아음속 및 초음속 유동의 플러시 대기자료 측정장치 연구 (Study of the Flush Air Data Sensing System for Subsonic and Supersonic Flows)

서지정보

· 발행기관 : 한국항공우주학회
· 수록지 정보 : 한국항공우주학회지 / 47권 / 12호 / 831 ~ 840페이지
· 저자명 : 이창호

초록

플러시 대기자료 측정장치는 비행체 표면에서 측정되는 압력 데이터를 이용하여 대기자료를 예측한다. FADS는 돌출된 프로브가 없으므로 고성능 항공기, 스텔스 비행체 및 극초음속 비행체에 적합하다. 본 논문에서는 구-원추 형상을 갖는 비행체에 대해서 아음속부터 초음속 비행까지 대기자료를 예측할 수 있는 FADS의 교정 절차와 계산 알고리즘을 제시한다. 표면 압력 데이터 측정을 위해 노즈부 표면에 5개 플러시 압력공들을 마련하였다. 유동각 예측과 압력 관련 변수의 예측을 분리하는 개념이며, 아음속 유동의 포텐셜 유동해와 극초음속 유동의 수정 뉴톤식을 결합한 압력모델을 사용한다. 교정 압력 데이터는 Euler 방정식을 푸는 전산유체역학 코드를 만들어서 마흐수 0.5 ~ 3.0의 범위에서 구축하였다. 비행 마흐 수 0.6~3.0, 받음각과 옆미끄럼각은 각각 –10° ~ +10°의 범위에서 여러 비행조건에 대해서 테스트를 수행하였다. 예측된 대기자료는 받음각, 옆미끄럼각, 마흐 수, 자유류 정압이며 참고 데이터와 비교하여 정확도를 분석하였다.

영어초록

Flush Air Data Sensing system (FADS) estimates air data states using pressure data measured at the surface of flight vehicles. The FADS system does not require intrusive probes, so it is suitable for high performance aircrafts, stealth vehicles, and hypersonic flight vehicles. In this study, calibration procedures and solution algorithms of the FADS for a sphere-cone shape vehicle are presented for the prediction of air data from subsonic to supersonic flights. Five flush pressure ports are arranged on the surface of nose section in order to measure surface pressure data. The algorithm selects the concept of separation for the prediction of flow angles and the prediction of pressure related variables, and it uses the pressure model which combines the potential flow solution for a subsonic flow with the modified Newtonian flow theory for a hypersonic flow. The CFD code which solves Euler equations is developed and used for the construction of calibration pressure data in the Mach number range of 0.5~3.0. Tests are conducted with various flight conditions for flight Mach numbers in the range of 0.6~3.0 and flow angles in the range of –10°~+10°. Air data such as angle of attack, angle of sideslip, Mach number, and freestream static pressure are predicted and their accuracies are analyzed by comparing predicted data with reference data.

참고자료

· 없음