• 제목/요약/키워드: 무인헬기

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소형 추적 레이다용 종합성능시험 시설 개발 (Development of a Comprehensive Performance Test Facility for Small Millimeter-wave Tracking Radar)

  • 김홍락;김윤진;우선걸;안세환
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.121-127
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    • 2020
  • 소형 추적 레이다는 저속으로 기동 중인 큰 RCS를 갖는 바다위의 함정 표적 및 고속으로 기동하는 작은 RCS를 갖는 항공기(전투기, 무인기, 헬기 등)에 대하여 빠른 김발구동으로 표적을 향하고 실시간으로 표적을 탐색/ 탐지 하여 추적하는 펄스 방식의 레이더이다. 추적 레이다를 실제 환경에서 성능시험을 수행하는 것은 많은 비용이 발생을 한다. 또한 실제 환경에서는 성능을 정량적으로 측정하기가 어렵다. 본 논문에서는 소형 추적 레이다의 성능을 확인하기 위한 실험실 환경의 종합성능시험 시설의 구성과 각 구성의 주요 요구사항 및 구현에 대하여 설명한다. 실 환경을 모사하기 위한 무반향 챔버, 실 표적의 신호를 모사하기 위한 모의표적발생부, 표적의 이동을 모의하기 위한 혼안테나 구동장치, 추적레이다의 비행환경을 모사하기 위한 FMS(Flight Motion Simulatior)로 구성되며 각각의 설계와 구현에 대하여 설명하였다.

복합재 로터 블레이드의 구조 강성도에 대한 실험적/수치적 연구 (Experimental and Numerical Study on the Structural Stiffness of Composite Rotor Blade)

  • 전현규;전민혁;강민송;김인걸;박재상;석진영
    • Composites Research
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    • 제32권4호
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    • pp.191-198
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    • 2019
  • 헬리콥터의 주 로터 블레이드는 헬리콥터의 양력과 추력을 발생시키는 구조물로, 헬리콥터의 성능을 좌우하는 중요한 구조 구성품이다. 헬리콥터의 기계적 특성값은 헬리콥터 성능해석 단계에 활용되는 중요한 매개변수이나 대부분의 로터 블레이드는 복합재 등과 같은 여러가지 재료의 조합으로 제작되므로 기계적 특성값을 추정하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 유한요소해석과 실험적 방법을 통하여 무인 헬기 복합재 로터 블레이드의 단면별 휘임 및 비틀림 강성도를 취득하였다. 유한요소해석을 통해 요소 강성 행렬과 하중-변위 관계식을 이용하여 단면별 강성도를 계산하였으며, 스트레인 게이지를 이용한 휘임 및 비틀림 시험에서 구한 변형률 값을 이용하여 단면별 강성도를 계산하였다. 유한요소해석으로 계산한 단면별 강성도와 시험 결과를 이용하여 계산한 단면별 강성도가 잘 일치함을 확인하였다.

무장 선택을 위한 딥러닝 기반의 비행체 식별 기법 연구 (A Study on Deep Learning based Aerial Vehicle Classification for Armament Selection)

  • 차은영;김정창
    • 방송공학회논문지
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    • 제27권6호
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    • pp.936-939
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    • 2022
  • 최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.