AI(인공지능)를 3D CAD 설계 프로세스에 접목

설계 효율성을 크게 높이기 위한 AI(인공지능) 활용 방안 (Grok을 이용하여 문서를 작성 하였습니다)

 

▣ 설계 최적화

설계 매개변수를 자동으로 분석하고 조정하여 최적의 설계를 제안할 수 있습니다. 예를 들어, 구조적 강도, 무게, 비용 등의 조건을 고려해 가장 효율적인 설계를 찾아줍니다. 이를 통해 설계자는 수작업으로 여러 변수를 테스트하는 대신 AI가 제공하는 최적화된 결과를 빠르게 활용할 수 있습니다. 이와 유사한 Creo 옵션 제품이 있습니다.

 

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▷ Behavioral Modeling Extension (BMX)

엔지니어가 설계 목표를 정의하고, 자동으로 변수 (치수)를 조정하며, 최적의 솔루션을 탐색할 수 있도록 지원하여 "목표 기반 설계(GOAL-Driven Design)"를 가능하게 합니다. 주로 복잡한 엔지니어링 문제에서 성능, 무게, 비용 등의 요구사항을 충족하기 위해 사용됩니다. BMX는 전통적인 "시행착오" 방식의 설계를 혁신하여, 데이터 기반의 효율적인 엔지니어링을 가능하게 하는 핵심 도구입니다. 복잡한 시스템의 다학제적 최적화에 특히 유용합니다.

작동 예시

1. 문제 정의: "브레이크 캘리퍼의 질량을 20% 줄이되, 변형량은 0.1mm 이하로 유지."
2. 변수 설정: 두께, 리브 패턴, 구멍 직경 등을 변수로 지정.
3. 최적화 실행: BMX가 여러 설계 조합을 평가해 목표를 충족하는 해법 제시.
4. 결과 검증: Creo Simulate로 최종 설계의 성능을 확인.

주요 기능

1. 목표 및 제약 조건 정의
   • 사용자는 설계 목표(예: "무게 최소화", "강성 유지")와 제약 조건(예: "최대 응력 한도")을 수학적 조건으로 설정할 수 있습니다.
   • 예: 브래킷의 두께를 줄이되, 허용 응력 범위 내에서 최소 질량을 달성.
2. 자동화된 파라미터 최적화
   • 설계 변수(예: 치수, 재료 속성)를 지정하면 BMX가 자동으로 최적값을 탐색합니다.
   • 알고리즘: 설계 공간을 탐색하는 반복적 시뮬레이션을 통해 목표에 부합하는 파라미터 조합을 도출합니다.
3. 민감도 분석(Sensitivity Analysis)
   • 각 변수가 설계 목표에 미치는 영향을 정량화하여, 주요 영향 요소를 식별합니다.
   • 예: 브래킷의 길이 변경이 전체 강성에 미치는 영향 분석.
4. 통합 시뮬레이션
   • Creo Simulate(구 Pro/Mechanica)와 연동해 구조 해석, 열 해석, 유체 역학 등의 결과를 실시간으로 반영합니다.
   • 외부 데이터(엑셀, 테스트 결과)를 활용한 분석도 가능합니다.
5. 다중 설계 시나리오 비교
   • 여러 최적화 결과를 비교하고, 트레이드오프 분석을 통해 최종 설계를 선택할 수 있습니다.

 

Creo Behavioral modeling extension (BMX)

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▣ AI를 활용한 설계 최적화 과정

설계 최적화에서 AI의 역할과 최적화 기능의 완성 여부를 이해하려면, 전체 과정을 단계별로 나누어 볼 필요가 있습니다.

• 데이터 제공 및 패턴 학습
  • 사용자가 제공한 데이터(예: 매개변수 셋과 그에 따른 무게, 강도, 비용)를 AI가 분석합니다.
  • AI는 이 데이터를 통해 매개변수(치수, 재료, 형상 등)와 결과(무게, 강도, 비용) 간의 관계를 학습합니다.
  • 예를 들어, "치수가 커질수록 무게가 증가하고 강도가 높아진다"와 같은 패턴을 파악합니다.
• 수식화
  • 학습된 패턴을 바탕으로 AI는 매개변수와 결과 간의 관계를 수학적 모델(예: 회귀 모델, 신경망 등)로 표현합니다.
  • 이는 입력(매개변수)을 출력(무게, 강도, 비용)으로 연결하는 함수 역할을 합니다.
  • 예: 무게 = f(치수, 재료), 강도 = g(치수, 재료)와 같은 형태로 나타낼 수 있습니다.
• 최적화 과정
  • 패턴 학습과 수식화만으로는 최적화가 이루어지지 않습니다. 최적화는 명확한 목표와 제약 조건을 설정한 뒤, 그에 맞는 최적의 매개변수 조합을 찾는 과정입니다.
  • 목표 설정: 예를 들어, "무게를 최소화하되, 강도는 500MPa 이상, 비용은 100만 원 이하로 유지"와 같은 조건을 정합니다.
  • 최적화 알고리즘 적용: AI는 학습된 수식(모델)을 활용해 목표를 달성하는 최적의 매개변수를 탐색합니다. 이를 위해 경사 하강법, 유전 알고리즘 등과 같은 수학적 기법이 사용됩니다.
  • 이 과정에서 AI는 수많은 매개변수 조합을 시뮬레이션하거나 계산하여 최적점을 찾아냅니다.
• 결과 제시
  • 최종적으로 AI는 설정된 목표와 제약 조건을 만족하는 최적의 설계 매개변수를 제안합니다.

"AI가 데이터의 패턴을 만들어 주고 수식으로 제공하는 것"은 설계 최적화에서 필수적인 전 단계입니다. 
이 단계는 AI가 설계 공간을 이해하고, 매개변수와 결과 간의 관계를 예측할 수 있는 기반을 제공합니다. 
하지만 이는 최적화 기능의 일부일 뿐, 전체를 의미하지 않습니다.

왜 최적화가 아닌가?
패턴 학습과 수식화만으로는 "무엇을 최적화할지(목표)"와 "어떤 조건을 만족해야 하는지(제약 조건)"를 정의하지 
않습니다. 또한, 최적의 매개변수를 찾기 위한 탐색 과정이 빠져 있습니다.
예를 들어, AI가 무게 = 2 × 치수 + 3 × 재료라는 수식을 제공했다고 가정하면, 
이 수식만으로는 "무게를 최소화하는 치수와 재료 값"을 자동으로 알려주지 않습니다. 
이를 위해서는 별도의 최적화 알고리즘이 필요합니다.

최적화 기능의 완성
최적화는 AI가 학습한 모델을 기반으로, 목표 함수(예: 무게 최소화)를 설정하고, 제약 조건을 만족하면서 
최적의 해를 찾는 과정을 포함해야 합니다. 즉, 패턴 학습과 수식화는 최적화를 위한 도구일 뿐, 그 자체로 
최적화가 아닙니다.

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