 수준의 균일성을 가진 메시가 생성된다. 따라서 피델리티 찰스 솔버는 LES용 메시를 생성하는 데 편리하다.   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

동역학 해석 소프트웨어, T-FLEX Dynamics   주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : Top Systems ■ 자료 제공 : 설아테크, 02-1661-3215, www.t-flex.co.kr T-FLEX Dynamics는 T-FLEX CAD 환경을 벗어나지 않고 CAD 설계의 물리 기반 모션 동작을 연구하기 위한 범용 모션 시뮬레이션 애드온 애플리케이션이다. T-FLEX Dynamics는 어셈블리의 성능을 이해하는데 관심이 있는 엔지니어와 설계자를 위한 가상 프로토타이핑 소프트웨어이다. 설계를 구축하기 전에 설계가 제대로 작동하는지 확인할 수 있다. 1. 기계 어셈블리의 동작 자동차 서스펜션 또는 항공기 랜딩 기어와 같은 기계 시스템을 설계할 때 다양한 구성 요소를 이해해야 한다.(공압, 유압, 전자 등) 작동 중에 이러한 구성 요소가 생성하는 힘과 상호 작용한다. T-FLEX Dynamics는 기계 어셈블리의 복잡한 동작을 해석하기 위한 모션 시뮬레이션 솔루션이다. T-FLEX Dynamics를 사용하면 움직이는 어셈블리를 설계 및 시뮬레이션하여 수많은 물리적 프로토타입을 제작 및 테스트할 필요없이 설계 실수를 찾아 수정하고, 가상 프로토타입을 테스트하고, 성능, 안전 및 편의를 위해 설계를 최적화할 수 있다. 물리적 프로토타입이 적어지면 비용이 절감될 뿐만 아니라 출시 시간이 단축되어 처음에 올바르게 제작된 더 나은 품질의 제품을 얻을 수 있다. 2. 공학 조건과 관련된 물리학 기반 모델 T-FLEX Dynamics는 실제 작동 조건을 나타내는 여러 유형의 관절 및 힘 옵션을 제공한다. T-FLEX CAD 어셈블리 모델을 구축할 때 T-FLEX Dynamics는 어셈블리 구속 조건과 모델 지오메트리에서 생성하는 메커니즘의 부품, 조인트 및 접점을 자동으로 생성할 수 있다. 프로그램이 Parasolid 지오메트리를 기반으로 접촉 몸체의 정확한 해석을 제공하므로 접촉 유형에 제한이 없으므로 수동 접촉 구속을 정의할 필요가 없다. 각 접점 쌍은 특정 충격 및 마찰 파라메터로 설명할 수 있다. T-FLEX Dynamics를 사용하면 설계가 중력 및 마찰과 같은 동적 힘에 어떻게 반응할지 결정할 수 있다. 마찰, 힘을 사용하여 스프링 및 댐핑 엘레먼트, 작동 및 제어 힘, 기타 여러 부품 상호 작용을 모델링할 수 있다. 계산 중에 부품을 드래그하여 대화식으로도 힘을 적용할 수 있다. 3. 산업 응용 물리 기반 모션을 T-FLEX CAD의 어셈블리 정보와 결합함으로써 T-FLEX Dynamics는 다음과 같은 광범위한 산업 응용 분야에서 사용할 수 있다. 유압, 전자, 공압과 같은 제어 시스템 해석, 작동 중 로봇 성능 이해, 회전 시스템에서 힘 불균형을 최적화하거나 최소화한다. 기어 드라이브 이해, 현실적인 모션과 서스펜션 시스템의 부하를 시뮬레이션 한다. 발사대 및 위성과 같은 우주 어셈블리의 동적 거동 평가 소비자 및 비즈니스 전자 제품 최적화; 피로, 소음 또는 진동에 대한 구성 요소 및 시스템 부하를 예측한다. 4. 결과 검토 어셈블리를 시뮬레이션 한 후 XY 그래프 또는 변위, 속도, 가속도, 관절 위치의 힘 벡터, 트레이스 표시의 수치 데이터 형태의 다양한 결과 시각화 도구를 사용할 수 있다. 전체 시뮬레이션 중 신체의 어느 지점에서든. 특수한 몸체 쌍 센서는 접촉 지점에서 반력과 마찰을 측정한다. 시뮬레이션 도중 또는 시뮬레이션 직후에 메커니즘을 애니메이션할 수 있다. T-FLEX 소프트웨어 내의 애니메이션 및 XY 그래프를 사용하여 모터/액추에이터의 크기를 결정하고, 전력 소비량, 연결 레이아웃을 결정하고, 캠을 개발하고, 스프링/댐퍼의 크기를 결정하고, 접촉 부품의 작동 방식을 결정할 수 있다. 동기화된 그래프 및 애니메이션은 힘 및 가속도 값을 메커니즘 위치와 직접 연관시킨다. T-FLEX Dynamics는 또한 구조 해석을 위한 하중 케이스를 정의하는 데 사용할 수 있는 하중을 계산한다. 5. 사용자 인터페이스 T-FLEX Dynamics의 사용자 인터페이스는 T–FLEX CAD의 원활한 확장이다. T–FLEX CAD 소프트웨어 및 교육에 대한 귀하의 투자는 보존되고 강화되며 제품 설계의 형태와 적합성 및 기능을 평가할 수 있는 강력한 새로운 도구를 갖게 된다. CAD와 기하학적 데이터를 교환하는 별도의 응용 프로그램인 다른 제품과 달리 T–FLEX Dynamics는 설계를 설명하는 동일한 지오메트리에서 직접 작동한다. 6. 대형 모델의 빠르고 정확한 처리 오늘날 산업 개발 프로세스에서 대형 프로토 타입 모델의 사용은 이러한 대형 모델을 처리하는 방식의 효율성과 속도에 따라 달라진다. 효과적인 해결 기술과 고급 데이터 조작을 통해 T-FLEX Dynamics는 대형 모델 가공에 활용된다. 솔버에 구현된 알고리즘은 올바른 정확도를 제공하고 결과를 빠르게 제공하도록 최적화되어 있다. 7. –FLEX CAD의 익스프레스 다이나믹 T–FLEX Dynamics의 제한된 버전인 익스프레스 Dynamics를 사용하면 링크, 모터, 액추에이터, 캠, 기어, 스프링 등과 같은 구성 요소를 포함하는 설계의 기능적 성능을 작동하는 동안 설계 애니메이션을 만들고 확인하여 평가할 수 있다. 작동할 때 설계의 모든 구성 요소 사이의 간섭을 방지한다. 무엇보다도 이미 가지고 있다. 익스프레스 Dynamics는 모든 T–FLEX CAD 사본과 함께 제공된다. 8. T–FLEX Dynamics 이점 가상 테스트에서 얻은 시간 절약을 사용하여 더 많은 디자인 아이디어를 평가함으로써 보다 혁신적인 제품을 만든다. 설계의 실제 성능에 가장 큰 영향을 미치는 파라메터를 식별하고 최적화한다. 원하는 메커니즘 동작을 생성하는데 필요한 힘과 토크를 계산하여 모터 및 액추에이터의 치수를 지정한다. 기기 고장으로 인해 중요한 데이터가 손실되거나 악천후, 실제 테스트에 수반되는 공통 요소로 인해 일정이 뒤처지는 것에 대한 두려움 없이 안전한 가상 환경에서 작업할 수 있다. 개발 프로세스의 모든 단계에서 더 나은 설계 정보를 확보하여 위험을 줄인다. 물리적 프로토타입 테스트에 필요한 것보다 훨씬 빠르고 저렴한 비용으로 설계 변경 사항을 분석한다. 전체 시스템 성능을 최적화하기 위해 다양한 설계 변형을 탐색하여 제품 품질을 개선한다 물리적 계측, 테스트 픽스처 및 테스트 절차를 수정하지 않고도 수행되는 해석의 종류를 다양화할 수 있다.  

멀티피직스 해석, 시스템 시뮬레이션, Simcenter Amesim  주요 CAE 소프트웨어 소개    ■ 개발 : 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, www.plm.automation.siemens.com/global/ko ■ 자료 제공 : 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 02-3016-2000, www.plm.automation.siemens.com/global/ko / 델타이에스, 070-8255-6001, www.deltaes.co.kr / 플로우마스터코리아, 02-2093-2689, www.flowsystem.co.kr Simcenter Amesim은 시스템 시뮬레이션 엔지니어가 시스템의 성능을 가상으로 평가하고 최적화할 수 있도록 지원하는 통합 메카트로닉스 시스템 시뮬레이션 플랫폼이다. Simcenter Amesim을 통해 초기 개발 단계에서 최종 성능 검증 및 제어 Calibration 단계에 이르기까지, 전체 시스템 엔지니어링의 생산성을 크게 향상시킬 수 있다. 또한 확장 가능한 통합 시스템 시뮬레이션 플랫폼을 사용하여, 시장 출시 지연 및 품질 저하 없이 제품의 혁신을 창출할 수 있다.  Simcenter Amesim은 강력한 플랫폼 기능으로 지원되는 애플리케이션 및 산업별 특화 솔루션과 결합된 즉시 사용 가능한 다중 물리 라이브러리를 포함하며, 이를 통해 모델을 신속하게 만들고 해석을 정확하게 수행할 수 있도록 한다. 또한 엔터프라이즈 프로세스에 통합할 수 있는 개방형 환경을 제공하며, 소프트웨어를 CAE(Computer-Aided Engineering), CAD(Computer-Aided Design), 제어 소프트웨어 패키지와 손쉽게 통합하고, FMI(Functional Mock-up Interface), Modelica와 상호 호환되고, 이를 다른 Simcenter 솔루션, Teamcenter, Excel 등과 연결할 수 있다. 1. 주요 기능 (1) 시스템 시뮬레이션 플랫폼 개방적이며 강력한, 사용자 친화적인 다중 물리 시스템 시뮬레이션 플랫폼의 이점을 활용해 복잡한 시스템과 구성 요소를 모델링, 실행 및 해석할 수 있다. 1D 다중 물리학 시스템 시뮬레이션과 강력한 설계를 구현하는 데 쉽게 사용할 수 있는 고급 환경을 제공해, 다양한 스크립팅 및 커스터마이제이션을 가능하게 하여, 기존 설계 프로세스 내에서 Simcenter를 매끄럽게 통합할 수 있도록 한다.  1D 및 3D CAE 소프트웨어 솔루션과 효율적으로 상호작용하며, 지속적이며 일관된 MiL(model-in-the-loop), SiL(software-in-the-loop), HiL(hardware-in-the-loop) 가능 프레임워크를 제공해 표준 실시간 대상에 대한 모델을 신속하게 도출하여 사용할 수 있다.   (2) 시스템 통합 개발 장벽을 없애고 증가하는 시스템 복잡성을 효과적으로 처리한다. 모델 기반 설계(MBD)를 성공적으로 도입하려면 초기 아키텍처 설계에서 Calibration 단계에 이르기까지 일관성 있는 모델링 방식을 적용해야 하는데, 이러한 엔지니어링 혁신을 지원하기 위해 사용자 경험을 간소화해 효율성을 높인다. 또한 물리적 모델링과 관련된 유용한 기능과 다분야의 고유 기능이 통합돼 자동차, 비행기, 굴착기, 선박 및 그 외 산업 응용 분야에 가장 효과적인 엔지니어링 설계 프로세스를 설정할 수 있다.  (3) 메카니컬 시스템 시뮬레이션 증가하는 기계 시스템 엔지니어링 복잡성에 대응하여, 다차원(1D, 2D 및 3D) 동적 시뮬레이션을 지원하는 최첨단 모델링 기술로 저주파/고주파 현상을 해석해 강체 또는 유연체, 복잡한 비선형 마찰에 대해 알아볼 수 있다. 복잡한 지오메트리 간 접촉을 고려해 메카니즘의 신뢰성과 견고성을 향상시킨다. 또한 아키텍처 및 설계 결정을 프론트로딩할 수 있다. 플랜트 모델과 제어 모델, 코드를 연결해 강력한 메카트로닉 시스템 개발을 지원한다. (4) 열 관리 시스템 시뮬레이션 열 통합 문제를 해결할 수 있도록 사전 설계 단계에서 최종 검증에 이른 전체 설계 사이클을 망라하는 포괄적 솔루션 세트를 제공해, 열 관리를 최적화하고 효율적이며 안정적인 시스템을 설계한다. 이러한 기능을 통해 자동차, 비행기 또는 실내 쾌적성과 같은 열 성능을 극대화하는 동시에 에너지 효율성을 최적화할 수 있으며, 주변 환경과의 상호 작용을 비롯한 시스템의 실제 운영 환경을 나타낼 수 있다. 또한 에너지 회수 시스템 통합과 이것이 성능과 에너지 소비에 미치는 영향을 연구할 수 있으며, 고급의 포스트 프로세싱 기능을 활용해 시스템의 에너지 흐름을 그래픽으로 시각화할 수 있다. (5) 유체 시스템 시뮬레이션 기능 모델에서 상세 모델에 이르는 유체 시스템을 모델링할 때 전문/비전문 사용자 모두를 지원하는 포괄적인 구성요소 라이브러리를 제공해, 물리적 프로토타입 사용을 엄격히 제한하면서 유압 및 공압 구성요소의 동적 거동을 최적화한다. 다양한 구성요소, 기능 및 애플리케이션 중심 툴을 갖춘 Simcenter를 사용하면 모바일 유압 작동 시스템, 파워트레인 시스템, 항공기 연료 및 환경 제어 시스템과 같은 다양한 애플리케이션을 위한 유체 시스템을 모델링할 수 있다. (6) 전기 시스템 시뮬레이션 전장화의 핵심 시스템인 연료전지, 배터리, 모터, 인버터, 제어기 등의 시스템에 대한 기본 모델부터 상세 모델들을 제공한다. 콘셉트 설계부터 제어 검증까지 전기 및 전자 기계 시스템을 시뮬레이션할 수 있다. 메카트로닉스 시스템의 동적 성능을 최적화하고 전력 소비를 분석하며, 자동차, 항공 우주, 산업 기계 및 중장비 산업을 위해 전기 장치 제어 법칙을 설계하고 검증할 수 있는 기능을 제공한다. (8) 연료전지 시스템 시뮬레이션 연료전지 스택(PEMFC)의 맵 기반 모델, 시험 데이터 기반의 모델부터 전기화학적 모델 라이브러리 및 데모를 지원한다. 다양한 운전환경(온도, 습도, 압력 등)에 따른 스택의 전압을 예측할 수 있으며 고압탱크, 수소공급계통, 공기공급계통의 요소의 모델링을 통해 전체 연료전지 시스템의 성능과 효율을 검증할 수 있다. 나아가 연료전지 자동차의 통합 시스템 모델을 구축함으로써 콘셉트 검증 및 연비 예측, 스택의 출력 및 효율 예측, 열관리 성능을 평가할 수 있으며 제어 전략을 수립할 수 있다. (7) 추진 시스템 시뮬레이션 차세대 추진 시스템을 개발할 수 있다. 다중 물리 시스템 시뮬레이션 방식을 사용하면 다양한 아키텍처와 기술을 처리할 수 있다. 예시로는 자동차 파워트레인 전기화, UAM을 위한 전기/하이브리드 파워트레인, 우주 산업을 위한 재사용 가능한 발사 시스템, 선박을 위한 대체 연료(LNG) 사용 등을 들 수 있다. 단일 플랫폼에서 교차 시스템 영향에 대한 완전한 해석을 수행해 온보드 발전 또는 차량 오염 물질 배출과 같은 다양한 메트릭에 대한 추진 시스템의 영향을 설계하고 평가할 수 있다.     좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

엔비디아가 AI에 대한 자사 전문가들의 2024년 전망을 발표했다. 산업계 전반에서 혁신적인 신기술에 주목하면서 '생성형 AI', '사전 훈련된 생성 변환기(GPT)'와 같은 새로운 용어와 함께 '대규모 언어 모델(LLM)', '검색 증강 생성(RAG)'도 등장했다.  올 한 해는 생성형 AI가 주목을 받았으며 화제를 불러일으켰다. 많은 기업이 텍스트, 음성과 비디오를 수집해 생산성, 혁신과 창의성에 혁명을 일으킬 수 있도록 새로운 콘텐츠를 만들어내는 능력을 활용하기 위해 노력하고 있다. 엔비디아는 LLM 연구의 발전이 비즈니스와 엔터프라이즈 애플리케이션에 더 많이 적용될 것이라고 예상했다. RAG, 자율 지능형 에이전트, 멀티모달 인터랙션과 같은 AI 기능은 거의 모든 플랫폼을 통해 더욱 쉽게 액세스하고 배포할 수 있다. 엔비디아는 기업들이 한두 개의 생성형 AI 애플리케이션을 보유하는 것이 아니라, 비즈니스의 다양한 부분에 적합한 독점 데이터를 사용해 수백 개의 맞춤형 애플리케이션을 보유하게 될 것으로 보았다. 프로덕션 단계에서 이러한 맞춤형 LLM이 실행되면 데이터 소스를 생성형 AI 모델에 연결해 보다 정확하고 정보에 입각한 응답을 제공하는 RAG 기능을 갖추게 된다. 드롭박스, SAP, 서비스나우, 스노우플레이크와 같은 기업은 RAG와 LLM을 통해 새로운 생성형 AI 서비스를 구축하고 있다.      기업이 생성형 AI 애플리케이션과 서비스를 구축하기 위해 LLM을 훈련할 때, 부정확하거나 무의미한 답변에 RAG를 해결책으로 사용하고 있다. 이러한 문제는 모델이 특정 사용 사례에 대한 정확하고 관련성 있는 정보에 충분히 액세스하지 못할 때 종종 발생한다. 엔비디아는 “RAG를 활용하면 의료, 금융, 소매, 제조 등의 분야에서 더 적은 리소스로 더욱 정확한 생성형 AI 애플리케이션을 구현할 수 있다. 그리고 최종 사용자는 데이터와 자연스럽고 직관적으로 대화할 수 있는 멀티모달 챗봇과 맞춤형 콘텐츠 추천 시스템을 기대할 수 있다”고 전했다. 기업에서는 AI 기반의 슈퍼컴퓨팅을 통해 채팅, 동영상, 코드 등 비정형 데이터를 획득해 생성형 AI 개발을 멀티모달 모델 훈련으로 확장하고, 기업 맞춤형 LLM을 클라우드로 전환하는 추세가 이어질 것으로 보인다. 또한 기하학, 빛, 물리학, 물질, 행동과 같은 물리적 세계의 측면을 디지털 데이터로 더 쉽게 전환하는 데에 생성형 AI가 기여함으로써, 제품을 보다 효율적으로 설계, 최적화, 제조, 판매할 수 있게 될 전망이다. 또한, 가상 훈련장과 합성 데이터를 보다 쉽게 생성해 자율 로봇, 자율주행차 등 물리적 세계 내에서 상호작용하고 작동하는 차세대 AI를 훈련할 수 있다. 엔비디아는 “설계와 엔지니어링 툴을 연결해 생산 시설의 디지털 트윈을 구축하고 효율성 향상, 낭비 감소, 생산과 지속 가능성에 대한 완전히 새로운 접근 방식을 제시할 수 있다”고 짚었다.

IBM은 미국 뉴욕에서 열린 ‘IBM 퀀텀 서밋(Quantum Summit)’ 연례 행사에서 대규모의 문제를 해결할 수 있는 성능의 새로운 양자 프로세서인 ‘IBM 퀀텀 헤론(IBM Quantum Heron)’을 공개했다. 4년에 걸쳐 설계된 IBM 퀀텀 헤론 프로세서는 지금까지 출시된 IBM 양자 프로세서 중 가장 높은 성능과 가장 낮은 오류율을 제공하는 아키텍처를 가지고 있다.  IBM은 양자 하드웨어, 이론 및 소프트웨어의 혁신적인 기술과 함께 게이트 운영의 품질을 크게 높이겠다는 새로운 목표를 세우고 2033년까지의 IBM 퀀텀 개발 로드맵을 발표했다. IBM은 실행 가능한 양자 회로의 크기를 늘리는 한편, 대규모 양자 컴퓨팅이 가진 잠재력을 실현하는 데에 초점을 두고 있다.     IBM 퀀텀 시스템은 양자역학의 전통적인 시뮬레이션을 넘어 화학, 물리학, 재료 분야에서 유틸리티 스케일의 문제를 탐구하는 과학적 도구로 사용될 수 있다. IBM은 2023년 초 127큐비트의 ‘IBM 퀀텀 이글(Eagle)’ 프로세서의 시연을 통해 이런 가능성을 내세웠으며, 133큐비트의 IBM 퀀텀 헤론 프로세서는 현재 클라우드를 통해 사용자에게 제공되어 다수의 실험을 실행 중이다. IBM 헤론은 오류율을 개선한 IBM의 새로운 고성능 프로세서 클래스 중 첫 번째 제품으로, IBM 이글이 세운 이전 최고 기록에 비해 5배 향상된 오류율을 제공한다. IBM 헤론 프로세서는 2024년 중으로 IBM의 유틸리티 스케일 시스템 제품군에 추가될 예정이다.  이와 함께, IBM은 모듈형 양자 컴퓨터이자 양자 중심 슈퍼컴퓨팅 아키텍처의 초석인 ‘IBM 퀀텀 시스템 투(IBM Quantum System Two)’도 공개했다. 뉴욕 요크타운 하이츠에 설치된 첫 번째 IBM 퀀텀 시스템 투는 3개의 IBM 헤론 프로세서와 이를 지원하는 전자 제어 장치로 가동을 시작했다.     IBM 퀀텀 시스템 투는 IBM의 차세대 퀀텀 컴퓨팅 시스템 아키텍처의 기반이다. 이 시스템은 확장 가능한 극저온 인프라와 전통적인 런타임 서버를 모듈식 큐비트 전자 제어 장치와 결합하여 만들어졌다. 이 새로운 시스템은 양자 중심 슈퍼컴퓨팅이라는 IBM의 비전 아래 기존 컴퓨팅 리소스의 지원을 받아 양자 통신과 컴퓨팅을 결합하고, 미들웨어 계층을 활용하여 양자 및 전통적인 컴퓨팅 워크플로를 적절히 통합한다. IBM은 새롭게 확장된 10개년 IBM 퀀텀 개발 로드맵의 일환으로 이 시스템에 IBM의 차세대 퀀텀 프로세서도 탑재될 계획이라고 설명했다. 또한, 이 미래형 프로세서는 처리할 수 있는 워크로드의 복잡성과 규모를 확장하기 위해 실행 가능한 작업의 품질을 점진적으로 개선할 예정이다. IBM의 다리오 길(Dario Gil) 수석부사장 겸 리서치 책임자는 “우리는 양자 컴퓨터가 과학의 새로운 지평을 탐구하는 도구로 활용되는 시대를 맞이하고 있다”면서, “IBM은 모듈형 아키텍처를 통해 양자 시스템을 확장하고 가치를 제공하는 방법을 계속 발전시키면서, 유틸리티 스케일의 양자 기술 스택의 품질을 더욱 높일 것이다. 그리고, 이 기술들을 더 복잡한 문제의 한계를 뛰어넘고자 하는 사용자와 파트너에게 제공할 것”라고 전했다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (4)   석유화학 및 기타 산업 분야에서는 주변 공기 환기부터 500℃ 이상의 유해 염화물 가스까지 다양한 가스를 처리하는 일련의 공정에 팬(fan)을 사용한다. 이러한 팬의 최대 작동 속도는 산업 표준에 의해 관리되며 종종 제한된다. 이러한 속도 제한으로 인해 팬 제조업체는 원하는 압력 출력을 얻기 위해 임펠러의 직경을 늘리거나 줄여야 한다. 엔지니어가 직면한 과제는 결과물의 크기가 커지고 무거워지며 제작, 테스트 및 운송에 많은 비용이 든다는 점이다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   일리노이주 캐리에 본사를 둔 일리노이 블로어(Illinois Blower)는 더 높은 압력과 팬 효율을 달성하면서도 임펠러 속도와 직경을 유지하여 이러한 딜레마를 해결하는 설계 접근 방식을 위해 케이던스(Cadence)와 협력해 왔다. 40년 이상 정유 및 석유화학 발전, 오염 제어, 제약, 식품 가공 등 다양한 전 세계 산업 공정 산업을 위한 맞춤형 원심 팬과 블로어를 성공적으로 개발 및 제작해 왔다. 이번 호에서 소개하는 사례의 목표는 전체 성능 라인에 걸쳐 전체 팬 스테이지(휠 및 볼류트)의 압력 비율을 높이는 것이었다. 제조 제약 조건으로 인해 임펠러 주변의 견고한 본체 두께를 유지해야 했고, 블레이드 모양은 제조하기 쉬워야 했다. 이러한 임펠러의 최적화 외에도 엔지니어들은 출구 파이프의 압력 손실을 줄이기 위해 흐름 물리학을 더 잘 이해하고자 했다.   그림 1. 테스트 사례 : 원심 산업용 팬의 임펠러와 볼류트를 헥스프레스의 표면 메시로 최적화   CFD 시뮬레이션 방법론 Open 비정형 다목적 CFD 솔버 패키지에서 초크부터 스톨까지 일련의 시뮬레이션을 실행하고 그 결과를 실험 데이터와 비교하여 CFD 설정이 신뢰할 수 있는지 확인했다.   고속 메싱 볼류트와 임펠러 블레이드 디테일 주변에 매끄러운 경계 레이어가 있는 7.5M 포인트 메시가 비정형 메시 프로그램인 헥스프레스(Hexpress)에서 생성되었다. 성능 라인 안정화 계산을 실행하기 위해 임펠러의 한 통로만 메시화하면 되었으며, 각 계산은 96개 코어에서 1시간 이내에 완료되어 완전한 수렴을 달성할 수 있었다. <그림 2>의 분산형 차트는 모든 데이터베이스 및 최적화 샘플에 대한 목표 값을 보여주며, 최적의 개체는 별표로 강조 표시된다. 자체 조직화 맵은 매개변수 간의 상관관계와 반상관관계를 보여준다. 분산 분석(ANOVA)은 다양한 입력 변수에 대한 출력의 전체 변동성을 분해한다. LOO(Leave-One-Out) 플롯은 모델 신뢰도를 추정한다.   그림 2   최적화 1 : Identifying the centrifugal fan's main performance parameters 최적화의 첫 번째 단계는 원심 팬의 성능에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하여 최적화가 가장 효과적인 위치를 정확히 파악하는 것이었다. 임펠러 블레이드와 흐름 채널에 대한 20개의 사용자 정의 파라미터를 신중하게 선택하여 허브 및 슈라우드 모양, 블레이드 금속 각도, 블레이드 캠버 및 기울기를 설명했다. 이러한 자유 파라미터와 관련 변형 범위의 선택은 프로젝트 성공의 열쇠로 밝혀졌다. 각 파라미터 세트에 대해 케이던스의 디자인3D(Design3D) 최적화 모듈로 새로운 지오메트리를 생성하고, 전용 파이썬 스크립트를 사용하여 헥스프레스에서 비정형 메시를 자동으로 생성하여 시간을 절약했다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

다중물리부터 AI까지… 제품 설계의 최적화를 위한 기술 혁신 이어간다   알테어의 밍 저우(Ming Zhou) 전산 역학 및 최적화 총괄 연구위원은 1998년에 알테어에 입사했고, 2022년부터는 구조, CFD, 제조 시뮬레이션을 포함한 알테어의 전산 역학 및 설계 최적화 솔루션을 총괄하고 있다. 알테어의 연례 콘퍼런스인 ‘ATC 코리아 2023’에서 ‘다중물리 시뮬레이션 및 설계 최적화’에 대한 기조연설을 진행한 밍 저우 연구위원은 제품 개발의 디지털화를 뒷받침하는 엔지니어링 시뮬레이션의 발전 방향을 짚는 한편, HPC(고성능 컴퓨팅) 및 AI(인공지능)의 융합이 새로운 혁신 동력이 될 수 있을 것으로 전망했다. ■ 정수진 편집장     ATC 코리아 2023에서는 어떤 내용을 소개했는지 기조 연설에서 ‘다중 물리 시뮬레이션 및 설계 최적화’를 주제로 발표했다. 제품 엔지니어링에는 항상 구조, 유체, 열 등과 같은 다양한 물리학의 성능 측정이 포함되는데, 멀티피직스 시뮬레이션을 효율적으로 관리하는 것은 어려운 일이다. 이번 발표에서는 알테어가 복잡한 엔지니어링 프로세스를 위한 포괄적인 플랫폼을 제공한다는 점을 소개하고, 이를 통해 엔지니어가 멀티피직스 시뮬레이션을 원활하게 통합하고 제품 개발의 모든 단계에서 설계 최적화를 효과적으로 수행할 수 있도록 하는 방법을 설명했다.   제품 개발에서 엔지니어링 시뮬레이션의 중요성이 점차 커지고 있는 것 같다. 그 배경과 향후 엔지니어링 시뮬레이션의 발전을 위해 해결해야 할 점을 짚는다면 제품 개발의 디지털화는 지난 30년 동안 그 범위가 확대되어 왔다. 대규모 OEM은 점점 더 완전한 가상 제품 개발을 추진하고 있으며, 이는 물리적 테스트가 최종 제품 인증을 위한 용도로만 사용된다는 것을 의미한다. 즉, 시뮬레이션은 결과 품질 면에서 100% 신뢰할 수 있어야 한다. 결과적으로 자세한 동작을 보다 정확하게 포착하기 위해 모델 복잡성과 크기가 빠르게 증가하여, 솔버의 계산 효율성에 대한 도전적인 상황이 증가하고 있다. 따라서 시뮬레이션을 더욱 확장하려면 솔루션 품질과 속도를 지속적으로 개선해야 한다. R&D 분야의 많은 노력은 솔루션 품질과 컴퓨팅 시간에 중점을 두고 있다. 또한 앞서 설명한 것처럼 엔지니어링 요구 사항은 본질적으로 여러 분야에 걸쳐 있다. 예를 들어, 자동차는 강도와 내구성, 소음과 진동, 충돌, 공기 역학 등에 대한 요구 사항을 충족해야 한다. 알테어는 모델링 및 시각화 툴과 핵심 시뮬레이션 솔버를 통해 다양한 분야의 시뮬레이션을 최대한 원활하게 지원하는 것을 목표로 삼고 있다.   더 많은 사람이 더 쉽게 엔지니어링 시뮬레이션 기술을 활용할 수 있어야 한다는 요구가 늘고 있는데, 이를 위한 방법은 무엇이라고 보는지 엔지니어링 시뮬레이션은 여전히 사용자의 경험과 전문 지식에 크게 의존하고 있다. 엔지니어링 소프트웨어 제공업체는 일반적인 기술 트렌드에 발맞춰 더 빠르게 움직여야 하며, 스마트폰의 애플리케이션처럼 쉽게 접근할 수 있는 솔루션을 만들어야 한다. 알테어는 이러한 방향으로 기술을 발전시키는 데 집중해왔다. 알테어의 주력 모델링 및 시각화 소프트웨어인 알테어 하이퍼메시(Altair HyperMesh)는 사용하기 쉬운 UI와 워크플로를 갖추는 방향으로 계속 발전해왔다. 또한 핵심 시뮬레이션 솔버들은 멀티피직스 시뮬레이션을 원활하게 지원하는 방향으로 점점 더 발전하고 있다. NVH, 임플리시트(implicit) 및 익스플리시트(explicit) 비선형 해석, 열/전기/음향/피로 등을 포함하는 포괄적인 FEA 해석 시뮬레이션 제품인 알테어 옵티스트럭트(Altair OptiStruct)가 좋은 예이다. 알테어 옵티스트럭트의 고급 최적화 기술은 설계 최적화에 대한 총체적인 처리에서 거의 모든 응답을 지원한다. 또한, 알테어는 포괄적인 시뮬레이션 제품군을 제공하는 것 외에도 도메인 지식과 전문 지식에 대한 진입장벽을 낮추는데 도움이 되는 새로운 기술에 투자해 왔다. 여기에는 CAD 모델을 그대로 불러올 수 있고 지오메트리 편집과 메싱 등 전처리 작업이 필요하지 않아 빠르고 정확한 구조해석을 할 수 있는 알테어 심솔리드(Altair SimSolid)가 있다. 또, 알테어 인스파이어(Altair Inspire)는 유능한 내장 CAD 기능을 포함하여 시뮬레이션 및 설계 최적화를 위한 사용하기 쉬운 또 다른 패키지를 제공하고 있다.   엔지니어링 시뮬레이션 분야에서 알테어가 주목하고 있는 기술 트렌드는 어떤 것인지 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터 분석, 인공지능(AI)의 융합이 점차 가시화되고 있다. 알테어는 10여 년 전에 이러한 움직임이 나타날 것을 예상했고, 이것이 바로 알테어가 관련 기술에 꾸준히 투자를 한 이유이다. 데이터 분석 및 AI 플랫폼인 알테어 래피드마이너(Altair RapidMiner)는 모든 주요 비즈니스 영역에서 잘 확립된 플랫폼 중 하나이다. 우리는 점점 더 시뮬레이션과 데이터 분석 기술을 결합하여 두 세계의 장점을 최대한 활용할 수 있는 차세대 엔지니어링 도구를 만들고 있다. 물론 HPC는 계산량이 많은 솔루션을 효율적이고 효과적으로 제공하기 위한 중요한 퍼즐 조각이다. 한편으로, 멀티피직스의 원활한 통합은 효율적인 엔지니어링 프로세스의 핵심이다. 알테어는 항상 제품 엔지니어링을 위한 가장 포괄적이고 개방적인 솔루션을 제공하는 것을 목표로 삼아 왔다. 사용하기 쉬운 통합을 지원하기 위해 알테어는 지난 10년 동안 시뮬레이션 적용 범위를 크게 확장했으며, 모두 알테어 유닛(Altair Units)이라는 라이선스 정책에 따라 액세스할 수 있다. 알테어는 포괄적인 솔루션 제품군을 보유하고 있음에도 불구하고, 알테어의 주력 모델링 및 시각화 소프트웨어인 알테어 하이퍼메시는 개방형 철학에 충실하여 시장에서 널리 사용되는 모든 CAE 솔루션을 원활하게 통합할 수 있다.   향후 알테어의 엔지니어링 시뮬레이션 기술 개발 계획에 대해 소개한다면 앞서 소개했듯이 알테어는 시뮬레이션, HPC 및 AI의 융합 분야에서 혁신을 추구해 왔다. 알테어는 생성형 AI(generative AI)가 엔지니어링 설계 솔루션과 더욱 통합되면서 강력한 도구가 등장할 것이라고 확신한다. 알테어는 ▲멀티피직스 시뮬레이션의 보다 원활한 통합 ▲복잡한 엔지니어링 프로세스를 위한 원활한 워크플로 ▲세계 최고의 설계 최적화 기술에 대한 지속 개선 ▲시뮬레이션 및 설계 최적화의 대중화를 지원하는 소프트웨어 솔루션 ▲엔지니어링 솔루션에 AI 기술 통합의 빠른 증가 등의 측면에서 기술 혁신을 주도해 나갈 계획이다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.