제품 개발 및 혁신의 시뮬레이션 및 모델링
모델링과 시뮬레이션은 물리적 세계의 복잡성을 가상으로 탐구하는 것입니다. 종종 고성능 컴퓨팅(HPC) 기술과 함께 사용되는 이러한 기술은 엔지니어링, 과학 및 제품 개발에 필수적인 도구입니다.
시뮬레이션 및 모델링 소프트웨어는 여러 산업 분야에서 복잡한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 많은 개념은 시각적이거나 직관적인 접근 방식보다는 수학적 탐색을 통해 이점을 얻습니다.
글로벌 시뮬레이션 소프트웨어 시장은 2023년부터 2030년까지 연평균 13.6%씩 성장할 것으로 예상된다. 시장 분석. 오늘날 클라우드 HPC로 구동되고 AI/ML로 강화된 시뮬레이션과 모델링은 엔지니어, 과학자, 연구원에게 더 높은 효율성과 함께 고급 기능을 제공합니다.
모델링 및 시뮬레이션의 기초
M&S 또는 MODSIM으로도 알려진 시뮬레이션과 모델링은 상황에 따라 다른 의미를 갖습니다. 때로는 용어가 같은 의미로 사용됩니다. 그러나 그들 사이에는 차이점이 있습니다. 모델링은 의사결정이나 예측에 도움이 되는 시스템을 표현한 것입니다. 반면, 시뮬레이션은 모델링을 이용하여 실제 경험이나 사물, 과정을 모방하는 것입니다.
시뮬레이션 항공우주, 자동차, 지구, 생명과학 등 다양한 분야에서 혁신을 주도합니다. 반도체 및 전자 설계 자동화(EDA)에서 시뮬레이션은 설계를 검증하고 새로운 칩 레이아웃을 안내합니다. 제조 분야에서 시뮬레이션은 재료 테스트 및 공장 최적화에 도움이 됩니다. 모델 기반 엔지니어링은 프로세스 개발 및 최적화를 위한 다양한 설계 및 운영 결정도 지원합니다.
코드 기반 및 수치 모델의 시각화는 모델 구축 및 시뮬레이션 준비부터 테스트 및 생산 시뮬레이션에 이르기까지 시뮬레이션 및 모델링의 중요한 부분입니다. 예를 들어 Paraview 및 NiceDCV와 같은 널리 사용되는 도구는 구조 역학, 유체 역학 및 건축 모델링과 같은 복잡한 시뮬레이션 출력을 시각화(렌더링)합니다.
실제 응용 분야에서 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE)은 시뮬레이션을 사용하여 제품 개발을 발전시키고 프로세스 초기에 테스트를 허용합니다. 이를 통해 실제 표현이나 프로토타입의 필요성이 줄어들어 컨셉부터 디자인, 생산까지의 과정이 그 어느 때보다 빠르고 효율적으로 이루어집니다.
과거에는 CAE가 온프레미스 슈퍼컴퓨터를 사용하여 실행되었으며, 이는 탄탄한 기업에서만 사용할 수 있는 가격이었습니다. 지금, 클라우드 HPC 시뮬레이션에 대한 액세스를 민주화했습니다. HPC 클러스터를 사용하면 분산된 팀 간의 실시간 협업을 통해 더욱 발전된 시뮬레이션이 가능합니다. 이는 하드웨어(반도체, 서버, 스토리지, 전용 네트워크)와 소프트웨어(애플리케이션, 파일링 시스템, 컴파일러, 라이브러리, 디버거)로 구성됩니다.
설계 엔지니어는 다양한 M&S 개념을 활용하여 제품 개발을 가속화하고 설계 문제를 해결하며 품질을 향상합니다. 일반적인 유형에는 이산 사건, 연속 시뮬레이션, 에이전트 기반 모델링, 시스템 역학 모델링 등 XNUMX가지가 있습니다.
이산 사건 시뮬레이션
DES(이산 사건 시뮬레이션)는 디지털 환경의 실제 상황을 모델링하여 시스템 작동을 특정 이벤트 순서로 보여줍니다. 모델은 흔히 '모델'로 불린다. 디지털 트윈.
이러한 유형의 시뮬레이션 및 모델링 분석에서는 연속적인 이벤트 간에 시스템 설계에 변경이 없습니다. 오히려 이산적 이벤트 시뮬레이션은 다음 이벤트의 순간으로 도약하며, 이를 종종 "다음 이벤트 시간 진행"이라고 합니다. 대안은 "증분 시간 진행"입니다. 여기에서 시뮬레이션은 분석이 필요한 특정 시간 증분 동안 발생하는 이벤트를 업데이트합니다.
유체역학, 열역학, 입자유체학, 전자기학 등 다양한 종류의 관련 시뮬레이션이 있습니다. 또한, 많은 양의 작은 입자의 운동과 효과를 계산하기 위해 이산 요소법이 자주 사용됩니다. 유한 요소 모델은 다양한 하중과 경계 조건에서 제품의 동작을 분석합니다.
DES는 사용자가 제품 개발 초기 단계에서 빠르고 신뢰할 수 있는 결정을 내릴 수 있도록 지원하므로 물류, 의료 및 제조 산업에 이상적입니다. 리드 타임을 줄이고 레이아웃을 최적화하며 진행 중인 작업을 줄입니다.
연속 시뮬레이션
연속 시뮬레이션에서 미분 방정식은 시스템 상태가 시간이 지남에 따라 지속적으로 변할 수 있도록 변화율을 설정합니다. 이벤트 대기열이 없으므로 필수 구성 요소가 지연 없이 완료됩니다.
연속 시뮬레이션에는 다양한 분야에 걸쳐 수많은 응용 프로그램이 있습니다. 예를 들어 토목 기술자는 댐 제방 및 터널 건설에 이 시뮬레이션 유형을 사용하고, 국방부에서는 미사일 궤적 분석에 이 시뮬레이션 유형을 사용할 수 있습니다. 물류 분야에서는 지속적인 시뮬레이션을 통해 공항 터미널의 승객 흐름을 분석합니다.
제품 개발에서도 지속적인 시뮬레이션은 필수적입니다. 이는 전자 회로부터 로봇 공학, 차량 서스펜션, 유압 장치에 이르기까지 모든 것을 개발하는 데 사용됩니다.
에이전트 기반 모델링
에이전트 기반 모델링(ABM)은 개인이든 집단이든 자율 에이전트의 상호 작용을 시뮬레이션합니다. 목표는 시스템 동작과 시스템 동작에 영향을 미치는 요소를 더 잘 이해하는 것입니다.
ABM은 게임 이론 및 전산 사회학에서 사용되는 도구를 활용하는 동시에 진화 프로그래밍 및 다중 에이전트 시스템을 차용합니다. 이는 일반적으로 생태학, 생물학, 사회 과학과 같은 과학 분야에 배포됩니다.
21세기 초부터 ABM은 자율주행(AD) 시스템을 개발하고 검증하는 데에도 사용되었습니다. 예를 들어, Waymo는 운전자, 차량 및 보행자 간의 상호 작용을 시뮬레이션하여 자율 주행 차량용 알고리즘을 테스트하기 위해 Carcraft를 만들었습니다. 이 예의 인공 에이전트는 인간의 행동을 에뮬레이트합니다.
시스템 역학 모델링
시스템 역학 모델링은 시스템 구성 요소 간의 상호 작용과 시간에 따른 진화를 이해하고 예측하려고 시도합니다. 이는 복합체의 극도로 비선형적인 특성을 설명합니다. 모델 기반 시스템 엔지니어링 인과 피드백 루프, 재고, 흐름, 테이블 기능 및 시간 지연을 사용하여 의사 결정을 강화하고 정보를 제공합니다.
시스템 역학 모델링은 대체 정책의 영향을 분석하므로 광범위한 적용 범위를 갖습니다. 전문가들은 이를 사용하여 관리 시스템, 거시경제학, 생태 시스템 및 인구 개발을 연구할 수 있습니다.
제품 개발에서 시스템 역학은 리소스 종속성을 조사하는 데 도움이 될 수 있습니다. 엔지니어는 시스템 역학 모델의 재고 및 흐름 논리를 사용하여 다양한 설계 요소 간의 동작을 평가할 수도 있습니다.
시뮬레이션 및 모델링: 요약
제품 개발자는 다양한 모델링 및 시뮬레이션 도구를 자유롭게 사용할 수 있습니다. 즉, 이산 이벤트, 연속, 에이전트 기반, 시스템 역학 모델링 등 다양한 유형의 시뮬레이션 중에서 선택할 수 있습니다. 그러나 특정 실제 사례는 단일 방법으로는 너무 복잡할 수 있으므로 이러한 도구를 조합하면 더 잘 작동할 수 있습니다.
와 잘 고안된 클라우드 HPC 네트워크, 엔지니어는 주문형 컴퓨팅 성능 선택을 포함하여 여러 집중 시뮬레이션을 실행하는 데 필요한 모든 것을 갖추고 있습니다. 대기업만이 감당할 수 있는 온프레미스 인프라를 사용하는 CAE(컴퓨터 지원 엔지니어링)의 오랜 역사가 있습니다. 이제 클라우드는 다음에 대한 액세스를 민주화했습니다. CAE 시뮬레이션, 중소기업 및 스타트업에 대한 접근성을 확대합니다.
모델링 및 시뮬레이션의 미래: AI 시대
모델링과 시뮬레이션은 이제 근본적으로 향상된 미래를 향해 나아가고 있습니다. 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML). 이는 컴퓨터 연구 및 개발 발전의 다음 단계입니다.
점점 늘어나는 사용 추세를 고려하세요. 딥 러닝 대리자 (DLS). AI의 힘으로 강화된 DLS는 설계 최적화를 자동화하여 보다 정확한 디지털 트윈을 생성합니다.
그러나 이러한 발전에는 더 많은 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 본질적으로 컴퓨팅 성능은 M&S의 정교함을 주도합니다. 결과적으로 모델링과 시뮬레이션의 발전으로 인해 혁신 노력을 더욱 강화하기 위해서는 더 많은 컴퓨팅 성능이 필요하게 되었습니다.
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