반복이 일상이 된 해석 업무
CAE 설계 최적화 과정에서 엔지니어가 가장 많이 하는 작업은 무엇일까? 대부분의 경우 답은 파라미터 스터디 — 설계 변수를 바꿔가며 반복적으로 해석을 수행하는 작업이다. 그리고 이 반복 기반 탐색 과정은 여전히 많은 현장에서 수작업으로 이루어진다.
설계 팀에서 요청이 들어온다. “두께를 조금 줄일 수 있을까요? 무게를 낮춰야 해서요.”
엔지니어는 CAE 툴을 열고 두께를 수정한 뒤 해석을 실행한다. 결과를 확인한다. 응력이 허용치를 초과한다. 다시 두께를 올린다. 다시 해석을 실행한다. 이번에는 안전율이 남는다. 그렇다면 더 줄일 수 있을까? 다시 수정하고, 다시 실행한다.
변수가 하나라면 이 과정은 단순하다. 하지만 두께, 리브 간격, 재료 등급처럼 변수가 늘어나면 상황은 달라진다. 세 개의 변수를 각각 세 단계로만 나눠도 경우의 수는 27가지다. 이 조합을 하나씩 해석하고, 결과를 정리하고, 비교하는 작업이 반복된다.
수작업 반복 해석의 진짜 문제
반복 해석 자체는 문제의 본질이 아니다. 설계 공간을 탐색하는 것은 필수적인 과정이다.
문제는 그 탐색 방식에 있다.
탐색 범위를 감에 의존한다. 변수의 범위를 어떻게 설정할지 기준이 없으면, 중요한 영역을 놓치거나 의미 없는 구간을 반복적으로 탐색하게 된다.
케이스 수가 늘어나면 관리가 무너진다. 변수가 몇 개만 늘어나도 조합은 급격히 증가한다. 결과를 엑셀로 관리하다 보면 어떤 케이스가 어떤 조건이었는지 추적하기 어려워진다.
해석이 끝나도 최적점이 보이지 않는다. 수십 개의 결과를 얻더라도, 어떤 변수가 지배적인지, 제약조건을 만족하면서 목표를 최적화하는 조합이 무엇인지는 자동으로 드러나지 않는다. 결국 판단은 다시 엔지니어의 경험에 의존하게 된다.
더 나은 접근: 체계적인 설계 공간 탐색
실험계획법(DOE, Design of Experiments)은 이 문제를 다른 방식으로 접근한다.
무작위로 케이스를 늘리는 대신, 설계 공간을 대표하는 최소한의 샘플을 먼저 설계한다.
라틴 초입방체 샘플링(LHS, Latin Hypercube Sampling)은 대표적인 방법이다. 각 변수의 범위를 고르게 분할하고, 전체 공간에 샘플이 균등하게 분포되도록 구성한다. 그 결과, 적은 수의 해석으로도 전체 설계 공간의 경향을 파악할 수 있다.
이후의 흐름은 달라진다.
- 설계된 샘플로 CAE 해석 수행
- 결과를 입력–출력 데이터셋으로 구성
- 민감도 분석으로 지배 변수 식별
- 제약조건(응력, 변위, 안전율 등)을 만족하는 범위 내에서 최적 설계 탐색
해석을 100번 반복하는 대신, 20번의 해석 결과로 나머지 설계 공간을 예측하는 접근이다.
왜 이 방식이 현장에서 쉽게 정착하지 않는가
방법론 자체는 새로운 것이 아니다. DOE, LHS, 민감도 분석, 최적화 알고리즘은 이미 검증된 기술이다.
문제는 현실적인 적용 장벽이다.
전문 최적화 소프트웨어는 비용이 높고, 사용법도 복잡하다. Python 기반으로 직접 구현하려면 통계와 수치해석에 대한 이해가 필요하다.
CAE 엔지니어에게 해석뿐 아니라 최적화 이론까지 요구하는 것은 부담이 된다. 결국 많은 경우, 익숙한 수작업 반복 방식으로 돌아가게 된다.
Valentis가 제안하는 방향
Valentis의 Analysis Intelligence 모듈은 이 과정을 하나의 워크플로우로 통합한다.
설계 변수와 범위를 정의하면 LHS 기반 시나리오가 자동으로 생성된다. CAE 해석 결과를 불러오면 입력–출력 데이터가 연결되고, 민감도 분석이 지배 변수를 식별한다.
이후 설계 탐색 단계에서는 제약조건과 목표를 동시에 고려하여 가능한 설계 공간을 빠르게 좁혀나갈 수 있다.
전문 최적화 도구를 따로 학습하지 않아도, 기존 해석 데이터를 기반으로 바로 시작할 수 있다.
마무리
반복 해석은 사라지지 않는다. 하지만 그 반복을 어떻게 수행하느냐에 따라 결과는 달라진다.
경험에 의존한 반복에서 데이터 기반 설계 탐색으로 전환하는 것.
Valentis는 그 전환을 돕기 위해 만들어졌다.
다음 글에서는 DOE, 메타모델, 신뢰성 해석이 실제 설계 프로세스에서 어떻게 연결되는지 살펴본다.
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