• 한국가시화정보학회지
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• 제21권2호
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• pp.83-90
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• 2023

The shape of an airfoil is a critical factor in determining aerodynamic characteristics such as lift and drag. Aerodynamic properties of an airfoil have a decisive impact on the performance of various engineering applications, including airplane wings and wind turbine blades. Therefore, it is essential to analyze the aerodynamic characteristics of airfoils. Various analytical tools such as experiments, computational fluid dynamics, and Xfoil are used to perform these analyses, but each tool has its limitation. In this study, airfoil parameterization, image recognition, and artificial intelligence are combined to overcome these limitations. Image and coordinate data are collected from the UIUC airfoil database. Airfoil parameterization is performed by recognizing images from image data to build a database for deep learning. Trained model can predict the aerodynamic characteristics not only of airfoil images but also of sketches. The mean absolute error of untrained data is 0.0091.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권11호
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• pp.1049-1059
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• 2010

본 연구는 헬리콥터 블레이드 플랜폼의 공력최적 설계를 다루었다. 블레이드 3차원 공력형상 설계단계에서 결정해야하는 주요 설계 요소를 정의하고 B$\acute{e}$zier 곡선 등을 이용하여 매개변수화 하였다. 매개변수화와 설계 구속조건은 경험적 요소와 노하우를 반영하여 산업체나 연구소 등에서 사용하고 있는 설계기법을 활용하여 정의하였다. 호버링 FM과 전진비행 등가 양항비를 최적설계 문제의 목적함수로 반영하였다. 유도된 비선형 최적화 문제는 SQP기법으로 풀이하였으며 응용연구를 통해 본 연구의 기법으로 블레이드의 익형배치, 비틀림 및 시위분포 등 중요한 플랜폼 형상을 효과적으로 설계할 수 있음을 보였다.