기존의 탄도방정식[2]에서 여러 조건을 제시하여 간략화된 대공화기 탄도방정식을 얻는다. 대공화기의 탄도궤적이므로 양력계수가 들어간 항의 값이 충분히 작다는 가정을 하였다. 또한 속도의 크기를 시간불변이라는 가정을 하였다. 이 탄도방정식은 기존의 방정식[1]에 비하여 밀도, 풍속, 항력계수 및 탄도계수가 식에 나타나 있어 일반적인 탄도방정식으로 이용가능하고 또한 미분방정식의 해를 구할 필요가 없다. 모의실험을 통하여 제시된 탄도방정식을 이용하여 풍속이 들어간 탄도궤적을 구한다.
본 논문에서는 IMM 필터 기반으로 장사정포의 탄종을 식별하고 탄착점을 신속하게 예측하는 알고리즘을 제시한다. 탄도궤적 방정식을 시스템 모델로 사용하고, 각각 다른 탄도계수 값을 갖는 3가지 모델을 IMM 필터에 적용한다. 가속도를 중력, 공기저항, 양력에 의한 3가지 성분으로 나누고 양력가속도를 새로운 상태변수로 추가하여 추정한다. 속도벡터와 양력가속도가 수직이라는 운동학 조건을 유사 측정값으로 추가한 측정방정식을 다룬다. IMM 필터를 통해 추정된 상태변수와 모드 확률이 가장 높은 모델의 탄도계수를 기반으로 탄착점을 예측한다. 탄착점 예측을 위해 일반적으로 사용되는 룽게-쿠타 수치적분 대신, 준해석적인 방법을 사용하여 적은 계산량으로 탄착점을 예측할 수 있음을 설명한다. 마지막으로 최소제곱법을 이용한 상태변수 초기화 방법에 대해 제안하고 성능을 확인하였다. 탄종식별, 탄착점 예측 및 초기화를 포함한 통합 알고리즘을 제시하고 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
군에서 사용하는 탄약의 보관 및 취급상 발생할 수 있는 외형결함을 가정하여 그것이 사거리에 미치는 영향을 예측하였다. 외형결함은 탄체두부의 오자이브 형상에 각 1.5mm, 3.3mm의 축대칭 함몰부가 생기는 것으로 가정하였다. FLUENT를 사용하여 마하수 별 항력계수를 해석하였고, 탄도해석 프로그램인 PRODAS에 항력계수 데이터를 입력하여 탄도해석을 하였다. 공력해석결과 1.5mm, 3.3mm 함몰 탄체의 항력증가율은 정상탄체와 비교했을 때 아음속 영역에서는 큰 차이를 보이지 않았으나, 초음속 영역에서 각각 평균 3%, 9% 의 증가율을 보였다. 최대 사거리는 포구속도 650m/s를 기준으로 각각 1%, 3% 감소한 결과를 보였다.
본 논문은 2021년 5월에 수행된 국제우주쓰레기조정위원회(IADC, Inter-Agency Space Debris Coordination Committee Reentry) 재진입 테스트 캠페인의 분석 대상인 중국 창정 5B호 발사체의 재진입 시점 예측 분석 내용을 포함하고 있다. 우주물체의 재진입 예측은 물체의 크기나 무게, 자세에 대한 정확한 정보의 부재, 대기밀도의 불확실성 등으로 정확한 예측이 어렵다. 때문에 IADC에서는 재진입 캠페인을 매년 수행하여 기관별 분석기법에 대한 검증을 수행하고 있고, 한국항공우주연구원에서도 2015년부터 이에 참여하고 있다. 본 연구에서는 우주물체가 재진입하는 시점을 예측하기 위해 탄도계수 최적화 기법을 제안하였고, 이를 활용하여 분석 대상의 재진입 시점을 예측한 결과, 실제 재진입 시점과 약 73초의 차이를 보여주어 제안한 기법의 정확도를 확인하였다.
To make a firing table of artillery with trajectory simulation, a precise trajectory model which corresponds with real firing test is required. Recent 4-DOF modified point mass trajectory model is considered accurate as a theoretical model, but fitting coefficients are used in calculation to match with real firing test results. In this paper, modified point mass trajectory model is presented and method of setting ballistic coefficient is introduced by applying optimization algorithms. After comparing two different algorithms, Particle Swarm Optimization and Covariance Matrix Adaptation - Evolutionary Strategy, we found that using CMA-ES algorithm gives fine optimization result. This fitting coefficient setting method can be used to make trajectory simulation which is required for development of new projectiles in the future.
A recent air defense missile system(ADMS) is required to have a capability to intercept super-high speed targets such as tactical ballistic missiles(TBMs) by performing engagement control efficiently. The air defense missile system should be ready to engage the TBMs as soon as the ADMS detects TBMs because falling velocity of TBM is very high and remaining time interval to engage TBM is very short. As a result, the ADMS has to predict the trajectories of TBMs accurately with estimated states of dynamics to generate predicted intercept point(PIP). In addition, it is needed to engage TBMs accurately via transmitting the obtained PIP data to the corresponding intercept missiles. In this paper, an analysis about the relationship between ballistic coefficient and PIP accuracy which is depending on geodetic height of the first detection of TBM is included and an issue about effective engagement control for the TBM is considered.
본 논문은 비행시험의 결과를 이용하여 항력 및 항력감소 분석을 위한 항력계수 산출기법에 대하여 기술하였다. 2차원 탄도운동방정식의 역산을 통하여 비행시험을 이용한 항력계수 산출방법에 대하여 정리하였으며 155 mm 탄의 비행시험을 통하여 이론적인 항력계수와 시험결과로부터 산출된 항력계수를 비교하여 항력계수 산출 기법에 대한 검증을 수행하였다. 항력감소제가 적용된 탄의 비행시험결과를 이용하여 항력계수 산출 및 항력감소 양상을 분석하였다.
화포에서 탄저 압력이 포미 압력 보다 높은 역압력 구배가 발생하면 화포에 잠재적인 충격이 증가하는 것으로 알려져 있다. 화포의 안전성을 확보하기 위해 발사 과정에서 이 역압력 구배를 최소화시키는 설계가 필요하다. 이에 수치 해석을 통해 점화제 연소율이 역압력 구배에 미치는 영향을 조사하였다. 점화제 연소율 상수가 증가할수록 역압력 구배는 증가하였고, 특정 연소율 계수에서 급격한 압력변동이 발생하였다.
본 논문은 MIL-STD-662F의 방호한계속도 산출을 위해 충돌속도를 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 기존 MIL-STD-662F의 방법은 충돌속도를 추정하기 위해 상대공기밀도, 항력계수, 형상인자, 탄도계수 등이 필요하여 기초연구가 필수적이라는 한계를 가지고 있다. 하지만 제안한 방법은 기초연구 없이도, 기기에서 측정된 속도와 측정기기와 타격점까지 거리만으로 충돌속도를 추정할 수 있다. 이를 검증하기 위해 M193탄과 M80탄을 사용하였고, 미국의 검증된 PRODAS의 데이터를 기반으로 MIL-STD-662F 방법의 충돌속도 추정값과 제안한 방법의 충돌속도 추정값을 비교하고 분석였다. 실험결과에서 제안한 방법이 일부 속도구간에서는 MIL-STD-662F의 방법보다 오차가 크지만 방호한계속도 산출은 가능하였고, 대부분의 속도구간에서는 MIL-STD-662F보다 오차가 작다는 것을 보였다.
연구의 목적은 가정에서 안정 시 인체의 생리적 활력 정보를 센서와 ICT 정보 기술을 통해 연속적으로 수집하는 시스템과 수집된 정보를 이용하여 당뇨병증 유무를 예측하는 인공신경망 기계학습 방법과 필수적인 기본 변수 값을 제시하였다. 연구 방법은 정상인(DM-) 20명과 당뇨병(DM+) 15명을 대상으로 BCG와 ECG 센서의 심박수 측정값의 상관 관계를 분석하였으며 상관 계수는 R2=0.959이다. Artificial Neural Network(ANN) 기계학습 프로그램을 이용하여 당뇨병증 예측 가능성을 확인하였고 입력 변수는 심박변이도의 시계열정보와 심박수, 심박변이도, 호흡율, 박동량 정보, 최저혈압, 최고혈압, 년령, 성별이며 ANN 기계학습 예측 정확도는 99.53%이다. 그리고 향후 ANN 기계학습 방법을 활용하여 BMI 정보를 이용한 당뇨예측 모델, 심장 기능 장애 예측 모델, 수면장애 분석 모델 등의 계속적인 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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