공정 최적화 문제에 있어서 수치해석 결과는 얼마나 신뢰 가능한가요?
안녕하세용!
공정 최적화에 있어서 모델 단순화와 계산 오차가 실제 시스템과의 차이를 유발한다고 합니다. 이를 줄이기 위해서는 어떤 방법이 필요할까요?
안녕하세요.
수치해석 결과는 방향을 잡는 데는 신뢰가 갈수도 있지만 이게 현실의 답이다라고 믿기에는 위험할 것 같습니다.
모델을 단순화하는 순간부터 이미 현실의 일부는 버린 셈이어서 오차는 필연적으로 생길 수 밖에 없습니다. 그래서 실제 공정 데이터를 계속 넣어보고 해서 반복적으로 보정하고 검증하는 과정이 필요한 것이죠.
그리고 하나의 해석 결과만 보기 보다는 조건도 여러가지 바꿔가면서 하는 것이 도움이 되실 수 있을 것 같습니다.
감사합니다.
안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.
모델 단순화로 생기는 오차를 줄이려면 실험 현장 데이터로 모델 파라미터를 지속적으로 보정하는 것이 핵심입니다 중요도가 낮은 항은 제거하되 비선형 결합 효과는 보존하는 계층적 하이브리드 모델링이 효과적입니다 또한 실시간 피드백과 디지털 트윈을 활용해 모델과 실제 공정 간 차이를 반복적으로 학습 수정해야 합니다
안녕하세요. 박재화 박사입니다.
공정 최적화 실제 적용에서는 정말 필요한 것이죠.
수치해석 결과는 조건이 맞으면 충분히 신뢰가 가능합니다. 그러나 이걸 그대로 믿으면 위험해요.. 모델을 단순화해서 생긴 오차를 줄이려면 실험 데이터로 모델을 계속 보정하는 과정을 거쳐야 합니다.
시뮬레이션과 현장 데이터의 반복적인 비교를 계속해야 된다는 것이죠. 이게 신뢰도를 결정하게 됩니다.
안녕하세요.
수치해석 말만 들어도 상당히 어려운 부분입니다. 그러나 이것이 상당히 신뢰도에 영향을 미쳐요.
수치해석 결과는 모델이 현실을 얼마나 정확하게 반영했는가에 따라 신뢰도가 결정될 수 있습니다. 오차를 줄이기 위해서는 실제 실험 데이터로 모델 검증과 보정 과정이 필수적으로 진행되어야 합니다. 이걸 줄일라면 격자의 크기나 시간 간격을 줄여서 수치 수렴성 검증을 수행한다면 계산 오차를 평가할 수 있을 것 같습니다.
그리고 단순화된 가정이 결과에 미치는 영향을 민감도 분석을 통하여 확인할 수 있을 거에요. 실험이나 현장 데이터와 반복 비교하는 것 자체가 신뢰성 확보의 핵심이라고 할 수 있습니다.