XRG Simulation Gmbh
Human Comfort 라이브러리
Human Comfort Library
Human Comfort 라이브러리
HumanComfort는 건물, 차량, 선박 및 항공기 객실의 동적 열적 거동을 모델링합니다.
또한, 사람과 승객의 열적 쾌적도를 측정할 수 있습니다.
이 제품에는 모든 물리적 열 전달 과정에 대한 모듈식 설명이 포함되어 있으며, 바로 사용 가능합니다.
에너지 시스템은 경제적 기준에 따라 최적화됩니다.
냉난방 시스템 사용자의 관점에서는 열적 쾌적성이 더욱 중요한 경우가 많습니다.
여러 연구에서 개인적 요인과 열적 요인에 따라 열적 쾌적성이 어떻게 변화하는지 조사하여 분류 수치를 도출했습니다.
이러한 수치에 대한 표준화된 계산 방법이 개발되어 인간의 쾌적성에 대한 상세한 분석이 가능해졌습니다.
HumanComfort Modelica 라이브러리는 열 쾌적성을 수학적을 통해 평가할 수 있는 모델을 포함하고 있으며,
모듈식 구조와 표준화된 인터페이스를 통해 다른 Modelica 라이브러리에서도 유연하게 구현할 수 있습니다.
HumanComfort Modelica 라이브러리는 열 쾌적성을 수학적을 통해 평가할 수 있는 모델을 포함하고 있으며, 모듈식 구조와 표준화된 인터페이스를 통해 다른 Modelica 라이브러리에서도 유연하게 구현할 수 있습니다.
모든 HumanComfort 모듈간의 데이터 교환이 가능합니다.
따라서 사용자는 자신의 건물 모델을 HumanComfort 라이브러리와 결합하여
HumanComfort 날씨 및 쾌적도 모델 등을 사용할 수 있습니다.
또한, HumanComfort 라이브러리의 구성 요소를 사용하여 개별 객실 또는 캐빈 모델을 생성할 수 있습니다.
모든 HumanComfort 모듈간의 데이터 교환이 가능합니다.
따라서 사용자는 자신의 건물 모델을 HumanComfort 라이브러리와 결합하여 HumanComfort 날씨 및 쾌적도 모델 등을 사용할 수 있습니다.
또한, HumanComfort 라이브러리의 구성 요소를 사용하여 개별 객실 또는 캐빈 모델을 생성할 수 있습니다.
쾌적성 패키지
쾌적성 패키지에는 방, 건물 또는 차량의 쾌적성을 측정하는 계산 방법과 분류 번호가 포함되어 있습니다.
가장 일반적인 계산 기준이 결합되어 열 쾌적성을 완벽하게 분석했습니다.
다음과 같은 기준과 규칙이 고려됩니다.
DIN EN ISO 7730
ASHRAE 표준 55
네덜란드 열 쾌적성 지침
HumanComfort Modelica 라이브러리는 HumanComfort 모듈과의 통합을 통해 포괄적인 쾌적성 분석을 제공합니다.
또한, 계산된 분류 수치는 시뮬레이션 중에 제어 최적화에 사용될 수 있습니다.
이를 통해 쾌적성 요건을 충족하는 제어 전략을 개발할 수 있습니다.
날씨 패키지
통합 기상 모델은 임의의 기상 데이터를 읽어 영역 모델에 적용할 수 있습니다.
또한, 모델은 공간 방향에 따라 유효 영역으로 복사 강도를 변환할 수 있습니다.
필요한 모든 기상 정보는 표준화된 기상 커넥터를 통해 통합되어 영역 모델로 전송됩니다.
날씨 커넥터에는 다음과 같은 데이터가 포함되어 있습니다.
주변 온도
지면 온도
수평 표면에서의 전역 방사선 조사
수평면에 직접 조사
수평 표면의 확산 복사
주변 압력
주변 습도
태양 위치
Zone 패키지
이동형 Application에는 항공기 또는 차량 객실 등의 모델등을 포함하며,
모든 모델은 개별적으로 제작 및 장착할 수 있습니다.
고정형 Application은 HumanComfort Modelica 라이브러리내에 건물 시뮬레이션을 포함합니다.
각 구역은 날씨 및 HumanComfort 모듈과 결합될 수 있습니다.
다중 객실 모델은 Modelica 유체 또는 열 커넥터로 연결된 단일 객실 모델로 구성됩니다.(그림 참조)
이동형 Application에는 항공기 또는 차량 객실 등의 모델등을 포함하며, 모든 모델은 개별적으로 제작 및 장착할 수 있습니다.
고정형 Application은 HumanComfort Modelica 라이브러리내에 건물 시뮬레이션을 포함합니다.
각 구역은 날씨 및 HumanComfort 모듈과 결합될 수 있습니다.
다중 객실 모델은 Modelica 유체 또는 열 커넥터로 연결된 단일 객실 모델로 구성됩니다.(그림 참조)
Zone 모델은 다음과 같은 현상 고려가 가능합니다.
태양 복사
벽과 창문을 통한 열 전달
전도
공기 교환으로 인한 열전달
벽층의 열 활성화
모든 구역 모델은 다양한 재료 속성으로 매개변수화될 수 있으며, 사용자 동작을 시뮬레이션할 수 있습니다.
공기 구역은 건조하거나 습한 공기로 시뮬레이션될 수 있으며, CO2도 고려할 수 있습니다.
CFD 패키지
Navier-Stokes 방정식을 이용한 공기 흐름 계산이 가능합니다.
CFD 패키지에는 Modelica 기반의 3차원 격자 모델이 포함되어 있습니다. 이 모델은 입방형 셀로 구성됩니다.
유한 체적법을 적용하는 데 사용되는 각 셀은 고체 또는 공기 셀을 나타낼 수 있습니다.
에너지 및 질량 보존(Energy and Mass Balance)은 에너지 셀에서 계산되고, 질량 및 열 흐름은 소위 유동 셀(Flow Cell)에서 계산됩니다.
여기서는 난류, 공기에 작용하는 전단 응력, 중력 및 부력의 영향이 고려됩니다.
CFD 시뮬레이션 소프트웨어에서 사용하는 Navier-Stokes 방정식을 사용하여 현실적인 유동 조건을 계산할 수 있습니다.
Grid 모델은 표면 간 복사 교환에 대한 모든 기하학적 정보를 포함합니다.
따라서 소프트웨어는 표면 쌍 사이의 열 복사를 결정하기 위한 View factor를 미리 계산하며,
표면의 간격과 상대적인 방향은 교환되는 열 복사와 관련이 있습니다.
FluidDynamics 라이브러리
FluidDynamics Library
FluidDynamics 라이브러리
FluidDynamics 라이브러리는 Modelica 언어를 사용하여 CFD 시뮬레이션을 수행하고,
1D Modelica 모델과의 원활한 연결을 위한 표준 인터페이스를 제공합니다.
유체 역학은 Modelica 언어를 사용하여 모델링되었습니다.
FluidDynamics 라이브러리는 Modelica 언어를 사용하여 CFD 시뮬레이션을 수행하고, 1D Modelica 모델과의 원활한 연결을 위한 표준 인터페이스를 제공합니다.
유체 역학은 Modelica 언어를 사용하여 모델링되었습니다.
사용 시의 장점
비용이 저렴한 Modelica 시뮬레이터를 사용하여 라이선스 비용을 대폭 절감
CFD 모델이 Modelica 모델의 일부이기 때문에 결합 해석을 위한 미들웨어가 필요하지 않음
더 빠른 시뮬레이션을 통해 반복 작업의 경과 시간이 단축됨
솔버가 수렴을 자동으로 제어하므로 시뮬레이션이 안정점임
모델 코드가 개방적이고 투명하기 때문에 Modelica의 전체 유연성이 보장되며 사용자 수정이 가능하고 도구에 많은 옵션이 제공됨
소프트웨어 패키지에 포함된 XRG Score Light 애플리케이션을 사용하여 비용 효율적인 후처리가 가능
물리적 유체 역학은 기하학과 Navier-Stokes 방정식의 결과임
FluidDynamics 라이브러리를 사용하면 3차원 공간에서 가스 흐름(예: 습한 공기)을 모델링하고 시뮬레이션할 수 있습니다.
격자 모델의 경계에는 국부 경계 조건을 정의할 수 있으며, 이 경계 조건은 일시적으로 변경되거나 벽 및 창 모델을 추가할 수 있습니다.
입방 격자의 최대 해상도는 컴퓨터 하드웨어의 용량에 따라 달라지며 일반적으로 약 1,000~2,000개의 셀로 제한됩니다.
대칭 경계 조건을 정의하면 더 큰 공간도 모델링할 수 있습니다.
Navier-Stokes 방정식을 이용한 공기 흐름 계산 및 상호 연결
그리드 가장자리에서는 표준 인터페이스를 통해
다른 라이브러리의 모델과 쉽게 연결할 수 있습니다.
예를 들어, 전체 건물을 Zones 패키지의 1차원 벽 모델로 표현하고,
이를 CFD Grid 모델로 표현된 내부와 연결할 수 있습니다.
필요에 따라 공기 측의 Grid 모델을 하나의 체적 모델로 쉽게 교체할 수 있습니다.
물론 Modelica 표준 라이브러리의 Modelica.Fluid 인터페이스도 사용할 수 있습니다.
또한, 더 큰 공간의 계산 부담을 줄이기 위해 대칭 및 주기 경계 조건을 정의할 수도 있습니다.
그리드 가장자리에서는 표준 인터페이스를 통해 다른 라이브러리의 모델과 쉽게 연결할 수 있습니다.
예를 들어, 전체 건물을 Zones 패키지의 1차원 벽 모델로 표현하고, 이를 CFD Grid 모델로 표현된 내부와 연결할 수 있습니다.
필요에 따라 공기 측의 Grid 모델을 하나의 체적 모델로 쉽게 교체할 수 있습니다.
물론 Modelica 표준 라이브러리의 Modelica.Fluid 인터페이스도 사용할 수 있습니다.
또한, 더 큰 공간의 계산 부담을 줄이기 위해 대칭 및 주기 경계 조건을 정의할 수도 있습니다.
HVAC 라이브러리
HVAC Library
HVAC 라이브러리
최첨단 HVAC(난방, 환기 및 공조) 시스템은 사용자의 다양한 요구 사항을 충족하기 위해서 더욱 효율적이어야 합니다.
XRG HVAC 라이브러리와 HumanComfort 라이브러리는 다양한 시스템 레이아웃을 분석하고 특정 기준 기간(일반적으로 1년 운영)에 대한 1차 에너지 소비량, 이산화탄소 배출량 또는 에너지 비용을 비교할 수 있는 매우 유연하고 강력한 도구를 제공합니다.
최첨단 HVAC(난방, 환기 및 공조) 시스템은 사용자의 다양한 요구 사항을 충족하기 위해서 더욱 효율적이어야 합니다.
XRG HVAC 라이브러리와 HumanComfort 라이브러리는 다양한 시스템 레이아웃을 분석하고 특정 기준 기간(일반적으로 1년 운영)에 대한 1차 에너지 소비량, 이산화탄소 배출량 또는 에너지 비용을 비교할 수 있는 매우 유연하고 강력한 도구를 제공합니다.
다양한 냉난방 발전 장치를 갖춘 비용 최적화된 시스템 레이아웃과 같은 시나리오를 단 몇 분 안에 분석할 수 있습니다.
열 회수 또는 습도 제어의 다양한 개념을 몇 단계만으로 모델링, 시뮬레이션 및 분석할 수 있습니다.
HVAC 및 HumanComfort 라이브러리의 과도 모델을 사용하면
건물의 열 거동과 냉난방 시스템과의 상호 작용까지 최적의 방식으로 고려할 수 있습니다.
HVAC 및 HumanComfort 라이브러리의 과도 모델을 사용하면 건물의 열 거동과 냉난방 시스템과의 상호 작용까지 최적의 방식으로 고려할 수 있습니다.
에너지 시스템 및 건물 모델 예시
단독 주택용 기존 난방 시스템과 통합형 가정용 온수기의 Transient 작동을 보여줍니다.
HVAC 라이브러리에서 제공되는 모델은 HumanComfort 라이브러리와 상호 호환되는 열 연결 커넥터를 사용하여 연결할 수 있습니다.
따라서 기후 조건, 건물 벽과 창문, 내부 열 부하, 난방 시스템 및 제어 시스템으로 구성된 Transient 시스템이 모듈 방식으로 모델링됩니다.
XRG HVAC 라이브러리에 포함되어 있는 모델들
다양한 단면을 가진 공기 덕팅 장치
단열 및 증기 가습기 및 물 추출기
시추공 열교환기
흡수식 및 증기 압축식 냉각기
증발식 및 건식 냉각탑
보일러 및 열병합 발전
히트 펌프
열교환기(액체 및 공기 측)
라디에이터 및 바닥 난방(HumanComfort와 호환)
난방 및 냉방 소비자
태양광 패널
가정용 온수 저장고, 얼음 저장고 및 탱크
파이프, 밸브 및 매니폴드
펌프, 블로워 및 팬
컨트롤러
자동 에너지, 배출량 및 비용 균형
난방 및 냉각 시스템을 위한 다양한 유체 모델
HVAC 라이브러리의 독창적인 컨셉 덕분에 사용자는 연중 시뮬레이션을 최단 시간(몇 분) 안에 수행할 수 있습니다.
SMArtint+ 라이브러리
SMArtint+ Library
SMArtint+ 라이브러리
SMArtInt+ 라이브러리는 물리적 모델과 Surrogate 모델, 그리고 데이터 기반 모델로 구성된 하이브리드 모델에 대한 수요가 증가하고 있어,
다양한 소스/유형의 신경망을 쉽게 통합할 수 있도록 사용자 인터페이스를 제공합니다.
SMArtInt는 Modelica에서 인공지능 스마트 통합(Smart Integration of Artificial Intelligence)을 의미합니다.
SMArtInt+ 라이브러리는 물리적 모델과 Surrogate 모델, 그리고 데이터 기반 모델로 구성된 하이브리드 모델에 대한 수요가 증가하고 있어, 다양한 소스/유형의 신경망을 쉽게 통합할 수 있도록 사용자 인터페이스를 제공합니다.
SMArtInt는 Modelica에서 인공지능 스마트 통합(Smart Integration of Artificial Intelligence)을 의미합니다.
신경망을 생성하는 데에는 TensorFlow, PyTorch, Flux.jl (Julia) 등 다양한 AI 프레임워크가 있습니다.
SMArtInt+ 라이브러리를 사용하면 Modelica 코드와 별도로 변경할 수 있는 외부 소스를 통해
다양한 소스의 머신 러닝 모델을 표준화되고 사용자 친화적이며 효율적인 방식으로 통합할 수 있습니다.
현재 SMArtInt+는 TensorFlow, TensorFlow Lite, ONNX 모델을 지원하며,
이러한 모델은 Dymola 및 OpenModelica로 내보내거나 Modelica 블록에서 가져올 수 있습니다.
신경망을 생성하는 데에는 TensorFlow, PyTorch, Flux.jl (Julia) 등 다양한 AI 프레임워크가 있습니다.
SMArtInt+ 라이브러리를 사용하면 Modelica 코드와 별도로 변경할 수 있는 외부 소스를 통해 다양한 소스의 머신 러닝 모델을 표준화되고 사용자 친화적이며 효율적인 방식으로 통합할 수 있습니다.
현재 SMArtInt+는 TensorFlow, TensorFlow Lite, ONNX 모델을 지원하며, 이러한 모델은 Dymola 및 OpenModelica로 내보내거나 Modelica 블록에서 가져올 수 있습니다.
다음과 같은 일반적인 유형의 신경망이 지원됩니다.
준정적 피드 포워드 신경망(FFNN)
동적 순환 신경망(RNN)
신경 상미분 방정식(NODE)
인코더/디코더를 사용한 생성 모델
BNODE와 같은 복잡한 애플리케이션
상업용 버전(SMArtInt+)은 무료 버전(SMArtInt) 에 비해 중요한 기능을 포함하고 있는데, 비교표는 다음과 같습니다.
SMArtInt+ 라이브러리를 사용한 예시는 다음과 같습니다.
DIZPROVI 연구 프로젝트에서는 측정 데이터를 사용하여 증기 열교환기의 대체 모델을 생성했습니다.
하이브리드 데이터 기반 모델(파란색 선과 점)의 결과는 순수 물리적 모델(빨간색 선과 점)과 비교하여 아래 그림에 나와 있습니다.
또한, 훈련 데이터 세트에 포함되지 않은 측정 데이터를 사용하여 시나리오를 비교했습니다.