시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (2)   시뮤텐스(SIMUTENCE)의 시뮤필(SimuFill)은 성형 프로세스 모델링을 위한 기존 소프트웨어 아키텍처(아바쿠스 및 몰드플로우 플러그인)를 개선하여 고급 압축 및 사출 성형 분석이 가능하다. 시트 몰딩 컴파운드(SMC), 장섬유 강화 열가소성 수지(LFT) 및 유리 매트 열가소성 수지(GMT)의 압축 성형은 단섬유 섬유 복합재에 가장 많이 적용되는 제조 공정 중 하나이다. 그러나 이러한 재료를 성형하면 부분적으로 채워진 캐비티(미충진 영역)가 수반될 수 있어, 섬유 배향의 변화와 같은 흐름에 따른 효과 분석이 필요하다. ■ 자료 제공 : 씨투이에스코리아, www.c2eskorea.com   시뮤필(SimuFill) 제품을 통해 제공되는 몰드플로우 애드온(Moldflow Add-on)은 PVT 거동을 경화도의 함수로 모델링할 수 있으며, 각각 열가소성 수지와 열경화성 수지의 결정화 및 경화 동역학을 예측하는 것이 포함된다.   LFT 스트랜드에 대한 섬유 배향 초기화 유동 길이가 충분히 짧은 경우 초기 섬유 배향은 최종 섬유 배향에 큰 영향을 미친다. LFT 스트랜드(strands)에서 국부적인 섬유 배향은 불균일하며 압출 공정을 통해 결정된다. 시뮤필을 사용하면 분석 방정식을 사용하여 LFT 스트랜드의 로컬 섬유 배향을 초기화할 수 있다.     결정화 및 경화 동역학 시뮤필을 사용하면 열가소성 재료(LFT, GMT)의 결정화 역학과 열경화성 재료(SMC)의 경화 역학을 예측할 수 있다. 이는 결정화/경화도를 초기 조건으로 고려하여 금형 충진 및 부품 변형/스프링을 정확하게 예측할 수 있다. 시뮤필은 아바쿠스(Abaqus)의 후 변형 분석용 추가 기능인 시뮤워프(SimuWarp)에서도 사용되는 몰드플로우용 Nakamura-Ziabicki 모델(결정화 모델)을 제공한다.     PVT 모델링 PVT 거동의 정확한 모델링은 열 신장 및 수축으로 인한 잔류 변형률을 정확하게 예측하는 데에 중요하다. 잔류 변형은 잔류 응력과 변형을 유발한다. 시뮤필은 열가소성 수지와 열경화성 수지 모두에 대한 경화도의 함수로서 PVT 거동을 예측하기 위한 정교한 모델을 제공한다.     프레스 톤수 최적화 프레스 톤수는 제조에 매우 중요하고 자본 투자에 있어 비용을 유발하는 요소이다. 복잡한 재료 거동, 설계 반복 및 처리 전략은 필요한 공정 톤수에 큰 영향을 미친다. 시뮤필을 사용한 성형 시뮬레이션은 공정력을 신뢰할 수 있는 추정을 가능하게 하므로 자본 투자를 줄이는 데에 핵심 역할을 한다.     초기 Charge 성형 대부분의 시뮬레이션 접근 방식은 재료 흐름이 시작되기 전에 복잡한 초기 Charge 구성의 성형을 포착하지 못한다. 시뮤필을 사용하면 복잡한 초기 Charge 구성을 설명하기 위해 재료 성형 및 재료 흐름을 예측하는 순차적 접근 방식이 가능하다. 초기 Charge 구성을 고려하고 최적화하면 완전한 금형 충진과 공정 시간 단축이 보장된다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (1)   이번 호부터 산업 분야에서 버추얼 트윈(virtual twin)을 구축하고 활용하기 위한 다쏘시스템의 솔루션을 살펴본다. 첫 번째로 소개하는 다이몰라(CATIA Dymola)는 모델 기반 시스템 설계와 시뮬레이션을 위한 툴이다. 다이몰라는 다양한 산업 분야에서 사용되며, 기계, 전기, 열, 유체, 제어 시스템 등 다양한 시스템의 거동(behavior)을 모델링 및 시뮬레이션할 수 있다. 다이몰라를 알기 위해서는 우선 모델리카(Modelica)에 대해 알아야 한다.   ■ 안치우 다쏘시스템코리아의 카티아 인더스트리 프로세스 컨설턴트로 CATIA Dymola를 활용한 1D 시뮬레이션을 담당하고 있다. 관심 분야는 Modelica, FMI, 1D~3D 코시뮬레이션, SysML 기반의 Modelica 모델 개발이며 LG전자, 삼성전자, SK하이닉스 등 다수의 프로젝트 및 제안을 수행하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   1D 시뮬레이션이란 시간의 흐름에 따라 지배 방정식을 1차원으로 한정지어 계산하는 방법을 의미한다. 예를 들어, 스프링-댐퍼 시스템에서 길이 방향인 하나의 차원에서 수학적 모델링을 통해 빠른 시간 내에 결과를 도출해 검토할 수 있다. 장점으로는 모델 구성 및 검토의 시간이 빠르고, 표현의 제약이 적으며, 시스템간 상호 작용을 효율적으로 검토 가능하다. 단점으로는 시스템의 기능을 수식화하기 위해 도메인(domain)에 대한 높은 이해도가 필요하고, 인풋(input) 정보의 품질에 따라 아웃풋(output)이 민감하게 반응한다.   모델리카는 시스템 모델링을 위한 언어이다. 모델리카(Modelica)는 1996년 모델리카 어소시에이션(Modelica Association)에 의해 개발된 시스템 모델링을 위한 언어이다. 무료로 사용할 수 있고, 여러 개발자 및 전문가에 의해 개발되고 있다. 모델리카는 시스템 모델링을 지원하며, 다쏘시스템에서는 시스템 모델링의 원활한 시뮬레이션을 위한 솔버 알고리즘을 개발하고 있다. 다이몰라에는 모델 시뮬레이션을 위한 다양한 솔버가 내장되어 있다. 사용자는 문제 해결을 위한 미분방정식에 대한 표현을 모델리카 문법에 맞게 표현함으로써 시뮬레이션을 위한 모델링은 끝났다고 볼 수 있으며, 이러한 이유 때문에 모델리카는 C, C++, 포트란(Fortran) 등 타 언어에 비해 코드량이 적다는 것을 알 수 있다. 모델리카의 모델링 방법에는 텍스트 타입으로 방정식을 정의할 수 있고, 또한 유저에게 친근한 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 활용한 객체 모델링 기반으로 모델을 구성할 수 있다.    모델리카는 비인과적/인과적 해석을 모두 지원한다. 인과적(causal) 모델링과 비인과적(acausal) 모델링은 둘 다 시스템이나 현상을 설명하고 예측하기 위한 방법론이다.   그림 1   비인과적 모델링은 원인과 결과 간의 인과 관계를 명확히 구분하지 않고 시스템의 구성요소 간의 관계를 모델링하는 방법이다. 이 방법은 일반적으로 동적 시스템의 거동을 설명하거나 예측할 때 사용하며, 시스템의 구성 요소와 그들 간의 관계를 수학적 방정식으로 표현하여 시스템의 동작을 설명한다. 각 요소가 다른 요소에 의해 어떻게 영향을 받는지를 보다 전체적으로 이해하는 데에 도움이 된다. 인과적 모델링은 원인과 결과 간의 인과관계를 중심으로 모델을 구성한다. 이 모델링 기법은 일반적으로 인과관계를 고려하여 시스템의 동작을 설명하고 예측한다. 예를 들면 A가 B에 어떻게 영향을 주는지, 또는 어떤 요인이 결과에 어떻게 기여하는지를 분석한다. 주로 원인과 결과 간의 관계를 나타내는 도표나 그래프를 사용해 시각화하며, 시간의 흐름을 고려하여 이전 사건이 이후 사건에 어떻게 영향을 미치는지를 이해한다.  비인과적 모델링은 물리적 시스템의 동작을 설명하는데 유용하다. 예를 들어, 열 전달, 유체 흐름, 전기 회로 등과 같은 시스템에서 원인과 결과 간의 명확한 인과 관계를 파악하기 어려운 경우가 있다. 이러한 시스템은 에너지, 질량 또는 정보의 흐름을 모델링하여 설명할 수 있다.    모델리카는 해석 솔버에 대한 개발이 필요 없다. 실제 모델링 후 유저는 소스코드를 볼 수 있고, 해석 결과를 확인 할 수 있다. 그렇지만 솔버에 대한 구현 방식은 확인할 수 없다. 다이몰라에 솔버가 내장되어 있어 유저는 미분방정식에 대한 표현을 모델리카 문법에 맞게 표현하면, 유저가 모델링한 시스템에 대한 해석 결과를 확인할 수 있다. 이러한 이유로 인해 모델리카의 코드량은 타 언어에 비해 적다. 솔버가 해석 결과를 보여주기 위해 <그림 2>를 참조하면, 모델리카 file(*.mo)를 C 언어로 변환하고 참조할 라이브러리와 함께 컴파일을 수행하기 때문에 유저는 이 과정을 인식하지 못하는 경우가 많다.   그림 2     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (9)   이번 호에서는 다양한 유형의 난류 모델과 사용 시기, 그리고 복잡한 형상을 위한 고충실도 난류 모델링에 있어 케이던스의 밀레니엄 M1 CFD 슈퍼컴퓨터가 어떻게 혁신을 가져오는지에 대해 소개한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   자동차 산업은 거의 매일 새로운 혁신과 개발이 등장하며 끊임없이 발전하고 있다. 자동차 업계는 전기 구동 차량과 대량 생산이 증가하는 추세에 발맞춰, 보다 지속 가능한 미래를 만들기 위해 노력하고 있다. 2022년 전 세계 자동차 생산량은 5.7% 증가하여 8540만 대를 생산할 것으로 예상된다. 그러나 업계는 여러 디자인 또는 새로운 헤드라이트, 스플리터, 사이드 스커트 추가와 같은 아주 작은 디자인 변경에 대해서도 풍동 테스트 또는 프로토타입 테스트를 수용하면서 연비 기준을 충족해야 하는 과제에 직면해 있다. 그 결과, 항력 계수 등 관심 있는 유동장 정보와 성능 관련 수치를 예측하여 필요한 실험 횟수를 크게 줄일 수 있는 시뮬레이션 기반 접근 방식이 점점 더 인기를 얻고 있다. 유체 흐름의 난류를 이해하고 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션을 통해 동일한 난류를 재현하려면 다양한 난류 모델을 사용해야 한다. 자동차 애플리케이션과 리소스 가용성에 따라 적합한 난류 모델을 선택하면 설계 주기를 단축하는 데 도움이 될 수 있다.      유체의 난류 모델링 난류는 압력과 속도의 혼란스러운 변화를 특징으로 하는 불규칙한 흐름을 일컫는 용어이다. 우리는 일상 생활에서 난류를 경험하며 공기 역학, 연소, 혼합, 열 전달 등과 같은 다양한 엔지니어링 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 하지만 유체 역학을 지배하는 나비에-스토크스 방정식은 매우 비선형적인 편미분 방정식이며 난류에 대한 이론적 해법은 존재하지 않는다. 난류는 광범위한 공간적, 시간적 규모를 포함하기 때문에 모델링과 시뮬레이션이 어려울 수 있다. 일반적으로 큰 와류는 난기류에 의해 생성된 에너지의 대부분을 전달하고 작은 와류는 이 에너지를 열로 발산한다. 이 현상을 ‘에너지 캐스케이드’라고 한다. 수년에 걸쳐 다양한 난기류 모델링 접근법이 개발되었으며, 가장 일반적인 세 가지 접근법을 간략히 설명하면 다음과 같다.   직접 수치 시뮬레이션(DNS) DNS에서는 모델이나 근사치 없이 미세한 그리드와 매우 작은 시간 단계를 사용하여 모든 규모에서 난기류를 해결한다. DNS의 계산 비용은 엄청나게 높지만 결과는 가장 정확하다. DNS 시뮬레이션은 난류장에 대한 포괄적인 정보를 제공하기 위한 ‘수치 실험’으로 사용된다.   대규모 와류 시뮬레이션(LES) 이름에서 알 수 있듯이 이 난류 모델링 기법은 큰 소용돌이를 해결하고 보편적인 특성을 가진 작은 소용돌이를 모델링한다. LES 시뮬레이션은 최소 길이 스케일을 건너뛰어 계산 비용을 줄이면서도, 시간에 따라 변화하는 난기류의 변동 요소를 자세히 보여준다.   레이놀즈-평균 나비에-스토크스 모델(RANS) RANS 방정식은 나비에-스토크스 방정식의 시간 평균을 취하여 도출되었다. 난기류 효과는 미지의 레이놀즈 응력 항을 추가로 모델링하여 시뮬레이션한다. RANS 시뮬레이션은 평균 흐름을 해결하고 난류 변동을 평균화하므로 다른 두 가지 접근 방식보다 훨씬 비용 효율적이다.   올바른 선택 - DNS, LES 또는 RANS 올바른 난류 모델을 선택하는 것은 모든 시뮬레이션의 중요한 측면이며, 이는 주로 시뮬레이션의 목적, 흐름의 레이놀즈 수, 기하학적 구조 및 사용 가능한 계산 리소스에 따라 달라진다. 학술 연구의 경우 DNS 시뮬레이션은 난류의 근본적인 메커니즘과 구조를 이해하는데 가장 적합한 결과를 제공한다. DNS는 레이놀즈 수가 낮은 경우에 적합하지만, 막대한 시간과 리소스가 필요하기 때문에 대부분의 산업 분야에서는 실용적인 선택이 아니다. 반면에 LES는 일반적으로 레이놀즈 수가 높은 복잡한 형상을 포함하는 산업용 사례를 처리하는데 적합한 옵션이다. LES가 생성하는 고충실도 결과물은 경쟁이 치열한 자동차 시장에서 중요한 한 차원 높은 성능 개선이 가능한 설계를 가능하게 한다. RANS 시뮬레이션은 LES에 비해 근사치의 범위가 넓기 때문에 정확도가 떨어진다. 그러나 정확도와 계산 비용 간의 균형으로 인해 RANS는 계산 리소스와 시뮬레이션 시간이 제한된 업계 사용자에게 일반적인 솔루션이다. 이 방법은 또한 짧은 시간 내에 여러 사례를 분석해야 할 때 널리 사용된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (11)   PTC 매스캐드 프라임(PTC Mathcad Prime)은 엔지니어링 계산을 수행하고 분석 및 공유하는 엔지니어링 수학 소프트웨어이다. 매스캐드 프라임은 수학적인 표기법, 강력한 호환 기능 그리고 개방적인 구조로 사용하기 쉽고, 엔지니어의 극단적인 설계와 공학 프로세스에 최적화하게끔 구성되어 있다.  이번 호에서는 매스캐드 프라임 9.0에 대해 예제를 통해 배워보자.   ■ 김주현 디지테크 기술지원팀의 차장으로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 이메일 | sskim@digiteki.com 홈페이지 | www.digiteki.com   매스캐드 프라임의 UI 매스캐드 프라임은 다음과 같이 리본 UI(사용자 인터페이스)를 구성하고 있다.   수학 사용자가 직접 수학 계산에 필요한 입력 값과 연산자 입력/활용할 수 있다.     입력/출력 작업 시트나 엑셀 같은 문서의 가져오기/내보내기 기능을 할 수 있다.      함수 복잡한 수학 함수 미적분 방정식, 벡터/행렬 함수 기능을 사용할 수 있다.       행렬/표 행렬, 표 테이블, 벡터의 생성과 편집을 할 수 있다.     도표 계산 결과에 대한 도표를 생성할 수 있다.     계산 서식 지정 계산 값 서식에 대한 폰트, 소수점 자리 수 등을 편집할 수 있다.     텍스트 서식 지정 사용자가 입력한 텍스트에 대한 폰트, 배치 등을 편집할 수 있다.     계산 계산 서식 틀이나 내용에 대한 에러 처리 방법을 확인할 수 있다.     문서 텍스트 입력 창, 프레임 표시, 머리글/바닥글 등 작업 시트 상의 전체 양식을 편집할 수 있다.     리소스 매스캐드에 대한 자습서 및 도움말 등을 이용할 수 있다.     방정식 입력 및 계산 그럼 지금부터 예제를 통해 매스캐드에서 기본적인 방정식(수학식)을 입력해보자. 새로운 빈 워크시트에서 마우스를 클릭하면 파란색 십자선이 표시된다. 이 십자선은 계산 영역이나 텍스트 영역을 표시해주는 것으로, 격자선을 클릭하거나 화살표 키를 누르면 위치가 변경된다. 예제를 통해 다음의 식을 삽입해보자.     먼저 빈 공간에 ‘19’를 입력한다. 입력한 숫자에 그림과 같이 박스가 생성되는 것을 볼 수 있다. 이 박스가 계산 영역이 된다. 다른 곳을 클릭한 후에도 다시 ‘19’를 클릭하면 계산 영역이 활성화된다.     ‘19+5’를 입력한 후 연산자 아이콘을 클릭하여 거듭제곱을 사용해보자. 연산자를 활성화하여 거듭제곱근을 클릭한다. 괄호 안의 값은 단축키이므로 자주 사용하는 기호는 단축키를 확인해둘 수 있다.        ■ 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.

멀티피직스 해석, Strand7   주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 정보 : Strand7 Pty Ltd, www.strand7.com  ■ 자료 제공 : 씨앤지소프텍, 02-529-0841, www.cngst.com Strand7(스트랜드7)은 복잡한 모델을 정확하게 분석하기 위한 고도의 자동화된 모델링 기능을 이용하여 구조, 열, 전자기 및 유체, 동역학 등을 포함하는 멀티피직스 문제를 간편하게 분석할 수 있는 유한요소 모델링 기능과 강력한 해석 솔버를 제공하고 있는 범용 유한요소 해석 소프트웨어이다. 2. 주요 특징 (1) 파라메트릭 및 기하 모델링 직관적이고 쉬운 그래픽 사용자 인터페이스는 전체 모델링 프로세스를 처음부터 끝까지 작업이 가능하다. 번거로운 Geometry 수정 작업을 거치지 않고 바로 모델링 작업을 수행할 수 있으며, 국부적인 영역에 대한 메시 사양을 정의와 CAD와의 커플링을 통해 CAD에서 정의한 영역 및 파라미터 정보를 가져올 수 있다.  (2) General Equation Input 수학 방정식을 사용하여 다양한 수식 데이터를 입력할 수 있다. (3) 모델 호환 DXF, IGES, STEP, Stereo-Lithography file Import / Export MSC/NASTRAN, ANSYS, STAAD-Pro, SAP2000 file Import / Export. (4) 요소 및 재료 Strand7은 1D Beam, 2D Plate & Shell, 3D Brick, Con-tact, Cable, Damper 등의 다양한 요소 및 전 세계 다양한 규격의 Beam Library를 제공한다. Strand7은 Isotropic, Orthotropic, Anisotropic, Lami-nate, Rubber, Carbon Fiber, Glass, Timber, Fluid, Soil 및 사용자정의 재료 물성을 지원한다.   (5) Automatic Mesh Generation Strand7에는 매우 직관적이고 간편한 강력한 자동 Mesh Generation 기능이 포함되어 있다. 이 기능은 자동 Mesh Generation 기능을 이용하여, 2D Plate/Shell 모델링이나 3D Brick 모델링을 매우 빠르고 간편하게 생성할 수 있다. (6) Verification Tools 복잡한 매시와 수치 입력 데이터의 검증을 그래픽을 통하여 체크할 수 있는 툴로, 구조물에 입력 오류나 입력 위치 등을 그래픽 Contour를 사용하여 사용자가 쉽게 검증하고 찾을 수 있도록 제공한다. (7) API 함수 기능 Strand7 API (응용 프로그래밍 인터페이스)를 사용하면 외부 컴퓨터 프로그램을 통해 Strand7과 상호 작용할 수 있다. Strand7 API에서 지원되는 언어는 C, C ++, C #, Pascal, Delphi, Visual Basic, FORTRAN, Matlab, Python 등 Win-dows DLL 파일을 동적으로 구성할 수 있는 모든 프로그램 언어이다. (8) 해석 기능 Strand7은 정적해석, 동적해석, 재료비선형해석, 열전달과 열응력해석까지 매우 다양한 해석을 수 행할 수 있다. Strand7의 Solver 기능은 다음과 같다. - Linear & Nonlinear Static - Natural Frequency - Response Spectra and Harmonic Dynamic - Linear and Nonlinear Transient Dynamic - Linear and Nonlinear Buckling - Heat Transfer & 콘크리트 수화열 - Collapse, 피로도 & Creep  - 대변형 해석 (현수교, 사장교, Cable Structure) - Laminated 복합소재 해석 - 막구조(Membrane) 해석 - 이동하중 해석 (영향선 및 영향면) - 시공단계별 해석 - 지반 해석 (9) Post Processing Strand7은 해석된 결과를 응력도, 변위, Cutting Plane, 그래프, 레포트 등의 다양한 플롯 기능과 3차원 애니메이션 기능을 통해 명확하고 정확한 분석이 가능하다.   3. 적용 분야 Strand7은 건축/토목 강구조, 콘크리트 구조, 지반구조물 등에 활용 가능하고, 중공업 분야와 기계 분야, 항공기/선박디자인, 의용공학, 전자기, 복합소재 등 다양하고 광범위한 분야의 설계 분야에서 활용이 기능하다. 4. 지원 전략 Strand7 지속적인 연구, 개발과 벤치마크 테스트를 통한 검증결과를 및 검증 문서와 예제 파일 사용자에게 제공하고 어떠한 에러 발생시, 사용자에게 문제 해결을 위한 즉각적인 기술 지원을 한다. Strand7은 프로그램에서 사용된 각종 유한요소이론에 대한 설명과 정보들을 자세하게 기술한 Theoretical 매뉴얼을 제공하여 사용자로 하여금 해석 결과에 대한 신뢰도를 더욱 높일 수 있게 한다.     좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

클라우드 기반 CFD, SIMULIA Fluid Dynamics Engineer   주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : Dassault System, www.3ds.com ■ 자료 제공 : 노드데이타, 02-595-4450, www.nodedata.com   SIMULIA(시뮬리아) Fluid Dynamics Engineer는 클라우드 기반의 CFD 툴로 내부 및 외부 흐름에 대한 유체 성능을 검증하며, 최적의 흐름 분포, 최소 압력 손실 및 난류를 시뮬레이션하여 제품의 성능을 평가할 수 있으며 이를 이용해 설계를 개선하여 최적을 설계를 이룰 수 있다. 일반적인 CFD(Computational Fluid Dynamics) 툴에서 사용하는 기본 이론인 RNAS 방정식(Reynolds Avergaged Navier-Stokes 방정식)을 활용하여 정확도와 효율성을 동시에 가지는 유동 해석 애플리케이션으로 고급 레벨의 솔루션이다. 3DEXPERIENCE 시뮬레이션 포트폴리오의 일부인 Fluid Dynamics Engineer는 모든 일반적인 정상 상태, 비정상 상태 유동 해석부터 음속 유동 해석, 혈액과 같은 비뉴턴 액체에 대한 해석이 가능하고, 팬이나 필터, 배플 등을 표현하기 위한 모델링 기법도 활용 가능하다.  또한 모든 분야에서 일반적으로 사용되며 계산의 정확성이 높은 대표적인 난류 모델인 SST k-Ѡ 난류 모델, Realizable k-ε 난류 모델, Spalart – Allmaras 난류 모델을 제공하여 상황에 맞는 난류 모델을 선택할 수 있어 더욱 정확한 시뮬레이션을 진행할 수 있다.  클라우드 기반의 애플리케이션으로 컴퓨터 CPU를 이용한 로컬 해석뿐 아닌 클라우드 리소스를 활용하는 클라우드 컴퓨팅으로 해석을 진행할 수 있어 상대적으로 빠른 시간에 해석 결과를 얻을 수 있으며, 사무실뿐 아닌 외부에서 하드웨어의 영향없이 해석의 세팅 및 진행과정 결과를 확인할 수 있다. 또한 실시간으로 협의 가능하여 작업 효율을 향상시킬 수 있다.   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

다물체 동역학 해석 소프트웨어, Simpack   주요 CAE 소프트웨어 소개    ■ 개발 : Dassault Systèmes, www.3ds.com ■ 자료 제공 : 다쏘시스템코리아, 02-3270-7800, www.3ds.com/ko / 브이이엔지, 031-718-8501, www.veng.co.kr / 브이피케이, 02-6230-7200, plm.vpkcorp.com 다물체 동역학 해석(MBS : Multi-Body Simulation)이란 자동차, 철도, 풍력 터빈 등 기계 시스템의 거동 및 하중을 구현, 예측 및 최적화하는데 사용하는 해석을 말한다. 기계 시스템을 이루는 부품은 단품일 때와 다른 거동과 하중을 유발하기 때문에, 시스템의 전체를 이해하기 위해 시스템 전체를 해석해야 할 필요가 있다.   Simpack(심팩)은 상대좌표계 적용 및 멀티코어 병렬 연산 수행으로 빠르고 정확하고 강인한 솔버를 실현하였다. 상대좌표계를 채용하여 바로 인접한 보디(Body)와의 연결 관계에 대해 필요한 자유도만을 부여하는 방식으로, 전체 운동방정식 수가 현저히 줄어드는 장점을 갖고 있다. 이와 함께 연산속도 및 효율 극대화, 그리고 안정성을 실현하였다. 또한 실시간(Real-time) 시뮬레이션 능력을 갖추고 있어, Simpack의 빠르고 강인한 솔버를 이용하여 실시간 시뮬레이션이 가능하다. Simpack은 고충실도의 상세 모델을 그대로 사용하여 실시간 구현을 위한 별도 모델 단순화가 필요 없다. 따라서 유연체를 포함한 고주파 및 고자유도 모델도 사용 가능하며, 비선형 또는 주파수에 의존하는 부싱이나 마운트까지도 실시간 시뮬레이션에 그대로 사용할 수 있다.   Simpack은 기본적으로 ASCII 기반으로서 현재 통용되고 있는 많은 상용 소프트웨어들과 호환이 가능하다. Abaqus, ANSYS, fe-safe 등과 같은 FEA∙내구 관련 소프트웨어부터 CATIA, SOLIDWORKS, Creo 등과 같은 CAD 프로그램 및 Isight 등과 같은 최적화 관련 소프트웨어에 이르기까지 사용자들에게 다양하고 뛰어난 호환성을 제공하고 있다.       좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

MBD의 이해와 기업 가치 향상을 위한 전략 (1)   자동차, 항공, 가전 등 산업에서 기업들이 진행해 온 모델 기반 개발(Model Based Development : MBD)이 최근 주목받고 있다. 이번 호부터 2회에 걸쳐 R&D 영역에 있어서 향후 피할 수 없는 디지털 전환(DX)의 하나인 MBD에 대한 이해를 정리하고, 기업 조직이 어떻게 임해야 할 것인지에 대해 짚어보고자 한다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, LG전자 기술고문 이메일 | ilove.ohkr@gmail.com   MBD 발전의 배경 모델 기반 개발(MBD)이 주목받는 배경에는 자동차 시장의 요구가 CASE(Connected, Automated/Autonomous, Shared & Service, Electric)나 MaaS(Mobility-as-a-Service), 환경 대응으로 전환하고 한 기업이 단독으로 커버할 수 없는 보다 복잡하고 고기능이면서 고품질의 성능이 요구되는 시대에 들어간 것으로, MBD에 대해 새로운 요구가 더해진 것을 들 수 있다. 설계 개발 프로세스 측면에서는 시스템 컴포넌트의 최적화라고 하는 모델 기반 개발을 통해 디지털 기술을 적극적으로 사용하는 것에 의해 우선은 기능적 효율성을 실행하고, 이 과정에서 얻은 지식을 축적하고 업무 효율의 개선에 의해 획득한 자원을 활용함으로써 향후 설계 변경에 유연하고 신속하게 대응할 수 있도록 데이터를 활용한다. 고객 요구와의 일치를 연마하는 것이 모델 기반 개발에 요구되는 모습이라고 생각한다.   그림 1. MBD의 발전사   MBD를 살펴보기 전에 MBD 발전의 역사를 살펴보고자 한다.(그림 1) 1990년대를 전후해 CAD/CAM을 중심으로 한 형상의 디지털화가 추진되었다. 1990년대에는 CAD/CAM/CAE를 기반으로 시뮬레이션의 중요성을 인지하기 시작하였다. 특히 엔진 및 차체 골격 분야의 부분적 모델링에 집중되었다. 한편, 2000년대에 비로소 CAE/MBD 시뮬레이션을 고도화하고 프로토타입 없이 제품을 개발하려는 시도와 더불어 조립이 가속화되었으며, 전체 실차의 모델링과 CAE가 활발하게 추진되었다. 2010년대에 들어서는 MBD와 MBSE(Model Based Systems Engineering : 모델 기반 시스템 엔지니어링)에 대한 가상 엔지니어링과 시뮬레이션이 복합되어 생산 설비의 DX화 및 동시공학 개발이 도입되기 시작했다. 특히 2010년 이후의 MBD 적용은 C 코드를 사용해 제어 개발을 실시하고 있었지만, 디버그에 많은 공수를 필요로 하고 또한 하드웨어측(플랜트)의 반응은 직접 하드웨어를 연결할 때까지 파악할 수 없었다. 이후에 MBD의 첫 번째 개념이 등장한다. C코드 대신 매트랩(MATLAB)/시뮬링크(Simulink)의 ‘모델’을 사용하고 제어 로직은 C 소스가 아닌 매트랩/시뮬링크로 표현함으로써, 하드웨어 측은 시뮬링크에서 작성된 미분 방정식을 기반으로 한 ‘모델’로 과도 상태 등을 간단하게 표현한다. 이를 통해 실제 기기의 테스트 횟수를 줄여 제어 로직을 개발할 수 있어, 개발의 효율화와 함께 조기에 문제를 발견하고 그에 대한 대책이 해결되었다. 2020년대 현재는 MBD 및 MBSE가 기법 개발과 인지 확대를 통해 활발하게 추진되고 있으며, 향후 2030년대에는 MBD/MBSE의 엔지니어링 체인 전체로 고효율의 개발이 추진될 것으로 기대한다. 최근 빠르게 발전하는 전기자동차의 CAE에 의한 성능 예측이 용이해져 디지털 개발이 가속화될 것으로 기대한다. 특히 기업 간의 시뮬레이션 모델을 활용할 수 있는 환경이 조성되어 활발한 개발 경쟁이 가속화되고, 설계기간 단축 및 비용의 절감에서 획기적인 전환이 이뤄질 것으로 확신한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

전기전자 해석 소프트웨어, SIMetrix/SIMPLIS   주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : SIMetrix Technologies, www.simetrix.co.uk / SIMPLIS Technologies, www.simplistechnologies.com ■ 자료 제공 : 인터그래텍, 02-3472-5599, http://igtech.co.kr 전력전자회로 특화 시뮬레이션인 SIMetrix/SIMPLIS(시메트릭스심플리스)는 영국의 SIMetrix에서 개발한 SIMetrix와 미국의 SIMPLIS에서 개발한 SIMPLIS가 결합된 시뮬레이션 프로그램이다. SIMetrix는 Analog/Digital 혼재회로 해석 시뮬레이션으로서, 향상된 성능의 SPICE 시뮬레이터와 회로도면 편집기, 그리고 파형 분석기를 합친 통합 패키지이다. SIMPLIS는 스위칭 전력전자회로 설계에 최적화된 시뮬레이션으로서, SIMPLIS의 PWL(Piecewise Linear) 모델링 방식이 우수한 수렴 동작을 제공하여 높은 정확성으로 타 SPICE 시뮬레이션 대비 10~50배의 빠른 속도로 결과를 얻을 수 있다. 따라서 SIMetrix/SIMPLIS는 쉽고 강력한 해석 환경이 포함되어 광범위한 아날로그 및 혼합 회로뿐만 아니라 스위칭 전원 회로 해석에 대해서도 신속하고 빠른 수렴으로 신뢰도 높은 결과를 제공한다. 1. 주요 특징 SIMetrix/SIMPLIS는 다음과 같은 특징을 가지고 있다. ■ IC용 통합 회로 해석 및 Test Case 기반 통합 검증 모듈 구축 ■ Logic 내 부여된 Goal 기준으로 문제점 판별 지점 및 해결 방안 제시 ■ 시간 영역 및 주파수 영역 등에 구애 받지 않고 모든 요소를 수행 가능한 검증 체계 ■ Advanced Analysis engine 탑재로 범용 SPICE 대비 최대 10~50배 빠른 시뮬레이션 속도 ■ 과도구간을 생략한 Steady states 해석 전용의 POP 분석을(Periodic Operating Point analysis) 탑재하여 범용 SPICE 대비 최대 20~115배 빠른 시뮬레이션 속도 ■ 등가적인 값이 아닌, 시간영역으로부터 역산하여 결과를 얻어내는 실제적인 주파수 구간 해석 ■ 범용 SPICE model을 변환 없이 직접 등재하여 바로 사용 가능 2. 주요 기능 SIMetrix/SIMPLIS는 비선형 방정식으로 해결하는 대신 일련의 PWL 세그먼트를 적용하여 장치를 모델링함으로써 높은 정확도를 가지며, 타 SPICE보다 10배에서 50배 더 빠르게 수행할 수 있다. 특히 스위칭 전력 시스템의 경우 SIMPLIS에서 사용하는 PWL(piecewise linear) 모델링 및 시뮬레이션 기술은 SPICE에 비해 질적으로 우수한 수렴 동작을 제공한다. 또한 빠른 시간 영역 시뮬레이션과 더불어 AC 루프 분석을 제공하도록 특별히 설계되었다.  그림의 스텝 부하 과도 응답(왼쪽)과 AC 분석 보드 플롯(오른쪽)은 모두 MAX17244 동기식 벅 컨버터의 시뮬레이션 결과와 측정 결과가 잘 일치하는 것을 보여준다.     3. 도입 효과 ■ 정형화된 모델을 사용하지 않고 SIMetrix/SIMPLIS는 실제 소자의 성분들을 입력하여 소자의 특성을 시뮬레이션으로 정확하게 표현이 가능하다. ■ 전력 MOSFET, IGBT, 다이오드 및 제너다이오드 그리고 BJT와 같은 반도체 소자의 특성을 시뮬레이션 내에 입력하여 SPICE 모델을 자동으로 변환시키는 기능이 있다. 한 번 SPICE 모델을 변환시키면 별도의 입력 없이 바로 사용이 가능하다. ■ 반도체 소자를 SPICE 모델로 변환시킬 수 있어, 이상적인 소자를 이용하는 타 SPICE와 달리 실제 회로에서의 과도 상태, DC 스윕, AC 소신호, 소음, 전달 함수, 폴-제로에 대한 분석이 명확하다. ■ SIMetrix 스크립트 및 Verilog 코드를 위한 회로도 편집기, 심볼 편집기, 파형 뷰어 및 텍스트 편집기 등 친숙한 사용자 인터페이스를 내장하고 있어, 전력전자 엔지니어가 스위칭 전원 전자 시스템을 시뮬레이션하기 좋은 환경을 제공한다.   4. 주요 고객 사이트 해외의 경우, 대부분의 고객사에서 DSP에서 FPGA 기반으로 전력전자 시뮬레이션 해석을 진행한다. Texas Instruments,/Atmel, National instruments, On Semiconductor, MKS, RICHTEK, Intersoft, XILINX, Daihen 등이 있다. 국내의 경우 삼성전자 무선사업부, LSI 사업부, 삼성전자(반도체), LG이노텍 등 대기업에서 먼저 도입이 이루어지고 있으며, 최근에는 중견기업 및 학교에서도 관심을 보이고 있다. FPGA 해석 방법이 안정성 및 빠른 해석 결과를 가져옴으로써 국내에도 고객사가 증가하고 있다.   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기