황자운

수소 연료전지 자동차는 고압 수소 저장 시스템과 스택 탑재 등으로 인해 차체 중량이 증가하여 섀시 및 현가장치에 작용하는 동적 하중 부담이 크다. 이에 따라 오리피스를 통과하는 작동유의 유동 저항을 정밀하게 제어하는 댐퍼 감쇠력 특성의 최적 설계가 핵심 과제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 실제 댐퍼 제조 현장의 기술 수요를 반영하여, 선택식 오리피스 구조를 대상으로 홀 형상 및 유량 변화에 대한 매개변수 연구를 효율적으로 수행하기 위한 3차원 격자 자동 생성 절차와 Agentic AI 기반의 자동화 해석 파이프라인을 구축하였다. 형상 모델링과 격자 생성, 격자 품질 검증은 물론 해석 케이스 설정, 솔버 구동 및 후처리 전 과정을 Agentic AI가 자율적으로 연계 수행하도록 설계하였다. 유동 해석은 OpenFOAM을 이용해 3차원 정상 층류 조건에서 진행되었으며, 해석 조건으로는 홀 직경 3종과 유량 5종의 조합 조건 및 테이퍼(taper) 홀의 정·역방향 유동 조건을 적용하여 압력강하와 국부 저압 특성을 분석하였다. 해석 결과, 압력강하는 유량이 증가함에 따라 비선형적으로 증가하였고 홀 직경이 작을수록 급격히 상승하였다. 특히 테이퍼 홀의 경우 고유량 영역에서 유동 방향에 따른 총 압력강하의 차이는 미미하였으나, 국부 최소 압력 분포에서는 뚜렷한 차이를 보여 향후 캐비테이션 억제 설계를 위해 압력강하와 국부 저압을 독립적으로 평가해야 함을 규명하였다. 본 연구에서 확립한 자동화 프레임워크는 다양한 오리피스 형상의 유동 특성을 신속하게 도출하는 데 유용하며, 향후 캐비테이션 다상 유동 해석 및 댐퍼 밸브계 힘 평형 모델과 연계한 감쇠력 정밀 예측으로 확장할 예정이다.