유도무기의 설계 및 제어에서 6자유도 공력계수의 신속한 추정을 위해 공력계수 데이터에 기반한 예측 모형이 주로 이용된다. 고정확도의 공력계수 예측 모형은 다수의 풍동시험 데이터로 생성할 수 있지만, 이는 많은 시간과 자원을 요구한다. 따라서 본 연구에서는 소수의 풍동시험 데이터를 다수의 전산유체역학 데이터와 혼합한 코크리깅 기법을 활용해 고정확도의 공력계수를 신속하고 효율적으로 예측하고자 한다. 풍동시험과 전산유체역학 데이터를 혼용한 예측 모형의 우수성을 보기 위해, 전산유체역학 데이터 보조의 유무에 따라 두 가지 공력계수 예측 모형을 생성한 후 수치적 검증과 예측 경향성 점검으로 두 모형의 예측 정확도를 비교하였다. 그 결과, 전산유체역학 데이터의 도움 덕분에 코크리깅 모형으로 크리깅 모형보다 더 정확한 공력계수 산출이 가능한 것을 확인하였다.
There has been necessity to supplement the fin database to improve the accuracy of low-fidelity aerodynamic solver for missile configuration. In this study, fin database is expanded by in-house solver, utilized in the triservice data the previously established into regions beyond means of CFD. Fin alone data of CFD analysis results in the original region is matched well with triservice data originated from the wind tunnel tests. Extensive fin aerodynamic data from CFD analysis is added to the existing database of the low-fidelity solver. For confirmation, aerodynamic characteristics of body-tail and body-canard-tail missile configurations is computed using upgraded low-fidelity solver at transonic region. The result using improved solver shows good agreements with wind tunnel test and CFD analysis results, which implies that it becomes more accurate.
This paper is focusing on the define the safety of high speed projectiles from aerodynamic load. The Fin loaded from aerodynamic is the roll of high speed projectile's gide. The Fin can rotate about 25deg as maximum, and it has maximum aerodynamic load with 25deg position. For finite element analysis from aerodynamic load, fluid analysis will be conducted before structure analysis and export pressure data. The pressure data will be used as load condition at structure analysis of Fin. The result of structure analysis of Fin, there is some stress concentration and stress closed with yield stress of material. But this problem will be solved with change to another material.
The flow simulations around ducted-prop of tilt-duct aircraft were conducted in this study. For the investigation of aerodynamic characteristics of various configurations of duct, the axisymmetric flow calculation method combined with actuator disk model for prop were used. The rapid two-dimensional calculation and fast grid generation enable aerodynamic analysis for various duct configurations in a very short time and anticipated to active role in optimal configuration design of duct exposed to various flight modes. For the case of angle of attack or tilt angle, the three dimensional flow calculation is conducted using the three dimensional grid simply generated by just revolving the axisymmetric grid around center axis. Through the three dimensional calculation around duct, the aerodynamic effectiveness of duct as a lifting surface in airplane mode was investigated. The flow calculations around the control vane (wing) installed in the rear section of duct were conducted The aerodynamic data of wing were compared with the data of the ducts to evaluate the aerodynamic effectiveness of ducts.
Simulation technology for dynamic analysis of wind turbine is developed. The Aerodyn and the DAFUL are chosen for aerodynamic analysis and multi-body and flexible body dynamics respectively. Subroutines and variables of Aerodyn developed by NREL are analyzed with hub-height wind data, full field turbulent wind data and Airfoil data. The interface to perform coupled analysis between AeroDyn and DAFUL, GUI for modeling several parts of wind turbines are developed. The program will be extended to analyze the coupled analysis of aerodynamic and hydrodynamic behavior for floating offshore wind turbines.
This paper presents the aerodynamic coefficient modeling with a new model structure explored by Least Squares using Modulating Function Technique (LS/MFT) for an F-16XL airplane using wind tunnel data supplied by NASA/LRC. A new model structure for aerodynamic coefficient was proposed, one that considered all possible combination terms of angle of attack ${\alpha}$(t) and ${\alpha}$(t) given number of harmonics K, and was compared with Pearson's model, which has the same number of parameters as the new model. Our new model harmonic results show better agreement with the physical data than Pearson's model. The number of harmonics in the model was extended to 6 and its parameters were estimated by LS/MFT. The model output of lift coefficient with K=6 correspond reasonably well with the physical data. In particular, the estimation performances of four aerodynamic coefficients were greatly improved at high frequency by considering all harmonics included in the input${\alpha}$(t), and by using the new model. In addition, the importance of each parameter in the model was analyzed by parameter reduction errors. Moreover, the estimation of three parameters, i.e., amplitude, phase and frequency, for a pure sinusoid and a finite sum of sinusoids- using LS/MFT is investigated.
고속으로 비행하는 물체는 공력가열에 의해 온도가 상승한다. KSLV-I 비행 중 공력가열 조건을 예측하는 방법으로 MINIVER를 이용하는 방법과 전산유동해석(CFD)기법을 이용하는 방법이 있다. MINIVER는 경험적 기법을 이용하여 대류열전달계수 및 회복온도를 산출하며, CFD 기법은 실제 유동장을 해석하여 발사체 표면에서의 공력가열조건을 산출한다. 본 연구에서는 CFD 기법을 이용하여 얻은 공력가열조건을 PLF 구조물 외부 표면에 적용하여 PLF 내부 온도장을 해석하고 그 결과를 KSLV-I 1차 비행시험 결과와 비교하였다.
The aerodynamic force is a significant component that influences the stability and safety of structures. It has unstable properties and depends on computer precision, making its long-term prediction challenging. Accurately estimating the aerodynamic traits of structures is critical for structural design and vibration control. This paper establishes an unsteady aerodynamic time series prediction model using Long Short-Term Memory (LSTM) network. The unsteady aerodynamic force under varied Reynolds number and angles of attack is predicted by the LSTM model. The input of the model is the aerodynamic coefficients of the 1 to n sample points and output is the aerodynamic coefficients of the n+1 sample point. The model is predicted by interpolation and extrapolation utilizing Unsteady Reynolds-average Navier-Stokes (URANS) simulation data of flow around a circular cylinder, square cylinder and airfoil. The results illustrate that the trajectories of the LSTM prediction results and URANS outcomes are largely consistent with time. The mean relative error between the forecast results and the original results is less than 6%. Therefore, our technique has a prospective application in unsteady aerodynamic force prediction of structures and can give technical assistance for engineering applications.
본 논문에서는 에어포일의 좌표 데이터에 대해 공력 특성을 예측할 수 있는 합성곱 신경망 기반 네트워크 프레임 워크를 설계하였으며 Xfoil을 이용한 공력 데이터를 적용하여 네트워크의 가능성을 확인하였다. 이 때 에어포일의 두께 변화에 따른 공력 특성 예측을 수행하였다. 부호화 거리 함수를 이용하여 에어포일의 좌표 데이터를 이미지 데이터로 변환하였으며 받음각 정보를 반영하였다. 또한 에어포일의 압력 계수 분포를 축소 모델 기법 중 하나인 적합 직교 분해를 이용하여 축소된 데이터로 표현하였으며 이를 네트워크의 출력 데이터로 사용하였다. 제시하는 네트워크의 내삽과 외삽 성능을 평가하기 위하여 시험 데이터를 구성하였고, 결과적으로 내삽 데이터에 대한 예측 성능이 외삽에 비해 우수함을 확인하였다.
For the reduction of fuel consumption of high speed, the aerodynamic drag must be reduced. In early vehicle design process, it is very important to have information about aerodynamic characteristics of design models. In this phase CFD methods are usually used to predict the aerodynamic forces. But commercial programs using turbulence models cannot give a good agreement with experimental result and have also problems with convergence. PowerFLOW employs a new technology called DIGITAL PHYSICS, which provides a different approach to simulating fluids. DIGITAL PHYSICS uses a lattice-based approach (extended from lattice-gas and lattice-Boltzmann methods) where time, space and velocity are discrete. This discrete system represents the Wavier-Stokes continuum behavior without the numerical instability Issues of traditional CFD solvers, such as convergence. In this paper, aerodynamic performance of vehicles are simulated using PowerFLOW by Exa and results are compared with experimental wind tunnel data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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