MapleSim을 이용하면 멀티 바디 시스템의 모델링, 시뮬레이션, 및 운동 방정식의 생성과 해석이 가능합니다. 물리 컴포넌트를 사용하여 해석 대상을 직감적으로 모델링할 수 있습니다.
MapleSim은 작성한 모델을 이용하여 수식을 자동으로 생성하므로 수식에 기반한 고속 시뮬레이션과 모델 해석을 실현합니다. 또 멀티 바디 모델의 자동 애니메이션 작성 기능에 의해 멀티 바디의 해석 결과를 애니메이션으로 만들어 시각적으로 확인할 수 있습니다. 3차원 멀티 바디 모델의 작성시에 틀리기 쉬운 좌표계 등도 확인이 가능하므로 효율적인 멀티 바디 모델링 환경을 내 것으로 만들 수 있습니다.
MapleSim Connector를 사용하면 작성한 멀티 바디 모델을 Simulink의 S-function 블록으로 이용할 수 있습니다.
로봇 암 등의 역학(정동역학)에 비해 다소 생소한 용어지만 역동역학이라고 하는 분야가 있습니다. 예를 들면 AnyBody(근골격 모델링 시뮬레이션시스템)를 사용하여 인간의 동작을 부여할 경우 해석 결과로서 인간의 근육에 가해지는 부하 등을 얻을 수 있습니다.
※1:S-Function 블록을 생성하려면 옵션 제품인 MapleSim Connector가 필요합니다.
※2: LabVIEW 블록을 생성하려면 옵션 제품인 MapleSim Connector for LabVIEW and NI VeriStand Software가 필요합니다.
최적화란 어떤 설계 문제에 대해 최적인 파라미터 조합을 수리 계획법을 토대로 산출하는 방법입니다. 예를 들면 강도를 유지하면서 중량을 감소시키는 프레임 치수의 조합이나 진동을 최소로 억제하는 서스펜션 설정, 요구 사양을 만족하면서 제어 에너지를 최소화 하는 제어 파라미터 설정과 같은 복잡한 설계 문제에 적용할 수 있습니다.
시뮬레이션에 의한 가상 실험을 통해서 제품 개발 프로세스의 대폭적인 개선을 도모할 수 있지만 시뮬레이션과 이러한 최적화를 조합할 경우 더 큰 효과를 기대할 수 있습니다.
최적화에서는 설계 대상에 관해서 우선 설계 변수와 그 조건 및 목적 함수를 설정합니다. 그리고 이 목적 함수를 최소 또는 최대로 하기 위해 최적화 알고리즘에 의해서 설계 변수의 조합을 구합니다. 이 때 설계 변수와 목적 함수의 응답 간의 상관 부호가 일정하지 않은 경우 목적 함수의 응답은 아래 그림과 같이 요철로 표시합니다. 이것을 다봉성이라고 부릅니다.
다봉성 문제의 이미지
일반적으로 사용하는 국소 최적화 알고리즘에서는 이러한 다봉성 문제에 대해 실질적으로 최적인 설계 변수를 탐색할 수 없습니다. 이러한 경우 다봉성을 지닌 설계 문제에 대해서도 실질적으로 최적인 값을 탐색할 수 있는 광역 최적화 알고리즘을 이용할 필요가 있습니다.
Maple에는 표준으로 국소 최적화용 알고리즘이 갖추어져 있습니다. 또한 옵션 제품(Global Optimization Toolbox)을 이용하면 광역 최적화 알고리즘을 사용하는 것도 가능합니다. 이들 알고리즘을 다양한 최적화 문제에 적용하는 것이 가능합니다.
MapleSim을 이용하면 물리 모델의 수식을 취득할 수 있습니다. 이 수식 모델과 최적화 알고리즘을 조합함으로써 계산 효율이 매우 높은 최적화 계산을 실시하는 것이 가능합니다. 또한 임의의 동특성을 얻기 위한 파라미터값의 산출이나 모델 캘리브레이션 등에도 적용하는 것이 가능합니다.
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