다분야 최적 설계에 있어 근사모델의 활용을 위하여 Kriging(KRG), Support Vector Regression(SVR), Radial Basis Fucntion(RBF) 근사모델을 전산 코드를 통해 구현하였으며, 수학적 함수를 이용하여 근사모델의 검증을 수행하고 그 특징에 대하 살펴보았다. 검증된 근사모델을 이용한 최적설계 프레임워크를 구축하였으며, EAV Propeller 의 공력 효율을 높이기 위한 플랜폼 최적설계문제에 프레임워크를 적용하였다. 공력최적설계에서 최적화 알고리즘으로 비구배율 기반의 전역최적화 알고리즘인 유전알고리즘을 사용하였으며, 개체의 공력성능평가를 대체하기 위한 근사모델의 구성을 위해 라틴방격법으로 선정한 실험점에 대해서 전산유동해석(Computational Fluid Dynamics, CFD)으로 공력성능을 도출하였다. 공력 설계 문제에서 설계 변수로는 프로펠러 블레이드 반경방향으로 7 개의 설계단면을 선정, 각 설계단면에서 비틀림각과 코드길이 반경 길이를 포함한 15 개의 설계 변수로 선정하였다. 최적화된 형상에 대한 공력 해석을 통해 근사모델의 정확도와 성능 개선도를 확인하였다.
Three surrogate models-Kriging, Support Vector Regression, and Radial Basis Function model- are developed in computational code to utilize in a multidisciplinary design optimization. Performance of surrogate models are estimated using the analytical functions. An aerodynamic design optimization framework is constructed using validated surrogate models. A design optimization of EAV (Electric Aerial Vehicle) propeller is carried out to maximize the efficiency of propeller performance. An objective is to minimize torque/power while maintaining a thrust level of baseline configuration at a given RPM and thus to improve propeller efficiency. A high-fidelity CFD computation is employed for a design. To test the accuracy of the analysis tools, a wind-tunnel test is conducted for the baseline propeller blade at operating RPM and numerical prediction is validated against experiment data. A genetic algorithm which is one of the derivative-free optimization algorithm is employed for the framework. The evaluation of population fitness is carried out using surrogate models. Design variables are mostly related to the shape of the blade and include twist distribution and chord length at seven cross sections along the blade span. Design results demonstrate a reduction of torque, while the accuracy of surrogate models is confirmed as well.