• 항공우주시스템공학회지
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• 제7권1호
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• pp.8-18
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• 2013

Recently, the advanced condition monitoring methods such as the model-based method and the artificial intelligent method have been applied to maximize the availability as well as to minimize the maintenance cost of the aircraft gas turbines. Among them the non-linear GPA(Gas Path Analysis) method and the GA(Genetic Algorithms) have lots of advantages to diagnose the engines compared to other advanced condition monitoring methods such as the linear GPA, fuzzy logic and neural networks. Therefore this work applies both the non-linear GPA and the GA to diagnose AE3007 turbofan engine for an aircraft, and in case of having sensor noise and bias it is confirmed that the GA is better than the GPA through the comparison of two methods.

• 한국추진공학회지
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• 제27권1호
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• pp.37-48
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• 2023

본 연구에서는 정상 상태 및 천이 상태에 따른 항공기용 터보팬 엔진의 성능해석 모델링을 수행하였다. 대상 엔진은 Pratt & Whitney 사의 F100-PW-229으로 선정하여 팬, 고압 압축기, 연소기, 고압터빈, 저압 터빈, Mixer, 수축-확산형 노즐 등의 구성품을 모델링하였다. 또한, 이차 유로를 통한 터빈에서의 냉각 효과를 적용하였다. Simulink를 이용하여 터보팬 엔진 성능해석 프로그램을 자체 개발함에 따라 해석의 자유도가 높으며, 엔진 제어기 설계에 활용이 용이한 구성의 성능해석 프로그램을 개발하였다. 개발된 성능해석 프로그램은 상용 프로그램인 GASTURB 해석 결과와의 비교를 통하여 검증하였다.