본 논문은 공학급 국방 모델의 시뮬레이션 성능 향상을 위해 다중 충실도(Multi-fidelity) 모델링 시뮬레이션(M&S: Modeling and Simulation) 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다양한 충실도를 지닌 모델을 활용하여 고 충실도 모델의 시뮬레이션과 비교하여 유사한 수준의 시스템 분석 결과를 얻음과 동시에 시뮬레이션 성능 측면에서 이득을 가져오는 방안이다. 다중 충실도 원리를 적용하기 위해 본 논문은 충실도를 모델 동작과 실행 측면으로 세분화하고, 충실도 변환 지점을 FCP (Fidelity Change Point)로 정의한다. 이러한 원리를 바탕으로 본 논문은 다음의 세 가지 쟁점을 다룬다. 먼저, 모델 동작과 실행 측면의 충실도 변환을 위한 모델 구조와 제안하는 모델에 대한 수학적 형식론, 마지막으로 모델 실행을 위한 시뮬레이션 알고리즘을 제안한다. 사례 연구로 어뢰의 표적 추적 시나리오에 대한 기초 실험을 수행하였고, 실험 결과 제안하는 기법을 사용한 경우 기존의 시뮬레이션과 비교하여 최대 4.24배의 시뮬레이션 성능 향상을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 기법은 M&S 기반의 시스템 분석을 하는 다양한 분야에서 활용될 수 있음을 기대한다.
Performing high-fidelity computational fluid dynamics (HF-CFD) to predict the flow and heat transfer state of the coolant in the reactor core is expensive, especially in scenarios that require extensive parameter search, such as uncertainty analysis and design optimization. This work investigated the performance of utilizing a multi-fidelity reduced-order model (MF-ROM) in PWR rod bundles simulation. Firstly, basis vectors and basis vector coefficients of high-fidelity and low-fidelity CFD results are extracted separately by the proper orthogonal decomposition (POD) approach. Secondly, a surrogate model is trained to map the relationship between the extracted coefficients from different fidelity results. In the prediction stage, the coefficients of the low-fidelity data under the new operating conditions are extracted by using the obtained POD basis vectors. Then, the trained surrogate model uses the low-fidelity coefficients to regress the high-fidelity coefficients. The predicted high-fidelity data is reconstructed from the product of extracted basis vectors and the regression coefficients. The effectiveness of the MF-ROM is evaluated on a flow and heat transfer problem in PWR fuel rod bundles. Two data-driven algorithms, the Kriging and artificial neural network (ANN), are trained as surrogate models for the MF-ROM to reconstruct the complex flow and heat transfer field downstream of the mixing vanes. The results show good agreements between the data reconstructed with the trained MF-ROM and the high-fidelity CFD simulation result, while the former only requires to taken the computational burden of low-fidelity simulation. The results also show that the performance of the ANN model is slightly better than the Kriging model when using a high number of POD basis vectors for regression. Moreover, the result presented in this paper demonstrates the suitability of the proposed MF-ROM for high-fidelity fixed value initialization to accelerate complex simulation.
근사모델을 이용한 최적설계 문제에서는 설계변수의 수가 증가함에 따라 근사모델의 정확도를 확보하기 위한 계산 횟수가 급격히 증가한다. 이를 해결하기 위해 저정확도 모델을 바탕으로 고정확도 모델로 보정하는 Variable-Fidelity Modeling을 이용하였다. 본 논문에서 Variable-Fidelity Model로는 계층적 크리깅 모델을 이용하였으며, 다목적 유전자 알고리즘과 결합하여 최적화 프레임워크를 제안하였다. 이 방법의 유용성을 검증하기 위하여 천음속 영역에 대한 익형 최적 설계를 하였다. 설계변수로는 PARSEC의 파라메터를 이용하였으며, 서로 다른 격자수를 가지는 경우 그리고 서로 다른 정확도를 가지는 해석자를 이용한 경우에 관하여 해석을 수행하였다. 검증을 위해 단일 정확도 모델에 대한 최적화 결과와 비교하였다. 모든 경우에 관하여 파레토 라인이 유사하게 나오는 것을 확인 할 수 있었으며, 계산시간은 계층적 크리깅 모델을 이용한 Variable-Fidelity Model이 단일 정확도 모델에 비하여 훨씬 줄어들었다. 이를 바탕으로 본 논문의 방법이 단일 정확도를 가지는 모델에 대한 최적화 방법과 유사한 정확도를 가지며 더욱 효율적임을 확인 할 수 있다.
In this work a multi-fidelity non-intrusive polynomial chaos (MF-NIPC) has been applied to a structural wind engineering problem in architectural design for the first time. In architectural design it is important to design structures that are safe in a range of wind directions and speeds. For this reason, the computational models used to design buildings and bridges must account for the uncertainties associated with the interaction between the structure and wind. In order to use the numerical simulations for the design, the numerical models must be validated by experi-mental data, and uncertainties contained in the experiments should also be taken into account. Uncertainty Quantifi-cation has been increasingly used for CFD simulations to consider such uncertainties. Typically, CFD simulations are computationally expensive, motivating the increased interest in multi-fidelity methods due to their ability to lev-erage limited data sets of high-fidelity data with evaluations of more computationally inexpensive models. Previous-ly, the multi-fidelity framework has been applied to CFD simulations for the purposes of optimization, rather than for the statistical assessment of candidate design. In this paper MF-NIPC method is applied to flow around a rectan-gular 5:1 cylinder, which has been thoroughly investigated for architectural design. The purpose of UQ is validation of numerical simulation results with experimental data, therefore the radius of curvature of the rectangular cylinder corners and the angle of attack are considered to be random variables, which are known to contain uncertainties when wind tunnel tests are carried out. Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations are solved by a solver that employs the Finite Element Method (FEM) for two turbulence modeling approaches of the incompressible Navier-Stokes equations: Unsteady Reynolds Averaged Navier Stokes (URANS) and the Large Eddy simulation (LES). The results of the uncertainty analysis with CFD are compared to experimental data in terms of time-averaged pressure coefficients and bulk parameters. In addition, the accuracy and efficiency of the multi-fidelity framework is demonstrated through a comparison with the results of the high-fidelity model.
본 논문에서는 Needle-punched C/SiC 복합재료 해석을 위한 효율적인 멀티스케일 해석기법을 소개한다. 기존 Needle-punching으로 인해 복잡한 미소구조를 갖는 NP 복합재료는 기존의 제안된 복합재료 멀티스케일 기법으로 물성을 계산하는 것은 한계가 있어 왔다. 이를 극복하기 위해 micro-CT 이미지 촬영을 통해 NP 복합재료의 미소구조를 면밀히 파악할 수 있었고, 이미지 프로세싱을 바탕으로 실제구조와 직접적으로 대응할 수 있는 3D high fidelity 모델을 구축하였다. 또한 유한요소해석에 맞춰 요소크기를 조절할 수 있는 sub-region processing 소개를 바탕으로 효율적인 유한요소해석을 수행하였다. NP 복합재료의 미소구조 거동뿐만 아니라, macro-scale 구조해석의 적용을 위해 subcell 모델링을 제안하였다. Needle-punching에 의한 Z축 NP 섬유의 규칙적인 간격을 이용하여 모델링을 수행할 수 있었다. 제안한 두 종류의 모델은 균질화 기법을 이용하여 등가거동 및 등가물성을 파악하였으며, 추가적인 실험 결과와의 비교를 통해 검증을 수행하였다.
The contact pressure distribution between a rubber wiper blade and a glass windshield is a major factor for wiping performance. A modeling and simulation method has been developed to forecast the contact pressure distribution on a wiper blade. For modeling multi-body dynamics of an wiper linkage system and flexible nature of wiper blade, ADAMS and ADAMS/flex are employed. A simulation study has been also conducted to obtain contact pressure distribution. Comparison between simulation and measurement is provided to ensure fidelity of the model and the simulation method.
노후화 시설물의 증가에 따라 선제적 유지관리의 중요성은 점차 증대되고 있다. 선제적 유지관리는 시설물의 응답 계측으로부터 시작되기 때문에 높은 정밀도를 가지는 응답을 획득하는 것이 중요하다. 국부적인 응답 중 변형률은 균열 감지 및 피로 진전 예측 등에 활용가능하다. 변형률 센서는 크게 이산형 및 분포형 센서로 구분된다. 이산형 센서의 대표적인 예가 광섬유 브래그 격자(FBG)와 전기 저항식 게이지이다. 이산형 센서는 높은 정확성과 재현성(고 정밀)을 가지지만, 측정점이 제한된다는 한계를 가진다. 브릴루앙 산란 기반 광섬유 변형률 계측 시스템 중 하나인 Brillouin Optical Correlation Domain Analysis (BOCDA)은 대표적인 분포형 센서이며, 5 cm 라는 높은 공간 분해능을 가진다. BOCDA는 투영된 광원에서 발생하는 산란파를 이용하여 광섬유 전 구간의 변형률을 계측한다. 측정점이 많아지는 장점이 있으나, 이산형 센서에 낮은 정확도와 재현성을 가진다. 본 연구에서는 고 정밀 데이터(이산형 센서)와 저 정밀 데이터(분포형 센서) 각각의 장점을 융합하는 후처리 기법을 제안하였으며, 이에 대한 가능성을 검증 실험을 통해 확인했다.
In preliminary design phase, the wing geometry of the civil aircraft was determined using the empirical equation and historical data. To make wing geometry more aerodynamically efficient, an aerodynamic shape optimization was conducted. For this purpose the parametric modeling, high fidelity CFD analysis and metamodel-based optimal design technique were adopted. The parametric modeling got the design process to achieve the improvement by generating the configuration outputs easily for the major design variables. The optimal design equations were formularized as the type of the multi-objective functions considering low/high speed and lift/drag coefficient. The optimal solution was explored with the help of the kriging metamodel and the desirability function, therefore the optimal wing planform was sought to be excellent at both low and high speed region. Additionally the optimal wing planform was validated that it was excellent not only at the specific AOA, but also all over the range of AOA.
Phenomenological models for direct injection diesel engine emissions including NO, soot, and HC were implemented into a full engine cycle simulation and validated with experimental data obtained from representative heavy-duty DI diesel engines. The cycle simulation developed earlier by Jung and Assanis (2001) features a quasi-dimensional, multi-zone, spray combustion model to account for transient spray evolution, fuel-air mixing, ignition and combustion. In this study, additional models for HC emissions were newly implemented and the models for NO, soot, and HC emissions were validated against experimental data. It is shown that the models can predict the emissions with reasonable accuracy. However, additional effort may be required to enhance the fidelity of models across a wide range of operating conditions and engine types.
측방제트는 조종면에 비해 즉각적인 유도무기 기동이 가능하지만 자유류를 간섭하여 공력계수에 영향을 줄 수 있다. 공력계수에 대한 측방제트의 영향을 파악하기 위해 측방제트를 공기로 모사한 후 측방제트 유무에 따른 공력계수 차이를 다충실도 모형을 사용하여 살펴본다. 측방제트 유무에 따라 공력계수 예측 모형으로 추정된 공력계수 간 차이를 계산하여 측방제트의 영향을 마하수, 뱅크각, 받음각의 변화에 따라 조사한다. 분석 결과, 종방향 힘 및 모멘트 계수는 비대칭적으로 발달한 측방제트에 큰 영향을 받았으며, 횡방향 힘 및 모멘트 계수는 -30°와 +30° 사이 뱅크각에서 최대로 변동하였다. 이에 반해 축방향 힘 계수는 측방제트에 영향을 받지 않았으며, 축방향 모멘트 계수는 마하수 변화에 대한 표본 부족으로 측방제트의 영향을 판단하기 어려웠다. 종합하면 측방제트가 종방향 및 횡방향 공력계수에 주요한 영향을 주어 유도무기 자세 변화를 일으킨다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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