Don’t Gamble with Physical Properties for Simulation

 

시뮬레이션에서 물성값을 ‘대충’ 넣지 말아야 하는 이유

시뮬레이션은 이제 설계·해석 업무에서 선택이 아니라 필수가 되었습니다. 하지만 실제 현장에서는 물성값을 정확히 검증하지 않은 상태로 해석을 진행하는 경우도 적지 않습니다.

 

“Don’t Gamble with Physical Properties for Simulation”이라는 문구는 바로 이런 관행에 대해 경고하는 교육용 메시지입니다.
시뮬레이션 결과의 신뢰성은 모델링 기법보다도 입력되는 물성 데이터의 정확도에 더 크게 좌우되기 때문입니다.

 

 

왜 물성값이 중요한가?

시뮬레이션은 현실을 수식으로 단순화한 모델입니다. 이때 현실과 모델을 연결해 주는 핵심 요소가 바로 물성(Physical Properties)입니다. 예를 들어,

• 열해석에서는 열전도율, 비열
• 구조해석에서는 탄성계수, 항복강도, 밀도
• 유동해석에서는 점도, 밀도

이러한 값들이 실제 재료 특성과 다르면, 아무리 정교한 해석 모델이라도 결과는 현실과 멀어질 수밖에 없습니다.

즉, 물성값이 틀리면 해석 결과도 틀립니다.

 

 

물성값을 임의로 넣으면 생기는 문제

1. 해석 결과에 대한 과신

물성값을 참고 수준으로만 입력하고 결과를 그대로 믿는 경우가 많습니다.
하지만 이 경우 결과는 “정확한 예측”이 아니라 그럴듯한 숫자에 불과합니다.

2. 설계 판단 오류

예를 들어 탄성계수가 실제보다 높게 입력되면 구조물은 과도하게 안전해 보이고,
그 결과 과소 설계 혹은 과대 설계로 이어질 수 있습니다.

3. 재작업과 비용 증가

해석 결과를 믿고 진행한 설계가 실제 시험에서 맞지 않으면
결국 재해석, 재설계, 추가 시험으로 이어지며 일정과 비용이 증가합니다.

 

 

신뢰할 수 있는 물성값은 어떻게 확보하는가?

1) 공신력 있는 데이터를 위주로 참고하기

ASM Handbook, MatWeb, NIST와 같은 데이터베이스는 기본적인 출발점이 될 수 있습니다.
다만 재료 등급, 제조 방식, 사용 조건이 동일한지 반드시 확인해야 합니다.

2) 실제 사용 조건을 고려하기

많은 물성값은 상온 기준으로 제공됩니다.
하지만 실제 공정이나 운전 조건은 고온, 고압, 반복 하중 환경인 경우가 많습니다.

→ 가능하다면 온도 의존성, 변형률 의존성을 반영하는 것이 바람직합니다.

3) 필요 시 실험 데이터 활용

특히 고분자, 복합재, 코팅 소재처럼 공정에 따라 물성이 크게 달라지는 경우에는
실험을 통한 물성 확보가 가장 확실한 방법입니다.

 

 

시뮬레이션 물성 입력 시 실무 체크 포인트

• 실제 사용 중인 재료 규격과 동일한가?
• 온도·압력 조건이 해석 조건과 일치하는가?
• 단일 상수가 아닌 함수형 물성 적용이 필요한가?
• 데이터 출처와 신뢰도를 설명할 수 있는가?

이 질문에 명확히 답하지 못한다면, 해당 시뮬레이션 결과는 참고용 이상으로 사용하기 어렵습니다.

 

 

결론

시뮬레이션은 결코 ‘감’이나 ‘경험’에만 의존하는 작업이 아닙니다. 특히 물성값은 해석의 출발점이자 한계를 결정하는 요소입니다.

물성값을 대충 입력하는 순간, 시뮬레이션은 분석 도구가 아니라 도박이 됩니다.

 

시뮬레이션의 신뢰성은 모델이 아니라 물성에서 시작됩니다.

 

그러므로 해석을 시작하기 전, “이 물성값을 왜 이렇게 넣었는가?”에 대해 스스로 설명할 수 있어야 합니다.