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제목 Optimize Durability : Part 4 등록일 2017.03.06 15:46
글쓴이 (주)써모 조회 175

How to Integrate Simulation with Statistical Analysis to Better Predict Durability


고급 OEM Tier 1 공급 업체는 수년 동안 통계 분석에 의존하여 특정 운전 조건에서 구성품이 고장나는 확률 또는 가능성을 예측했습니다. 통계 데이터 베이스가 실험 데이터를 기반으로 과거 실적을 기록하고 정리하는데 훌륭한 역할을 하지만, 미래를 엿볼 수 있는 방법이 있다면 어떨까요?


Can Durability be Simulated?


거의 모든 OEM 및 공급 업체는 내구성 예측을 위해 실험을 하고 있습니다. 그러나 고급 OEM 및 공급 업체는 이전 보다 더 정확하고 예측적이며 최적의 방식으로 더 새롭고 보다 정교한 기술을 적용하고 있습니다.


엔지니어 팀이 4 도어 패밀리 세단의 구성품 예상수명을 연구한다고 가정하겠습니다. 이들은 유사한 모델 (다른 4 도어 세단형 자동차) 에서 통계 자료를 분석하고, 추론 모델을 개발하는 것으로부터 시작할 것입니다. 이들은 또한 (구동시간 또는 주행 거리 기록을 기반으로) 부품 생존확률을 확인하기 위해 특정 하중 조건 (진동, 구조적 하중 및 열 하중) 하에서 부품의 다양한 범위에 대한 고장 가능성을 확립할 것입니다.


이러한 대용량 데이터 세트에 경우, 물리적 하중 조건과 같은 많은 상수를 부착할 수 있습니다. 하지만 차량 및 차량의 구성품이 예열 되면 드라이브 시간 및 사이클에 따라 온도가 변하기 때문에 중요한 가변 요인은 온도입니다. 실험 (그리고 미래의 통계분석을 위해 기록한 데이터) 에는 다양한 간격에서 부품의 온도가 무엇인지 알려주는 간단한 장치가 있습니다. 하지만 왜 그 온도인지는 알려주지 않습니다. 이는 내구성을 정확하게 평가하고 수명을 예측하는데 있어서 빠진 퍼즐 조각일 수 있습니다.


따라서 선택 사항은 다음과 같습니다. 더 많은 실험을 수행, 사용 가능한 실험 데이터를 사용하여 가정을 만들고 실제 운행 중에서 발생할 해당 구성품의 수명을 예측하거나, 통계 데이터를 시뮬레이션 팀에 전달하여 분석의 또 다른 중요 레이어을 적용함으로써 남아있는 수수께끼를 사실상 풀 수 있습니다.


Teams Exchanging Data to Get Improved Predictions


시뮬레이션 환경에서 실험을 통해 얻는 가장 큰 장점 중 하나는 전도, 복사, 대류의 영향을 이해할 수 있다는 것입니다. TAITherm 과 같은 툴에서 열 전달의 적절한 모든 모드를 고려하여 근접한 구성품들 간의 열 관계를 식별할 수 있습니다. 이것은 궁극적으로 이 온도 또는 그 온도 인지에 대한 질문에 도달합니다.


어떤 온도언제 얻을 것인가를 추가하면 팀이 문제를 해결하는 최선의 방법을 도출해낼 수 있는 완전한 데이터 세트를 가질 수 있습니다. 한가지 세트에서, 시뮬레이션 및 실험 데이터는 열 차폐가 부품 주위에 배치될 것을 예측할 수 있습니다. 다른 데이터 세트는 구성품의 이동을 규정할 수 있습니다. 세 번째는 대류 개선 (공기 흐름 증가) 을 요구할 수 있습니다. 그러나 시뮬레이션과 실험 데이터를 통합한 것에서 무엇이, 어디에, 왜 필요한지에 대해 엔지니어링 팀은 시간과 돈 및/또는 리소스를 낭비할 수 있습니다. 또한 추가적인 실험을 수행하거나 나중에 오류가 있음을 입증하는 가정에 의존할 수 있습니다. 시뮬레이션 환경을 변경하면 시간과 비용을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 팀이 구성품의 재료, 무게, 두께, 또는 디자인을 변경하는데 상당한 비용과 시간을 소비하는 것을 방지할 수 있습니다.


또한, 최근 시뮬레이션 기술의 발전으로 TAITherm 은 동적 프로파일을 분석할 수 있습니다. 그리고 도로주행, 고속도로 주행을 분석할 수 있으며, 모든 주기를 시뮬레이션 한 다음 Transient 분석을 광범위한 Lifetime 분석으로 되돌릴 수 있습니다. 이것은 불과 몇 년 전만해도 가능하지 않았지만 지금은 가능합니다!


Advanced Analysis Made…Easy?!


TAITherm 의 보다 매력적인 핵심 기능 중 하나는 정지신호 분석 기능입니다. 사용자는 경계조건 또는 온도에 대한 임계 값 (: 200 ° C) 을 설정하고 구성품이 해당 온도를 초과하면 시각적으로 표시할 수 있습니다. 녹색은 구성품이 임계 값 아래로 안전함을 나타내고, 노란색은 위험한 “Gray Area” 에 접근하고 있음을 경고하고, 빨간색 표시등은 임계 값을 초과함을 나타냅니다. 이는 분석을 수행하는 사용자가 이 작업을 매우 쉽게 수행할 수 있을 뿐만 아니라 열에 대한 문제를 일으키는 원인을 이해하기 위한 아래와 같은 피드백을 제공합니다.


  • - 구성품이 언제 위험 영역에 접근합니까?

  • - 구성품이 해당 온도 임계 값을 얼마나 오랫동안 초과하며 발생하는 열 문제의 크기는 얼마 입니까?

  • - 발생하는 문제의 본질은 무엇입니까? (복사, 전도, 대류)

  • - 열 문제가 구성품의 내구성에 부정적인 영향을 미칩니까?


…Made Even Easier?!


이 분석 (시뮬레이션과 결합된 실험)을 수행하는 사용자의 경우에도 CoTherm 과 같은 제품을 사용하여 자동화가 가능합니다.

우리는 향후 기사에서 CoTherm 의 고유한 커플링 능력에 대해 자세히 알아볼 것입니다.