Simcenter Technology
Conference

산업 전반에서 제품, 개발, 생산, 그리고 엔지니어링 프로세스의 복잡성이 빠르게 증가하고 있습니다.
이러한 환경에서 기존의 디지털 트윈과 시뮬레이션 중심 설계만으로는 요구되는 속도와 확장성을 충분히 확보하기 어렵습니다.
본 발표에서는Simcenter가 Physics, AI, Data의 융합을 통해 Engineering AI를 어떻게 실질적으로 구현하고 있는지 소개합니다.

현대삼호중공업 선체설계담당 상무 (2022년 11월 승진):현대중공업그룹(현 HD현대) 정기 임원인사를 통해 상무로 승진하며, HD현대삼호에서 선체설계 부문을 이끌었습니다.
HD한국조선해양 기술기획 상무 (2025년 11월 전입):2025년 11월 1일 자로 그룹의 중간지주회사인 HD한국조선해양 기술기획 부문 상무로 신규 선임(전입)되었습니다.
디지털 선박 설계 혁신 주도:최근(2026년 1월 기준) 지멘스(Siemens) 및 알테어(Altair) 통합 플랫폼과의 협력을 통해 조선 설계 및 엔지니어링 혁신을 추진하고 있습니다.

공학 분야에서 인공지능 학습을 위한 데이터는 타 분야에 비해 현저히 적은 편이다. 이런 이유로, 적은 데이터양을 학습함에도 높은 예측 정확도를 가지는 예측모델을 도출하는 많은 연구들이 이루어져 왔다. 대표적으로 PINNs, PIDeePONet등 물리지식 기반 인공지능 기술들이 있으며, 저자 역시 이 기술들을 실제 현장에 적용하여 설계자들의 사용 편의성을 높힌 GUI를 제공했던 경험들이 있다. 물리지식 기반 인공지능 활용을 통헤, 소수의 데이터로 높은 예측 정확도를 가지는 사례들이 도출이 되었으나, 여전히 실제 제품의 복잡한 형상을 파라미터화 하는데 적지 않은 어려움이 있고, 최적의 파라미터 조합이 도출되어도 이들 형상을 생성하는데 어려움이 있었다. 이 부분을 극복하기 위해 형상 학습 기법에 관한 연구는 계속 있었지만, 활용할 수 있는 상용화된 SW의 기능이 제한적인 경우가 많았다. 본 발표는 이런 부분을 극복하여, 정밀한 형상 변경에 대해 학습이 가능하고, 변경하고픈 형상은 파라미터화 하며, 종국에는 최적의 형상을 생성해주는 지멘스 PhysicsAI SW의 할용 사례를 소개한다. TV 부품 중에서 형상 복잡도가 가장 높은 Cover Bottom 이라는 평판 부품이 적용 대상이며, 기존에는 진행할 수 없었던, 기존에 존재했던 형상들을 학습해서 새로운 최적 형상을 생성하는 과정을 실제 제품에 적용하여 실제 개발 프로세스에 적용했던 사례를 소개하고자 한다.
(참고로, 발표 자료의 형상이나 수치는 실제 제품 개발 프로세스 상의 데이터들과는 무관함)

CAE 를 활용한 성능 검증에 있어 높은 신뢰성 확보와 빠른 의사 결정을 위한 다양한 최적화 방법 중Solver (OptiStrut) 활용 방법과 Machine Learning 모델 활용 방법이 널리 활용되고 있다.
본 자료는 Brake Housing 제품 개발의 신뢰성 있는 성능 검증과 빠른 의사 결정을 위해 개발 컨셉 단계부터 상세 단계까지 Solver (OptiStruct), Machine Learning 모델을 활용할 수 있는 work flow와 Siemens (구 Altair) Inspire 를 통해 Digital Threads 로서 전체 work flow를 어떻게 구현 가능한지 보여준다. 또한 그 과정에서 생성된 다양한 시뮬레이션 결과를 활용하여 Deep Learning 모델 생성과 성능의 AI 예측이 가능함을 제안한다.

제품 개발을 위한 써로게이트 모델 개발은, 요소 부품의 설계 인자 변화에 따른 성능 변화 파악에 획기적인 비용 절감을 가져다 줄 수 있다는 점에서 매력적이다. 또한, 이러한 써로게이트 모델은 최적화, 오토인코더를 이용한 설계형상 생성 및 MBSE 에서의 데이터 기반 ROM 등으로 다양하게 활용될 수 있다. CFD 데이터 기반의 써로게이트 모델 개발은 크게 4단계를 통해 이루어진다; 1) 모델 입출력 정의, 2) 자동화 pipeline 구축(NX - STAR-CCM+ - HEEDS MDO), 3) Data 수집, 4) 써로게이트 모델 개발.
본 발표에서는 삼성전자 생활가전사업부에서 진행중인 냉장고 증발기 CFD 데이터 기반 써로게이트 모델 개발 과정에 대해 간단히 소개하고자 한다. 현재 냉장고 증발기 써로게이트 모델 개발 과제에서 완료 및 진행중인 업무들을 간단히 설명하면 아래와 같으며, 현재 진행중인 Data 수집 단계가 완료되면 MLP 기반의 써로게이트 모델을 개발할 예정이다.
1. 냉장고 증발기의 성능에 영향을 미치는 주요 설계인자들과 예측을 목표로 하는 출력값 선정
2. 냉장고 설계인자들을 parameter화하여, 전체 해석영역을 아우르는 NX 도면 파일 작성
3. HEEDS MDO를 이용하여 NX파일과 STAR-CCM+를 연결하여 자동화 pipeline 구축
4. 실험계획법(DOE)으로 샘플링된 다양한 실험점들에서의 Data를 수집(진행 중)

현대 산업에서는 고비용의 물리적 시험을 대체하기 위해 FEA(Finite Element Analysis) 프로그램을 활용하여 제품 성능을 예측하고 있습니다.
그러나 제품 형상이 변경될 때마다 반복적으로 해석을 수행해야 하므로 상당한 시간적 비용이 소모되는 한계가 존재합니다.
본 발표에서는 이러한 시간적 제약을 개선하기 위해 SIEMENS HyperWorks의 Design Explorer를 활용하여 데이터를 생성하고, 이를 기반으로 PhysicsAI를 적용하여 AI 예측 모델을 구축하였습니다.
특히, 충돌 해석 프로세스에서 널리 사용되는 RADIOSS 대신 OPTISTRUCT를 활용하여 차량 BUMPER BEAM POLE 충돌 해석을 수행하였으며, 이를 통해 효율적인 데이터 생성과 예측 모델링 가능성을 검증하였습니다.

본 연구는 다이캐스팅 공정의 핵심 요소인 탕구방안(Gating System)설계에 있어 유동해석(Flow Analysis)과 신속설계(Rapid Design)프로세스 도입의 필연성을 고찰한다. 다이캐스팅의 유동해석은 고압·고속의 용탕 주입 과정에서 발생하는 복잡한 물리적 현상을 정량적으로 예측하기 위해 필수적이다. 다이캐스팅은 밀폐된 금형 내부에서 초단위로 응고가 진행되므로 육안 확인이 불가능하다. 유동해석을 통해 용탕의 충전 패턴을 가시화함으로써 공기 혼입에 따른 기공(Porosity) 결함, 용탕의 온도 저하로 인한 콜드 셧(Cold Shut), 그리고 금형 표면의 침식(Erosion) 지점을 사전에 파악할 수 있다. 이는 최종 주조품의 품질 신뢰도를 확보하는 객관적 근거가 된다. 또한, 급변하는 제조 시장에서 제품 개발 주기(Lead-time)를 단축하기 위해 신속설계역량이 요구된다. 전통적인 설계 방식은 숙련공의 경험에 의존한 설계-제작-수정의 반복 과정을 거치며 막대한 시간과 금형 수정 비용을 발생시켰다. 반면, 유동해석 데이터와 연계된 신속설계는 가상 공간에서 다양한 게이트 형상과 위치를 신속하게 변경하며 최적의 방안을 도출할 수 있게 한다. 이는 금형 제작 전 단계에서 설계 완성도를 극대화하여 시행착오를 획기적으로 줄이는 핵심 수단이 된다. 결론적으로, 다이캐스팅 공정에서 유동해석을 기반으로 한 신속설계에 예제를 통해 대형화·복잡화되는 차세대 주조 시장에서의 기술적 우위를 점할 수 있는 방안에 대해 설명하고자 한다.

차체 소음 및 진동 특성 향상을 위해 다양한 발포재가 활용되고 있다. 그러나 기존의 발포패드와 달리 상온에서 경화되면서 흐름 및 발포·충진 특성을 나타내는 상온경화 발포충진재에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 대표적인 상온경화 발포충진재인 폴리우레탄을 대상으로 물성 도출 및 실차 적용 시 도포 형상을 예측하기 위한 발포 시뮬레이션 기법 개발에 중점을 두었다.
물성 확보를 위해 컵테스트를 수행하였으며, Simcenter Inspire Polyfoam과 Hyperstudy 기반의 최적화를 통해 해석 물성을 도출하였다. 확보된 물성을 활용하여 실차 부품에 대한 발포 시뮬레이션을 수행하고, 이를 실제 테스트 결과와 비교·분석하였다. 시간대별 발포 형상 변화에 대한 정합성 있는 결과를 도출할 수 있었다.
본 발표에서는 Simcenter Inspire Polyfoam을 활용한 상온경화 폴리우레탄 발포재의 물성 확보 방법론, 실차 내 발포 흐름 및 충진 형상 예측을 위한 시뮬레이션 기법, 그리고 실험과의 검증 결과를 상세히 설명한다. 본 연구는 자동차 발포충진 공정의 효율적 설계 최적화 및 제조 공정 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

함정 선체설계는 상선과 달리 각종 무장 장비의 탑재로 국부 집중하중, 무장장비별 설치 조건 그리고 이에 따른 구조 보강 요구를 함께 고려해야 한다. 이로 인해 장비 탑재부와 주변 선체구조는 응력 집중과 변형에 취약할 수 있어, 설계단계에서 국부구조 검증이 필수 적이다.
본 발표는 Simcenter Simsolid를 활용한 함정 선체 국부 구조 검증 사례를 통해, 해석기반 검토 절차를 설계 업무에 적극 적용하여 구조 안전성과 업무 효율을 동시에 향상시킨 경험을 소개한다. 해석 모델 구축, 하중 및 경계조건 설정, 응력/변형 평가와 설계반영 과정을 중심으로 실제 적용 사례를 공유하고자 한다.

과거에는 해석 엔지니어가 Midplane으로 모델링을 직접 수행하였지만, 3D 해석을 수행하게 되면서 실제품 모델을 이용하여 해석용 메쉬를 생성하게 되었다.
실제품으로 메쉬를 생성하는 경우, 메쉬를 작게 생성시키는 브랜드, 작은 홀, 각인 문제, 설계자의 실수 또는 용접을 고려하는 과정에서 발생한 CAD 모델의 불일치/Gap 등 몇 가지 효율성을 저해하는 문제가 있으며, 이러한 문제는 해석 엔지니어가 처리할 때, 반복되는 수작업을 통해 수일 이상 처리해야하는 경우가 많아 효율성 및 노동의 질 문제를 발생하게 된다.
본 발표에서는 이러한 문제를 자동으로 처리하는 방안 및 과정에서 고려해야 할 요인들, 실제로 적용한 사례를 소개한다.

선박의 Mooring Fitting류 시공 과정에서 의장품 및 선체 보강 부재가 고각장으로 설치되면서 국부적인 용접 변형 현상이 발생하였다. 이로 인해 선체 품질 향상 및 공정 안정성 확보를 위해 용접 변형의 사전 예측 및 제어가 요구되었다.
이를 위해 형상 단순화 없이 대형 구조물의 용접 변형 해석이 가능하고, 기존의 선체 용접 수축 및 변형 제어에 대한 적용 실적을 보유한 SimSolid를 활용하여, 용접 변형이 우려되는 주요 구조에 대한 해석을 수행하였다.
해석 수행에 앞서 유사 구조물의 해석 결과와 실제 현물 데이터를 비교·분석하여 해석 신뢰성을 검증하였으며, 이를 기반으로 변형 발생 구역과 변형량을 도출하였다.
이와 같이 도출된 해석 결과를 활용하여 신선형 LNG Bunkering Vessel의 의장품 고각장에 따른 용접변형을 사전에 예측하고 제어한 적용 사례를 본 발표에서 소개하고자 한다.

리튬이온 배터리는 높은 에너지 밀도와 효율성 덕분에 전기 자동차의 주 동력원으로 널리 사용되고 있지만, 그 잠재적 위험성 또한 무시할 수 없다. 특히, 열폭주(Thermal Runaway) 현상은 리튬이온 배터리의 내부 온도가 급격히 상승하면서 화재나 폭발로 이어질 수 있는 치명적인 문제로, 사용자의 안전과 직결된다. 본 연구에서는 열폭주 현상의 기본 메커니즘을 기반으로 한 시뮬레이션 모델을 구축하고 다양한 시나리오에서의 시뮬레이션을 수행하여 열폭주의 진행 과정을 분석하였다. 더불어 시뮬레이션 결과를 바탕으로 배터리의 열폭주 안전성을 높이기 위한 전략을 제안하고자 한다.
본 연구를 통해 개발된 해석 기법에서는 시뮬레이션 시간동안 각 배터리의 온도를 지속적으로 모니터링 하고 배터리의 온도가 열폭주 임계 온도보다 상승했을 경우 해당 시점부터 배터리는 발열 및 가스 배출을 시작하게 된다. 배터리 온도 및 열폭주 시작 시점등이 기록이 되므로 열폭주가 전이되는 양상, 내부 열전달 및 가스 유동을 효과적으로 분석할 수 있다.
처음 열폭주가 발생한 모듈 내에서의 열폭주 전이는 접촉에 의한 열전달이 주된 경로가 되며 인접 모듈로의 전이는 고온 가스에 의한 열 전달이 주된 경로가 됨을 시뮬레이션 후 결과 분석을 통해 알 수 있었다.
본 연구를 통해 개발된 시뮬레이션 방법을 활용하면 시험에서는 관찰이 불가능한 내부 벤팅가스 흐름을 가시화할 수 있으며 열전이 양상을 분석함으로써 열폭주의 지연 또는 전이 방지 설계를 검증하는데 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

고성능 차량 개발에 있어 고속 주행 시 발생하는 공력 하중(Aerodynamic Load)은 차량의 주행 안정성, 부품의 내구 성능, 그리고 NVH 품질에 직간접적인 영향을 미치는 핵심 요소이다. 기존의 구조 해석 방식은 정적 하중이나 단순화된 동하중 조건에 의존하는 경우가 많았으나, 고속 영역에서의 정밀한 성능 확보를 위해서는 실제 유동 현상에 기반한 하중 분석이 필수적이다.
본 발표에서는 STAR‑CCM+를 활용한 공력 해석 결과를 구조 해석 모델로 직접 맵핑(Pressure Mapping)하여, 유동 하중이 차량에 미치는 영향을 고려한 해석 워크플로우를 제안한다.
특히, 주행 중 외부 유동장이 주요 외장 시스템에 미치는 구조적 영향을 해석적으로 분석한 실무결과를 바탕으로 유동‑구조 통합해석 프로세스의 유효성을 확인하고, 이를 실제 차량개발에 적용한 사례를 소개하고자 한다.

공력 해석(CFD) 결과를 기반으로 항공·방산(A&D) 제품의 성능(양력/항력, 안정성, 유동장 특성)을 정량 평가하고 설계안을 비교·최적화한 적용 사례를 소개합니다.

본 연구에서는 KJ-66 마이크로 터빈 엔진의 연소 과정에 대한 종합적인 수치 해석 연구를 수행하였다. CFD로 모델 검증 후, MDO 기법을 활용하여, 연소실의 성능을 최적화하는 것을 목표로 하였다. 난류연소 시뮬레이션는 레이놀즈 평균 나비에-스토크스(RANS) 방정식과 정정 층류 화염편(Steady Laminar Flamelet) 연소 모델 및 k-ω 난류 모델을 활용하였다. 기체 상태의 케로진 대용 연료(kerosene surrogate) 연소는 120종의 화학종과 520개의 반응으로 구성된 상세 메커니즘을 사용하였다. 검증 과정에서 수행된 다수의 RANS 시뮬레이션 결과는 실험 데이터와 잘 일치하여 모델의 신뢰성을 확인하였다. 혼합 분율과 온도 분포에서 나타난 일부 미세한 편차는 기체 대용 연료 사용에 기인한 것이나, 전체적인 경향은 실험 결과와 일치하였습니다. 초기 형상은 불균일한 출구 온도로 인해 연소 효율이 저하되어 엔진 성능에 영향을 미칠 가능성이 있는 것으로 나타났다.
최적화 과정에서는 동일한 모델과 조건을 적용하여 냉각홀의 직경과 개수를 조정함으로써 출구 온도 균일성 및 연소 효율 향상, 압력 손실 저감을 도모하였다. 재설계된 연소실은 출구 온도 균일성이 12.8% 향상되었고, 압력 강하는 약 32% 감소하였다. 또한, 기존 연소실 대비 연소 효율이 3% 개선되었다.

헬리콥터를 비롯한 회전익항공기의 고속비행을 위해서는 동체 항력의 급격한 증가를 억제하는 것이 필요 하다. 동체의 형상을 유선형으로 설계하는 수동적 방법과 함께 유동의 분사, 운동량 가진 등 능동적인 방 법으로 항력을 저감할 수 있다. 본 발표에서는 회전익 항공기 동체 후방에서 제트분사를 이용해 유동 박 리 영역을 억제하여 항력을 저감하는 능동적인 유동제어 방법을 소개한다. STAR-CCM+를 사용하여 제트 분사의 위치, 방향, 분사속도 등 박리영역에 영향을 미치는 변수에 대한 전산유체역학 해석을 수행하였 다. 탐색 결과를 바탕으로 제트분사를 통해 20~30% 정도의 항력저감이 가능하다는 것을 확인하였고, 그 물리적 과정을 자세히 살펴보았다. 이러한 연구는 향후 유선형 형상을 가지기 어려운 고속 회전익항공기 의 항력을 저감하여 체공시간과 체공거리를 향상시키는 데 기여할 수 있을 것이다.

During a severe accident in a nuclear power plant, the molten core, known as corium, can be released from the reactor vessel and interact with the pre-flooded coolant in the reactor cavity. When the high-temperature corium jet, ranging from 2000 °C to 3000 °C, enters the coolant, it starts fragmenting, potentially leading to a steam explosion or deposition at the bottom of the cavity, forming a debris bed. The coolability of the debris bed is governed by various factors such as the shape and size distribution of the particles, the geometry of the particle bed, and the temperature and pressure of the coolant. The jet breakup process plays an important role in determining these parameters. Three-dimensional numerical simulation of jet breakup has been carried out to analyze the influence of vapor generation and multiphase interactions on the jet breakup behavior of molten corium under high-temperature conditions, which includes massive steam. Despite the extreme conditions, the simulation was completed without numerical instability. This study provides qualitative results that help observe the jet breakup process with a steam pocket. In the future, further efforts such as validation against experimental data may be necessary to obtain more accurate and quantitative results.

차량 개발 프로세스에서 시작차가 제작되기 이전 단계의 시스템 및 부품 레벨 내구 시험은, 일반적으로 목표 차량에 대한 레퍼런스 데이터가 부재하여 차량 레벨의 거동을 직접 반영하기 어렵다. 그러나 차량 레벨 검증 기간을 단축하기 위해서는, 시스템·부품 레벨에서도 실제 차량 수준의 거동을 고려한 평가 기법이 필요하다. 이러한 요구에 따라 차량 시뮬레이션의 중요성이 점점 증가하고 있으며, 본 연구에서는 특정 부품의 차량 레벨 진동 내구 특성을 사전에 예측하기 위한 방법으로 Simcenter 3D Motion 기반 Time Waveform Replication(TWR) 기술을 활용한 가속도 신호 재현 기법을 소개한다.
본 연구에서는 기존 차량의 진동 내구 시험에서 계측된 가속도 신호를 바탕으로, 가상 4-post test rig의 구동 신호를 Motion TWR 기법을 이용해 역산함으로써 동일한 가속도 응답을 모델 상에서 재현한다. 이후 생성된 구동 신호를 목표 차량 동역학 모델에 입력하여 목표 부품의 진동 응답을 예측하고, 이를 근거로 부품 내구 시험법을 정립한다. 이번 발표에서는 신호 재현 절차, 구동 신호 생성 과정, 그리고 FMBD(Flexible Multibody Dynamics) 기반의 차량 모델링 프로세스를 중심으로 소개한다.

This study investigates the turbulent flow around a rotor sail through high-fidelity numerical simulations. Key flow phenomena, such as boundary layer separation, vortex shedding, and wake stability, were analyzed.
The simulations are validated against experimental data conducted by Bordogna, G. to assess their accuracy in predicting aerodynamic performance, including lift and drag forces.
Numerical simulation shows significant discrepancies in lift predictions depending on the turbulence models. The IDDES model more accurately captured unsteady vortex structures and turbulence interactions in the wake, while the SST model showed limitations, particularly at high rotational speeds, resulting in greater deviations. In contrast, drag predictions showed good agreement with experimental data across both turbulence models.
The findings emphasize the critical influence of turbulence model on capturing the complex interactions between flow structures and the Magnus effect.

본 연구는 초대형 광석 운반선(VLOC)에 설치된 로터 세일 시스템의 공력 성능과 연료 절감 잠재력을 평가하기 위해 CFD를 사용하였습니다.
시뮬레이션 프레임워크에는 실제 대기 경계층(ABL) 풍속 프로파일, 겉보기 바람 조건, 로터 운전 제약 조건, 그리고 로터 세일과 선체 간의 공력 간섭 효과가 포함되었습니다. CFD 결과의 정확성과 신뢰성을 확보하기 위해 수렴도 테스트와 모델 검증이 수행되었습니다.
분석 결과, 로터에 의해 생성되는 순 추력은 겉보기 풍향각(AWA)이 90°에 가까울 때 최대화되었으며, 참 풍속(TWS)의 제곱에 비례하여 증가하는 것으로 나타났습니다. 그러나 강풍 조건에서의 로터 RPM 제한은 추가적인 성능 향상을 제약하는 요소로 작용했습니다. 또한, 선체로 인해 유도된 유동 왜곡이 설치 위치와 풍향에 따라 로터의 효율성에 영향을 미친다는 점이 밝혀졌습니다. 아울러 풍속 증가에 따라 횡압력이 크게 증가하는 것이 확인되었으며, 이는 선박의 조종 성능에 잠재적인 우려를 제기할 수 있습니다.
ERA5 Hindcast 모델의 바람 데이터를 활용한 항로 기반의 동력 절감 평가 결과, 브라질-동아시아 항로와 브라질-유럽 항로에서 각각 평균 283 kW와 309 kW의 순 동력 절감 효과가 나타났습니다. 이는 정수 중 추진 동력의 약 1.8~2.0%에 해당하는 수치입니다. 이처럼 유사한 결과가 도출된 것은 두 항로 모두 전반적으로 유사한 겉보기 바람 조건에 노출되었기 때문입니다.

일반적으로 선박의 추진기는 축 방향의 추력만을 발생하는 것으로 가정해 선체의 유체역학적 영향을 평가한다. 하지만 선박의 조종 운동이나 파랑 중 운동의 과정에서는 축방향 외의 유체역학적 힘과 모멘트가 발생하는 것이 보고되어왔다. 이는 추진기의 유입류가 직진 외의 횡방향이나 종방향 성분을 갖는데 기인하는 것으로, 전통적인 선박 동역학 모델에서 다루지 않은 선체의 선회 모멘트의 발생이나, 주기적인 횡력의 발생으로 인한 추진축의 피로하중등의 영향을 유발한다. 본 연구에서는 컨테이너선 추진기에 대해 횡방향 유입류 성분과 유체력 발생 특성의 관계를 전산유체역학 해석을 통해 연구하였다. 우선 모형실험 결과에 대한 비교검증을 수행했고, 횡방향 유입류의 크기에 비례하여 횡방향 유체력이 발생함을 확인하였다. 이는 추진기 단면 익형의 받음각의 주기적 변화로 인한 양력의 비대칭이 원인으로, 이러한 유체력 특성을 조종이나 파랑 중 운동을 하는 모형선 전체의 전산유체역학 해석 결과의 추진기 성분과 비교하여 신뢰성있는 추진기 하중 모델을 개발하였다.

본 발표에서는 실험 기반 모델링과 다중 솔버 연성을 핵심으로 하는 융합 CFD 수치기법 연구와 이를 조선해양공학 분야의 다양한 문제에 확장 적용한 사례를 소개한다. 단일 솔버 또는 순수 수치해석의 한계를 극복하기 위해 실험 데이터를 CFD 모델에 통합하거나 이종 수치 코드를 연성함으로써 물리 현상을 보다 정밀하게 모사하고 실용적인 문제 해결로 확장하는 것을 목표로 한다. 먼저, 실험적으로 도출된 roughness function을 CFD에 구현하여 표면 거칠기 효과를 실선 스케일로 확장하는 수치 기법을 소개하고, 이를 산업체 및 해군과의 협업 문제에 적용한 결과를 제시한다. 다음으로, 6자유도 비구속 자유항주 모델링을 통해 선박의 조종성능을 예측하는 방법론과 trim, GM 변화, push-pull 조종 등 다양한 운용 조건에서의 수치 연구 사례를 논의한다. 또한, 부유식 해상풍력(FOWT)의 운동 해석을 위해 STAR-CCM+와 MoorDyn을 연성한 다중물리 수치해석 기법 및 적용 사례를 소개한다. 마지막으로, 침식 모델을 활용하여 해저 구조물 주변의 세굴 현상을 CFD로 모사하는 방법론을 제시한다. 본 발표는 각 연구 주제에 대해 수치 모델의 이론적 배경과 검증 과정을 함께 소개함으로써, 실무적 활용 가능성과 학술적 기여를 균형 있게 다루고자 한다.

1) 기존 설계 프로세스
- 양산 업체에서 최적화 해석 없이 경험을 바탕으로 설계 진행
- 비전문가의 최적화해석으로 신규 컨셉 안 설계(해석 역량에 따라 최적화 해석 결과 상이)
> 지멘스社 기술지원으로 시스템프레임 컨셉 형상 도출
(중량 목표 대비 2kg 추가 절감)

2) 최적화해석 기술지원
- 컨셉 최적화 -> 상세최적화 -> 최적화 최종 형상 도출

3) 동일 방법 적용하여 시스템프레임 개발
- 시스템프레임 전용 Simcenter Optistruct 옵션/input 입력값/Boundary Contition 도출
- 최적화 해석결과 바탕으로 형상설계 -> 구조해석 -> 주조해석 진행하여 최종 형상

4) 고찰
- Optistruct를 활용한 최적화 설계의 장단점

철도 차량에 사용되는 브레이크 시스템에서 정차시 발생하는 소음인 break squeal 소음은 철도 이용객 이외에도 주변 거주민 등에게 민감한 문제가 될 수 있다. 승용차량 등에서는 이에 대해 폭 넓은 연구가 이루어졌으나, 상대적으로 철도차량을 대상으로는 제한적인 연구만 진행되어 왔다.
본 발표에서는 철도 차량을 대상으로 break squeal 소음이 발생하는 현상을 해석적으로 구현하였다. 마찰 소음 발생 메커니즘을 해석적으로 구현하는 방법은 두 가지가 있다. 하나는 내연적 방법을 이용한 Complex Eigenvalue Analysis(CEA) 이고 나머지 하나는 Transient Dynamic Analysis(TDA)이다. Simcenter Optistruct를 이용하여 단일 solver 환경에서 소음 발생 메커니즘을 재현하였고 그 결과를 분석하였다.

본 발표에서는 Simcenter Amesim을 활용한 모델 기반 시스템 엔지니어링 설계와 데이터 기반 예지정비 적용 사례를 소개한다. 먼저, Simcenter Amesim을 활용하여 전기차 구동 시스템 및 풍력 터빈과 같은 복잡 기계 시스템의 동적 거동을 모델링하고, 시스템 수준에서의 성능 분석 및 설계 최적화를 수행한다. 이를 통해 실제 시스템과 높은 정합성을 가지는 시뮬레이션 모델을 구축하고, 설계 단계에서의 의사결정을 지원한다. 또한, 모델 기반 접근의 한계를 보완하기 위해 데이터 기반 기법을 결합하여 설계 및 운영 단계의 문제를 동시에 해결하고자 한다. 전기차 전동화 구동 시스템(Disconnected Actuator System, DAS)에서는 동적 응답 신호로부터 설계 변수를 추정하는 역설계 기법을 적용하여 설계 효율을 향상시키고, 풍력 터빈 기어박스 시스템에서는 시뮬레이션 및 운용 데이터를 활용한 예지정비 기법을 통해 고장 진단 및 유지보수 의사결정을 지원한다. 이러한 모델과 데이터의 통합 접근을 통해, 설계 단계의 성능 예측부터 운영 단계의 상태 모니터링 및 유지보수까지 연결되는 디지털 트윈 기반 엔지니어링 프로세스를 제시한다. 본 발표는 Simcenter Amesim을 중심으로 한 모델 기반 설계와 데이터 기반 분석의 실질적인 산업 적용 가능성을 제시한다.

차량 개발 프로세스에서 시작차가 제작되기 이전 단계의 시스템 및 부품 레벨 내구 시험은, 일반적으로 목표 차량에 대한 레퍼런스 데이터가 부재하여 차량 레벨의 거동을 직접 반영하기 어렵다. 그러나 차량 레벨 검증 기간을 단축하기 위해서는, 시스템·부품 레벨에서도 실제 차량 수준의 거동을 고려한 평가 기법이 필요하다. 이러한 요구에 따라 차량 시뮬레이션의 중요성이 점점 증가하고 있으며, 본 연구에서는 특정 부품의 차량 레벨 진동 내구 특성을 사전에 예측하기 위한 방법으로 Simcenter 3D Motion 기반 Time Waveform Replication(TWR) 기술을 활용한 가속도 신호 재현 기법을 소개한다.
본 연구에서는 기존 차량의 진동 내구 시험에서 계측된 가속도 신호를 바탕으로, 가상 4-post test rig의 구동 신호를 Motion TWR 기법을 이용해 역산함으로써 동일한 가속도 응답을 모델 상에서 재현한다. 이후 생성된 구동 신호를 목표 차량 동역학 모델에 입력하여 목표 부품의 진동 응답을 예측하고, 이를 근거로 부품 내구 시험법을 정립한다. 이번 발표에서는 신호 재현 절차, 구동 신호 생성 과정, 그리고 FMBD(Flexible Multibody Dynamics) 기반의 차량 모델링 프로세스를 중심으로 소개한다.

차량 개발 프로세스에서 시작차가 제작되기 이전 단계의 시스템 및 부품 레벨 내구 시험은, 일반적으로 목표 차량에 대한 레퍼런스 데이터가 부재하여 차량 레벨의 거동을 직접 반영하기 어렵다. 그러나 차량 레벨 검증 기간을 단축하기 위해서는, 시스템·부품 레벨에서도 실제 차량 수준의 거동을 고려한 평가 기법이 필요하다. 이러한 요구에 따라 차량 시뮬레이션의 중요성이 점점 증가하고 있으며, 본 연구에서는 특정 부품의 차량 레벨 진동 내구 특성을 사전에 예측하기 위한 방법으로 Simcenter 3D Motion 기반 Time Waveform Replication(TWR) 기술을 활용한 가속도 신호 재현 기법을 소개한다.
본 연구에서는 기존 차량의 진동 내구 시험에서 계측된 가속도 신호를 바탕으로, 가상 4-post test rig의 구동 신호를 Motion TWR 기법을 이용해 역산함으로써 동일한 가속도 응답을 모델 상에서 재현한다. 이후 생성된 구동 신호를 목표 차량 동역학 모델에 입력하여 목표 부품의 진동 응답을 예측하고, 이를 근거로 부품 내구 시험법을 정립한다. 이번 발표에서는 신호 재현 절차, 구동 신호 생성 과정, 그리고 FMBD(Flexible Multibody Dynamics) 기반의 차량 모델링 프로세스를 중심으로 소개한다.

전기차 구동에 사용되는 동기 모터는 영구자석의 자속 분포에 의해 6차 고조파를 포함한 토크 리플을 발생시킨다. 이러한 토크 리플은 모터의 NVH 특성을 악화시키므로, 6차 토크 리플을 감소시키기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 모터의 6 차 NVH 특성 개선을 위해 가장 일반적인 방법으로 전향 보상을 통해 모터에 인가되는 전류 형상을 변경하는 방법을 사용하는데, 시험을 통한 최적 전향 보상값을 구할 경우 과도한 시간이 소요되는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 시뮬레이션을 통한 최적 전향 보상값을 추출하는 프로세스를 구축하였다. Vibration Synthesis 방법론을 적용하여 모터의 방사 소음을 효율적으로 계산하고, 최적화 기법 접목을 통해 다양한 모터 운전 조건에서 최적화된 전향 보상값을 도출하였다.

본 연구에서는 로터리댐퍼의 감쇠력 특성을 재현할 수 있는 다물체 동역학(MBD) 기반 해석 모델을 개발하고, 이를 활용해 기어 소음(whine noise) 저감을 위한 설계안을 도출하였다. 이를 위해 감속기와 링크/기구부를 포함한 전체 시스템을 MBD 모델로 구성한 뒤, 실제 가진력 및 모터 토크를 입력하여 작동 특성을 반영하였다. 이후 개발된 모델에서 치형 패턴을 분석하고, whine noise 저감을 위한 microgeometry 수정안을 제안하였다. 마지막으로 수정안 적용 샘플과 기존 샘플을 비교 평가하여, MBD 모델 기반 기어 개선의 유효성을 확인하였다.

자기부상열차의 차량 거동은 차량 동역학뿐 아니라 부상 시스템의 제어 특성까지 함께 고려해야 정확하게 분석이 가능합니다. 이러한 다물리(Multi-physics) 문제를 효과적으로 해석하기 위해 Amesim 기반 1D 시스템 해석과 3D Motion 모델을 연동한 Co-Simulation 방법을 소개합니다. 차량 동역학과 부상 제어를 통합적으로 고려한 자기부상열차 시스템 해석 및 검증 프로세스를 실제 모델링 관점에서 제시합니다.

일반적으로 가전제품은 열유체, 구조, 입자 거동 등 다양한 물리 현상이 복합적으로 작용하는 시스템이기 때문에, 시뮬레이션을 제품 개발에 효과적으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그러나 가전 산업의 고도화와 함께 성능 예측 및 설계 최적화를 위한 시뮬레이션의 필요성이 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따라, 최근에는 여러 물리 현상과 해석 기법을 통합하는 연성해석(coupled simulation)이 활발히 시도되고 있다. 대표적인 사례로는 냉장고 시스템의 1D–3D 연성해석과 진공청소기의 CFD–DEM 연성해석을 들 수 있다. 특히 CFD–DEM 기반 연구는 국내외에서 활발히 수행되고 있으나, 이를 활용하여 진공청소기의 먼지 흡입 성능(Dust Pick-Up rate)을 정량적으로 평가하고, 노즐 설계 변화, 본체 내부 구조 변화, 틈새 흡입 성능, 머리카락 픽업 성능 등 다양한 설계 인자에 대한 영향을 체계적으로 분석한 연구는 아직 제한적인 실정이다. 따라서 본 발표에서는 CFD–DEM을 활용한 진공청소기 성능 해석 및 설계 평가 방법을 중심으로 소개하고자 한다. 또한, DEM을 적용한 세탁기 내부 거동 해석 사례를 함께 제시하여, 가전제품 분야에서의 입자 기반 시뮬레이션 적용 가능성을 논의하고자 한다.

전기차의 주행거리를 극대화하면서 배터리와 실내 온도를 동시에 관리하는 통합 열에너지 시스템은 그 복잡성으로 인해 최적 제어가 매우 어렵습니다. 최근에는 강화학습을 활용하여 제어 전략을 스스로 학습하는 최적제어 방법론이 활발히 연구되고 있으나, 통합 열에너지 시스템의 높은 복잡도와 방대한 경험 데이터를 요구하는 강화학습의 특성상 실물 시스템으로 직접 학습을 수행하는 데에는 한계가 있습니다.
본 발표에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 복잡한 통합 열에너지 시스템을 1D 모델과 축소모델(ROM) 기술을 결합하여 해석 속도를 획기적으로 향상시킨 시뮬레이션 환경을 구축하고, 이를 강화학습 에이전트와 연동함으로써 수많은 시행착오를 통해 최적의 제어 전략을 자율적으로 학습하는 프레임워크를 제안합니다.
본 연구를 통해 강화학습 기반 최적제어가 기존 대비 유의미한 에너지 절감 효과를 달성할 수 있음을 확인하였으며, 향후 열에너지 관리 전략 개발 및 벤치마크 도구로서의 활용 가능성을 제시합니다.

HD 건설기계는 굴착기, 휠로더, 트럭 등 다양한 제품군을 개발 및 양산하고 있고 신규 제품군 개발시, Amesim Full-model을 이용하여 상세 성능을 예측하고 있음
이를 위해 굴착기, 휠로더 시험표준에 기반하여 성능 시나리오 검증 항목을 구성하고 시나리오별로 해석모델을 통해 성능에 대한 사전검증을 수행하고 있음
이와 더불어 시뮬레이션 시간 단축을 위해 Simulink-Amesim과 연계한 운전자 모델을 활용하여 자동으로 굴착 경로를 생성할 수 있도록 시스템을 구성하여 활용중임
본 세미나에서는 위 항목들에 대하여 전반적인 소개를 진행하고자 함

반도체 패키지의 열저항과 열물성치를 실험적 측정(POWERTESTER, T3STER) 과 시뮬레이션 기법(FLOEFD, Flotherm)을 활용해 정밀하게 분석하고, 이를 통해 패키지 설계 최적화와 신뢰성 확보를 위한 열 관리 전략을 제시합니다
FLOEFD, Flotherm, POWERTESTER, T3STER

다양한 전자기기 및 전기차 배터리 열관리 시스템의 고도화를 위해 Siemens Simcenter AMESIM 기반 히트파이프 모델링 기술과 연구 사례를 소개한다. 반도체, 4680 프리즘형 및 원통형 리튬이온 배터리 셀 등의 효율적 냉각을 대상으로 기존에 없었던 히트파이프 일체형 배터리 냉각시스템, 파우치형 전기차 이차전지의 열관리를 위한 다양한 히트파이프들, 3D 맥동 히트파이프, 매립형 및 침지형 구조에 대해 1차원 이상 유동 해석 기법을 적용하였다. 작동유체의 증발·응축 상변화, 모세관 압력, 중력 효과를 반영한 물리 기반 모델을 구축하고, 실험 데이터와의 비교를 통해 모델 신뢰도를 검증하였다. 또한, 작동유체 충진량, 열부하 조건, 설치 각도 등 주요 설계 변수가 열저항 및 유효 열전도도에 미치는 영향을 파라미터 스캔을 통해 정량적으로 분석하였다. 제안된 AMESIM 기반 통합 모델링 접근법은 시스템 수준에서의 열 거동 예측, 제어 로직 개발, 그리고 다중 물리장 연계 해석을 통한 설계 최적화에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다. 본 발표는 Siemens Simcenter AMESIM을 활용한 차세대 다양한 고 발열 전자기기 및 미래차 배터리 열관리 시스템의 신속한 프로토타이핑 및 성능 최적화 및 예측을 위한 실용적인 시뮬레이션 방법론과 신뢰성 향상을 위한 실험 검증을 함께 제시한다.

본 논문은 FBS(FRF-Based Substructure) 기법을 드럼세탁기에 적용하여 탈수행정에서 발생하는 진동과 소음을 예측하는 연구이다. 드럼세탁기의 탈수진동은 고속 회전하는 드럼 내부의 불평형 질량에 의해 발생하는 원심력으로 인해 발생하며, 이 원심력이 현가시스템을 통해 세탁기 본체에 전달되어 진동과 구조기인 소음을 유발한다. 이러한 진동은 제품의 내구성과 소비자 만족도에 영향을 미치므로, 제조사들은 다양한 방법으로 탈수진동을 저감하려고 노력하고 있다. FBS 기법은 1D Simulation 방법으로, 개별 부품들의 주파수응답함수(FRF)와 소스의 가진력을 이용하여 전체 시스템의 진동을 예측한다. 이 방법은 3D CAE 대비 연산체계가 단순하고 해석 대상을 축소할 수 있어 연산 시간을 줄일 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 FBS 기법을 이용하여 탈수행정 시 세탁기 본체의 진동과 구조기인 소음을 1kHz까지 예측하였다.
FBS 기법을 적용하기 위해서는 전체 시스템의 소스에서 발생하는 가진력을 알아야 하며, 전체 시스템을 서브 시스템으로 분리한 후 서브 시스템들의 주파수응답함수를 획득해야 한다. 또한, 서브 시스템들을 연결하는 연결부의 동강성도 필요하다. 본 연구에서는 Blocked Force 산출 방법을 이용하여 가진력을 획득하고, VPT(Virtual Point Transformation) 방법을 적용하여 약 95%의 Blocked Force 신뢰도를 확인하였다. 서브 시스템들의 전달함수를 획득하기 위해 드럼세탁기를 3개의 서브 시스템으로 분리하고 운동방정식을 구성하였다. 마지막으로, 서브 시스템의 연결부 동강성을 획득하기 위해 Inverse Sub-structure 방법과 DMA(Dynamic Mechanical Analysis) 방법을 이용하였다.
이상의 방법으로 획득한 데이터를 이용하여 FBS 기반 1D Simulation을 수행하였으며, 0~1kHz 대역에서 진동과 소음의 예측 정확도를 각각 89%, 85% 수준으로 획득하였다. 그러나 예측값과 측정값을 Narrow band로 분석 시, 예측값은 0.1kHz 이상의 대역에서 하모닉 성분이 명확하게 나타나지 않는 반면, 측정값은 동일한 대역에서 하모닉 성분이 뚜렷하게 관찰되었다. 이는 탈수 시 Exciting force가 댐퍼를 통해 본체에 전달되는 과정에서 발생한 것으로, 이러한 하모닉 성분을 1D 해석으로 만들기 위해서는 댐퍼가 본체에 가해주는 충격하중을 별도로 모델링하여 Simulation에 적용하는 연구가 필요하다.