• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2005년도 제25회 추계학술대회논문집
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• pp.149-153
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• 2005

가스터빈 엔진의 성능을 예측하기 위해서는 자신의 성능 특성을 포함한 구성품 성능도가 요구된다. 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용하여 압축기 성능도를 제작사에서 제공한 성능덱으로부터 역으로 식별하는 방법을 제안하였다. 알고리즘은 틸트 로터 방식 스마트 UAV를 위한 PW206C 터보축 엔진에 적용하였다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 새롭게 만들어진 압축기 성능도를 이용한 해석 결과와 제작사에서 제공한 EEPP(Estimated Engine Performance Program) 덱을 이용한 해석 결과를 비교하였다. 또한 기존의 스케일링 방법을 이용하여 얻어진 구성품 성능도를 이용한 해석결과와도 비교하였다. 본 연구에서 새롭게 제안된 성능도 생성 방법이 기존의 스케일링 방법보다 더 효과적임을 확인하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제9권4호
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• pp.81-88
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• 2005

가스터번 엔진의 성능을 예측하기 위해서는 자신의 성능 특성을 포함한 구성품 성능도가 요구된다. 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용하여 압축기 성능도를 제작사에서 제공한 성능덱으로부터 역으로 식별하는 방법을 제안하였다. 알고리즘은 경사 로터 방식 스마트 UAV를 위한 PW206C 터보축 엔진에 적용하였다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 새롭게 만들어진 압축기 성능도를 이용한 해석 결과와 제작사에서 제공한 EEPP(Estimated Engine Performance Program) 덱(deck)을 이용한 해석 결과를 비교하였다. 또한 기존의 스케일링 방법을 이용하여 얻어진 구성품 성능도를 이용한 해석결과와도 비교하였다. 그 결과 운용 영역이 설계점에서 멀어질수록 기존의 스케일링 방법을 이용한 구성품 성능도를 사용한 경우 오차가 크게 증가하였다. 반면 유전알고리즘을 이용하여 생성된 압축기 성능도를 사용한 경우 EEPP의 해석결과에 더 근접함을 확인할 수 있었다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2008년 영문 학술대회
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• pp.187-194
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• 2008

Because the types and severities of most engine faults are various and complex, it is not easy that the conventional model based fault detection approach like the GPA(Gas Path Analysis) method can monitor all engine fault conditions. Therefore this study proposed newly a diagnostic algorithm for isolating and diagnosing effectively the faulted components of the smart UAV propulsion system, which has been developed by KARI(Korea Aerospace Research Institute), using the fuzzy logic and the neural network algorithms. A precise performance model should be needed to perform the model-based diagnostics. The based engine performance model was developed using SIMULINK. For the work and mass flow matching between components of the steady-state simulation, the state-flow library was applied. The proposed steady-state performance model can simulate off-design point performance at various flight conditions and part loads, and in order to evaluate the steady-state performance model their simulation results were compared with manufacturer's performance deck data. According to comparison results, it was confirm that the steady-state model well agreed with the deck data within 3% in all flight envelop. The diagnosis procedure of the proposed diagnostic system has the following steps. Firstly after obtaining database of fault patterns through performance simulation, then secondly the diagnostic system was trained by the FFBP networks. Thirdly after analyzing the trend of the measuring parameters due to fault patterns, then fourthly faulted components were isolated using the fuzzy logic. Finally magnitudes of the detected faults were obtained by the trained neural networks. Because the detected faults have almost same as degradation values of the implanted fault pattern, it was confirmed that the proposed diagnostic system can detect well the engine faults.

• 대한기계학회논문집B
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• 제39권4호
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• pp.371-378
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• 2015

전기자동차 레인지 익스텐더는 소형 엔진으로 구동되는 발전기 시스템(초소형 파워팩)으로서 자동차 운행 중 지속 충전을 통하여 운전 거리 및 시간을 연장한다. 기존 가솔린 엔진 파워팩은 복잡한 구조와 낮은 에너지 밀도로 인하여 고출력 소형 시스템 구현에 한계가 있다. 반면, 가스터빈 파워팩은 출력밀도가 매우 높고 고속화를 통해 시스템의 소형화가 가능하다. 본 연구에서는 전기자동차 레인지 익스텐더로 활용하기 위하여 초소형 가스터빈, 자동차용 알터네이터, 배터리를 사용한 초소형 가스터빈 파워팩 실험장치를 개발하고, 무부하 및 부하 조건에서 동력전달 기어비 및 알터네이터 전기부하에 따른 운전 특성 및 발전 성능을 측정하였다. 실험 결과, 부하 변화에 따른 발전 성능의 변화는 없었으며, 코어터빈 속도가 150 krpm 일 때 최대 전기적 출력은 0.8 kW 로 측정되었다. 또한, 동력축의 3:1 감속을 통해 전기적 출력은 1.5 kW 로 88% 증가하였다. 따라서, 본 연구의 초소형 가스터빈 파워팩은 배터리 부하변동에 대해 안정적인 전력생산이 가능하며, 전기자동차용 레인지 익스텐더로 적용가능함을 확인하였다.