헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스가 지난 20일 소노캄 거제에서 열린 2024 한국자동차공학회 춘계학술대회에 참가해 현대자동차와 함께 ‘인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 활용한 미래 모빌리티 주행성능 버추얼 개발’을 주제로 세미나를 진행했다고 21일 발표했다.
현대자동차가 주관하고 헥사곤이 후원한 이번 발표에서는 100여명의 모빌리티 분야 전문가가 참석한 가운데 자동차 산업 분야의 엔지니어링 프로세스에 인공지능과 머신러닝 기반의 예측 모델 도입과 미래 모빌리티의 주행 성능 향상에 대한 연구를 중점적으로 다뤘다.
세션의 세부 프로그램은 ▲AI/ML을 활용한 미래 모빌리티 주행성능 버추얼 개발 ▲AI R&H 자동화 툴을 활용한 엔지니어링 고도화 ▲소음 예측을 위한 차량과 e-파워트레인(e-powertrain)의 모델링 통합과 머신러닝 예측에의 활용 ▲AI/ML을 활용한 EV 구동모터의 방사 소음(radiation noise) 예측 ▲AI/ML을 활용한 PBV(Platform Beyond Vehicle)의 실시간 버추얼 개발 ▲헥사곤의 자동차 산업 AI/ML 연구동향 및 사례로 구성됐다.
세션에서 발표된 연구에는 다양한 주행 상황을 시뮬레이션할 수 있는 ‘아담스(Adams)’, 다분야 구조해석 솔루션 ‘나스트란(Nastran)’, 음향 솔루션 ‘엑트란(Actran)’, 인공지능 및 머신러닝 플랫폼 ‘오딧세이(ODYSSEE)’ 등의 헥사곤 제품이 예측 모델을 개발하는 데에 활용됐다.
헥사곤의 아담스와 오딧세이는 고성능 스포츠카의 다양한 사례 연구에서 공차 범위를 변경하는 반복 작업을 신속하게 수행해 기어 변속의 품질과 효율성에 직결되는 기어박스 메커니즘 최적화에 사용됐다. 아담스는 메커니즘의 동작 검토와 설계 목표 정의, DoE(Design of Experiment, 실험설계)를 지원한다. 아담스에서 입력 데이터로 사용이 가능한 데이터 매트릭스를 생성한 후, 오딧세이에서 데이터 학습을 거쳐 설계 사양에 따른 새로운 설계 변수에 대한 결과를 예측할 수 있다.
또한 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 코리아 디자인&엔지니어링 사업부의 매뉴팩처링·플랫폼팀 윤광수 팀장은 ‘자동차 산업에서 헥사곤사의 AI/ML 연구동향 및 사례‘ 발표에서 충돌성능 예측에 활용된 오딧세이의 글로벌 사례, 헥사곤의 크래들 CFD(Cradle CFD) 솔버에 내장된 3D-ROM 기능, 딥러닝을 사용한 CT 데이터 결함 검사 등 다양한 첨단 기술과 활용 예시들을 소개했다.
이번 연구 발표의 좌장을 맡은 김용대 현대자동차 마스터는 “현대자동차와 헥사곤이 함께 진행한 이번 연구를 통해 자동차 제품 설계, 모델링, 해석에 인공지능과 머신러닝 도입의 중요성을 다시 한번 확인하게 됐다”며 “헥사곤과의 협력을 통해 현대자동차의 버추얼 차량 개발 기간을 단축하고, 비용 절감 효과를 가질 것을 기대하고 있다”고 말했다.
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