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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이재원 (Pusan National University) 주병규 (Pusan National University) 정용수 (Pusan National University)
저널정보
한국항공우주학회 한국항공우주학회지 한국항공우주학회지 제52권 제5호
발행연도
2024.5
수록면
367 - 379 (13page)
DOI
10.5139/JKSAS.2024.52.5.367

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본 연구에서는 2차원 Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS)를 통해 예측된 경계층 파라미터를 학습하여 인공신경망 기반의 경계층 파라미터 예측 모델을 개발하였다. 개발된 경계층 모델은 다양한 익형의 뒷전 경계층 및 배제 두께를 예측하며 실험식 기반의 익형 자체소음을 예측하였다. 이 경계층 모델을 이용하여 익형의 최대 두께 및 캠버의 크기에 따른 NACA 익형을 통해 익형 형상에 따른 자체소음 민감도를 분석하였다. 그 결과 받음각, 양력계수, 양항비에 따른 익형의 최대 두께 및 캠버의 경향성을 확인할 수 있었다. 모델을 UH-1B 제자리 비행 회전익 로터에 적용하여 팁 마하수, 블레이드의 수, solidity, 익형의 최대 두께 및 캠버 등 로터의 파라미터를 변화함에 따라 톤 소음 및 익형 자체소음을 측정하였고 그 경향성을 확인할 수 있었다.

목차

ABSTRACT
초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
References

참고문헌 (17)

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