성층권 드론의 프로펠러 최적 위치 탐색을 위한 다목적 최적화 워크플로우 구축 (Construction of Multi-Objective Optimization Workflow for Searching Optimal Position of Propeller of Stratospheric Drone)

서지정보

· 발행기관 : 한국항공우주학회
· 수록지 정보 : 한국항공우주학회지 / 53권 / 5호 / 459 ~ 470페이지
· 저자명 : 김동남, 박동훈

초록

전통적인 트랙터 타입의 프로펠러-날개 구성에서는 프로펠러 위치에 따라 날개와 프로펠러의 공력성능이 변화한다. 본 연구에서는 성층권 드론의 프로펠러-날개 형상에 대해, 순항 조건에서 체공시간 최대화와 소모동력 최소화를 만족하는 프로펠러 위치를 탐색하기 위한 다목적 최적화 워크플로우를 구축하였다. 실험설계법을 기반으로 실험점들을 획득하고, 낮은 레이놀즈수 조건을 고려한 난류-천이 모델과 프로펠러 효과를 모사하기 위한 actuator method 기반의 전산해석을 수행하였다. 해석 결과로부터 대리모델을 생성하고, 유전 알고리즘 기반의 다목적 최적화를 수행하여 파레토 프론트를 획득하고 최적해를 선정하였다. 각 최적해에서 대리모델로 예측된 값과, 실제 해석값의 비교를 통해 구축된 워크플로우의 신뢰도가 적절함을 확인하였다. 프로펠러 유동장과 날개의 공력 분포를 분석하여 각 최적해의 공력 특성을 파악하였다. 또한, 새로운 목적함수 조합을 선정하여 구축된 워크플로우를 이용한 최적화를 수행함으로써 워크플로우의 범용성을 평가하였다.

영어초록

In conventional tractor type propeller-wing configurations the aerodynamic characteristics of the wing and propeller varies considerably with the position of the propeller. In this study, a multi-objective optimization workflow was constructed for the propeller-wing configuration of a stratospheric drone to optimize the center of the propeller position for maximizing endurance and minimizing required power at cruise condition. Sample points were obtained based on the design of experiments method and the computational fluid dynamics solver coupled with the actuator disk method and transition model was used to simulate the flow with both propeller and low Reynolds number effects. A surrogate model was generated from the results, and the multi-objective optimization which based on genetic algorithm was performed to obtain a Pareto front and a set of optimal solutions was selected. The reliability of the workflow was verified by comparing the predicted values from the surrogate model with the actual analyzed values at each optimal solutions. The aerodynamic characteristics of each optimal solution were identified by analyzing the flow field of the propeller and the aerodynamic distribution of the wing. In addition, the generality of the workflow was evaluated by applying it to the optimization of a new combination of objective functions.

참고자료

· 없음