엔지니어는 실제로 수치 시뮬레이션을 어떻게 사용합니까?

면책 조항 저는 엔지니어가 아닌 훈련을 통해 응용 수학자입니다. 저의 연구는 주로 고체 변형 (탄성) 및 유체 역학과 관련된 다른 PDE를 해결하기 위해 새로운 "방법"을 만드는 데 중점을 둡니다. 이런 의미에서, 나는 pde 문제를 계산적으로 해결하는 방법을 알고 있습니다. 내 관점에서 엔지니어들은 내 작업을 "도구"로 사용하여 작업을 수행합니다.

그러나 엔지니어링에 대한 교육 / 경험이 부족하기 때문에 실제로 pde에 대한 수치 솔루션이 엔지니어 실제 실습에서 어떻게 사용되는지에 대해 실제로는 실마리가 아니라고 인정합니다. 내 혼란의 주요 원인은 다음과 같습니다.

엔지니어가 시뮬레이션의 모양을 미리 알지 못하거나 사전에 수치 시뮬레이션 (예 : 유한 요소 분석, CFD 등)을 수행하지 않아야한다는 말을 들었습니다. 이를 통해 엔지니어는 실제 결과를 의심스러운 결과와 구별 할 수 있습니다.

그러나 엔지니어가 시뮬레이션에서 발생하는 것을 이미 알고 있다면 처음에 시뮬레이션의 요점은 무엇입니까 ??? 나는 항상 예측 목적을 위해 시뮬레이션이 필요하다고 가정했으며, 이는 앞으로 나올 것에 대한 무지를 가정합니다. 즉, 시뮬레이션은 무엇을 기대해야할지 모를 때 미래를 예측하는 독립형 도구라고 생각 합니다.

내가 찾고있는 것은 엔지니어가 CFD 및 유한 요소 분석과 같은 수치 시뮬레이션을 사용하는 방법 /시기 / 이유에 대한 더 넓은 관점입니다.

나는이 답변에서 주로 CFD에 대해 썼지 만 FEA 또는 다른 시뮬레이션 기법에서도 같은 점이 효과가 있습니다.

CFD는 대부분 설계 최적화 및 설계의 파라 메트릭 연구에 사용됩니다. 다음은 엔지니어가 시뮬레이션을 사용하는 방법을 보여주는 몇 가지 예입니다.

1. 설계 선택 : 읽기 : CFD를 사용한 에어 포일 성능 향상에 대한 개념 연구. 이 논문은 다수의 후보 디자인 중에서 최상의 디자인을 선택하기위한 CFD의 사용을 보여줍니다. 엔지니어들은 종종 시뮬레이션 중 많은 곳에서 '하나' 를 선택합니다 .

2. CFD를 사용한 형상 최적화 : 이 논문 은 CFD를 사용한 날개 형상 최적화의 예를 제공합니다. 그리고 이 놀라운 YouTube 동영상은 엔지니어가 CFD 소프트웨어 (사용하는 것이 방법의 훌륭한 예입니다 OpenFOAM )과 유전자 알고리즘을. CFD를 사용하면 실제로 많은 프로토 타입과 테스트 (비싸고 긴 프로세스)를 구축하지 않고도 더 나은 디자인에 도달 할 수 있습니다. 실제로 설계 최적화는 CFD가 사용되는 가장 일반적인 방법입니다. 에 따르면 이 조사 , 기계 설계 엔지니어는 CFD의 사용을 가장 (: 나는이 보고서의 진위를 모르는 메모를) 확인하십시오.

3. 실험이 수행하기 어려운 시뮬레이션을 사용하여 / 자원 (또는 생활) 많은 비용이 수 : 실험이 가능하지 않은 응용 프로그램 수행, 같은 극 초음속 재입국 차량 (의 열 전달로 여기 예 ) 또는 혈액의 흐름 인체 에서 컴퓨터로 시뮬레이션 할 수 있으며 최종 디자인을 테스트 할 수 있습니다. 또 다른 예; CFD는 풍동 모델에 프로브를 배치하는 데 사용됩니다. 예를 들어 CFD는 모델 표면의 정체 지점 위치를 제공하며 압력 프로브를 배치 한 다음 실제 풍동에서 모델을 테스트 할 수 있습니다. 이 프레젠테이션 은 CFD와 풍동이 서로 어떻게 보완 되는지 설명합니다.. 또한 CFD는 실험 결과를 사용할 수없는 (예 : 모델의 모든 곳에서 프로브를 가질 수없는) 결과를 예측하는 데 사용됩니다.

4. 실험 시설 자체의 설계 및 최적화 : 시뮬레이션은 시설 자체의 설계에 일반적으로 사용됩니다. 예를 들어이 보고서 는 풍동 설계에 CFD가 사용되는 방식을 설명합니다.

5. 이론적 모델을 개발하려면 : 이것은 종종 우주론에서 볼 수 있습니다. 과학자들은 모델을 기반으로 시뮬레이션을 수행하고 실험 데이터로 검증합니다. 이 반복적 인 과정은 우주의 물리와 작용에 대한 이해를 향상시킵니다. NASA 천체 물리학 그룹은 Supermassive Black Holes의 시뮬레이션을 수행 했습니다 . 이 비디오는 그것에 대해 자세히 이야기합니다 .

6. 영화, 예술 및 애니메이션 : Scicomp.SE에 대한이 질문과 다음 답변 은 영화와 애니메이션에서 CFD가 얼마나 많은 역할을하는지 ... (면책 조항 : 질문했습니다).

7. 다른 응용 분야 : 곤충 비행의 공기 역학 , CAA를 사용한 소음 계산 , 안테나 설계 및 CEM을 사용한 스텔스 기술 , 식품 산업에서의 CFD 응용 등

CFD는 가상 풍동 터널로, 엔지니어는 아무것도 제작 / 제작하지 않고 아이디어를 테스트 할 수있는 워크 벤치입니다. 따라서 결과가 알려진 모델 / 실험에 대해 검증되면 형상이나 모양이 약간 변경 될 때 CFD 방법론에 의존 할 수 있습니다. 또한 CFD 결과로 인해 엔지니어는 실험 결과에 대한 확신을 가질 수 있습니다. 이것이 바로 용어 검증입니다. 유효성 검사 테스트 사례에 대한 유용한 리소스는 여기를 참조하십시오 .

건배!

다른 답변을 요약하려면 : 엔지니어는 시뮬레이션이 어떻게 진행 될지 정 성적으로 알아야하지만 여전히 정량적 인 답변을 얻기 위해 시뮬레이션을 실행해야합니다.

또한 시뮬레이션을 통해 엔지니어 는 솔루션의 안정성 또는 오차 한계를 평가하기 위해 매개 변수를 약간 변경할 수 있습니다 ( Monte Carlo simulation ). 예를 들어 구성 요소 값 공차에 대한 설계의 민감도를 평가하기 위해 전기 회로 시뮬레이션에서 자주 수행됩니다.

엔지니어는 복잡한 컴퓨터 모델을 사용할 때 예상되는 결과 (발 파크 값, 예상 동작)에 대한 일반적인 아이디어를 가져야합니다. 대부분의 경우, 이러한 결론은 (훨씬) 더 간단한 모델을 기반으로하며, 수작업으로 확인하는 것이 좋습니다.

가장 큰 이유 는 모델 자체를 구성 할 때 인적 오류가 발생할 가능성을 없애기 위함입니다 . 모델링 소프트웨어를 블랙 박스로 사용하는 것은 심각하게 찌그러지고 매우 전문적이지 않으며 위험한 것으로 간주됩니다. 결과가 예상과 매우 다른 경우, 가장 먼저 질문해야 할 것은 '모델이 잘 구성되어 있습니까?

두 번째 이유는 모델을 이해함으로써 모델을 제어 하는 것입니다. 간단한 모델은 이해 과정에서 디딤돌 역할을합니다. 모델을 이해하면 엔지니어링 문제에 대한 솔루션을 찾기 위해 무엇을 변경해야하는지 쉽게 알 수 있습니다. 따라서 모델은 설계 프로세스의 도구입니다.

수년 전에 저의 Fluids 강사가 말했듯이“수학이 현실과 일치하지 않으면 수학은 틀 렸습니다”. 단어 수학을 단어 모델, 이론 또는 시뮬레이션으로 쉽게 대체 할 수 있습니다.

시뮬레이션을 사용하는 엔지니어는 솔루션에 대한 기대치에 대해 아주 잘 알고 있어야하며 시뮬레이션에 대한 답이 무엇인지 반드시 알아야하는 것은 아닙니다. 차이가 있습니다. 엔지니어의 경험이 중요한 곳이며, 경험이없는 엔지니어가 시뮬레이션을 수행 할 때 항상 잘 감독해야하는 이유입니다.

엔지니어는 작업하는 엔지니어링 분야와 수행중인 작업에 따라 다양한 이유로 시뮬레이션을 사용합니다. 일부 엔지니어는 시뮬레이션을 사용하여 설계를 확인하고 다른 엔지니어는 시뮬레이션을 사용하여 설계 또는 재료의 잠재적 약점을 찾습니다.

시뮬레이션의 다른 측면은 엔지니어가 매개 변수가 변경 될 때 발생할 수있는 일을 확인하기 위해 여러 "가정 시나리오"를 고려할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 상한 및 하한 성능 한계를 확인하거나 설계 변경 및 일부 경우 전체 재 설계를 수행 할 수 있습니다.

다시 엔지니어링 분야에 따라, 시뮬레이션은 새로운 개발을 추가하여 물 분배 시스템에 미치는 영향, 또는 지하 광산의 환기 시스템.

-재료 및 자원의 흐름에 미치는 영향 : 해당 배관 네트워크의 오일 또는 물, 환기 네트워크의 공기, 광산 또는 여러 광산에서 가공 공장 또는 여러 처리로의 광석 공장-철도, 도로, 전기 및 통신 네트워크와 같은 대중 교통 인프라와 같은 광물 제품의 혼합-교통 시스템 변경시 교통 이동 : 도로 차단 또는 확대, 일방 통행을 위해 재구성, 통행로 도입 및 도로 측면에 주차 금지-다음과 같은 민간 응용을위한 지하 공간 설계
지하 주차장, 기차역 또는 터널 및 지하 광산에 정차합니다. -프로젝트 경제 및 투자 목적을위한 재무 NPV 평가

무언가를 구성하고 치명적으로 실패하는 것보다 많은 시뮬레이션을 실행하는 것이 항상 저렴하고 신중합니다.

저의 대학 강사 중 한 사람이 말했듯이“닥터는 실수를 묻고 건축가는 실수를 중심으로 덩굴을 계획하고 엔지니어는 실수로 살해당했습니다.”

내 특정 분야 (매립 암거 디자인)에서는 유한 요소 해석을 지속적으로 실행 합니다. 우리는 결과에 따라 디자인을 거의 바꾸지 않습니다. 우리는 디자인이 좋은지 아닌지 (다양한 요소, 주로 이전 경험과 보수적 인 가정에서) 들어가는 것을 알고 있습니다. 우리는 디자인이 우수 하다는 것을 다른 사람들 에게 보여주기 위해 분석을 실행합니다 . 우리는 무언가를 조정할 수는 있지만 실질적으로 바뀌지는 않습니다.

종종 건축법 및 규제 기관은 설계 수용 가능성을 입증하기위한 특정 요구 사항을 지정합니다. 때로는 모델을 실행하는 것이 이러한 후프를 뛰어 넘는 것이므로 지식과 시간이 적은 사람이 사소한 일에 얽매이지 않고 관련 사실을 신속하게 확인할 수 있습니다.

요약하면-glib의 의도는 아니지만 다음과 같습니다.

엔지니어는 FEA / 숫자 시뮬레이션을 사용하여 뇌의 내용 이외의 법정에서 발표 할 수있는 무언가를 가질 수 있습니다.

추가:

우리의 보고서에서, 우리는 또한 (그리고 우리의 보험 회사는 정말 우리를 좋아합니다) "모델이 말합니다 ..."라고 말할 수 있습니다.

저는 전기 모터를 설계하고 그 설계 과정의 일부로 전자기 FEA를 사용합니다. 모터 설계자들은 특정 주요 파라미터 (토크, 전류 인출, 속도 등)에 대해 모터의 실제 성능에 매우 근접한 우수한 분석 기법을 많이 가지고 있습니다. 그러나이를 위해서는 유효하거나 유효하지 않을 수있는 특정 가정을 만들어야합니다. 예를 들어, 특정 철로를 통한 플럭스가 고르게 분포되어 있다고 가정하거나 슬롯을 통해 일정량의 플럭스 누출을 가정 할 수 있습니다. 이러한 유형의 가정은 종종 완전히 유효한 것입니다. FEA를 사용하는 한 가지 이유는 내가 만든 가정이 유효한지 확인하는 것입니다. 그들이 유효하다면, FEA 결과는 내가 기대했던 것과 거의 비슷할 것입니다. 그들이 유효하지 않은 경우, FEA 결과는 나의 나쁜 가정이 무엇인지 알아내는 데 도움이 될 것입니다.

내가 그것을 사용하는 또 다른 이유는 분석 기술을 사용하여 잘 결정할 수없는 모터 매개 변수가 있기 때문입니다. 예를 들어, 토크 리플 (로터가 회전 할 때 토크의 변동량)은 분석 기술과 관련이 없습니다. 특정 모터 유형에 리플이 더 나쁘다는 것을 알고 있으며 슬롯에 대한 특정 극 조합이 다른 조합 및 다른 규칙보다 리플이 더 우수하다는 것을 알고 있지만 FEA가이를 정량화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

FEA를 사용하는 다른 이유는 실제로 디자인을 미세 조정하기 위해서입니다. 내가 원하는 것을 거의 수행하는 디자인이 있다면 효율성을 조금 높이거나 자석 두께를 줄이려고 할 수 있습니다.

따라서 1) 가정을 확인하고 2) 분석 기법으로는 쉽게 수행 할 수없는 문제를 해결하고 3) 성능을 향상 시키거나 비용을 줄이거 나 더 좋게 만들기 위해 디자인을 미세 조정하는 데 사용합니다. 이 3 가지 모두 FEA 프로세스를 시작하기 전에 디자인을 잘 다룰 필요가 있습니다. 그렇다고해서 결과에 놀라지 않거나 배우지 않는 것은 아닙니다. 그러나 그러한 놀라움이 발생했을 때, 내가 돌아가서 무엇이 잘못되었는지 알아낼 수 있습니다.

실제적인 예를 들자면 : 아빠는 큰 국가 회사에서 일하는 구조 엔지니어였습니다. 그의 전문 분야는 일반적으로 합리적인 "OK"인 건축용 도면 (주로 건물 정면)을 가져 와서 나사 / 볼트 크기, 간격, 스트럿의 필요한 치수 등과 같은 특정 사항을 계산하는 것이 었습니다. 그들은 공항, 오페라 건물, 고층 빌딩과 같은 매우 큰 구조물에서 일했습니다. 계산에서 약간의 변경 (예 : 조금 더 작거나 조금 더 적은 나사)은 수십만 유로가 절약 될 수 있음을 의미합니다. 너무 작고 나쁜 일이 발생합니다.

그는 연금을 받기 전 마지막 10 년 동안 주로 GWBasic (!)을 거의 자체 작성 프로그램으로 사용했습니다. 즉, 그는 자신의 분야에있는 컴퓨터가 GWBasic 프로그램에 등장하기 오래 전에 알고 알고 사용했던 방법을 직접 사용했습니다. 이것을 일종의 사소한 수치 시뮬레이션이라고 부를 수는 있지만 실제로는 영광스러운 포켓 계산기였습니다 (실제로 그는 프로그래밍 가능한 마그네틱 스트립이있는 포켓 계산기에서 동일하게 수행했습니다).

근무일이 끝나면 전문 Finite Element 소프트웨어가 나타나기 시작했으며 때때로 매우 복잡한 프로젝트에 사용했습니다. 실제로 새로운 결과가 나오지는 않았지만 항상 특정 접근법이 실현 가능한지 알아 내야했습니다. 즉, 그의 작업 라인에서 그것은 모든 스틸 바에 대한 부하에 관한 것입니다. 명백한 이유로 수동 계산은 대부분 선형 사례로 축소 된 다음 100-200 %의 보안 마진이 추가됩니다. Finite Elements는 건축 학적으로 흥미로운 건물을위한 완전히 새로운 세계를 열어줍니다.

유한 요소 (Finite Elements)를 사용하면 실제 필수품 (또는 사람들이 믿는 것)에 훨씬 더 가까워 질 수 있지만, 이제는 결과를 확인하는 것이 어렵습니다. 저도 믿으십시오. "위험"은 그 점에서 매우 두드러집니다. 도시에있는 큰 건물의 정면이 무너지면 사람들은 죽고 엔지니어들은 감옥에 갇 힙니다.

TL; DR : 엔지니어는 의사 / 과학자와 유사하게 수치 시뮬레이션을 사용하여 가정을 검증하거나 반복적으로 스위트 스팟 등을 찾습니다. 그러나 일반적으로 무엇을 기대해야하는지 알아야합니다. 과학에서와 동일합니다. 예상 결과에 대해 미리 추론하지 않은 실험은 단지 쓰레기입니다.

할 말이 많지는 않지만 시뮬레이션을 실행하기 전에 결과를 아는 것은 정확한 수치를 아는 것이 아니라 문제의 물리학을 이해하여 솔루션에 대한 특정 기대를 갖는 것입니다. 일반적으로 엔지니어는 문제를 설정하고 일반적인 방법을 선택하며, 문제를 방정식과 경계의 집합으로 공식화 할 때 가장 효과적인 방법으로 문제를 해결할 수 있도록 수학자에게 도움을 요청합니다. 일반적으로 엔지니어는 방정식을 정의하는 사람들이며, 수학자들은 방정식을 해결합니다. 바이 하모닉 방정식을 풀 수있는 것보다 굽힘에 대해 이해하지 못하면 솔루션에 올바른 처짐이 설정되지 않을 수 있습니다. 수학자가 pde를 풀기위한 도구를 사용하는 법을 배우면 대부분의 pde 문제를 해결할 수 있습니다.