가상설계시스템 통한 최상의 성능을 갖춘 타이어 개발 능력 확보
먼저, 머신 러닝을 위해서는 양질의 데이터를 대량으로 확보하는 것이 중요하며, 이를 위해 확보한 데이터의 이상치를 탐지하여 대체 할 수 있는 데이터 전처리 기술을 개발했다. 여기에 부족한 데이터에 대해서는 데이터 증강 기법을 활용하여 대량의 학습데이터를 확보해 높은 예측 성능을 가진 예측모델을 확보 할 수 있다.
타이어 개발 절차에서 타이어 성능의 예측은 시제품의 제작 수량 감소 및 개발 기간 단축에 큰 영향을 미친다. 주로 일반적인 타이어의 성능 예측은 FEA(유한요소해석, Finite Element Analysis)를 활용해 예측한다.
FEA는 타이어의 형상 및 재료 물성을 활용하여 컴퓨터 상에서 가상의 3차원 타이어로 모델링하고, 수치 계산을 통해 제품의 성능을 확인할 수 있는 기법이다. FEA의 경우 높은 정확성의 성능 예측 값을 확인할 수 있다는 장점이 있지만, 수치 계산에 소요시간이 오래 걸려 개발자들이 컨셉 설계 단계에서 빠르게 성능을 검토하는데 그 효율성이 떨어진다.
이번에 개발된 ‘AI 기술을 활용한 타이어 성능 예측 시스템’은 고려대학교 김성범 교수 연구팀, 한양대학교 이기천 교수 연구팀과 공동으로 개발했다. 넥센타이어는 가상 제품 개발 시스템(Virtual Product Development System) 개발을 위해 지속적인 연구와 투자를 해오고 있다.
기존에 사용되고 있는 FEA를 활용한 성능 예측 기법, 최적의 설계안을 제안해 주는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)과 더불어 이번에 개발한 ‘AI 기술을 활용한 타이어 성능 예측 시스템’을 통해 보다 빠르고 정확한 타이어의 설계 및 성능 개선을 제조 전에 할 수 있게 됐다.
넥센타이어는 “이로써 고유의 가상 설계 기술을 활용한 타이어 개발 시스템인 ‘Virtual Brain Loop System’을 개발 완료, 이를 OE 및 RE 제품에도 적극적으로 적용할 예정"이라며 “앞으로도 지속적인 R&D 투자뿐만 아니라 산학 공동 연구를 통해 인재양성 및 연구개발 역량을 향상시킬 계획”이라고 밝혔다.
이혜림 부산/경남 기자 ilyo33@ilyo.co.kr
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