가스터번 엔진의 성능을 예측하기 위해서는 자신의 성능 특성을 포함한 구성품 성능도가 요구된다. 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용하여 압축기 성능도를 제작사에서 제공한 성능덱으로부터 역으로 식별하는 방법을 제안하였다. 알고리즘은 경사 로터 방식 스마트 UAV를 위한 PW206C 터보축 엔진에 적용하였다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 새롭게 만들어진 압축기 성능도를 이용한 해석 결과와 제작사에서 제공한 EEPP(Estimated Engine Performance Program) 덱(deck)을 이용한 해석 결과를 비교하였다. 또한 기존의 스케일링 방법을 이용하여 얻어진 구성품 성능도를 이용한 해석결과와도 비교하였다. 그 결과 운용 영역이 설계점에서 멀어질수록 기존의 스케일링 방법을 이용한 구성품 성능도를 사용한 경우 오차가 크게 증가하였다. 반면 유전알고리즘을 이용하여 생성된 압축기 성능도를 사용한 경우 EEPP의 해석결과에 더 근접함을 확인할 수 있었다.
가스터빈 엔진의 성능을 예측하기 위해서는 자신의 성능 특성을 포함한 구성품 성능도가 요구된다. 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용하여 압축기 성능도를 제작사에서 제공한 성능덱으로부터 역으로 식별하는 방법을 제안하였다. 알고리즘은 틸트 로터 방식 스마트 UAV를 위한 PW206C 터보축 엔진에 적용하였다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 새롭게 만들어진 압축기 성능도를 이용한 해석 결과와 제작사에서 제공한 EEPP(Estimated Engine Performance Program) 덱을 이용한 해석 결과를 비교하였다. 또한 기존의 스케일링 방법을 이용하여 얻어진 구성품 성능도를 이용한 해석결과와도 비교하였다. 본 연구에서 새롭게 제안된 성능도 생성 방법이 기존의 스케일링 방법보다 더 효과적임을 확인하였다.
Aft-deck은 가스터빈 배기 플룸을 차폐하거나, 제트를 확산하여 외부 공기와 혼합율을 증가시켜 배기가스의 온도를 저감하기 위한 용도로 최신 무인항공기에 적용되고 있다. 본 연구에서는 Aft-deck의 설계 변수에 따라 노즐의 성능이 어떻게 영향을 받는지 알아보고자 하였다. Aft-deck의 설계 변수로는 길이, 확산각, 상부 덱 형상으로 선정하였으며, 길이 변수에 따른 추력과 차폐율 간의 상관관계를 제시하였다. 그리고 확산 각도의 범위에 따라 노즐 추력과 제트 확산에 대한 상관관계를 제시하였다. 또한, 상부 덱 제거를 통해 추력 향상 효과를 확인하였으며, 횡 방향 속도 벡터의 특성이 외부 유동과의 혼합 성능을 결정하는 것을 알게 되었다.
본 연구에서는 MT30 가스터빈 엔진의 성능 모델링을 수행하였다. 설계점을 결정하고, 상용 프로그램에서 제공하는 스탠다드 맵을 이용한 스케일링 기법으로 구성품 성능 맵을 생성하였다. 생성된 성능 모델로 탈-설계점 성능 해석을 수행하여 그 결과를 엔진 성능 덱 데이터와 비교하였다. 한 점 스케일링 기법으로 생성된 성능 모델이 성능 덱 데이터와 다소 오차가 있음을 확인하고, 성능 모델의 정확성을 높이기 위한 보정이 필요하다고 판단하였다. 따라서 고압 스풀 회전수에 따른 작동점(탈-설계점) 별 스케일링 계수를 구하는 방식으로 보정 성능 모델을 생성하여 탈-설계점 해석을 수행하였다.
본 논문은 덱스트 형태로 존재하는 문서가 특정 범주가 특정 범주에 속하는 지를 판별하는데 있어서 그 문서를 표현하고 있는 특징을 어떻게 선택할 것인가와 얼마나 선택할 것인가가 미치는 영향을 실험을 통하여 측정하였다. 우리는 실험을 통하여 특징 선택 방법이 분류 성능에 미치는 영향을 알아보고자 하였고, 특징의 개수와 분류 성능과의 상관관계, 그리고 범주의 개수와 특징의 개수와의 관계를 규명하고자 하였다. 결과를 통하여 우리는 뉴스 그룹 문서의 경우 그 분포상황의 특이성에 기인하여 정보획득 방법이 가장 좋은 성능을 냄을 알 수 있었고, 문서의 특징의 개수에 따라 성능에 있어서 커다란 차이가 있음도 알게 되었다. 또한 정보획득 방법과 나이브 베이지안 분류방법을 이용했을 때 가장 좋은 성능을 도출하는 특징의 개수가 범주의 개수에 비례함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 초음속 항공기용 저바이패스 터보팬엔진 성능 모델링에 관해 기술하였다. 대상 엔진은 Pratt and Whitney F100-PW-229 터보팬 엔진을 적용하였다. 일반적으로 엔진성능에 관한 상세한 상용정보는 알려져 있지 않다. F100-PW-229 터보팬 엔진성능 모델을 구축하기 위한 기초자료로 공개된 자료와 문헌 정보를 이용하였으며 구성품의 일반적 특성과 가정치에 대해 서술하였다. 엔진덱 데이터와 Gasturb11을 이용하여 구축된 엔진성능 모델의 해석 결과 비교를 통하여 엔진성능 모델이 적합하게 구성되었음을 보여주었다.
가스터빈 엔진의 성능은 그 구성품 성능 특성에 큰 영향을 받는다. 보통 이러한 구성품 성능 특성은 여러 조건에서의 수많은 실험을 통해 얻을 수 있지만 그것은 제작사의 고유 재산이기 때문에 쉽게 제공되지 않는다. 그렇기 때문에 보통 성능 덱을 이용하거나 소유하고 있는 엔진 성능 맵을 스케일링 하여 사용한다. 하지만 이러한 방법은 탈설계점에서 오차를 보인다. 이에 본 연구에서는 소형 가스터빈 엔진 실험 장치를 구성하여 몇 구간에서의 실험을 통해 데이터를 축적하고 이를 이용하여 구성품 성능 맵을 축척하는 방법을 제시하였다. 그리고 프로그램을 이용하여 대상 엔진의 정상상태 성능 모델을 구성하여 실제 측정 데이터와 새롭게 생성된 구성품 맵을 사용했을 경우, 그리고 기존의 방법을 이용한 경우를 비교하였다.
가스터빈 엔진의 성능은 구성품 성능 특성에 큰 영향을 받는다. 일반적으로 구성품 성능 특성은 여러 조건에서의 많은 실험을 통해서만 얻을 수 있어 많은 시간과 비용이 소모되므로 엔진 제작자는 엔진 구매자에게 고비용의 구성품 성능 특성맵의 제공을 하지 않는다. 따라서 일반적으로 유사한 성능맵을 스케일링하여 사용하는데, 이 방법은 탈설계점에서 큰 오차를 보이는데 특히 성층권 이상의 고도에서 운용되는 가스터빈 성능은 더욱 차이를 보인다. 이에 본 연구는 PT6A-67A 터보프롭 엔진을 대상으로 하여 제공된 성능 데이터로부터 구성품 성능맵을 역생성 하는 방법을 제안하였으며, C++를 이용한 대상 엔진 모델링 결과와 제공된 엔진 성능덱 결과를 비교하여 타당성을 검증하였다.
엔진 제작사의 엔진 시뮬레이션 상세한 정보는 일반적으로 공개되지 않으며 운용자는 엔진제어를 위해 단지 몇몇 파라미터만을 사용할 수 있다. 따라서, 엔진 성능모델을 생성하기 위해서는 제한된 가용 자료를 기초로 할 수 밖에 없다. 본 논문에서는 초음속 항공기용 저바이패스 터보팬엔진 성능 모델링에 관해 기술하였다. 대상 엔진은 Pratt and Whitney F100-PW-229 터보팬 엔진을 적용하였다. F100-PW-229 터보팬 엔진성능 모델을 구축하기 위하여 일반적인 공개된 자료와 문헌 정보를 기초로 하여 설계변수들에 대한 민감도 해석 및 Adaptive Random Search method를 이용한 파라미터 최적화 과정을 통하여 미지의 구성품 특성값들을 예측 적용하였다. 엔진덱 데이터와 구축된 엔진성능 모델의 해석 결과 비교를 통하여 엔진성능 모델이 적합하게 구성되었음을 확인하였다.
가스터빈 엔진의 성능은 그 구성품 성능 특성에 큰 영향을 받는다. 보통 이러한 구성품 성능 특성은 여러 조건에서의 수많은 실험을 통해 얻을 수 있지만 그것은 제작사의 고유 재산이기 때문에 쉽게 제공되지 않는다. 그렇기 때문에 보통 성능 덱을 이용하거나 소유하고 있는 엔진 성능 맵을 스케일링 하여 사용한다. 하지만 이러한 방법은 탈설계점에서 오차를 보인다. 이에 본 연구에서는 소형 가스터빈 엔진 실험 장치를 구성하여 몇 구간에서의 실험을 통해 데이터를 축적하고 이를 이용하여 구성품 성능 맵을 축척하는 방법을 제시하였다. 그리고 프로그램을 이용하여 대상 엔진의 정상상태 성능 모델을 구성하여 실제 측정 데이터와 새롭게 생성된 구성품 맵을 사용했을 경우, 그리고 기존의 방법을 이용한 경우를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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