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      <title>산업장비</title>
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      <![CDATA[ [Compass 매거진] 상공 위의 시선들 ]]>
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      <pubDate>Sun, 17 Dec 2023 23:39:26 GMT</pubDate>
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      <![CDATA[ 얼리어답터(early adapter)로 알려지지 않은 광업, 전력 발전 및 화학 기업들이 빠른 속도로 드론 기술을 도입하고 있다고 한다. 드론은 기업의 시간과 비용을 절약하고, 안전성을 높이며, 가장 중요한 것은 운영 개선을 위한 분석 데이터를 수집하는 역할을 하는 것으로 입증되었다.
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      <![CDATA[ 
에너지 및 소재 기업이 더 많은 수익을 창출하도록 돕는 드론 기술







얼리어답터(early adapter)로 알려지지 않은 광업, 전력 발전 및 화학 기업들이 빠른 속도로 드론 기술을 도입하고 있다고 한다. 드론은 기업의 시간과 비용을 절약하고, 안전성을 높이며, 가장 중요한 것은 운영 개선을 위한 분석 데이터를 수집하는 역할을 하는 것으로 입증되었다.







2018년, Komatsu Smart Construction은 샌프란시스코에 본사를 둔 Skycatch의 기계 비전 기술을 탑재한 고정밀 드론 1000대를 주문하여 사상 최대 규모의 상업용 구매 기록을 세웠다.



2015년 일본의 심각한 건축 건설 산업 문제인 숙련된 인력 부족 문제를 해결하기 위해 Komatsu Smart Construction은 건설, 광업, 기타 산업 용도에 사용되는 중장비를 제조하는 일본의 다국적 기업 Komatsu 산하의 드론 기반 자동화 장비 서비스 기업이다.



중국 SZ DJI 테크놀로지가 구축한 드론에 구현된 이 기술은 조만간 Komatsu 건설현장에서 센티미터 단위의 정확한 지도를 만들어내고 건설자재 현장 비축물량을 모니터링하며 Komatsu 가 개발하고 있는 로봇 건설 차량을 통제하게 된다.



이번 대규모 주문은 드론 기술이 얼마나 발전했는지 잘 보여준다. 그 결과, 전통적으로 신기술 채택이 늦었던 많은 산업들이 이제는 드론을 채택하여 안전성을 높이고, 장비를 보다 비용 효율적으로 사용하며, 생산성 향상을 위해 분석할 수 있는 실시간 데이터를 수집하고 있다.



광업회사들도 드론, 자동화 차량, 사물인터넷(IoT) 기기, 센서 등을 운영에 적극 활용하는 추세이다. Zion Market Research는 2017년 700억 달러에서 2024년까지 985억 달러의 시장규모로 증가할 것으로 내다봤다.



Skycatch의 Patrick Stuart 제품 담당 이사는 &#8220;조기 예약도 많이 들어오고 있습니다. 광산업에서는 보통 다른 산업들에서 보다 너무 빨리 혁신을 시도하지 않으려는 경향이 있었는데, 지금 광산업에서 엄청난 관심을 끌고 있습니다.”라고 설명했다.



성숙된 기술력



에너지와 광산 기업들은 거칠고 위험한 환경에서 일한다. 고정밀 카메라, 열영상, 통합영상센서 및 향상된 데이터 캡처 기능을 갖춘 드론은 굴뚝 내부를 맴돌며 균열을 찾아내고 정유공장 내 부식을 찾아낼 수 있다. 광산에서 드론은 발굴된 갱도를 탐사하여 작업자가 투입되기 전에 안전한지 확인한다. 지상에서는 드론이 경사도와 고도를 측정하고, 장비 및 비축물량 관리에 대해서도 보고할 수 있다.



스위스 무인정찰기(UAV) 제조사인 Flyability의 Marc Gandillon 마케팅 본부장은 &#8220;중량 가공 업계가 드론을 꽤 오랫동안 주시해 왔습니다&#8221;라다라고 말했다. 최근에는 대규모로 드론을 도입하기로 한 기업이 많다.



&#8220;왜 지금일까요? 이제 기술이 충분히 성숙해져 이 기업들의 요구를 충족시킬 수 있기 때문입니다&#8221;라고 Gandillon은 말했다.



예를 들어 Dow Chemical은 2014년 텍사스 주 프리포트의 제조공장에서 드론 테스트를 시작했다. Dow는 드론을 사용하여 탱크와 파이프라인을 검사하는데, 이 과정은 며칠이 걸리고 종종 위험한 화학물질에 사람이 노출되는 과정인데, 드론을 사용하면 동일한 작업에 몇 시간이 소요되며 노출 위험을 없앨 수 있다.



&#8220;우리는 첫 몇 년 동안 여러 오류가 있었습니다.&#8221;라고 Dow의 글로벌 개선 리더인 Andy Lewis는 말했다. &#8220;그러나 안전 위험을 줄이기 위해 다양한 기술을 탐구하면서 사용 수준이 높아졌었습니다. 드론을 이용하면 승산이 있습니다. 우리는 사람들에게 노출되는 화학물질의 양을 줄이면서도 더 빠르고 생산적으로 일할 수 있습니다. 우리는 드론을 사용하는 전 세계 많은 기업들에서 매우 많은 이점들을 확인해 볼 수 있습니다. 생산성 문제가 아니더라도 안전상의 혜택은 그만한 가치가 있습니다.”



사용의 용이성



드론과 데이터 수집의 복잡성은 증가하고 있지만, 사용 편의성의 향상은 또 다른 주요 채택 요인이 되고 있다.



&#8220;사용하기 힘들었습니다.&#8221;라고 Gandillon은 말했다. &#8220;예전에는 규제가 분명하지 않았지요. 이제 규제 측면은 드론에 내장되어 있습니다. 데이터 품질이 훨씬 더 좋아졌고, 작동이 잘 되는 센서와 데이터 수집 시스템을 가지고 있습니다. 드론은 이제 업계 요구에 더 적합해졌습니다. 일종의 항공 플랫폼과 중공업의 결합 같은 것이어서, 이제 그들은 같은 언어를 구사하기 시작했습니다.&#8221;



런던 소재 위성통신 회사인 Inmarsat의 Joe Carr 광업 혁신 이사는 &#8220;이러한 개선은 드론이 현재 광업을 변화시키는 선도적인 기술 중 하나인 이유를 설명하는 데 도움이 된다&#8221;라고 말했다.



Carr는 업계 간행물 &#8216;광업 기술&#8217;에서 &#8220;이 드론은 위험하고 접근하기 어려운 위치에서 광산을 스캔할 뿐만 아니라 그들이 수집한 모든 정보를 즉각적으로 전달합니다&#8221;라며 &#8220;이것은 고도로 숙련된 지질학자나 지질공학자들이 위험한 환경에 노출되거나 도로를 폐쇄하지 않고도 광산의 경사면을 보다 빠르고 상세하게 분석할 수 있어 생산성에 영향을 미치지 않습니다.”라고 덧붙였다.



데이터의 모든 것



그러나 캘리포니아주 레드우드시티에 본사를 둔 Skylogic Research의 CEO인 Colin Snow는 여전히 확신하지 못하고 있다. 그는 신생 드론 산업의 초기 성장은 대부분 과대광고에 힘입은 것이라고 말했다. 하지만 그는 기업들이 드론을 그들의 운영에 통합하는 것이 점점 더 쉬워지고 있다는 점은 인정한다.



Snow는 &#8220;더 좋아졌습니다. 페이로드와 이미지는 훨씬 더 분명해지고 사용하기 쉬워지고 있습니다. 수행해야 할 업무 계획과 실제 처리에서 더 많은 자동화가 이루어져 전보다 더 쉬워졌습니다.”라고 말했다.



향후 몇 년 동안 Snow가 예상하는 가장 큰 동향 중 하나는 별로 흥미롭게 들리지 않을 수 있지만, 문서화, 예측 유지, 엔터프라이즈 자산 관리, 추적 및 GIS 데이터 통합을 위한 기업 워크플로우에 드론 데이터를 통합하는 능력 등 기업 대차대조표에 큰 영향을 미칠 수 있다. Flyability의 Gandillon은 &#8220;결국 당신의 결정의 근거가 될 보고서가 필요합니다. 중요한 건 자료뿐&#8221;이라고 말했다.



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      <![CDATA[ 노면의 표면조도를 고려한 타이어 동적거동 시뮬레이션 ]]>
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      <link>https://blog--3ds--com.apsulis.fr/ko/brands/simulia/abaqus-tire-dynamic-behavior-simulation/</link>
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      <pubDate>Tue, 15 Nov 2022 07:41:22 GMT</pubDate>
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      <![CDATA[ 1. Introduction 최근 전기차 개발에 있어 타이어의 소음이 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 기존에는 타이어 소음이 내연기관에서 발생하는 소음의 주파수와 (~500Hz) 비슷한 음역대에 있어 크게 부각되지 않았으나 전기차 모터의 경우 ~2000Hz의 고주파 영역에서
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      <![CDATA[ 
1. Introduction



최근 전기차 개발에 있어 타이어의 소음이 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 기존에는 타이어 소음이 내연기관에서 발생하는 소음의 주파수와 (~500Hz) 비슷한 음역대에 있어 크게 부각되지 않았으나 전기차 모터의 경우 ~2000Hz의 고주파 영역에서 소음이 발생하기 때문에 타이어와 노면의 접촉에 의한 소음을 억제하는 것이 중요해졌습니다. 타이어의 소음 테스트를 수행할 때 트랙의 표면은 ISO 10844 규정을 따라야 하며 이는 아스팔트에 해당하는 노면 형상을 모사하기 위한 목적이 있습니다.&nbsp;



&nbsp;



한편 타이어의 동적거동 및 소음은 wheel drum test 를 통해 평가되며 Fig.1 과 같이 원통형의 드럼 위에 타이어를 접촉시킨 후 드럼을 회전시킵니다. Wheel drum test의 유한요소 시뮬레이션은 보통 드럼 표면을 이상적인 매끈한 면으로 가정하나 실제 테스트는 거친 표면에서 발생하는 소음을 측정하기 때문에 시뮬레이션 상에서도 노면 형상을 반영할 필요가 있습니다. 이에 본 포스팅에서는 Abaqus/CAE RSGen plug-in을 활용하여 다양한 노면의 표면조도를 고려한 타이어의 동적거동 분석사례를 소개하겠습니다.
&nbsp;







&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;(a)&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;(b)&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;



&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Fig. 1 



&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;(a)&nbsp; Schematic of wheel drum test (image from kistler.com)&nbsp;



&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; (b) finite element model of wheel drum test&nbsp;



&nbsp;



2. Modeling and analysis&nbsp;



2.1. Drum surface mesh



본 포스팅에서는 Miao et al., 2019 논문의 3D laser scanner로 측정한 아스팔트 표면 데이터를 기반으로 Abaqus/CAE RSGen plug-in을 통해 [Link] 강체 3D 쉘요소로 (R3D4) 아스팔트 표면을 구현했습니다. Fig. 2와 같이 200x200mm2 크기의 표면을 주기적으로 반복되는 형태로 확장하였으며 파이썬 스크립트를 통해 원통형태로 변환하였습니다. 표면조도에 따른 타이어 거동 특성을 비교하기 위해 랜덤표면과 아스팔트 표면, 이상적인 표면의 총 세 가지 형태의 드럼을 사용했습니다. Fig. 3에서 아스팔트 및 랜덤표면의 조도를 나타냈습니다.&nbsp;







Fig. 2 Procedure for constructing asphalt surface from measured surface topology&nbsp;



&nbsp;







Fig. 3 Surface topology for asphalt and random surface&nbsp;



&nbsp;



2.2. Abaqus analysis procedures&nbsp;



Fig. 4에서 거친표면에서 타이어 롤링해석을 위한 과정을 나타내었습니다. 타이어의 롤링해석을 수행하려면 (1) Full 3D 타이어 구성 (2) 타이어 내압인가 및 노면과 접지 (3) 정상상태 롤링 (4) Explicit 솔버를 활용한 롤링해석의 단계를 거치게 됩니다. Abaqus는 축대칭 모델로부터 Full 3D 타이어를 구성하기 위한 symmetric model generation 기능을 제공하며 steady state transport 프로시저를 통해 정상상태 롤링해석을 Standard 솔버로 수행할 수 있습니다. 또한 Standard 솔버로 도출한 정상상태의 타이어를 Import 기능을 활용해 Explicit 해석의 초기상태로 적용할 수 있습니다.&nbsp;



&nbsp;



Standard 솔버를 사용한 접지해석 및 정상상태 롤링해석 시에는 연산시간 감소 및 수렴성 개선을 위해 매끈한 면을 가정하여 해석을 수행한 후 마지막 단계인 과도상태 롤링해석에서 거친표면으로 변경하여 초기에 접지시키는 방법을 사용했습니다. 본 포스팅에 활용된 타이어 모델은 SIMULIA Knowledge base article QA00000008637 예제를 참고하였으며 타이어 모델에 대한 자세한 내용은 생략하도록 하겠습니다.&nbsp;







Fig. 4 Tire analysis procedure for rough surface&nbsp;



&nbsp;







Fig. 5 Schematic of finite element model of wheel drum testing simulation&nbsp;



3. Results and discussion



Fig. 6에 세 종류의 표면에 따른 접촉압력 분포를 (CPRESS) 나타내었습니다. 표면조도가 가장 큰 랜덤표면의 경우 접지면적이 가장 작으며 아스팔트, 이상적인 표면의 순으로 더 넓은 면에 걸쳐 접촉이 발생하는 것을 확인할 수 있습니다. 또한 표면조도가 클수록 접촉압력이 균등한 분포에서 집중된 형태로 변하는 것을 볼 수 있습니다.&nbsp;



&nbsp;



Fig. 7에는 드럼 중심에서 측정한 반력 모멘트의 FFT plot을 나타내었습니다. 모멘트는 타이어의 거동이 안정된 시점인 5~6번째 회전 사이클의 결과를 사용했습니다. 이상적인 표면의 (smooth) 경우 특정 주파수에서 우세한 피크가 나타나는 것을 볼 수 있는데 이는 타이어 패턴형상의 주기성으로 인해 발생한 주파수와 하모닉 성분들입니다.&nbsp;&nbsp;



&nbsp;



반면 표면조도가 있는 경우는 (asphalt, random) 타이어 패턴 주파수 성분이 우세하지 않으며 분포가 다소 균등한 경향을 보입니다. 아스팔트의 경우 랜덤표면 대비 몇 개의 우세한 피크가 있는 것을 확인할 수 있는데 이는 아스팔트면을 주기적으로 이어 붙여서 노면을 구성했기 때문에 발생한 것으로 보입니다. 반면 랜덤표면의 경우 이러한 노면형상의 주기성이 없기 때문에 주파수 영역에서 더 균등한 분포를 보입니다.&nbsp;



&nbsp;







Fig. 6 Comparison of contact pressure distributions for 3 different types of surface&nbsp;



&nbsp;











&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;(a)&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; (b)&nbsp;



Fig. 7 FFT plots of reaction moment measured at drum center



 (a) asphalt and smooth case 
&nbsp; (b) random and smooth case&nbsp;



&nbsp;



4. Conclusion



본 포스팅에서는 타이어의 동적해석을 통해 표면조도의 영향을 분석했고 접지면적, 접촉압력 분포, 동적거동의 변화를 확인했습니다. 이는 궁극적으로 타이어 소음에 영향을 끼칠 수 있기 때문에 소음관련 규제에 효과적으로 대응하기 위해서 해석모델에 표면조도를 반영할 필요가 있습니다. Abaqus/Explicit 롤링해석은 SIMULIA wave6와 연계해석을 통하여 표면조도를 반영한 소음해석으로 확장될 수 있습니다. 



또 다른 플러그인 활용사례는 이전 포스팅을 통해 확인하실 수 있습니다. 본 포스팅이나 SIMULIA 기술지원 관련 문의사항은 SIMULIA 기술지원팀으로 연락주시기 바랍니다 (02-3270-8541, SIMULIA.KR.Support@3ds.com). 



Reference



Abaqus Documentation, 2022, Dassault Systèmes Simulia Corp., Providence, RI, USA.&nbsp;



Deng Y, Zhao Y, Lin F, Xiao Z, Zhu M and Li H, 2018, Simulation of steady-state rolling non-pneumatic mechanical elastic wheel using finite element method, Simulation Modelling Practice and Theory 85, 60–79.&nbsp;



Lee C, Ju J, Kim DM, 2012, Vibration analysis of non-pnewmatic tires with hexagonal lattice spokes, ASME 2012 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference DETC2012-70538, 483-490.&nbsp;



International Organization for Standardization, Acoustics – Specification of test tracks for measuring sound emitted by road vehicles and their tyres ISO 10844:2021.&nbsp;
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