석사학위 청구논문 지도교수 김 상 호 경항공기 설계를 위한 통합 데이터베이스 구축 연구 2014년 2월 건국대학교 대학원 항공우주정보시스템공학과 박 진 환

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2 석사학위 청구논문 지도교수 김 상 호 경항공기 설계를 위한 통합 데이터베이스 구축 연구 2014년 2월 건국대학교 대학원 항공우주정보시스템공학과 박 진 환

3 경항공기 설계를 위한 통합 데이터베이스 구축 연구 Study on EfficientLightAircraftDesign by IntegratedDatabaseDevelopment 이 논문을 공학 석사학위 청구논문으로 제출합니다. 2013년 12월 건국대학교 대학원 항공우주정보시스템공학과 박 진 환

4 박진환의 공학 석사학위 청구논문을 인준함 심사위원장 이 재 우 (인) 심사위원 변 영 환 (인) 심사위원 김 상 호 (인) 2013년 12월 건국대학교 대학원

5 목 차 표 목 차.ⅲ 그림목차.ⅳ Abbreviations.ⅵ Nomenclature.ⅷ ABSTRACT.ⅸ 제1장 서론 1 제1절 연구배경 1 제2절 연구목표 및 연구내용 3 제2장 경항공기 통합 데이터베이스 구축을 통한 설계 프로세스 4 제1절 경항공기 통합 설계 프로세스 4 제2절 요구도 분석 5 제3절 초기 사이징 6 제4절 형상설계 및 해석 8 제3장 통합 데이터베이스 구축 10 제1절.통합 데이터베이스 구축과 관리 시스템 10 1.통합 데이터베이스 구성 10 2.데이터베이스 구축 과정 11 제2절.중량 데이터베이스 21 1.경험식 기반 방법 22 2.CATIA 통한 데이터 22 3.중량 데이터 형식 24 - i -

6 제3절.추진 데이터베이스 25 1.깃 요소해석법을 적용한 데이터베이스 25 2.시험을 통한 데이터베이스 28 3.BEM 해석과 시험을 통한 데이터베이스의 비교 28 제4절.공력 데이터베이스 30 1.공력 데이터베이스 구축 30 2.저정밀도 해석을 통한 공력 데이터베이스 31 3.CFD해석을 통한 공력 데이터베이스 34 4.시험을 통한 데이터베이스 35 5.레이놀즈 수 보정 37 제4장 경항공기 설계 적용 38 제1절.통합 데이터베이스 적용을 통한 해석 및 설계 38 1.조종안정성 38 2.성능 및 미션 40 3.하중 42 4.비행 시뮬레이션 44 제2절.요구도 만족 확인 및 결과 분석 45 1.요구도 만족 확인 45 2.결과에 대한 분석 48 제5장 결 론 49 참고문헌 50 부 록.53 ABSTRACT.63 - ii -

7 표 목 차 [표 1]해석 모듈간 상이한 사용 변수명의 예 12 [표 2]통합 데이터베이스 구축을 위한 데이터 리스트 구성 표 12 [표 3]데이터 리스트 구성 표의 설명 13 [표 4]형상개정 관리표 각 열의 설명 20 [표 5]중량 조건에 따른 데이터 세트 25 [표 6]시험,해석을 통해 도출된 각 요소별 C Dmin 과 그 합 36 [표 7]조종안정성 해석에 적용된 풍동시험 추력 입출력 데이터 38 [표 8]비행 시뮬레이션 입력 MOI 44 [표 9]각 해석에 대한 요구도 만족여부 확인 46 [표 10]공력하중과 FEM모델 하중 결과 비교 46 - iii -

8 그 림 목 차 [그림 1]경항공기 설계 과정과 데이터베이스 흐름 4 [그림 2]정량적인 요구도 분석 기법을 이용한 기준형상 선정 프로세스 6 [그림 3]초기 사이징 프로세스 7 [그림 4]익형과 동체 형상의2차원 좌표값의 예 8 [그림 5]형상 설계 및 해석에 의한 프로세스 9 [그림 6]통합 데이터베이스 구축 프로세스 및 구성 10 [그림 7]엑셀에서 각 데이터의 입력과 출력의 구분 예 13 [그림 8-1]형상설계 모듈의 입출력 데이터 14 [그림 8-2]중량&평형 모듈의 입출력 데이터 15 [그림 8-3]공력 모듈의 입출력 데이터 15 [그림 8-4]추진 모듈의 입출력 데이터 16 [그림 8-5]조종&안정성 해석의 입출력 데이터 16 [그림 8-6]성능&미션 해석의 입출력 데이터 17 [그림 8-7]하중 해석의 입출력 데이터 17 [그림 8-8]비행 시뮬레이션 해석의 입출력 데이터 18 [그림 9]형상 개정 관리를 위한 표 구성 19 [그림 10]폴더 사용 및 관리 예 21 [그림 11]중량 데이터베이스 업데이트 프로세스 22 [그림 12]KLA-100항공기 E-BOM 23 [그림 13]CATIA에서 중량,CG,MOI데이터 도출 화면 24 [그림 14]ELProp3-1S의 3차원 스캔하여 도출된 형상 26 [그림 15]MSES해석을 통해 구축한 프로펠러의 공력DB(C81형식) 27 [그림 16]시험을 통한 추진 데이터베이스 28 [그림 17-1]BEM을 통해 계산된 추력과 실험 데이터의 비교 29 [그림 17-2]BEM을 통해 계산된 출력과 실험 데이터의 비교 29 - iv -

9 [그림 18]공력 데이터베이스 구성과 활용 31 [그림 19]공력 데이터베이스 관리를 위한 표 32 [그림 20-1]플랩 형상에 사용된 에어포일의 MSES 해석 결과 33 [그림 20-2]에일러론 형상에 사용된 에어포일의 MSES 해석 결과 33 [그림 20-3]수직,수평 미익에 사용된 에어포일 형상의 MSES 해석 결과 33 [그림 21]주익의 에일러론 변위각에 따른 CFD해석 결과 35 [그림 22]풍동과 엔진-프로펠러 시험 데이터의 활용 36 [그림 23]레이놀즈 수 보정 과정 37 [그림 24]조종안정성 해석 결과와 풍동시험 데이터의 비교 검증 39 [그림 25]성능해석에 적용된 레이놀즈 수 보정 결과 41 [그림 26]성능해석에 입력되는 공력 데이터베이스 41 [그림 27]플랩과 에일러론 에이포일 데이터 도출을 위한 CATIA 형상 43 [그림 28]러더 단면 구성 43 [그림 29]CFD 격자 구성 전 고려해야하는 에어포일 데이터 구성 44 [그림 30]KLA-100항공기 설계 결과 형상 47 - v -

10 Abbreviations LSA KAS VLA AHF QFD CG AC MAC LASA ADSP PC MOI MTOW FS BL WL E-BOM BEM RPM CFD VLM SM SFC PHAA PLAA PMAA NAA LightSportAircraft KoreaAirworthinessStandards VeryLightAircraft AnalyticHierarchyProcess QualityFunctionDeployment CenterofGravity AerodynamicCenter MeanofAerodynamicCenter LoadAnalysisforSmalAircraft AircraftDesignSynthesisProgram PersonalComputer MomentofInertia Meximum TakeofWeight FuselageStation ButockLine WaterLine EngineeringBilofMaterial BladeElementMethod RevolutionPerMinute ComputationalFluidDynamics VortexLaticeMethod StaticMargin SpecificFuelConsumption PositiveHighAngleofA tack PositiveLow AngleofA tack PositiveMedium AngleofA tack NagativeAngleofA tack - vi -

11 AC Rol ST Rol FEM DOF VPM AcceleratedRol SteadyRol FiniteElementModel DegreeofFreedom VirtualProductManagement - vii -

12 Nomenclature max min max min LiftCoeficient DragCoeficient PitchingMomentCoeficient RolingMomentCoeficient YawingMomentCoeficient SideForceCoeficient PressureCoeficient Maximum LiftCoeficient Minimum DragCoeficient DisplacementofMaximum LiftCoeficient DisplacementofMinimum DragCoeficient ReynoldsNumber MachNumber MomentofInertiaaboutthexaxis MomentofInertiaabouttheyaxis MomentofInertiaaboutthezaxis ProductofInertiaaboutthez,xaxis AdvancedRatio ThrustCoeficient RequiredPowerCoeficient - viii -

13 ABSTRACT Study ofe ficientlightaircraftdesign by IntegratedDatabaseDevelopment Park,JinHwan DepartmentofAerospaceInformationEngineering GraduateSchoolofKonkukUniversity Integrated database foreficientaircraftdesign is proposed in this study.diferentanalysismethodswith low and high fidelity areused for database construction. Al analysis modules are verified. Requirements analysis based on system engineering approach is implemented to determine initialconfiguration.initialsizing resultis then transferred to configuration design stage to create configuration database.the configuration database and requirements are used to build weight & balance,propulsion and aerodynamic database.the threedatabaseisintegrated tosystematicaly transferdatatostability & control,performance,mission,flightsimulation and load analysis. Input and output data of each analysis is investigated to describe generaldata flow ofdesign process.finaly each analysis resultis verified to satisfy design requirements. The developed process is successfulyimplementedtokla-100lightaircraftdesignprocess. Keyword:IntegratedAnalysis,IntegratedDatabase,Dataflow,LightAircraftDesign - ix -

14 제1장 서론 제1절 연구배경 전 세계적으로 경항공기에 대한 관심도가 높아지고 있는 중이다.미국의 경우 2004년 LightSportAircraft(LSA)관련 법규를 제정하여 현재 운용중 인 소형항공기는 23만대이며,유럽의 경우 경항공기 관련 제도 신설 및 지 원을 통해 자국민의 항공 대중화 및 안전에 대하여 시스템적 지원을 하고 있다.201년 12월 기준으로 전세계 LSA와 Very LightAircraft(VLA)급 항 공기의 수는 1960대이며 계속해서 증가 추세를 보이고 있다.아시아에서도 경항공기에 대한 수요가 계속해서 증가하는 추세이며 특히 중국과 인도의 경우 괄목할 만한 성장을 보이고 있다. 국내 또한 국민소득이 높아짐에 따라 2인승 경항공기에 대한 수요가 2001년 이후 매년 평균 40여대의 증가 추세를 보이고 있다.2009년 4월 기 준 523대의 수요를 보이고 있으나 전적으로 해외 수입에 의존하고 있으며 2009년 1월 기준으로 국내 경항공기 또는 경량항공기 조종 면허 소지자는 약 1,300명이고 매년 130여명의 조종사가 배출되고 있다.이러한 경항공기 에 대한 시장성을 고려하여 국내 독자 개발 필요에 의해 2010년부터 경항공 기 개발에 착수하였고 현재 건국대학교 경항공기 개발 연구단을 중심으로 10여개 기관들이 KLA-100으로 명명하는 경항공기를 개발 중에 있다[1]. KLA-100항공기 개발목표는 경쟁기종 중 최고 수준의 성능과 경쟁기종 대비 90%의 가격으로 시장성을 도모하고,인증을 획득한 안전한 항공기 개 발을 만족하기 위해 인증규정 항목을 각 설계에 반영함으로 시장성 있고 안 전성을 보장한 항공기 개발을 수행중이다.KLA-100항공기가 적용되는 인증 규정은 항공기 기술기준 (KoreaAirworthinessStandards,KAS)에서 감항 분류가 VLA류에 속하는 2인승 이하의 좌석,최대이륙중량이 750kg이하,착 륙형상에서의 실속 속도가 83km/h(45knots)이하 등을 만족하는 주간시계비 행만이 가능한 점화플러그 또는 압축점화 형식의 단발 엔진 항공기를 사용 하는 항공기이다.본 과제에서는 620kg의 VLA급 항공기를 개발하여 인증 - 1 -

15 인프라를 구축하고 유상하중(Payload)을 줄여 같은 기체로 VLA급 안전성을 갖는 590kg의 LSA급 항공기를 개발한다. 항공기의 개발목표와 수많은 인증규정 항목을 만족하는 항공기를 개발하 기 위해서는 체계적인 설계가 필요하다.개념설계 전 개념연구 단계에 분석 되는 요구도 분석을 통해 시장성과 안전성을 만족하는 항공기의 설계를 위 한 정량적인 요구도를 설정하고 관리해나가야 한다.일반적으로 개념설계 단계에서 경험식(EmpiricalEquation)을 기반으로 한 설계 및 해석을 수행하 고 기본설계부터는 개념설계에서 도출된 형상을 토대로 풍동시험과 고정밀 도 해석 도구들을 활용한 해석을 수행한다.상세설계 세부항목들의 도면을 도출해내고 제작을 수행하게 된다.KLA-100항공기 또한 체계공학을 기반 으로 한 일반적인 항공기 설계 과정에 따라 설계를 진행하여 현재 상세설계 단계에 있다. 설계 시에 비행 및 하중 요구도를 만족하기 위해서 공력,추진,중량,조 종안정성,성능 및 임무,비행 시뮬레이션,하중 해석을 수행하였다.이 과정 에서 수많은 데이터들이 필요에 의해 도출되고 전달되었다.항공기는 수많 은 형상변화와 내부 구성의 변화에 의해 데이터 또한 업데이트된다.만약 업데이트된 데이터가 각 해석에 전달되지 않는다면 항공기의 해석 결과 또 한 옳은 결과라고 말 할 수 없으며 요구도를 만족하지 못하는 항공기가 된 다.그러므로 데이터베이스의 구축 및 관리는 항공기 해석에 있어 중요한 요소이다. KLA-100항공기 개발에 있어 기존 데이터베이스 관리는 형상,중량,추 진,공력 데이터베이스를 따로 관리하였다.그러므로 각 엔지니어는 해석과 설계 시 원하는 데이터를 얻는데 시간이 많이 소요됐을 뿐 아니라 이미 업 데이트된 버전의 데이터가 아닌 이전 버전의 데이터를 사용하여 해석 결과 를 도출하는 경우도 다수 발생했다.그리고 데이터 제공자와 전달 받는 해 석자 사이에 어떤 데이터가 전달되어져야 하는지에 대한 명확한 이해가되지 않아 이 또한 일정지연 요소로 작용하게 되었다

16 제2절 연구목표 및 연구내용 본 연구의 필요성은 첫째로,데이터베이스 제공자와 사용자(해석자)가 인 식할 수 있는 해석 도구에 필요한 데이터가 무엇이며 도출되는 데이터는 어 디로 다시 입력되는지에 대한 흐름도 구성이 필요하다.두 번째로,형상을 중심으로 한 전체 설계 및 해석자가 공유 가능한 데이터베이스의 관리 시스 템이 필요하다.세 번째로,도출된 데이터베이스의 방법 및 형태와 해석 도 구에 입력되는 방법 및 형태를 설명함으로 정확한 데이터가 연결되도록 해 야 한다. 그러므로 본 연구에서는 경항공기 설계 시 입력되고 출력되는 데이터들 의 흐름도를 구성하고 중량,추진,공력의 데이터베이스를 통합 구축하는 연 구를 통해 경항공기 설계가 효율적으로 수행 될 수 있도록 하였다. 본 논문의 2장에서는 경항공기 설계과정과 그에 따른 데이터 흐름을 보 인다.요구도 분석과 초기 사이징의 프로세스와 형상설계 및 해석을 통한 프로세스를 통해 경항공기 전체 통합 설계 및 해석 프로세스가 구축된다. 제3장에서는 통합 데이터베이스 구축과 관리 시스템을 보이며 경항공기 해석을 위해 구축된 각각의 중량,추진,공력 데이터베이스의 구축된 방법과 형식 등을 구체적으로 보인다. 제4장은 통합 데이터베이스 구축을 통해 경항공기 요구도 만족을 위해 해석된 조종안정성,성능,하중,비행 시뮬레이션에 대한 데이터베이스의 설 계 적용 사례를 보이고 해석 결과가 요구도를 만족함을 보인다.경험식 기 반 방법과 통합 데이터베이스 구축을 통한 비교 검증을 통해 어떤 요구도에 서 민감도가 큰 성향을 나타내는지 분석하였다

17 제2장 경항공기 통합 데이터베이스 구축을 통한 설계 프로세스 제1절 경항공기 통합 설계 프로세스 그림 1.경항공기 설계 과정과 데이터베이스 흐름[27] 그림 1과 같이 통합 데이터베이스의 전체 프로세스를 구성하였다.사용 자,경쟁기종,인증 요구도 분석을 통해 도출된 기준형상과 잠정적 요구도 수치를 기준으로 초기 사이징을 수행한다.초기 사이징을 통해 도출된 초기 중량 정보와 사이징 정보 그리고 익형과 동체의 형상 정보를 입력 데이터로 활용하여 형상 설계를 수행한다.형상설계 데이터는 각 단위분야 해석 및 설계 모듈의 입력데이터로 활용된다.중량,공력,추진 모듈의 결과가 데이 - 4 -

18 터베이스로 구성되어 조종안정성,성능&미션,비행 시뮬레이션,하중 해석의 입력 데이터베이스가 된다.모든 해석은 최적화를 거치는데 최적화에서 요 구도 만족여부와 다분야 해석들을 통한 결과의 최적 점을 찾게 된다.그리 고 최종 형상 업데이트에 반영되고 반영된 형상 정보가 다시 각 단위분야 해석에 입력데이터로 사용된다. 제2절 요구도 분석 사용자,경쟁기종,인증 요구사항을 고려한 요구도 분석은 시스템 엔지니 어링 기법을 적용하여 분석되었다.그림 2에서 볼 수 있듯이 경항공기의 비 전 및 목표 사항을 기준으로 경쟁기종에 대한 분석을 수행하였다.그리고 사용자, 경쟁기종, 인증 요구도 분석을 계층적 분석(Analytic Hierarchy Process,AHF)[28],품질기능전개(Quality Function Deployment,QFD)[29] 방법 등을 통해 수행하고 잠정적인 요구도 수치를 설정하였다.사용자 요구 도를 통해 나온 결과를 토대로 기준형상을 설정하기 위한 16개의 대안형상 을 도출하였고 그 중에서 고익과 저익의 최종 2개 형상을 도출하였다.경쟁 기종 기반,인증 요구도 분석 결과를 적용하여 간단한 사이징 도구와 성능 해석을 통해 요구도 만족여부를 확인하였다.최종적으로 하나의 형상을 도 출하고 도출된 최종 형상을 초기 사이징 및 각 형상,중량,공력,추진,조종 안정성,성능,하중해석에 기준 요구도 형상으로 사용하였다.그리고 정량적 요구도 결과는 각 설계 및 해석에 제약조건으로 작용하였다.본 논문에서 구축된 통합 데이터베이스 시스템을 적용한 설계결과의 만족여부는 최종적 으로 도출된 요구도를 만족하는지의 확인으로 항공기의 적합성 여부를 판단 하게 된다[5]

19 그림 2.정량적인 요구도 분석 기법을 이용한 기준형상 선정 프로세스[5] 제3절 초기 사이징 항공기 초기 개념설계 단계에서는 항공기의 초기 형상 설정이 어려우므 로 이미 설계된 항공기의 자료와 경험식들을 기초로 한 초기 사이징이 필요 하다.Raymer[6],Roskam[7],Howe[8]이 제시한 방법들은 항공기 초기 사이 징을 위한 대표적인 방법들이다.본 연구에 사용된 초기 사이징 도구는 건 국대학교 공력 설계 및 해석 연구실에서 기존 방법의 약점을 보완하고 새로 운 사이징 도구[9]를 개발하여 본 연구에 적용하였다. 그림 3은 초기 사이징 프로세스이다.초기 사이징을 위하여 미션 프로파 일(Mission Profile)과 설계 요구도(Design Requirement)그리고 설계 초기 - 6 -

20 값(InitialValues)을 입력 데이터로 활용한다.개발된 사이징 도구는 주 날 개와 미익에 대한 해석으로 나누어 해석하며 먼저 주익에 대한 해석을 수행 한다.날개하중,미션 해석,중량 예측,추력 예측 모듈로 구성된 주날개 해 석은 최적화를 거쳐 C L 과 C D 의 공력 데이터를 도출하고 미익 사이징 도구 에 전달된다.미익 사이징까지 해석을 거치면 주익,미익,동체의 형상 데이 터와 중량&평형 데이터,중량 대 추력비 그리고 익면하중 결과 데이터가 도 출된다.도출된 결과 데이터는 형상설계를 위한 기반 데이터로 사용되며 날 개의 익형과 동체 형상과 같은 데이터는 그림 4와 같이 형상의 2차원 좌표 값으로 구성되어 형상설계에 전달된다.그림 4의 점들이 좌표점이며 데이터 베이스로 구축하여 각 해석 모듈에 전달한다. 그림 3.초기 사이징 프로세스[9] - 7 -

21 그림 4.익형과 동체 형상의 2차원 좌표값의 예[32] 제4절 형상설계 및 해석 형상 구현를 위한 도구로는 항공기 설계에 널리 사용되고 있는 CATIA[10]를 사용하였다.CATIA의 장점은 형상에 대한 설계 뿐 아니라 중량과 무게중심(CenterofGravity,CG)정보를 자동으로 구성할 수 있다 는 것이다.또한 수치자료 또는 3차원 좌표 값으로 데이터를 도출하여 데이 터베이스화 하고 해석 및 설계에 적용하는데 용이하다. 그림 5에서 볼 수 있듯이 CATIA를 통한 형상 설계 결과가 도출되면 3 차원 형상이 구성되어 형상 데이터베이스를 구성한다.형상 데이터베이스는 표 형식과 좌표값 형식의 데이터 파일로 구성되어지며 앞서 보였던 그림 4 가 좌표값 형식의 데이터베이스라고 할 수 있다[31].표 형식의 데이터베이 스는 참고문헌을 참고하기 바란다[33].구성된 3차원 형상에 대하여 형상 해 석을 통해 각 단위 분야 해석에 필요한 데이터가 전달되도록 하였다.형상 해석을 하는 이유는 각 해석 모듈마다 필요한 형상 데이터가 다르기 때문이 다.예를 들어 성능해석 시에 필요한 지면에서부터 날개까지의 높이가 날개 의 평균 공력 중심(MeanofAerodynamicCenter:MAC)이지만 하중해석에 서는 익단(WingTip)부분이다.이와 같이 각 해석에 입력되는 데이터가 다 - 8 -

22 르므로 각 데이터에 대한 분석과 그에 맞는 데이터를 입력하는 과정이 필요 하며 이 과정이 형상 해석이다. 형상 해석을 통해 입력된 형상 데이터를 기준으로 각 모듈의 해석이 수 행되고 그 결과는 최적화와 요구도 만족여부를 검토하여 만족될 때까지 형 상에 대한 반복설계를 수행하고 만족됐을 때 설계 다음단계를 위한 기준형 상으로 도출 된다. 그림 5.형상 설계 및 해석에 의한 프로세스 - 9 -

23 제3장 통합 데이터베이스 구축 제1절.통합 데이터베이스 구축과 관리 시스템 1.통합 데이터베이스 구성 중량,추진,공력 데이터의 통합된 관리 시스템을 통해 각 해석 및 설계 도구에 효율적으로 데이터가 전달되도록 했다.각 데이터베이스의 구성은 경험식 기반 데이터,저정밀도 해석,고정밀도 해석 그리고 실험 데이터로 구성되어지며 그림 6과 같이 구성되었다.요구도 분석과 초기 사이징을 통 해 도출된 데이터로 형상 구현을 하고 구현된 형상을 각 해석에 필요한 데 그림 6.통합 데이터베이스 구축 프로세스 및 구성

24 이터로 구성하여 전달한다.형상 데이터가 필요하지 않은 경쟁기종의 중량 데이터베이스와 엔진 시험 데이터에 대해서는 자체적인 조사를 통해 데이터 베이스를 구축한다.공력 데이터베이스에서 풍동 시험 결과는 실제 비행 영 역의 데이터를 얻어내기 위한 레이놀즈수 보정을 거쳐 데이터베이스가 구축 된다.중량,추진,공력 데이터베이스가 전체를 통합하여 관리하고 조종안정 성,성능,비행,하중 해석에 필요한 데이터가 통합 데이터베이스에서 전달 되어진다.해석 결과는 요구도 확인을 거쳐 만족하지 못하는 결과는 형상에 재 반영되고 만족하는 결과를 얻으면 최종 형상을 도출하게 된다. 2.데이터베이스 구축 과정 1-1.각 데이터 식별 및 종합 통합된 데이터 시스템이 구축되기 전에 각 설계와 해석 도구의 데이터의 이름과 형식은 다를 수 있다.예를 들어 본 연구에서 사용된 하중해석의 Load Analysis forsmalaircraft(lasa)프로그램과 성능해석의 Aircraft DesignSynthesisProgram(ADSP)프로그램의 주익에 대한 C Lmax 값은 의미 상으로 같은 값이다.그러나 각각의 해석코드에는 변수명이 표 1과 같이 ADSP에는 clmax_2dw과 LASA에는 CLMW_N으로 기록되어있다.이러한 기록은 항공우주 엔지니어라 할지라도 각각의 값이 주익의 최대양력계수를 의미함을 바르게 판단하지 못할 수 있다.프로그램 개발이 오랜 기간 지속 되는 경우 개발 담당자가 바뀌는 과정에서 각 데이터의 의미와 연결구도 파 악이 새롭게 필요하다.그러므로 본 연구 과정에서 공력,조종안정성,성능, 하중,비행역학의 각 담당 엔지니어가 자신이 사용하는 해석 코드의 변수 의미를 파악하고 데이터를 식별하도록 하였다

25 표 1.해석 모듈간 상이한 사용 변수명의 예 프로그램 사용 변수명 공력 해석 ADSP clmax_2dw 하중 해석 LASA CLMW_N 각 해당 엔지니어에게 식별된 데이터는 하나의 통합된 관리를 위해 종 합된다.데이터 종합을 위해 표 2와 같이 통합 리스트가 구성되었다.각 열 에 대한 설명은 표 3과 같으며 전체 데이터를 종합해본 결과 약 1600개의 데이터가 종합되었다.데이터의 종합에는 마이크로 소프트 엑셀을 사용하였 다.그 이유는 다양한 해석 코드를 사용하는 해석 엔지니어들에게 호환성이 좋은 마이크로 소프트 엑셀로 보다 편리하게 데이터를 입력하고 출력하도록 표 2.통합 데이터베이스 구축을 위한 데이터 리스트 구성 표 No. Progr am Module name Group Level 1 Group Level 2 Group Level 3 변수명 Description From Module 단 위 사 용 값 759 LASA T a i l Distribut ion C vertical r i t i c tail a l l o a d s distributed Load on average chord Loads due to angle of attack at 5 0 % MAC(Total on LH+RH) M a n LD_yaw_rud der def 50 Maneuver for yaw to sideslip of 19.5 deg with rudder maintained at full deflection load C r i t i c a l Loads(Critical Vertical tail lbs loads) 761 LASA T a i l Distribut ion C vertical r i t i c tail a l l o a d s distributed Load on average chord Loads due to angle of attack at 5 0 % MAC(Total on LH+RH) G U S T LD_VC 50 Side GUST load at VC C r i t i c a l Loads(Critical Vertical tail lbs loads) C r i t i c a 765 LASA T Distribut a i l h o r i z o n t a l tail load distributed ion on N s t a t i o n chords LH_HT_A Area of LH horizontal tail W i n g Geometry SQ-I N C r i t i c a 766 LASA T Distribut a i l h o r i z o n t a l tail load distributed ion on N s t a t i o n chords LH_ELEV_Aft _HL Area of LH elevator aft of W i n g SQ-I hinge line Geometry N

26 표 3.데이터 리스트 구성 표의 설명 No. 표 시 설 명 1 No -각 데이터에 대한 고유번호 2 Type -해당 데이터가 속하는 프로그램 명 3 ModuleName -해당 프로그램 안에 데이터가 속해 있는 모듈명 4 GroupLevel1 -데이터가 속한 모듈 내에서의 대분류 5 GroupLevel2 -데이터가 속한 모듈 내에서의 중분류 6 GroupLevel3 -데이터가 속한 모듈 내에서의 소분류 7 변수명 -변수명 8 Description -데이터에 대한 설명 9 From Module -각 프로그램의 InputSheet에서는 From Module사용 ToModule -OutputSheet에서는 ToModule사용 10 단 위 -각 변수의 단위 11 사용값 -현재 설계에 실제 사용되는 값 하기위함이다.또한 엑셀은 데이터 관리 측면에서도 파일의 추적성이 용이 하고 타 프로그램과 호환성이 좋으며 데이터를 분류하고 관리하기가 용이하 여 데이터 종합에 용이하다. 각 해석 도구는 입력과 출력의 구도를 가지므로 그림 7과 같이 데이터가 어디로 입력되어 어디로 출력되는지 흐름도 구성을 용이하게 하기위해 입력 시트와 출력시트를 나누어 구성하였다. 그림 7.엑셀에서 각 데이터의 입력과 출력의 구분 예

27 1-2.각 해석 및 설계 도구별 데이터 관계 데이터 종합 이후 각 모듈단위 입력과 출력에 대하여 데이터를 분류 및 정리하였다.해당 엔지니어들을 소집하여 미리 작성한 데이터 리스트를 공 유하여 동일한 데이터에 대한 식별작업을 수행하였으며,동일한 데이터는 하나의 변수 명으로 정리하고 모두가 공통적으로 이해할 수 있는 용어로 데 이터를 정리하였다.그림 8은 각 해석 모듈에서 입력되고 출력되는 데이터 를 정리하고 각 데이터가 어디로부터 도출되어서 어디로 전달되어야 하는지 에 대한 연결 구도를 정리한 그림이다.예를 들어 그림 8-1의 형상 설계에 서 날개 면적과 날개 높이가 도출되고,성능해석에 입력되어 그림 8-6의 형 상 입력으로 흐름 구도를 가지는 것을 확인 할 수 있다.이렇게 정리된 데 이터 입력과 출력은 전체 흐름도 구성의 기반이 된다. 그림 8-1.형상설계 모듈의 입출력 데이터[27]

28 그림 8-2.중량&평형 모듈의 입출력 데이터[27] 그림 8-3.공력 모듈의 입출력 데이터[27]

29 그림 8-4.추진 모듈의 입출력 데이터[27] 그림 8-5.조종&안정성 해석의 입출력 데이터[27]

30 그림 8-6.성능&미션 해석의 입출력 데이터[27] 그림 8-7.하중 해석의 입출력 데이터[27]

31 그림 8-8.비행 시뮬레이션 해석의 입출력 데이터 [27] 1-3.통합 설계 프로세스를 포함한 전체 데이터 흐름도 구성 앞서 설명했듯 각 모듈 단위는 각각 입력과 출력의 구도로 구성되고 전 체가 연결되어진다.이 연결 구도를 정리하면 본 논문의 초기에 전체 프로 세스로 보였던 그림 1과 같이 데이터 흐름이 정리된다.요구도를 시작으로 초기 사이징을 포함한 형상과 각 해석 단위 모듈은 데이터베이스의 연결 관 계를 가진다.모든 입력과 출력 관계를 연결하면 데이터 흐름도가 구성되어 진다. 1-4.데이터 개정에 따른 관리 시스템 구축 설계가 진행되고 최적화 형상이 도출되면서 형상 개정에 대한 관리가 필 요했고,형상 개정관리 시스템을 그림 9와 같이 구성하였다.각 열에 대한 구체적인 설명은 표 4와 같다.본 시스템을 사용하여 각 해당 엔지니어가

32 그림 9.형상 개정 관리를 위한 표 구성

33 열 이름 Numbering DataKeyword Description UploadData ReleaseFrom ReleaseTo RelatedDocument 표 4.형상개정 관리표 각 열의 설명 Requirement -요구도 변경 시 설명 Sizing(Wing),FuselageShape,Airfoil -주익의 사이징,동체형상,모든 날개의 에어포일 형상 변경 시 Location,TailSizing/Shape,Dimension -날개,착륙장치 등의 위치 변경 시 -미익의 사이징과 형상변경 시 -치수 변경 시 Group(데이터 분류 그룹) RQ 요구도 SZ 성능해석 및 사이징 AD 공력 데이터(CFD,풍동실험 등) AF 익형 CD CAD 형상 설계(CATIA 파일 등) LA 하중해석 SA 구조해석 SC 조종/안정성 SD 구조설계 SIM 비행 시뮬레이션 SU 세부계통 생성되는 데이터의 키워드 기입 업로드된 데이터 파일에 대한 간략한 설명 데이터 생산 또는 수정한 날짜 기입 파일의 생산자와 소속 기입 파일 생산의 목적에 의해 파일이 전달된 사람이 있을 시 기 입 관련 문서(증거를 위한 회의록 또는 등)가 있을 시 PDF파일로 저장하여 Documents 폴더에 넣고 하이퍼링크 시 킴,관련문서 없을시 빈칸으로 둠 설계하고 해석한 결과를 모든 엔지니어가 공유할 수 있도록 하였으며 그림 10과같이 폴더를 구성하여 서로 공유할 수 있도록 하였다.사용된 프로그램 은 Dropbox[26]로 데이터 관리자가 공유한 사람만 폴더를 볼 수 있으며,데 이터는 웹하드처럼 인터넷을 사용할 수 있는 개인용 컴퓨터(Personal Computer,PC)와 스마트폰에서 볼 수 있다.그러므로 해석 결과 및 설계 결

34 그림 10.폴더 사용 및 관리 예 과에 대한 엔지니어간의 의사소통을 용이하게 하여 설계를 보다 빠르게 할 수 있도록 본 프로그램을 선택하여 사용하였다. VPM(Virtual Product Management)이 경항공기 개발과정에서 사용되었으나 비용적인 문제로 5명 밖에 사용하지 못하였고 그로인한 일정지연이 있었다.본 공유 시스템은 비 용적인 문제를 해결하고 해당 엔지니어가 신속하게 정보를 공유할 수 있도 록 하여 설계의 효율성을 높였다. 제2절.중량 데이터베이스 중량 데이터베이스 구성의 프로세스는 그림 11과 같다.초기 사이징을 통 한 형상 정보를 토대로 초기 중량 요구도를 도출하고 경험식 기반 중량해석 을 수행한다.경험식 기반 중량 데이터베이스를 기반으로 항공기 설계를 수 행한 후 CATIA를 이용한 더욱 정확한 중량 정보들이 입력되면 CG,관성

35 그림 1.중량 데이터베이스 업데이트 프로세스 모멘트(MomentofInertia,MOI),각 요소의 중량 정보를 도출하여 정리한 다.도출된 중량 정보는 데이터베이스에 저장되어 업데이트된다. 1.경험식 기반 방법 초기 사이징을 통해 도출된 초기 최대이륙중량(InitialMaximum Takeof Weight,MTOW),연료중량,공허중량을 기준으로 항공기 설계가 진행되며 중량은 더욱 실제적인 값으로 업데이트 됐다.중량 해석을 통해 MTOW와 공허중량이 구성품별로 세분화되어 도출된다.개념설계 단계에서의 공허중 량은 개념을 잡기위한 단계이므로 경험식 기반 방법과 경쟁기종들의 조사를 통해 결정된다[9]. 2.CATIA 통한 데이터 경항공기 설계 시 구조와 세부계통,엔진 그리고 항전 장비의 세부 구성

36 품에 대해 중량과 Fus e l agest at i on( FS) 방향의 CG값을 각 엔지니어에게 데 이터를 받아 종합하였다. 그림 12은 경항공기 Engi ne e r i ng Bi l l of Mat e r i al ( E-BOM) 이며 중량과 CG의 입력을 통하여 데이터가 종합되며 종합 그림 12.KLA-100항공기 E-BOM[ 30]

37 된 데이터는 목표중량과 얼마나 차이가 있는지 확인 하게 된다. CATIA는 재료에 대한 물성치 입력을 통해 중량값을 도출할 수 있다.그 림 13은 CATIA에서 물성치 입력과 중량값 도출을 보여주고 있다.먼저 형 상이 결정되면 구조,세부계통,엔진 그리고 항전 장비로 구분된 중량값들이 각 설계를 통해 물성치 데이터를 입력 하게 된다.입력된 데이터는 중량값 을 도출하며 도출된 중량값은 E-BOM에 입력되어 종합된다.종합된 자료를 통해 전체 CG를 확인할 수 있으며 MOI또한 도출되게 된다. 그림 13.CATIA에서 중량,CG,MOI데이터 도출 화면 3.중량 데이터 형식 KAS-VLA25(중량한계)와 29(공허중량 및 대응 무게중심)항을 고려한 중량 조건들을 표 5와 같이 4개의 하중조건으로 설정하여 각 해석에 적용되 도록 하였다.4개의 중량 조건들은 항공기가 가장 위험한 경우를 예상하여 구성되었으며 인증규정의 데이터를 기반으로 구성하였다.즉,해석 결과는 4가지 중량 조건들에 대해 해석을 수행하고 모두 요구도에 만족하는지 여부 를 확인해야한다

38 표 5.중량 조건에 따른 데이터 세트 CaseNo. 내 용 중량 CG (mm) (kg) X(FS) Y(BL) Z(WL) 1 Max.WeightAfter Max.WeightForward Min.WeightAfter Min.WeightForward kg은 KLA-100항공기의 MTOW이고 그에 해당하는 조종사(86kg),승 객(86kg),짐(70kg),1시간 풀 스로틀 사용 연료의 무게(18kg)를 포함한 값 이 KAS-VLA25(a)의 최대중량에 해당하는 값이며,조종사(55kg),30분 비 상연료 무게(5kg)을 포함한 무게가 KAS-VLA25(b)최소중량에 해당하는 값이다.각 중량 조건에 따라 X(FS)CG가 가장 많은 변화를 나타낸다. 제3절.추진 데이터베이스 1.깃 요소해석법(BladeElementMethod,BEM)을 적용한 데이터베이 스 KLA-100 항공기의 개념설계 단계에서 프로펠러 데이터는 프로펠러 형 상을 3차원 스캐너를 사용하여 그림 14와 같이 각 부분에 대한 형상을 얻었 다. 각 부분 날개 단면 형상에 대하여 저정밀도 공력 해석 도구인 MSES[12]를 이용하여 공력 데이터를 얻고 BEM[13]을 사용하여 프로펠러 에 대한 공력 데이터베이스를 구축하였다.데이터 형식은 그림 15와같이 C81형식을 사용하여 비행 시뮬레이션 해석 프로그램에 바로 적용될 수 있 도록 했다.그림의 왼쪽 열에 해당하는 부분이 각 부분에 대한 받음각이다. 그리고 위쪽 행에 해당하는 부분이 마하수(Mach Number,M)이다.그림

39 와 같은 세트로 C L,C D,C M 을 계산하였으며 각 부분마다 값을 도출하였다. 그림 14.ELProp3-1S의 3차원 스캔하여 도출된 형상[9]

40 그림 15.MSES해석을 통해 구축한 프로펠러의 공력DB( C81형식)

41 2.시험을 통한 데이터베이스 시험을 통한 추진 데이터베이스를 그림 16과 같이 구축하였다.프로펠러 의 분당 회전수(RevolutionPerMinute,RPM)에 대한 데이터베이스와 엔진 의 추력과 출력에 대한 데이터베이스를 시험을 통해 구축하였다.추력시험 데이터베이스는 프로펠러의 각 피치각에 대해 엔진 RPM에 따른 추력,연료 소모율을 데이터베이스로 구축하였다.출력시험 시에는 각 엔진 RPM에 따 른 엔진 토오크,마력,연료 소모율을 엔진 공회전 상태(idle)부터 20%씩 증 가하여 풀 스로틀 까지 시험하였다.엔진의 최대 RPM은 5800이며 프로펠러 의 최대 RPM은 기어비(GearRatio)를 적용하여 2.43으로 나눈 2400이다. 그림 16.시험을 통한 추진 데이터베이스 3.BEM 해석과 시험을 통한 데이터베이스의 비교 그림 17-1과 17-2는 BEM 해석을 통해 얻은 추력 및 출력 결과와 시험 을 통해 얻은 데이터를 비교 검증한 그래프이다.프로펠러를 장착한 엔진의 추력값인 C T 가 높다는 것은 그만큼 항공기를 앞으로 전진시키는 힘이 크다

42 그림 17-1.BEM을 통해 계산된 추력과 실험 데이터의 비교 그림 17-2.BEM을 통해 계산된 출력과 실험 데이터의 비교

43 는 것을 의미한다.요구 출력값인 CP가 크다는 것은 항공기가 전진하기 위 한 요구되는 출력 값이 크다는 것을 의미함으로 CT는 클수록 CP는 낮을 수 록 좋은 결과를 얻는다.이 두 값은 항공기 성능해석 결과에 아주 밀접 한 관계를 가진다. 그래프에서 그림 17-1의 C T 는 시험 데이터가 더 좋은 결과를 가진다.그 러나 그림 17-2에 보면 속도와 RPM의 함수인 전진비(AdvancedRatio,J)에 의한 요구 출력인 C P 값 또한 시험 데이터 값이 더 높다.즉,추력이 높으나 그에 요구되는 출력 값이 많이 필요함을 확인 할 수 있다.이에 따른 항공 기 성능해석 결과는 본 논문의 4장 2절에서 다루기로 한다. 제4절.공력 데이터베이스 1.공력 데이터베이스 구축 항공기 전기체 또는 날개와 미익,착륙장치,고양력 장치 등의 공기역학 적 특성을 파악하여 공기력과 공력 모멘트를 도출하고 데이터베이스를 구축 한다.조종안정성,성능&미션,비행 시뮬레이션,하중 해석에 필요한 데이터 를 해석의 필요에 맞게 데이터베이스를 구축하여 전달하는 것을 공력 데이 터베이스 구축이라 한다. 경항공기 설계 시 외형에 대한 형상변경이 많은 개념설계 단계에서는 주 로 경험식 기반 방법과 저정밀도 해석도구를 사용하여 해석하고 공력 데이 터베이스를 구축하여 설계에 반영하였다.기본설계 시에는 전산공력해석 (ComputationalFluidDynamics:CFD)을 이용한 해석과 풍동시험을 이용하 여 더욱 정확한 데이터베이스를 구축하였다.그림 18은 공력 데이터베이스 전체 구성과 그에 따른 활용을 설명한다

44 그림 18.공력 데이터베이스 구성과 활용 2.저정밀도 해석을 통한 공력 데이터베이스 경험식 기반 방법과 저정밀도 해석 도구들을 통하여 공력 데이터베이 스를 구축하였다. 해석 도구에는 JAVA foil[14], X-foil[15] 그리고 MSES[12]를 사용하였으며,조종안정성 해석에는 와류격자법(Vortex Latice Method,VLM)을 사용하는 AVL[16]을 사용하였다. 이 해석 도구들은 고정밀도 해석에 비해 신속하게 결과를 얻을 수 있는 장점이 있다.뿐만 아니라 고정밀도 해석과 함께 사용한 다정밀도 해석으로 고정밀도 해석만을 수행했을 때의 오랜 시간 해석의 단점을 보완하였고 저 정밀도 해석만 수행했을 때에 비해 해석의 정밀도를 더욱 증가시킬 수 있

45 다.특히 MSES는 해석코드 내에 천이영역을 해석할 수 있는 특징으로 실 속을 보다 정확히 예측 할 수 있는 장점이 있다.그림 19의 27과 28번의 익 형 해석 결과는 그림 20과 같다.경항공기의 주익에 사용된 2가지 익형에 그림 19.공력 데이터베이스 관리를 위한 표

46 대하여 해석을 수행하였으며 각각 3가지 레이놀즈수에 대하여 해석하였다. 그림 20-1.플랩 형상에 사용된 에어포일의 MSES 해석 결과 그림 20-2.에일러론 형상에 사용된 에어포일의 MSES 해석 결과 그림 20-3.수직,수평 미익에 사용된 에어포일 형상의 MSES해석 결과

47 3.CFD해석을 통한 공력 데이터베이스 CFD해석은 2차원과 3차원 해석으로 나뉘어 수행되었다.CFD해석에는 본 연구실에서 개발한 AADL3D-inhouse 코드[17]와 상용 프로그램인 ANSYS Fluent[18]가 사용되었으며 각각 실험데이터와의 검증작업을 완료 하였다. 2차원 CFD해석은 ANSYS Fluent로 수행되어졌다.주익과 미익의 조종 면을 포함한 에어포일에 대한 해석이 수행되었으며,각 날개에 대한 익형의 해석을 수행하였다.2차원 날개 해석의 주목적은 하중해석에서 도출된 가장 위험한 비행 상태에서 구조체가 견딜 수 있는지에 대하여 구조해석을 위한 에어포일 공력면의 압력계수를 도출하기 위함이다.그리고 비행 시뮬레이션 해석 시 조종면에 변위를 준 상태에서의 해석을 위해 각 에어포일 형상마다 조종면의 변위각을 10도 단위로 구성하여 해석을 수행하였다. 두 해석 모두 구조해석과 비행 시뮬레이션 해석도구에 바로 적용될 수 있는 형태로 데이터가 도출되어야했으며,먼저 구조해석을 위한 데이터형식 은 에어포일의 앞전에서부터 시작된 X,Y점과 그 점에 해당하는 Cp값을 도 출하였다.비행 시뮬레이션 해석을 위한 데이터는 그림 21과같이 C81형식으 로 구성하였으며 에일러론에 대하여 실속 속도와 최대 순항속도에 대하여 해석한 결과를 도출한 결과를 C L,C D,C M 의 공력 데이터로 도출하였다.그 리고 플랩,에일러론의 날개 뿌리부분과 끝부분,엘리베이터,러더를 각각 해석하여 데이터베이스를 구축하였다. 3차원 CFD해석은 풍동시험 데이터와의 검증 해석을 수행하고 후처리 과정을 통해 풍동시험에서는 보기 어려운 여러 가지 공력현상에 대하여 나 타낼 수 있었다

48 그림 21.주익의 에일러론 변위각에 따른 CFD해석 결과 4.시험을 통한 데이터베이스 시험 데이터는 그림 22와같이 구성된다.풍동시험과 엔진-프로펠러 시험 시 입력되는 중량과 형상 데이터를 통해 도출되는 데이터가 조종안정성,성 능 그리고 비행 시뮬레이션 해석에 전달된다. 각 풍동시험의 특징 및 수행된 형상은 공력 데이터베이스로 구축되었다. 특히,성능해석을 위한 항력 데이터는 풍동시험의 착륙장치 탈착과 부착에 따른 항력차이를 통한 값을 적용하였다.또한 풍동시험을 통해 3가지 다른 레이놀즈수에 대한 시험결과를 토대로 C Dmin 의 차이를 도출하였고 실제 비 행영역인 레이놀즈수가 (Re=4.4E6)일 때의 항력값을 입력하였다.종 합된 항력값은 표 6과 같으며 C Dmin 의 합을 순항,이륙,착륙에 대하여 데이 터베이스를 구축하여 성능해석에 전달하였다.레이놀즈수 보정에 대한 방법 및 결과를 5.레이놀즈수 보정 에서 구체적으로 다루기로 한다.풍동시험에 서 얻을 수 없는 데이터에 대하여는 계산을 통해 결과를 도출해 최종 항력

49 값을 도출하여 데이터베이스를 구축하였다. 그림 22.풍동과 엔진-프로펠러 시험 데이터의 활용 표 6.시험,해석을 통해 도출된 각 요소별 C Dmin 과 그 합 DragComponentsList Cruise Takeof Landing Wing Fuselage HorizontalTail VerticalTail LandingGear CoolingSystem Miscelaneous Trim Drag Others (SlipStream,Antenna,etc)=Assumed 7% TotalC Dmin

50 5.레이놀즈수 보정 4차 풍동시험의 3가지 다른 레이놀즈수의 시험결과를 사용하여 설계에 반영하기 위한 레이놀즈수 보정을 수행하였다.4차 풍동시험 결과를 보면 C Lmax 와 C Dmin 에서 레이놀즈수에 따라 C Lmax 는 증가 C Dmin 은 감소하는 경향 을 보인다.그러므로 그림 23과같이 Re=0.6E6,Re=1.0E6,Re=1.6E6의 3가지 다른 점에 대하여 로그함수식을 구성하여 지수 값을 도출하고,지수값은 식 (1)과 (2)의 A와 B에 각각 입력하여 원하는 레이놀즈수에 대한 값을 도출하 였다.여기서 Re 1 은 풍동실험을 통해 이미 알고 있었던 레이놀즈수이며,Re 2 는 실제 비행 상태에서의 얻고자하는 레이놀즈수이다. 그림 23.레이놀즈수 보정 과정 ln (1) ln (2)

51 제4장.경항공기 설계 적용 본 장에서는 경항공기의 설계 통합 데이터베이스를 통하여 조종안정성, 성능,하중,비행 시뮬레이션 해석에 데이터들이 전달된 예를 보인다.이로 인한 결과 도출을 통해 요구도 만족된 결과를 확인했음을 보인다. 제1절.통합 데이터베이스 적용을 통한 해석 및 설계 1.조종안정성 1-1.중량 및 추진 데이터 조종안정성 해석의 요구도 만족 여부는 표 5의 4가지 다른 중량 상태의 결과를 통해 확인했다.그리고 세로 안정성 해석 시에는 풍동시험에 적용된 CG를 기준으로 4개의 중량 조건에 대해 추력이 입력됐을 때와 출력됐을 때 를 표 7과 같이 입력 데이터로 사용하였다. 중량 및 추진 데이터를 입력하여 얻은 결과는 받음각이 2도 이하에서 표 7.조종안정성 해석에 적용된 풍동시험 추력 입출력 데이터 Name Thrust (kg f) CG-X (m) CG-Y (m) CG-Z(m) % of MAC ForwardPoweron ForwardPowerof AfterPoweron AfterPowerof

52 음의 피칭 모멘트를 확인할 수 있으며 플랩의 변위가 10도 25도 35도로 커 질수록 전체 받음각에서 음의 피칭 모멘트를 확인 할 수 있다.정적여유 (Static Margin,SM)는 KLA-100항공기 설계 시 제시된 8%의 값을 모두 만족하는 값을 확인 할 수 있었다. 1-2.공력 데이터 조종안정성 해석을 위해 AVL 프로그램을 사용하였다.AVL은 비행에 대 한 고도,속도 그리고 하중배수 값과 중량,형상을 입력값으로 사용한다.입 력값을 토대로 조종면 변위,항공기 받음각과 사이드슬립 받음각에 따른 항 공기의 공력 및 정 동안정성 해석을 수행한다.공력값은 내부 해석 모듈을 통해 C L,C D,C M,C l,c n,c y,공력중심(aerodynamiccenter,ac)이 계산되 어 트림을 포함한 정안정성해석 결과와 동안정성 해석결과가 도출된다.도 출된 AC는 풍동시험 시 입력데이터로 적용된다. 그림 24는 조종안정성의 해석 결과와 풍동시험의 결과를 비교한 그래프 이다.AVL을 사용하여 공력데이터를 자체적으로 생성하고 조종안정성을 한 그림 24.조종안정성 해석 결과와 풍동시험 데이터의 비교 검증

53 다.받음각에 대한 양력 계수값을 보면 계산된 값은 실속을 표현하지 못하 는 특성을 가지나 선형적인 특성은 풍동시험 결과와 비교해봤을 때 잘 맞는 것을 볼 수 있다.조종안정성은 실속에 대한 특성보다 선형적인 특성을 보 고자 하는 것이므로 경향성이 계산과 실험이 검증됐음을 확인 할 수 있다. 그리고 피칭 모멘트도 계산 결과가 실험 결과와 같은 경향성을 가지며 롤링 과 요일 모멘트의 경우 그래프에서는 차이를 보이나 그 값의 범위가 소수점 3째 자리의 값이므로 물리적인 현상에는 큰 영향이 없음을 확인 할 수 있 다. 2.성능 및 미션 2-1.중량 및 추진 데이터 최대이륙중량과 연료중량을 가진다.임무(Mission)해석에서는 입력된 초 기 연료중량의 값을 각 임무마다 필요한 연료를 해석하여 총 필요 연료량의 도출하게 되고 다시 중량값으로 입력하는 과정을 반복하여 결국 최적화된 연료중량을 도출하게 된다. 항공기 개념설계 단계까지 프로펠러 익형 각 부분에 대한 공력해석 데이 터를 사용하여 BEM방법을 사용하였다.풍동시험 데이터가 도출된 후에는 풍동의 데이터를 활용하여 연료소비율(SpecificFuelConsumption,SFC)와 추력표(ThrustTable),출력표(PowerTable)를 입력값으로 하였다. 2-3.공력 데이터 2차 풍동시험의 착륙장치 탈착과 부착에 따른 항력차이를 통한 값을 표 7과 같이 적용하였다.4차 풍동의 3가지 다른 레이놀즈수에 대한 시험결과 를 토대로 C Dmin 의 차이를 도출하였고 3차 풍동 시험값에 적용하여 그림 25 와 같이 실제 비행영역인 Re=4.4E6에 대한 항력값을 항력 데이터베이스에 입력하였다.그림 26와 같이 보정된 레이놀즈수에 대한 값은 성능해석에 입

54 력된다.항력은 전기체 풍동시험의 레이놀즈 수 보정된 값과 풍동시험의 착 륙장치 효과값 그리고 계산된 하중값들이 종합된 최소하중계수 값이 입력된 다. 그림 25.성능해석에 적용된 레이놀즈수 보정 결과 그림 26.성능해석에 입력되는 공력 데이터베이스

55 3.하중 3-1.임계 하중조건(CriticalLoadCondition)의 사용 하중해석은 PositivehighAngleofA tack(phaa),positivelow Angle ofa tack(plaa),positive Medium Angle of A tack(pmaa),negative AngleofA tack(naa),acceleratedrol(ac Rol)그리고 Steady Rol(ST Rol)의 6가지 조건에서의 값을 도출한다.하중해석 프로그램인 LASA[25]는 KAS-VLA SubpartC 구조[3]의 함수식으로 구성되고 정성적인 값들을 고 려하여 프로그래밍 되었다.그러므로 도출되는 값들은 인증규정이 적용된 값이라고 할 수 있다. 3-2.중량 및 추진 데이터 중량 입력 값으로는 표 5의 4가지 중량 조건과 CG 데이터가 입력됐다. 추진 데이터로는 이륙 시 필요한 마력과 최대 마력 그리고 프로펠러의 최대 RPM인 2400이 입력되었다. 3-3.구조해석을 위한 공력 데이터 도출 하중해석을 통하여 총 260가지 하중 조건이 도출되어지고 그 중에서 16 개의 위험한 경우의 조건이 도출됐다.구조해석에는 하중해석의 16가지 임 계 하중조건에 대한 압력계수(C p )값이 전달된다. 유한요소모델(Finite ElementModel,FEM)을 사용하는 구조해석에 2차원 익형에 대한 해석 값 이 전달되며 스팬방향으로 형상이 일정한 플랩과 수평미익을 제외하고 그림 27,28과 같이 날개 뿌리(WingRoot)부분부터 익단까지 비틀림각이 총 3도 인 에일러론과 각 단면마다 형상이 변하는 러더는 각각 10개,9개의 단면을 CFD로 해석했다. 공력에 대한 C p 값을 하중해석에 전달 시 데이터의 X,Y 좌표 값과 그 에 따른 C p 값을 날개 각 부분의 익형 앞전부터 시작되어 형상을 따라 전달

56 그림 27.플랩과 에일러론 에이포일 데이터 도출을 위한 CATIA 형상 그림 28.러더 단면 구성 되도록 해야 한다.ANSYS Fluent의 격자 구성 시 편의에 의해 에어포일을 여러 부분으로 나눠서 해석하여 결과를 도출하면 에어포일 좌표 값이 구조 해석에서 원하는 값이 나올 수 없기 때문에 추가로 좌표 구성을 맞추는 작

57 업이 필요하다.그림 29에서 에어포일의 앞전에서 나눠진 부분부터 익형 윗 면을 따라 뒷전까지 이어져서 주익과 플랩의 움푹 파인 부분의 중간 지점까 지 한 번에 이어지도록 좌표 값을 구성해야하고 윗면과 아랫면을 따로 구성 해야하며,에일러론 부분도 마찬가지로 앞전에서부터 뒷전으로 윗면과 아랫 면을 나누어 한 번에 이어지도록 해야 한다. 그림 29.CFD 격자 구성 전 고려해야하는 에어포일 데이터 구성 4.비행 시뮬레이션 4-1.중량 및 추진 데이터 MTOW와 항공기 MOI값을 입력값으로 사용한다.KLA-100의 MTOW인 620을 입력하였고 현재 CATIA 모델을 사용하여 전기체에 대한 MOI를 도 출하였으며 입력된 값은 표 8과같이 입력하였다.이 값은 앞으로 설계가 진 행되고 실험 데이터를 통해 실제 중량데이터가 도출되면 업데이트되어 더욱 정확한 데이터가 입력될 것이다. 추진데이터는 성능해석과 같은 방법으로 BEM을 통한 프로펠러 데이터 표 8.비행 시뮬레이션 입력 MOI Ixx Iyy Izz Jzx 단위 kg m2-44 -

58 를 사용하고,시험데이터를 사용하여 SFC,추력과 추진 데이터베이스를 입 력하여 사용하였다. 4-2.공력 데이터 비행 시뮬레이션의 목적은 조종입력과 외관에 대한 항공기 6자유도 (DegreeofFreedom,DOF)(x,y,z,rol,pitch,yaw)응답특성을 파악하는 데 있다.이를 위해,트림 해석,안정성과 조종성 해석을 위한 선형상태방정 식 그리고,비행 정하중 예측이나 조종입력에 따른 항공기 응답특성 등을 파악하는 시뮬레이션이 필요하다. 항공기의 주 날개와 꼬리날개 해석을 위해서 StripTheory[23]를 사용하 였다.풍동 시험은 항공기의 동적 특성을 파악하지 못한다.하지만,검증된 CFD 결과를 토대로 StripTheory를 적용하면 항공기의 동적 특성을 고려할 수 있다.이때,CFD의 해석 시 주 날개와 꼬리날개를 스팬 방향으로 분할하 여 단면에 대한 힘과 모멘트가 사용된다.CFD결과를 사용한 Lifting line theory[24]의 사용은 항공기에 발생되는 유도속도를 계산하고 Strip theory 에 적용함으로서 정확한 공기력 계산이 가능하다. 제2절.요구도 만족 확인 및 결과 분석 1.요구도 만족 확인 표 9와 10는 설계 및 인증 요구도에 대한 만족 여부를 보여주며 비행과 하중에 대하여 구분하였다.비행에 대한 인증규정은 정량적인 값을 포함하 여 구성되어 표 9와 같이 결과를 비교하여 검증하였다.경험식 기반 결과와 실험과 고정밀도 해석도구들을 통해 얻은 통합 데이터베이스 입력을 비교하 여 본 결과 모두 요구도를 만족하는 것을 볼 수 있다.오차율에서는 실용상 승한도와 총 이륙 착륙 거리에서 각각 22%,18% 그리고 13%의 오차율이

59 요구도 항목 및 내용 표 9.요구도 만족여부 확인 요구도 경험식 기반 결과 통합DB 입력을 통한 결과값 단위 오차 최대 속도 > m/s 3 최대 상승률 > m/s 2 (%) 실용상승한도 > m 22 총 이륙거리 < m 18 총 착륙거리 < m 13 최대 항속거리 > m 3 항속시간 > hour 1 실속속도 < m/s 2 표 10.공력하중과 FEM모델 구조하중 결과 비교 하중 조건 공력하중 FEM하중 오차(%) PHAA PLAA PMAA NAA AC Rol ST Rol 발생하였다.그 외의 결과들인 최대 속도,최대 상승률,실속 속도 등의 값 들은 경험식 기반 결과와 통합 데이터베이스의 결과의 오차범위가 3%를 넘 지 않는 것으로 확인되었다. 하중해석 프로그램인 LASA는 인증규정을 적용한 프로그램으로 구성되 었으므로 인증규정을 적용한 결과가 도출되었다고 볼 수 있으며 인증 요구 도를 만족함을 확인 할 수 있다.그러나 프로그램의 검증 차원에서 FEM 모 델에 적용된 구조 하중 값과의 비교 검증을 수행하였으며 표 10의 6가지 하 중 조건들은 하중해석에서 도출되는 임계하중 조건에 대한 결과를 확인할

60 수 있다.오차율이 4%를 넘지 않는 값으로 안전성을 보장한다고 볼 수 있 다.KLA-100항공기의 설계된 결과 형상은 그림 30와 같다. 그림 30.KLA-100항공기 설계 결과 형상

61 2.결과에 대한 분석 표 9의 결과에서 오차율이 3%이하인 값들은 경험식 기반 결과와 통합 데이터베이스의 입력값을 통한 결과가 크게 다르지 않음을 보여주고 있다. 즉,경험식 기반 입력과 실험과 고정밀도 해석을 통한 입력값이 크게 다르 지 않음을 활인 할 수 있었다.그러나 실용상승한도,총 이착륙 거리에서는 10%는 넘는 결과를 도출하였다.그 이유에 대하여 분석하여본 결과 가장 큰 오차율을 보이는 실용상승한도는 엔진의 추력과 출력 데이터에 의해 큰 차 이를 보임을 확인 할 수 있었다.앞서 3장 3절의 그림 17-1과 17-2에 대한 내용과 같이 BEM 해석과 시험 데이터의 입력으로 성능해석을 수행하였으 며 결과는 표 9의 실용상승한도의 경험식 기반과 통합 데이터베이스 입력 결과를 통해 확인 할 수 있다.결국 실용상승한도는 경험식 기반 결과인 6700m에서 시험에 대한 결과가 5200m의 더욱 낮아진 결과를 도출했음을 확인 하였다. 총 이륙거리와 착륙거리는 C Lmax 에 대해 가장 큰 민간도를 보였다.경험 식 기반 C Lmax 데이터는 이륙상태에서 2.1 착륙상태에서 2.3이었다.그러나 풍동실험과 레이놀즈 수 보정을 통해 얻은 결과는 이륙상태에서 1.9와 착륙 상태에서 2.0이었다.그 결과 표 9에서 확인 할 수 있듯 총 이륙거리와 착륙 거리가 경험식 기반 데이터를 통한 결과는 각각 255m와 267m 이었던 반면 통합 데이터베이스를 통한 결과는 301m와 303m의 각각 18% 13%의 오차율 을 보였다

62 제6장.결 론 경항공기의 효율적이고 신뢰할 수 있는 설계를 위한 통합 데이터베이스 를 구축하였다.체계 공학을 기반으로 한 요구도 분석을 통하여 경항공기 설계를 위한 체계 요구도를 구성하고 기준형상을 선정하여 초기 사이징을 수행하였다.사이징을 통하여 도출된 데이터를 기반으로 CATIA를 이용한 형상설계를 수행하였으며 형상 해석을 통해 각 단위분야 해석에 필요한 형 상 데이터를 도출하였다.도출된 형상 데이터를 기준으로 중량&평형,추진, 공력 데이터베이스를 통합하여 구축하였고 조종안정성,성능&미션,비행 시 뮬레이션,하중 해석에 필요한 데이터가 전달될 수 있도록 하였다.통합 데 이터베이스는 CATIA,CFD,풍동시험을 통해 신뢰할 수 있는 데이터를 도 출하였다.해석 결과는 요구도 검증을 통하여 요구도를 만족함을 확인하였 다.요구도를 만족하였으나 경험식 기반 데이터와 통합 데이터베이스의 비 교 검증을 수행하여본 결과 실용상승한도와 이륙 및 착륙 거리에서 13%이 상의 차이가 나는 것을 확인하였다.실용상승한도는 추진 데이터베이스에서 이륙 및 착륙 거리는 C Lmax 값에서 가장 민감도가 컸음을 확인하였다.성능 결과 뿐 아니라 구조해석 결과 또한 FEM해석 결과와의 검증을 통해 오차 범위 4%안에 있음을 확인하였고 데이터베이스의 신뢰성을 확인 할 수 있었 다. 본 연구를 통해 구성한 데이터베이스는 계속해서 업데이트되고 관리될 것이며 추후 KLA-100항공기 비행시험의 비교 검증 데이터로 제공될 것이 다.정립된 데이터베이스의 입력과 출력은 하나의 서버를 구성하여 관리 될 것이고 데이터베이스 시스템으로 구성되어 앞으로 수행될 지상 및 비행 시 험 시 도출되는 데이터에 대하여 신속하게 검증될 것이다

63 참 고 문 헌 [1]이재우,김상호,김임권,정봉철,우종응,나승혁 ( ). 스포츠급 경항공기 KLA-100설계 개발 연구,한국항공우주학회 학술발표회 논문집, [2]스포츠급 경항공기 개발 연구단,"스포츠급 경항공기 3차년도 연차실적 계획서",2013 [3]대한민국 국토해양부, 항공기 기술기준 PartVLA 감항분류가 경비행기류인 비행기에 대한 기술기준,2010 [4]항공기설계교육연구회, 항공기 개념설계,경문사,2001. [5]배보영,"정량적 요구도 분석 기법을 이용한 2인승 경항공기의 기준형상 선정",2011.,석사학위논문,건국대학교 대학원 [6]DanielP.Raymer, AircraftDesign:A ConceptualApproach,5thed., AIAA,2012. [7]JanRoskam, AirplaneDesign:PreliminarySizingofAirplanes, Roskam AviationandEngineeringCorporation,1985. [8]DenisHowe, AircraftConceptualDesignSynthesis,Professional EngineeringPublissingLtd.,LondonandBuryStEdmunds,UK. [9]NhuVanNguyen, AnEficientmulti-fidelityApproachforthe Multi-DisciplinaryAerospaceSystem DesignandOptimization, KonkukUniv.GraduatedSchoolPh.D Thesis,August2011. [10]이도영 외, CATIA를 이용한 항공기 제도,과학기술,2008. [11]SAWE RP-07, MassPropertiesManagementandControlForMilitary Aircraft,Rev.D,SocietyofAliedWeightEngineers,Inc.,May2004. [12]MarkDrela, A User sguidetomses 3.05,MIT Departmentof AeronauticsandAstronautics,July

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66 부 록 CFD해석을 통해 비행시뮬레이션에 전달된 데이터베이스 -각 조종면 변위당 받음각의 CL,CD,CM (1-1)에일러론(날개 뿌리 상태의 속도) CL Deflection AOA CD Deflection AOA CM Deflection AOA

67 (1-2)에일러론(날개 상태의 속도) Cl Deflection AOA Cd Deflection AOA

68 Cm Deflection AOA (1-3)에일러론(날개 뿌리부분)@M=0.06(이착륙 상태의 속도) Cl Deflection AOA Cd Deflection AOA

69 Cm Deflection AOA (1-4)에일러론(날개 끝부분)@M=0.177(순항 상태의 속도) Cl Deflection AOA

70 Cd Deflection AOA Cm Deflection AOA 상태의 속도) CL Deflection AOA

71 CD Deflection AOA CM Deflection AOA 상태의 속도)

72 CL Deflection AOA CD Deflection AOA CM Deflection AOA

73 상태의 속도) CL Deflection AOA CD Deflection AOA CM Deflection AOA

74 E 상태의 속도) Cl Deflection AOA Cd Deflection AOA

75 Cm Deflection AOA

76 국문초록 경항공기 설계를 위한 통합 데이터베이스 구축 연구 본 연구에서는 경항공기 해석 및 설계에 적용되는 통합 데이터베이스를 구축하여 경항공기 설계가 효율적으로 수행될 수 있도록 하였다.체계공 학 기법을 적용한 요구도 분석을 통해 개발하고자하는 경항공기의 체계 요구도와 기준형상이 도출되었고 기준형상을 기반으로 초기 사이징을 수 행하여 형상설계에 반영되었으며 형상 데이터베이스를 구축하였다. 기존에 분리된 관리로 인한 문제점을 보완하고자 형상,중량,추진,공 력 데이터를 통합하여 데이터베이스를 구축하였다.통합 데이터베이스는 경험식 기반 방법,CATIA,저정밀도 및 고정밀도 해석과 풍동시험 등의 검증된 방법과 도구들을 통해 구축되었으며 체계적인 관리를 위해 관리 시스템을 구축하였다.통합 데이터베이스와 각 단위분야 해석에 입력되고 출력되는 데이터를 연결하여 경항공기 설계 시 다분야 해석이 효율적으로 수행 될 수 있도록 하기위한 데이터 흐름도를 구성하였다. 데이터 흐름도 구성에 따라 각 해석의 데이터 입력과 데이터 피드백이 수행되었고 도출되는 설계 결과가 요구도를 만족하는지 여부가 확인되었 다.해석 결과가 비행과 하중 요구도를 만족함을 확인하였고 경험식 기반 방법과 통합 데이터베이스의 비교 검증을 통해 실용상승한도와 이착륙 거 리에서 오차율이 13% 이상임을 확인하였고 추진과 고양력 장치의 실속에 대한 데이터의 민감도가 가장 컸음을 확인하였다. 통합 데이터베이스 구축을 통하여 경항공기 설계가 더욱 효율적으로 진 행 될 수 있도록 하였고 실제에 가까운 데이터를 도출하여 추후 경항공기 비행시험 기본 데이터로 활용될 수 있도록 하였다. 주제어 :통합 데이터베이스,통합 해석,데이터 흐름,경항공기 설계