다양한 변수를 사용하여 차수 축소 모델을 학습시키면 연료 전지 시스템의 시뮬레이션 속도를 100배 향상할 수 있습니다

자동차 혁신 추진

Plastic Omnium은 1946년부터 자동차 산업의 혁신을 주도하고 있습니다. 플라스틱을 사용하여 차량 컴포넌트를 개선하고 전체 무게를 줄이는 것으로 시작하여 지난 75년 동안 오늘날 업계의 과제를 해결하기 위해 발전해 왔습니다.

가장 최근의 변화는 수소 모빌리티를 발전시키고 자동차 제조업체의 배출량을 줄이도록 지원하는 Plastic Omnium New Energies 사업부를 구성한 것입니다.
Plastic Omnium의 시스템 엔지니어인 Jurgen Dedeurwaerder는 "수소 저장과 저온 연료 전지는 이 새로운 기술의 성공에 핵심입니다.

"Plastic Omnium은 이미 연료 전지 시스템 개발 및 생산에 적극적인 기업을 인수했지만, 그들은 주로 시연용 제품에 주력했습니다.
우리는 이를 자동차 산업에 맞게 적용해야 했고, 이를 통해 연료 전지 시스템을 고품질로 대량 생산할 수 있었습니다.
이를 위해서는 개발 프로세스와 생산 프로세스를 모두 완전하게 숙지해야 했습니다."

프로세스 개선 및 비용 절감

새로운 사업을 성공적으로 추진하려면 비용 효율이 필수적이며, 이는 New Energies 사업부도 마찬가지입니다.

Dedeurwaerder는 "시뮬레이션을 통해 프로세스를 개선함은 물론 비용도 줄일 수 있으리라 판단했습니다."라고 말합니다. "따라서 시뮬레이션은 처음부터 필수였죠."

이를 구현하는 데 소프트웨어, 하드웨어, 서비스로 구성된 Siemens Xcelerator 비즈니스 플랫폼의 일부인 Teamcenter 소프트웨어를 활용했습니다. Dedeurwaerder는 먼저 Simcenter Amesim™ 소프트웨어를 사용하여 모든 컴포넌트를 포함한 연료 전지 시스템의 전체 모델을 구축했습니다. 하지만 이 모델을 사용하면 아키텍처와 생산 비용을 최적화할 수 있지만, 모델의 세부 수준이 너무 높아서 모든 옵션을 탐색하는 데 시간이 많이 걸렸습니다.

이를 가속화하기 위해 Dedeurwaerder는 Simcenter Reduced Order Modeling(차수 축소 모델링) 소프트웨어를 활용했습니다. 그는 "액추에이터 조종, 환경 조건 등 다양한 변수로 원래 모델을 학습시켰습니다."라고 말합니다. "이러한 학습 세트와 함께 Simcenter Reduced Order Modeling을 사용하여 차수 축소 모델을 생성했습니다. 그 결과 실행 속도를 높여 원래 모델보다 약 100배 더 빠르게 시뮬레이션을 수행하는 플랜트 모델을 만들 수 있었습니다."

그런 다음 이러한 플랜트 모델은 블랙박스 모델로 변환되어 제어 및 소프트웨어 엔지니어가 알고리즘을 개발하고 테스트하는 데 사용됩니다. 나중에 HiL(Hardware-in-the-Loop) 테스트를 위해 동일한 프로세스가 사용되며, 고객이 전체 차량 모델에 통합하여 자체 환경 내에서 테스트할 수 있도록 빠르고 정확한 모델을 제공합니다.

Dedeurwaerder는 "고객을 위해 사내에서 전체 차량 시뮬레이션도 수행합니다."라고 말합니다. "Simcenter Amesim을 사용하여 다양한 파워트레인 구성, 배터리 크기, 선박 크기 및 연료 전지 출력 수준을 살펴봅니다. 이를 통해 고객과 상호 작용하여 최적의 설계를 찾을 수 있습니다."

테스트 최적화

Dedeurwaerder는 Simcenter Amesim 및 Simcenter Reduced Order Modeling을 사용할 때의 주요 이점은 전체 시스템의 물리적 테스트 횟수가 줄어든다는 점이라고 말합니다. 그는 항상 총 테스트 횟수가 줄어드는 것은 아니라고 설명합니다. "그러나 테스트는 개별 컴포넌트에 더 중점을 둡니다. 따라서 확신 있는 컴포넌트로 모델을 구축합니다. 이렇게 정확한 모델을 사용하면 기존의 전체 시스템 테스트를 시뮬레이션으로 대체하여 다양한 해석을 수행할 수 있습니다.

"시뮬레이션을 통해 연료 시스템 내부에서 발생하는 현상을 더 잘 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 물리적 테스트로는 설명할 수 없는 갑작스럽고 예기치 않은 온도 강하가 나타날 수도 있습니다. 하지만 시뮬레이션을 통해 증기는 물론 액체 상태의 물이 존재함으로써 이러한 현상이 발생한다는 것을 알게 되었습니다. 액체 상태의 물이 증발함에 따라 온도가 떨어지는 것이죠."

그는 또한 물리적 테스트에 비해 시뮬레이션의 유연성이 중요하다고 언급합니다. "다양한 환경에서 성능을 훨씬 쉽게 평가할 수 있습니다. 특정 고도나 온도에서 테스트 벤치를 설치하는 것은 어렵지만, 시뮬레이션을 이용하면 원하는 조건을 선택할 수 있습니다. 이제는 먼저 시뮬레이션을 통해 새로운 컴포넌트를 검증하므로 시스템을 구축할 때쯤에는 대개 처음부터 제대로 된 결과를 얻을 수 있습니다. 따라서 추가 시스템을 구축하는 데 드는 시간과 비용을 대폭 절약할 수 있습니다."

지식 자산 보호

차수 축소 모델은 컴포넌트의 전체 물리적 세부 정보를 사용할 수 없는 경우에도 매우 중요한 것으로 입증되었습니다. Dedeurwaerder는 "어떤 경우에는 물리적 요소가 완전히 이해되지 않거나 공급업체가 지식재산권으로 인해 이를 공개할 수 없습니다."라고 말합니다. "따라서 컴포넌트의 모든 방향으로 응력을 가하고 변수 데이터를 기록합니다. 이를 사용하여 시스템 모델에 통합하는 차수 축소 모델을 학습시킵니다."

마찬가지로, Plastic Omnium은 Simcenter Reduced Order Modeling을 사용하여 자체 지식 자산을 보호하면서도 고객 및 공급업체와 모델을 공유할 수 있습니다. "전지 전압과 순 전력을 볼 수 있도록 허용할 수 있지만 모델의 모든 세부 사항을 볼 수는 없습니다."라고 Dedeurwaerder는 설명합니다. "파트너와 더 긴밀하게 협력함에 따라 관계가 발전하면서 점진적으로 더 많은 세부 사항을 공개할 수 있지만, 이는 항상 제어 가능한 범위 내에서 이루어집니다. 그리고 그들은 우리가 사용하는 시스템 모델이나 특정 알고리즘 내부의 모든 요소를 볼 수는 없습니다."

Dedeurwaerder는 파트너들에게 Simcenter Reduced Order Modeling의 이점을 적극적으로 알렸습니다. "물리적 모델로만 작업하는 공급업체가 있었는데 물리적 모델을 완전한 차량 모델에 통합하려면 실행 속도가 상당히 저하될 것이므로 우리는 차수 축소 모델을 사용하여 복잡한 경계 부작용을 살펴보고 물리적 모델처럼 동작하지만 훨씬 더 짧은 시간에 수행할 수 있는 이점을 보여주었습니다. 모든 경계 효과를 고려하면 더 빠른 속도로 더 나은 최종 제품을 얻을 수 있습니다."

간소하게 시작하여 복잡한 기능으로 확장

Plastic Omnium의 엔지니어들은 Simcenter Amesim과 Simcenter Reduced Order Modeling을 도입하기 전에는 다수의 계산에 스프레드시트를 사용했습니다. Dedeurwaerder는 "이는 영리하게 사용되어 좋은 결과를 얻었습니다."라고 설명합니다. "하지만 온도와 압력에 따라 변하는 기체나 액체의 특성과 같은 모든 물리적 요소를 포함할 수는 없습니다. 데이터는 정적이고 유연하지 않으므로 컴포넌트를 변경하면 처음부터 다시 시작해야 합니다."

Simcenter Amesim 및 Simcenter Reduced Order Modeling을 통해 엔지니어는 간단한 모델로 시작한 다음 이해도가 향상됨에 따라 복잡성을 높일 수 있습니다. Dedeurwaerder는 "Simcenter 제품은 사용하기 정말 쉽습니다."라고 말합니다. "하지만 Simcenter Reduced Order Modeling에서 사용할 학습 데이터를 생성하는 방법을 알아야 합니다. 간단하게 시작할 수 있었기 때문에 이를 프로세스와 쉽게 통합할 수 있었고 이해도가 높아지면서 사용법을 발전시킬 수 있었습니다.

"다른 시스템에서 데이터를 내보내고 가져오는 것도 쉽습니다. 예를 들어, 우리는 현재 여러 개의 차수 축소 모델과 이를 중심으로 한 회로를 갖춘 플랜트 모델을 구축하고 있습니다. 조건을 설정하고 테스트한 다음 Simulink 인터페이스를 사용하여 이를 전체 모델과 통합합니다. 모든 요소가 조화롭게 작동합니다."

Dedeurwaerder는 시뮬레이션 없이는 회사가 직면한 모든 엔지니어링 문제를 해결하는 것이 거의 불가능하다고 판단합니다. "훨씬 더 비용이 많이 드는 테스트에 의존하게 될 것입니다. 실수를 감수할 여유도 없습니다. 실수를 하면 개발에 드는 시간과 비용이 더 늘어나기 때문이죠."

반면 시뮬레이션은 더 적은 리소스로 더 빠르게 결과를 제공합니다. Dedeurwaerder는 "Simcenter Reduced Order Modeling을 사용하면 시뮬레이션 모델을 가속하여 전체 시스템 모델과 동일한 정확도로 실시간보다 훨씬 빠르게 상세한 연료 전지 플랜트 모델을 실행할 수 있습니다."라고 말합니다. 이를 통해 MiL(Model-in-the-Loop) 컨트롤러 개발 및 테스트와 같은 작업을 더 빠르게 수행하여 전체 개발 주기를 약 25% 단축할 수 있습니다. 동시에 이를 통해 다른 팀(회사 내부 및 고객)에 모델을 배포하여 고객의 제품 및 프로세스 품질을 향상할 수 있는 안정적이고 IP를 보호하며 비용 효율적인 방식을 제공하게 되었습니다. 이를 통해 최종 사용자에게 더 나은 품질의 제품을 제공합니다."

새로운 시장 및 지속적인 개선

자동차 산업이 탄소 무배출 차량을 향해 빠르게 발전함에 따라, Plastic Omnium도 이에 발맞춰 최신 기술을 활용하여 이러한 차량을 개발해야 합니다. 과거에는 수소 모빌리티는 승용차와 트럭에 사용되었지만, 이제는 대형 선박으로 확장하면서 해운 시장으로의 진출을 모색하고 있습니다.

또한 자율주행, IoT(사물인터넷) 애플리케이션 등에 중점을 둔 별도의 소프트웨어 사업부를 운영하고 있습니다. Dedeurwaerder는 "이를 통해 실시간 모니터링이 가능해지고 연료 전지 시스템이 시간이 지남에 따라 어떻게 저하되는지 더 정확하게 파악할 수 있게 될 것입니다."라고 말합니다. "그런 다음 이를 개발에 다시 반영할 수 있습니다. 예를 들어, 음극에서 전기화학 반응에 의해 필요한 습도가 생성되는 방식을 변경합니다.

"기술이 계속 발전함에 따라 디지털 트윈은 경쟁 우위를 유지하는 데 필수적입니다. 이러한 상황에 대응하여 Simcenter Amesim과 Simcenter Reduced Order Modeling은 핵심적인 역할을 합니다. Simcenter Amesim과 Simcenter Reduced Order Modeling을 사용하면 제품 내부를 살펴보고 실시간 데이터를 기반으로 학습하여 향후에 반복을 개선할 수 있습니다. 이 기술을 사용하는 공급업체가 더 많아지기를 기대하며 이를 통해 모두가 더 나은 제품을 개발할 수 있을 것입니다."