AI기반 차원축소모델: 고충실도 시뮬레이션을 빠른 시스템 모델로

FEA, CFD, CAE 기반과 같은 고충실도 모델은 시뮬레이션에 수 시간에서 길게는 수 일이 걸릴 수 있습니다. 이러한 고충실도 모델은 상세한 부품 설계에는 유용하지만, 계산 속도가 너무 느려 시스템 수준 시뮬레이션, 제어기 설계, HIL 테스트에는 비실용적입니다.

본 마스터 클래스에서는 복잡한 고충실도 모델을 대체하기 위한 AI 기반 축소 차수 모델을 생성하는 방법을 배우게 됩니다. 체계적인 실험 계획(Design of Experiments)을 수행하고, 그로부터 얻은 입력–출력 데이터를 활용해 LSTM, neural ODE, 비선형 ARX의 사전 구성된 템플릿을 사용하여 AI 모델을 학습하는 방법을 살펴봅니다. 또한 이러한 AI 모델을 제어기 설계, HIL 테스트, 또는 가상 센서 응용을 위한 임베디드 시스템 배포 목적으로 Simulink^® 시뮬레이션에 통합하는 방법을 알아봅니다.

• Reduced Order Modeler App을 사용하여 AI 기반 축소 차수 모델 생성
• 학습된 AI 모델을 Simulink에 통합하여 시스템 수준 시뮬레이션 수행
• 최적화된 C 코드 생성 및 하드웨어 인 더 루프(Hardware-in-the-Loop, HIL) 테스트 수행