[논문]전선 구조해석 모델을 이용한 진동해석 방법에 관한 연구

박형식; 최수현; 이용섭

doi:10.3744/snak.2007.44.3.314

문제 정의

본 연구에서는 구조해석 모델을 활용함으로써 전선진동해석 모델을 생성하기 위해서 소비되는 추가시간을 절약할 수 있는 해석기법에 관한 연구를 수행하였다.
본 연구에서는 전선구조해석 모델을 이용하여 전선진동해석을 수행하는 기법을 개발하였다.
이 변환 작업 시 수작업이 가능하나, 변환해야 하는 정보의 양이 상당히 많은 관계로 오류를 범할 확률이 높으며, 시간 또한 많이 걸린다. 이에 본 연구에서는 이러한 변환 작업에 따르는 작업순서 및 명령어를 파악하여 누구나 쉽게 이용할 수 있는 프로그램을 개발하여 가급적 수작업에 따르는 오류를 없애고, 그에 따른 시간의 단축을 가능하게 하였다.

제안 방법

수행할 경우, MSG. NASTRAN 에서 제공하는 명령어를 이용하여 해석시스템의 자원을 Scratch db 로 할당하는 기법을 적용하였다.(MSC software 2004)
2 에서와 같이 ste시 의 종류에 따라 구분된다. 그러나, 진동해석에 사용되는 모델의 Materials 은 진동해석 시 이용되어 지는 형태(예. D/H, E/R, A/B 등)로 구분되어져야 하므로, 본 연구에서는 진동해석 시 사용되는 모델의 Materials 이 PCL을 이용하여 생성되도록 하였다.
따라서 본 연구에서는 PCL(PATRAN Command Language)를 사용하여 상당한 양의 수작업들을 자동화하였으며, 간단한 메뉴의 선택을 통해 전선구조해석 모델을 진동해석 모델로 최대한 빠르게 변환이 되게 하였다(최병호 등 2002, MSC software 2004). 또, 대용량의 Scratch db sets 의 활용, dynamic reduction 사용을 통하여 대형모델계산 기법도출, added mass 효과 고려를 위한 VMM 계산의 단순화 및 계산시간의 단축, 계산 정도의 보정이 가능하게 하였다 (Fig.
D/H, E/R, A/B 등)로 나누어 지며, 이들 정보와 연결된 properties 로 수정되어야 한다. 이때, 본 연구에서는 전선구조해석 모델이 있는 db HF일에 수백 개씩 저장되어 있는 properties 의 정보를 검색하여, 해당 properties 의 정보가 진동해석을 수행할 수 있도록 수정이 가능하게 아래의다. 3 와 같은 PCL로 프로그램을 작성하였다.
이렇게 절점과 유한요소의 개수가 100,000 를 넘어가는 대형 모델에서 부가수 질량을 고려하여 전선진동해석을 수행 시 상당한 시스템 자원이 필요하며, 게다가 해석에 필요한 시간도 상당한 시간이 요구된다. 이에 NASTRAN 에서 제공하는 dynamic analysis 시 해석 모델의 크기를 줄이는 여러 방법들 중에서 Guyan redution 이라고 하는 정적으로 응축하는 방법을 사용하였다. 본 방법을 사용하면, 해석 시간에 사용되는 시간을 단축시킬 수 있고, 구조해석에 적합하게 모델링된 유한요소 모델 때문에 규발되는 국부 부재의 Local mode 도 발생하지 않으며, 해석에 사용되는 많은 절점과 유한요소 패문에 해석시스템의 자원이 많이 필요하게 되는 문제가 사라진다.

대상 데이터

이상의 결과를 보면, A 와 B 의 모드가 거의 같거나, 유사한 형태로 나타나며 주파수 오차율 또한 3%안에 드는 경우는 총 21개 중 17 개이다. 그리고, A와 B의 모드가 거의 같거나, 유사한 형태로 나타나는 경우는 총 21개 중 18 개이다. 또한, 주파수 오차율 3%이내의 범위에 드는 경우는 총 21 개의 경우 중 20 개이다.
본 기법의 검증에 사용된 전선구조해석 모델의 경우 절점의 개수가 186, 243 개이며, 유한요소의 개수는 374, 692 개이다. 이렇게 절점과 유한요소의 개수가 100,000 를 넘어가는 대형 모델에서 부가수 질량을 고려하여 전선진동해석을 수행 시 상당한 시스템 자원이 필요하며, 게다가 해석에 필요한 시간도 상당한 시간이 요구된다.
본 연구에서 사용하는 해석프로그램은 MSC.PATRAN 과 PCLf MSC.NASTRAN 이다. 먼저, 전선구조해석 모델을 담고 있는 db 파일은 구조해석에 이용되는 정보를 가지고 있으므로 진동해석에 사용할 수 있도록 db 파일에 담겨있는 정보의 내용을 수정할 필요가 있다.

성능/효과

A 를 계산하는 데 걸린 시간을 B 를 계산하는데 걸린 시간으로 나눈 계산효율을 Table 4 의 제일 오른쪽의 열에 나타내었다. 그 열을 보면 체감시간과 CPU 당 걸린시간 총합 둘 다 200%가 넘는 계산효율을 나타내었다.
이는 가진실험이 실험기간 및 공정절차상의 어려움으로 인해 선박전체 진동모드가 아닌 거주구, 기관실 덮개, 선미부 등의 진동모드를 보기 위하여 실험을 수행함으로 인해서 해석에서 보여지는 결과와 다소간의 차이가 있다는 사실을 이제까지의 경험을 통해 알 수 있었다. 그럼에도 불구하고, 가진실험결과와 본 논문에서 개발된 기법으로 계산된 결과사이에는 오차가 상당히 적음을 알 수 있었다. 이로써 본 논문에서 개발된 기법이 실제 적용하기에 큰 무리가 없음을 알 수 있었다.
그 결과 구조 변경 및 보강을 통하여 문제의 개선을 시도할 때 해석에 소요되는 많은 시간 때문에 적시에 적절한 개선안을 도출하기가 힘들었다. 따라서, 본 연구에서는 VMM 적용 시 Overlay element 을 모델에 생성하여 사용함으로써, VMM 을 적용한 계산 시간을 줄일 수 있었으며, 그 계산 결과의 신뢰성도 비교적 우수하였다.
된다. 따라서, 전선진동해석을 목적으로 만들어진 모델과 동일선박의 유한요소 모델임에도 불구하고, 유한요소의 크기 및 개수에서 차이가 나타남을 알 수 있다. 이러한 차이에 따라 본 기법에 사용되는 유한요소 모델에서 VMM 에 사용되는 구조표면 모델의 유한요소의 크기가 진동해석모델의 유한요소의 크기보다 아주 세밀하고 개수도 많게 되어, 그에 따른 계산시간도 크게 늘어난다.
본 기법에 dynamiceduction 을 사용함으로써, 전선구조해석 모델을 전선진동해석에 사용하는 데 있어서 보다 빠르고 정확한 해석의 수행이 가능하게 되었다.
서로 비교하였다. 본 논문에서 전선구조해석쿙 모델에 개발된 기법을 적쿙하여 해석한 결과와 전선진동해석용 모델을 이묭하여 계산한 결과가 다소 차이가 나타났다. 특히, 먼저 나타나는 진동해석 모드에서 두 해석결과 상의 오차가 많음을 알 수 있었다.
이에 NASTRAN 에서 제공하는 dynamic analysis 시 해석 모델의 크기를 줄이는 여러 방법들 중에서 Guyan redution 이라고 하는 정적으로 응축하는 방법을 사용하였다. 본 방법을 사용하면, 해석 시간에 사용되는 시간을 단축시킬 수 있고, 구조해석에 적합하게 모델링된 유한요소 모델 때문에 규발되는 국부 부재의 Local mode 도 발생하지 않으며, 해석에 사용되는 많은 절점과 유한요소 패문에 해석시스템의 자원이 많이 필요하게 되는 문제가 사라진다. 그리고, 해석 시 여러-사람이 동시에 사용하게 되면서 발생하는 시스템의 자원부족으로 연산이 중댠되는 사태도 줄어들게 된다.
차이가 남을 알 수 있다. 이는 가진실험이 실험기간 및 공정절차상의 어려움으로 인해 선박전체 진동모드가 아닌 거주구, 기관실 덮개, 선미부 등의 진동모드를 보기 위하여 실험을 수행함으로 인해서 해석에서 보여지는 결과와 다소간의 차이가 있다는 사실을 이제까지의 경험을 통해 알 수 있었다. 그럼에도 불구하고, 가진실험결과와 본 논문에서 개발된 기법으로 계산된 결과사이에는 오차가 상당히 적음을 알 수 있었다.
그럼에도 불구하고, 가진실험결과와 본 논문에서 개발된 기법으로 계산된 결과사이에는 오차가 상당히 적음을 알 수 있었다. 이로써 본 논문에서 개발된 기법이 실제 적용하기에 큰 무리가 없음을 알 수 있었다.
하얀 색으로 나타낸 3 개의 모드에선 A 와 B 의 모드가 서로 상이하게 나타나지만, 주파수의 오차율은 3%안에 포함된다. 이상의 결과를 보면, A 와 B 의 모드가 거의 같거나, 유사한 형태로 나타나며 주파수 오차율 또한 3%안에 드는 경우는 총 21개 중 17 개이다. 그리고, A와 B의 모드가 거의 같거나, 유사한 형태로 나타나는 경우는 총 21개 중 18 개이다.

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