오프로드 시험평가 결과의 품질 향상 방법

고정밀 차량 시뮬레이션 모델을 구현하기 위해, 차량은 주행시험장 내 아스팔트 구간에서 특정 주행 조건하에 시험됩니다. 이후 가상 트윈(Virtual Twin)이 생성되며, 이는 차량의 치수, 무게 배분, 파워트레인 사양 및 관련 맵, 공력, 섀시 및 서스펜션 특성, 브레이크 및 타이어 모델 등의 입력값을 바탕으로 합니다.
초기 개발 단계에서는 실제 차량이 다른 테스트에 사용 중이거나 일부 측정값과 입력 데이터가 누락되어 있는 경우가 많습니다. 이런 상황에서는 사용자 정의 KPI(주요 성능 지표)를 기준으로 모델링하는 접근법이 활용되며, 예를 들어 가속 시간이나 제동 거리 등의 알려진 차량 성능 데이터를 설정합니다. 모델은 VSM에 내장된 인공지능 기반 기능을 통해 자동으로 업데이트됩니다.

이 기능은 차량 모델 생성으로 불리며, 소수의 성능 입력만으로 차량 파라미터를 자동으로 조정하는 매우 강력한 AI 기반 접근법입니다. 이 방식은 실측 데이터가 불완전하거나 시제품, 프로토타입 차량이 존재하지 않는 초기 단계에서 특히 유용합니다.

가속, 제동, 속도 감소, 일정 하중, 코너링(정적 및 동적), 회전, 슬라럼(Slalom), 스텝 스티어, 위브 테스트 등 다양한 주행 상황을 VSM 환경에서 시뮬레이션할 수 있으며, 실도로 시험 결과 또는 사용자 정의 KPI에 맞춰 시뮬레이션 모델을 조정하면 차량 모델이 완성됩니다. 이 모델은 타이어 모델을 바꿔 오프로드 조건으로 변환할 수 있습니다.

일반적으로 차량 모델은 온로드 테스트 조건이 재현성 및 반복성이 더 뛰어나기 때문에, 처음부터 오프로드 조건에 맞춰 설계되지 않습니다. 다만 복잡한 오프로드 조건의 경우에는 예외적으로 오프로드 환경에서 직접 모델링되기도 합니다. 대부분의 경우, 기존 온로드 모델은 오프로드용으로 업데이트될 수 있습니다.

모델을 오프로드 조건으로 변환하기 위해 가상 차량에 새로운 연약 지반 모델과 타이어 모델을 적용하며, 이 과정에서 타이어 타이어 트레드 패턴을 기반으로 측정한 타이어 설계 특성을 반영합니다. 오프로드 토양 특성을 설정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 가장 간단한 방법은 VSM에서 제공하는 템플릿(비포장도로, 진흙, 모래 등)을 사용하는 것입니다.
대안으로, 실제 차량 측정 데이터를 실제 오프로드 테스트 중에 수집하여 토양 특성을 도출할 수 있습니다. 일부 측정값이 확보되면(예: 다양한 엔진 토크와 휠 슬립 비율율 등), 토양 특성을 테스트 데이터와 일치하도록 “튜닝”할 수 있습니다.

타이어 설계는 동일하고 차량 특성도 유지되기 때문에, 실제 데이터에 맞춰 토양 모델을 쉽게 최적화할 수 있습니다. 
차량이 시험된 다양한 도로 및 토양 유형에 대해 이 과정을 반복하면, 가상 트윈은 제어기 개발, 보정, 타이어 선정, 전반적인 오프로드 성능 최적화에 사용할 준비가 됩니다. 이러한 활동은 오피스(SiL), 테스트베드(HiL, ETB, PTTB) 또는 드라이빙 시뮬레이터(DiL)를 사용하여 수행할 수 있으며, 모든 환경에서 동일한 모델을 사용할 수 있습니다.

많은 시뮬레이션 엔지니어들은 마찰력을 줄이고 저항을 높이는 방식으로 오프로드 환경을 가상으로 재현합니다. 이 방법은 젖은 노면이나 빙판 같은 저마찰 환경에서는 효과적이지만, 실제 오프로드 조건에서의 복잡한 물리현상은 제대로 반영하지 못합니다. 오프로드에서는 타이어와 모래, 진흙, 눈 등과의 상호작용이 훨씬 복잡합니다.

저항과 힘의 상호작용이 전혀 다르며, 이는 단지 동적인 주행 조건뿐만 아니라 정적인 상태에서도 성능에 영향을 줍니다. 이는 오프로드 지형의 다양성과 동적 특성 때문입니다.

오프로드용 타이어 및 토양 모델은 불도징(bulldozing: 타이어 앞과 양옆으로 흙이 쌓이는 현상), 다중 통과 효과(front/rear wheel interaction) 등도 반영해야 하며, 이는 앞바퀴가 지나가면서 토양을 압축해 후륜과의 접촉을 바꾸는 결과로 이어집니다.

앞서 언급한 현상들을 토양 특성 및 타이어 트레드 기하와 함께 고려함으로써, 시뮬레이션은 다양한 차량 속도와 차륜 슬립율에 걸쳐 각 바퀴에 대한 저항과 힘을 정확하게 예측할 수 있습니다. 이를 통해 오프로드 테스트 케이스에 대한 보다 현실적인 성능 분석 및 최적화가 가능해져 광범위한 실제 시험 없이도 설계 및 테스트 효율성이 향상됩니다.

오프로드 차량 시뮬레이션에서 토양 속성은 다양한 주행 조건에서 차량 성능을 결정하는 핵심 요소입니다. 이 속성들의 정확한 파라미터화는 전이 부하 상태(transient load conditions)를 포함한 시뮬레이션 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 워크플로우를 원활하게 하기 위해 토양 속성을 획득하는 데 사용할 수 있는 방법은 다음과 같습니다::

• VSM이 제공하는 다양한 사전 정의된 템플릿 사용 (비포장도로, 진흙, 모래 등)
• 실제 오프로드 시험 중 수집된 차량 레벨 측정값 (예: 엔진 토크, 휠 슬립 비율 등)을 사용하여 데이터와 일치하도록 토양 속성 튜닝. 
   

또한, 실제 시험장에서 타이어-토양 침하 기하학 데이터를 수집함으로써 토양 모델을 더욱 개선할 수 있습니다. 토양 샘플은 정확도를 더욱 향상시키기 위해 실험실 분석 목적으로 제출할 수 있으나, 이는 선택 사항입니다. 일부 경우에는 타이어와 토양을 테스트벤치에서 공동 시험하여 위 과정을 반복할 수 있습니다.

시뮬레이션 결과를 실제 테스트 측정값과 상관시키는 것은 특히 오프로드 성능을 위해 차량 시뮬레이션을 검증하고 개선하는 데 중요한 마지막 단계입니다. 차량 및 타이어 성능과 같은 시뮬레이션 결과를 실제 시험장이나 테스트 벤치의 데이터와 비교함으로써 엔지니어는 모델이 오프로드 동작을 정확하게 재현할 수 있도록 보장할 수 있습니다.

이러한 상관관계프로세스는 일반적으로 가상 환경에서 실제 운전 조작을 재현하고, 시뮬레이션 모델에 동일한 드라이버 입력을 적용하는 것을 포함합니다. 엔진 토크, 휠 토크, 휠 속도와 같은 임계 파라미터를 분석합니다. 이 체계적인 비교는 가상 테스트와 실제 테스트 간의 불일치를 최소화하여 신뢰할 수 있고 매우 현실적인 시뮬레이션을 보장하는 데 도움이 됩니다.
시뮬레이션 모델이 검증되면 광범위한 물리적 테스트 없이도 다양한 조건에서 차량 제어 최적화 및 캘리브레이션과 같은 고급 응용 프로그램에 사용할 수 있습니다. 엔지니어는 차량 시스템을 개선하거나 타이어, 트랜스미션 부품(예: 차동 장치) 및 전략(예: 토크 분할)과 같은 새로운 부품에 대해 결정하기 위해 다양한 시나리오를 탐구할 수도 있습니다.

이 시뮬레이션 기반 검증을 통합하면 개발 시간이 평균 최대 50% 단축됩니다. 이는 캘리브레이션, 프로토타이핑 및 테스트 드라이브와 관련된 비용에 상당한 영향을 미칩니다. VSM 애드온은 정밀한 오프로드 시뮬레이션을 위한 강력하고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 시뮬레이션 엔지니어가 VSM오프로드 테스트 케이스와 함께 작업하는 데 걸리는 온보딩 시간은 SiL, HiL, 테스트 벤치 또는 주행 시뮬레이터 등 환경에 따라 2일에서 4일까지 다양합니다. 이 구조화된 접근 방식은 디지털 차량 개발을 더욱 정밀하게 할 뿐만 아니라 비용 효율성도 크게 높입니다.