• 한국유체기계학회 논문집
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• 제15권1호
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• pp.36-40
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• 2012

The magnitude of the axial thrust acting on pump bearings has a great influence on the operational reliability and service life of a pump for turbopumps. In the present study, radial vanes are introduced to the pump casing to control the axial thrust by changing the cavity pressure between the impeller and the casing. To investigate the effect of the vanes on the axial thrust of the pump, experimental and computational studies were performed with and without the vanes. It is shown that the vanes reduce the cavity pressure by preventing the flow from rotating with the impeller. Experimental and computational results show similar trend for the axial thrust difference between two cases with and without the vanes. The results show that the cavity vanes are very effective in controlling the magnitude of the axial thrust.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2011년도 제37회 추계학술대회논문집
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• pp.389-392
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• 2011

본 연구에서는 틸트로터 비행체인 스마트무인기의 비행시험에서 엔진성능 데이터를 추출하고 분석하였다. 비행시험은 프롭로터의 틸트각이 90도에서 0도로 변화하고 다시 0도에서 90도로 변환하는 천이비행 영역에서 이루어졌다. 비행시험으로부터 수집된 엔진성능 데이터로서 엔진 동력과 비연료 소모율은 엔진성능계산프로그램의 예측결과와 잘 일치하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2006년도 제26회 춘계학술대회논문집
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• pp.213-217
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• 2006

PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 1개의 은닉층, 입력층, 출력층을 가지는 BPN(Back Propagation Network)이 신경회로망을 훈련시키기 위해 이용되었다. 입력층은 7개의 뉴런을 가지는데 SHP, MF, P2, T2, P4, T4 및 T5와 같은 측정파라미터이며 출력층은 6개의 뉴런으로 구성되어 있으며 각각은 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량 함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터 베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제10권2호
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• pp.15-22
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• 2006

PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 1개의 은닉층, 입력층, 출력층을 가지는 BPN(Back Propagation Network)이 신경회로망을 학습시키기 위해 이용되었다 입력층은 7개의 뉴런을 가지는데 SHP, MF, PT2, TT2, PT4, TT4 및 TT5와 같은 측정파라미터이며 출력층은 6개의 뉴런으로 구성되어 있으며 각각은 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터 베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.

• 항공우주기술
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• 제6권2호
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• pp.205-210
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• 2007

75톤급 액체 로켓 엔진용 터보펌프의 산화제펌프에 대한 로터다이나믹 설계를 수행하였다. 인듀서와 임펠러 및 베어링의 축배치는 항우연에서 개발 중인 유사한 구조를 가지는 터보펌프를 근간으로 하였고, 75톤급 산화제펌프 수력 설계에 맞추어 인류서, 임펠러의 축길이가 반영되었다. 후방 베어링으로부터 임펠러까지의 거리를 베어링 하중 설계에 대한 설계 변수로 고려하였고, 전방 베어링과 후방 베어링의 강성을 변화시키면서 회전 속도에 따른 비동기 고유진동수 해석을 수행하여 산화제 펌프의 임계속도를 고찰하였다. 베어링에 적절한 하중이 부과된다면 산화제 펌프의 임계속도는 기준속도 11,000 rpm과 비교하여 충분히 높기에, sub-critical 로터로서 기준속도 이내에서 안정적인 터보펌프의 운용이 가능하리라 판단된다.

• 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.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2011년도 제36회 춘계학술대회논문집
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• pp.7-11
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• 2011

75톤급 터보펌프용 속도복식 터빈을 개발하였다. 축과 로터의 연결에는 커빅커플링을 적용하였다. 커빅커플링은 시편을 통한 고온비틀림 시험과 시제품의 스핀시험을 통해 적용 적합성을 검증하였다. 고압 공기를 이용한 성능시험을 통해 개량형 속도복식 터빈의 비출력은 기본형 단단 터빈에 비해 설계점에서 20.5%가량 향상된 것으로 나타났다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제39권2호
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• pp.153-159
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• 2015

본 연구에서는 MEMS기술을 적용한 2W급 초소형 가스터빈엔진의 개발과 실제 연소 환경에서의 발전 가능성을 해석적, 실험적으로 입증하였다. 초소형 가스터빈엔진은 터보차저, 연소기, 발전기로 이루어져 있다. 터보차저는 각각 직경 10mm와 9mm의 MEMS 공정 압축기와 터빈으로 구성되어 있으며 발전코일 또한 MEMS공정으로 설계되었다. 제작된 압축기와 터빈은 정밀 기계 가공된 축과 공기 베어링으로 지지되고 회전하며, 회전축 끝단에 영구자석을 설치하여 발전을 하게 된다. 공기 베어링과 압축기를 통한 냉각 효과를 해석하여 연소기에서 발생한 열을 충분히 차단할 수 있는 것으로 분석되었고, 이를 실험을 통해 검증하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제10권4호
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• pp.100-108
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• 2006

실험적인 연구가 흡입구와 배기구 성능을 평가하는 일반적인 방법이나 이는 고가이며 많은 시간이 소요된다. 따라서 소요 시간과 계산을 절약하는 방법으로 전산 유체 역학적 수치 모사가 실험적 연구로 대체할 수 있다. 그러므로 본 연구는 3차원 형상 모델을 이용하여 흡입구와 배기구의 구성품 성능을 연구하는 것을 목표로 하였다. 본 연구에서 특정한 흡입구 및 배기구를 유동가시화 기능을 갖는 전산유체 역학적 프로그램을 이용하여 손실 및 유동장을 예측하기 위해 모델링 및 해석이 수행되었다. 모델링된 기하학적 자료를 필요로 하는 과정이 설계과정에서 설계 개선 가능성을 위해 요구되었다. 또한 특정 터보축 엔진의 장착 성능이 예측된 흡입구, 배기구 및 기타 보기 손실을 가지고 평가되었다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2006년도 제27회 추계학술대회논문집
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• pp.281-284
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• 2006

PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 스마트 무인기 추진시스템에서 계측되는 성능변수는 가스발생기 회전속도, 동력터빈 회전속도, 배기가스 온도, 토크 등 4개이다. 그러나 이러한 4개 계측변수로는 각 구성품의 손상 진단이 어려운 관계로 압축기 출구 압력 및 압축기 터빈 출구 온도를 포함한 6개의 계측변수를 진단에 이용하였다. 구성품 성능저하량을 판단하는 성능파라미터는 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.