ANZINE_Vol.33

ANZINE 2015
POLYFLOW를 이용한 공압출 해석

┃POLYDATA 설정┃ POLYFLOW는 주요 설정메뉴의 서체가 강조되어 나타나므로 강조
된 서체를 따라가며 추가적으로 필요한 부분을 설정한다.
격자를 불러들인 후 Setup을 더블클릭하여 POLYDATA를 실행한다.
POLYDATA는 좌측에 Tree type의 메뉴가 있으며, 중앙에는 Graphic 해석할 문제의 종류를 나누기 위해서『Create a new task』를 클
Type의 메뉴가 나타나 있다. 우측에는 Graphic window와 Text 릭하여『F.E.M task』와『Evolution problem(s)』를 선택한다.
window가 있다. POLYFLOW는 FLUENT와 달리 유한요소법으로 고점성 물질의 변화
를 해석한다.『 Evolution problem(s)』는 정상상태 해석에서 입
력 변수를 특정 함수의 형태로 증가 또는 감소할 수 있도록 한다.

그림 3 POLYDATA의 설정창 구조 그림 6 Create a new ask

불러온 격자는 중앙 하단에 위치한『Mesh Tap』에서 격자 형상과 그림6과 같이 설정 후 Accept the Current setup을 클릭하면 그림
경계면 등을 확인할 수 있으며,『Info』버튼을 눌러 Text로 형상의 7과 같이 새로운 Task의 설정 메뉴가 나타난다.
길이 단위와 크기 등을 확인할 수 있다.

그림 4 Mesh Tap 그림 7 Create a new task
그림 5 Mesh Information
본 예제에서는 그림4에 나타난 얼굴 형상에서 중간의 노란 부분인
입 부분의 유량을 변형시켜 입 크기를 조절하는 압출공정으로, 입과
주변부분을 구별하여 2개의 sub-task를 생성한다.
『Create a sub-task』선택 후 일정 온도 하에서 고점성 물질
의 유동 해석을 진행하기 위하여『Generalized Newtonian
isothermal flow problem』을 선택한다.

103

Tutorial

그림 10 Material data

점도 입력 후『Upper level menu』를 3번 눌러 상위 메뉴로 이동
하여『Flow boundary conditions』을 설정한다.

그림 8 Create a sub-task

그림 8의 단계를 거치면 sub-task의 이름을 넣는 창이 팝업으로
나타나며, 추후에 알아보기 쉽도록 하기 위하여『Face without
mouth』라고 입력한다.

이름을 입력 후 강조체로 나타난『 Domain of the sub-task』를 클
릭하여,『sd_mouth』를 sub-domain에서 제외한다.

그림 9 Domain of the sub-task 그림 11 Flow boundary condition

Sub-task를 위한 도메인 선택 후『 Upper level menu』를 통해
상위 메뉴로 이동한 뒤『Material data』를 클릭하여 도메인의
Material data를 입력한다. 본 예제에서는 문제의 단순화를 위하여
점도를 상수로 8500kg/m-s를 입력한다.

104

ANZINE 2015
POLYFLOW를 이용한 공압출 해석

경계조건의 종류에 따른 설정 방법은 다음과 같다. Global remeshing이 진행될 sub-domain으로 sd_eye, sd_
face, sd_hand를 선택하고『Upper level menu』로 이동하여
- Interface: sd_mouth Remeshing technique으로『Improved elastic remeshing』을
└Interface 선택한다.
└Switch to moving interface
└Specify moving interface parameters 그림 13 Remeshing technique
└Boundary conditions on the moving surface 『Improved elastic remeshing』을 선택 후 팝업창이 나타나면
└No condition along bs* => Modify 예(Y)를 선택한다. 이후 나타나는 메뉴는 그림 14와 같다.
(bs*: 고정위치로 사용될 경계)
└Position imposed
└Upwinding in the kinematic equation

- Inflow: bs_1, bs_3, bs_7
└Inflow
└Automatic
└Volumetric flow rate
└Modify volumetric flow rate
(bs_1= 2.2232e-5, bs_2= 3.1425e-6, bs_3= 6.2919e-6 m3/s)

- fn, fs=0: bs_2, bs_4, bs_8
└Normal and tangential forces imposed (fn, fs)
└Upper level menu
└Upper level menu

- Plan of symmetry: bs_9_sd_face
└Plane of symmetry(fs=0, vn=0)

- Zero wall velocity: bs_10, bs_11

경계조건 설정을 마친 뒤『Upper level menu』를 클릭하여 상
위메뉴로 이동 후『Global remeshing 』을 클릭 한다.『Global
remeshing』은 경계조건이나 물질의 성질에 따라 변화될 격자의 변
형을 설정하는 부분이다.『Global remeshing』선택 후『1-st local
remeshing』을 선택한다.

그림 12 Global remeshing 그림 14 Remeshing inlet

105

Tutorial

Remeshing inlet은 bs_1의 하단에『Confirm』버튼을 눌러 지정하 유량 변화에 사용할 함수로는『Ramp function』을 선택하고 a=0.1,
고, 이후 Remeshing outlet으로는 bs_2를 선택한다. b=1, c=0.3, d=3으로 설정한다.

Remeshing outlet을 지정 후 Remeshing 시 bs_1의 위치를 고정
하기 위하여 bs_1의 속성을『No displacement 』로 변경한다. 설
정이 끝나면『Upper level menu』를 통해『Global remeshing』
설정 창으로 이동 후『Enable line kinematic condition』을 선택
하여 Line kinematic condition을 활성화한다.

그림 16 Evolution 설정

Ramp function의 a, b, c, d는 그림 17에 나타난 그래프에서 값이
변하는 부분의 좌표를 나타낸다.

그림 15 Condition on displacement along borders 그림 17 Ramp function 그래프

지금까지는 『Face without mouth』의 Sub-task 설정이었으며, Evolution의 설정이 끝나면 상단의 『EVOL』 버튼을 눌러 비활
이와 유사한 방법으로 『Create a sub-task』로 Mouth에 대한 성화하고 『Upper level manu』를 통해 상위 설정으로 이동하여
Sub-task 설정한다. 『Global remeshing』을 이전 Sub-task와 같은 방법으로 진행한다.
『Global remeshing』의 설정을 완료하면 최상위 설정 창으로 이
Sub-domain으로 『sd_mouth』를 선택하고,『Material data』 동하여 『Outputs』 메뉴에서 『Set units for CFD-Post, Ansys
는 이전과 동일하게 일정한 Viscosity 값을 8500 kg/m-s로 설정한 Mapper or Iges』를 눌러 설정 단위가 『metric MKSA+Kelvin』
다. 본 예제에서는 공압출 시 같은 물질이 사용되는 공정이다. 경계조 으로 설정되어 있는지 확인한다.
건은 다음과 같이 설정한다.

- Interface : sd_face
- Inflow : bs_5 (Q=1.0703e-6 m3/s, EVOL)
- Normal and tangential forces imposed (fn,fs): bs_6
- Plane of symmetry (fs=vn=0) : s_9_sd_mouth

bs_5는 유량의 증가시키기를 위해 Evolution을 적용해 경계조건
을 설정한다. 유량을 입력하기 전에 상단 메뉴에『EVOL』를 클릭
하여 활성화한 후 유량을 입력하고『Upper level menu』를 눌러
Evolution 설정 단계로 넘어 간다.

106

ANZINE 2015
POLYFLOW를 이용한 공압출 해석

그림 18 POLYDATA 단위 확인 그림 21 Details of Default Transform
단위를 확인 후 최상위 메뉴로 이동하여『Save and exit』를 눌러 압출다이에서 제품이 나오기 직전의 모습은 그림 22와 같으며,
데이터를 저장하고 POLYDATA를 종료한다. Swelling에 의해 팽창된 제품의 결과와 Mouth의 유량 변화에 따른
표정 변화에 대한 결과가 그림 23에 나타나 있다.
┃POLYPLOW 설정┃
POLYDATA를 통해 POLYFLOW의 설정을 마치고 Solution을 우클 그림 22 압출 다이 Profile
릭하여 Update를 누르면 설정된 조건으로 해석이 진행된다.
POLYFLOW의 Parallel process은 그림 19에 나타난 Number of
processor(s)의 개수를 조절하여 진행할 수 있다.

그림 19 POLYFLOW의 Parallel process 그림 23 유량차이에 따라 달라지는 Mouth 형상
POLYFLOW는 해석이 진행되는 동안 Workbench 내의 Show (검정선 : 압출다이, 빨간선 : 제품형상)
progress나 Listing Viewer를 통해 해석 경과의 확인이 가능하다.
Mouth부분에서 초기에는 압출다이에 비해 압출제품의 크기가 축
┃해석 결과┃ 소됐지만, 유량이 증가함에 따라 팽창 여부와 변형 정도를 예측 할 수
POLYFLOW의 결과는 CFD-Post를 이용해 확인 가능하다. 있다. 해석 결과에 다음과 같이 색상을 입히면 귀여운 캐릭터의 모습
으로 나타낼 수 있다.
그림 20 Project Schematic
해석 결과는 해석시간을 단축하기 위해 형상의 절반만 해석한 Symmetry 그림 24 Mouth 유량에 따른 제품 형상의 변화
로Default Transform을 통해 전체 형상을 표현 할 수 있다.
맺음말
이번 예제에서는 고점성 물질의 Swelling현상을 이용해 2
개의 다른 도메인에서 유량 차이에 따른 제품 형상의 변화에
대해서 알아보았다. POLYFLOW는 고점성과 점탄성 물질의
유동을 해석하는 소프트웨어로, 지우개와 같은 고무재질 외에
도 식품공학에서도 유익하게 사용 할 수 있으며, 신제품개발
및 공정 개선에 있어 시간과 비용절감을 기대할 수 있다.

107

성공사례 II

optiSLang inside ANSYS 성공 사례 I

ANSYS APDL 자동차 로워암의
다목적 유전자 알고리즘 기반 형상 최적화

이광기 수석_ 엔지비스 컨설팅사업부
[email protected]

이예니 대리_ 엔지비스 컨설팅사업부
[email protected]

2001년 독일 Dynardo사에서 개발된 optiSLang은 민감도분석(Sensitivity), 최적화(Optimization), 강건설계/신뢰성설계(Robustness
Evaluation)를 모듈화하여 사용자 관점에서 간단히 3가지 모듈을 선택하기만 하면 관련된 해석 결과들을 모두 하나의 창에 표시될 수 있도
록 하여 사용자의 편의성을 극대화하였다. optiSLang이 제공하는 최적화와 강건설계/신뢰성설계 모듈을 통합하면 공차, 온도, 습도 등과 같
은 불확실성뿐만 아니라 수명 확률 등과 같은 신뢰성 제한조건까지도 시뮬레이션에 적용할 수가 있어 현대 설계에서 강조하고 있는 강건최적
화(혹은 식스시그마 최적화라고 불리기도 한다.)와 신뢰성최적화를 구현할 수 있다.

108

ANZINE 2015
optiSLang inside ANSYS 성공 사례 I : ANSYS APDL 자동차 로워암의 다목적 유전자 알고리즘 기반 형상 최적화
특히 Dynardo사는 ANSYS Workbench Plug-In인 optiSLang inside ANSYS를 개발하여 optiSLang을 ANSYS Workbench 안에 완벽
하게 통합하였는데 이것은 ANSYS Workbench환경 내에서 입력변수 및 출력변수로 설정된 모든 값들을 optiSLang에 적용할 수 있게 되
었다는 의미이다. 즉 ANSYS의 장점인 SpaceClaim 매개변수화, Workbench Mesh, Fluent Mesh, ICEM-CFD 등을 적용하여 ANSYS
Workbench환경에서 구축된 모든 FEA, CFD, EMAG 모델을 사용하면 연성해석뿐만 아니라 다분야 통합 최적화도 손쉽게 달성할 수 있다.

엔지비스 컨설팅사업부만이 제공하는 장점
엔지비스 컨설팅사업부는 기존의 optiSLang이 제공하는 민감도분석(Sensitivity), 최적화(Optimization), 강건설계/신뢰성설계
(Robustness Evaluation) 모듈에 추가하여, 통계 분석 및 최적화 소프트웨어인 JMP를 optiSLang 결과에 통합 적용하여 추가적인 다양
한 통계 및 데이터 분석뿐만 아니라 업데이트된 강건 최적화의 추가적인 대안들을 제공하는 최적화 컨설팅도 수행할 수 있다. 아래 그림은
optiSLang이 제공하는 다목적 최적화 결과인 Pareto Set를 JMP로 복사하여 통계 분석을 추가로 진행한 후에 다목적 최적화의 방법론의 하
나인 TOPSIS(The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 적용하여 또 다른 다목적 최적 해를 도출하는
다목적 최적화 프로젝트를 수행한 예시이다.

본 기고에서는 필자 등이 진행했던 optiSLang inside ANSYS의 성공 사례 중의 하나인 “ANSYS APDL 자동차 로워암 모델의 다목적 유전자 알
고리즘 기반 형상 최적화”를 소개하려고 한다. 본 연구는 optiSLang이 제공하는 민감도분석(Sensitivity), 최적화(Optimization), 강건설계/
신뢰성설계(Robustness Evaluation) 모듈 중에서 최적화 모듈을 적용한 성공 사례이며 특히 ANSYS APDL로 구축한 모델에 다목적 유전자알
고리즘(MOGA : Multi-Objective Genetic Algorithm)을 적용한 성공 사례이다.

109

성공사례 II

ANSYS APDL 모델링 최종적으로 ANSYS APDL로 구축된 자동차 로워암 모델의 입력과
출력(응답) 정의는 아래와 같으며 입력 파일의 앞 부분에 입력변
자동차 로워암 모델링은 ANSYS APDL을 적용하여 R, D, W, T의 수 R, D, W, T를 정의하였으며 입력 파일의 뒤 부분에는 Smax와
4개 형상 변수에 대한 매개변수화를 수행하였으며 구축된 초기 모 Mass(Vtot)를 정의하였다.
델의 노드는 4962개이고 요소는 4998개이다. 응답은 최대응력
Smax[MPa]와 질량 Mass[kg] 2개로 정의했으며 APDL의 get 함
수를 이용하여 자동적으로 Smax와 Mass 결과만을 텍스트 결과
파일로 출력하도록 하였다.

optiSLang inside ANSYS 매개변수화

ANSYS Workbench 환경에서 Mechanical APDL 모듈을 마우스
로 선택하여 끌고 와서(Drag & Drop) ANSYS APDL 입력 파일을
읽기만하면 된다. 읽어온 입력파일을 Edit하면 자동적으로 매개변
수화가 가능한 입력변수와 출력변수(응답)를 모두 표시해준다.

본 연구의 자동차 로워암 최적화는 주어진 4개의 형상 설계변수 사용자가 입력변수와 출력변수로 사용할 변수를 Workbench에
(입력변수)를 가지고 최대응력 Smax[MPa]와 질량 Mass[kg]를 서 click하기만 하면 아래 그림과 같이 Parameter Set이 생성되
최소화하는 다목적 최적화 문제로 아래와 같이 정식화하였다. 며 이제부터 optiSLang이 제공하는 Sensitivity, Optimization,
Robustness 모듈을 모두 사용할 준비가 되었음을 의미한다.

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ANZINE 2015
optiSLang inside ANSYS 성공 사례 I : ANSYS APDL 자동차 로워암의 다목적 유전자 알고리즘 기반 형상 최적화

optiSLang 최적화
본 연구는 자동차 로워암의 Smax와 Mass를 모두 최적화하는 다
목적 최적화가 목적이므로 optiSLang의 Optimization 모듈을 마
우스로 선정하여(Drag & Drop) Workbench 환경으로 끌어온다.
마우스로 끌어오면 자동적으로 최적화에 필요한 입력 창들이 순서
대로 표시된다. 첫 번째 창은 입력변수의 타입 및 범위를 선정하는
창이며 그 이유는 설계변수의 타입 및 범위를 선정하는 것이 최적
화의 첫 번째 작업이기 때문이다.

선택된 다목적 유전자알고리즘(MOGA)에 대한 초기값 및 상세 변
수를 정의하는 창이 다음에 표시되는데, 아래 그림은 초기 집합의
개수를 20개 설계변수 집합으로 정의하고, 최소 20회부터 최대
100회까지 설계변수 집합을 생성하여 최적화를 진행하며 만약 10
회 이상의 집합 생성에서 더 나은 최적 해를 찾지 못하면 전역최적
화를 종료한다는 의미이다.

입력변수의 타입 및 범위가 정의되면 다음에는 최적화 정식화를
위한 창이 뜨며 설계변수, 응답 및 제한조건을 순차적으로 정의하
여 최적화 정식화를 완료한다. 아래 창은 설계변수 R, D, W, T 4개
를 가지고 최대응력 Smax와 질량 Mass(=0.00078*Vol)를 최소
화한다는 의미를 내포한다.

아래 그림은 optiSLang의 최적화 모듈을 선정하여 필요한 설계변
수 타입 및 범위, 최적화 정식화, 최적화 방법론 선정, 최적화 초기
값 선정을 완료하여 optiSLang 최적화를 실행할 준비가 완료된
Workbench 환경을 의미한다. 사용자는 설정이 완료된 optiSLang
Optimization 모듈에서 오른쪽 마우스로 Update를 선정하여
Workbench에서 optiSLang 최적화를 실행하면 된다.

최적화 방법론은 optiSLang이 목적함수의 타입에 따라 8개 방법
론 중에서 사용 가능한 방법론을 자동적으로 표시해주는데 본 연
구에서는 사용 가능한 5개 방법론 중에서 진화 알고리즘에 포함된
다목적 유전자알고리즘(MOGA)을 다목적 최적화 방법론으로 선
택하였다.

111

성공사례 II

아래 그림은 자동차 로워암 다목적 최적화의 결과를 보여주며, 총 optiSLang 다목적 최적화를 통하여 구해진 최적해는 질량 Mass
1,010개 Pareto Set을 생성하였으며 생성된 1,010개 Pareto 인 경우 초기값과 비교하여 2.02%만큼 최적화가 되었으며(가벼
Set 중에서 110개의 Pareto Front을 자동적으로 찾아주었으 워졌으며) 최대응력 Smax인 경우에도 질량도 감소되면서도 초기
며, 최종적으로 110개의 Pareto Front 중에서 Pareto 최적 해는 값과 비교하여 12.86%의 큰 개선을 이루었다.
975번 최적 집합이라는 것을 보여준다. optiSLang은 자동적으로
Pareto Front와 최적화 히스토리를 보여주는 것 이외에도 부가적 변수 Init _ ANSYS Opt _ ANSYS Improvement[%]
으로 최적해 975번 집합의 설계변수 R, D, W, T가 최소/최대 범위 Mass[Kg] 3.2309 3.1656 2.02%
의 어느 정도에 위치하는지 응답 Smax와 Vol도 최소/최대 범위의 Smax [MPa] 206.791 180.196 12.86%
어디에 위치하는지를 보여주며 Parallel Coordinate Plot을 통하
여 모든 1,010개의 Pareto Set의 조합이 입력과 출력 전체 범위에 Initial Optimal
서 어떤 범위에 속하는지를 한 눈에 보여준다. 아래 그림은 Pareto
Set에서의 최적해 975번의 결과를 보여주며(상단 왼쪽, 하단 가운
데) R, D는 최소값 근방에 해가 존재하며 W, T는 최대값을 가진다
는 것을 보여주며(상단 가운데, 하단 오른쪽) 이 때 응답 Smax는
최소값 근방에 Vol은 최소값에 가깝다는 것을 보여준다.(상단 오른
쪽, 하단 오른쪽)

optiSLang의 1,010개 Pareto Set은 optiSLang에서 엑셀 파일 결론
로 저장이 가능하며 엑셀로 저장된 optiSLang Pareto Set을 통
계분석 소프트웨어인 JMP로 복사하여 다양한 통계분석을 추가로 ANSYS Workbench 안에 완벽하게 통합된 optiSLang inside
off-line에서 수행할 수 있다. 아래 그림은 optiSLang의 Pareto ANSYS를 적용하면 ANSYS Workbench 환경 내에서 입력변수
Set을 좀 더 이해하기 쉽게 JMP에서 표시한 내용으로 JMP를 통하 및 출력변수로 설정이 가능한 모든 값들을 optiSLang에서 모두 적
여 붉은 색으로 표시된 Pareto Front가 Pareto Set의 최 상단에 잘 용이 가능하여 민감도분석(Sensitivity), 최적화(Optimization),
위치하고 있다는 것을 교차 검증하였다. 강건설계/신뢰성설계(Robustness Evaluation)를 손쉽게 수
행할 수 있다. 즉 ANSYS의 장점인 SpaceClaim 매개변수화,
Workbench Mesh, Fluent Mesh, ICEM-CFD 등을 적용하여
ANSYS Workbench환경에서 구축된 모든 FEA, CFD, EMAG 모
델을 사용할 수 있기 때문에 연성해석뿐만 아니라 다분야 통합 최
적화도 Workbench 환경에서 손쉽게 달성할 수 있다는 의미이다.
본 연구에서는 ANSYS의 가장 기본인 Mechanical APDL로 모델
링한 자동차 로워암 모델을 Workbench 환경에서 읽어 들여 R, D,
W, T의 4개 형상 설계변수를 가진 경우에 최대응력 SMax와 질
량 Mass를 최소화하는 다목적 최적화 문제를 성공적으로 수행하
였다. optiSLang의 최적화 모듈을 Workbench 환경에서 Drag &
Drop하여 손쉽게 실행할 수 있었으며 최적화 결과 질량 Mass인
경우 초기 값과 비교하여 2.02%만큼 최적화가 되었으며(가벼워
졌으며) 최대응력 Smax인 경우에도 질량도 감소되면서 초기 값과
비교하여 12.86%의 큰 개선을 얻을 수 있음을 검증하였다.

112

2015 세미나 일정

Event Q1 Q2 Q3 Q4
11
Month 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11/11 12
Plastic 12/16
Technical 2/24 3/17 6/18 7/1 10/15 Materials CFD Basic
Seminar Academic (Seoul) Aerospace Electronics Offshore Seminar Seminar
Seminar 3/19 Technology Seminar Oil & Gas
(Changwon) Seminar Seminar
Upgrade
Seminar

Workshop / 4/2 5/28 8/12 9/10~11
UGM Nuclear ANSYS Academic TSNE UGM
Workshop Convergence Contest
Conference

* 상기 일정은 추후 현황에 따라 변경될 수 있음을 알려드립니다. (담당 : 이란희 차장, TEL : 02-2117-0031, [email protected])

2015년 4월~ 6월 교육 과정별 일정표 [교육문의] 경영기획팀 황선애 사원 / 02-2117-0034, [email protected]
최종수정 : 2015/03/24

| 구조해석 교육 | 유동해석 교육

구분 과정명 교육 월별 교육 일정 교육비 (만원) 구분 과정명 교육 월별 교육 일정 교육비 (만원)
기간 기간

일수 4월 5월 6월 일반 학생 일수 4월 5월 6월 일반 학생

MeAchPaDniLcal Mechanical APDL 기본 1 4 80 40 DesignModeler for CFD 1 21 12(대) 23 20 10
3 60 30 19
(Classic)
WorkBench Meshing 1 22 13(대) 24 20 10
20
WorkBench Mech. 22~23
DesignModeler 4 11~12 (대) 40 20 Spaceclaim for CFD 1 23 20 10

15~17 17~19 30 기본 A: FdlvuaenncteMdeCsFhDinMgeshing Tool 2 27~28 40 20
15(대~1)7 24~26 교육 ICEM-CFD 30
WorkBench Mechanical 기본 2 27~29 13~15 (대) 60 60 3 8~10 60
30 FLUENT Solver Basic 14~15 20
WorkBench Mechanical WorkBench Mechanical 구조비선형 4 21~24 19~22 9~12 120 30
(대) 30 2 23~24 (대) 25~26 40
15 21~22
15
WorkBench Mechanical 동역학 2 25~26 60 15 CFX Solver Basic 2 11~12 40 20
30
WorkBench Mechanical 열 2 4~5 60 30 ICEPAK Basic 3 13~15 60 30
30
WorkBench Mechanical 전자기장 2 9~10 60 Polyflow Basic 1 10 20 10

WorkBench Mechanical 최적화 1 29 30 ICEM-CFD Advanced 2 60 30

WorkBench Mechanical 다물체 1 30 SpaceClaim advanced 2 60 30

WorkBench Mechanical 피로 1 28 30 FLUENT Turbulence 2 2~3 60 30
(대)
ANSYS Mechanical Acoustics 2 11~12 60
4~5
WorkBench Explicit STR 2 7~8 60 FLUENT Combustion 2 (대) 60 30

ANSYS LS-Dyna 2 13~14 60 FLUENT Heat Transfer 2 7~8 60 30

| 전자기장 해석 교육 교육 월별 교육 일정 교육비 (만원) Rotating Machinery  1 4 30 15
기간 고급 (FLUENT Turbomachinery) 2 9~10 60 30
구분 과정명 교육 FLUENT Multiphase

Maxwell 2D/3D 기초 교육 일수 4월 5월 6월 일반 학생 FLUENT UDF 2 60 30
Maxwell 2D/3D 고급교육
Motor 기초 교육 2 40 20 FLUENT Dynamic Mesh 17 9 30 15
Motor 고급교육
2 60 30 ICEPAK Advanced 2 60 30
전자장 - 열 - 구조 ,
전자장-열유동 커플링 교육 2 4~5 40 20 FSI using ANSYS and FLUENT 2 16~17 60 30

2 60 30 FSI using ANSYS and CFX 2 21~22 60 30

2 2~3 40 20 KULI (냉각) 1 1 30 15

KULI (냉방) 2 60 30

* 교육일정은 당사 사정에 따라 수시로 변경될 수 있으니, 수강 전 홈페이지 교육신청을 통해 반드시 최종 일정을 확인하시기 바랍니다.

* 위 교육일정은 기초 및 고급 과정이오니 기타 교육 일정은 홈페이지를 참조하여 주시기 바랍니다.

* 상기의 교육비는 부가세 별도가 기준입니다. * (대)는 대전사무소에서 진행하는 교육입니다.