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.

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.

  17　THEME. 2023 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장 조사 Part 1. 2024년 경제 및 주력산업 전망 Part 2. MDA/PDM 분야 Part 3. CAE 분야 Part 4. AEC 분야 Part 5. 엔지니어링 소프트웨어 업계 인터뷰   INFOWORLD   Case Study 47　LG U+의 유니티 기반 가상 오피스 프로젝트　 사람과 사람을 잇고 경험을 공유하는 메타슬랩   Focus 50　디모아-PTC, DX 서밋에서 디지털 전환 전략과 성공 사례 소개   People & Company 52　티와이엠 김승동 중앙기술연구소 연구관리팀장　PLM, ERP, MES 등 기업 전반의 디지털 전환 추진   New Products 54　충돌 구조물의 설계 해석 및 최적화 프로그램　Visual Crash Studio 58　사실적인 애니메이션을 빠르게 제작하는 툴세트　포즈 드라이버 커넥트 80　이달의 신제품   On Air 60　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　K 스마트 공장의 꿈과 혁신의 미래 전망 61　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　플랜트 조선 분야를 위한 AI와 디지털 트윈 혁신 전략은?   Column 62　3D 프린팅, 올해도 제조업에 변화의 바람 일으킬까 / 다니엘 톰슨 64　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 위기에서 디지털 기회로 66　현장에서 얻은 것 No.15 / 류용효　CES 2024에서 본 미래 : AI와 모빌리티의 새로운 지평   74　New Books 76　News   CADPIA   AEC 83　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　딥러닝 수치해석 데이터의 병렬처리를 지원하는 파이썬 넘바 라이브러리 88　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (10) / 천벼리　사용자 정의 팔레트 Ⅱ 92　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (2) / 최영석　테이블 테두리 서식 지정 및 비주얼 스타일 탐색기 기능   Reverse Engineering 95　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (2) / 유우식　서화, 낙관, 탁본 데이터베이스   Analysis 102　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (6) / 나인플러스IT　대규모 와류 시뮬레이션에 유용한 피델리티 찰스 솔루션 106　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 최낙정　앤시스 스페오스를 활용한 라이트 가이드 설계와 해석 111　MBD의 이해와 기업 가치 향상을 위한 전략 (2) / 오재응　MBD의 성공 비결 및 향후 전망   Mechanical 118　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (9) / 박수민　설계 탐색(DEX) 기능 활용하기 124　제조업 DX, 3D 데이터의 목표는? (2) / 아이지피넷　DX의 목표는 인간의 지식과 지혜를 디지털화하는 것     캐드앤그래픽스 2024년 2월호 목차 from 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (2)   이번 호에서는 유압 터빈 설계에서 와류 로프(vortex rope)로 인한 다양한 문제와 설계 외 조건에서 와류 로프를 정확하게 해석하는 방법에 대해 설명한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   수력 발전 부문에서 수력 터빈은 주로 떨어지는 물의 에너지를 회전하는 기계 에너지로 변환하여 결과적으로 전기 에너지로 변환하는 데 사용된다. 프랜시스 터빈 또는 리액션 터빈은 최대 800MW의 출력 범위에서 나타나는 수력 터빈의 종류에 속한다. 이 터빈은 방사형 유입, 입구 베인, 러너 및 드래프트 튜브를 통한 축 방향 유출이 특징이다. 광범위한 시간 규모에 걸친 모든 부하 변화에 신속하게 대응할 수 있다.   그림 1. 유압 터빈으로 흐름을 유도하는 입구 베인(위), 감 터빈의 기하학적 구조(가운데), 터빈의 일부인 드래프트 튜브, 베인, 러너(아래)   최고 효율 지점의 약 50~70% 부하에서 프랜시스 터빈은 압력 서지로 이어질 수 있는 캐비테이션 와류 로프(vortex rope)의 발생을 경험한다. 이 부분 부하 서지를 Rheinganz frequency라고도 한다. 여기서 생성되는 주파수는 터빈 회전 속도의 약 1/3이다. 이러한 불안정한 작동 동작은 부분 부하뿐만 아니라 공칭 최대 부하 및 과부하에서도 관찰된다.   외류 로프에 관한 도전 과제 와류 로프는 프랜시스 터빈의 드래프트 튜브 원뿔에서 높은 레이놀즈 수에서 발생하는 불안정한 현상이다. 이러한 터빈의 드래프트 튜브에는 두 가지 유형의 와류 흐름이 관찰된다. 최대 부하에서 맥동 와류 로프 부분 부하에서 헬리컬 와류 로프 설계 외 조건에서 작동하는 유압 터빈의 드래프트 튜브 내부의 흐름은 종종 캐비테이션 현상을 유발할 수 있는 복잡하고 소용돌이치는 흐름이 특징이다. 와류 로프의 주파수는 일반적으로 러너 회전 속도의 30~50% 범위이다.   그림 2. 유압 터빈 드래프트 튜브 안에 나타난 와류 로프   <그림 2>에서 볼 수 있듯이 와류 로프는 드래프트 튜브에 압력 맥동을 일으켜 구조 진동, 전력 변동 및 맥동 압력 회복을 유발할 수 있으며, 이는 시스템 성능 저하 또는 터빈의 작동 범위 제한으로 이어질 수 있어 수력 발전 부문에서 주요 관심사이다. 따라서 와류 로프를 정확하게 모델링하고 그에 따른 압력 변동을 분석하는 것이 중요하다.   솔루션 CFD(전산 유체 역학) 시뮬레이션을 사용하면 설계 및 설계 외 조건에서 터빈 성능을 분석하는 것이 훨씬 쉬워진다. 첫 번째 단계로 터빈 설계를 정상 상태 조건에서 시뮬레이션하여 효율 포인트를 연구해야 한다. 그런 다음 설계 외 조건에서 시뮬레이션하여 흐름의 와류를 시각화한다. 드래프트 튜브의 와류 흐름은 저압 영역이 특징이며 속도 유선(그림 3) 또는 정압의 등면으로 시각화할 수 있다. 사용자 입력의 정확도와 난류 모델 선택에 따라 와류 로프를 문헌 값에 가까운 주파수로 모델링할 수 있다. 와류 로프 모델링의 결과를 개선하려면, 특히 강한 소용돌이 흐름을 포착하려면 레이놀즈 응력 방정식 모델(RSM : Reynolds Stress Equation Model)을 사용하는 것이 좋다.   그림 3. 유압 터빈 안에서 발생한 Velocity streamlines를 보여주고 있다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : 앤시스코리아 주요 특징 : 수치 기능 향상 및 성능 개선, 다양한 분야의 엔지니어링 솔루션 결합, 고급 물리 솔버 강화, 확장 가능한 GPU 기반 컴퓨팅 지원, 원활한 제품 개발 워크플로 지원 등     제품 설계 및 개발 지원 솔루션인 앤시스 2023 R2(Ansys 2023 R2)는 엔지니어링 팀이 원활하게 협업하고 시뮬레이션 속도를 높일 수 있어 혁신을 주도할 수 있도록 지원한다. 이를 위해 이번 버전에서는 향상된 수치 기능, 성능 개선, 다양한 분야의 엔지니어링 솔루션을 결합하여 고급 물리 솔버, 확장 가능한 GPU 기반 컴퓨팅, 원활한 워크플로를 갖출 수 있도록 지원한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2023 R2 솔루션은 반도체 제조업체부터 전기 자동차 제조업체, 자율 항공기 개발자까지 모든 조직들이 디지털 트랜스포메이션에 필수적인 확장 가능한 디지털 엔지니어링 워크플로를 운영할 수 있도록 지원한다”면서, “가상 설계 및 개발은 산업 전반의 선도적인 조직에서 혁신의 최전선에 있으며, 앤시스는 이를 실현하는 데 도움을 주고 있다”고 말했다.   반도체 및 전기전자 해석 강화 반도체용 다중-물리 사인오프 솔루션인 앤시스 레드호크-SC(Ansys RedHawk-SC)는 열 해석 워크플로를 가속화한다. IC 설계를 위한 EM 시뮬레이션 및 모델링 체인으로 앤시스 고주파 구조 시뮬레이터(HFSS), Ansys Q3D Extractor 기생 추출(parasitic extraction) 분석, 앤시스 랩터X(Ansys RaptorX) EM 솔버를 통합한다. 또한 Ansys EMC Plus(기존 Ansys EMA3D Cable)는 완전한 전자파 적합성(EMC : electromagnetic compatibility) 워크플로를 제공한다. 2023 R2의 새로운 통합 기능을 통해 엔지니어는 점점 더 복잡해지는 제품 요구 사항 속에서 첨단 기술 과제를 효율적으로 해결할 수 있다.   다양한 산업 분야의 디지털 엔지니어링 지원 의료, 자동차, 항공우주와 같은 특정 산업 분야에서도 앤시스 2023 R2의 디지털 엔지니어링 워크플로의 이점을 누릴 수 있다. 전체 EV 파워 일렉트로닉스 전열 워크플로는 신호 무결성, 전력 무결성 및 EMI 분석을 위한 Ansys SIwave-CPA와 기생 추출 툴인 Ansys Q3D Extractor를 통해 전력 IC부터 패키지, 보드에 이르는 솔루션을 제공한다. 또한 전기차 설계자는 시뮬레이션을 사용하여 사운드를 시각화하고 통합된 Ansys Motion 및 Ansys Sound 워크플로를 통해 브랜드를 정의하는 음향을 모델링할 수 있다. 항공우주 및 방위 산업과 자동차 산업의 엔지니어는 조직 전반의 중앙 안전 프로젝트 허브 역할을 하는 앤시스 메디니 애널라이즈(Ansys medini analyze) 2023 R2의 새로운 디지털 안전 협업 플랫폼의 이점을 누릴 수 있다. 새로운 앤시스 디지털 세이프티 매니저(Ansys Digital Safety Manager) 웹 애플리케이션은 기존 데스크톱 클라이언트를 대체하여 메디니 안전 및 사이버 보안 프로젝트의 중앙 집중화된 계획, 모니터링 및 검증을 지원한다.   HPC 및 GPU 컴퓨팅 활용 향상 앤시스 2023 R2를 사용하면 온프레미스 및 클라우드에서 고성능 컴퓨팅(HPC)을 통해 대규모 작업을 실행하고 하드웨어 용량 제한을 극복할 수 있다. 향상된 솔버 알고리즘은 GPU를 활용하여 시뮬레이션 속도를 높인다. 앤시스 2023 R2의 유동해석 제품 라인은 추가 산업 시뮬레이션을 GPU에서 기본적으로 실행할 수 있도록 지원하여 해석 시간과 총 전력 소비를 줄인다. 예를 들어 2023 R2는 슬라이딩 메시, 압축성 흐름 및 와류 소산 모델 연소 시뮬레이션에 대한 멀티 GPU 지원을 확장한다. 즉, 내연 기관, 원심 펌프 및 팬, 터보차저 및 압축기, 교반 탱크 및 원자로, 유압 기계류의 해석은 이제 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 멀티 GPU 솔버를 통해 강화됐다. 시뮬레이션 기반 3D 설계 툴인 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)는 실시간 해석을 통해 예측 정확도가 더욱 향상되었으며, 얇은 구조물에 대한 GPU 메모리 요구량을 최대 10배까지 줄였다. 디스커버리의 서브디비전 지오메트리 모델링은 복잡한 부품을 생성하고 편집하는 새로운 방법을 제공하여 사용자가 토폴로지 최적화 결과를 포함하여 많은 인기 있는 컴퓨터 지원 설계(CAD) 모델에 대한 'what-if' 변경 결과를 거의 즉시 확인할 수 있도록 지원한다. 앤시스 스피오스(Ansys Speos) 광학 시스템 설계 소프트웨어도 GPU 가속을 활용하여 이제 레이 트레이싱(ray tracing)을 사용하는 광학 시뮬레이션을 지원한다. 또한 Speos는 GPU 가속을 통해 3D 조도를 지원하므로 설계자는 빛의 기여도를 더 잘 분석할 수 있다. 광자 수준에서 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical) 시뮬레이션 툴은 유한차분 시간 도메인(FDTD) 솔버에 새로운 익스프레스 모드를 추가하여 사용자가 NVIDIA GPU로 시뮬레이션을 실행할 수 있도록 지원한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  Infoworld   Focus 17　코리아 그래픽스 2023, 메타버스와 AI가 만드는 산업의 미래를 짚다 24　헥사곤 MI, 넥서스 국내 출시로 데이터의 연결 통한 제조 혁신 지원 26　뿌리기술 역량 강화를 위한 글로벌 3D 프린팅 트렌드 및 활용 사례 소개 28　에픽게임즈, “3D에 경제 모델 결합된 메타버스 생태계 만든다”   Case Study 30　제조 업계의 디지털 트윈 기반 인터랙티브 마케팅　고객 참여 확대부터 시장 출시 단축까지 실시간 3D 기술의 효과를 얻는 방법 33　단편 영화 수상작 ‘더 보이스 인 더 할로우’　리얼타임 애니메이션으로 어둠의 공간을 구현   New Product 38　PDM 라이브러리 분류 정의 시스템　PDM Part Classification 40　빠르고 범용적인 3D CAD 뷰어　3D뷰스테이션 데스크톱 뷰어 42　시뮬레이션 속도 및 제품 개발의 협업 향상 지원　앤시스 2023 R2 44　렌더링부터 버추얼 프로덕션까지 크리에이터 위한 기능 향상　언리얼 엔진 5.3 48　콘텐츠 크리에이터와 전문가를 위한 내장 SSD　WD 블루 SN580 NVMe SSD 52　이달의 신제품   Column 55　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　가상화와 소프트웨어 정의가 모든 것을 변화시키다 58　현장에서 얻은 것 No.14 / 류용효　PLM 구축 유형별 특징   On-Air 63　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　PLM과 MBSE, 어떻게 가져갈 것인가? 64　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　수소연료전지를 포함한 전기 추진 시스템 개발   People & Company 65　SK C&C 제조Digital플랫폼 담당 김성환 그룹장　대·중소기업 상생 협력을 통한 제조 기업 경쟁력 향상 지원 68　한국디지털트윈연구소 양영진 대표　디지털 트윈 플랫폼으로 산업계의 디지털 전환 가이드 제공   50　New Books   Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 70　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　파이썬 기반 오토캐드 설계 자동화 도구 개발 74　새로워진 캐디안 2023 살펴보기 (12) / 최영석　3D 객체 그리기 기능 Ⅲ 77　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (6) / 천벼리　아레스 캐드 2024에서 강화된 평면 스냅샷 기능 80　토목 분야 BIM 기반 자동, 연동, 수동 수량산출 합산 프로세스 (3) / 이재홍　2D와 BIM 기반 수량산출 내역 합산 기능 프로세스   Reverse Engineering 86　이미지 정보의 취득, 분석 및 활용 (10) / 유우식　제어(수동, 자동, 반자동, 학습형) 96　포인트셰이프 디자인을 사용한 역설계 사례 / 드림티엔에스　플라스틱 커버 스캔 데이터의 역설계 작업 과정   Mechanical 101　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (5) / 김성철　향상된 제조 기능   Analysis 106　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (2) / 나인플러스IT　유압 터빈의 설계를 위한 와류 로프 해석 109　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 박성근　입자와 함께 하는 유동해석, 앤시스 로키와 함께하는 SPH 소개부터 활용까지 114　제품 개발의 새로운 방법론, MBSE (5) / 목종수, 김태현　항공우주 및 방위 산업에서의 MBSE   Cloud Computing 119　산업 현장에서 활용할 수 있는 AWS IoT 서비스 (6) / 조상만　AWS 클라우드가 제공하는 디지털 트윈 솔루션, IoT 트윈메이커 Ⅰ      

앤시스코리아는 제품 설계 및 개발 지원 솔루션인 '앤시스 2023 R2’을 발표했다. 앤시스 2023 R2는 엔지니어링 팀이 원활하게 협업하고 시뮬레이션 속도를 높일 수 있어 혁신을 주도할 수 있도록 지원한다. 이를 위해 이번 버전에서는 향상된 수치 기능, 성능 개선, 다양한 분야의 엔지니어링 솔루션을 결합하여 고급 물리 솔버, 확장 가능한 GPU 기반 컴퓨팅, 원활한 워크플로를 갖출 수 있도록 지원한다.     반도체용 다중-물리 사인오프 솔루션인 앤시스 레드호크-SC(Ansys RedHawk-SC)는 열 해석 워크플로를 가속화한다. IC 설계를 위한 EM 시뮬레이션 및 모델링 체인으로 앤시스 고주파 구조 시뮬레이터(HFSS), Ansys Q3D Extractor 기생 추출(parasitic extraction) 분석, 앤시스 랩터X(Ansys RaptorX) EM 솔버를 통합한다. 또한 Ansys EMC Plus(기존 Ansys EMA3D Cable)는 완전한 전자파 적합성(EMC : electromagnetic compatibility) 워크플로를 제공한다. 2023 R2의 새로운 통합 기능을 통해 엔지니어는 점점 더 복잡해지는 제품 요구 사항 속에서 첨단 기술 과제를 효율적으로 해결할 수 있다. 의료, 자동차, 항공우주와 같은 특정 산업 분야에서도 앤시스 2023 R2의 디지털 엔지니어링 워크플로의 이점을 누릴 수 있다. 전체 EV 파워 일렉트로닉스 전열 워크플로는 신호 무결성, 전력 무결성 및 EMI 분석을 위한 Ansys SIwave-CPA와 기생 추출 툴인 Ansys Q3D Extractor를 통해 전력 IC부터 패키지, 보드에 이르는 솔루션을 제공한다. 또한 전기차 설계자는 시뮬레이션을 사용하여 사운드를 시각화하고 통합된 Ansys Motion 및 Ansys Sound 워크플로를 통해 브랜드를 정의하는 음향을 모델링할 수 있다. 항공우주 및 방위 산업과 자동차 산업의 엔지니어는 조직 전반의 중앙 안전 프로젝트 허브 역할을 하는 앤시스 메디니 애널라이즈(Ansys medini analyze) 2023 R2의 새로운 디지털 안전 협업 플랫폼의 이점을 누릴 수 있다. 새로운 앤시스 디지털 세이프티 매니저(Ansys Digital Safety Manager) 웹 애플리케이션은 기존 데스크톱 클라이언트를 대체하여 메디니 안전 및 사이버 보안 프로젝트의 중앙 집중화된 계획, 모니터링 및 검증을 지원한다. 앤시스 2023 R2를 사용하면 온프레미스 및 클라우드에서 고성능 컴퓨팅(HPC)을 통해 대규모 작업을 실행하고 하드웨어 용량 제한을 극복할 수 있다. 향상된 솔버 알고리즘은 GPU를 활용하여 시뮬레이션 속도를 높인다. 앤시스 2023 R2의 유동해석 제품 라인은 추가 산업 시뮬레이션을 GPU에서 기본적으로 실행할 수 있도록 지원하여 해석 시간과 총 전력 소비를 줄인다. 예를 들어 2023 R2는 슬라이딩 메시, 압축성 흐름 및 와류 소산 모델 연소 시뮬레이션에 대한 멀티 GPU 지원을 확장한다. 즉, 내연 기관, 원심 펌프 및 팬, 터보차저 및 압축기, 교반 탱크 및 원자로, 유압 기계류의 해석은 이제 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 멀티 GPU 솔버를 통해 강화됐다. 시뮬레이션 기반 3D 설계 툴인 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)는 실시간 해석을 통해 예측 정확도가 더욱 향상되었으며, 얇은 구조물에 대한 GPU 메모리 요구량을 최대 10배까지 줄였다. 디스커버리의 서브디비전 지오메트리 모델링은 복잡한 부품을 생성하고 편집하는 새로운 방법을 제공하여 사용자가 토폴로지 최적화 결과를 포함하여 많은 인기 있는 컴퓨터 지원 설계(CAD) 모델에 대한 'what-if' 변경 결과를 거의 즉시 확인할 수 있도록 지원한다. 앤시스 스피오스(Ansys Speos) 광학 시스템 설계 소프트웨어도 GPU 가속을 활용하여 이제 레이 트레이싱(ray tracing)을 사용하는 광학 시뮬레이션을 지원한다. 또한 Speos는 GPU 가속을 통해 3D 조도를 지원하므로 설계자는 빛의 기여도를 더 잘 분석할 수 있다. 광자 수준에서 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical) 시뮬레이션 툴은 유한차분 시간 도메인(FDTD) 솔버에 새로운 익스프레스 모드를 추가하여 사용자가 NVIDIA GPU로 시뮬레이션을 실행할 수 있도록 지원한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 "앤시스 2023 R2 솔루션은 반도체 제조업체부터 전기 자동차 제조업체, 자율 항공기 개발자까지 모든 조직들이 디지털 트랜스포메이션에 필수적인 확장 가능한 디지털 엔지니어링 워크플로를 운영할 수 있도록 지원한다"면서, "가상 설계 및 개발은 산업 전반의 선도적인 조직에서 혁신의 최전선에 있으며, 앤시스는 이를 실현하는 데 도움을 주고 있다"고 말했다.

  최근 CAE 업계의 트렌드를 반영, 업데이트된 용어들이 수록되었습니다. 많은 관심 부탁드립니다.   ■ 한국기계산업진흥회, 마이다스아이티, CAE 용어집 편찬위원회 지음(조진래, 김흥규, 한성렬 외) ■ 정가 20,000원  ■ 총 페이지 : 382쪽(올 컬러) ■ 책 사이즈 : 152*225 ■ 이엔지미디어 펴냄(문의 : 02-333-6900, www.cadgraphics.co.kr ) ■ 출간일 : 2019년 9월 2일 ■ ISBN: 979-11-86450-19-2   컴퓨터 기술의 발달로 이제는 실제 존재하지 않는 제품의 성능이나 효과까지 시뮬레이션을 통해 모의시험 할 수 있는 시대가 열렸다. 이를 가능하게 하는 기술이 CAE(컴퓨터 활용 공학 : Computer Aided Engineering)다. CAE는 CAD로 작성한 모델을 직접 만들기 전에 컴퓨터를 이용해 검토하고 데이터에 반영함으로써 신제품 개발기간의 단축과 원가를 획기적으로 줄일 수 있는 수단으로, 사전검증을 통해 프론트로딩(Front Loading)을 가능하게 한다. 이를 활용하면 시제품이나 완제품 생산의 시간과 비용을 대폭 절약할 수 있어서 경쟁력을 확보할 수 있기 때문에 산업혁신을 불러올 핵심 기술로 꼽히고 있으며, 4차 산업혁명으로 일컫는 제조업 혁신의 뒤에는 VPD(가상 제품 개발), 가상물리시스템(CPS)을 가능하게 하는 CAE가 있다. CAE의 영역은 점점 확대되고 있으며, 가장 많이 사용되는 자동차, 전자, 중공업 등 제조분야 이외에도 건축, 의료, 에너지 등 대부분의 산업분야에서 사용되고 있다. 최근 들어 CAE 소프트웨어의 가격 인하와 기술의 발전, 쉽게 사용할 수 있는 환경, 그리고 이를 활용할 수 있는 인재 양성을 위한 CAE 자격증과 교육기관 확대 등이 이루어지면서 CAE 분야에도 민주화, 대중화의 바람이 불고 있다. 그럼에도 불구하고 CAE 분야에서 사용되는 용어는 외국어를 기반으로, 소수 전문가들만 이해하는 기술 언어로 인식되면서 대중화의 걸림돌이 되어 온 것도 사실이다. 은 CAE 분야에서 사용되는 용어들이 소수 엔지니어들의 전유물이 아니라 관련 분야 종사자들에게 원활한 의사소통과 지식교류를 통해 보다 원활하게 관련 내용을 이해하고 적용할 수 있도록 하기 위해 만들어졌다. 이 책에서는 CAE 분야에 종사하는 설계자 및 해석 엔지니어는 물론 입문자들도 관련 분야의 기술을 이해할 수 있도록 간단한 용어 정의에서 추가적인 해설에 이르기까지 정리하였다. 또한 전문 용어에 대한 이해를 통해 부가적인 공학적인 지식을 습득할 수 있도록 많은 내용을 할애하고 관련 그림도 추가하였다. CAE 용어집은 어느 한 사람이 만든 결과물이 아니라 관련 업계 관계자들이 혼연일체가 되어 공통분모를 추출하고 이를 정리한 작업이라는 점에서 의미가 있다 할 것이다. 이 용어집은 첫 번째 기획인 만큼 CAE 분야의 다양한 영역 중에서 모든 분야를 다루지는 못했고, 범용, 구조, 유동, 소성가공, 사출성형 등 대표적으로 많이 쓰이는 분야를 우선 다루었다. 향후에는 CAE 전 분야에서 지침이 될 수 있는 내용을 담을 수 있도록 분야를 확대해 나갈 계획이다. 이 책은 난이도에 따라 CAE 분야에 입문하는 설계자나 실무초보자를 위한 파트와 해석실무에 익숙하거나 깊이 있는 지식을 원하는 전문가를 위한 파트로 분야별로 구분하여 총 두 개의 파트로 구성되었다. 같은 단어임에도 불구하고 분야에 따라 용어가 다른 의미로 사용되는 경우 일반 용어 코너에 정리하고 분야별로 의미를 적었다. 단어의 검색이 필요할 경우 용어집 뒤에 수록되어 있는 찾아보기를 활용할 수 있다. 새롭게 제작된 개정판에서는 원론적인 CAE와 조금 거리가 있을 수 있으나 CAE 업계에서 많이 사용되는 용어들을 추가하였다. CAE의 영역이 고전적인 영역에서 다른 분야와 융합되고 확장되는 상황을 반영하고자 했다. 1. 이 책의 특징 - CAE 분야에서 자주 사용하는 용어 해설 - 범용, 구조해석, 유동해석, 사출성형, 소성가공, 주조해석 분야의 용어 정리 -. 간단한 용어정의에서부터 해설까지 이해를 돕는 책 - 국내 CAE 분야 대표업체 및 기관들이 힘을 모아 함께 만든 책 - CAE 분야 최신 용어 수록 2. 이 책의 목차 Part 1 CAE 입문자를 위한 용어 해설   일반 용어   Part 2 CAE 분야별 용어 해설   구조해석    유동해석   사출성형   소성가공   주조해석  찾아보기 3. 이 책을 쓴 사람들 ■ 주요 참여 기관 : 한국기계산업진흥회, 마이다스아이티, 캐드앤그래픽스 ■ 편찬위원 : 조진래 홍익대학교 교수, 김흥규 국민대학교 교수, 한성렬 공주대학교 교수 ■ 도움주신 기관 및 업체들(가나다순) 다쏘시스템코리아, 메카솔루션,  앤시스코리아, 엠에프알씨, 오토데스크코리아, 이디앤씨, 지멘스, 태성에스엔이, 펑션베이, 피도텍, 한국생산기술연구원, 한국알테어, 한국엠에스씨소프트웨어, 한국이에스아이(가나다순) 수록 용어 목차 찾아보기 (용어 / 페이지번호) ㄱ 가상 제품 개발 8 가소화 246 가스 벤트 342 가스 빼기 342 가스사출성형해석 247 가이드 318 가진응답 해석 144 간섭하는 메시 요소 246 감쇠계수 145 감쇠비 146 감차적분 9 강결합 연동 기법 216 강성행렬 10 강제 변위 147 강제진동 148 강체 318 강체 요소 149 강체운동 150 개량차분법 342 갭 요소 151 검사 체적 217 검증 12 게이트 11 게이트 고화 248 게이팅 시스템 342 격자 볼츠만법 216 결정 고분자 248 결정화 248 결정화도 249 겹치는 메시 요소 249 경계 비선형 13 경계요소법 14 경계조건 15 경계층  216 경계층 효과 217 경계치 문제 16 경도 318 경화 17 계면열전달 342 고무-패드 성형 318 고분자 250 고성능 컴퓨팅  18 고유진동 152 고유진동수 153 고정 핀 319 공정 변수 250 공정 제어 250 공진 154 공칭응력 155 과다 구속 19 과보압 251 관재 굽힘 319 관재 액압 성형 319 구성 방정식 20 구조 감쇠 156 구조해석 21 굽힘 응력 157 굿맨의 피로 방정식 158 균열모드 159 균열선단 160 균형 유동 251 그래픽 사용자 인터페이스 21 극도 수렴 22 근사해 23 금속 유동선 319 금형 320 금형 보정 320 금형 온도 252 기록 파일 24 기하 비선형 25 기하 치수 및 공차 26 기하학적 경화 161   ㄴ 나비어-스토크스 방정식 217 난류 소산 217 난류 와류 218 난류 운동에너지 218 난류 유동 26 난류 거동 342 내냉금 342 내냉금특성 343 내부유동 219 내연적 알고리즘 320 내연적 증분 26 내절점법 343 냉각 단계 252 냉각 시간 253 냉각 채널 27 냉간 성형 320 냉금 343 냉금크기 343 너브 곡면 28 넌 리턴 밸브 253 네트워크 러너 254 뉴마크 기법 29 뉴턴 유체 220 뉴턴-랩슨 방법 30 니야마 343   ㄷ 다단 공정 320 다목적 최적설계 31 다물체 동역학 162 다상 유동 221 다중 공정 321 다중 물리해석 32 다중 복합재료 321 다중 스케일 해석 33 다중 하중 케이스 34 다층사출성형해석 255 단방향 연성해석 221 단조 해석 321 닫힘  221 담금질 320 대류 열전달 35 대류계수 36 대칭 경계조건 37 대칭 면 321 동시이중사출성형해석 256 동압  222 동적 상사성 223 동점성 224 동해석 163 드래프트  343 드러커-프라하 항복기준 164 드로우비드 321 등가 변형률 38 등가변형률 속도 39 등가응력 39 등고선 선도  224 등방 경화 322 등방 경화법칙 165 등방-이동 경화 322 등온 해석 323 등온도 곡선법 343 등치면 166 디스크 또는 다이어프램 게이트 254 디지털 트윈 40 딥 드로잉 323   ㄹ 라그랑지 승수법 41 라그랑지 접촉 39 란스 224 란초스 알고리즘 42 램 257 러너 344 러너 시스템 257 레이놀즈 수 43, 44 레이놀즈 응력 226 레이스트랙 효과 258 레일리 수 225 롤 성형 324 룽게-쿠타 방법 45 리바 요소 167 리브 258   ㅁ 마모 모델 324 마스터 요소 46 마이너 누적손상 법칙 168 마찰 모델 324 마텐자이트 변태 324 마하수 226 매니폴드 에지 259 맹압탕 344 메시 47 메시 간섭 259 메시 밀도 260 메시 세밀화 48 메시 재구성 49 메시 크기 51 멜드 라인 260 멤브레인 요소 169 명시적 시간적분 50 모깎기 324 모드 형상 173 모드응답해석 170 모드절단 171 모드해석 172 모멘텀 방정식 344 모서리 게이트 261 목적함수 51 몰드설계/주형설계 344 무압탕 344 무요소법 52 무탕도 344 무한요소 46 문니-리브린 모델 174 물성치 데이터 344 미드플레인 메시 262 미성형 262 미세다공 성형해석 263 민감도 해석 175   ㅂ 바우싱거 효과 325 반결정 264 반복 계산 226 반복해석 345 반사 대칭 53 반올림 오차 226 반원형 게이트 264 반원형 러너 264 발산 227 방향 벡터 54 배럴 265 배럴 용량 265 배플 266 배향 267 밸브 게이트 268 버블 269 버블러 269 번 마크 270 벌칙 방법 54 벌칙 접촉 55 범용 유한요소해석 프로그램 56 베르누이 방정식 227 베르누이의 원리/베르누이 정리 345 벡터 출력 57 벽 법칙  227 변태유기소성 325 변형 270 변형률 55 변형률 경화 176 변형률 에너지 177 변형률 텐서 55 병렬연산 58 보 요소 178 보스 271 보압 단계 271 보압 시간 271 보압 절환 272 보의 끝단부 해제 179 보이드 272 복굴절해석 273 부피 성형 325 분말사출성형해석 274 분산분석 59 분할면 275 블랭크 326 블랭크 홀더 326 블랭크 홀딩력 326 비 매니폴드 에지 275 비가압계 345 비결정성 고분자 275 비등온 해석 326 비선형 해석 60 비압입계 345 비압축성 326 비압축성 유동 228 비연관 유동법칙 327 비열 59 비점성 유동 229 비접합 메시 61 비정상 유동 229 빼기구배 62   ㅅ 사다리꼴 러너 276 사면체 요소 63 사용자 좌표계 64 사이클 시간 276 사출 금형 278 사출 속도 276 사출 시간 276 사출 압축 성형 해석 277 사출 주입점 278 사출량 279 사출압 279 상부 압탕 345 상호간섭 접근법 229 색상 범례 65 서크 백 279 선 요소 66 선형해석 67 설계변수 68 설계이력 기반 CAD 시스템 69 섬유 배향 280 성형 조건 281 성형 해석 327 성형한계도 327 성형한계선 327 세장면 70 속도 분포 229 속도 제어 단계 281 속도손실계수 345 손상 328 손상 모델 328 손실계수 346 솔리드요소 328 수 모델 346 수동 메시 71 수렴률 72 수송 방정식 229 수지 이름 281 수지 종류 281 수직 탕구 346 수축 282 수치적분 69 순환대칭 73 쉘 요소 74 스크루 282 스탬핑 328 스톱 핀 282 스트로크 75 스트립캐스팅 346 스프루 283 스프링 328 스프링 요소 180 스프링백 329 스피닝 329 시간 간격 76 시간 증분 75 시간적분 77 시뮬레이션 수명주기 관리 79 시차제 솔버 229 신경회로망 78 실험계획법 78 싱크 마크 283    O 아음속 229  RMS 출력 81 압력 구배 284 압력 제어 단계 284 압력 프로파일 285 압력-체적-온도(pvT) 285 압축성 모델 286 압축성 유동 230 압탕 겸용 347 압탕 계산  347 압탕 계수 347 압탕 모양 347 압탕 설계 347 압탕 수량 347 압탕 슬리브 348 압탕 원리 348 압탕 위치 348 압탕 조건 348 압탕 중량 348 압탕 체적 348 압탕 크기 349 압탕 형상 349 압탕 효과 349 액압 성형 329 약결합 연동방법 230 양방향 연성해석 230 언더컷 287 업데이트된 라그랑지법 82 에너지 방정식  231  SMAC법 349  S-N 선도 181 에어 트랩 288 에이엘이 연계법 83 엠보싱 330 역대칭 모델 84 연계해석 84 연속방정식 349 열 저하 288 열간 성형 330 열전달 349 열해석 182 예측 엔지니어링 분석 79  Ogden 모델 183 오버플로우 349 오일러 기술법 231 오일러 방정식 232 오일러-라그랑지 연계법 233 오차평가 85 온간 성형 330 온도 강하 349 온도 구배 350 온도 구배법 350 온도 손실 350 온도 회복법 350 와도 230 와이어 프레임 86 완화 거리 233 외냉금 350 외냉금 설계 350 외냉금 형태 350 외부 유동 233 요소 75 요소 분할 351 요소 자유도 87 요소 차수 88 요소 크기 89 용융 온도 288 용탕 헤드 351 운동량 방정식 233 원형 러너 289 원형 스프루 289 웰드 라인 289 위상 최적설계 184 위저드 90 유동 박리 234 유동 선 351 유동 정지 온도 290 유동 제어 351 유동 해석 351 유동 현상 351 유동응력 330 유령 입자 234 유로 290 유사 대칭 91 유선 234 유연다물체 동역학 96 유적선 235 유전자 알고리즘 92 유지 단계 290 유체 속도 351 유체-구조 연계해석 185 유체역학 351 유-피 혼합기법 92 유한요소 93 유한요소법 93 유한차분법 94 유한체적법 95 유효 변형률 330 유효 변형률 속도 330 유효 응력 330 응고해석 352 응력   95 응력 완화 331 응력 텐서 95 응력-변형률 선도 186 응력복원 187 응력집중계수 188 응력해석 352  E-N 선도 190 이동 경화 331 이동 경화법칙 189 이방성 331 이종접합 판재 332 인게이트 352 인장 성형 332  1차원 시뮬레이션 96 일체식 접근법 235 임계하중 191 입자 235 입자 완화 유체역학법 235 입자법 97   ㅈ 자동 메시 99 자유도 100 자유표면 235 자중 해석 332 자코비 방법 101 잠열계산 352 잠입 경계법 236 재료 물성치 102 재료 비선형 103 재료 좌표계 104 재시작 기능 105 적응적 유한요소해석 106 적층제조 시뮬레이션 107 전단 291 전단 마찰 332 전단 발열 291 전단 변형 292 전단 응력 292 전단율 293 전산유체역학 236 전압 236 전자기 성형 333 전자기 유체역학 236 전처리기 108 절단 333 절단 금형 333 절단면 선 333 절점 109 절점 자유도 110 절환 293 점도 294 점도 모델 294 점도 지수 294 점성 237 점성 유동 238 점성 저층 239 접선계수 행렬 111 접촉쌍 112 접촉해석 113 정렬 격자 239 정상 유동  239 정수압 239 정체 현상 295 정해석 114 제이-적분법 192 제팅 295 제한된 게이트 296 조회 115 종횡 비 261 좌굴 하중계수 193 좌굴 해석 101 좌굴모드 194 주 변형률 333 주 응력 116 주/부 변형률 334 주/부 응력 334 주름 334 주물/주조 353 주조 352 주조 변형 353 주조공정용 소프트웨어 353 주조해석 353 주파수 응답 해석 195 중립면 오프셋 196 중심 게이트 297 중앙차분법 117  G √R법 353  Z-형탕구 354 지배방정식 118 직교 이방성 197 직사각형 게이트 297 직사각형 러너 298 직접 냉금 354 직접차분법 354 질량행렬 198 집중질량 199 찌그러진 요소 119   ㅊ 차분법 354 차분화 354 처리기 120 천이 메시 121 천이 온도 298 첨단 운전자 보조 시스템 122 체력 118 체적 메시 299 초기 조건 200 초소성 성형 334 초음속 239 초크 354 초탄성 재료 201 최대 비틀림 에너지 이론 202 최대 수직응력 이론 203 최대 전단응력 이론 204 최소자승법 118 최적설계 124 추천 성형 구간 299 축대칭 모델 125 충격손실 355 충격파 240 충전 355 충전 단계 300 충전 말단 300 충전 시간 301 충전 시작 301 충전성 355 충전제 301 충진 거동 355 충진 시간 355 취출 301 취출 온도 302 취출 핀 302 측면 압탕 355 측면 코어 303 층류 123 칠 벤트 355   ㅋ 캐비티 303 커널 함수 241 컴퓨터 이용 공학 80 케이-입실론(k-ε) 난류 모델  241 코란트 수 241 코란트 조건식 241 코어 304 코어 핀 304 콜드 슬러그 305 콜드 슬러그 웰 305 쿠션 306 쿨롱 마찰 126 크랭크-니컬슨 기법 126 클라우드 컴퓨팅 18   ㅌ 탄성계수 205 탄성-완전소성 모델 206 탄-소성 334 탕구 방안 356 탕구 설계 356 탕구 속도 356 탕구 형상 356 탕구계 356 탕구비 356 탕도 356 탕도 계산 356 탕도 유속 357 탕류 속도/주입 속도 357 탕류 주입컵 357 탕류 해석 357 탕주불량/ 주탕불량/미충진 357 탕흐름 357 테이퍼진 원형 게이트 306 테이퍼진 원형 러너 307 테이퍼진 원형 스프루 307 테이퍼진 원형 호 게이트 308 테일러 용접 판재 335 토털 라그랑지언 방법 127 통합최적설계 128 트러스 요소 207 특이요소 130 특징 형상 131   ㅍ 판재 335 판재 성형 335 판재 액압 성형 336 판재성형 해석 336 패치면 131 팬 게이트 308 퍼지 309 펀치 금형 336 편향 메시 132 평면 응력 문제 133 평면변형률 문제  336 포텐셜 유동 242 폭발 성형 337 폰미제스 응력 134 표면 메시 309 프란틀 수 243 프론탈 솔버 135 프루드 수 244 프리로드 208 프린지 출력 136 프와송 비 209 플래시 310 플랜지 성형 337 플랜징 금형 338 피로수명 210 피로해석 211 피어싱 338 핀 포인트 게이트 310 필렛 133   ㅎ 하중 스텝 212 핫스탬핑 338 항복 기준 338 항복 함수 339 항복응력 137 해의 수렴성 138 해의 안정성 139 허용응력 357 헤밍 339 형개 시간 311 형상 입력 358 형상 최적설계 213 형상계수 358 형상변화 인자 358 형상비 133 형상적응형 냉각 312 형체력 311 호퍼 313 혼합 격자 244 혼합률 244 홀딩 해석 339 화학적발포성형해석 314 확산  243 환상형 게이트 313 환상형 러너 315 후처리기 140 후크의 법칙 214   A  adaptive finite element method 106  ADAS; Advanced Driver Assistance Systems 122  Additive Manufacturing simulation 107  air trap  288  ALE coupling  83  allowable stress 357  amorphous polymers  275  analysis of variance, ANOVA 59  anisotropy 331  annular gate  313  annular runner  315  anti-symmetry model 84  approximate solution 23  aspect ratio 133, 261  auto mesh 99  axisymmetric model 125    B  baffle  266  balanced flow  251  barrel  265  barrel capacity  265  baushinger effect 325  beam element 178  beam end release 179  bending stress 157  Bernoulli equations  227  Bernoulli principle 345  BHF(Blank Holding Force) 326  Bi-Injection molding analysis 256  birefringence analysis 273  blank 326  blank holder 326  blind riser 344  body force 118  boss  271  boundary condition 15  boundary element method 14  boundary layer 216  boundary layer effect 217  boundary nonlinearity 13  boundary value problem 16  bubble  269  bubbler  269  buckling analysis 101  buckling load factor 193  buckling mode 194  bulk metal forming 325  burn mark  270    C  CAE 80  casting 353  casting analysis 353  casting software 353  casting strains 353  cavity  303  center gate  297  central difference method 117  CFD; computational Fluid Dynamics 236  Chemical blowing agent injection molding analysis 314  chill 343  chill size 343  chill vent 355  choke 354  Circular runner  289  Circular sprue  289  circular tapered arc gate  308  circular tapered runner  307  circular tapered sprue  307  clamp forced  311  closure 221  cloud computing 18  Co-Injection molding analysis 255  cold forming 320  cold slug  305  cold slug well  305  compressibility model  286  compressible flow  230  Conformal cooling 312  constitutive relation 20  contact analysis 113  contact pair 112  continuity equation 349  contour plots 224  control volume 217  convection coefficient  36  convective heat transfer 35  convergence rate 72  cooling channel 27  cooling stage  252  cooling time  253  core  304  core pin  304  coulomb friction 126  coupled analysis 84  Courant criterion  241  Courant number/CFL number  241  crack mode 159  crack tip 160  Crank-Nicolson scheme 126  critical load 191  crystalline polymers  248  crystallinity  249  crystallization  248  cure  17  cushion  306  cycle time  276  cyclic symmetry 73    D  damage 328  damage model 328  damping coefficient 145  damping ratio 146  dead head 351  deep drawing 323  degree of freedom 100  design history based CAD system 69  design of experiments 78  design variable 68  die compensation 320  difference method 354  diffusion 243  digital twin 40  direct chill 354  direction vector 54  disc or diaphragm gate  254  distorted element 119  divergence 227  draft 343  draft / pattern draft 62  draft angle  62  Draker-Prager yielding criterion 164  drawbead 321  dynamic analysis 163  dynamic pressure 222  dynamic similaritude  223    E  edge gate  261  effective strain 330  effective strain rate 330  effective stress 330  ejection  301  ejection temperature  302  ejector pins  302  elastic modulus 205  elastic-perfectly plastic model 206  elast-plastic 334  element  75  element degree of freedom 87  element division 351  element order 88  element size 89  embossing 330  EMF(electro magnetic forming) 333  E-N diagram 190  end of fill  300  energy equation 231  enforced displacement 147  equivalent strain 38  equivalent strain rate 39  equivalent stress 39  error estimation 85  Euler description  231  Euler equations  232  Euler-Lagrange coupling  233  excitation response analysis 144  explicit time integration 50  explosive forming 337  external chill 350  external chill design 350  external chill form 350  external flows 233    F  family abbreviation  281  family name  281  fan gate  308  fatigue analysis 211  fatigue life 210  feeding effect 349  fiber orientation  280  filler  301  fillet  133  filleting 324  filling 355  filling motion 355  filling stage  300  filling time  301, 355  finite difference method 94, 354  finite element 93  finite element method 93  finite volume method 95  flanging forming/flanging 337  flanging tool 338  flash  310  FLC(forming limit curve) 327  FLD(forming limit diagram) 327  flow analysis 351  flow control 351  flow line 351  flow path  290  flow separation  234  flow stress 330  fluid dynamics 351  fluid flow phenomena 351  fluidity 357  fluid-structure coupled analysis  185  forced vibration 148  forging simulation 321  form factor 358  forming simulation 327  Foundry 352  free surface  235  free vibration 152  frequency response analysis 195  friction model 324  fringe plot 136  frontal solver 135  Froude number 244    G  G √R method 353  gap element 151  Gas injection molding analysis 247  gas vent 342  gate  11  gate freeze  248  gating system 342, 356  GD&T; Geometric Dimensioning and Tolerancing 26  general-purpose FEM program 56  genetic algorithm 92  geometric stiffening 161  geometry nonlinearity 25  ghost particle 234  Goodman fatigue equation 158  governing equations 118  gradient mesh 132  gravity simulation 332  GUI; Graphical User Interface 21  guides 318    H  hardening 17  hardness 318  heat loss 350  heat recovery law 350  heat transfer 349  hemming  339  hesitation  295  holding simulation 339  holding stage  290  Hooke’s law 214  hopper  313  hot forming 330  hot stamping 338  HPC; High Performance Computing 18  hybrid grid 244  hydrodynamic pressure  239  hydroforming / aquadraw forming 329  hyperelastic material 201    I  immersed boundary method 236  implicit algorithm 320  implicit increment 26  incompatible mesh 61  incompressibility 326  incompressible flow  228  infinity element 46  ingate 352  initial condition 200  Injection compression molding analysis 277  injection location  278  injection mold  278  injection pressure  279  injection time  276  injection velocity  276  injection volume  279  interaction approach 229  Interactive Analysis 345  interface heat transfer 342  internal flow  219  intersecting mesh elements  246  inviscid flow  229  isosurface 166  isothermal analysis 323  isothermal transformation method 343  isotropic hardening 322  isotropic hardening rule 165  isotropic-kinematic hardening 322  iteration 226    J  Jacobi method 101  jetting  295  J-integral method 192    K  kernel function 241  kinematic hardening 331  kinematic hardening rule 189  kinematic viscosity  224    L  Lagrange contact 39  Lagrange multiplier method 41  laminar flow 123  laminar flow  123  Lanczos algorithm 42  latent heat calculation 352  lattice Boltzmann method 216  law of the wall 227  least square method 118  line element 66  linear analysis 67  load step 212  locator pin 319  log file 24  loss factor 346  lumped mass 199    M  Mach number  226  magnetohydrodynamics MHD 236  major/minor strain 334  major/minor stress 334  manifold edge  259  manual mesh 71  martensitic transformation 324  mass matrix 198  master element 46  material coordinate system 104  material nonlinearity 103  material properties 344  material property 102  maximum normal stress theory 203  maximum shear stress theory 204  maximum torsional energy theory 202  MDO; Multidisciplinary Design Optimization 128  meld line  260  melt temperature  288  membrane element 169  mesh  47  mesh density  260  mesh intersection  259  mesh refinement 48  mesh size 51  meshfree method 52  metal flow line 319  Micro cellular injection molding analysis 263  midplane mesh 262  Minor cumulative damage rule 168  misrun 357  mixture fraction 244  modal analysis 172  modal response analysis 170  mode cut-off 171  mode shape 173  mold design 344  mold open time  311  mold temperature  252  moment equation 233  momentum equation 344  monolithic approach 235  Moonley-Rivlin model 174  multi operation 321  multi ply material 321  multibody dynamics 162  multi-load case 34  multiobjective optimization 31  multiphase flow 221  multi-physics analysis 32  multi-scale analysis 33  multi-stage operation 320    N  natural frequency 153  Navier-Stokes equations  217  near symmetry 91  network runners  254  neural network 78  neutral plane offset 196  Newmark method 29  Newtonian fluid  220  Newton-Raphson method 30  niyama 343  nodal degree of freedom 110  node 109  no-flow temperature  290  nominal stress 155  Non-associated flow rule 327  non-isothermal analysis 326  nonlinear analysis 60  non-manifold edge  275  non-return valve  253  numerical integration 69  NURB surface 28    O  objective function 51  Ogden model 183  one-way coupling 221  optimum design 124  orientation  267  orthotropy 197  over constraint 19  over flow 349  overlapping mesh elements  249  overpacking  251    P  packing stage  271  packing time  271  parallel computing 58  particle 235  parting plane  275  patch surface 131  pathline 235  Paticle Dynamics 97  peculiar feature 131  penalty contact 55  penalty method 54  piercing 338  pin point gate  310  plane-strain problem 336  plane-stress problem 133  plastication  246  Poisson’s ratio 209  polymer  250  postprocessor 140  potential flow  242  pouring cup 357  pouring cup velocity 357  Powder injection molding analysis 274  Prandtl number  243  predictive engineering analysis 79  preferred molding window  299  preload 208  preprocessor 108  pressure controlled stage  284  pressure gradient  284  pressure profile  285  pressure-volume-temperature(pvt)  285  principal strain 333  principal stress 116  principle stress 116  process control  250  process parameters  250  processing conditions  281  processor 120  punch 336  purging  309    Q  quenching 320  query 115    R  racetrack effect  258  ram  257  RANS, Reynolds averaged Navier Stokes 224  Rayleigh number 225  rebar element 167  rectangular gate  297  rectangular runner  298  reduced integration 9  reflective symmetry 53  remeshing 49  resonance 154  restart function 105  restricted gate  296  Reynolds number 44  Reynolds number  43  Reynolds stress 226  rib  258  rigid body 318  rigid body motion 150  rigid element 149  riser calculation 347  riser design 347  riser sleeve 348  riserless 344  RMS output 81  roll forming 324  round-off error 226  rubber-pad forming  318  Runge-Kutta method 45  runner 344, 356  runner calculation 356  runner system  257  runner velocity of flow 357  runnerless 344    S  screw  282  segregated solver 229  semicircular gate  264  semicircular runner  264  semicrystalline  264  sensitivity analysis 175  shape optimization 213  shear  291  shear friction 332  shear heating  291  shear rate  293  shear strain  292  shear stress  292  sheet 335  sheet hydro forming 336  sheet metal forming simulation/stamping simulation 336  sheet metal forming/stamping 335  shell element 74  shock loss 355  shock wave  240  short shot  262  shrinkage  282  side core 303  side riser 355  silver surface 70  singular element 130  sink mark  283  SLM; Simulation Lifecycle Management 79  SMAC method 349  smoothed particle hydrodynamics, SPH 235  smoothing length 233  S-N diagram 181  SOLA-VOF 346  solid element 328  solidification analysis 352  solution convergence 138  solution stability 139  specific heat  59  spinning 329  spring element 180  springback 329  springs 328  sprue 283, 346  sprue design 356  sprue ratio 356  sprue shape 356  spure velocity 356  St Venant principle 65  stamping 328  start of fill  301  static analysis 114  steady flow 239  stiffness matrix 10  stop pin  282  strain 55  strain energy 177  strain hardening 176  strain tensor 55  streamlines 234  stress 95  stress analysis 352  stress concentration factor 188  stress recovery 187  stress relexation 331  stress tensor 95  stress-strain diagram 186  stretch forming  332  strip casting 346  stroke 75  stroke  75  strong coupling 216  structural analysis 21  structural damping 156  structured grid 239  subsonic 229  suck back  279  super convergence 22  superplastic forming 334  supersonic 239  surface mesh 309  switchover  293  symmetric boundary condition 37  symmetry plane 321    T  tailored blank 332  tangent stiffness matrix 111  tapered arc gate  306  temperature drop 349  temperature gradient 350  temperature gradient law 350  tetrahedron element 63  thermal analysis 182  thermal degradation 288  time increment 75  time integration 77  time step 76  tooling 320  top riser 345  topology optimization 184  total Lagrangian method 127  total pressure 236  transition mesh 121  transition temperature  298  transport equation 229  trapezoidal runner  276  triming curve 333  trimming 333  trimming tool / trimming die 333  TRIP(Transformation induced plasticity) 325  truss element 207  tube bending 319  tube hydroming 319  turbulent dissipation 217  turbulent eddy  218  turbulent flow  26  turbulent kinetic energy 218  TWB(tailor welded blank) 335  two-way coupling 230    U  undercut  287  unsteady flow 229  u-p mixed method 92  updated Lagrangian method 82  user coordinate system 64    V  valve gate  268  vector plot 57  velocity controlled stage  281  velocity of flow 351  velocity Profiles 229  velocity to pressure switchover  272  vent 342  verification 12  viscosity 237, 294  viscosity index  294  viscosity model  294  viscous flow  238  viscous sub layer 239  voids  272  volume mesh  299  von Mises stress 134  vorticity 230  VPD; Virtual Product Development 8    W  warm forming 330  warpage  270  water model 346  weak coupling 230  wear model 324  weld line  289  wire frame 86  wizard 90  wrinkling 334    Y  yield criterion 338  yield function 339  yield stress 137    Z  z-type spure 354   숫자 1D simulation 96  

CAE 컨퍼런스 2021 발표 내용 정리 (4)   ‘CAE 컨퍼런스 2021’이 지난 11월 12일 수원컨벤션센터에서 진행됐다. ‘제3회 스마트공장구축 및 생산자동화전’의 부대행사로 열린 이번 CAE 컨퍼런스는 ‘디지털 트윈과 VPD를 위한 시뮬레이션’을 주제로, CAE 기술을 중심으로 제품 개발의 새로운 패러다임을 제시하고 있는 디지털 트윈(Digital Twin)과 VPD(Virtual Product Development : 가상 제품 개발)를 집중 조명했다. ■ 정수진 편집장     미래 자동차의 핵심으로 꼽히는 자율주행과 전기자동차의 개발에서도 CAE는 중요한 역할을 맡고 있다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(구 한국엠에스씨소프트웨어)의 김진식 팀장은 ‘ADAS와 AV 시뮬레이션 환경 속에서 차량 모델의 중요성’을 주제로 발표를 진행했다. ADAS(자동차 주행 보조 시스템)와 AV(자율주행자동차) 개발을 위해서는 실제 환경을 측정하고 후처리해 가상 환경을 모델링하고, 자동차의 물리적인 데이터를 측정하거나 가상 자동차 모델을 연계하는 등의 기술이 필요하다. 이렇게 만들어진 가상 세계에서 여러가지 변수나 시나리오를 반영해 AV의 제어 로직과 알고리즘을 개발하거나 검증할 수 있다. 가상 환경을 구축하는 방법은 도로, 건물 등을 3D로 모델링하거나 실제 환경을 측정하는 것이다. 또한 자동차의 디지털 모델은 자동차의 다양한 움직임을 시뮬레이션하는데, 정밀도를 높이는 것뿐 아니라 실시간으로 고정밀도의 자동차 모델을 구현하는 것이 최근의 개발 방향이다. 이를 위해서 다물체 동역학 모델을 드라이빙 시뮬레이터나 ADAS/AV 환경에 적용하는 움직임도 활발하다. 김진식 팀장은 “복잡한 자동차의 움직임을 정밀하게 구현하는 것은 센서 위치를 결정하거나 자동차 파워트레인(동력계)의 성능을 확인하는 등 개발 과정의 의사결정에 도움이 된다”고 설명했다. 가상 환경과 실시간 다물체 동역학 모델을 기반으로 드라이빙 시뮬레이터를 구성할 수도 있다. 이 시뮬레이터는 시간이나 날씨 등 다양한 주행 환경에서 자동차의 제어 알고리즘이 제대로 동작하는지를 효과적으로 확인할 수 있다. 김진식 팀장은 “헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 가상 환경부터 실시간 다물체 동역학 모델의 구축과 시뮬레이션을 위한 폭넓은 기술을 제공한다”고 소개했다.   ▲ 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 김진식 실장은 ADAS와 자율주행차 개발을 위한 가상 환경 구축과 실시간 동역학 해석 기술을 소개했다.     한국AVL의 심재영 선임팀장은 ‘고정확도 가상 배터리 애플리케이션의 개발 방법과 사례’를 소개했다. 최근 확산되고 있는 전기자동차를 구입할 때 주요한 고려 요소는 주행거리, 충전 속도, 안전성 등이 있다. 전기차에서 큰 비중을 차지하는 배터리를 개발할 때에도 이런 사용자의 요구수준에 맞춰야 하고, 배터리를 가상으로 테스트하고 시뮬레이션하는 작업이 중요해진다.  심재영 선임팀장은 “배터리 개발에서 가상 테스트를 빠르게 진행하려면 셀의 선택, 충전 속도의 검증, 시간 경과에 따른 성능 유지, 냉각 시스템의 최적 설계 등을 시뮬레이션으로 확인할 수 있어야 한다. 또한 배터리의 가장 작은 구성요소인 셀부터 모듈, 팩, 전체 자동차 레벨까지 가상으로 테스트해야 실질적인 배터리 성능을 확인할 수 있다”고 소개했다.     배터리 성능의 최적화를 위해서는 전기적 성능과 함께 물리적인 성능을 검토해야 하는데, 이 과정에서 시뮬레이션을 활용해 물리 테스트보다 빠르게 최적화할 수 있다. 또한, 시간이 지남에 따라 배터리 성능이 얼마나 유지되는지를 검증하는 과정을 실제 시험으로 확인하려면 시간이 많이 걸릴 수밖에 없다. 하지만 물리-화학 모델 기반의 시뮬레이션을 활용하면 다양한 시도를 빠르게 수행해 정확도 높은 결과를 확인할 수 있다. 심재영 선임팀장은 “배터리 안전성에 대한 검증도 시뮬레이션을 활용하면 인명 사고 없이 테스트를 할 수 있기 때문에, 시뮬레이션의 가치가 높다고 볼 수 있다”고 소개했다.   ▲ 한국AVL의 심재영 선임팀장은 전기자동차의 배터리 개발에서 시뮬레이션을 활용한 가상 테스트의 가치를 짚었다.     LG전자의 김종수 책임연구원은 ‘가상 제품 개발 기법을 활용한 전기 모터 복합 냉각기술’ 발표를 통해, 모터의 개발 과정에서 시뮬레이션의 유용성을 설명했다. 전기 모터는 전력 공급 모듈, 인버터, 모터 등으로 구성된다. 전기자동차 등에 쓰이는 대용량 모터에는 발열로 인한 동력 손실을 줄이기 위해 냉각 장치가 들어가기도 한다. 이에 따라 냉각을 위한 오일류의 유체 해석 및 빠른 해석 결과 도출 등이 이슈가 되고 있다. 모터의 회전과 함께 오일의 와류(vortex)가 일어나는데, LG전자는 이를 검증하고 제품 개발에 반영하는데 시뮬레이션을 활용하고 있다. CFD는 회전 속도나 절연재의 영향으로 모터 내부에서 열전달 특성이 다르게 일어나는 현상을 확인할 수 있다. 또한, 모터의 열을 배출하기 위한 라디에이터를 설계하는 데에도 시뮬레이션이 쓰인다.     전류나 회전속도, 온도 등 다양한 요소를 고려하면서 모터의 설계를 최적화하는 과정에서 CFD를 활용한 가상 개발이 유용하다는 것이 김종수 책임연구원의 설명이다. 또한 CFD는 새로운 아이디어나 개선된 설계를 효과적으로 검증하는 도구로도 쓰인다. 김종수 책임연구원은 “시뮬레이션은 설계한 제품의 성능을 시각적으로 보여주기 때문에 제품 개발 과정의 커뮤니케이션에도 유용하다”고 전했다. 최근 HPC와 해석기법의 발전으로 CFD의 속도가 빨라졌지만, 여전히 복잡하고 시간이 많이 걸리는 작업이다. 그래서 LG전자에서는 다양한 모터 시스템의 온도를 빠르게 파악하기 위해 CFD 해석 결과를 후처리해서 1D 모델로 빠르게 확인하는 작업도 병행하고 있다고 한다.   ▲ LG전자의 김종수 책임연구원은 전기자동차의 모터 설계를 최적화하는 시뮬레이션 활용 사례를 소개했다.       같이 보기 : 디지털 트윈과 가상 제품 개발로 제조산업 패러다임을 바꾸는 CAE 같이 보기 : 자동차 개발부터 모빌리티 서비스까지 CAE의 역할 확대 같이 보기 : 가상 제품 개발로 공작기계 설계를 혁신하다 같이 보기 : 디지털 트윈과 클라우드가 CAE의 가능성을 넓힌다 같이 보기 : 생산 효율 향상과 친환경 제조산업에 기여하는 CAE