Joseph Strauss, Leon Moisseiff 그리고 Charles Alton Ellis가 1917년 샌프란시스코의 금문교를 설계했을 때 엔지니어들은 이것이 세계적으로 유명한 다리가 될 것이라는 것을 알았다. 1937년에 개통되면서 금문교는 세계에서 가장 길고 가장 높은 현수교로 알려졌다. 설계자들은 다른 엔지니어가 언젠가 다리의 Digital Twin을 만들 것이라고 상상할 수 없었으나 Ozen Engineering의 엔지니어가 Ansys 소프트웨어의 도움을 받아 성공해냈다.
Ozen Engineering은 Ansys가 인증한 엘리트 채널 파트너다. Ozen은 Ansys Twin Builder에서 ROM(감소 차수 모델링)을 사용하는 방법에 대한 데모를 만들고 싶어했으며 마침 금문교는 회사의 캘리포니아 서니 베일 본사에서 북쪽으로 50마일 이내에 있었다.
Ozen Engineering의 부사장 Chris Cowan은 “우리는 사람들이 쉽게 인식하고 이해할 수 있는 것을 원했다. 금문교는 세계에서 가장 많이 촬영된 다리 중 한 개이며 모든 사람들은 그것이 어떻게 생겼는지 알고 있다.”라고 언급했다.
금문교의 Digital Twin 구축 5단계
상징적인 구조물인 금문교의 Digital Twin을 생성할 때나 다른 시스템 및 구조물의 디지털 트윈을 구축할 때나 전체 워크플로우는 동일하다. 우선 시뮬레이션에 적합한 기하학적 구조를 준비하고, 메슁(Meshing)과 해석(Solving)을 수행한 뒤 감소 차수 모델(ROM)을 생성하고 Twin Builder를 통해 분석한다.
1. 기하학적 구조 생성
Ozen의 첫 번째 도전은 다리와 주변 경관의 기하학적 구조를 만드는 것이었다. Ozen은 GrabCAD 커뮤니티의 개방된Ozen Engineering의 첫 번째 과제는 금문교와 주변 환경에 대한 정확한 기하학적 구조를 생성하는 것이었다. 이를 위해 GrabCAD 커뮤니티에서 확보한 공개 기하학 데이터와 Topographic STL Maker ACT를 사용하여 얻은 지형 데이터를 결합하였다.
ACT는 XML 및 IronPython 기반의 개발 환경으로, 비전문가 사용자도 고급 워크플로우용 맞춤형 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원한다.
그러나 확보한 기하학 구조는 시뮬레이션에 바로 활용하기 어려운 상태였으며, 이를 정리하고 최적화하는 과정에서 Ansys SpaceClaim 3D 모델러가 사용되었다. 이를 통해 해석에 적합한 정제된 모델을 구축할 수 있었다.
2. 메슁 (Meshing)
Ozen Engineering은 단순히 Digital Twin을 구현하는 것뿐 아니라 Ansys의 Mosaic Meshing 기술도 함께 시연하고자 했다. 이 기술은 다양한 형태의 메쉬를 일반 다면체 요소와 자동으로 연결하여 대규모 구조물 해석의 효율성을 높인다.
특히 Ansys Fluent의 Poly-Hexcore 기능은 광범위한 영역을 효율적으로 채우는 동시에 경계층 영역에서는 고품질 다면체 메쉬를 유지하도록 설계되었다.
금문교와 같은 초대형 구조물은 매우 다양한 스케일을 포함하기 때문에 복잡한 메쉬 구조가 필요하지만, Fluent 메쉬 기술을 통해 이를 보다 효율적으로 처리할 수 있었다.
3. 해석 (Solving)
CFD(Computational Fluid Dynamics)는 본질적으로 비선형 문제를 포함하고 있어 단순한 층류부터 복잡한 난류 및 와류 문제까지 다양한 조건을 고려해야 한다.
Ozen Engineering은 Poly-Hexcore 메쉬의 정확성과 해석 속도를 검증하기 위해 K-Epsilon 기반 난류 모델을 활용하여 해석을 수행하였다. 이를 통해 풍속과 풍향 변화에 따른 금문교의 거동을 정밀하게 분석할 수 있었다.
4. Digital Twin용 ROM 구축
ROM(감소 차수 모델)은 Fluent 내부 기능과 Ansys DesignXplorer를 통해 생성할 수 있다. DesignXplorer는 설계 탐색 및 최적화를 위한 통합 환경으로, 다양한 설계 조건에 대한 시뮬레이션 결과를 기반으로 ROM을 구축할 수 있다.
Ozen Engineering은 최대 풍속 범위와 다양한 풍향 조건을 설정하고 DOE(Design of Experiments) 기반 연구를 수행하여 Twin Builder에서 활용 가능한 FMU(Function Mock-up Unit)를 생성했다.
이를 통해 실제 풍속 및 풍향 변화에 따른 금문교의 반응을 빠르게 예측할 수 있는 모델을 구축할 수 있었다.
5. Twin Builder를 통한 ROM 구현
해석이 완료된 이후 Ozen Engineering은 Twin Builder에서 사용할 수 있는 ROM 파일을 추출하여 다양한 조건 변화에 대한 결과를 예측했다.
또한 Python 스크립트를 활용해 미국 NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration) 사이트와 HTTP 기반으로 연결하고 실시간 풍속 및 풍향 데이터를 가져오는 데이터 커넥터를 구축하였다.
실시간 데이터는 Twin Builder 프로젝트에 연결된 ROM을 통해 평가되며, 결과는 차트와 시각화 데이터 형태로 표시된다. 데이터는 약 15초마다 전달되며 실제 NOAA 데이터는 5분마다 갱신된다.
Chris Cowan은 “Ozen Engineering은 실시간 시뮬레이션이 예측 유지보수 및 운영 계획에 얼마나 강력한 영향을 미치는지 인식하고 있다. 현재도 다양한 물리 기반 Digital Twin 모델을 개발하고 있다.”고 설명했다.
Ozen Engineering은 이러한 프로젝트를 보다 쉽게 이해하고 검증할 수 있도록 물리적 프로토타입과 결합한 다중 물리 기반 Digital Twin 모델도 함께 개발하고 있다.
대표적인 예시는 다음과 같다.
- 양력판의 리프트를 예측하는 풍동 유체 해석 애플리케이션
- 전류 변화에 따른 변형 및 열 거동을 예측하는 열전기 구조 해석 애플리케이션
- 자기장 분포를 분석하는 자기 유도 코일 애플리케이션
또한 미국 정부 지원 연구 과제를 통해 무인 항공기(UAV) 부품의 예측 유지보수를 위한 고급 Digital Twin 모델도 개발 중이다.
출처 : Ansys How to Create a Digital Twin
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