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  • 유한 요소법(FEM) 은 1940년대 초 격자·삼각 부분영역·변분법 기반 이산화에서 출발해, 2021년에 발명 80주년을 맞은 계산공학의 핵심 방법으로 자리 잡음
  • FEM은 재료·구조 역학을 넘어 유체 흐름, 열전도, 전자기학, 반도체 회로·칩 설계, 적층 제조, 의료 진단과 수술 계획 등 PDE로 기술 가능한 문제 전반의 계산 기반으로 확장됨
  • Hrennikof, Courant, Argyris, Turner, Clough, Zienkiewicz, Kang Feng 등의 기여가 이어졌고, 1960년 Clough가 Finite Element Method라는 이름을 붙이며 용어가 정착함
  • 1966–1991년에는 수렴 이론, 혼합 변분 원리, 시간 적분, Navier–Stokes 해법, 메시 생성, 비선형 구조역학, 유체-구조 상호작용, 확률 FEM, 접촉 해석이 발전하며 산업 시뮬레이션 도구로 확대됨
  • 1992년 이후에는 오차 추정, hp FEM, X-FEM, phase-field fracture, isogeometric analysis, multiscale FEM, VEM, 상용·오픈소스 소프트웨어, 머신러닝·축소차수 모델이 결합되며 실시간·데이터 기반 계산으로 초점이 이동함

FEM의 범위와 80년 발전 구분

  • 2021년은 finite element method(FEM) 발명 80주년임
  • FEM은 다음 분야의 계산 기반으로 자리 잡음
    • 재료·구조 역학
    • 유체 흐름과 열전도
    • 의료 진단과 수술 계획을 위한 생물학적 과정
    • 전자기학
    • 반도체 회로·칩 설계·분석
    • 적층 제조
    • 편미분방정식(PDE) 으로 기술 가능한 문제 전반
  • FEM은 자동차, 항공기, 해양 구조물, 교량, 고속도로, 고층 건물 등 과학 모델링과 공학 설계 방식을 크게 바꿈
  • FEM 발전과 함께 computational mechanics 또는 computational science and engineering이라는 공학 과학 분야도 성장함
  • 발전사는 네 시기로 나뉨
    • 1941–1965: 초기
    • 1966–1991: 황금기
    • 1992–2017: 대규모 산업 응용과 재료 모델링 발전
    • 2018년 이후: 현재와 미래의 최신 FEM 기술
  • 초점은 주로 고체·구조 역학 응용과 관련 발전에 있으며, 유체역학·열전달·유체-구조 상호작용은 제한적으로 다뤄짐
  • FEM 발전은 여러 시기에 걸쳐 얽혀 있어 엄격한 연대순만으로 정리하기 어려움

1941–1965: 격자, 변분법, 삼각 요소의 등장

  • FEM의 수치 모델링 패러다임 기원은 1940년대 초로 거슬러 올라감
  • 1941년 University of British Columbia의 A. Hrennikof는 membrane and plate model을 lattice framework로 다룬 논문을 발표함
    • 해 영역을 lattice structure의 mesh로 이산화함
    • 이 작업은 mesh discretization의 초기 형태임
  • 같은 해 R. Courant는 Saint–Venant 원통 비틀림 문제에서 나오는 2차 PDE를 변분법으로 수치 처리하는 방법을 발표함
    • finite triangle subdomains 위의 trial function과 Rayleigh–Ritz method를 체계적으로 사용함
    • 이 발표는 1943년 논문으로 출판됨
  • McHenry, Prager and Synge, Synge and Rheinboldt의 문헌에도 유사한 이산화와 변분 정식화 작업이 남아 있음
  • 1950년대 초 여러 엔지니어와 학자들이 초기 접근법을 발전시켜 항공·토목공학의 실제 문제를 풀기 시작함
  • J.H. Argyris와 M.J. Turner는 서로 다른 강조점으로 병렬 개발을 진행했고, Turner에는 R.W. Clough와 H.C. Martin이 합류함
    • 이들이 개발한 방법은 오늘날 FEM의 초기 형태로 알려짐
    • 당시에는 Matrix Stiffness Method로 불림
  • R.W. Clough는 1960년 발표 논문에서 Finite Element Method라는 표현을 만들었고, 이 이름은 빠르게 받아들여짐
  • Turner, Clough, Martin, Topp는 임의 형상의 구조 부품에 적합한 triangular elements용 FEM interpolants를 개발함
    • triangle element의 발명은 일부 관점에서 “quantum leap”로 불림
    • 많은 공학 커뮤니티에서는 Turner et al.의 1956년 논문을 FEM의 출발점으로 봄

Berkeley, Boeing, Norfork Dam과 초기 확산

  • Boeing의 M. Jon Turner는 항공기 설계가 실제 응력을 견딜 수 있는지 사전에 판단할 신뢰할 방법이 필요했고, Ray Clough와 Harold Martin을 Boeing 여름 faculty internships로 초청함
  • Turner, Clough, Martin의 협업은 컴퓨터로 많은 계산을 수행해 실제 성능을 예측하는 구조 해석 방법으로 이어짐
  • Clough는 UC Berkeley에 FEM 연구 그룹을 만들고 다양한 분석·실험에 FEM을 사용함
    • 건물·구조물의 핵폭발 또는 지진 내성 설계
    • 우주선 구조 요구사항 분석
    • 심해 해양 시추 구조 분석
  • 1957년 가을 Clough는 membrane, plate, shell, solid structures 분석을 위한 finite element research에 관심 있는 학생을 찾는 공지를 붙임
    • 당시 연구 자금은 없었지만 다른 자금원이 있던 대학원생들이 응답함
  • Berkeley의 초기 디지털 컴퓨터는 1951년에 생산된 vacuum tube 기반 IBM 701이었고, 풀 수 있는 linear equations의 최대 개수는 40개였음
  • 1959년 Berkeley Campus에 IBM 704가 설치됨
    • 32K 32-bit memory와 IBM 701보다 약 100배 빠른 floating-point arithmetic unit을 갖춤
    • fine meshes를 사용해 practical structures를 풀 수 있게 됨
  • Clough의 1962년 Norfork Dam 분석은 FEM의 초기 실용성을 보여줌
    • Arkansas의 250-foot-high Norfork Dam은 1942년 건설 중 vertical crack이 생김
    • FEM 분석은 온도 변화로 인한 균열의 위치와 크기를 올바르게 예측함
    • gravity와 여러 hydrostatic load 조건에서 dam과 foundation 내부의 realistic displacements and stresses를 산출함
  • Clough는 2차원 plane structures의 변위와 응력을 평가하는 finite element analysis computer program의 FORTRAN listing을 자유롭게 제공함
    • 다른 기하, 재료, 하중 조건의 2D plane structures에 사용할 수 있었음
    • 전문 엔지니어들이 구조공학 문제에서 stress distributions를 구하는 데 FEM을 쉽게 활용할 수 있게 됨
  • R.W. Clough는 FEM 창안과 발전에 기여한 공로로 1994년 Al Gore 당시 미국 부통령에게 National Medal of Science를 받음

초기 인물과 이론적 기반

  • 오늘날의 합의로는 R. Courant의 수학적 기반 기여 이후 J.H. Argyris, R.W. Clough, O.C. Zienkiewicz가 FEM 탄생과 초기 발전에 중추적으로 기여함
  • 1960년대 초 Chinese Academy of Science의 Kang Feng은 독립적으로 elliptic PDE를 풀기 위한 variational principles 기반 discretization numerical method를 제안함
    • Peter Lax는 Kang Feng이 서구의 병행 발전과 독립적으로 FEM 이론을 만들었다고 평가함
    • Kang Feng의 작업은 FEM의 초기 convergence studies 중 하나로 꼽힘
  • E.L. Wilson은 finite element open-source software를 처음 개발한 사람으로 언급됨
    • 1958년 Clough의 지도 아래 Boeing에서 개발된 rectangular plane stress finite element를 기반으로 자동화된 finite element program 개발을 시작함
  • J.T. Oden과 G.C. Best는 초기 general purpose FEM computer codes 중 하나를 작성함
    • 3D elasticity, 2D plane elasticity, 3D beam and rod elements, composite layered plate and shell elements, general composite materials용 elements를 포함함
    • 항공우주·방위 산업의 aircraft analysis and design에 수년간 사용됨
  • 1965년까지 FEM 연구는 전 세계적으로 매우 활발한 분야가 되었고, 문헌에 발표된 논문 수가 1000편을 넘음
  • Hellinger–Reissner variational principle과 Hu-Washizu variational principle은 이후 혼합 FEM 발전의 기반이 됨
  • 1964년 Pian은 mixed variational principles를 Galerkin weak form 기반 FE formulations에 사용할 가능성을 인식하고 assumed stress FEM을 제안함

1966–1991: 수렴 이론, 동역학, 유체, 비선형 해석

  • 1960년대 말부터 FEM을 뒷받침하는 엄밀한 근사 이론이 발전함
    • Cea lemma와 Bramble-Hubert lemma가 FEM 수렴 증명에서 중요한 결과로 꼽힘
    • Nitsche의 일반 선형 타원 문제에 대한 L∞ 추정 연구는 1970년대 FEM 수학적 기초의 중요한 기여임
  • 실제 엔지니어들은 비적합 FEM 보간자나 표준 변분 형식을 위반하는 수치 구적을 사용하고 있었음
    • G. Strang은 이런 수치 기법을 variational crimes라고 부름
    • B. Iron과 R. Melosh가 초기 FEM patch test를 만들었고, 올바른 해로의 수렴을 보장하는 데 중요한 역할을 함
  • 혼합 변분 원리 기반 FEM에서는 Babuska-Brezzi condition 또는 LBB condition이 핵심 결과로 등장함
    • saddle point 문제가 입력 데이터에 연속적으로 의존하는 유일해를 갖기 위한 충분조건을 제공함
    • 혼합 변분 원리 기반 FEM의 형상 함수를 구성하는 지침이 됨
  • 1970년대 FEM 개발은 자동차 산업의 crashworthiness를 포함한 구조물 동적 거동 시뮬레이션으로 초점이 이동함
    • Newmark-beta method, Wilson-theta method, Hilbert-Hughes-Taylor alpha method, Houbolt integration algorithm, explicit time integration algorithm 등이 개발됨
  • explicit time integration은 자동차 산업에서 game changer가 되었고, FEM을 승용차 설계와 충돌 안전성 분석의 주요 도구로 자리 잡게 함
    • 1980년대 말까지 미국 3대 자동차 제조사에는 explicit time integration 기반 FEM 코드를 실행하는 워크스테이션이 수천 대 있었음
  • 1980년대 FEM의 주요 연구 주제 중 하나는 Navier–Stokes 방정식을 FEM으로 푸는 일이었음
    • Hughes와 공동 연구자들은 streamline upwind/Petrov Galerkin method, Stabilized Galerkin FEM, space–time FEM, variational multiscale FEM을 개발함
    • 1986~1991년 Hughes와 L.P. Franca 등은 전산 유체역학을 위한 FEM formulation에 관한 10부작 논문을 작성함
  • 1980년대 중반에는 interactive computer graphics, adaptive mesh generator, solid modeling 기법이 결합되며 고급 FEM mesh generation이 발전함
  • J. Simo의 기여는 1980년대 FEM 기술 발전의 주요 하이라이트 중 하나임
    • computational plasticity를 위한 consistent tangent operator
    • geometrically exact beam and shell theories
    • assumed strain 또는 enhanced strain methods

유체-구조 상호작용, 확률 FEM, 접촉 해석

  • 1970년대 중반부터 1990년대 초까지 항공우주·토목공학 산업에서는 대규모 fluid–structure interaction(FSI) 문제를 풀 기술 수요가 컸음
  • Hughes-Liu-Zimmermann Arbitrary Lagrangian–Eulerian(ALE) fluid–structure FEM formulation은 이동 경계 문제를 다룸
    • ALE에서는 영역 내부 계산 mesh가 요소 형상을 최적화하기 위해 임의로 움직일 수 있음
    • 영역 경계와 interface의 mesh는 재료와 함께 이동해 multi-material system의 경계와 interface를 정밀 추적할 수 있음
  • C. Farhat은 large-scale parallel ALE-FEM solver를 사용해 FSI 문제를 계산한 첫 인물로 언급됨
    • Farhat 그룹은 대규모 방정식계를 확장성 있게 풀기 위한 finite element tearing and interconnecting method를 개발함
  • FEM FSI 연구는 1990년대 중반 혈관 질환의 환자별 모델링과 FEM 기반 predictive medicine의 기초를 제공함
  • W.K. Liu와 T. Belytschko는 1980년대 말 probabilistic FEM 또는 random field FEM을 처음 개발함
    • 하중 조건, 재료 거동, 기하 구성, 지지 또는 경계 조건의 불확실성을 고려함
    • 구조 신뢰성 해석에 적용될 수 있음
  • 1980년대 초 General Motors Research Lab의 M.E. Botkin과 University of Michigan의 N. Kikuchi 그룹은 자동차 산업을 위한 structural shape optimization FEM을 개발함
  • 1976년 Hughes, Taylor, Sackman, Curnier, Kanoknukulchai의 논문은 computational contact mechanics의 가장 이른 FEM 분석 중 하나임
    • dynamic contact and impact problems의 FEM 모델링에 관한 최초 연구로 꼽힘
    • sheet metal forming, target impact and penetration, pavement와 tire의 상호작용 등이 예시로 언급됨
  • 접촉 알고리듬 연구는 1990년대 말까지 활발한 연구 주제로 남음

1992–2017: 오차 추정, 균열, 메시 없는 방법

  • 1992–2017년 FEM 발전의 첫 주요 사건은 Zienkiewicz-Zhu 사후 오차 추정기의 정식화임
    • 적응형 메시 세분화를 통해 계산 자원을 최적으로 쓰면서 FEM 해의 품질 관리를 제공함
    • 오늘날 사후 오차 추정을 통한 품질 개선은 Bayesian inference와 Bayesian update 수준까지 확장됨
    • 이 주제는 validation and verification과 밀접하게 연결됨
  • Szabo와 Babuska는 h와 p를 함께 쓰는 hp FEM을 개발함
    • 적절한 h-refinement와 p-refinement를 결합해 메시를 세분화할 때 지수 수렴을 보임
    • 대부분의 다른 FEM이 대수적 속도로 수렴하는 것과 대비됨
  • 1994년 Xu와 Needleman은 재메싱 없이 균열 성장을 시뮬레이션할 수 있는 FEM cohesive zone model(CZM) 을 개발함
  • Belytschko와 W.K. Liu는 재료 파괴와 손상 모델링의 메시 편향 문제를 완화하기 위해 meshfree particle method를 개발함
    • element-free Galerkin method와 reproducing kernel particle method가 대표 사례임
    • RKPM은 SPH method와 비교해 consistency를 제공하고 수렴을 개선함
  • 2001년 J.S. Chen과 공동연구자들은 meshfree RKPM을 위한 stabilized conforming nodal integration method를 제안함
    • 단순하고 안정적이며 Galerkin 약형 정식화와 변분적으로 consistent함
  • partition of unity finite element method는 이후 generalized finite element method로 불림
    • h, p, hp 버전 FEM의 일반화임
    • 해석적 해를 FEM 이산화에 임베드할 수 있음
  • 1990년대 후반 Belytschko, Black, Moes, Dolbow 등은 X-FEM을 개발함
    • enriched discontinuous shape function을 사용해 재메싱 없이 균열체 형상을 포착함
    • 계산 파괴역학과 FEM refinement 기술의 중요한 돌파구가 됨
  • 2000년경 Bourdin, Francfort, Marigo는 재료 파괴 모델링을 위한 phase-field approach를 개발함
    • Galerkin FEM으로 연속체 운동 방정식과 phase equation을 함께 풀어 응력 특이점과 재메싱 없이 균열 해를 찾을 수 있음

CAD 통합, 다중스케일, 가상 요소

  • FEM의 큰 성공 이유는 과학 분야 전반의 공학 해석과 설계에 폭넓게 적용 가능하다는 점임
  • T.J.R. Hughes, J.A. Cottrell, Y. Bazilevs 등은 isogeometric analysis(IGA) FEM을 개발함
    • NURBS 함수를 FEM shape function으로 사용함
    • CAD와 FEA 패키지 사이의 데이터 변환 없이 기존 NURBS 기반 CAD 도구에 FEM을 통합함
  • 나노기술의 등장으로 원자론적 방법과 연속체 규모 FEM을 결합하는 multiscale method가 개발됨
    • molecular dynamics, density functional theory, ab initio method 등이 언급됨
    • hand-shake method, quasi-continuum FEM, bridging scale method가 주요 기여임
  • 2007년 Gavini, Bhattacharya, Ortiz는 수백만 원자 DFT 계산을 위한 quasi-continuum orbital-free DFT FEM을 개발함
  • 1990년대 후반 이후 computational homogenization method가 빠르게 발전함
    • 주기적 미세구조를 가진 복합재료를 위한 multiscale computational homogenization
    • 무작위 미세구조를 가진 복합재료를 주로 대상으로 하는 computational micromechanics method로 나뉨
  • 2013년 L. Beirão da Veiga와 F. Brezzi가 이끈 이탈리아 연구진은 virtual element method(VEM) 를 제안함
    • 임의 요소 형상을 위한 기존 FEM의 확장임
    • 2D polygon 또는 3D polyhedron 같은 polytopal discretization을 허용함
    • local shape function basis를 명시적으로 계산할 필요가 없다는 점에서 virtual이라는 이름이 붙음
    • 좋은 품질의 메시를 얻기 어려운 복잡한 형상 문제와 국소 refinement가 필요한 문제에서 기존 FEM보다 유리한 특성을 가짐

교육과 소프트웨어 산업

  • 1957년 R. Clough는 UC Berkeley에서 첫 대학원 FEM 과목을 도입함
  • 이후 전 세계 주요 공학 대학과 학교의 공학 커리큘럼에 대학원·학부 수준 FEM 과목이 추가됨
  • 2015년 말까지 전 세계 수십 개 언어로 FEM 단행본과 교과서가 수백 권 이상 출간됨
  • Zienkiewicz and Taylor 또는 Zienkiewicz et al.의 FEM 교과서는 FEM 기술 대중화에 큰 영향을 미쳤을 가능성이 있음
    • Taylor가 작성한 FEM 연구용 컴퓨터 프로그램 코드 FEAP가 책 부록에 실림
    • 컴퓨터에서 FEM을 구현하는 즉각적인 지침을 제공함
  • FEM 소프트웨어 기술 개발은 1960년대 초에 시작됨
    • 1963년 E.L. Wilson과 R. Clough가 Symbolic Matrix Interpretive System(SMIS)을 개발함
    • Wilson은 SMIS를 기반으로 Structural Analysis Program(SAP)을 시작하고 개발함
    • K.J. Bathe는 SAP IV와 NONSAP을 기반으로 비선형 FEM 코드 ADINA를 개발함
  • NASA는 자체 FEM 코드 NASTRAN을 개발함
    • 첫 버전 COSMIC Nastran은 1969년에 등장함
    • 1971년 MSC Software는 Nastran의 상용 버전인 MSC Nastran을 출시함
  • J.A. Swanson은 초기 ANSYS FEM 코드를 개발함
    • ANSYS는 현재 전 세계 주요 상용 FEM 소프트웨어 중 하나가 됨
  • DYNA3D는 Lawrence Livermore National Laboratory의 J.O. Hallquist가 개발함
    • 구조물의 충격, 동적 접촉, 파손 해석에 널리 사용됨
    • 이후 LS-DYNA로 발전함
    • 2018년 Livermore Software Technology가 ANSYS에 인수되면서 LS-DYNA는 ANSYS LS-DYNA로 ANSYS의 일부가 됨
  • ABAQUS는 Hibbitt, Karlsson, Sorenson이 만든 HKS가 출시한 대규모 상용 FEM 소프트웨어임
    • 사용자 정의 서브루틴을 허용해 연구자가 표준 FEM 솔버를 연구에 활용하기 쉽게 함
  • 1990년대 말부터 2000년대 초까지 FEM 소프트웨어 산업은 수십억 달러 규모의 비즈니스가 됨
  • ANSYS, ABAQUS, ADINA, LS-DYNA, NASTRAN, COMSOL Multiphysics, CSI 등이 잘 알려진 FEM 소프트웨어로 언급됨
  • FreeFEM, OpenSees, Elmer, FEBio, FEniCS Project, DUNE 등 오픈소스 FEM 소프트웨어도 존재함

2018년 이후: 머신러닝, 데이터 기반 FEM, 축소차수 모델

  • 현대적 FEM은 크고 복잡한 산업 문제를 일상적으로 풀 수 있으며, 제품 설계를 위한 예측 분석과 근본 이해를 가능하게 함
  • 새로운 발명에서 공간·시간·설계 매개변수 공간 전반의 데이터가 대량 생성되면서, 과학 원리 개발이 발명 속도를 따라가지 못하는 경우가 있음
  • FEM 연구자들은 이를 위해 machine learningdeep learning 기반 FEM을 연구함
  • Mechanistic Data Science(MDS) FEM은 알려진 과학 원리와 새로 수집된 데이터를 결합하며, 새 발명을 위한 중요 연구 방향임
    • active deep learning과 hierarchical neural network 같은 방법을 사용함
    • 입력 데이터 처리, 기계론적 특징 추출, 차원 축소, 회귀·분류, 지식 데이터베이스 제공을 수행함
  • 최근 machine learning과 deep learning 발전으로 deep neural network를 구성해 FEM을 푸는 방식이 최신 기술로 자리 잡음
  • Physics-Informed Neural Networks는 strong form의 고차원 PDE를 풀고, 자연 경계조건과 필수 경계조건을 수용하는 제약을 사용함
  • Deep Ritz Method, Deep Galerkin Method, physics-constrained deep learning, partition of unity network 등 FEM 구조와 신경망을 결합하는 방법이 연구됨
  • Zhang et al.은 DNN의 계층적 특성에 기반한 FEM shape function 구성 논문을 발표하고 이를 HiDeNN이라고 부름
    • RKPM, NURBS, IGA 등 여러 deep learning interpolation function 구성을 보임
  • HiDeNN-AI는 여러 data-driven tool을 통합할 수 있으며, 물리 지식이 거의 없거나 없고 계산 수요가 큰 과학·공학 문제를 풀기 위한 일반적 접근을 제공함
  • FEM 계산 비용을 줄이기 위해 offline stage에서 FEM database를 구축하고 online stage에서 최종 해를 계산하는 two-stage data-driven method가 제안됨
  • FE-SCA는 unsupervised machine learning으로 material point를 그룹화하고 reduced-order Lippmann–Schwinger micromechanics equation을 풀어 multiscale analysis 계산 비용을 줄임
  • Reduced order modeling은 빠르고 거의 실시간인 시뮬레이션에 대한 산업 수요와 맞닿아 있음
    • online dynamic system control
    • structural health monitoring
    • vehicle health monitoring
    • online advanced manufacturing feedback control
    • automated driving control and decision
  • 실용적 optimal control은 milli-second 또는 sub-milli-second 범위 안에서 신뢰할 수 있는 예측을 요구할 수 있음
  • reduced order machine learning method는 model reduction과 순수 data-driven machine learning 접근의 병목을 넘기 위한 physics-data combined model을 가능하게 할 수 있음

댓글과 토론

Hacker News 의견들
  • FEM 해석가로 15년 풀타임 일해 왔는데, 글 자체는 괜찮지만 지난 20년을 실제보다 훨씬 장밋빛으로 그린 느낌이 강함
    실제 실무에서의 FEM 활용은 꽤 오래 정체돼 있었음. 고비선형 문제를 조금 쉽게 만들어 주는 수치 알고리즘 안정성 개선, 더 최적화된 해석기, 훨씬 좋아진 하드웨어는 있었고 특히 플래시 저장장치는 큰 도움이 됨
    하지만 글이 내세우는 고급·차세대 기술은 실제 문제에 적용하면 거의 다 실패했음. 아주 단순한 실험실 문제에서는 괜찮은 결과가 나오지만, 현실 문제에서는 정확도가 형편없는 경우가 많음. 예를 들어 단순 인장 상태의 원통은 잘 맞아도 굽힘을 추가하면 크게 망가짐
    아직 FEM보다 나은 건 없지만, 돌아보면 Engineer 1 시절과 거의 같은 방식으로 일하고 있다는 게 놀라움. 시도를 안 한 것도 아니고, 유망해 보였지만 현실 검증을 통과하지 못한 개발 프로젝트를 수없이 겪었음
    산업계의 초점은 오히려 검증과 타당성 확인(ASME V&V 10/20/40)에 훨씬 더 많이 맞춰졌고, 덕분에 여러 함정과 한계가 드러났음. 학계 연구와 소프트웨어 업체들은 우리가 발견하는, supposedly “해결됐다”고 여겨진 문제를 다시 보는 데 별로 적극적이지 않았음

    • 기계공학자인데 매일 쓰는 도구의 계산과학적 측면을 더 잘 이해하고 싶음. 컴퓨터과학 관점에서 FEA를 “다시 배우고” 싶다면 추천할 만한 학습 자료가 있을까?
    • 글에서 내세우는 고급·차세대 기술이 실제 문제에선 거의 다 실패했다는 말이라면, Arnold의 연구도 포함되는지 궁금함
      FEEC는 마지막으로 읽어 봤을 때 꽤 유망해 보였지만, 더 넓은 FEM 세계에서는 별로 확산되지 않은 듯했음
    • 최근 기상 모델링이나 천 모델링 같은 작업을 보고 신경 연산자가 FEM이 쓰이던 일부 문제 영역에 들어가고 있고, FEM에서 신경 연산자로 이어지는 계보가 있다고 생각했음. 완전히 잘못 이해한 걸까?
    • 지난 15년이 정체였다고 보기엔 의문임
      접촉 요소, 볼트 예압, 개별 복합재 섬유 모델링, 박리와 점진적 적층 파손, 수천분의 1인치 두께 재료층 모델링, 설계 최적화까지 발전이 있었음
      ANSYS Workbench는 초보자용 FEA에 가깝고, 예시는 더 많음
    • 물리 정보 신경망에 대해 들어봤는지 궁금함
      앞으로 더 나은 결과를 낼 가능성이 있는 뜨거운 후보처럼 보임
  • 커리어 초기에 ANSYSNASTRAN으로 유한요소 모델링과 해석을 했고, 가끔 그 시절이 그리움
    현실 문제를 사용 가능한 계산 자원으로 풀 수 있을 만큼 단순화하는 과정을 생각하는 게 늘 재미있었음. 또 메시가 좋아질 때까지 사각 요소를 몇 시간씩 밀고 다니는 일에는 거의 명상 같은 효과가 있었음. 다만 새 소프트웨어나 언어를 배울 의욕이 넘치지는 않음
    놀랍게도 그 분야에는 큰 변화가 별로 없어 보임. ANSYS는 여전히 범용 시뮬레이션과 다중물리 분야의 선두처럼 보이고, NASTRAN도 여전히 많이 쓰임. 실용적인 오픈소스 대안도 아직 없음
    새 플레이어라고는 COMSOL 정도인 듯한데, 써 본 사람이 있는지 궁금함. ANSYS와 NASTRAN을 잘 아는 사람에게 시도해 볼 가치가 있을까?

    • ANSYS를 10년 넘게 매일 써 왔는데, 변한 건 라이선스 등급 이름뿐임. 느리고 질척한 죽음의 행진 같음
      해마다 소프트웨어와 더 많이 싸우고 있고, 영업 쪽이 운전대를 잡은 게 분명함
      “수직 통합” 소프트웨어를 사들여 통합한 뒤 천천히 죽게 둠. 10년 전에 인수한 제품 하나를 내년에 종료한다고 발표했는데, 기능이 20%밖에 안 되는 경쟁 제품을 밀기 위해서임
      NASTRAN도 절반 정도 기간 써 봤지만 크게 낫지 않음. 전부 영업 중심임
      Abaqus를 조금 써 봤는데 괜찮아 보였음. 아마 조금만 써 봐서 그럴 수도 있음
      나는 그냥 일을 하려는 건데, 이 회사들은 기능을 라이선스 등급 사이로 옮기고 허용되는 만큼 빠르게 개구리 삶기를 할 뿐임
    • 더 저수준 작업에는 FEniCS 프로젝트[1]가 있음. 이런 식의 비교적 직관적인 Python 코드[2]로 편미분방정식을 푸는 도구임
      여기서 직관적이라는 건 수학을 꽤 가깝게 따른다는 뜻이지, 고등학생 수준이라는 뜻은 아님
      [1]: https://fenicsproject.org/
      [2]: https://jsdokken.com/dolfinx-tutorial/chapter2/linearelastic...
    • COMSOL의 큰 장점은 여러 물리 영역을 한데 묶고 서로 결합하기 쉽게 해 준다는 데 있음
      구조-유체 결합이나 전자기-기계 결합을 하고 싶다면 아마 가장 쓰기 쉬운 축에 듦
      개별 물리 영역만 보면 특별히 뛰어나진 않음. 기계, 전산유체역학, 전자기 해석기에는 훨씬 좋은 것들이 있지만, 전부 다른 업체 제품이고 서로 잘 맞물리지 않음
    • COMSOL을 “새 진입자”로 본다니 좀 아픔. 15년 전 공대에서 이미 Comsol을 배웠기 때문에, 아직도 새 진입자로 분류된다면 이 분야가 얼마나 느리게 움직이는지 잘 보여줌
    • 이 오픈소스 FEM 라이브러리가 자리 잡길 바라고 있음: https://www.dealii.org/
      deal.II의 deal은 Differential Equation Analysis Library를 뜻함
      C++로 작성됐고 템플릿을 많이 쓰며 2000년부터 개발돼 왔음. 특정한 고체역학이나 유체역학용이라기보다, 일반적인 편미분방정식의 FEM 해를 위한 라이브러리임
      문서가 방대하고 예제가 많으며 Petsc, Trilinos 같은 다른 라이브러리와도 연동됨. 결과도 여러 형식으로 출력할 수 있음
      삼각형과 사면체 요소 지원은 최근에야 추가된 것으로 알고 있음. 그런데도 라이브러리의 특이한 점 하나는 메시를 “triangulations”라고 부른다는 것임
  • 산업 박사 과정 중 대규모 대기오염(LSAP) 시뮬레이션을 위한 객체지향 프로그래밍 프레임워크를 만들었음
    이 프레임워크는 Petrov-Galerkin FEM 기반이었고, 제대로 된 2D와 “층상” 3D를 모두 다뤘음
    박사 과정 전에는 함께 일하던 사람들이 스펙트럼 방법과 교대방향 FEM, 즉 1D로 2D를 근사하는 방식을 썼음
    몇몇 학회와 인터뷰에서 어떤 과학자들은 LSAP용 FEM 프로그래밍은 쉽다고 말하곤 했음. 나도 대체로 동의한 뒤, 그걸 몇 번 해 봤는지 물었음. LSAP든 다른 것이든 답을 듣지는 못했음
    FEM을 현실 문제에 적용하려면 작고 실용적이면서도 이론적인 함정과 버그를 꽤 많이 해결해야 할 수 있음

    • FEM의 핵심은 결국 편미분방정식으로 표현된 문제의 근사해를 찾는 기법임
      경계조건과 영역을 모두 만족하는 실용적 문제의 해를 해석적 방법으로 구하는 건 사실상 불가능함. FEM은 정확성을 근사와 맞바꾸는데, 지정된 경계조건에서는 정확할 수 있지만 영역 표현과 해 모두에서 근사임
      대신 근사를 정교하게 하면 근사 오차가 정확한 해로 수렴하는 좋은 성질이 있음. 그 대가로 계산 비용은 기하급수적으로 커짐
  • 학부와 대학원에서 FEM을 공부했음. 풀기 어려운 현실 문제를 유한한 단위의 단순화된 시뮬레이션 현실로 쪼갠 뒤, 명시적으로 불완전하지만 유용한 답을 얻어내는 과정에는 상당한 만족감이 있음
    이 접근법을 자주 떠올리게 됨

  • 당시 45개 댓글이 달린 스레드가 있었음: https://news.ycombinator.com/item?id=33480799

  • 사물이 시공간에서 어떻게 진화하는지 예측하는 건 근본적인 필요임
    유한요소법은 HN 목록 상단에 오를 만한 영광을 누릴 자격이 있음. 예전에 내 모델에는 “직교 배치법”을 선택했는데, 더 빠르고 당시 문제에 더 잘 맞았기 때문임. 동료 연구자 몇 명은 FEM을 썼고, 90년대에는 확실히 큰 유행이었음

  • “Chaos researchers can now predict perilous points of no return” (2022) https://news.ycombinator.com/item?id=32862414에서 나온 정리임
    FEM: Finite Element Method: https://en.wikipedia.org/wiki/Finite_element_method
    FEM은 결합된 편미분방정식을 푸는 유한요소법이고, FEA는 FEM을 적용한 유한요소해석
    awesome-mecheng의 Finite Element Analysis: https://github.com/m2n037/awesome-mecheng#fea
    또 “Learning quantum Hamiltonians at any temperature in polynomial time” (2024) https://arxiv.org/abs/2310.02243의 “relaxation technique” 관련 스레드도 있음: https://news.ycombinator.com/item?id=40396171

  • 흥미로운 관점임. 방금 이 글에서도 짧게 언급된 등기하 해석(IGA) 학회에 다녀왔음
    여러 번 언급된 Tom Hughes는 이제 IGA 연구 커뮤니티의 사실상 리더임. IGA는 FEM의 많은 고통 지점을 해결할 잠재력이 큼. 일반적으로 수렴률이 더 좋고, 명시적 해석기에서 더 나은 시간 간격을 허용하며, 비압축성 고체 같은 문제에서 안정성을 보장하는 더 나은 방법을 제공함
    특히 흥미로운 점은 잠김 접근을 가능하게 해, 기하를 메시 만들기 쉬운 배경 격자 안에 넣으면 되므로 메시 생성 문제가 거의 사라진다는 것임. 산업계 채택까지는 아직 할 일이 많지만, FEM의 미래일 가능성이 높음

    • IGA의 핵심은 고전적인 형상 함수를 기하를 지정하는 데 쓰는 스플라인으로 바꾸는 것 아닌가?
      기억이 맞다면 수렴률은 정확히 같고, 이 접근은 경계 외에는 기하와 관심 물리량의 장이 같은 공간 분포를 갖지 않는다는 점을 제대로 반영하지 못함
      IGA는 오래전부터 있었지만 “CAD 함수를 재사용하자”는 요령을 넘어서 구체화되지 못했음. 결국 평범한 P-세분화와 비교해 실질적 이득 없이 문제만 더 복잡하게 만듦. 그렇다면 남은 잠재력이 무엇인지 궁금함
      Tom Hughes라는 이름은 기억남. 그의 FEM 책도 갖고 있고, 그는 오랫동안, 어쩌면 수십 년 동안 그 개념을 밀어 온 거의 유일한 사람이었음. 이유는 계산역학 커뮤니티 전체가 그것을 보고 흥미롭다고 느꼈지만 결국 수고할 가치가 없다고 봤기 때문임. 요소를 만들기 위해 스플라인을 쓰는 것보다 FEM에는 훨씬 더 흥미롭고 유망한 아이디어가 많음
  • 학부 때 한 과목을 들었고 대학원에서도 다시 접했지만, 아직도 Galerkin 유도나 변분 유도를 도저히 이해하지 못하겠음

    • 구조공학 관점에서 배웠음. 어디에서 막히는지 궁금함
      내 머릿속 흐름은 이렇다: 1. 강한 형식의 편미분방정식, 2. 약한 형식, 3. 이산화된 약한 형식, 4. 각 요소에서 적분을 수치적으로 계산, 5. 선형 시스템 조립, 6. 선형 시스템 풀이
  • 현대적인 구현에 관심 있다면 SELF는 객체지향 Fortran으로 만든 스펙트럼 요소 라이브러리임[1]
    Fluid Numerics 개발자들이 MI300A 시스템과 다른 흥미로운 하드웨어에서 벤치마크를 곧 공개할 예정임
    [1] https://github.com/FluidNumerics/SELF