희소행렬 구조 재사용을 통한 터널 내 주행 차량 음향장의 2.5D 해석 가속화

키워드

확장요약문

도로 터널에서는 반사음으로 실내소음이 커지며, 타이어-노면 소음이 주 음원인 전기차에서는 차체 가진력인 표면 음압의 예측이 필요하다. 그러나 왕복 2 차로 표준단면에 고속버스를 둔 3D 유한요소 해석은 250 Hz 에서 15.4 GB 가 필요하고 500 Hz 에서 87 GB 이상으로 추정된다. 2.5D 유한요소 해석은 단면이 일정한 3D 문제를 파수별 2D 문제로 바꿔 메모리를 줄이나, 수렴에는 주파수당 1 만 개 이상의 시스템이 필요하다. 기존 철도 터널 2.5D 연구는 강성·질량 행렬이 파수와 무관함을 언급하였으나 이를 해법에 활용하지 않았다. 본 연구는 모든 시스템의 희소 패턴이 같음을 이용해 희소 직접해법의 분석 단계인 순서화·기호분해를 격자당 한 번만 수행해 재사용하였다. 250 Hz 버스 표면 수음점의 2.5D 와 3D 음압 레벨 차이는 0.002 dB 이내였다. 같은 해법·프로세서에서 재사용은 해를 바꾸지 않고 250 Hz~2 kHz 에서 시스템당 속도를 GPU 9.4~14.3 배, CPU 2.7~7.9 배 높였으며, 분석을 매번 하면 GPU 는 CPU 보다 최대 1.4 배 빨라 가속은 주로 재사용에서 비롯되었다. 250 Hz 옥타브 대역 레벨은 음원 쪽 버스 하부가 가장 높고 반대쪽과 지붕이 18~25 dB 낮았으며, 단면 공진이 좁아 대역당 약 160 개 주파수가 필요하였다. 타이어 등가 음원 8 개를 하나의 분해로 풀면 시스템당 시간은 1 개보다 최대 19 % 늘었다. 따라서 제안한 방법으로 많은 주파수와 음원이 필요한 차체 표면 하중을 효율적으로 구하며, 이를 가진력으로 한 실내음향 해석은 다음 단계로 한다.