[Simcenter Amesim] Reduced Order Model 소개

 

제품 수명 주기의 전반에 걸처 가상의 모델을 기반으로 시험, 설계, 해석을 통한 제품 개발 프로세스인 MBSE (Model Base System Engineering)의 중요성이 점점 높아지고 있습니다.

 

또한 이런 새로운 제품 개발 프로세스에 대응하기 위해 CAE 해석 솔루션들의 더욱 빠른 해석 속도 또한 중요한 요소로 작용 하고있습니다.

 

시뮬레이션 결과를 기반으로 제품 설계 수정이 이루어져야 하는데, 제품이 완성 된 상태에서 시뮬레이션 결과 나오면 안되겠지요~?  

 

이러한 요구들로 인해 현 산업계에서는 1 Day Solution (최 소 하루에 하나의 솔루션을 찾자)을 추구 하고 있습니다. 제품 개발에서 발생하는 여러 문제점들 중 하나의 문제에 대해 하루에 하나의 솔루션을 찾기 위해 최소 수회의 시뮬레이션이 필요합니다. 만약 시뮬레이션 결과가 빠르게 나오지 않는다면 이후 모든 프로세스가 딜레이 되기 때문에 솔루션을 위한 통찰력 측면에서 보자면 결과의 정합성 보다 빠른 해석 속도가 더 중요한 부분이 될 수 있을 것 같습니다. 

 

이를 위한 물리적인 방법으로 HPC(high-performance computing)가 대안이 될 수 있지만 본 연재에서 이야기 하고자 하는것은 ROM(Reduced Order Model)에 대해 이야기 해 보고자 합니다.

 

 

Reduced Order Modeling

 

ROM(Reduced Order Model)은 보다 복잡한 모델에 필요한 솔루션 시간 또는 저장 용량을 줄이기 위해 필수적인 모델 특성과 지배적인 물리 효과를 보존 하면서 (충실도가 높은 모델) 단순화 하는 방법들을 통칭하여 부르는 용어 입니다.

 

다양한 타입의 Reduced Order Model Method

 

머신 러닝의 방법 부터 파라미터를 이용한 차수 축소 방법(Parameterized Model Order Reduction) 까지 다양한 방법들이 있으며 상황에 따라 다르게 적용 되게 됩니다. 

 

 

앞으로의 연재에서 각 방법에 대해 모델을 축소하는 기술에 대해 소개하고 어디서 어떻게 활용 가능한지와 관련해 대해 지속적으로 안내 해 드리도록 하겠습니다.