혁신의 하늘 탐색: HPC와 AI가 전투기 개발 라이프사이클을 추진하는 방법

우리 모두는 "비행기가 아니라 조종사에 관한 것입니다"라는 유명한 인용문을 들었습니다(물론 F-152를 상대로 Cessna-35를 타고 있는 경우는 제외). 영화 '탑건'에서는 조종사가 자신의 기술과 본능에 의존하여 항공기를 한계까지 밀어붙이는 장면에서 이러한 아이디어가 예시됩니다. 그러나 항공기가 자신의 명령에 정확하게 반응하고, 계산된 위험으로 한계를 뛰어넘을 수 있으며, 기계의 수명을 신뢰할 수 있다는 확신을 조종사에게 주는 것은 무엇일까요? 이 블로그에서 우리는 전 세계 상위 10개 기업의 사례를 통해 전투기 개발에서 어떤 유형의 컴퓨팅 작업이 수행되는지 알아봅니다. 항공 우주 그리고 이 업계에서 비슷한 도전에 직면한 새로운 우주 회사.

포뮬러 1 경주용 자동차, 올림픽 트랙 사이클링 자전거, 전투기 등 모든 것이 가능합니다. 그들은 본질적으로 재료와 구조가 작동 환경과 상호 작용하는 방식 모두에서 정밀한 개선이 필요한 고성능 기계 클래스에 속합니다. 올바른 전술 영역의 가장 작은 변화가 특정 성능 기준에서 가장 큰 차이를 만들 수 있습니다. 하지만 가장 작은 변화를 어떻게 찾고 구현합니까?

나의 방문 판 버러 에어쇼 올해는 수많은 업계 혁신가들과의 흥미로운 토론으로 가득 차 있었습니다. 몇 가지 예를 들자면, 여기에는 업계의 다양한 다른 분야 중에서도 상업용 항공기 제조업체, eVTOL 제조업체, 방산 제조업체 및 지원 소프트웨어 생태계와의 논의가 포함되었습니다. 나는 특히 전투기와 그 개발, 운용, 유지보수에 관련된 광범위한 컴퓨터 작업에 대해 배울 수 있어서 매우 기뻤습니다. 유로파이터 타이푼(Eurofighter Typhoon)과 같은 고도로 발전된 다기능 전투기에는 정교한 항공 전자 공학, 비행 제어 시스템, 센서 및 무기를 관리하기 위한 수많은 온보드 컴퓨터가 장착되어 있습니다. 이를 통해 최신 AI 기술과 기업이 좋아하는 방식을 강조하면서 전투기 개발을 탐구하고 싶습니다. Rescale 이 생태계를 지원합니다.

전투기 개발

전투기 개발은 고급 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 개선된 출력에 크게 의존하는 복잡하고 다단계 프로세스입니다. 전투기 개발, 운용, 유지보수의 다양한 단계에서 다양한 시뮬레이션 소프트웨어가 활용됩니다. 이러한 소프트웨어에는 대량의 데이터를 처리하고 주기를 계산하기 위해 확장 가능한 고성능 컴퓨팅 성능이 필요한 경우가 많습니다. AI 적용 프로세스의 다양한 단계에 대한 시뮬레이션을 개선합니다. 

시뮬레이션 소프트웨어 및 AI 향상

시뮬레이션 소프트웨어 전투기 개발의 전체 수명주기에서 필수적인 부분입니다. 실제 프로토타입을 제작하기 전에 가상 환경에서 광범위한 테스트와 검증을 허용하여 설계 정확도를 높이고 비용을 절감하며 개발 프로세스 속도를 높입니다. 이는 디지털 혁신을 통해 도약한 조직에게 중요한 이점입니다. 고성능 컴퓨팅 필요합니다.

또한, 인공 지능(AI)은 현대 전투기 개발에 중요하고 혁신적인 역할을 합니다. 초기 설계 및 시뮬레이션부터 제조, 운영 능력, 임무 계획, 조종사 훈련 및 유지 관리 활동에 이르기까지 AI 통합은 효율성, 정확성 및 적응성을 향상시켜 궁극적으로 더 발전되고 유능한 전투기로 이어집니다.

다음은 시뮬레이션 소프트웨어 예시와 개발 및 운영 수명 주기의 다양한 단계에 통합된 AI 이점을 통해 항공기 제조업체가 일반적으로 처리해야 하는 주요 단계에 대한 개요입니다. Rescale이 항공우주 산업에서 유사한 워크로드를 지원하는 방법에 대한 몇 가지 참고 자료가 포함되어 있습니다.

디자인 및 개발

공기 역학 및 유체 역학 시뮬레이션

엔지니어들은 CAD(Computer-Aided Design) 소프트웨어를 사용하여 항공기의 3D 모델을 만듭니다. 이 모델에는 사양에 따라 필요한 기체, 엔진 및 기타 주요 구성 요소에 대한 자세한 표현이 포함됩니다. 초기 공기역학적 특성은 다음을 사용하여 평가됩니다. 전산 유체 역학 (CFD) 성능과 효율성을 위해 형상을 최적화하는 시뮬레이션. CFD 시뮬레이션은 다양한 비행 조건에서 항공기 위의 공기 흐름을 이해하기 위해 더욱 정교해졌습니다. 게다가, 유한 요소 분석(FEA) 시뮬레이션 다양한 하중과 조건에서 구조적 무결성과 응력 반응을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. 이러한 시뮬레이션은 컴퓨팅과 시간 집약적일 수 있으며 전문가가 필요합니다. HPC 인프라 합리적인 프로젝트 시간 내에 결과를 얻을 수 있습니다.

공기 역학적 및 구조적 설계를 더욱 최적화하기 위해 AI는 시뮬레이션에서 얻은 방대한 양의 데이터를 처리하여 가장 효율적이고 효과적인 설계를 찾는 데 사용됩니다. AI는 생성적 설계를 지원하여 지정된 제약 조건과 성능 목표를 기반으로 여러 설계 반복을 생성합니다. 또한 가볍고 내구성이 뛰어난 기체를 위한 향상된 특성을 갖춘 새로운 재료를 발견하고 최적화하는 데 도움이 됩니다. AI는 재료 특성과 성능 데이터를 분석하여 특정 부품에 가장 적합한 복합재 또는 합금을 예측할 수 있습니다. 이러한 AI 처리 워크로드에는 많은 경우 프로젝트 요구 사항을 기반으로 하고 동적으로 확장해야 하는 전문 HPC 인프라도 필요합니다.

시뮬레이션 소프트웨어 예시: ANSYS 유창한, 지멘스 Simcenter STAR-CCM+, Autodesk CFD, ANSYS 기계, MSC Nastran, Dassault Systèmes Abaqus. 유사한 워크로드의 예로 Exosonic이 공기 역학을 신속하게 시뮬레이션하고 공기 흐름을 분석하여 다양한 비행 단계에 맞게 비행기 설계를 최적화하는 고성능 도구를 어떻게 활용하는지 알아보세요. 값비싼 풍동 실험과 긴 실험의 시대는 지났습니다.

시뮬레이션 및 테스트 - 비행 역학 및 제어

시뮬레이션 도구는 항공 전자 공학, 비행 제어, 추진 장치 및 무기 시스템을 포함한 다양한 하위 시스템을 통합하고 테스트하는 데 사용됩니다. 가상 프로토타입을 통해 엔지니어는 실제 프로토타입 없이도 모든 시스템이 함께 작동하는지 확인할 수 있습니다. 고성능 비행 시뮬레이터는 항공기의 성능과 핸들링 특성을 모델링합니다. 조종사는 가상 항공기를 "비행"하여 동작에 대한 피드백을 제공할 수 있습니다. 시뮬레이션에는 이륙, 착륙, 전투 기동, 비상 상황 등 다양한 시나리오가 포함됩니다. 

그런 다음 극한의 온도, 습도, 고고도 작동과 같은 환경 조건을 테스트합니다. 조종석 디자인과 인체 공학은 Human-In-The-Loop 시뮬레이션을 사용하여 최적화되어 레이아웃이 직관적이고 조종사가 접근할 수 있도록 보장합니다. 일반적으로 디지털 트윈 실제 프로토타입을 반영하는 가상 복제본인 항공기가 생성되어 실제 테스트 중에 실시간 모니터링 및 분석이 가능합니다. 실제 항공기 구성 요소는 시뮬레이션 환경에 통합되어 성능과 가상 모델과의 상호 작용을 테스트하므로 전체 항공기 시뮬레이션에서 보다 현실적인 결과를 생성할 수 있습니다. 

또한 AI는 비행 및 시스템 시뮬레이션의 충실도와 효율성을 향상시켜 이러한 시뮬레이션을 향상시킵니다. AI는 복잡한 시나리오와 환경 조건을 보다 정확하게 모델링하여 의사 결정을 위한 더 나은 데이터를 제공할 수 있습니다. AI 기반 예측 분석은 실제 프로토타입을 제작하기 전에 잠재적인 설계 결함이나 실패를 예측하고 완화하는 데 도움이 됩니다. AI를 기반으로 하는 자동화된 자율 테스트 프로세스는 검증 및 검증 단계의 속도를 크게 향상시킵니다. AI 시스템은 또한 광범위한 테스트 시나리오를 실행하고, 결과를 분석하고, 실시간으로 매개변수를 조정하여 성능을 최적화할 수 있습니다. 시뮬레이션 작업이 꽤 많군요, 휴!!

시뮬레이션 소프트웨어 예시: MathWorks MATLAB/Simulink, Presagis STAGENASA의 CFD 소프트웨어에 대한 간소화된 액세스를 통해 항공우주 엔지니어가 어떻게 혁신하고 효율성과 확장성을 극대화하여 항공우주 프로젝트를 컨셉부터 완료까지 추진할 수 있는지 알아보세요. NASA의 CFD 시뮬레이션 애플리케이션으로 항공우주 설계 혁신 가속화

제조

제조 및 조립

조립 라인 및 품질 관리 절차를 포함하여 제조 프로세스를 설계하고 최적화하는 데 도움이 되는 다양한 시뮬레이션 소프트웨어가 있습니다. 가상 현실(VR)과 증강 현실(AR)을 사용하여 조립 작업자를 교육하고 작업 흐름을 최적화합니다. 여기에서 AI는 예측 유지 관리, 품질 관리, 생산 라인 최적화를 통해 제조 프로세스를 향상합니다. 

AI 시스템은 장비 고장을 예측하고 유지 관리 일정을 예약하여 가동 중지 시간을 방지할 수 있습니다. 이는 조종사의 생명을 구하는 데에도 중요할 수 있습니다. AI 기반 로봇과 자동화 시스템은 항공기 부품 조립의 정밀도와 효율성을 높여 더 높은 품질과 일관성을 보장합니다. AI는 수요 예측, 재고 관리, 효율적인 물류 솔루션 식별을 통해 공급망 관리를 최적화하고 필요할 때 부품을 사용할 수 있도록 보장하며 지연과 비용을 줄입니다. 보시다시피 제조 단계에서는 다양한 자동화가 사용됩니다. HPC 및 AI 인프라.

시뮬레이션 소프트웨어 예시: 다쏘시스템 DELMIA, Siemens Tecnomatix, Autodesk Fusion 360

R&D용 AI/ML이 어떻게 초임계 익형 설계와 같은 발견을 획기적으로 가속화할 수 있는지 알아보세요. 읽기 시간 8분]: 수십 년에 달하는 항공우주 엔지니어링을 단 몇 시간으로 가속화하는 AI와 머신러닝 

운영 능력 - 시스템 통합 및 항공전자공학

항공기의 작전 능력을 살펴볼 때, 다중 항공기 작전을 포함한 현실적인 전투 시나리오에서 항공기의 성능을 평가하기 위해 포괄적인 임무 시뮬레이션이 수행됩니다. 이러한 시뮬레이션은 항공기의 성능뿐만 아니라 전술, 전략 및 조종사 훈련 효과도 평가합니다. 여기서 AI의 역할은 더욱 흥미롭다. AI는 조종사에게 실시간 데이터 분석 및 의사 결정 지원을 제공하여 항공 전자 시스템을 향상시킵니다. AI는 비행 경로, 연료 소비 및 기타 중요한 매개변수를 관리하고 최적화할 수 있습니다. AI 기반 비행 제어 시스템은 특히 까다로운 조건에서 항공기 안정성과 핸들링을 향상시킵니다. AI는 자율 및 무인 전투 항공기(UCAV)를 개발하는 데 매우 중요하며, 이를 통해 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 임무를 수행할 수 있습니다. AI는 유인-무인 팀 구성을 지원합니다. AI 제어 드론은 유인 전투기를 지원하여 추가 기능과 상황 인식을 제공합니다. 이는 조종사를 지원하기 위해 AI를 사용함으로써 지원되는 많은 중요한 결정 요소입니다.

시뮬레이션 소프트웨어 예시: Ansys SCADE, Siemens Teamcenter, IBM Engineering Systems Design Rhapsody 및 유사한 제품군.

임무 계획 및 운영 시뮬레이션

이제 흥미로운 부분인 실제 임무 연습이 시작됩니다!

실제 비행 테스트 및 운영 사용에서 얻은 데이터는 시뮬레이션 모델에 피드백되어 정확성을 높이고 향후 업그레이드에 대한 정보를 제공합니다. 지속적인 시뮬레이션은 소프트웨어 업데이트, 시스템 개선 및 새로운 기능 개발을 지원합니다. AI는 센서, 레이더 및 기타 소스의 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하여 조종사와 지상 관제사에게 실행 가능한 통찰력을 제공하므로 많이 사용됩니다. AI 시스템은 잠재적인 위협을 예측 및 식별하고, 임무 경로를 최적화하며, 실시간 데이터를 기반으로 전술적 기동을 제안할 수 있습니다. 또한 AI는 적의 신호에 빠르게 적응하고 대응책을 배치하여 전자전 능력을 향상시킵니다. AI 기반 방어 시스템은 위협 탐지 및 대응을 자동화하여 항공기의 생존 가능성을 높입니다. 이러한 시뮬레이션은 조종사에게 실제 연습을 제공하며 이러한 시뮬레이션은 종종 할리우드 스크린에 투사됩니다. (탑건 팬, 누구든지?)

시뮬레이션 소프트웨어 예시: Lockheed Martin Prepar3D, Boeing JMPS(Joint Mission Planning System) 및 Simlat은 인기 있는 제품군입니다.

엔지니어가 클라우드 인프라와 AI 방법을 활용하여 짧은 시간 내에 제품을 개발한 다음 해당 세부 정보를 우주의 물리적 제조 기계로 보내 임무 성공을 위해 해당 제품을 생산할 수 있는 방법을 살펴보십시오. 개념에서 우주로: 우주 기술 발전을 위한 Rescale의 역할 

조종사 훈련 및 시뮬레이션

임무 리허설 외에도 조종사 훈련에 사용되는 소프트웨어 및 시뮬레이션 도구가 많이 사용됩니다. AI는 현실적인 훈련 환경을 제공하고 조종사의 기술 수준에 적응하며 맞춤형 훈련 시나리오를 제공하는 고급 비행 시뮬레이터를 지원합니다. AI 기반 가상 강사가 파일럿 성과를 평가하고 실시간 피드백을 제공하여 교육 효과를 높입니다. AI를 사용하면 조종사가 실제 배치 전에 가상 환경에서 복잡한 임무를 연습할 수 있는 상세한 임무 리허설 시뮬레이션이 가능합니다. AI는 다양한 적의 전술과 시나리오를 시뮬레이션하여 다양한 상황에 조종사를 준비시킬 수 있습니다.

시뮬레이션 소프트웨어 예시: 록히드 마틴의 Prepar3D, Quantum3D

유지보수 및 지원

아직도 나와 함꼐? 우리는 마지막 접근 단계에 있습니다. 이 블로그를 제대로 시작합시다! 

유지보수 및 지원 활동은 전투기의 수명주기에 매우 중요하며, 전투기의 방어 또는 공격 능력이 효과적으로 유지되도록 보장합니다. 이 단계에서 AI의 역할은 항공기 센서의 데이터와 과거 유지 관리 기록을 기반으로 유지 관리가 필요한 시기를 예측하는 것입니다. 이를 통해 항공기 준비 상태를 보장하는 동시에 가동 중지 시간과 유지 관리 비용을 줄일 수 있습니다. AI 기반 진단 도구는 문제를 신속하게 식별하고 해결하여 유지 관리 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 정기적인 유지 관리, 업데이트 및 지원을 위해서는 기본 OS/소프트웨어 구성 요소가 포함된 특정 세대의 전문 HPC 소프트웨어에 액세스해야 하는 경우가 많습니다. 디자인을 재검토하다 지원해야 할 수도 있습니다. 다양한 소프트웨어 도구 및 버전에 빠르고 효율적으로 액세스할 수 있는 플랫폼 클릭 포인트, 유지 관리 프로세스를 간소화하여 이러한 시나리오에서 특히 유용할 수 있습니다. 

시뮬레이션 소프트웨어 예시: MathWorks MATLAB, IBM 왓슨

항공우주 산업을 위한 Rescale 디지털 혁신 가이드를 살펴보세요: 항공우주 산업 - Rescale 모범 사례 가이드 

제품 개요

전투기 수명주기 여정은 그만큼 복잡하고 보안이 중요합니다. 고성능 컴퓨팅(HPC)과 AI를 활용하여 설계 및 개발부터 임무 계획 및 유지 관리에 이르기까지 모든 단계를 향상시키는 것은 진보되고 효율적이며 유능한 전투기를 만드는 것을 보장하는 포괄적인 접근 방식입니다. Rescale과 같은 플랫폼 항공우주산업에서 상당한 가치를 입증하다. 

항공우주 산업에 뿌리를 두고 있는 Rescale은 항공우주, 방위 및 신흥 기술 산업을 위한 "HPC in the Cloud" 솔루션의 세계적인 리더가 되었습니다. Rescale은 포괄적이고 다양한 1200+ 언어를 제공함으로써 이러한 날아다니는 엔지니어링 경이로움을 설계하는 엔지니어와 과학자에게 직접 컴퓨팅 성능을 제공합니다. HPC 및 AI 시뮬레이션 소프트웨어 항공기 개발 라이프사이클의 다양한 단계에 대해 또한 Rescale은 다양한 HPC 및 AI 워크로드에 대해 인증된 ITAR 데이터 센터 환경을 제공함으로써 높은 보안 컴퓨팅 요구 사항을 충족하도록 보장합니다. 클라우드 컴퓨팅 인프라 | 크기 조정 필요한 지역 및 규정 준수 규정에 맞게 조정할 수 있습니다.

인상적인 실적을 가지고 있습니다. 상위 9개 글로벌 항공우주 기업 중 10개 기업이 Rescale을 사용하고 있으며, 새로운 항공우주 분야를 개척하는 상위 8개 '신우주 기업' ​​중 20개 기업이 Rescale 플랫폼을 사용하고 있습니다. 

다음번에는 이 블로그에서 다루지 못한 항공우주 분야의 엔진 설계와 같은 주제에 초점을 맞춰 보겠습니다.