• 제목/요약/키워드: 무인 전투기

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Dynamic Mesh 기법을 활용한 무미익 비행체 종축 동안정 미계수 예측 (Estimation of Longitudinal Dynamic Stability Derivatives for a Tailless Aircraft Using Dynamic Mesh Method)

  • 정형석;양광진;권기범;이호근;김선태;이명섭;류태규
    • 한국항공우주학회지
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    • 제43권3호
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    • pp.232-242
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    • 2015
  • 기동 성능과 스텔스 성능을 극대화시키기 위해 무미익 람다(lambda) 형상의 무인전투기에 대한 연구개발이 각 국에서 활발히 진행되고 있다. 이러한 형상의 비행체는 불안정한 동적 비행특성을 가질 가능성이 높으며, 이를 비행제어 시스템으로 제어하기 위해서는 보다 정확한 동안정 미계수 예측이 필수적이다. 본 연구에서는 풍동기법의 단점을 보완하고 순수 공기역학적 동안정 미계수를 예측하기 위해 전산유체역학의 Dynamic Mesh 기법을 적용하여 강제진동법을 모사하였고, 해석결과를 기존에 확보한 시험결과와 비교하여 검증하였다. 해석결과는 종축 동안정 미계수에 국한하였으며, 무미익 람다 형상의 기준 받음 각, 진동주파수, 진동폭 등의 변화에 따른 동안정 미계수 변화 경향성을 파악하였다. 전산해석 결과는 풍동시험 데이터와 유사한 경향성을 보였으며, 제시된 연구기법을 통해 항공기 동안정 미계수를 효율적으로 구할 수 있음을 확인하였다.

캔틸레버보의 형상비에 따른 1차원 보와 2차원 평면응력 유한요소해석 결과의 비교 (Comparison between Numerical Results of 1D Beam and 2D Plane Stress Finite Element Analyses Considering Aspect Ratio of Cantilever Beams)

  • 강유진;심지수;조해성;신상준
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제28권5호
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    • pp.459-465
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    • 2015
  • 항공기는 목적에 따라서 민간 항공기, 무인항공기, 전투기, 헬리콥터 등 다양한 항공기가 존재한다. 이 각각의 항공기는 특정한 목적에 맞게 형상 및 설계가 된다. 특히 항공기 개발과정에서 중요한 해석과정 중 하나가 구조해석이다. 하지만 항공기 구조가 복잡해지고 3차원 모델로 구조해석을 하게 되면 시간과 비용이 크게 증가하게 된다. 따라서 해석 효율성을 위해서 1차원 등가 보나 2차원 평면 응력 조건을 이용하여 실제 구조를 보다 간단하게 모델링한다. 하지만 이런 모델링은 실제 구조와 차이가 있으므로 실제 구조를 잘 반영할 수 있는 적절한 모델링이 필요하다. 따라서 구조형태에 따라서 1차원 등가 보와 2차원 평면응력 조건을 적절하게 선택하여야 한다. 본 논문에서는 EDISON에 업로드 된 구조해석 프로그램을 이용하여 1차원 구조해석과 2차원 구조해석을 검증하고 구조형태에 따라서 1차원 해석과 2차원 해석을 각각 3차원 MSC NASTRAN 구조해석과 비교하여 적절한 해석방법을 찾고자 한다. 비교결과 길이 대 높이 비가 증가할수록 1차원 해석과 3차원 해석의 오차가 급격히 줄어들었으며 이 비율이 18보다 증가하였을 때는 1차원 해석이 2차원 해석보다 3차원 해석의 결과와 일치하였다.

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.