HFSS에서 많은 수의 객체를 반복적으로 생성하고 배치해야 한다면 GUI에서 하나씩 모델링하는 방식은 상당한 시간이 필요합니다.

이럴 때 활용할 수 있는 것이 PyAEDT입니다.

PyAEDT는 Ansys Electronics Desktop(AEDT)을 Python으로 제어할 수 있도록 지원하는 라이브러리로, HFSS와 같은 전자기 해석 환경에서 모델 생성부터 해석 설정, 결과 후처리까지 반복 작업을 자동화하는 데 활용할 수 있습니다.

이번 글에서는 PyAEDT를 이용해 HFSS에 여러 개의 Chaff(차프) 모델을 자동으로 생성하고, 3차원 공간에 무작위로 배치하는 과정을 살펴보겠습니다.

이번 Part 1에서는 모델 생성에 집중하고, 이후 Part에서는 생성된 Chaff 모델을 기반으로 시뮬레이션 설정과 결과 확인 과정을 이어서 다룰 수 있습니다.

PyAEDT란?

PyAEDT는 Ansys Electronics Desktop의 기능을 Python 환경에서 사용할 수 있도록 지원하는 Python 인터페이스입니다.

HFSS뿐 아니라 AEDT 환경에서 제공되는 다양한 전자기 해석 기능을 프로그래밍 방식으로 제어할 수 있기 때문에 반복적인 모델링이나 해석 작업을 자동화할 때 유용합니다.

예를 들어 HFSS에서 다음과 같은 작업을 Python 코드로 처리할 수 있습니다.

• 프로젝트 및 Design 자동 생성
• 형상 모델링
• 재질 및 해석 조건 설정
• 반복 객체 생성
• 해석 실행
• 결과 데이터 추출 및 후처리

이번 예제에서는 이러한 자동화 기능을 이용해 다수의 Chaff를 생성합니다.

HFSS에서 Chaff 모델링을 자동화하는 이유

Chaff는 하나의 객체만 모델링하는 것보다 많은 개체가 서로 다른 위치와 방향으로 분포하는 상황을 구성하는 것이 중요합니다.

객체 수가 적다면 HFSS GUI에서 직접 생성할 수도 있지만, 수십 개 또는 수백 개의 객체를 각각 다른 좌표와 방향으로 배치하려면 반복 작업이 많아집니다.

PyAEDT를 이용하면 다음과 같은 절차를 자동화할 수 있습니다.

Chaff 개수 설정 → 무작위 위치 생성 → Chaff 형상 생성 → 무작위 회전 → 프로젝트 저장

특히 Python의 난수 생성 기능과 HFSS 모델링 API를 결합하면 여러 Chaff의 위치와 방향을 자동으로 설정할 수 있습니다.

PyAEDT Chaff 모델링을 위한 준비 사항

먼저 기본적인 실행 환경이 필요합니다.

원문 예제에서는 다음 환경을 기준으로 PyAEDT를 이용합니다.

Ansys Electronics Desktop

PyAEDT는 AEDT 환경을 Python에서 제어하기 때문에 Ansys Electronics Desktop이 설치되어 있어야 합니다.

Python 환경

PyAEDT를 실행할 수 있는 Python 환경이 필요합니다.

PyAEDT

Python 환경에서 PyAEDT 관련 패키지를 준비한 뒤 HFSS를 Python 코드에서 호출합니다.

사용하는 Ansys와 PyAEDT 버전에 따라 설치 방법 및 API가 달라질 수 있으므로 실제 적용 시에는 설치된 버전의 문서를 함께 확인하는 것이 좋습니다.

PyAEDT를 이용한 HFSS Chaff 모델링 과정

이제 전체 작업을 순서대로 살펴보겠습니다.

1. PyAEDT와 필요한 Python 라이브러리 불러오기

먼저 모델 생성에 필요한 라이브러리를 불러옵니다.

이 예제에서는 크게 다음 기능이 필요합니다.

OS 관련 기능은 프로젝트 파일과 경로를 관리하는 데 사용하고, NumPy는 Chaff의 위치와 회전각을 무작위로 생성하는 데 활용합니다.

그리고 ansys.aedt.core를 통해 HFSS를 제어합니다.

import osimport tempfileimport numpy as npimport ansys.aedt.core

이후 사용할 AEDT 버전과 CPU 코어 수, GUI 사용 여부 등 기본 실행 조건을 설정합니다.

예를 들어 GUI를 표시하면서 실행할 수도 있고, 자동화 작업에서는 비그래픽 모드를 활용할 수도 있습니다.

2. HFSS 프로젝트를 저장할 작업 공간 생성

다음은 HFSS 프로젝트를 생성하고 저장할 위치를 설정하는 단계입니다.

원문에서는 Python의 임시 디렉터리 기능을 이용해 작업용 폴더를 만든 뒤 그 안에 AEDT 프로젝트를 생성합니다.

이러한 방식은 자동화 스크립트를 여러 번 실행할 때 작업 파일을 관리하기 편하다는 장점이 있습니다.

전체 흐름은 다음과 같습니다.

기본 저장 경로 설정 → 임시 작업 폴더 생성 → .aedt 프로젝트 경로 지정

프로젝트 이름 역시 Python 코드에서 자동으로 지정할 수 있습니다.

3. PyAEDT에서 HFSS 객체 생성

프로젝트 경로가 준비되면 Python에서 HFSS 객체를 생성합니다.

이번 예제에서 특히 중요한 것은 해석 타입을 SBR+로 설정한다는 점입니다.

원문에서는 HFSS Design을 생성하면서 solution_type="SBR+"를 사용하고 있습니다.

PyAEDT에서는 프로젝트 이름, Design 이름, AEDT 버전, 그래픽 모드 등의 조건을 함께 지정할 수 있습니다.

개념적으로는 다음과 같은 구조입니다.

hfss = ansys.aedt.core.Hfss(    project=project_name,    design="Ansys",    solution_type="SBR+")

실제 코드에서는 사용하는 AEDT 버전이나 실행 방식에 맞춰 추가 옵션을 설정하면 됩니다.

4. Chaff의 크기와 생성 개수 설정

HFSS 환경이 준비되었다면 이제 Chaff 모델의 기본 조건을 지정합니다.

원문 예제에서는 100개의 Chaff를 생성하도록 설정하고 있으며, Chaff의 길이와 반경도 변수로 정의합니다.

또한 객체가 생성될 수 있는 X, Y, Z 좌표 범위를 설정합니다.

예를 들어 다음과 같은 개념입니다.

Chaff 개수 : 100개
길이       : 30
X 범위     : -100 ~ 100
Y 범위     : -100 ~ 100
Z 범위     : -100 ~ 100

이처럼 Chaff의 형상과 분포 공간을 변수로 만들어두면 개수나 배치 범위를 변경할 때 코드를 전체적으로 수정할 필요가 없습니다.

5. Chaff를 3차원 공간에 무작위로 배치

이번 예제에서 가장 중요한 부분입니다.

설정한 Chaff 개수만큼 반복문을 실행하고, 각 Chaff마다 서로 다른 X·Y·Z 좌표를 무작위로 생성합니다.

NumPy의 난수 생성 기능을 이용하면 지정된 범위 안에서 좌표를 얻을 수 있습니다.

개념적으로 다음과 같은 방식입니다.

x = np.random.uniform(*x_range)y = np.random.uniform(*y_range)z = np.random.uniform(*z_range)

따라서 첫 번째 Chaff와 두 번째 Chaff는 서로 다른 위치에 생성되고, 이 작업이 설정한 개수만큼 반복됩니다.

6. Chaff의 방향도 무작위로 설정

위치만 바꾸면 모든 Chaff가 같은 방향을 향하게 됩니다.

따라서 보다 다양한 공간 배치를 구성하기 위해 각 객체에 서로 다른 회전각을 부여합니다.

원문에서는 두 개의 무작위 회전각을 만든 다음 X축과 Z축을 기준으로 생성된 Chaff를 회전시킵니다.

전체적인 과정은 다음과 같습니다.

무작위 위치 결정 → 원통형 Chaff 생성 → X축 회전 → Z축 회전

이를 반복하면 각 Chaff가 서로 다른 위치와 방향을 가지는 3차원 모델을 구성할 수 있습니다.

7. HFSS에서 Chaff 형상 생성

각 Chaff는 HFSS의 원통 생성 기능을 이용해 모델링합니다.

이때 주요 설정값은 다음과 같습니다.

• 생성 위치
• 반경
• 길이
• 재질
• 객체 이름
• 방향

원문 예제에서는 Chaff 재질로 알루미늄을 지정하고, 각 객체에 Chaff_0, Chaff_1과 같은 이름을 자동으로 부여합니다.

반복문과 결합하면 객체를 하나씩 직접 생성하지 않아도 Python이 설정한 개수만큼 자동으로 HFSS 모델을 만들어 줍니다.

8. HFSS 프로젝트 저장 및 리소스 정리

모델 생성 작업이 끝나면 AEDT 프로젝트를 저장합니다.

자동화 스크립트에서는 모델 생성뿐 아니라 저장과 프로그램 종료까지 코드에서 처리할 수 있습니다.

작업 완료 후 HFSS 세션을 종료하고 임시 파일을 정리하면 하나의 자동화 과정이 마무리됩니다.

최종적으로 어떤 HFSS 모델이 만들어질까?

위 과정을 실행하면 100개의 Chaff가 설정된 3차원 공간에 서로 다른 위치와 방향으로 생성된 HFSS 모델을 얻을 수 있습니다.

직접 모델링한다면 상당한 반복 작업이 필요하지만 PyAEDT를 활용하면 객체 개수와 크기, 위치 범위 등을 변수로 설정해 손쉽게 변경할 수 있습니다.

예를 들어 Chaff의 개수를 100개에서 500개로 변경하거나 분포 공간을 넓히는 작업도 코드의 주요 변수만 수정하는 방식으로 처리할 수 있습니다.

PyAEDT 자동화의 장점

이번 예제에서 중요한 것은 단순히 Chaff 모델을 생성했다는 점만은 아닙니다.

PyAEDT를 활용하면 HFSS 모델링 과정을 코드로 재현할 수 있다는 것이 큰 장점입니다.

동일한 모델링 조건을 반복해서 생성하거나 여러 조건을 바꾸며 시뮬레이션해야 하는 경우 Python 자동화를 활용하면 작업 효율을 높일 수 있습니다.

특히 다수 객체를 생성하는 문제에서는 GUI 기반 모델링보다 자동화 방식의 효과가 더 커질 수 있습니다.

마무리

이번 글에서는 PyAEDT를 이용해 HFSS에서 Chaff 모델을 자동으로 생성하는 기본 과정을 살펴봤습니다.

핵심 과정은 다음과 같습니다.

1. PyAEDT 환경 구성
2. HFSS 프로젝트 생성
3. SBR+ 해석 환경 설정
4. Chaff 크기와 생성 개수 정의
5. 3차원 위치 무작위 생성
6. Chaff 객체 생성 및 방향 회전
7. HFSS 프로젝트 저장

Part 1에서는 Chaff 형상을 자동으로 생성하고 배치하는 과정까지 다뤘다면, 다음 단계에서는 생성된 모델을 바탕으로 HFSS 해석 조건을 설정하고 시뮬레이션을 실행한 뒤 결과를 확인하는 자동화 과정으로 확장할 수 있습니다.

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