다물체 동역학, 즉 MBD(Multi-Body Dynamics) 모델은 제품의 실제 물리 거동을 예측하는 데 중요한 역할을 한다. 하지만 현실의 시스템은 물리 모델만으로 완성되지 않는다. 차량, 로봇, 전동화 시스템, 항공·방산 장비처럼 제어 로직이 개입되는 제품에서는 물리 모델과 제어기가 함께 작동해야 한다. 이때 Ansys Motion 안에서 만든 MBD 모델과 MATLAB/Simulink에서 개발한 제어 로직이 분리되어 있으면 통합 검증 과정에서 많은 시간이 소요된다.
Ansys Motion API와 MATLAB/Simulink Co-Simulation은 이 단절을 줄이는 방법이다. Ansys Motion이 물리 계산을 담당하고, Simulink가 제어 계산을 담당하며, 두 솔버가 데이터를 주고받으면서 계산 시간을 동기화한다. 이를 통해 제어 로직과 기계 시스템의 상호작용을 가상 환경에서 함께 검증할 수 있다.
MBD 검증에서 물리 모델과 제어 로직을 함께 봐야 하는 이유
시스템의 최종 성능은 하드웨어 구조만으로 결정되지 않는다. 기계 시스템의 물리적 거동과 전자 제어 로직이 얼마나 안정적으로 상호작용하는지가 중요하다. 제어 로직이 적절하지 않으면 하드웨어 성능이 좋아도 시스템이 흔들리거나, 느리게 반응하거나, 특정 조건에서 오작동할 수 있다. 반대로 물리 모델이 현실을 제대로 반영하지 못하면 제어 로직 검증 결과도 신뢰하기 어렵다.
기존 방식에서는 MBD 엔지니어가 물리 모델을 만들고, 제어 엔지니어가 Simulink에서 제어기를 설계한 뒤, 변경 사항을 수동으로 주고받으며 검증하는 경우가 많다. 모델이 바뀔 때마다 제어팀에 변경 내용을 전달하고, 제어 로직을 다시 수정하고, 테스트를 반복하면 검증 일정이 길어진다. Ansys Motion API 기반 Co-Simulation은 이러한 반복 작업을 줄이고, 물리 모델과 제어 로직을 하나의 검증 흐름으로 연결한다.
MILS 단계에서 오류를 먼저 줄이는 전략
제어 로직 검증은 일반적으로 MILS, SIL, HIL 단계로 확장된다. 그중 MILS(Model-in-the-Loop Simulation)는 실제 하드웨어 테스트 전에 가상 모델을 활용해 제어 로직을 검증하는 단계이다. Ansys Motion의 물리 모델을 Simulink 제어 로직 블록과 연결하면, 가상의 통합 테스트 베드를 구성할 수 있다. 이 환경에서는 동적 거동과 제어 반응을 동시에 예측하고 테스트할 수 있다.
MILS 단계의 장점은 위험하거나 비용이 큰 테스트를 실제 장비 없이 먼저 수행할 수 있다는 점이다. 예를 들어 급가속, 급제동, 급격한 하중 변화, 제어 신호 오류, 센서 이상, 극한 주행 조건 같은 시나리오를 가상 환경에서 반복 검증할 수 있다. 이 과정에서 제어 로직의 주요 오류를 앞단에서 줄이면, 이후 SIL이나 HIL 테스트 단계에서 발생하는 수정 비용과 반복 검증 부담을 낮출 수 있다.
Ansys Motion 통합 솔버가 Co-Simulation에 유리한 이유
Ansys Motion은 강체와 유연체를 함께 다루는 통합 솔버 기반의 MBD 플랫폼이다. 유연체와 고주파 진동이 포함된 복잡한 물리 모델도 제어 시스템과 연결해 해석할 수 있다. 이는 단순한 강체 MBD 모델만 다루는 방식보다 실제 시스템의 거동을 더 현실적으로 반영하는 데 유리하다.
전기차 구동계, 로봇 관절, 고정밀 장비, 액추에이터 기반 시스템처럼 제어 로직과 구조 동역학이 서로 영향을 주는 제품에서는 유연체 거동과 진동 특성이 제어 성능에 영향을 줄 수 있다. 따라서 Co-Simulation을 구성할 때 단순화된 물리 모델만 사용할 것이 아니라, 해석 목적에 맞게 필요한 유연체나 동적 특성을 포함하는 것이 중요하다.
Ansys Motion API의 핵심 역할
Ansys Motion API는 MBD 모델과 Simulink 사이에서 필요한 데이터를 주고받는 통로 역할을 한다. 사용자는 어떤 물리 데이터를 Simulink로 보낼지, 어떤 제어 신호를 Ansys Motion 모델이 받을지 설정할 수 있다. 예를 들어 Simulink에서 계산한 토크, 유압 신호, 제어 입력은 Ansys Motion 모델의 특정 조인트나 컴포넌트에 입력될 수 있다. 반대로 Ansys Motion이 계산한 가속도, 반력, 위치, 변위, 속도 같은 물리 응답은 Simulink로 전달되어 제어 로직 평가에 활용된다.
이 구조의 핵심은 필요한 데이터만 정확히 연결하는 것이다. 모든 결과를 주고받는 방식은 비효율적이다. Co-Simulation 속도를 높이려면 제어 성능 평가에 필요한 입력과 출력 포트를 명확하게 정의해야 한다. 제어 입력, 센서 역할을 하는 출력 변수, 평가 지표를 구분하면 모델 구성과 디버깅이 쉬워진다.
S-Function과 Simulink 블록으로 협업 장벽 낮추기
Ansys Motion은 Co-Simulation에 필요한 요소를 Simulink 라이브러리 형태로 제공한다. 복잡한 MBD 모델은 Simulink 안에서 하나의 블록, 즉 S-Function 형태로 사용할 수 있다. 제어 엔지니어는 Ansys Motion 솔버의 내부 구조를 모두 이해하지 않아도, Simulink 블록을 연결하는 방식으로 물리 모델을 제어 로직에 포함할 수 있다.
이 방식은 MBD 엔지니어와 제어 엔지니어 사이의 협업 부담을 줄인다. MBD 엔지니어는 물리 모델과 입출력 포트를 정의하고, 제어 엔지니어는 Simulink 환경에서 제어 알고리즘을 연결해 테스트한다. 두 솔버의 계산 시간 스텝과 데이터 교환 타이밍은 API가 관리하므로, 수동 코드 연동이나 반복 디버깅 부담을 줄일 수 있다.
Co-Simulation 검증 시간을 줄이는 3단계 로드맵
1단계: MBD 모델을 가볍고 명확하게 구성한다
Co-Simulation 속도는 MBD 모델의 효율에 영향을 받는다. 불필요한 CAD 디테일, 작은 형상, 해석 목적과 관련 없는 부품은 제거하는 것이 좋다. 유연체가 필요한 부품은 EasyFlex를 활용해 효율적인 유연체 모델로 구성하고, Simulink와 주고받을 입출력 포트와 API 변수를 명확하게 정의한다.
MBD 모델을 가볍게 만든다는 것은 정확도를 무조건 낮추는 뜻이 아니다. 제어 성능에 영향을 주는 물리 특성은 유지하되, 계산량만 늘리는 요소를 제거하는 과정이다. 예를 들어 제어 로직이 조인트 토크와 위치 응답에만 영향을 받는다면, 해당 응답에 기여하지 않는 세부 형상은 단순화할 수 있다.
2단계: 가상 극한 테스트로 제어기의 안정성을 확인한다
Simulink에서 Ansys Motion 블록을 연결했다면, 다양한 가상 시나리오를 적용해 제어기의 견고성을 확인한다. 실제 하드웨어에서 수행하기 위험하거나 비용이 큰 조건을 먼저 검증하는 것이 중요하다. 급격한 환경 변화, 오류 주입, 극한 주행 조건, 하중 급변, 센서 신호 이상 등을 가상으로 구현하면 제어 로직이 시스템을 얼마나 빠르고 안정적으로 복원하는지 확인할 수 있다.
PID, MPC 같은 제어 알고리즘은 이상적인 조건에서는 잘 작동하더라도, 실제 시스템의 지연, 진동, 접촉, 유연체 변형이 포함되면 예상과 다른 반응을 보일 수 있다. Co-Simulation은 이러한 상호작용을 조기에 확인하는 방법이다.
3단계: MILS 결과를 SIL/HIL 전환의 기반으로 활용한다
MILS 단계에서 제어 로직의 주요 오류를 줄이면, 이후 SIL과 HIL 단계로 더 안정적으로 넘어갈 수 있다. HIL 테스트 베드는 비용이 크고 일정 부담도 높기 때문에, HIL 단계에서 반복 수정이 발생하면 프로젝트 전체 일정에 영향을 준다. MILS 기반 Co-Simulation은 HIL 단계로 넘어가기 전에 제어 로직과 물리 모델의 상호작용을 충분히 검증해 반복 수정 가능성을 낮춘다.
이 과정은 검증 시간을 줄이는 것뿐 아니라, 제품 개발 리스크를 낮추는 효과도 있다. 제어 시스템 문제를 실제 장비 제작 후 발견하는 것보다 가상 검증 단계에서 먼저 찾는 것이 비용과 일정 측면에서 유리하다.
Ansys Motion API Co-Simulation 활용 분야
Ansys Motion API와 Simulink Co-Simulation은 제어 로직과 물리 시스템이 강하게 연결된 분야에서 활용 가치가 크다.
| 활용 분야 | 적용 예시 | 기대 효과 |
|---|---|---|
| 자동차 | ACC, 조향, 제동, 서스펜션, 전동화 구동계 | 제어 로직과 차량 동역학의 상호작용 검증 |
| 로봇 | 산업용 로봇, 협동 로봇, 고정밀 모션 제어 | 관절 제어, 진동, 응답 안정성 검증 |
| 전동화 시스템 | 모터, 감속기, 액추에이터, 구동계 | 토크 제어와 기계 진동의 영향 평가 |
| 항공·방산 | 구동 장치, 안테나 구동계, 임무 장비 제어 | 안전 필수 제어 시스템의 가상 검증 |
| 일반 기계 | 자동화 장비, 고속 이송 장치, 생산 설비 | 제어기 변경에 따른 동적 응답 예측 |
이러한 분야에서는 제어 로직과 기계 시스템을 따로 검증하는 방식보다, 초기 단계에서 함께 검증하는 방식이 효과적이다.
Products / Tools / Resources
| 도구 | 역할 |
|---|---|
| Ansys Motion | MBD 물리 모델과 통합 솔버를 제공하는 다물체 동역학 플랫폼 |
| MATLAB/Simulink | 제어 로직 설계와 MILS, SIL, HIL 검증에 활용되는 제어 시스템 엔지니어링 환경 |
| Ansys Motion Simulink 블록 라이브러리 | Ansys Motion 모델을 Simulink 블록 형태로 연결하는 Co-Simulation 인터페이스 |
| EasyFlex | 유연체 모델을 효율적으로 구성해 Co-Simulation 물리 모델에 반영하는 기능 |
| Ansys Motion API | 물리 모델과 제어 로직 사이의 입력·출력 데이터 교환을 설정하는 연결 도구 |
결론
Ansys Motion API와 MATLAB/Simulink Co-Simulation은 MBD 물리 모델과 제어 로직을 하나의 검증 흐름으로 연결하는 방법이다. 이 방식은 물리 모델과 제어 모델이 따로 개발되면서 생기는 반복 수정, 수동 전달, 통합 검증 지연을 줄이는 데 도움이 된다.
MILS 단계에서 Ansys Motion 물리 모델과 Simulink 제어 로직을 연결하면, 실제 하드웨어 테스트 전에 다양한 동적 조건과 극한 시나리오를 가상으로 검증할 수 있다. 이를 통해 제어 로직의 주요 오류를 조기에 발견하고, SIL/HIL 단계에서 발생할 수 있는 반복 수정 비용을 줄일 수 있다.
효과적인 Co-Simulation을 위해서는 MBD 모델을 가볍고 명확하게 구성하고, 필요한 입출력 포트만 정의하며, EasyFlex와 통합 솔버를 활용해 제어 성능에 영향을 주는 물리 특성을 적절히 반영해야 한다. 결국 Ansys Motion API 기반 Simulink Co-Simulation은 제어 시스템 검증 시간을 줄이고, 제품 개발 리스크를 낮추는 실무적 검증 전략이다.
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