[Simcenter 3D] 달이 스페인의 태양광 발전소를 멈추게 하다

 

2026년 8월 12일 저녁, 스페인 전역의 수백만 명이 하늘을 올려다보며 자연이 선사하는 가장 희귀한 장관 중 하나를 보게 될 것입니다. 몇 분간 달이 태양 바로 앞을 지나가면서 낮이 황혼으로 바뀌고 태양 코로나의 모습을 엿볼 수 있게 됩니다. 이는 100년이 넘는 세월 만에 스페인 본토에서 볼 수 있는 첫 번째 개기일식이 될 것입니다.

하지만 천문학자들이 망원경을 준비하고 관광객들이 개기일식 경로로 몰려드는 동안, 또 엔지니어는 전혀 다른 방식으로 일식을 지켜보고 있었습니다.

태양이 잠시라도 사라지면 다른 일이 벌어지기 때문입니다. 유럽에서 가장 큰 재생에너지 발전소 중 하나가 연료 공급원을 잃게 됩니다.

그 단순한 질문이 흥미로운 프로젝트를 촉발시켰습니다. 달의 그림자가 점점 더 많은 전력을 태양광 발전으로 생산하는 국가를 가로지를 때, 태양광 에너지 생산에는 어떤 일이 벌어질까요? 그리고 공학 시뮬레이션이 일식이 시작되기 전에 그 영향을 예측할 수 있을까요?

이를 알아내기 위해 Maya HTT의 엔지니어들은 태양 복사, 궤도 가열, 그림자 현상, 복사 열 전달을 모델링하도록 설계된 Simcenter 3D Space Systems의 Thermal 기능을 활용했습니다. 이 기술은 태양에 대한 노출 변화 이해가 중요한 우주선과 위성에 널리 사용됩니다.

인공 일몰 시뮬레이션하기

8월 12일 스페인에서 일식이 지나가는 것은 태양이 이미 지평선 가까이에 낮게 떠 있는 저녁 시간에 일어나기 때문에 이례적입니다. 개기일식 경로는 스페인 북서부로 들어와 발레아레스 제도 상공에서 끝나며, 위치에 따라 개기 시간은 약 1~2분 정도 지속됩니다.

시뮬레이션을 위해 엔지니어들은 달이 점차 태양을 가리면서 들어오는 태양 복사, 즉 열 플럭스가 어떻게 변하는지 추적할 수 있는 단순화된 열 모델을 만들었습니다.

결과는 시각적으로 매우 인상적입니다.

첫 번째 애니메이션에서는 평범한 8월의 하루를 나타내며, 태양 복사량이 아침에 증가하고 해질 무렵으로 갈수록 점차 감소하는 익숙한 패턴을 따릅니다. 일식 때문에 일시적인 블립이 있지만 너무 빨라서 플롯을 보지 않으면 알아보기 어렵습니다.

두 번째 애니메이션에서는 일식이 일어나는 시간에 초점을 맞춥니다. 원래는 부드럽게 내려가야 할 하강이 빛이 돌아오기 전까지 극적인 어둠의 시간으로 바뀌는데, 마치 누군가가 잠시 태양을 어둡게 한 듯합니다.

이 시뮬레이션은 스페인의 태양광 발전 설비 전체의 정확한 국가별 전력 생산량을 예측하지 않습니다. 이를 위해서는 수천 건의 설치 사례와 기상 조건, 지역 전력망의 특성을 모델링해야 합니다. Simcenter Amesim에서 시뮬레이션하기에 더 적합한 무언가, 이 블로그에서 다루는 연구와 비슷한 것. 대신, 이는 달의 그림자로 인해 들어오는 태양 복사가 급격히 줄어드는 근본적인 물리 현상을 보여줍니다.

예측이 어려운 구름과 달리, 일식은 엔지니어들이 수십 년 전부터 놀라울 정도로 정확하게 예측할 수 있는 몇 안 되는 에너지 현상 중 하나입니다.

유럽 에너지 시스템을 위한 시험

이번 일식 시기가 특히 흥미로운 이유는, 유럽의 전력망에 이전 일식 때보다 훨씬 더 많은 태양광 발전이 이미 포함되어 있기 때문입니다.

유럽 전역의 전력망 운영자들은 수개월 동안 준비 작업을 해왔습니다.

유럽 전력 송전망 운영자 네트워크(ENTSO-E)에 따르면, 일식 기간 동안 대륙 유럽 전역의 태양광 발전량이 맑은 하늘 조건에서 최대 9.7GW까지 일시적으로 감소할 수 있다고 합니다.

스페인은 가장 큰 영향 중 하나를 겪을 것으로 예상됩니다.

스페인 전력망 운영사 레드 엘렉트리카는 일식이 태양광 발전의 일반적인 저녁 시간대 감소를 가속화함에 따라 이베리아 반도 전역의 태양광 발전량이 일시적으로 약 5GW 감소할 수 있다고 추정합니다. 하지만 운영자는 이번 영향이 제한적이고 일시적이며, 전력 공급에 대한 예상되는 위협은 없다고도 밝혔습니다.

그 예측은 오늘날 에너지 인프라에 관한 놀라운 점을 부각시킵니다.

일식은 원래 주로 천문학적인 현상이었습니다.

이제 그것은 에너지 행사이기도 합니다.

우주 기술이 지구의 문제와 만나는 곳

원래 햇빛과 그림자의 주기를 따라 움직이는 우주선을 모델링하기 위해 개발된 도구들은 지구의 전력 인프라가 잠시 같은 현상을 겪을 때 어떤 일이 일어나는지 이해하는 데에도 도움을 줄 수 있습니다.

위성이 궤도에서 어떻게 데워지고 식는지를 결정하는 동일한 물리학이, 달이 태양을 가릴 때 지상에 설치된 태양광 패널이 어떻게 반응하는지를 탐구하는 데 활용될 수 있습니다.

그리고 8월 12일, 스페인 전역의 관측자들이 하늘을 올려다볼 때, 그 시뮬레이션들이 그들 위에서 실시간으로 펼쳐질 것입니다.

천문학자들은 그 장관을 축하할 것입니다.

엔지니어들은 데이터를 볼 것입니다.

그리고 두 사람 모두 현대 기술 사회를 가로지르는 천상의 그림자가 지닌 특별한 영향력을 똑같이 목격하게 될 것입니다.

[출처] https://blogs.sw.siemens.com/simcenter/moon-switches-off-spains-solar-farms/

[STAR-CCM+] Design Exploration : Pareto Optimization

 

들어가며

 설계 최적화에서 목표가 하나뿐이라면 답도 하나로 깔끔하게 정해집니다. 하지만 실무의 설계 문제는 대부분 “양력은 키우면서 항력은 줄이고 싶다”처럼 서로 부딪히는 목표를 동시에 안고 있습니다. 한쪽을 좋게 만들면 다른 한쪽이 나빠지는 상황이죠.

 이럴 때 Simcenter STAR-CCM+의 Design Manager가 제공하는 다목적 최적화(Pareto Optimization)가 힘을 발휘합니다. 이 글에서는 공식 튜토리얼 “Pareto Optimization: 2D Airfoil Design”의 전체 흐름을 살펴봅니다.

 •  Pareto Optimization의 개념과 Pareto Front

 •  2D 에어포일 문제 설정과 설계 파라미터

 •  Design Manager 스터디 구성 (입력·출력)

 •  스터디 실행 (120개 설계 / 12코어)

 •  후처리 — Pareto Front 읽기와 설계 선택

1. Pareto Optimization이란?

 Design Manager는 여러 개의 상충하는 목표를 동시에 다루는 최적화를 지원합니다. 이를 다목적 트레이드오프 최적화(multiple-objective tradeoff optimization), 곧 Pareto Optimization이라고 부릅니다.

 두 개의 경쟁 목표를 동시에 최적화하면 “유일한 최적해”가 존재하지 않습니다. 대신 서로 다른 균형점을 가진 최적 설계들의 집합이 존재하며, 이를 Pareto Front(파레토 전선)라고 합니다. Front 위의 각 설계는 한 목표를 특정 값으로 고정했을 때 나머지 목표에서 최적인 점으로, 한쪽을 더 개선하려면 반드시 다른 쪽을 희생해야 하는 “경계선”입니다. 이 Front를 얻으려면 일반적으로 많은 수의 시뮬레이션이 필요합니다.

 •  단일 최적해가 아니라 트레이드오프 곡선(설계들의 집합)을 찾는 것이 목표

 •  Pareto Front 위의 설계 = 더 이상 “공짜 개선”이 없는, 균형 잡힌 최적 후보들

2. 문제 설정 — 2D 에어포일

 이번 튜토리얼에서는 에어포일의 앞전(leading)·뒷전(trailing) 플랩 위치를 조절하여 설계를 최적화합니다. 두 경쟁 목표는 양력(lift) 최대화와 항력(drag) 최소화이며, 계산 시간을 줄이기 위해 2D·정상상태(steady-state)로 총 120개의 설계를 탐색합니다.

그림 1. 앞전·뒷전 플랩을 갖는 2D 에어포일 형상 (출처: STAR-CCM+ User Guide)

항목	설정
경쟁 목표	양력(lift) 최대화 ↔ 항력(drag) 최소화
설계 파라미터	앞전·뒷전 플랩의 회전각·이동량 (3D-CAD)
받음각(AoA)	0°
자유류 마하수(Mach)	0.125
탐색 설계 수	120개
해석 차원	2D · 정상상태(steady-state)

3. 참조 시뮬레이션과 설계 파라미터

 튜토리얼에는 에어포일 형상과 플랩 위치를 제어하는 3D-CAD 설계 파라미터, 그리고 양력·항력 계수를 평가하는 report가 담긴 참조 시뮬레이션이 제공됩니다. 최적화를 시작하기 전에, 이 참조 시뮬레이션을 먼저 수렴까지 실행해 좋은 출발점인지 확인하는 것이 좋습니다.

그림 2. 3D-CAD Design Parameters — 앞·뒷 플랩의 회전각(RotateAngle)과 이동(Translate) (출처: STAR-CCM+ User Guide)

 플랩 위치는 LeadingFlapRotateAngle, TrailingFlapRotateAngle, TranslateLeadingFlap, TranslateTrailingFlap 같은 파라미터로 제어됩니다. 각 설계마다 STAR-CCM+가 이 값들을 자동으로 바꾸고, 아래와 같은 2D 메시로 유동을 풀어 양력·항력 계수를 평가합니다.

그림 3. 에어포일 주변 2D 계산 메시 (출처: STAR-CCM+ User Guide)

4. Design Manager 스터디 구성

 참조 시뮬레이션의 루트 노드를 우클릭하고 Create Design Manager Project를 선택하면, 설계 파라미터·report·scene·plot이 그대로 임포트됩니다. 새 Design Study를 만들어 이름을 Cl_vs_Cd로 바꾸고, 다음과 같이 설정합니다.

 1.  Study Type → Optimization

 2.  Optimization Type → Multiple Objective Tradeoff (Pareto)

 3.  Designs to Run → 120

출력(Outputs) 설정

 report를 기반으로 응답(response)을 정의합니다. 이 스터디에서는 Cd, Cl, Cl over Cd 세 가지 응답을 만들고, 그중 두 개를 목표로 지정합니다 — 항력 Cd는 최소화(Goal=Minimum), 양력 Cl은 최대화(Goal=Maximum). 추가로 설계별 Mach Number·Pressure scene도 기록합니다.

그림 4. 참조 시뮬레이션의 Reports — Cd, Cl, Cl over Cd (출처: STAR-CCM+ User Guide)

그림 5. 출력 후처리용 Parallel Coordinates 설정 — 설계 파라미터 축 구성 (출처: STAR-CCM+ User Guide)

그림 6. Cl vs Cd Parallel Plot 구성 메뉴 (출처: STAR-CCM+ User Guide)

5. 스터디 실행 — 120개 설계 / 12코어

 계산 시간을 줄이기 위해 여러 작업을 동시에, 각 작업을 여러 코어에서 실행합니다. Run Settings에서 다음을 설정합니다.

 •  Simultaneous Jobs = 4  (동시에 4개 설계 실행)

 •  Compute Processes = 3  (설계당 3코어 병렬)

 •  필요 코어 수 = 4 × 3 = 12코어

 Cl_vs_Cd 노드를 우클릭해 Run Study를 실행하면, Design Manager가 여러 사이클(cycle)을 돌립니다. 각 사이클이 끝날 때마다 설계들의 순위를 매기고(rank), 120개 설계가 모두 평가될 때까지 이 과정을 반복합니다. 설계 수가 많아 완료까지 수 시간이 소요됩니다. 진행 중에는 Output Table에서 각 설계의 입력·응답을 실시간으로 확인할 수 있습니다.

그림 7. Design Studies · Pareto Ranks — 사이클별로 설계 순위를 매기는 구조 (출처: STAR-CCM+ User Guide)

6. 후처리 — Pareto Front 읽기

 스터디가 시작되면 Design Manager가 스터디 유형에 맞는 후처리 요소를 대시보드에 자동 배치합니다. Pareto 최적화의 기본 대시보드는 다음을 포함합니다.

 •  Design Output Table — 설계별 입력·응답 표

 •  Pie Chart — 설계 상태(status) 요약

 •  Pareto Plot — 모든 Pareto rank의 Cl–Cd 분포. Rank 1이 곧 경쟁 목표(최대 Cl, 최소 Cd)의 Pareto Front

 •  Parallel Plot — Cl, Cd, Cl over Cd 응답의 상관관계

 •  Snapshot — 첫 scene(MachNumberScalar)

그림 8. 설계 탐색 결과의 Parallel Coordinates 플롯 — 파라미터와 응답의 상관 (출처: STAR-CCM+ User Guide)

그림 9. 후처리 대시보드 — Pareto Plot(Cl–Cd), Output Table, 유동장 Scene (출처: STAR-CCM+ User Guide)

 Pareto Plot에서 Rank 1(비지배 설계)이 이루는 경계선이 Pareto Front입니다. 실무에서는 이 Front 위에서 요구 조건(예: 허용 항력 상한, 목표 양력)에 맞는 설계를 골라 최종안으로 선택합니다. 참고로 Design Manager는 무작위 시드에서 시작해 결과를 학습하며 새 설계점을 생성하므로, 실행할 때마다 세부 결과는 조금씩 달라질 수 있습니다.

7. 실행 요건과 실무 체크리스트

라이선스 · 자원

 •  Simcenter STAR-CCM+ Intelligent Design Exploration 라이선스가 필요합니다.

 •  권장 자원: 동시 실행 4개 설계 × 설계당 3코어 = 12코어.

 •  설계 수가 많아(120개) 완료까지 수 시간이 소요됩니다.

권장 워크플로우

 1.  참조 시뮬레이션을 수렴까지 실행해 출발점을 검증한다. 

 2.  Create Design Manager Project로 파라미터·report·scene을 임포트한다. 

 3.  Study Type=Optimization, Multiple Objective Tradeoff (Pareto), Designs to Run=120으로 설정한다.

 4.  응답(Cd, Cl, Cl over Cd)을 정의하고 목표를 지정한다 — Cd 최소화, Cl 최대화.

 5.  Run Settings(4 × 3코어) 설정 후 Run Study를 실행하고 Output Table로 모니터링한다.

 6.  대시보드의 Pareto Plot에서 Rank 1(Front)을 확인하고, 요구 조건에 맞는 설계를 선택한다.

실무 팁

 •  초기 탐색은 2D·정상상태로 빠르게 트레이드오프의 형태를 파악하세요.

 •  유망한 구간만 3D·비정상 등 고정밀 해석으로 재평가하면 시간을 아낄 수 있습니다.

 •  무작위 시드 기반 학습이므로 실행할 때마다 세부 결과는 조금씩 달라질 수 있습니다.

마치며

 상충하는 목표가 있는 설계 문제에서는 “최고의 답 하나”를 추적하기 보다, 선택 가능한 균형점들의 Map을 확보하는 편이 훨씬 실용적입니다. 그것이 Pareto Optimization의 힘입니다.

2D 에어포일 예제는 참조 시뮬레이션 준비 → Design Manager 스터디 구성(입력·출력) → 120개 설계 자동 실행 → Pareto Front 후처리로 이어지는 전체 흐름을 압축적으로 보여줍니다. 목표가 여러 개로 상충하면 Pareto, Front에서 트레이드오프를 읽고, 요구 조건에 맞는 설계를 고르면 됩니다.

[Simcenter 3D] 차세대 항공기 프로그램의 문제는 무게가 아닙니다

 

작은 변화로 항공기 프로그램을 재구성하는 방법

243킬로그램은 수만 킬로그램에 달하는 항공기에서 특별히 큰 숫자는 아니지만, 회의에서 발표되고 아무도 그것이 어디에서 왔는지 즉시 설명할 수 없을 때, 숙련된 엔지니어들은 식은땀을 흘릴 수 있습니다.

무게는 공장 바닥에 앉아 비행기에 싣기를 기다리는 것이 아니었습니다. 공급업체의 실수로 인한 것이 아니었습니다. 같은 부품을 실수로 두 번 설치한 엔지니어는 없었습니다. 항공기는 컴퓨터 시뮬레이션을 하는 동안 무게가 증가했습니다.

공급업체로부터 새로운 정보가 도착했고, 한 팀의 수정된 분석으로 가정이 바뀌었습니다. 여러 엔지니어가 모델을 업데이트했는데, 이를 위해 몇 가지 설계 결정을 다시 검토해야 했습니다. 개별적으로 각 단계는 합리적이었습니다. 그들은 모두 항공기를 바꿨습니다. 항공기에 243킬로그램을 추가하는 것은 쉽기 때문에 실제 작업이 시작된 것은 바로 그때였습니다. 그 의미를 이해하는 데는 몇 달이 걸릴 수 있습니다.

대부분의 사람들은 항공기 개발에 대해 생각할 때 엔지니어들이 어려운 물리학과 씨름하는 모습을 상상합니다. 그들은 효율성을 추구하는 공기역학자, 체중 증가에 맞서 싸우는 구조 엔지니어, 프로토타입을 한계까지 밀어붙이는 테스트 파일럿을 상상합니다. 하지만 현대 항공기 프로그램 전반에서 엔지니어들과 시간을 보낸 후 업계의 가장 큰 과제는 완전히 다른 곳에 있다는 확신이 들었습니다.

진정한 도전 과제는 변화의 결과를 이해하는 것입니다.

이 깨달음은 저를 엠마와 그녀의 동료들에게 이끌었습니다.

엠마는 대부분의 직업 생활을 승객들이 절대 물어볼 생각도 하지 않는 질문에 답하기 위해 노력했습니다. 승객들은 객실, 창문, 날개 모양을 발견합니다. 엠마는 적재 경로, 인증 증거, 한 팀이 내린 결정이 다른 팀의 작업에 조용히 영향을 미칠 수 있는 불편한 가능성에 대해 걱정했습니다. 구조 엔지니어로서 엠마의 책임은 단순히 항공기를 이해하는 것이 아니었습니다. 수천 건의 엔지니어링 결정이 어떻게 서로 연결되어 있는지 이해하는 것이었습니다.

그녀는 항공기 프로그램 개발에는 항상 변화가 필요하다는 것을 알고 있었습니다. 항공사는 새로운 기능을 요청했습니다. 공급업체는 기회를 파악했습니다. 제조 팀은 보다 효율적인 생산 방법을 발견했습니다. 인증 당국은 새로운 질문을 던졌습니다. 프로그램이 성숙함에 따라 무게 추정치가 진화했습니다. 이 중 누구도 놀라지 않았습니다.

사람들을 놀라게 한 것은 파급 효과를 이해하는 것이 얼마나 어려울 수 있는지였습니다.

추가 무게로 인해 엔지니어들은 결국 항공기 일부에 대한 하중 가정을 다시 검토하게 되었습니다. 이러한 수정된 하중은 구조적 여유에 대한 새로운 질문을 불러일으켰습니다. 인증 증거를 중심으로 새로운 논의가 등장했습니다. 팀들은 몇 달 전에 수행된 분석을 통해 의존성을 추적하기 시작했습니다. 아무도 항공기에서 결함을 발견하지 못했습니다. 아무도 항공기의 안전성을 의심하지 않았습니다. 하지만 수백 시간의 엔지니어링 노력이 갑자기 기만적으로 간단한 질문에 답하는 방향으로 향했습니다: 항공기가 243킬로그램이 증가했을 때 또 어떤 변화가 있었을까요?

몇 주 동안 추가 무게는 반갑지 않은 여행 동반자가 되었습니다. 질량 속성과는 무관한 대화에 등장했습니다. 인증 검토, 구조 평가 및 계획 회의에서 드러났습니다. 서로 만나본 적이 없던 엔지니어들은 갑자기 완전히 다른 관점에서 같은 변화를 논의하게 되었습니다.

엠마를 매료시킨 것은 원래 문제가 무게 자체에 관한 것이 얼마나 빨리 끝났는지였습니다. 수정된 질량 분포는 특정 작동 조건에서 하중 가정을 변경했습니다. 그 부분은 예상된 일이었습니다. 항공기 프로그램은 변화에 대처하도록 설계되었습니다. 문제는 이러한 가정에 의존하는 모든 분석이 여전히 현실을 나타내는지 여부였습니다.

처음에는 아무도 자신 있게 대답할 수 없었습니다.

부하 팀은 수정된 조건이 기존 봉투를 통해 어떻게 전파되는지 이해해야 했습니다. 구조 전문가들은 이전에 계산된 마진이 유효한지 알고 싶었습니다. 공기 탄성 공학자들은 프로그램의 다른 곳에서 잠재적인 효과를 조사하고 있었습니다. 인증 전문가들은 이미 여러 단계 앞서 생각하고 있었으며, 결국 규제 당국에 제시할 증거를 뒷받침하는 가정을 결정하려고 노력하고 있었습니다.

엠마는 스레드를 따라갈수록 패턴을 더 많이 발견했습니다. 어느 팀도 전문성이 부족해서 어려움을 겪고 있지 않았습니다. 모든 팀이 답의 일부를 가지고 있었지만, 모든 팀이 답의 전부를 가지고 있는 팀은 없었습니다. 어느 날 오후, 엠마는 세 가지 다른 분야의 동료들과 함께 앉아 각기 다른 방식으로 표현된 동일한 항공기의 변형을 바라보고 있었습니다. 한 부하 엔지니어가 시스템 수준의 동작을 검토하고 있었습니다. 스트레스 분석가는 구조적 세부 사항에 집중하고 있었습니다. 한 인증 전문가가 이전 제출된 서류의 의존성을 추적하고 있었습니다. 세 사람 모두 같은 질문에 답하려고 노력했습니다. 세 사람 모두 다른 증거를 사용하고 있었습니다.

그 순간 그녀는 프로그램의 가장 큰 도전 과제가 복잡성이 아니라는 것을 깨달았습니다.

그것은 연속성이었다.

대부분의 사람들은 항공기 프로그램 개발을 일련의 분석으로 상상합니다. 엠마는 항공기 프로그램을 핸드오프의 연속으로 보기 시작했습니다. 정보는 한 전문가에서 다른 전문가로 전달되었습니다. 한 활동에서 생성된 가정은 다른 활동에 대한 입력이 되었습니다. 한 모델에서 생성된 답변은 다른 모델에 대한 요구 사항으로 발전했습니다. 각 단계는 개별적으로 논리적이었습니다. 위험은 그들 사이의 공간에서 나타났습니다.

더 많은 엔지니어를 인터뷰할수록 이러한 관찰은 더 흔해졌습니다. 한 베테랑 구조 전문가는 항공기 프로그램이 어려운 계산 하나 때문에 시간을 낭비하는 경우가 거의 없다고 말했습니다. 수백 개의 작은 의존성이 몇 년에 걸쳐 정렬되어야 하기 때문에 시간을 낭비합니다. 한 젊은 엔지니어는 자신의 직업을 모델 간의 신뢰를 유지하는 것이라고 설명했습니다. 또 다른 엔지니어는 답의 영향을 받을 다른 사람을 찾는 것보다 방정식을 푸는 데 더 많은 시간을 할애했다고 농담했습니다.

아이러니하게도 항공우주 엔지니어들은 시뮬레이션에 매우 능숙해졌습니다. 프로토타입이 비행하기 훨씬 전에 엔지니어는 수천 가지 작동 조건에서 구조적 거동을 예측할 수 있습니다. 엔지니어는 돌풍 하중, 기동 하중, 비상 시나리오 및 피로 수명을 평가할 수 있습니다. 전체 항공기는 지상을 떠나기 전에 디지털 수명을 다합니다.

하지만 이러한 분석이 개선될수록 그들 간의 연결은 더욱 중요해집니다.

조사 과정에서 한 가지 사례가 반복적으로 드러났습니다. 엔지니어들은 비선형 구조적 행동과 인증 지향적 안전 여유 평가 사이를 오가는 경우가 많았습니다. 과거에는 이러한 활동을 조정하려면 상당한 노력이 필요했습니다. 팀은 최고의 충실도 인사이트를 제공하는 분석이 규정 준수를 입증하는 데 필요한 워크플로우도 지원할 수 있다는 자신감이 필요했습니다.

바로 여기서 엠마 팀이 그들의 작업 방식을 바꾸기 시작했습니다. 구조 평가, 인증, 부하 개발 및 공기 탄성을 수작업을 통해 연결된 별개의 활동으로 취급하는 대신, 이를 동일한 엔지니어링 대화의 일부로 취급하기 시작했습니다. 엔지니어들은 단절된 활동 간의 정보를 번역하는 데 더 적은 시간을 할애하고, 자신이 보고 있는 것의 의미를 이해하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있었습니다. 안전 여유 프로세스 내에서 Simcenter Nastran SOL106 결과를 직접 사용할 수 있는 새로운 기능은 이러한 격차를 줄이는 데 도움이 되었으며, 엔지니어들은 비선형 행동을 통합하면서도 많은 부하 사례에서 확장 가능한 평가 워크플로우를 유지할 수 있게 되었습니다.

외부인에게는 그것이 기술적인 향상으로 들릴 수 있습니다.

엠마의 팀에게는 다른 무언가를 상징했습니다.

논쟁의 수가 줄어듭니다.

유인물의 수가 줄어듭니다.

가정이 생성된 분석에서 분리될 기회가 줄어듭니다.

거리 싸움

그들은 프로세스 개선의 이점을 보았기 때문에 거리와의 싸움을 선택했습니다: 학문 간의 거리, 가정과 결과 간의 거리, 그리고 무언가를 변화시키는 엔지니어와 나중에 그 변화의 의미를 이해해야 하는 엔지니어 간의 거리.

소프트웨어가 도와줄 수 있는 방법

여기서 더 넓은 Simcenter 포트폴리오가 이야기에 등장합니다. 외부에서 보면 Simcenter는 다양한 엔지니어링 분야에 서비스를 제공하는 전문 애플리케이션의 모음처럼 보일 수 있습니다. 하지만 항공기 프로그램 내부에서 보면 점점 더 연결된 엔지니어링 환경으로 기능하고 있습니다. 그 가치는 단일 분석이 아닙니다. 가치는 이를 연결하는 스레드입니다.

프로그램의 다른 부분에서는 엔지니어들이 다른 도전에 직면했습니다. 항공기 모델은 지속적으로 발전합니다. 모든 변화는 종종 항공기의 구조적 동작을 가장 중요하게 나타내는 글로벌 유한 요소 모델에 반영되어야 합니다. 이 모델을 유지하려면 특히 팀이 이미 존재하는 작업을 재건해야 할 때 엄청난 엔지니어링 노력이 필요할 수 있습니다.

결합형 에어프레임 메시를 위한 향상된 자동화는 다른 접근 방식을 제공했습니다. 엔지니어는 기존 메시 정보를 보존하면서도 광범위한 메시 기능과 제어의 이점을 누릴 수 있어 설계가 불가피하게 변경될 때 대응하기가 더 쉬워졌습니다.

다시 말하지만, 개선은 단순히 기술적인 문제만은 아니었습니다.

변화와 이해 사이의 거리를 단축시켰습니다.

투쟁은 여러 부서로 확장됩니다

프로그램 내내 동일한 주제가 계속해서 등장했습니다. 항공 탄성 전문가들은 실용적이지 않은 수의 계산 비용이 드는 CFD 솔루션을 생성하지 않고 비행 엔벨로프를 평가하는 과제에 대해 이야기했습니다. Simcenter Zona 내의 새로운 보간 기능은 주요 시나리오에 통합된 Simcenter Femap을 통해 엔지니어들이 운영 조건 간에 CFD 배경 흐름 데이터를 보간할 수 있게 하여 비행 엔벨로프의 커버리지를 개선하는 동시에 추가 CFD 계산의 필요성을 줄임으로써 이 문제를 해결하는 데 도움이 되었습니다.

인증 전문가들은 관련된 어려움을 설명했습니다. 인증에 필요한 트림 케이스를 생성, 관리 및 유지 관리하는 것 자체가 프로젝트가 될 수 있습니다. 트림 분석을 인증 요구 사항과 보다 직접적으로 연결하는 새로운 워크플로우는 해당 프로세스를 간소화하고 규정과 엔지니어링 활동 간의 추적 가능성을 개선하는 데 도움이 되었습니다.

아마도 가장 눈에 띄는 대화는 분야 간 정보 전송을 담당하는 엔지니어들로부터 이루어졌을 것입니다. 최신 항공기 프로그램은 글로벌 모델과 로컬 모델 간의 지속적인 데이터 교환에 의존합니다. 구조적 세부 사항은 훨씬 더 큰 시뮬레이션에서 파생된 부하에 따라 달라질 수 있습니다. 이러한 전송 과정에서 발생하는 불확실성은 후속 작업을 추가로 생성합니다.

Simcenter Nastran에서 동적 분석에서 모니터 지점의 통합된 힘과 모멘트를 지원하는 새로운 기능은 부하 추출 및 전송을 단순화하는 데 도움이 되었으며, 엔지니어링 팀은 Simcenter 3D를 사용하여 모달 주파수 및 일시적 응답 분석을 통해 직접 자유 물체 및 VMT 다이어그램을 생성할 수 있게 되었습니다. 전문화된 기술 기능처럼 들리는 것은 궁극적으로 팀 간의 모호성을 줄이는 매우 인간적인 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다.

어느 날 늦은 저녁, 또 다른 검토 세션이 예정된 완료 시간을 초과한 후, 저는 엠마에게 항공기 개발이 점점 더 복잡해지고 있는지 물었습니다.

"아니요," 그녀가 말했다. "항공기들이 점점 더 연결되고 있어요."

처음에는 그 구분이 미묘해 보였지만, 오래 생각할수록 더 중요해졌습니다.

복잡성은 종종 피할 수 없는 일입니다. 현대 항공기는 까다로운 성능, 안전 및 인증 요건을 충족해야 합니다. 엔지니어는 항상 어려운 물리학과 어려운 결정에 직면하게 됩니다.

연결은 다릅니다.

연결은 엔지니어가 변화의 결과를 얼마나 빨리 이해하는지를 결정합니다. 이는 정보가 학문 간에 얼마나 효과적으로 이동하는지를 결정합니다. 수정된 가정이 간단한 업데이트를 유발하는지 아니면 몇 달 동안의 불확실성을 유발하는지를 결정합니다.

그 깨달음은 결국 제가 원래의 미스터리를 바라보는 방식을 바꾸어 놓았습니다.

이야기는 243킬로그램으로 시작되었다.

결국, 나는 더 이상 무게가 별로 중요하지 않다고 생각했다.

중요한 것은 그 243킬로그램이 거의 모든 현대 항공우주 프로그램 내부에 숨겨진 무언가를 드러냈다는 점입니다. 항공기는 더 이상 복잡성을 모델링하는 우리의 능력에 의해 주로 제한되지 않습니다. 항공기는 수천 가지 상호 연결된 활동에 걸쳐 지식을 조정하는 우리의 능력에 의해 점점 더 제한받고 있습니다.

그런 의미에서 항공기 개발의 숨겨진 이야기는 사실 항공기에 관한 것이 아닙니다.

엔지니어 간, 분야 간, 그리고 만나지 못할 수도 있는 사람들이 몇 달 간격으로 내린 결정들 간의 관계에 관한 이야기입니다.

그리고 이러한 관계들은 항공기 자체만큼이나 관리하기 어려울 수 있다는 것이 밝혀졌습니다.

[출처] https://blogs.sw.siemens.com/simcenter/the-real-threat-to-next%e2%80%91generation-aircraft-programs-isnt-weight/

[Simcenter3D] Bosch가 디자인을 가속화한 방법

 

오늘날의 빠르게 변화하는 세상에서 엔지니어링 팀은 혁신을 위해 끊임없이 노력하지만 종종 상당한 장애물에 직면합니다. 디자인 팀과 시뮬레이션 팀이 서로 다른 여러 도구를 저글링하고 최신 디자인 반복을 추적하는 데 어려움을 겪는 상황에 익숙할 수 있습니다. 이러한 일반적인 시나리오는 지연, 비효율성을 초래하고 제품 개발의 진정한 잠재력을 제한합니다.

이는 차량용 전기 파워트레인 솔루션의 선두주자인 보쉬 모빌리티의 일렉트리파이티드 모션 사업부가 직면한 과제였습니다. 이들은 컴퓨터 지원 설계(CAD)와 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 프로세스 간의 격차를 해소하고 워크플로우를 간소화하며 궁극적으로 최첨단 저전압 드라이브 및 전기기계 부품의 시장 출시 시간을 단축할 수 있는 방법이 필요했습니다.

"대기 시간을 크게 단축하여 시뮬레이션 주기를 몇 주에서 며칠로 단축했습니다" 

- 디지털 혁신 프로젝트 매니저, 파비안 쉬르마이어, 보쉬 모빌리티의 전동화된 모션 사업부.

디자인과 시뮬레이션 사이의 벽 허물기

보쉬의 일렉트리파이티드 모션 사업부는 사일로화된 CAD 및 CAE 팀과 단편적인 시뮬레이션 도구 환경을 가진 전통적인 접근 방식이 그들의 발목을 잡고 있음을 인식했습니다. 다양한 도메인에 대한 서로 다른 전처리 도구는 전문 전문가에 의존해야 했고, 개발 주기에 병목 현상을 일으켰습니다. 또한 그들의 작업이 반복적으로 이루어졌기 때문에 최신 디자인을 추적하는 것은 복잡하고 오류가 발생하기 쉬운 작업이었습니다. 그들은 설계와 시뮬레이션을 그 어느 때보다 가깝게 만들 수 있는 통합된 접근 방식, 즉 하나의 진실의 원천이 필요했습니다.

지멘스 솔루션: 원활한 통합

Siemens의 강력한 조합인 DesignCenter NX(캐드용)와 Simcenter 3D(CAE용)를 소개합니다. Bosch는 엔지니어들이 Simcenter 3D 내에서 직접 중요한 설계 변경을 할 수 있도록 하여 CAD 전문가들과의 끊임없는 교류를 없앴기 때문에 이러한 솔루션을 선택했습니다. 이는 단순히 새로운 소프트웨어에 관한 것이 아니라 새로운 작업 방식을 육성하는 것이었습니다.

디자인센터 NX와 심센터 3D를 표준화함으로써 보쉬는 상당한 자동화 기능을 제공했습니다. 규칙 기반 모델링과 같은 기능을 통해 CAD 모델을 시뮬레이션 모델로 전환하는 속도가 크게 빨라져 귀중한 엔지니어링 시간을 절약할 수 있었습니다. CAD 모델은 "단일 진실의 원천"인 중심 허브가 되어 모든 다운스트림 프로세스와 시뮬레이션 모델이 정렬되고 최신 상태가 되도록 보장했습니다. 또한 심센터 3D의 상호 운용성과 유연성 덕분에 원활하고 점진적인 전환이 가능해져 구현 전반에 걸쳐 생산성이 높게 유지되었습니다.

몇 주에서 며칠로: 혁신적인 영향

보쉬 모빌리티의 일렉트리파이티드 모션 사업부의 결과는 정말 놀라웠습니다. 기존의 번거로운 도구를 넘어 효율성이 크게 향상되었습니다. 디자인센터 NX와 심센터 3D의 통합은 다음과 같은 결과를 가져왔습니다:

• 디자인 공간 탐색 증가: 엔지니어들은 이제 더 많은 디자인 아이디어를 신속하게 테스트하고 반복할 수 있으며, 추가적인 수작업 없이도 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있어 우수한 제품 디자인을 제공합니다.
• 시뮬레이션 주기 단축: 시뮬레이션과 평가에 몇 주가 걸리던 것을 단 며칠로 압축하여 더 빠르고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있게 되었습니다.
• 간소화된 자동 시뮬레이션: 새로운 표준화된 접근 방식을 통해 회사 전체에서 자동 시뮬레이션에 액세스할 수 있게 되었습니다.
• 수동 병목 현상 제거: 이전에는 모델당 하루 종일 수작업이 필요했던 열역학 시뮬레이션에서 열 접촉기를 식별하고 정의하는 작업이 이제 자동화되었습니다.
• 인적 오류 감소: 중앙 집중식 변경으로 인해 반복적인 작업이 필요 없고 파편화된 워크플로우에 내재된 실수의 가능성이 제거되었습니다.

궁극적으로 이러한 개선은 모두 한 가지 중요한 결과, 즉 더 나은 제품을 더 빨리 시장에 출시하는 것에 맞춰져 있습니다. Bosch의 성공 사례는 최첨단 디자인 및 시뮬레이션 도구를 통합하면 제품 개발에 혁신을 가져올 수 있다는 증거입니다.

[출처] https://blogs.sw.siemens.com/simcenter/how-bosch-mobility-accelerated-design-with-siemens-designcenter-nx-and-simcenter-3d/

[Moldex3D] 시뮬레이션을 활용한 성형 공정 개선 및 비용 절감

 

개요

본 사례의 제품은 전동공구용 복합 절단기 손잡이로, 사용된 재질은 PC LEXAN BFL2015입니다. 해당 소재는 경도가 높아, 생산 과정에서 두 명이 플래시(Flash)를 제거하고 한 명이 제품 취출 및 포장 작업을 담당해야 했습니다. 이에 따라 인력 부담이 크고 생산 효율이 낮았습니다. GOOD VIEW는 러너 설계 최적화와 성형 조건 조정을 통해 수작업 공정을 줄이고, 생산 비용 절감을 목표로 하였습니다.

도전 과제

• 플래시 제거 후 압력 손실을 줄이기 위한 성형 조건 조정
• 러너 변경 후 변형량 기준 충족
• 제품의 사출성형 사이클 타임 단축

솔루션

GOOD VIEW 팀은 Moldex3D 시뮬레이션을 활용하여 금형 설계가 제품 수축 및 변형에 미치는 영향을 신속하게 분석하고 검증했습니다. Moldex3D를 통해 러너 시스템을 수정하여 서브 러너 개수를 줄이고 게이트 크기를 조정함으로써 최적의 설계안을 도출하였습니다.

효과

• 플래시 제거 후 제품 변형이 기준을 충족하였으며, 원재료 비용을 25% 절감
• 시뮬레이션을 통한 성형 조건 최적화로 금형 트라이아웃 횟수 감소
• 인건비 67% 절감으로 생산 비용 대폭 절감

사례 연구

이 제품은 좌우 두 개의 캐비티로 구성된 2구 금형입니다.

그림 1. 2구 금형 구조

GOOD VIEW 팀은 우선 Moldex3D를 이용해 설계를 검증했습니다. 시뮬레이션 결과는 실제 유동 패턴과 매우 유사하게 나타났습니다(그림 2).

그림 2. 용융 유동선 해석 결과와 실제 성형품 비교

다음으로, 용접선(Weld Line) 위치를 검증하였습니다. 해석 결과와 실제 제품의 용접선 위치가 일치했습니다(그림 3).

그림 3. 용접선 위치 검증

제품 품질 확보를 위해 전체 변형 해석도 수행하였습니다. 분석 결과는 실제 측정값과 근접하게 일치했습니다(그림 4).

그림 4. 변형 검증

이러한 결과를 바탕으로 러너 크기를 조정하고 성형 조건을 최적화하여 최적의 솔루션을 확보했습니다. Moldex3D의 분석과 경험을 통해 GOOD VIEW 팀은 러너 시스템을 중심으로 금형 설계를 개선했습니다. 최적화된 설계에서는 2개의 서브 러너를 제거하고, 서브 러너와 게이트의 크기를 축소하였습니다(그림 5).

그림 5. 최적화된 러너 설계

최적화 후 용접선 개수가 눈에 띄게 줄어들었으며, 용접선 온도는 312°C, 용접선 결합 각도는 125°~141°로 개선되었습니다(그림 6). 해당 소재의 가공 온도가 305°C였으므로 용접선이 외관과 강도에 거의 해를 끼치지 않는다는 것을 알 수 있었습니다.

그림 6. 용접선 비교

기존 설계의 스프루 압력은 33.8 MPa였으며, 최적화 설계는 43.6 MPa로 나타났습니다(그림 7). 실제 성형 조건에서 두 설계 모두 최대 사출압력 한계에 도달했으나, 충전은 완전히 이루어졌습니다. 설계 변경을 통해 사출 속도도 적절히 감소시킬 수 있었습니다.

그림 7. 스프루 압력 비교

기존 금형의 최대 잠금력은 383톤이었으나, 최적화 후 338톤으로 45톤 감소했습니다(그림 8). 사이클 타임 역시 14.3초에서 12.6초로 단축되었습니다.

그림 8. 잠금력 및 사이클 타임 최적화

GOOD VIEW 팀은 변형 해석 결과를 기반으로 금형 설계를 수정하고 주요 부품 치수를 검증했습니다. 원본과 최적화 설계 간의 차이는 미미했으며, 고객 요구를 충족했습니다(그림 9). 실제 제품 측정 결과도 시뮬레이션 예측과 일치했습니다(그림 10).

그림 9. 부품 치수 비교

그림 10. 실제 제품 비교

금형 트라이아웃 결과 역시 Moldex3D의 용융 유동 해석 결과와 높은 일치성을 보였습니다(그림 11).

그림 11. 용융 유동선 비교

결과

GOOD VIEW 팀은 Moldex3D를 활용하여 복합 절단기 손잡이의 금형 설계를 최적화하고, 시뮬레이션의 정확성을 검증했습니다.

원본과 수정 설계를 비교한 결과, 다음과 같은 성과를 달성했습니다.

• 원재료 비용 25% 절감
• 인건비 67% 절감
• 금형 잠금력 감소
• 사이클 타임 단축

금형 트라이아웃 후 실제 성형품은 시뮬레이션 결과와 매우 근접한 결과를 보였으며, 고객의 변형 기준을 충족하고 트라이아웃 횟수를 줄여 성형 효율을 향상시켰습니다. 본 사례는 Moldex3D가 비용 절감과 설계 검증에서 제공하는 가치뿐 아니라, 유사 제품 개발 및 생산 최적화를 위한 중요한 경험적 기반을 마련하였음을 입증하였습니다.

[출처] https://kr.moldex3d.com/blog/customer_success/leveraging-simulation-to-improve-molding-process-and-reduce-costs/

[STAR-CCM+] Corrdesa, 중요한 항공기 부품의 녹 감소

 

시뮬레이션을 통한 부식의 영향 최소화

부식은 다양한 유형의 금속 제품에서 흔히 발생하는 문제입니다. 구형 자동차에서 녹의 형태로 부식을 경험한 적이 있을 가능성이 높습니다. 기껏해야 보기 흉하고 자동차의 가치에 영향을 미칠 수 있고, 최악의 경우 구조적 무결성을 저하시키고 안전성을 저해할 수 있는 골칫거리입니다.

하지만 항공기의 부식은 어떨까요? 대부분의 비행기는 평균 자동차보다 훨씬 긴 수십 년 동안 작동하도록 설계되어 있으며 부식을 가속화하는 습기와 기후 조건의 영향을 더 많이 받는 경우가 많습니다.

대기 안전이 매우 중요하기 때문에 제조업체와 운영자는 어떤 위험도 감수할 여유가 없습니다. 비행기는 정기적으로 점검해야 하며 부식에 효과적으로 대처하기 위해 시정 조치를 취해야 합니다.

하지만 이것은 간단하지도 않고 저렴하지도 않습니다.

부식 비용

미국 공군은 매년 부식에 200억 달러 이상을 지출합니다. 이는 전체 유지보수 비용의 약 20%에 해당하는 금액이며 2,400만 시간의 다운타임을 차지합니다. B-52 스트라토포트리스와 같은 일부 군용기는 70년이 지난 지금도 사용되고 있습니다. 따라서 현대 비행기는 예상 수명 동안 부식을 최대한 견딜 수 있도록 제작되는 것이 더욱 중요합니다.

내식성 설계

Corrdesa는 시뮬레이션을 사용하여 부식을 예측하고 제조업체가 재료 선택 및 설계 최적화 측면에서 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕기 위해 2011년에 설립되었습니다. CEO인 Alan Rose 박사는 항공우주, 방위, 화학 및 공정, 원자력 산업에서 30년 이상의 경험을 쌓은 컴퓨팅 엔지니어링 분야의 인정받는 전문가입니다. 그는 전기화학 데이터를 관리하고 부식 위험을 정량화하기 위한 Corrdesa의 최첨단 SaaS(서비스형 소프트웨어) 플랫폼인 Corrosion Djinn®의 개발을 주도해 왔습니다.

로즈 박사와 그의 팀은 심센터 엔지니어링 서비스와 협력하여 팀센터 및 심센터 STAR-CCM+ 소프트웨어와 부식 Djinn®을 통합하여 미 공군용 항공기의 3D 모델에 데이터를 적용했습니다. "심센터 STAR-CCM+에는 부식 모델링에 이상적인 여러 내장 모델이 있어 상당한 시간을 절약할 수 있었습니다."라고 그는 말합니다. "미 공군은 이미 팀센터를 사용하고 있었기 때문에 기존 시스템과 원활하게 통합할 수 있었습니다."

분 단위의 자세한 부식 분석

Corrdesa와 Simcenter Engineering Services는 미 공군 항공우주 전문가들과 협력하여 기하학 및 계산 메시 생성을 자동화하고 Corrdesa® 데이터를 사용하여 경계 조건을 설정함으로써 새로운 설계 모델링을 가속화하는 템플릿을 정의했습니다. Simcenter STAR-CCM+, Teamcenter, Corrusion Djinn® 간의 워크플로우를 통해 미 공군의 비CFD 전문가들은 몇 분 만에 부식 분석을 포함한 3D 모델을 만들 수 있었습니다.

이를 통해 다양한 종류의 재료와 다양한 장벽 코팅으로 부식의 양을 예측할 수 있었습니다. 커피 한 잔을 만드는 데 걸리는 시간 내에 말이죠.

수억 달러 절약

새로운 항공기 설계가 가능한 한 부식에 강하도록 하는 것은 미 공군의 미래 비용을 절감하는 데 필수적입니다. 정확한 부식 시뮬레이션을 통한 테스트를 줄이는 것과 결합하면 수억 달러를 절약할 수 있을 것으로 예상됩니다.

F-22 랩터의 단 한 가지 설계 문제를 해결하는 데 2억 2,800만 달러가 들었습니다. 새로운 툴셋은 설계 단계에서 훨씬 일찍 이 문제를 해결하고 대부분의 비용을 피할 수 있었을 것입니다.

하지만 코레데사와 심센터 엔지니어링 서비스의 협력은 미래의 항공기를 부식으로부터 보호하는 것만이 아닙니다. 동일한 솔루션을 사용하여 U-2 및 C-17을 포함한 기존 항공기의 수리 옵션을 분석하고 있습니다. 이렇게 하면 미 공군은 이러한 항공기를 더 오래 운항할 수 있고 전체 유지 관리 비용을 절감할 수 있습니다.

공기에서 땅으로, 그리고 그 너머로

로즈 박사는 이 서비스를 미군의 다른 부서와 그 너머로 확장하고자 합니다. "디지털 전환을 겪고 있는 자동차 OEM과 논의 중입니다."라고 그는 말합니다. "이미 많은 업체가 스트레스, 공기역학, 난방 및 배터리를 분석하는 가상 모델을 보유하고 있지만, 저희가 제공하는 부식 모델링 기능은 없습니다."

[출처]https://blogs.sw.siemens.com/simcenter/corrdesa-reducing-rust-in-critical-aircraft-components/