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저널정보
한국전산유체공학회 한국전산유체공학회 학술대회논문집 한국전산유체공학회 2009년도 춘계학술대회논문집
발행연도
2009.4
수록면
57 - 65 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2011

크리깅 기반 모델과 매개변수법을 이용한 다중물체의 다단계 형상 최적설계
임진우 ,  김종암 한국전산유체공학회 학술대회논문집 2011.11 학술대회자료

2009

항공기 형상의 2단계 공력최적설계를 위한 Kriging 모델과 Adjoint Variable 기법의 활용
임진우 ,  이준석 ,  이병준 외 1명 한국산업응용수학회 학술대회 논문집 2009.11 학술대회자료
Kriging 기반 모델과 매개변수(Adjoint Variable)법을 이용한 항공기형상의 2단계 공력최적설계
임진우 ,  이병준 ,  김종암 한국전산유체공학회 학술대회논문집 2009.04 학술대회자료

초록· 키워드

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An efficient and high-fidelity design approach for wing-body shape optimization is presented. Depending on the size of design space and the number of design of variable, aerodynamic shape optimization process is carried out via different optimization strategies at each design stage. In the first stage, global optimization techniques are applied to planform design with a few geometric design variables. In the second stage, local optimization techniques are used for wing surface design with a lot of design variables to maintain a sufficient design space with a high DOF (Degree of Freedom) geometric change. For global optimization, Kriging method in conjunction with Genetic Algorithm (GA) is used. Asearching algorithm of EI (Expected Improvement) points is introduced to enhance the quality of global optimization for the wing-planform design. For local optimization, a discrete adjoint method is adopted. By the successive combination of global and local optimization techniques, drag minimization is performed for a multi-body aircraft configuration while maintaining the baseline lift and the wing weight at the same time. Through the design process, performances of the test models are remarkably improved in comparison with the single stage design approach. The performance of the proposed design framework including wing planform design variables can be efficiently evaluated by the drag decomposition method, which can examine the improvement of various drag components, such as induced drag, wave drag, viscous drag and profile drag.
#공력 형상 최적설계(Aerodynamic Shape Optimization) #전역최적화(Global Optimization) #국소최적화(Local Optimization) #유전자 알고리즘(GA : Genetic Algorithm) #크리깅 기법(Kriging Method) #EI(Expected Improvement) #매개변수법(Adjoint Variables Method) #Drag Decomposition Method

목차

1. 서론
2. 수치기법
3. 최적 설계 Framework
4. 항공기의 2단 공력 최적 설계
5. 결론
후기
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박창현 ,  이영미 ,  최동훈 한국자동차공학회논문집 2011 .11

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