• 한국추진공학회지
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• 제10권4호
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• pp.54-60
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• 2006

본 연구에서는 실험을 통하여 획득한 데이터로부터 유전 알고리즘(Genetic Algorithms)과 스케일링기법(Scaling Method)을 이용한 하이브리드 기법(Hybrid Method)으로 압축기 성능선도를 생성하는 방법을 제안하였다. 기 수행한 연구에서 유전 알고리즘만 이용할 경우 압축기 성능선도 생성 시 서지점들과 쵸크점들을 예측하는데 불분명한 단점이 있어 기존의 구성품 성능선도 생성에 널리 사용하는 스케일링 기법을 보완적으로 이용하여 보다 정확한 압축기 성능선도를 생성하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제8권3호
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• pp.44-52
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• 2004

본 연구에서는 실험데이터와 유전자 알고리즘으로 압축기 성능선도를 생성하는 방법을 제안하였다. 다수의 실험을 통해 엔진의 성능 데이터를 획득하고 회전수에 따른 유량함수, 압력비, 효율의 함수관계를 3차 방정식으로 유도한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 미계수를 구하여 압축기 성능선도를 생성하였다. 새롭게 생성한 압축기 성능선도를 이용하여 상용 성능해석 프로그램인 GASTURB로 정상상태 성능해석을 수행하여 검증데이터와 비교하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2004년도 제23회 추계학술대회 논문집
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• pp.195-200
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• 2004

본 연구에서는 실험데이터와 유전자 알고리즘으로 압축기 성능선도를 생성하는 방법을 제안하였다. 다수의 실험을 통해 엔진의 성능 데이터를 획득하고 회전수에 따른 유량함수, 압력비, 효율의 함수관계를 3차 방정식으로 유도한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 미계수를 구하여 압축기 성능선도를 생성하였다. 새롭게 생성한 압축기 성능선도를 이용하여 상용 성능해석 프로그램인 GASTURB로 정상상태 성능해석을 수행하여 검증데이터와 비교하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2005년도 제25회 추계학술대회논문집
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• pp.299-303
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• 2005

본 연구에서는 축척방법에 의한 구성품 성능선도의 부정확성을 개선하기 위해 실험을 통하여 획득한 데이터를 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)으로 압축기 성능전도를 생성하는 방법을 제안하였고, 유전자 알고리즘만 이용할 경우 압축기 성능선도 생성시 서지점들과 쵸크점들을 예측하는데 불분명한 단점이 있어 기존의 구성품 성능선도 생성에 널리 사용하는 스케일링 기법을 보완적으로 이용하여 보다 정확한 구성품 성능선도의 예측을 시도하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2012년도 제38회 춘계학술대회논문집
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• pp.219-224
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• 2012

본 연구에서 중형 상용민간항공기 추진진기관인 분리형 노즐을 갖는 2 스풀 터보팬 엔진인 BR715-56의[1] 정상 성능모델을 구성 및 탈설계점 성능해석이 상용코드인 MATLAB/SIMULINK를[2] 이용하여 엔진성능특성과 엔진진단을 위해 수행되었다. 먼저 팬, 고압압축기, 고압터빈, 저압터빈 구성품 성능 맵들이 축척방법을 이용하여 유사성능 맵들을 축척하여 생성되었고 다음 탈설계점 성능모사 프로그램이 구성품들 간 유량과 일 조화에 의해 구성되었다. 모델은 용이한 정상 및 동적 모사와 사용자 편의의 장점을 갖는 SIMULINK 프로그램을 이용하여 개발되었다. 제안한 모델에 의한 탈설계점 해석 결과들은 다양한 작동 조건들에서 GASTURB에 의한 해석 결과들과 잘 일치함이 확인 되었다.