달 궤도선의 온도 분포 예측을 위한 차수축소모델 적용 가능성 연구 (A Study on the Applicability of the Reduced Order Model to Predict the Temperature Distribution in the Lunar Orbiter)

서지정보

· 발행기관 : 대한기계학회
· 수록지 정보 : 대한기계학회논문집 B / 47권 / 2호 / 125 ~ 137페이지
· 저자명 : 장병관, 이장준, 이우진, 진현규

초록

우주 탐사선 열 설계 과정은 다양한 설계 변수와 복잡한 우주 열 환경 요소들에 의해 시간이 많이 소요된다. 따라서 열 설계 과정에서 시간 소요를 줄이기 위해 효율적인 설계 변수 최적화와 빠른 온도 분포 예측이 필요하다. 본 연구에서는 우주 탐사선 중 2022년 8월 5일에 발사된 한국형 달 궤도선(다누리) 열 설계에 대해 다루었다. 달 궤도선 열 해석은 일반적으로 지구 궤도 위성 열 해석보다 복잡하고 실제 달 궤도 환경에서 삼차원 복사 열 전달 계산을 진행하므로 많은 시간이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 차수 축소 모델 적용을 고안했다. 단순화된 열 모델에 주성분 분석 방법과 회귀 분석을 위한 크리깅 모델의 알고리즘을 해석 프로세스에 반영하여 온도장을 빠르게 예측했다. 예측 결과와 실제 해석 결과를 비교했고, 예측 결과는 높은 정확도를 보였다. 추후에는 실제 열 모델에 더 많은 설계 변수를 적용하고, 인공 신경망을 활용하여 온도장을 예측하는 열 설계 시스템을 구축할 것이다.

영어초록

Spacecraft thermal design is a time-consuming study owing to various design parameters and complicated thermal environments. Therefore, efficient design variable optimization and quick and accurate prediction of the temperature distribution are required in the thermal design process. In this study, we focus on the thermal design of the Korean lunar orbiter, Danuri, that was launched on August 5, 2022. Thermal analysis of lunar orbiters is generally more complicated than that of Earth orbit satellites. This is because it calculates three-dimensional radiant heat transfer in real moon orbit. To solve this problem, we considered the application of the reduced order model. The temperature field was quickly predicted by employing principal component analysis (PCA) and Kriging-regression model in the simplified thermal model. The prediction and thermal analysis results were compared, and the prediction results showed high accuracy. In the future, we will apply more design parameters to a full thermal model and build a thermal design system that predicts the temperature field using artificial neural networks.

참고자료

· 없음