• 한국추진공학회지
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• 제17권1호
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• pp.80-88
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• 2013

최근 개발되는 엔진 진단 시스템들은 현장에서 일하는 엔진 정비사들이 이들 시스템들의 복잡성, 비실용성, 공학적 이해부족으로 사용하기가 매우 어렵다. 따라서 실용성 있는 엔진 진단시스템이 요구된다. 본 연구는 작동중인 온라인 성능진단 자료와 기본엔진 성능모델에 의해 계산된 초기고장이 없는 엔진 성능자료와의 비교를 통한 소형엔진의 실용적 성능진단 시스템 개발에 관한 것이다. 또한 제안된 성능진단 시스템은 성능이 저하되거나 고장이 난 엔진으로 간주되는 작동 중 엔진과 고장이 없는 엔진으로 간주되는 기본 엔진 성능모델 사이의 구성품 성능특성을 비교함으로서 가스경로 구성품의 온라인 진단을 확인할 수 있다. 개발된 상태진단시스템은 실제 적용을 용이하게 하기위해 SIMULINK와 LabVIEW프로그램을 이용하여 사용자조건의 GUI형 프로그램으로 작성하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2005년도 제24회 춘계학술대회논문집
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• pp.252-255
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• 2005

가스터빈 엔진은 작동시간이 축적됨에 따라 엔진 주요부품의 성능이 점차적으로 저하되며, 내부구성부품 사이에 결함이 발생하기도 한다. 이러한 엔진의 손상여부를 진단하기 위해 가스경로해석(GPA, Gas Path Analysis)이 사용되고 있다. 본 연구에서는 상용 프로그램에 의존하지 않고, 각 성능변수들과 측정 변수들과의 열역학적 민감도를 이용하여 엔진성능진단 코드를 개발하였으며, 스마트무인기용 터보축 엔진에 적용하여 엔진의 단일 성능 저하를 예측하여 보았다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2006년도 제26회 춘계학술대회논문집
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• pp.218-221
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• 2006

가스터빈 엔진의 높은 신뢰성과 운용비의 최소화는 제작자나 사용자 모두에게 중요한 문제이며, 정성적, 정량적 성능저하 예측을 포함한 다양한 성능진단기법이 시도되고 있다. 탈설계점에서의 성능진단은 설계점 성능진단에 비해 학습, 또는 처리해야 할 데이터 규모가 방대함에 따라 예측오차와 수렴도면에서 해결되어야 할 문제점들을 안고 있다. 따라서 이를 위해 본 연구에서는 가스경로해석 기법을 적용한 엔진성능진단코드를 개발하였으며, 이를 스마트 무인기용 터보축 엔진에 적용하여 설계점 및 고도 변화에 따른 탈설계점 영역에 대하여 단일 성능저하를 정량적으로 예측하여 GSP를 통한 예측결과와 비교하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2005년도 제25회 추계학술대회논문집
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• pp.289-292
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• 2005

가스터빈 엔진은 운용시간이 축적됨에 따라 압축기, 연소기, 터빈 등 엔진의 여러 핵심 구성요소의 성능이 저하하게 된다. 따라서, 가스터빈 엔진의 운용에 있어서 높은 신뢰성과 운용비용의 최소화는 엔진 제작자나 사용자 모두에게 있어 중요한 문제이다 본 연구에서는 상용 프로그램에 의존하지 않고, 각 성능 변수들과 측정 변수들과의 열역학적 민감도를 이용하여 엔진성능진단 코드를 개발하였으며, 터보축 엔진에 적용하여 엔진의 단일 성능 저하를 예측하였다.

• 한국가시화정보학회:학술대회논문집
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• 한국가시화정보학회 2005년도 한국가시화정보학회 연소/내연기관 부문 학술강연회
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• pp.115-154
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• 2005

SI 엔진의 연소특징은 비정상 난류 예혼합 화염이며 여기서 내부 유동은 직접 화염 전파에 영향을 미치며 난류와 거시적 유동의 패턴 모두 중요한 역할을 한다. 내연기관 연소에서 난류는 매우 중요한 역할을 하고 통상 엔진 속도($\approx$흡입유동 속도)에 비례하며 그 주요 역할은 고속 운전 시 해당 사이클 내에 연소가 완료되는 데 기여하지만 출력저하, 제어 및 측정 그리고 사이클 변동과 관련하여 실질적으로 난류 제어를 통한 엔진 성능 개선은 사실상 불가능하다. 실물 엔진의 성능 파라미터로 주로 유동의 거시적 거동이 사용되며 이 유동과 연료 분사계가 혼합기 분포 상태와 화염 전파 방향을 결정하여 최종적으로 엔진의 성능을 지배한다. 따라서 가시화를 통한 연소 진단도 이 현상에 주목할 필요가 있으며 거시적 파라미터를 성능에 연관하는 다양한 기법이 존재하고 이들은 매우 풍부한 데이터베이스를 통해 비교적 정확한 성능의 예측을 가능하게 하고 이 점에 주목한 엔진만 성공을 거두었다. 이 거시적 현상에 주목하여 가시화를 통해 성층화 현상을 실험적으로 해석한 예를 제시하였다. SI 엔진 가시화에서 기법보다 중요한 것은 현상의 이해이다. 이를 위해 성공적 가시화 진단을 위해서는 우선 현상에 대한 모델링이 필요하고 이 모델에서 가시화를 통해 규명 가능한 현상을 추출해 내는 것이다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2000년도 제15회 학술강연회논문초록집
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• pp.12-12
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• 2000

국내에서 최초로 개발된 초등훈련기 KT-1의 추진기관인 터보프롭 엔진(PT6A-62)을 위한 정상상태 성능모사 및 진단 프로그램을 개발하였다. 개발된 정상상태 성능해석 프로그램의 검증을 위해 해석 결과를 엔진 제작사에서 제공한 성능 데이터 및 가스터빈 엔진의 성능모사 프로그램으로 잘 알려진 GASTURB와 비교하였다.(중략)

• 한국추진공학회지
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• 제10권3호
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• pp.82-89
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• 2006

최근 가스 터빈 엔진의 설계에 있어서 엔진 운용 및 정비에 소요되는 비용은 중요한 설계변수로 대두되었다. 이에 따라 엔진의 유지 및 보수가 조립상태에서 이루어져야 한다는 개념이 확대되고 있으나, 실제로 이것은 엔진의 상태를 정확히 예측할 수 있을 때에만 가능한 것이다. 따라서 본 연구에서는 항공기에 장착/운용 중인 각 성능요소들을 측정하고 분석하여 엔진 성능을 진단하는 가스경로해석과 퍼지로직을 적용한 엔진 성능진단 코드를 개발하였으며, 이를 스마트 무인기용 터보축 엔진에 적용하여 지상 정지 상태에서의 엔진의 단일 성능저하를 정량적으로 예측하였다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제13권1호
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• pp.38-46
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• 2019

가스터빈 엔진에 대한 엔진 진단기술에 대한 관심이 높아지고 있으며, 엔진 건전성 진단기술에 적용 가능한 정확한 엔진 성능모사 프로그램의 중요성은 점점 더 커지고 있다. 이를 위한 엔진 성능모사는 설계점 해석으로부터 시작하여 탈설계점 성능모사, 부분부하 성능모사를 정확하게 수행해야 할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 2-스풀 분리 배기 방식 터보팬 엔진에 대한 엔진 시뮬레이션 프로그램을 개발하고 PW(Pratt & Whitney)사의 JT9D-7R4G 엔진을 해석하였다. 각 비행영역에서의 설계점과 탈설계점에서의 정상상태 성능모사를 수행하고, 최대이륙조건 설계점과 순항상태 설계점의 해석결과의 차이를 비교하였다. 또한 구성품 성능선도 축척법 중 하나인 Reynold's Correction의 효과를 분석하였다. 개발된 프로그램의 결과와 NPSS의 결과를 비교하여 프로그램을 검증하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2005년도 제24회 춘계학술대회논문집
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• pp.248-251
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• 2005

본 연구에서는 가스 터빈 엔진의 결함에 의해 나타나는 엔진의 성능 저하를 진단하는 기법을 연구하였다. 대상 엔진을 모델화하기 위해 상용 프로그램 GSP를 이용하여 저하된 성능 진단을 위한 변수들을 추출하였으며 이를 바탕으로 Health Monitoring을 위한 Virtual Sensor Model을 구축하였다. 단일 결함과 복합 결함을 예측하기 위한 방법으로 Multiple Linear Regression기법과 가중치를 이용한 기법을 도입하여 엔진 구성품의 결함 위치 및 결함 정도를 예측하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.220-222
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• 2006

분산 어플리케이션은 동시에 여러 사용자가 각기 다른 환경에서 동기화된 프로세서를 사용하기 때문에 일정 한 성능을 유지하는 것이 무엇보다 중요하다. 진단엔진은 시스템을 진단하여 시스템 결함의 원인을 발견하여 시스템이 자가치료가 가능하게 한다. 적응형 미들웨어는 진단엔진을 사용해서 분산 어플리케이션이 로컬환경에 맞는 고른 서비스를 유지 할 수 있도록 한다. 본 논문은 베이지안 네트워크를 사용한 적응형 미들웨어의 진단엔진을 제안한다. 베이지안 네트워크는 상황인지분야에서 널리 사용되는 추론기법으로서, 수집 된 데이터를 통해서 그 구조를 학습하고 데이터를 증거 값으로 시스템 진단을 한다. 본 논문은 실험 대상자로부터 윈도우시스템에서 두 시간 동안 데이터를 수집하여 한 시간은 베이지안 네트워크 학습에 사용하고, 나머지는 베이지안 네트워크 성능평가에 사용하였다. 실험 결과 학습된 두 개의 베이지안 네트워크 모델은 각각 95.41%, 99.77%의 정확성을 보였다.