• 제목/요약/키워드: 진동하는 날개

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헬리컬 터빈의 설계인자에 따른 성능 연구 (Parametric Numerical Study on the Performance of Helical Tidal Stream Turbines)

  • 한준선;최다혜;현범수;김문찬;이신형;송무석
    • 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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    • 제14권2호
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    • pp.114-120
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    • 2011
  • 조류발전용 다리우스 터빈의 변형된 형태인 헬리컬 터빈의 설계 인자 변화에 따른 성능을 수치해석으로 살펴보았다. 헬리컬 터빈은 수직축 다리우스 터빈을 회전축을 중심으로 상부와 하부를 비틀리게 함으로써 다리우스 터빈의 일반적인 취약점인 초기구동불량과 진동문제를 개선하기 위해 고안된 형태이다. 본 논문에서는 헬리컬 터빈의 비틀림각(Twisting Angle)과 직경대비 높이를 변화시키며 수치해석을 수행하였고, 결과를 바탕으로 최적의 구조를 제안하였다. 3차원 비정상 난류유동해석을 위하여 FLUENT의 RANS방정식과 k-${\omega}$ SST 난류모델을, 격자계 모델링을 위하여 GAMBIT을 이용하였다. 헬리컬 터빈은 적절한 비틀림각에서 양호한 발전효율을 보장하면서 진동을 유발하는 회전력 변화의 진폭을 최소화 할 수 있음을 확인하였고, 효율의 최대가 확보되는 터빈의 최소 높이를 발견하였다.

중층트롤의 어구형상과 그 변화 (A Gear Shape of a Midwater Trawl and Its Change)

  • 박해훈;윤갑동
    • 수산해양기술연구
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    • 제38권3호
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    • pp.209-216
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    • 2002
  • 본 연구에서는 중층트롤의 해상실험에서 Scanmar시스템으로 여러가지 요소를 측정한 자료에, 줄에관해 신장을 포함하여 간이 해석적(semi-analytic)으로 푼 3차원 해석을 중층트롤 어구시스템의 끌줄에 적용시키고, 전개판 뒤쪽의 줄들의 형상을 임의의 지수함수(Y$_{r}$ = $A\chi$$_{r}$ $^{B}$ ) 곡선으로 대응시켜, 중층트롤의 어구(날개 및 자루그물)의 형상을 타원추대의 일부분으로서 (equation omitted)형태로 가정하여 구하는 새로운 방법을 나타냈었다. 실제의 전개판은 예망중 진동한다고 알려져 있으며, 어느 각도 내에서는 안정성이 있기 때문에 양.항력계수는 기존의 종만곡 V형 전개판의 모형실험으로부터 영각이 15$^{\circ}$ 부터 최대값인 22$^{\circ}$ 까지의 값을 평균하여 사용하였다. 본 연구에서는 끌줄의 길이가 300m인 경우에 대한 결과를 나타내었는데, 망입구의 형상(b$_{e}$ /a/seb e/)은 예망속도가 빨라점에 따라 수직으로 긴 타원형에서 수평으로 커져가는 타원형이 됨을 알 수 있다 이때, 망고(즉 옆망이 망고 형성에 기여한 높이와 삼각망 및 천장망이 기여한 높이)는 낮아졌는데, 옆망이 낮아지는 것보다 천장망의 높이가 더 작아짐을 알 수 있다. 뜸줄이 수평과 이룬 경사각(a)은 이 예의 경우에서 약 9$^{\circ}$~11$^{\circ}$ 사이였으며, 예망속도가 빨라질수록 경사각이 작아졌다.

분류 알고리즘과 NCA를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 (Machine Learning Based Structural Health Monitoring System using Classification and NCA)

  • 신창교;권현석;박유림;김천곤
    • 한국항행학회논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.84-89
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    • 2019
  • 본 연구는 복합재 항공기의 비행 데이터를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 연구의 예비 연구이다. 본 연구에서는 구조건전성 모니터링에 이용되기에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선별하고, 실 기체 데이터에 대한 적용을 위해 차원 축소를 수행하였다. 이를 위해 외팔보를 통해 모사된 항공기 날개 구조와 부가 질량을 통해 손상 모사 실험을 진행하고, 분류 알고리즘을 통해 데이터를 손상의 위치와 정도에 따라 구분하였다. 이를 위해 FBG (fiber bragg grating) 센서를 부착한 외팔보의 진동 실험을 통해 정상상태와 12개의 손상상태에 대한 데이터를 취득하고, MATLAB 환경에서 tree, discriminant, SVM (support vector machine), kNN, ensemble 알고리즘의 비교와 파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 알고리즘을 도출하였다. 또한 NCA (neighborhood component analysis)를 이용한 특징 선택을 통해, 실 기체에서 나올 수 있는 고차원 데이터의 관리를 위해 필요한 차원 축소를 수행하였다. 그 결과, quadratic SVM이 NCA를 적용하지 않은 모델에서 98.7%, NCA를 적용한 모델에서 95.9%로 가장 높은 정답률을 보였다. 또한 NCA 적용 후 모델의 예측 속도, 학습 시간, 용량이 모두 향상되었다.