A Study on Configuration Optimization for Rotorcraft Fuel Cells based on Neural Network

Crashworthy fuel cells have been widely implemented to rotorcraft and rendered a great contribution for improving the survivability of crews and passengers. Since the embryonic stage of military rotorcraft history began, the US army has developed and practised a detailed military specification documenting the unique crashworthiness requirements for rotorcraft fuel cells to prevent most fatality due to post-crash fire. Foreign manufacturers have followed their long term experience to develop their fuel cells, and have reflected the results of crash impact tests on the trial-and-error based design and manufacturing procedures. Since the crash impact test itself takes a long-term preparation efforts together with costly fuel cell specimens, a series of numerical simulations of the crash impact test with digital mock-ups is necessary even at the early design stage to minimize the possibility of trial-and-error with full-scale fuel cells. In the present study a number of numerical simulations on fuel cell crash impact tests are performed with a crash simulation software, Autodyn. The resulting equivalent stresses are further analysed to evaluate a number of appropriate design parameters and the artificial neural network and simulated annealing method are simultaneously implemented to optimize the crashworthy performance of fuel cells.

인공신경망을 이용한 연료셀 형상 최적화 연구

회전익 항공기에 광범위하게 적용되고 있는 내충격성 연료셀은 항공기 추락 시 탑승자의 생존성 향상에 크게 기여하고 있다. 미육군에서는 항공기 추락 후 화재에 의한 인명손실을 원천적으로 방지하기 위해 군용 회전익기 역사의 초기 단계부터 연료셀 고유의 내충격성에 관련된 군사규격을 제정하여 적용해 왔다. 국외 전문제작 업체들은 장기간의 경험에 의존하여 연료셀을 개발하고 있으며, 충돌충격시험에 따른 시행착오의 결과를 설계 및 제작과정에 재반영하고 있다. 이러한 연료셀 충돌충격시험은 시편자체의 제작비용 및 준비기간이 상당히 소요되므로, 설계 초기단계부터 충돌충격시험에 대한 일련의 수치적 모사를 통해 실물에 의한 시행착오의 가능성을 최소화해야 한다. 본 연구에서는 충돌모사 프로그램인 Autodyn으로 연료셀 충돌충격시험에 대한 다수의 수치해석을 수행, 등가응력 분석을 통해 적절한 설계변수를 선정하였다. 또한 인공신경망과 모의풀림 방법을 연동시켜 연료셀 형상을 내충격성능 측면에서 최적화하였다.