현
현대자동차
August 22, 20241회
치핑 시뮬레이션 개발 이야기
간단 소개
차량 치핑 현상 분석 및 시뮬레이션 개발 과정을 통해 차량 내구성 및 디자인 개선에 기여한 사례를 소개한다.
AI Summary
- 치핑 발생 원인 및 종류
- 다양한 노면 상태로 인해 타이어에 튄 돌가루, 앞차량 유동에 의한 미세 돌가루 등이 치핑을 유발한다.
- 소프트 치핑은 앞차량에서 튄 돌이 전면부에, 하드 치핑은 자신의 차량 바퀴에서 튄 돌이 차체 하부에 손상을 주는 현상이다.
- 치핑 시뮬레이션 개발 과정
- 기존 내구 시험의 비효율성을 개선하기 위해 치핑 시뮬레이션 툴 개발을 시작했다.
- 역공학을 통해 타사 차량의 디자인 요소(타이어 노출량, 사이드실 곡률, 비산각 등)를 분석하고, 치핑 시험 조건들을 조사하여 시뮬레이션 조건을 설정했다.
- CAD 데이터를 기반으로 시뮬레이션을 수행, 물리적 충격량을 계산하여 치핑 예상 부위를 예측하고, 실제 치핑 발생 부위와 비교하여 기준점을 설정했다.
- 시뮬레이션 활용 및 개발 후기
- 개발된 치핑 자동화 프로그램은 CAD 데이터를 읽어 시뮬레이션 Geometry를 생성하고, Mesh 생성 및 경계 조건 자동 생성을 통해 시뮬레이션을 진행한다.
- 시뮬레이션 결과로 얻어진 물리적 충격량을 기준으로 CAD를 조정하여 치핑성을 확보하고 형상을 수정한다.
- 개발 당시에는 불확실성이 컸으나, 관련 부문의 적극적인 협조와 아이디어 구체화를 통해 성공적으로 개발할 수 있었다.
Next Feeds

(youtube)Event Streaming 도입과 앞으로의 활용
29CM의 Event Streaming 도입 배경과 효과, 그리고 향후 활용 방안을 소개하고 채용 정보를 제공합니다.
Event Streaming29CM실시간 데이터Architecture Manifesto채용
2024. 8. 21.
29cm
쓰기만 했던 개발자가 궁금해서 찾아본 쿠버네티스 내부 1편
쿠버네티스 컨트롤 플레인의 Hub and Spoke 패턴과 선언적 동작 방식, 그리고 Watch 메커니즘을 통해 효율적인 시스템 운영을 가능하게 합니다.
쿠버네티스컨트롤 플레인Hub and Spoke선언적 방식Watch 메커니즘
2024. 8. 20.
카카오페이

리디 추천 시스템, MLOps Platform에 올라탈 결심
리디는 추천 시스템을 고도화하기 위해 MLOps 플랫폼을 도입, 개발 효율성을 높이고 실시간 추론을 통해 사용자 경험을 개선하고자 한다.
추천 시스템MLOpsSageMaker실시간 추론모델 관리
2024. 8. 20.
리디
PostgreSQL을 Kubernetes에서 운영하기
Kubernetes 환경에서 PostgreSQL 운영 경험 공유: 장단점 분석, Bitnami Helm 차트 활용법, 설정 팁, 운영 고려사항 제시.
PostgreSQLKubernetesHelmBitnamiHA
2024. 8. 20.
현대자동차

AI를 활용한 주문서 생성 자동화: 카카오톡 주문을 키친보드 주문으로
Spring AI를 활용하여 카카오톡 주문을 키친보드 주문서로 자동 생성하는 기능 구현 사례를 소개합니다.
AISpring AI키친보드주문서 자동화프롬프트 엔지니어링
2024. 8. 19.
스포카
[신뢰성 공학 Ep.4] 가속수명시험? 수명을 가속시킨다는거야?
가속수명시험(ALT)의 개념, 방법, 조건 선정, 가속 모형 및 가속 계수를 설명하고 실제 필드 환경에서의 수명 예측 방법을 제시합니다.
가속수명시험신뢰성가속계수Arrhenius 모델고장모드
2024. 8. 16.
현대자동차