• 한국소음진동공학회논문집
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• 제17권8호
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• pp.683-692
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• 2007

Recently, plastic products in air-intake parts of automotive engines have become very popular due to advantages that include reduced weight, constricted cost, and lower intake air temperature. However, flow-induced noise in air-intake parts becomes a more serious problem for plastic intake-manifolds than for conventional aluminum-made manifolds. This is due to the fact that plastic manifolds transmit more noise owing to their lower material density. Internal aerodynamic noise from an idle speed control actuator(ISA) is qualitatively analyzed by using a scaling law, which is expressed with some flow parameters such as pressure drop, maximum flow velocity, and turbulence kinetic energy. First, basic flow characteristics through ISA passage are identified with the flow predictions obtained by applying computational fluid dynamics techniques. Then, the effects on ISA passage noise of each design factors including the duct turning shape and vane geometries are assessed. Based on these results, the preliminary low noise design for the ISA passage are proposed. The current method for the prediction of internal aerodynamic noise consists of the steady CFD and the scaling laws for the noise prediction. This combination is most cost-effective, compared with other methods, and therefore is believed to be suited for the preliminary design tool in the industrial field.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권1호
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• pp.53-61
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• 2021

본 논문은 고온 환경의 화력발전소 보일러 내부 점검용 드론 개발을 위한 선행연구로 AirSim을 이용한 고온 환경에서의 시뮬레이션을 통해 드론이 정상적인 비행이 가능한지 검증 하였다. 고온의 비행 환경에서는 공기 밀도, 점성계수 등이 상온과 달라 공력특성이 달라지며 이에 따라 드론의 비행성능 또한 달라진다. 따라서 온도 변화에 따른 프로펠러의 공력 특성의 변화를 확인하기 위해 JBLADE를 통한 프로펠러 해석과 추력 테스트, 전기추진계통 성능예측모델을 통한 동작특성예측을 수행하였다. 그리고 해석 및 성능예측 결과를 AirSim에 적용해 시뮬레이션을 진행하고 결과 분석을 통해 기체 재설계를 진행하였다. 재설계 결과 80℃의 환경에서 호버링 시 필요한 추력을 얻기 위해 재설계 전 최대 출력의 약 65% 사용하던 것이 52%로 감소함을 확인하였다.

• 한국가시화정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.94-101
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• 2022

The evaluation of the drag and lift as the aerodynamic performance of airfoils is essential. In addition, the analysis of the velocity and pressure fields is needed to support the physical mechanism of the force coefficients of the airfoil. Thus, the present study aims at establishing two different deep learning models to predict force coefficients and flow fields of the airfoil. One is the convolutional neural network (CNN) model to predict drag and lift coefficients of airfoil. Another is the Encoder-Decoder (ED) model to predict pressure distribution and velocity vector field. The images of airfoil section are applied as the input data of both models. Thus, the computational fluid dynamics (CFD) is adopted to form the dataset to training and test of both CNN models. The models are established by the convergence performance for the various hyperparameters. The prediction capability of the established CNN model and ED model is evaluated for the various NACA sections by comparing the true results obtained by the CFD, resulting in the high accurate prediction. It is noted that the predicted results near the leading edge, where the velocity has sharp gradient, reveal relatively lower accuracies. Therefore, the more and high resolved dataset are required to improve the highly nonlinear flow fields.

• 한국전산유체공학회지
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• 제17권1호
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• pp.54-60
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• 2012

Transition prediction results are validated with experimental data obtained from a transonic wind tunnel for the KU109C airfoil. A Reynolds-Averaged Navier-Stokes code is simultaneously coupled with the transition transport model of Langtry and Menter and applied to the numerical prediction of aerodynamic performance of the KU109C airfoil. Drag coefficients from the experiment are better correlated to the numerical prediction results using a transition transport model rather than the fully turbulent simulation results. Maximum lift coefficient and drag divergence at the zero-lift condition with Mach number are investigated. Through the present validation procedure, the accuracy and usefulness of both the experiment and the numerical prediction are assessed.

• 신재생에너지
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• 제16권2호
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• pp.1-13
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• 2020

The reduction of noise from wind turbines has been studied using various methods. Some examples include controlling wind turbine blades, designing low-noise-emitting wind turbine blades, and using trailing-edge serrations. Among these methods, serration is considered an effective noise reduction method. Various studies have aimed to understand the effects of trailing-edge serration parameters. Most studies, however, have focused on fixed-wing concepts, and few have analyzed noise reduction or developed a prediction method for rotor-type blades. Herein, a noise prediction method, composed of two noise prediction methods for a wind turbine with trailing-edge serrations, is proposed. From the flow information obtained by an in-house program (WINFAS), the noise from non-serrated blades is calculated by turbulent ingestion noise and airfoil self-noise prediction methods. The degree of noise reduction caused by the trailing-edge serrations is predicted in the frequency domain by Lyu's method. The amount of noise reduction is subtracted from the predicted result of the non-serrated blade and the total reduction of the noise from the rotor blades is calculated.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권5호
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• pp.425-432
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• 2009

본 연구에서는 오일러 CFD코드에서 얻은 데이터를 이용하여 2차원 익형의 비정상 공력하중을 모델링하고 예측할 수 있는 신경망의 능력을 확인하였다. 신경망 모델은 감독자 관리 학습을 기반으로 하여 르벤버그-마쿼트 알고리즘, 그리고 여기에 유전알고리즘을 결합시킨 혼합형 유전알고리즘을 사용하여 구성하고 각 경우에 대하여 그 효율성을 비교 분석하였다. 복잡한 시스템을 모사하는 신경망을 학습시키는 데는 혼합형유전알고리즘이 더 효율적이라는 것을 보였으며 신경망모델에 의한 2차원 익형의 비정상공력하중 예측결과 실제 수치결과와 비교적 정확하게 일치하여 신경망 모델이 축소모델로서의 기능을 발휘하는 것을 입증하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제32권4호
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• pp.1-11
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• 2004

축류식 인라인 덕트팬의 개밥을 위해 엇회전식 측류팬의 공력 특성에 관한 수치해석을 수행하였다. 기존의 동익과 정익으로 구성된 축류팬의 설계기법을 확장하여, 서로 반대방향으로 회전하는 전단 동익과 후단 동익의 블레이드 형상을 설계하였다. 그리고, 압축기나 터빈 등의 터보기계 관통 유동 해석 기법인 행렬법을 엇회전식 축류팬에 적용하였고, 주파수영역 패널법을 확장하여 엇회전식 축류팬의 공력 해석 및 성능 예측을 수행하였다. 엇회전식 축 류팬의 관통 유동 해석 결과, 전단 동익과 후단 동익의 허브 부분에서 많은 유통 손실이 발생했다. 그리고, 주파수 영역 패널법을 이용한 공력 해석을 통해 블레이드의 유동손실이 주로 블레이드 전연에서 나타남을 알 수 있었고 성능 특성이 약간 과도하게 예측되었다.

• 동력기계공학회지
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• 제10권2호
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• pp.22-28
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• 2006

Computer simulation of the air flow over an automotive vehicle is now becoming a routine process in automotive industry to assess the aerodynamic characteristics of a medium-size vehicle such as $C_d\;and\;C_1$ and aslo to investigate the possibility of improving aerodynamic performance of the vehicle as a preliminary design for the production line. Mainly due to its contribution in saving time and cost in the development of new cars, computer simulation of the air flow over a vehicle is usually done well before a production car is introduced to the market and in gaining more and more attention as powerful computer resources are getting readily available nowadays. To aerodynamically design a car is mainly related with reducing a drag coefficient of car. A well designed car usually has a $C_d$ value in the range of $0.3{\sim}0.4$. It is understandable that automotive industry is rushing to reduce a drag coefficient as reducing even a small fraction of the $C_d$ value can have an enormous overall impact on many areas. Actually, the present research model was able to achieve a $C_d$ value in the range of $0.3{\sim}0.36$ for flow velocities of $60km/h{\sim}100km/h$ by strategically removing the possible factor hazardous to lower $C_d$ value. Prediction of the medium-size vehicle aerodynamics using CFD was performed when an actual car model was in the development stage and three-dimensional modeling was also performed to optimize it as the best model in terms of the best aerodynamic performance.

• 한국항공우주학회지
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• 제47권11호
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• pp.768-778
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• 2019

고속으로 비행하는 항공기의 구성품에 관한 적절한 설계를 위해서는 공기역학적 가열과 표면 온도를 계산하는 능력이 필수적이다. 본 연구에서는 항공기의 공력가열을 효율적으로 계산하기 위한 다양한 경험식들을 분석한 다음, 경험식에 기초한 전산코드를 개발하였다. 계산된 결과는 Navier-Stokes-Fourier 방정식 기반의 ANSYS FLUENT와 경험식에 기초한 ThermoAnalytics사의 MUSES 코드의 결과와 비교하였다. FLUENT의 계산결과와는 벽면 및 정체점 온도에 대해 매우 일치하였다. MUSES 코드와도 온도와 열유속에서 각각 1%, 5%의 차이를 보여주어 매우 근접한 결과를 보여 주었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권2호
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• pp.85-93
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• 2021

본 논문에서는 반경험적 해석도구를 이용하여 일반적인 형상의 꼬리날개 조종 유도무기의 공력 특성을 예측하고 그 결과를 보정하는 연구를 수행하였다. 반경험적 해석도구의 공력 특성 예측 결과를 풍동시험 결과와 비교하여 오차 원인을 확인하였으며, 반경험적 해석도구의 주요 오차 요인은 주날개-꼬리날개 간 간섭 성분임을 확인하였다. 반경험적 해석 결과를 풍동시험 결과와 전산해석 결과를 이용하여 보정하였으며, 보정된 데이터가 풍동시험 결과와 잘 일치함을 확인하였다. 본 연구를 통해 일반적인 꼬리날개 조종 유도무기의 공력 특성을 반경험적 해석도구를 이용하여 예측할 때 날개 간 간섭 성분 보정이 필요함을 확인하였다.