최적화

알테어는 20여 년간 업계를 선도하는 제조업체의 설계 프로세스를 이끌어 온 최고의 설계 최적화 소프트웨어 공급업체입니다. 완벽한 최적화 기술을 통해, 하이퍼웍스는 관념화, 개념 설계, 상세 엔지니어링 및 다분야 및 시스템 최적화에 이르는 프로세스에 대한 설계 가이드를 제공합니다.

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르노, 파워트레인 경량화와 효율성 개선에 성공 새 구동 장치의 최종 설계는 내부 NVH 및 피로도 누적 성능 지표가 30% 향상되었으며 동시에 중량을 8% 줄였습니다. Read the Renault Case Study
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서스펜션 시스템의 중량 감소 & 내구성 개선 Gestamp는 하이퍼웍스에서 초기 '시행착오' 설계 루프를 제거하는 동시에 리어 트위스트 빔 서스펜션 시스템의 중량을 감소하고 내구성을 높이는 데에 필요한 맞춤형 도구를 개발하기 위해 알테어를 선택했습니다. Read the Gestamp Case Study
하이퍼웍스는 다분야 제품 설계 주기 중 개념 설계 및 설계 미세 조정 단계 모두에 필요한 최적화 기술을 제공합니다. 옵티스트럭트는 수상 경력에 빛나는 통합된 분석 및 최적화 제품으로, 구조물에 대한 개념 설계 및 설계 미세 조정 기능을 제공합니다. 하이퍼스터디는 솔버 중립적인 설계 탐구 연구 및 최적화 제품으로, 타사 솔버와도 함께 사용할 수 있습니다.
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"전체 설계 주기에서 시뮬레이션을 통한 패키징 성능이 크게 향상되었습니다. 제품 가속도가 최대 29%나 향상되었으며 제품 변형은 최대 28% 줄어든 결과를 얻었습니다.

–Dante Sánchez Rojas, CAE Specialist

Mabe


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개념 설계

제품 설계에 영향을 주기 위한 가장 유연한 단계는 개념화 단계입니다. 이러한 유연성의 장점을 극대화하기 위해 개념화 단계에서는 설계 개념 유도를 목표로 하는 방법을 적용해야 합니다. 이렇게 하면 더 향상되고 효율적인 설계, 더 가볍고 혁신적인 설계를 위한 잠재력이 극대화됩니다.

개념 설계를 위한 아래의 최적화 원리는 옵티스트럭트에 구현되어 있습니다.

토폴로지 최적화

옵티스트럭트의 설계-합성 기술은 혁신적인 개념 설계를 제안하기 위해 토폴로지 최적화 접근 방식을 사용합니다. 옵티스트럭트는 사용자 정의 설계 공간, 설계 대상 및 제조 공정 파라미터에 기반하여 가장 효율적인 재료 레이아웃을 위해 이상적인 설계 제안을 생성합니다.

토포그래피 최적화

씬 월(Thin-walled) 구조의 경우 구조를 강화하기 위해 비드나 형철이 종종 사용됩니다. 옵티스트럭트의 토포그래피 최적화 기술은 강화에 최적인 비드 패턴을 사용하여 주어진 허용 가능한 비드 치수에 대한 혁신적인 설계 제안을 생성합니다.

프리 사이즈 최적화

프리 사이즈 최적화는 가공된 금속 구조물에서 최적의 두께 분포를 찾고 라미네이트 복합재에서 최적의 플라이 형상을 식별하기 위해 널리 사용됩니다. 재료층 당 요소 두께는 프리 사이즈 최적화의 설계 변수로, 설계 요구 사항을 충족하는 최적의 두께 분포 생성을 가능하게 합니다. 프리 사이즈 최적화는 최적의 플라이 형상과 드롭 오프(Drop-off) 구역을 식별하는 옵티스트럭트의 복합재 설계 및 최적화 프로세스에서 개념 설계 단계에 해당합니다.

적층 제조용 설계

적층 제조(AM)는 제조업계에서 큰 성공을 거두고 있습니다. 3D 프린팅이 제공하는 비교불가한 유연성을 통해 스탬핑이나 주조 등 기존 접근 방식으로는 누구도 제작할 수 없었던 복잡한 기하학적 구조를 생성할 수 있습니다. 따라서 설계업계는 적층 제조를 통해 복잡한 다기능성 설계를 개발할 수 있는 큰 기회를 얻었습니다.

알테어는 지난 20여 년 동안의 기술 및 서비스 최적화 경험을 통해 쌓은 노하우를 적층 제조에 적용할 수 있는 독보적인 위치에 우뚝 섰습니다. 알테어는 토폴로지 최적화와 적층 제조가 각각의 영역에서 유사한 개념을 공유하고 있음을 깨닫고 두 기술은 공생 관계에 있다는 점에 착안했습니다.

제조 유연성의 이점을 활용하기 위해서는 설계 접근 방식을 다시 논의해야 할 필요가 있습니다. 기존 제조의 제약(단조 또는 스탬핑 부품 등)이 없는 토폴로지 최적화를 통해 옵티스트럭트는 획기적으로 중량이 절감된 더욱 효율적인 설계를 생성할 수 있는 유연성도 함께 얻었습니다. 3D 프린팅을 통해 복잡한 구조물을 빌드할 수 있는 제조 유연성이 확보되어 더욱 자의적인 토폴로지 제안 해석이 가능합니다.

3D 프린팅의 고유한 기능은 격자 구조물 인쇄 기능입니다. 이러한 구조는 경량 및 향상된 열 특성 등 각광받는 특성을 다수 제공합니다. 또한 격자 구조는 다공성 특성과 섬유주 구조와 조직을 통합할 수 있다는 특징을 가지고 있어 생체의학계에서 임플란트에 사용하기 위해 크게 각광받는 구조입니다. 옵티스트럭트는 토폴로지 최적화에 기반하여 이러한 격자 구조를 설계할 수 있는 고유한 솔루션을 가지고 있습니다. 토폴로지 최적화 단계를 수행한 이후 격자 빔 구조에 대한 대규모의 크기 최적화 연구를 수행할 수 있고 응력, 좌굴, 변위 및 주파수 등의 상세 성능 목표를 통합할 수 있습니다.

격자 구조가 있는 적층 제조를 위한 최적화

설계 미세 조정

설계 미세 조정은 설계에서 치수(높이, 길이, 반경, 두께)와 모델 파라미터(물성, 부하)만 변경할 수 있도록 제한되는 경우에 사용됩니다. 파라미터 설정은 파라미터 유형에 따라 달라집니다. 예를 들어, 두께와 같이 파라미터가 입력 데크에 있는 값일 경우 크기 최적화를 사용할 수 있으며, 유한요소 모델에서의 반경과 같이 파라미터에 해당 값이 없으나 모델을 수정해야 할 경우 형상 최적화를 사용할 수 있습니다.

하이퍼웍스는 이러한 연구를 설정하면서도 효율을 개선하고 최고의 결과를 얻어낼 수 있음을 보장하는 여러 옵션을 제공합니다.

형상 최적화

형상 최적화는 기존 설계를 개선하기 위해 사용되며 이때 하이퍼메시의 변형 기술인 하이퍼모프를 사용하여 생성된 변형 변수가 사용됩니다. 그런 다음 옵티스트럭트 또는 하이퍼스터디가 이 형상을 이용하여 설계를 업데이트 및 최적화하여 근본적인 CAD 데이터가 필요 없이 설계 변경 사항을 쉽게 제안할 수 있습니다.

연결봉 형상 최적화

비 파라메트릭 형상 최적화

옵티스트럭트는 고유 기술을 이용하여 자동으로 형상 변수를 생성하고 설계 요구 사항에 따라 최적의 형상 윤곽을 결정합니다. 이렇게 하여 사용자는 형상 변수 정의 작업을 수행할 필요가 없고 훨씬 유연한 설계 개선이 가능합니다. 프리 쉐이프(Free-shape) 최적화는 높은 응력 집중 경감에 매우 효과적입니다.

크기 최적화

크기 최적화는 물성, 단면적 치수 및 두께 등과 같은 최적의 모델 파라미터를 찾습니다. 옵티스트럭트와 하이퍼스터디에 대한 모델 파라미터 설정은 하이퍼메시 환경 내에서 쉽게 수행할 수 있습니다. 또한 하이퍼스터디는 모든 유형의 ASCII 입력 파일을 파라미터로 설정할 수 있습니다.

안전 부하 조건에 맞춰 자동차 시트의 크기 최적화

복합재 라미네이트 설계

옵티스트럭트의 플라이 기반 모델링 접근 방식은 복합재 라미네이트 모델링을 크게 단순화하고 플라이 번들 두께와 플라이 스택 시퀀스 최적화를 가능하게 합니다. 플라이 번들은 동일한 형상이나 레이아웃의 플라이 그룹입니다. 번들 두께를 최적화하여 재료당 또는 섬유 배향당 최적의 플라이 수를 결정할 수 있습니다. 또한 옵티스트럭트는 실용적인 설계를 얻기 위해 최적화 프로세스 전체에서 제조 요구 사항 및 플라이 편람 규칙을 고려합니다.

다분야 설계 최적화

엔지니어링 애플리케이션 설계에는 비용, 구조 성능, 내구성, 제조가능성, 흐름 효율성 등 애플리케이션의 서로 다른 여러 측면이 포함되어야 합니다. 일반적으로, 각 측면은 해당 전문가 팀에서 처리합니다. 전문가 팀은 다른 분야에 대해서는 최소한의 고려만 반영하며 자신이 담당한 분야에 대해서만 연구합니다. 이렇게 하면 다른 분야와의 상당한 타협 및 절충이 필요할 수도 있으며 지속적인 설계 동기화가 필요합니다. 각 분야별로 이전에 결정했던 설계와 동기화를 병합하는 것은 자원 소모적인 노력이며 그러한 노력은 다분야 최적화를 사용하여 회피할 수 있습니다.

다분야 최적화는 모든 관련 분야를 통합하는 최적화 기법입니다. 각 분야에서 도출된 모델은 하나의 연구 하에 사용되며 각 분야는 서로 다른 시뮬레이션 도구(솔버)를 사용할 가능성도 있습니다. 이러한 분야에서 도출된 모델 간에는 공유된 설계 변수가 일부 존재할 수 있으며 이러한 변수는 연구 중 서로 연결됩니다.

소프트웨어 도구가 다분야 연구를 효율적으로 처리하기 위해서는 많은 솔버와 통신할 수 있어야 합니다. 또한 그러한 복잡한 연구 설정을 수행하기 위해 직관적인 사용자 인터페이스가 필요합니다.

하이퍼스터디의 오픈 아키텍처는 다분야 설계 연구를 위해 많은 솔버를 손쉽게 통합하도록 합니다. 하이퍼스터디와 하이퍼메시모션뷰와의 직접 통합을 통해 유한요소, 멀티바디 및 유체 동적 솔버 입력 데이터의 파라미터를 직접 설정할 수 있습니다. 하이퍼스터디는 옵티스트럭트, 라디오스, 아큐솔브, 모션솔브, 페코, Abaqus, Ansys, Fluent, Star-CD, Nastran, Excel 등 일반적으로 사용되는 솔버의 결과 데이터를 직접 읽습니다.

옵티스트럭트에 구현된 다중 모델 최적화(MMO)는 한 번의 실행으로 서로 다른 여러 옵티스트럭트 모델을 동시에 최적화할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 서로 다른 모델이 일부 공통 설계 변수를 공유하며 기존 옵티스트럭트 모델은 수정하지 않고 그대로 사용할 수도 있습니다. MMO 연구는 다음이 포함되도록 설정할 수 있습니다.

  • 동일한 모델에 대한 서로 다른 표현(예: 내구성에 대한 섬세한 메시와 NVH에 대한 상대적으로 거친 메시)

  • 동일한 시스템에 대한 여러 구성(예: 이륙, 착륙 및 비행 시 구성에서의 항공기 날개 메커니즘)

  • 서로 다른 변종에 대한 공통 자동차 플랫폼(예: 동일한 플랫폼을 공유하는 SUV와 세단)

MMO는 엔지니어가 부담 없이 여러 변종과 구성을 최적화할 수 있는 강력한 접근 방식을 제공합니다. 실행 프로세스의 효율을 위해, MMO는 MPI 병렬화를 통해 활성화됩니다.

파레토 전면: 비용 대비 구조 성능

옵티스트럭트는 최적화 프로세스에 정적, 좌굴, 복소 고유값, 주파수 응답, 임의 반응, 열가공, 열전달 및 고력 소음 등 서로 다른 분야에서 얻은 반응을 사용할 수 있습니다. 이뿐만 아니라, 옵티스트럭트는 시스템 레벨 최적화와 피로 기반 개념 설계 및 최적화를 위한 혁신적인 방법을 제공합니다.

견고한 설계

일반적인 구조 분석은 공통적으로 발생하는 설계 및 작동 환경 변화를 고려하지 않으므로 기대한 제품 성능에 편차가 발생할 수 있습니다. 이러한 편차에 대한 고려는 응용 분야에 따라 매우 중요한 부분이 될 수 있습니다.

일반적인 방법으로 설계를 최적화하여 설계 요구 사항을 겨우 충족할 경우, 엔지니어는 반드시 설계 신뢰성을 평가해야 하며 필요할 경우 신뢰성 요구 사항을 고려하여 최적화해야 합니다. 신뢰할 수 있는 설계는 설계 및 작동 환경 변화 때문에 성능 편차가 발생해도 해당 설계가 안전함을 보장해야 합니다.

설계 및 작동 환경 변화로 인해 설계 성능 편차가 허용 편차보다 클 경우, 엔지니어는 반드시 견고한 설계를 찾아야 합니다. 견고한 설계란 성능 편차가 허용 가능한 한계 이내인 설계를 의미합니다.

하이퍼스터디의 향상된 최적화 및 확률적 기능은 사용자가 샘플링 방법을 사용하여 설계 신뢰성을 평가하고 향상된 Sequential Optimization and Reliability Analyses(SORA)를 사용하여 안정적이며 신뢰할 수 있는 설계를 완성하도록 합니다. 신뢰성 및 안정성 평가와 최적화는 컴퓨팅 측면에서 매우 까다로운 연구입니다. 하이퍼스터디를 통한 샘플링 방법과 SORA 방법 모두 알테어의 고유한 샘플링 및 최적화 알고리즘을 사용하여 효율화되었습니다.

OntoNet은 Ontonix에서 제공하는 복잡도 및 안정성 정량화를 위한 데스크톱용 도구입니다. 엔지니어는 이 도구를 사용하여 구성 요소나 시스템의 복잡도와 안정성을 측정할 수 있습니다. OntoNet은 시스템 복잡도와 안정성 값을 계산하기 위해 Monte Carlo 시뮬레이션, DOE, 최적화 또는 민감도 분석 결과를 처리합니다.

성능 변화 후처리

보완 솔루션

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