[논문]대용량 해석을 지원하는 무기체계 연구 개발 전용 모델러 설계 기술 연구

송일환; 김익준; 리경호; 유용균; 한순흥

문제 정의

Mesh를 생성시키는 기술은 Solved 입력하기 위한 입력파일의 크기와 해석시간뿐 아니라 해석결과의 질(Quality)과도 관계가 깊다. 미국에서 개발된 ANSA라는 pre & postprocessor를 통해 mesh 생성기술과 모핑 기술에 대해 살펴보도록 한다.
Grummp의 경우는 Unix기반으로 개발한 프로그램으로서 Windows기반으로 소스코드를 수정하여 테스트를 해보았으나, 계산 시간이 오래 걸리고 프로그램 자체도 불안정 했다. 본 연구의 목적은 64 bit Windows 기반으로 개인용 컴퓨터에서 1억 개 이상의 요소를 생성하는 것이기 때문에, 요소를 생성하는 효율도 좋고, 안정적으로 실행되는 Tetgen을 본 연구에서 사용할 사면체 요소를 생성하는 프로그램으로 선정하였다.
본 연구의 목적은 mesh의 개수가 1억 개까지 생성 이 가능한 modeler를 개발하는 것이다. 이를 위해 하드웨어의 지원도 중요하지만, 그를 뒷받침할 수 있는 소프트웨어도 상당히 중요하다.
본 연구의 목적은 mesh의 개수가 1억 개까지 생성 이 가능한 modeler를 개발하는 것이다. 이를 위해 하드웨어의 지원도 중요하지만, 그를 뒷받침할 수 있는 소프트웨어도 상당히 중요하다.
본 연구의 목표인 1억 개 이상의 요소를 생성하고 관리하기 하려 할 때, 발생하는 가장 큰 문제점은 메모리 문제이다. 현재 32비트의 CPU와 OS환경에서는 메모리의 주소를 표현하는 방식에 한계가 있어, 물리적으로 메모리를 추가한다고 하더라도 약 2G이상의 메모리를 관리할 수가 없다.
Mesh를 가시화하는 작업은 Mesh를 잘 자르는 것만큼 중요한 작업이고, 그만큼 시간이 오래 걸리는 작업이기도 하다. 앞의 Mesh 알고리즘들을 통해 얻어낸 Mesh 데이터 들을 효과적으로 보여주기 위한 작업이 이번 연구에서 수행되었다.

제안 방법

, 완성도등을 고려한 여러 선별 괴, 정을거쳐, 본 연구에서는 로켓의 발시체 모델을 최종 테스트 모델로 결정하였다.
실제 solvet에서의 해석에서는 이 두 가지 정보가 사용된다. 가시화에는 모델 내부의 정보가 꼭 필요하지 않기 때문에, 본 가시화 작업에서는 node 정보와 모델의 겉 면, 즉 face 정보를 이용해 가시화를 하도록 하였다. 이를 통해, 가시화에 필요한 시간을 줄이면서 동시에 가시화에 이용되는 메모리의 크기를 크게 줄일 수 있었다.
가시화에는 모델 내부의 정보가 꼭 필요하지 않기 때문에, 본 가시화 작업에서는 node 정보와 모델의 겉면, 즉 fhce 정보를 이용해 가시화를 하도록 하였다.
각 경우에 따라서 정확한 속도를 측정하기 위해 시간을 재는 프로그램을 따로 작성하여 측정하였으며, 소수점 3자리까지 측정하였다. 아래의 표는 각 경우에 따른 시간을 측정한 결과로써, 가시화에 걸리는 시간이 거의 Mesh 개수에 비례하는 것을 볼 수가 있었다.
본 연구를 통해 완성된 모델러의 완성도 테스트를 위해서는 테스트 모델의 선정이 필수적이다. 과제의 목적과 난이도, 완성도등을 고려한 여러 선별 과정을 거쳐, 본 연구에서는 로켓의 발시체 모델을 최종 테스트 모델로 결정하였다. 우선적으로 ADD측으로부터 로켓의 발사체 2D 도면을 입수하였다.
이는 모델링 전문가의 도움을 받아 CATIA 프로그램을 이용해 3D 모델을 구현하였다. 또한 이러한 작업을 통해서 모델 구현에 필요한 함수들과 각 부분의 사이즈들을 알아내었다. Fig.
본 연구에서 수행되는 작업은 3D이고, 위의 입수한 데이터들은 2D 자료들이기 때문에 3D로 다시 구현해야 하는 작업을 거쳐야 했다. 단순히 도면의 스캔 파일만을 입수하였기 때문에 3D CAD 프로그램을 이용해 완성된 모델을 얻어내는 작업이 필요했다.
본 연구에서는 기본적으로 CAE modeler의 MenuTree를 모델로 구현을 하고 있으며 GUI 작동방식이나 호출 방식은 최적의 CAD modeling을 가능하도록 직접 설계 하였다. Fig.
물론 CPU나 메모리 등의 하드웨어적인 요소도 중요하지만, 어떤 알고리즘을 이용하여 가시화하였는지도 중요하다. 본 테스트에서 이용할 모듈에서는 여러번의 실험의 거쳐 가장 빠른 속도를 보인 알고리즘을 채택하였다.
물론 CPU나 메모리 등의 하드웨어적인 요소도 중요하지만, 어떤 알고리즘을 이용하여 가시화하였는지도 중요하다. 본 테스트에서 이용할 모듈에서는 여러번의 실험의 거쳐 가장 빠른 속도를 보인 알고리즘을 채택하였다.
앞서 다루었던 일련의 과정들을 통해 얻은 미사일 발사체 모델의 propeller 부분을, 본 연구를 위해 개발한 TransCAD상에서 구현해 보았다(Fig. 10). 보는 바와 같이 원 모양 자체는 CATIA 모델과 크게 다르지 않음을 확인할 수 있었다.
앞서 다루었던 일련의 과정들을 통해 얻은 미사일 발사체 모델의 propeller 부분을, 본 연구를 위해 개발한 TransCAD상에서 구현해 보았다(Fig. 10). 보는 바와 같이 원 모양 자체는 CATIA 모델과 크게 다르지 않음을 확인할 수 있었다.
앞서 비교하였던 여러 가지 공개된 요소 생성 코드 들 중 가장 우수한 성능을 보이는 Tetgen을 앞의 장의 내용을 바탕으로 64비트 환경으로 수정하였다. 64 비트 환경으로 새롭게 컴파일 하고자 할 때 발생하는 가장 큰 문제는 메모리의 주소를 표현하는 포인터의 자료형이 변화함에 따라 코드 내에 메모리 주소에 관련된 자료 형은 64형으로 수정해 주어야 한다.
앞서 비교하였던 여러 가지 공개된 요소 생성 코드 들 중 가장 우수한 성능을 보이는 Tetgen을 앞의 장의 내용을 바탕으로 64비트 환경으로 수정하였다. 64 비트 환경으로 새롭게 컴파일 하고자 할 때 발생하는 가장 큰 문제는 메모리의 주소를 표현하는 포인터의 자료형이 변화함에 따라 코드 내에 메모리 주소에 관련된 자료 형은 64형으로 수정해 주어야 한다.
앞의 두 방법은 하드디스크를 이용하기 때문에 속도적인 측면에서 많은 문제가 발생할 수 있을 것이라 예상되어, 많은 주목을 받는 64비트 환경에서 소프트웨어를 개발하도록 결정하였다. Fig.
앞의 두 방법은 하드디스크를 이용하기 때문에 속도적인 측면에서 많은 문제가 발생할 수 있을 것이라 예상되어, 많은 주목을 받는 64비트 환경에서 소프트웨어를 개발하도록 결정하였다. Fig.
과제의 목적과 난이도, 완성도등을 고려한 여러 선별 과정을 거쳐, 본 연구에서는 로켓의 발시체 모델을 최종 테스트 모델로 결정하였다. 우선적으로 ADD측으로부터 로켓의 발사체 2D 도면을 입수하였다.
과제의 목적과 난이도, 완성도등을 고려한 여러 선별 과정을 거쳐, 본 연구에서는 로켓의 발시체 모델을 최종 테스트 모델로 결정하였다. 우선적으로 ADD측으로부터 로켓의 발사체 2D 도면을 입수하였다.
단순히 도면의 스캔 파일만을 입수하였기 때문에 3D CAD 프로그램을 이용해 완성된 모델을 얻어내는 작업이 필요했다. 이는 모델링 전문가의 도움을 받아 CATIA 프로그램을 이용해 3D 모델을 구현하였다. 또한 이러한 작업을 통해서 모델 구현에 필요한 함수들과 각 부분의 사이즈들을 알아내었다.
초기의 절점들을 이용하여 삼각형 요소들을 생성하고, 그 후 Delaunay criterion 이론을 사용하여 중간에 절점들을 추가 하면서 요소들을 생성하는 것이다.
가장 일반적인 초기의 절점들을 생성하는 방법은 물체의 표면의 접점들을 그대로 사용하는 것이다. 초기의 절점들을 이용하여 삼각형 요소들을 생성하고, 그 후 Delaunay criterion 이론을 사용하여 중간에 접점들을 추가 하면서 요소들을 생성하는 것이다.

대상 데이터

코드를 64비트에 맞게 수정하면서 점차적으로 요소숫자를 늘리는 과정을 반복하여 과제의 목표인 1억 개의 Mesh를 생성하는 것에 성공하였다. 총 수행시간은 약 48시간(173064초)이고 생성된 요소 수는 104,871,844개이다.

이론/모형

Tetgen은 앞에서 설명한 바와 같은 Deahmay triangulation 알고리즘을 이용한 사면체 요소 생성 프로그램이다. 이 프로그램은 Weierstrass Institute for Applied Analysis and Stochastics의 Research Group of Numerical Mathematics and Scientific Computing에 소속된 Hang-si에 의해 제작되었다. 프로그램 언어는 C 언어를 사용하였다.
Tetgen은 앞에서 설명한 바와 같은 Deahmay triangulation 알고리즘을 이용한 사면체 요소 생성 프로그램이다. 이 프로그램은 Weierstrass Institute for Applied Analysis and Stochastics의 Research Group of Numerical Mathematics and Scientific Computing에 소속된 Hang-si에 의해 제작되었다. 프로그램 언어는 C 언어를 사용하였다.

성능/효과

아래의 표는 각 경우에 따른 시간을 측정한 결과로써, 가시화에 걸리는 시간이 거의 Mesh 개수에 비례하는 것을 볼 수가 있었다. 또 하나의 중요한 요소인 최대 사용 메모리 또한 그 크기를 측정하려 했지만, 정 확한 측정치를 얻는 데에 어려움이 있어서 측정을 하지 못하였지만, 대략적인 크기 역시도 Mesh 개수에 비례함을 볼 수 있었다.
아래의 표는 각 경우에 따른 시간을 측정한 결과로써, 가시화에 걸리는 시간이 거의 Mesh 개수에 비례하는 것을 볼 수가 있었다. 또 하나의 중요한 요소인 최대 사용 메모리 또한 그 크기를 측정하려 했지만, 정 확한 측정치를 얻는 데에 어려움이 있어서 측정을 하지 못하였지만, 대략적인 크기 역시도 Mesh 개수에 비례함을 볼 수 있었다.
가시화에는 모델 내부의 정보가 꼭 필요하지 않기 때문에, 본 가시화 작업에서는 node 정보와 모델의 겉 면, 즉 face 정보를 이용해 가시화를 하도록 하였다. 이를 통해, 가시화에 필요한 시간을 줄이면서 동시에 가시화에 이용되는 메모리의 크기를 크게 줄일 수 있었다.
64비트 환경에서는 약 4000만개의 요소 생성하는 것에 성공하였지만, 메모리의 한계로 더 이상의 Mesh가 생성되지 않았다. 코드를 64비트에 맞게 수정하면서 점차적으로 요소숫자를 늘리는 과정을 반복하여 과제의 목표인 1억 개의 Mesh를 생성하는 것에 성공하였다. 총 수행시간은 약 48시간(173064초)이고 생성된 요소 수는 104,871,844개이다.
4에서 볼 수 있듯이 램의 Transfer Rate가 월등히 좋은 것을 볼 수 있다. 평균적으로 쓰기 모드에서 하드디스크의 경우 약 33Mb/s를 보인 반면 램의 경우 약 400Mb/s로 13배 정도의 성능 향상이 기대된다. 32비트 환경에서 Mesh를 생성했을 때 이의 용량은 4.

후속연구

현재는 시험모델이었던 발사체 모델만을 생성하는데 필요한 함수들만이 구현되어 있어, 완벽한 모습을 갖추지 못한 상태이다. 좀 더 다양한 함수들을 추가함으로써 완벽한 GUI를 구축할 예정이다. 둘 째는 해석을 위한 각종 정보 입력을 위한 모듈을 추가하는 것이다.
보는 바와 같이 원 모양 자체는 CATIA 모델과 크게 다르지 않음을 확인할 수 있었다. 향후에는 propeller 외에 insulation 등의 남은 발사체 부분도 모델링하여 assembly 과정을 거쳐 최종 완성 모델을 구현해 볼 계획을 가지고 있다.

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