본 연구에서는 천해역에서 수평 방향으로 방류되는 비부력 원형 난류제트에 대한 수리모형실험을 수행하여, 파랑이 제트의 확산에 미치는 영향을 검토하였다. 수리모형실험시 대상 파랑은 진폭이 작은 규칙파를 적용하였으며, 난류제트의 순간적인 유속장은 입자화상유속계(particle image velocimetry, PIV)기법을 이용하여 측정하였다. 평균유속장은 PIV기법으로 측정된 순간유속장을 위상평균하여 계산하였으며, 파의 진폭을 변화시키며 실험을 수행하였고, 파의 진폭변화에 따른 제트의 유속분포로부터 제트의 중심선과 제트단면을 추정하였다. 제트의 중심선속도는 파의 진폭이 증가함에 따라 중심선속도의 감소 시점이 빨라졌으며, 제트의 횡단면분포의 고유특성인 자기상사성(self-similarity)이 단계적으로 사라졌다. 제트 중심선의 속도와 제트 유속 단면은 제트의 확산정도를 알 수 있는 중요한 인자로서 파랑 진폭의 크기에 따른 이들 인자의 변화로부터 파랑의 분산이 난류제트의 확산현상에 미치는 영향을 알 수 있었다.
제트류는 복잡한 흐름 중 하나로 다양한 크기의 에디가 다양한 운동량을 가지고 있다. 이러한 제트류를 구현하기 위해서는 난류 운동 에너지 등 제트류의 특성을 잘 반영하여야 한다. 제트를 구현하기 위해서는 수리학적 모델, 현장 실험 등 많은 방법이 있으며, 본 연구에서는 상대적으로 공간, 시간적 비용이 적게 드는 수치해석 방법을 사용하여 연구를 진행하였다. 대표적인 수치해석방법에는 DNS(Direct Numerical Simulation), LES(Large Eddy Simulation), RANS(Reynolds Averaged Navier Stokes) 등이 있다. RANS는 시간 평균 흐름 특성만 산출하며 제트의 복잡성을 재현하는 데 한계가 있어, 본 연구는 DNS와 LES 모델을 이용하여 제트류를 구현하는 것에 초점을 맞추었다. DNS는 해당 격자에서 발생하는 모든 에디를 직접 해석 때문에 난류 모델링이 필요하지 않지만, 많은 수의 그리드가 필요하여 수치해석 시 소요시간이 긴 편이다. LES는 대규모 에디는 직접 해석하지만 일정 크기 이하의 소용돌이를 해석하기 위해서 모델이 필요하다. 따라서 서브 그리드 모델에 따라 약간 다른 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 LES의 기존 서브 그리드 모델을 사용하지 않고 신경망 모델로 학습한 DNS 결과를 활용하는 방법을 제안한다. 우선 DNS와 LES 모델을 사용하여 에너지 스펙트럼을 비교하여 서브 그리드 모델이 시작하는 파수를 찾는다. 이후 특정 파수 아래의 작은 에디를 모사할 적절한 신경망 모델을 결정하여 DNS의 작은 에디를 신경망 알고리즘이 모사할 수 있도록 학습시킨다. 이후 기존 서브 그리드 모델을 사용하지 않고 학습된 신경망 알고리즘을 사용한 LES 모델이 모사한 제트류와 실제 DNS 모델을 사용한 제트류를 비교 및 평가한다.
본 논문은 분사제트 주위에 형성되는 와류를 조절하여 제트를 제어하기 위하여 유동가시화, 속도분포 및 난류성분을 측정하는 실험을 수행하였다. 와류를 조절하기 위한 방법으로 제트노즐 주위에 환형관을 설치하여 환형관으로부터 2차제트를 분사 또는 흡입함으로써 제트주위에 형성되는 전단류를 변화시켰다. 2차제트 분사시 주제트 주위에 형성되는 와류의 발달을 억제함으로써 제트 포텐셜코어의 길이가 아주 길어지는 제트유동을 얻을 수 있었다. 환형관으로부터 주제트주위의 유체를 흡입하는 경우 제트주위의 전단류가 흡입비 R=1.3∼l.65에서 대류불안정성에서 절대불안정성으로 바뀜으로써 형성된 와류가 하류에서 제트중심부까지 발전, 결합되는 것을 방지하여 더 긴포텐셜코어와 중심에서 낮은 난류강도를 얻었다. 위의 결과는 환형관 주위에 부착한 깃의 높이 변화에 따라서 변화하였는데, 이것은 깃이 환형관을 통한 흡입유동의 유로역할을 함으로써 제트밖으로부터 흡입되는 것을 방지할 수 있었다. 분사제트 벡터링을 위하여 제트노즐 주위의 환형관을 이등분하여 한쪽으로만 제트주위의 유동을 흡입함으로써 제트주위에 다른 전단류를 형성함과 동시에 Coanda효과를 이용하여 분사제트를 편향시켰다. 편향되는 정도 및 난류성분은 홉입속도 비에 따라서 크게 바뀌었다.
제트류는 다양한 크기와 운동량의 에디가 복잡하게 혼합되어 이루어져 있으며, 이를 정확하게 모델링하고 이해하기 위해서는 제트류의 다양한 특성들을 잘 반영하여 연구를 수행해야 한다. 다양한 연구 수행 방법 중 수치해석 방법은 상대적으로 공간 및 시간적 비용이 적게 들어서 널리 사용되고 있다. 이러한 수치해석 방법에는 DNS(Direct Numerical Simulation), LES(Large Eddy Simulation), RANS(Reynolds Averaged Navier Stokes) 등이 있으며, 그중 LES는 난류 모델링을 사용하는 RANS 방법에 비해 더욱 정확한 흐름 모델링을 제공하는 장점이 있다. 이러한 LES는 대규모 에디는 직접 해석하면서, 일정 크기 이하의 에디는 모델링을 사용해 해석하는 것이 특징이다. 하지만, LES를 사용하기 위해서는 적절한 그리드 크기를 결정하는 것이 중요하며, 이는 모델의 정확성과 연산 비용에 큰 영향을 미친다. 하지만, 여전히 적절한 그리드 크기를 결정하는 것은 어려운 문제이다. 이러한 LES 모델링을 사용할 때 적절한 그리드 크기를 결정하기 위해서는 정확한 시간 평균 속도 변동을 연구하는 것이 앞서 선행되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 기계학습 기반 접근 방식을 사용하여 난류 제트 내 시간 평균 속도 변동을 예측하는 연구를 진행하였다. 즉, 난류 제트 역학을 이해하는 데 중요한 파라미터인 시간 평균 유속을 이용하여 시간 평균 속도 변동을 예측하는 데 초점을 맞추었다. 모델의 성능은 평균 제곱 오차와 R-제곱 등 다양한 지표를 사용하여 평가되었다.
자유제트를 제어하는 방법중 하나는 분사제트 주위에 형성되는 와류를 조절하는 것이다. 이를 위하여 제트노즐 주위에 환형관을 설치하여 환형관으로부터 2차제트를 분사 또는 흡입함으로써 제트주위에 형성되는 전단류를 변화시켰다. 2차제트를 분사하는 경우(R<1.0) 주제트 주위에 형성되는 와류의 발달을 억제함으로써 제트포텐셜코어의 길이가 아주 길어지는 제트유동을 얻을 수 있었고 흡입하는 경우에는(R>1.0) 제트주위의 전단류가 흡입비 R=1.3~l.65에서 대류불안정성에서 절대불안정성으로 바뀜으로써 형성된 와류가 하류에서 제트중심부까지 발전, 결합되는 것을 방지하여 더 긴 포텐셜코어와 중심에서 낮은 난류강도를 얻었다. 위의 결과는 환형관 주위에 부착한 깃의 높이 변화에 따라서 변화하였는데, 이것은 깃이 환형관을 통한 흡입유동의 유로역할을 함으로써 출구 주위의 유체가 직접흡입되는 것을 방지하기 때문이다. 분사제트 벡터링을 위하여 제트노즐 주위의 환형관을 이등분하여 한쪽으로만 흡입함으로써 제트주위에 다른 전단류를 형성함과 동시에 코안다(Goanda)효과를 이용하여 분사제트를 편향시켰다. 편향되는 정도 및 난류성분은 흡입속도비에 따라서 크게 바뀌었다. 실험은 속도분포와 난류강도 측정이 수행되었으며 가시화를 이용하여 유동특성을 관찰하였다.
본 연구에서는 평행 벽 제트-노즐 형상의 막냉각 수치해석에 적합한 난류모델을 선정하고자 하였다. 현재 실험을 하기 위한 전 단계이므로, 먼저 유사한 참고 형상에 대해 Standard $k-{\epsilon}$ 모델과 RNG $k-{\epsilon}$ 모델, SST $k-{\omega}$ 모델, 그리고 RSM 모델 등 다양한 난류모델을 적용하였고, Near-wall 처리 방법으로서 SST $k-{\omega}$ 모델을 제외하고는 Standard wall functions와 Enhanced wall functions 등 2종류를 각각의 모델에서 사용하였으며, 실험값과 비교하여 보다 적합한 난류모델을 선정하고자 하였다. 나아가 2차원 축대칭으로 평행 벽 제트-노즐 단일 슬롯 형상에 대해 기선정한 난류모델을 적용하여 막냉각 특성을 살펴보았다. 유사 참고 형상에 대한 해석 결과 Standard $k-{\epsilon}$ 모델 및 RSM 모델이 거의 비슷한 성능을 보여주었으나 수렴성이 우수한 Standard $k-{\epsilon}$ 모델이 선정되었다. 또한 Standard wall functions를 사용하는 것보다 Enhanced wall functions를 사용하는 것이 더 좋은 결과를 보여주었다. 나아가 평행 벽 제트-노즐 단일 슬롯 형상에 적용한 결과 물리적으로 타당한 막냉각 특성을 보여주었다. 선정된 모델 및 해석방법론을 이용하여 평행 벽 제트-노즐 다단 슬롯 형상에 대한 막냉각 해석을 수행할 예정이며, 관련 결과는 추후 실험 예비해석 방법론으로 활용할 예정이다.
제트 베인에 의한 추력 방향 제어 장치는 롤 운동 제어를 가능하게 하고, 큰 선회 각도를 얻을 수 있는 장점이 있으나, 기계 장치가 비교적 복잡하고, 제트 베인의 열적, 구조적 문제를 해결하여야 한다. 복잡한 기계 장치는 유동 해석의 측면에서 고려해 볼 때 격자 형성을 어렵게 만들어 유동장 해석을 통한 성능예측을 어렵게 만든다. 구조물의 응력해석을 위하여 제트 베인 표면에서의 정압력과 더불어 마찰력도 고려하여야 하는데, 정확한 마찰력 계산을 위해서는 난류 모델링이 필수적이고, 그에 따라 벽면 근처에서 격자를 밀접시키는 것이 요구된다. 본 연구에서는 상용 유동해석 소프트웨어인 Fluent를 사용하여 제트 베인이 장착된 추력 방향 제어 장치의 3차원 난류 유동장 계산을 수행하였다. 피치, 요 운동의 경우와 롤 운동의 경우로 구분하여 계산하였으며, 최대 받음각을 $25^{\cire}$ 로 하여 제트 베인의 받음각에 따라 회전축에 작용하는 힘과 모멘트를 계산하였다. 본 연구의 결과는 향후 개발될 제트 베인이 장착된 추력 방향 제어 장치의 개념설계 단계에 필요한 기본자료로서 신뢰도를 높이는데 도움이 되리라 판단된다.
롤 회전하는 유도탄에서 축소-확대 노즐을 지나는 추진 제트와 유도탄과의 각운동량 교환을 통하여 유도탄의 각운동량이 증가하게 되고 이러한 현상을 제트 롤 댐핑이라 한다. 본 연구에서는 제트 롤 댐핑을 각운동량 보존 방정식으로부터 유도하고 근사적인 계산을 통하여 신궁 유도탄의 제트 롤 댐핑의 최대값을 산출하였다. 또한 축대칭 압축성 난류 유동에 대한 수치 해석을 통하여 산출한 제트 롤 댐핑값을 비교하였다.
많은 장점에도 불구하고 유동함수를 이용한 수치해석용 격자생성 좌표변환기법의 단점은 저속영역에서의 격자간격이 고속영역에 비해 상대적으로 큼에 따라 수치적 처리에 많은 오차를 내포하고 있다는 점이다. 본 연구에서는 이러한 저속영역에서의 단점을 보완하기 위하여 격자간격을 속도크기 및 영역에 따라 적절히 조절할 수 있도록 수학적으로 변형된 압축성 유동함수를 이용한 좌표변환기법을 제안하고 가스터빈엔진에 주로 적용되는 유동모델로서 동심원상 두개 이상의 난류제트혼합유동에 대해 적용하였으며 해당 실험치, 즉 축 방향 평균속도분포, 난류운동에너지, 그리고 난류전단응력분포와 비교하여 난류운동에너지가 약간 과소평가 된 대칭축을 제외한 혼합경계층 내에서 $3.5\%$ 이내의 신뢰성을 확보하였다. 본 기법은 특히 터보팬엔진에 대한 내부흐름들의 혼합유동을 규명하거나 또는 난류전단응력에 의한 제트소음발생 및 저감방법을 도모하는데 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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