드라이브 트레인의 소음 및 진동 시뮬레이션 프로세스를 개발하기 위해 SIMULIA 솔루션을 사용하는 아헨 공과대학 팀걷는 도중 전기 차량이 당신 뒤에 접근하였을 때 놀랐던 적이 있었을 겁니다. 아마도 차량의 부드럽게 “윙”하는 소리와 도로 위의 가벼운 타이어 마찰음이 들리는 전부일 것입니다. 확실히 내연기관 차량에 비해 훨씬 적은 외부 소음이 발생합니다.그러나 전기자동차의 아이러니한 점은 운전자와 승객이 자동차의 정숙성 때문에 차안에서 발생하는 다른 소음을 더 많이 들을 수 있다는 것입니다. 내연기관 엔진의 소음에 가려질 수 있는 달그락거리는 소리, 삐걱거리는 소리 및 진동이 전기차 내에서 더욱 분명해집니다. 더욱이, 특정 속도에서는 독특한 전기차 소음이 차량 전체에 증폭될 수 있습니다.그렇다면 자동차 엔지니어가 해야 할 일은 무엇일까요? 시뮬레이션 및 시스템 엔지니어링을 사용하여 숨겨진 전기차 소음의 원인을 찾고, 이를 완화할 수 있는 방법을 모색하는 것이 독일의 아헨 공과대학 한 연구팀의 과제입니다.전기차 소음의 원인은?올해 초, 독일 함부르크에서 개최된 ‘Simpack 4차 Wind & Drivetrain’ 컨퍼런스에서 아헨 공과 대학의 박사과정인 파스칼 드리첼(Pascal Drichel)은 그의 엔지니어링 팀(Mark MuellerGiebeler, Markus Jager, Joerg Berroth, Matthias Wegerhoff, Johannes Klein, Sebastian Rick, Georg Jacobs, Kay Hamayer and Michael Vorlander)의 최신 연구 결과를 발표했습니다. 이 연구팀은 차량의 소음과 진동 (일명 NVH) 현상을 분석, 최적화 및 평가하기 위한 방법 및 모델을 개발하는데 주력하고 있습니다. 시뮬리아 솔루션은 FEA 및 다물체 시뮬레이션을 수행할 때 필요한 핵심 툴입니다. 아울러 엔지니어링 팀은 컴포넌트, 어셈블리 및 시스템 레벨 모델의 유효성 확인은 물론, 매개변수화를 위한 현장 측정을 수행합니다.드리첼은 기계공학과의 기계 요소 및 시스템 엔지니어링(MSE) 연구소에서 구동 기술 부서의 NVH 팀 리더를 담당하고 있습니다. Drichel이 6년 전 즈음 연구소에 처음 왔을 때, 그는 이미 훌륭한 시뮬레이션 전문 지식을 가지고 있었습니다. 그는 “10년 전에 Abaqus와 Simpack을 처음 사용하기 시작했다,”며 “연구를 시작했던 2007년, 연구소의 근로대학생으로서 동적 시뮬레이션을 수행하기 위해 이 소프트웨어를 사용했고, 또한 독일 자동차 OEM 기업 인턴으로서 전기 구동을 위한 전체 차량 시뮬레이션 경험이 있다”라고 설명했습니다이러한 인턴십/OEM 기회는 아헨 공대의 의욕적인 학생들에게 제공됩니다. 대학은 다양한 핵심 산업과의 긴밀한 협력의 철학을 가지고 있으며, MSE 연구소의 경우 (드라이브 트레인 기술에 관심을 갖고 있는) 풍력 터빈 제조업체 및 자동차 업체와 협력 관계를 맺고 있습니다. 이에 대한 장점은 다음과 같습니다. 현재 드리첼 팀의 연구는, 구동기술협회 산하의 주요 독일 구동 기술 회사와의 파트너십을 통해 엔지니어의 모델과 비교할 수 있는 실제 데이터를 제공받습니다.드리첼은 해당 작업이 진행 중임을 언급했습니다. 그는 “e.GO, VW E-Golf 및 Tesla Model 3과 같이 모든 차량 등급에서 전동화(electrification)가 증가하면 NVH 거동과 관련된 새로운 도전 과제가 생긴다”고 설명했습니다. “가상 제품 개발 방법은 이러한 문제를 해결하는데 매우 도움이 되고 있으며, 다양한 드라이브 트레인 유형의 평가 및 최적화를 위한 툴을 더욱 개선하기 위해 노력하고 있습니다.”“연구적 관점에서, 우리는 최첨단의 비선형 솔버, 지속적으로 개선되고 풍부해지는 입증된 모델링 요소 라이브러리, 그리고 유저 루틴 역량 등이 결합된 것을 좋아합니다.”소음의 원인, 드라이브 트레인아헨 팀이 구동 바퀴에 동력을 전달하는 컴포넌트 그룹인 드라이브 트레인에 주요 중점을 두는 이유는 소리 제어의 중요성 때문입니다. 전동 기계가 아무리 조용하다고 가정하더라도, 변속기, 차동 장치, 샤프트, 액슬 등을 통해 차량 내부에 전달되는 소음 가진 때문에 전기차 내에서 완화되어야 하는 진동 및 기타 소음 유발 조건이 발생할 수 있습니다.
전기 차량의 기계 및 드라이 트레인은 독특한 음향 문제의 근원이 될 수 있습니다.
드리첼은 “드라이브 트레인 관련 NVH 현상을 다루는 것은 어려운 엔지니어링 작업”이라고 설명했습니다. “대게 서로 다른 다중물리 영역을 포함하는 매우 복잡한 시스템 내에서 작업을 하는 것입니다.” 드리첼의 연구진은 드라이브 트레인 내의 잠재적인 소음 발생기의 전반적인 범위를 이해하기 위해 전기, 구조 역학 및 음향을 관찰하는 시뮬레이션 및 측정 컴포넌트로 구성된 멀티 도메인 하이브리드 접근 방식을 사용하고 있는데, 가장 핵심적인 부분은 드라이브 트레인의 다물체 다이나믹 모델입니다.전자기학: 이 팀은 인버터 공급 전기 기계 내의 힘을 설명하는 모델을 개발 중입니다. 여기에는 계산 효율이 좋은 힘 계산을 위한 분석적 및 수치적 모델링 접근법이 포함됩니다. 분석 모델링은 가진 테이블 및 등각 사상 데이터로 지원되며, 수치 모델링은 유한 요소 기법을 사용합니다. 가진력 스펙트럼은 어떤 영향이 가장 지배적이고 효율적인 추가 프로세싱을 위해 어느 부분에 집중해야 할지 결정하기 위해 분석됩니다.
전자기장 해석
구조 역학: 아헨 팀은 사전에 결정된 전자기력을 드라이브 트레인에 적용하기 위한 자체 사용자 루틴을 만들었습니다. 드라이브 트레인 서브 어셈블리의 Abaqus FEA 모델은 완전하고 유연한 하우징 및 샤프트를 포함합니다. Simpack의 다물체 시뮬레이션 내에서 결합되는 서브 모델은 자유도를 상당히 줄여줍니다. 그것은 다양한 하중 케이스가 신속하게 실행될 수 있는 매우 효율적인 모델을 생성합니다. 연구 주제는 고정자의 횡 방향 등방성 작용, 고정자 하우징과 기계 냉각재의 유체–구조 상호작용, 그리고 비선형 베어링 강성이 포함되어 있습니다.
구조 동력학 해석
음향학: 전기차의 완전한 음향 화상은 공기 및 구조 기인 소음을 모두 포함해야만 합니다. 드라이브 트레인 시뮬레이션이 설정되면, 내부 어쿠스틱 툴을 사용하여 전체 파워 트레인에서 방출되는 소음을 계산할 수 있습니다. 그리고 이는 전달 경로 합성을 통하여 자동차 캐빈에서의 소음으로 계산됩니다. 시스템 내의 공명 효과는 다양한 기계 속도 및 가진과 과도한 음향을 발생시키는 메커니즘에서 조율과정에서 연구되어집니다. 최종적인 소음인 “귀 신호”의 객관적 및 주관적 평가는 드라이브 트레인의 설계 변경이 특정 EV 차량 설계에서 전반적인 소음 수준에 어떻게 영향을 미치는지 평가하기 위해 수행될 수 있습니다.
음향학적 해석
연구의 핵심, 시뮬리아 솔루션드리첼은 “작업의 대부분에서 Abaqus와 Simpack은 우리에게 보편적인 툴,”이라고 설명했습니다. “연구적 관점에서, 우리는 최첨단의 비선형 솔버, 지속적으로 개선되고 풍부해지는 입증된 모델링 요소 라이브러리, 그리고 유저 루틴 역량 등이 결합된 것을 좋아합니다. 이는 하위 분석을 위해 우리의 아이디어를 통합할 수 있게 해주는 매우 강력한 기능입니다.”최근에 아헨 팀은 프로세스 자동화 및 최적화를 위해 Isight를 사용하기 시작했습니다. 드리첼은 “이번 3개년 프로젝트의 첫 단계에서는 Isight를 사용하지 않았는데, 이 때 모든 것을 수동으로 수행하는 작업은 매우 고통스러웠다,”고 토로했습니다. “두 번째 단계에서는 Isight를 통해 모든 것을 자동화하기로 결정했습니다. 덕분에 이제는 서로 다른 소프트웨어 워크플로우를 연계할 수 있게 되었습니다. 그리고 이는 분석해야 할 도메인이 많은 환경에서는 특히 중요합니다.”드리첼은 다물체, 멀티스케일 시뮬레이션 및 프로세스 자동화가 제품 개발자가 설계 과정에서 시스템에 대한 더 많은 통찰력을 신속하게 얻을 수 있는 능력을 제공해 준다고 강조합니다. “현재의 방법은 EV 동력 구동계 설계의 거시적인 시스템 시뮬레이션을 가능하게 해주며 이를 통해 컴포넌트와 하위 시스템의 상호 작용으로 특징 지어지는 특정한 엔지니어링 문제에 대한 인지, 이해 및 솔루션 개발 가능하게 합니다.”그는 “사운드 엔지니어를 전기 차량의 드라이브 트레인 소음 DNA를 형상화하는 포지션에 두고 툴과 모델을 제공하는 것은 흥미로운 과제,”라며, “워크플로우를 통합하기 보다는 자동차 개발에 더 많은 시간을 할애할 수 있기 때문에 이러한 기능은 자동차 산업에서 매우 중요하다”고 언급했습니다.자동차의 발전을 위한 해답
음성인식학
OEM 협력사는 분명히 이러한 종류의 결과들에 관심을 가질 것입니다. 드리첼은 “우리가 개발한 ‘하이브리드 멀티 도메인 툴 체인’을 통해 자동차 업계는 특정 속도에서 공진 효과를 식별할 수 있는 ‘핫 스팟’ 해석을 수행할 수 있게 될 것”이라며, “이것은 결국 전기 드라이브 트레인으로 인한 차량 내부 사운드를 최적화하여 전기차를 잠재적인 바이어들에게 더욱 즐겁고 매력적으로 어필될 수 있도록 도와줄 것”이라고 설명했습니다.연구팀의 다음 연구 목표는 두 가지입니다. 첫째로, 측정량과 예측량 사이의 더 나은 상관관계를 달성하기 위해 모든 도메인에서 모델 품질을 높이는 것입니다. 두 번째로, 인간 사용자의 소리 지각에 맞춰진 “음성인식학적” 메트릭을 사용하여 결과 품질과 계산 시간의 균형을 통해 다양한 모델 품질 수준을 해석하는 것입니다. 소리의 주관적인 평가는 음량, 선명도 및 음조에 의존하고, 그 중에서도 차량 내 어디에서 소음이 발생하는지에 따라 모두 달라지기 때문에 복잡한 문제입니다.드리첼은 확실히 팀 프로젝트의 복잡성을 즐기고 있습니다. 하지만 자기 자신의 전기 차량을 소유하고 있을까요? 그는 “전기차를 갖고 싶지만 아직은 너무 비싸다”고 대답했습니다. 아직은, 자칭 “열렬한 운전자”로서 빈티지 BMW M3 시리즈 E46을 타고 출퇴근 한다고 합니다. 그는 자랑스럽게 자신의 차량을 “멋진 차”라고 설명했습니다. 드리첼과 그의 동료들이 아헨 공과대학에서 진행하는 연구는 모든 사람들에게 미래의 전기차를 더 조용하고 저렴한 가격으로 제공하는데 분명히 도움이 될 것입니다.
왼쪽부터: Mark Müller-Giebeler (ITA), Pascal Drichel (IMSE), Markus Jaeger (IEM)
다쏘시스템코리아 시뮬리아인턴 이지민