Nowadays, Unmanned Combat Air Vehicle(UCAV) has become an important aircraft system for the national defense. For its efficiency and survivability, shape optimization of UCAV is an essential part of its design process. In this paper, shape optimization of UCAV was processed for aerodynamic performance improvement and Radar Cross Section(RCS) reduction using Multi Objective Genetic Algorithm(MOGA). Lift and induced drag, friction drag, RCS were calculated using panel method, boundary layer theory, Physical Optics(PO) approximation respectively. In particular, calculation applied Radar Absorbing Material(RAM) was performed for the additional RCS reduction. Results are indicated that shape optimization is performed well for improving aerodynamic performance, reducing RCS. Further study will be performed with higher fidelity tools and consider other design segments including structure.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.48
no.6
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pp.509-515
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2011
The radar cross section (RCS) of warships is a crucial design factor to improve the survivability in terms of not only low observablity of the platform but also efficiency of on-board sensors and jamming devices against enemy threat. In design stage, numerical models are generated in order to quantitatively assess RCS, of which hull surfaces are modeled with the finite number of the flat plate. However, in practice, hull surfaces are permanently deformed by various kinds of loads such as winds and ocean waves faced during operations. In this paper, the effect of these shell plate deformation to RCS is numerically investigated. For this purpose, RCS calculations are carried out for various kinds of numerical models, such as single plates, dihedrals, large-sized undulate plates, and virtual warships, with some extent of permanent deformation. The results are compared with those of corresponding models without permanent deformation. It is concluded that the permanent deformation of hull surface highly influences RCS characteristics of warships, therefore they should be considered in the RCS analysis.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.25
no.9
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pp.952-958
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2014
In this paper, we propose a parametric sparse recovery algorithm(SRA) applied to a radar signal model, based on the compressive sensing(CS), for the ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) image reconstruction from an incomplete radar-cross-section(RCS) data and for the estimation of rotation rate of a target. As the SRA, the iteratively-reweighted-least-square(IRLS) is combined with the radar signal model including chirp components with unknown chirp rate in the cross-range direction. In addition, the particle swarm optimization(PSO) technique is considered for searching correct parameters related to the rotation rate. Therefore, the parametric SRA based on the IRLS can reconstruct ISAR image and estimate the rotation rate of a target efficiently, although there exists missing data in observed RCS data samples. The performance of the proposed method in terms of image entropy is also compared with that of the traditional interpolation methods for the incomplete RCS data.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.18
no.2
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pp.215-221
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2017
An electromagnetic (EM) wave absorber reduces the possibility of radar detection by minimizing the radar cross section (RCS) of structures. In this study, a radar absorbing structure (RAS) was applied to the leading edge of a blended wing body aircraft to reduce RCS in X-band (8.2~12.4GHz) radar. The RAS was composed of a periodic pattern resistive sheet with conductive lossy material and glass-fiber/epoxy composite as a spacer. The applied RAS is a multifunctional composite structure which has both electromagnetic (EM) wave absorbing ability and load-bearing ability. A two dimensional unit absorber was designed first in a flat-plate shape, and then the fabricated leading edge structure incorporating the above RAS was investigated, using simulated and free-space measured reflection loss data from the flat-plate absorber. The leading edge was implemented on the aircraft, and its RCS was measured with respect to various azimuth angles in both polarizations (VV and HH). The RCS reduction effect of the RAS was evaluated in comparison with a leading edge of carbon fabric reinforced plastics (CFRP). The designed leading edge structure was examined through static structural analysis for various aircraft load cases to check structural integrity in terms of margin of safety. The mechanical and structural characteristics of CFRP, RAS and CFRP with RAM structures were also discussed in terms of their weight.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.23
no.6
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pp.746-753
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2017
Radar Cross Section (RCS) is a factor directly related to survivability, and a design to reduce the presence of this factor is needed. The upper structure, guns, radar and so on are related to warship RCS, but radar RCS reduction is difficult because of complex shapes involved. In this paper, an enclosed mast, which is one modern method for reducing radar RCS, and the characteristics of an applied Frequency Selected Surface (FSS) are analyzed. The RCS reduction ability of an enclosed mast has been confirmed by comparing RCS analysis results for a general radar with that of an enclosed mast for available frequency according to FSS shape. The characteristics of the enclosed mast have also been studied by analyzing the elevation angle and slope of the mast. General radar RCS was high because of its complex shape, but low RCS was shown for the enclosed mast model, which had a simpler shape.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.17
no.1
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pp.20-28
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2016
In this study, an efficient method of designing laminate composite radar absorbing structures (RAS) is proposed with consideration given to the structural shape so as to improve aircraft stealth performance. The calculation of the radar cross section (RCS) should be decreased to enhance the efficiency of the stochastic optimization when designing an RAS. In the proposed method, RAS are optimized to match up the input impedance of the minimal RCS, which is obtained by using physical optics and the transmission line theory. Single and double layer dielectric RAS for aircraft wings are employed as numerical examples and designed using the proposed method, RCS minimization and reflection coefficient minimization. The availability of the proposed method is assessed by comparing the similarity of the results and computation time with other design methods. According to the results, the proposed method produces the same results as the stochastic optimization, which adopts the RCS as the objective function, and can improve RAS design efficiency by reducing the number of RCS analyses.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.26
no.6
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pp.581-588
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2015
In this paper, we researched that setting standard for RSC(Radar Cross Section) of naval surface ship could be determined and considered in various ways on ship's survivability, technical building feasibility, operation and so on. This study presented fundamental capacity on anti-ship missile, radar, flight and so no and the procedure to set of target/standards for RSC. The RCS standards is good at setting low as low as to improve survivability aspect, but because we should consider effect, technical limit, cost etc, this paper analyzed necessary elements to set standard than to suggest specific number and suggested procedure to set standars according to suggest the boundary of RCS.
The avoidance of enemy's radar detection is very important issue in the modem electronic weapon system. Researchers have studied to minimize reflected signals of radar. In this research, two types of radar absorbing structure (RAS), 'C'-type shell and 'U'-type shell, were fabricated using fiber-reinforced composite materials and their radar cross section (RCS) were evaluated. The absorption layer was composed of glass fiber reinforced epoxy and nano size carbon-black, and the reflection layer was fabricated with carbon fiber reinforced epoxy. During their manufacturing process, undesired thermal deformation (so called spring-back) was observed. In order to reduce spring-back, the bending angle of mold was controlled by a series of experiments. The spring-back of parts fabricated by using compensated mold was predicted by finite element analysis (ANSYS). The RCS of RAS shells were measured by compact range and predicted by physical optics method. The measured RCS data was well matched with the predicted data.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.15
no.4
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pp.417-423
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2012
Radar Cross Section(RCS) is a measure of how detectable an object is with a radar. A larger RCS indicates that an object is more easily detected. Informally, the RCS of an object is the cross-sectional area of a perfectly reflecting sphere that would produce the same amount of reflection strength as the object in question would. In order to estimate RCS of aircraft weapons the external surface is modeled as a collection of simple shape elements. And the overall RCS is estimated as a vector sum of configuring elements' cross-sections which are well known given by analytic formulae. A RCS estimation code is developed for a typical shape of Air-To-Surface bombs and missiles. Size of weapons and location of fins are implemented in the code in addition to the presence of canards. The ability to predict radar return from flying vehicles becomes a critical technology issue in the development of stealth configurations. This simplified method of RCS estimation is known to be fast and accurate enough in an optical region of high frequency incident radio wave.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.21
no.6
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pp.737-743
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2015
This paper are mainly focusing on the facts influencing on RCS reductions, appling radar absorbing materials by using RCS contributions of elements and appling a metamaterials which is high-tech radar absorbing materials. RCS analysis results are given for a simplified ship model, with radar absorbing materials and metamaterials cause RCS reduction in terms of mean values.
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