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[오토저널] CAE를 활용하여 자동차 디지털 변화에 발맞추기 (3)III

페이지 정보

글 : 오토저널(ksae@ksae.org)
승인 2020-08-03 11:18:55

본문

CAE를 활용하여 자동차 디지털 변화에 발맞추기 시리즈의 마지막 단원으로써, 자동차 분야에서의 Digital Twin을 구현하기 위하여 어떻게 CAE를 활용하면 좋을지를 소개한다. Digital Twin이라는 용어는 원래 2002년 Michael Grieves 박사에 의해 만들어졌다. 2019년 Gartner의 10대 ICT Trend에 Digital Twin을 선정하였다. Gartner에서 정의한 “Digital Twin은 현실의 객체, 프로세스나 시스템을 거울처럼 디지털로 구현한 것이다”이다. 이것을 좀더 쉽게 도식적으로 표현하면 <그림 1>과 같다.

 

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결국, Digital Twin이라는 것은 현실과 똑같은 제품이나 시스템을 가상에 구현하고, 이 둘을 IIoT/IoT망으로 연결하여 실시간으로 Data를 수집/분석/제어하는 것을 말한다. 이것은 <그림 2>와 같이 구성되어서 동작하게 된다.

자동차 분야에서의 Digital Twin은 가능한가?
이에 대한 답은 YES이다. 이유는 자동차는 이미 많은 센서들을 장착하여 실시간 Data를 수집하고 있으며, 이 데이터들은 실시간 통신이 가능하게 되었다. 이는 5G시대에 돌입하면서, 우리는 초연결/초저지연/초대량의 데이터 통신이 가능하게 되었기 때문이다.

그렇다면, 자동차 분야에서는 어떻게 Digital Twin이 활용될 것인가? 이를 위하여 우리는 CAE를 언제, 어디에 도입해야 하는가에 대하여 설명하도록 하겠다.

Prognostic Health Management (예후 건강 관리)
많은 운전자들은 Brake pads가 마모되어 제동에 문제가 있었던 경험들을 갖고 있을 것이다. ABS 제동 실패는 자동차 성능의 저하, 부품 수명 단축 및 심각한 안정성에 위험을 초래하게 된다.

ABS 제동 실패는 크게 다음과 같은 원인들 때문에 발생한다.
•Power Loss
•Stuck Actuator
•Hydraulic Leaks
•Speed Sensor
•Wiring Connectors
이 중에서, Speed Sensor의 영향과 연결부의 결함으로 고장이 발생하는 경우로 자동차 진단 모니터링의 Digital Twin 적용을 설명하겠다.

내 차의 Brake 수명과 고장 여부를 사전에 알고, 자동차가 알아서 정비소에 연락하여 교체할 수 있다면 좋지 않을까? 이를 위해서 어떤 CAE들이 사용되어야 하고, 어떤 기술들이 필요한지를 설명하도록 하겠다.

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<그림 3>은 ANSYS Twinbuilder로 설계된 Brake system의 시스템 시뮬레이션 화면으로, 크게 총 7개의 Sub module로 구성되었다. <표 1>은 각 Sub module에 대한 기능 설명과 사용된 Software를 나타냈다.

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<표 1>에서 특이점은 ROM(Reduced Order Model)이라는 표현인데, 실시간 데이터 수집과 분석을 위해서 일반적인 CAE 해석들을 사용하는 것은 불가능하다. 계산 시간이 오래 걸리기 때문이므로 반드시 ROM 모델로 변환해서 사용해야 Digital Twin을 구현할 수 있다.

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<그림 4>는 시간에 따른 차량 속도, 바퀴의 속도, ABS Solenoid valve의 Force, 그리고 Brake 압력 결과를 보여준다. 운전자는 20m/s에서 Full braking system이 가동되기를 원하는 시나리오로 구성되었고, 정상적으로 ABS가 동작되는 상황에서는 바퀴의 Slip이 발생하기 전에 차량의 속도가 최소가 되는 것을 나타낸다.

만약에 Wheel sensor의 Tooth가 <그림 5>에서처럼 빠진 상황이라면 ABS의 비정상적인 동작의 결과가 어떻게 나타나는 지를 <그림 6>에서 보여준다. 차량과 바퀴의 속도 감속시간이 좀더 길어지고, Brake 압력은 계속 상승한다. 또한, Slip과 Valve force는 비정상적으로 Peak가 발생하는 파형을 보인다.

Digital Twin 환경 구축
차량의 예후 진단 관리를 위해서는 앞서 설명한 것처럼 전자장/회로/제어/구조 및 제어 알고리즘 등으로 구성된 시스템 해석이 필요하고, 각각의 특성에 대한 세밀한 해석을 사전에 작업해야 한다. 그 후에 IIoT 망으로 Sensor data와 검증/분석 Data의 실시간으로 전송이 필요하다. 

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<그림 7>과 같이 시뮬레이션 기반의 Brake 관련 Digital twin을 구현해야 한다. 하단은 전통적인 모니터링 환경과 유사하게 자동차 Sensor로부터 실시간 Brake data 정보가 IoT 플랫폼을 통하여 데이터 분석과 사람이 모니터링할 수 있는 것을 보여준다. 반면, 상단의 흐름은 가상 환경으로 실시간 Brake 정도들이 동시에 전송되어 Pad의 마모 정도, Sensor 오작동, 수명 예측 등을 시뮬레이션을 통하여 분석하고, 이것을 Operator에게 마모 등에 대하여 시각적으로 전달해주는 Digital Twin 과정을 설명하고 있다. 이 때에 Brake 시스템의 수명 예측 등을 하기 위해서 여러 해석이 필요하게 된다.

Conclusion
본 고에서는 CAE를 활용하여 자동차 분야에서의 Digital Twin 환경 구축에 대하여 ABS brake pads를 예를 들어 설명하였다. Digital Twin 환경 구축을 위해서는 다양한 센서로부터의 데이터 수집과 IIoT 망을 이용한 데이터 전송 및 분석 그리고 시뮬레이션 기반의 자산 관리가 실시간 통신으로 이루어져야 한다. 자동차 분야에서는 특히 보다 정확한 3D 모델 구현이 필요하기 때문에 기존의 시뮬레이션과정에 ROM기술을 접목시키는 것이 필요하다.

이것으로 Electrification/Autonomous vehicle/Digital twin에 이르기까지 “CAE를 활용한 자동차 디지털 변화에 발맞추기” 시리즈를 마치게 되었다. 필자가 소개한 새로운 기술 혹은 발전해야 하는 기술에 대하여 독자들에게 조금이나마 도움이 되었기를 바란다. 참고로 본 고는 ANSYS의 Ryan Magargle씨와 Modelon의 John Batteh씨 외 다수가 2017년 10월에 발표한 “A Simulation-Based Digital Twin for Model-Driven Health Monitoring and Predictive Maintenance of an Automotive Braking System” 자료를 참고로 작성되었다.​

글 / 한은실 (태성에스엔이)
출처 / 오토저널 2019년 12월호 (http://www.ksae.org)  
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