에어포일 공력 성능 예측을 위한 딥러닝 기반 방법론 연구

천성우; 정호진; 박민규; 정인호; 조해성; 기영중

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자료유형: 학술저널

저자정보: 천성우 (전북대학교) 정호진 (전북대학교) 박민규 (ISAE-SUPAERO) 정인호 (전북대학교) 조해성 (전북대학교) 기영중 (한국항공우주연구원)

저널정보: 항공우주시스템공학회 항공우주시스템공학회지 항공우주시스템공학회지 제16권 제4호

발행연도: 2022.8

수록면: 17 - 27 (11page)

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본 논문에서는 에어포일의 좌표 데이터에 대해 공력 특성을 예측할 수 있는 합성곱 신경망 기반 네트워크 프레임 워크를 설계하였으며 Xfoil을 이용한 공력 데이터를 적용하여 네트워크의 가능성을 확인하였다. 이 때 에어포일의 두께 변화에 따른 공력 특성 예측을 수행하였다. 부호화 거리 함수를 이용하여 에어포일의 좌표 데이터를 이미지 데이터로 변환하였으며 받음각 정보를 반영하였다. 또한 에어포일의 압력 계수 분포를 축소 모델 기법 중 하나인 적합 직교 분해를 이용하여 축소된 데이터로 표현하였으며 이를 네트워크의 출력 데이터로 사용하였다. 제시하는 네트워크의 내삽과 외삽 성능을 평가하기 위하여 시험 데이터를 구성하였고, 결과적으로 내삽 데이터에 대한 예측 성능이 외삽에 비해 우수함을 확인하였다.

#Convolutional Neural Network(합성곱 신경망) #Proper Orthogonal Decomposition(적합 직교 분해) #Airfoil(에어포일) #Aerodynamic Coefficient(공력 계수) #Pressure Coefficient(압력 계수) #Signed Distance Function(부호화 거리 함수)

참고문헌 (17)

참고문헌 신청

R. Shrestha, M. Benedict, V. Hrishikeshavan and I. Chopra, "Hover performance of a small-scale helicopter rotor for flying on mars," Journal of Aircraft, vol. 53, no. 4, pp. 1160-1167, May 2016

J.-S. Wang and J.-J. Wang, “Wake-Induced Transition in the Low-Reynolds-Number Flow over a Multi-Element Airfoil,” Journal of Fluid Mechanics, vol. 915, March 2021.

S. Wang, Y. Zhou, M. M. Alam and H. Yang, “Turbulent Intensity and Reynolds Number Effects on an Airfoil at Low Reynolds Numbers,” Physics of Fluids, vol. 26, no. 11, p. 115107, Nov. 2014

J. Winslow, H. Otsuka, B. Govindarajan and I. Chopra, "Basic Understanding of Airfoil Characteristics at Low Reynolds Numbers (104 – 105)," Journal of Aircraft, vol. 55, no. 3 pp.1050-1061, Dec. 2018

E. Yilmaz, and B. German, "A Convolutional Neural Network Approach to Training Predctors for Airfoil Performance,” 18th AIAA/ISSMO multidisciplinary analysis and optimization conference, Denver, Colorado, p. 3660, Jun. 2017

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