[논문]유전자 알고리즘을 적용한 로터 시스템의 동적 밸런싱 기법 개발

권혁주; 유영현; 정성남; 윤철용

doi:10.5139/jksas.2010.38.12.1162

유전자 알고리즘을 적용한 로터 시스템의 동적 밸런싱 기법 개발
Development of Dynamic Balancing Techniques of a Rotor System Using Genetic Algorithm 원문보기

한국항공우주학회지 = Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences, v.38 no.12, 2010년, pp.1162 - 1169

권혁주 (건국대학교 항공우주시스템공학과 대학원) , 유영현 (건국대학교 항공우주시스템공학과 대학원) , 정성남 (건국대학교 항공우주시스템공학과) , 윤철용 (한국항공우주연구원)

초록
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블레이드 제작 공정 및 환경적인 요인에 의해 로터 시스템에는 다양한 불균형 특성이 존재하며 이를 해소하기 위해서는 동적 밸런싱 과정이 요구된다. 본 연구에서는 훨타워 시험으로부터 얻은 블레이드 트랙 결과를 토대로 헬리콥터 로터 시스템 동적 밸런싱의 지표가 되는 시험 D/B의 누적 모듈과 이를 바탕으로 최적의 조절 파라미터 이동량을 산출 할 수 있는 통합 해석 시스템 구축에 대해 고찰하였다. 해석의 간단을 기하기 위해 밸런싱 입력변수의 조절에 대한 블레이드의 응답 특성을 선형으로 가정하고 블레이드 간의 상호 영향성 계수를 도출하였으며, 이로부터 로터 시스템의 특성을 식별하였다. 아울러 유전자 알고리즘을 도입하여 동적 밸런싱을 위한 최적의 블레이드 개별 조절 값을 구하고 이를 시험결과와 비교하였으며, 제시한 방법이 매우 효율적임을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The dynamic balancing of a rotor system is needed to alleviate the imbalances originating from various sources encountered during blade manufacturing processes and environmental factors. This work aims at developing a comprehensive analysis system which consists of cumulative module of test D/B and selection of optimal control parameters. This system can be used for the dynamic balancing of helicopter rotors based on tracking results from the whirl tower test. For simplicity of the analysis, a linear relation is assumed between the balancing input parameters and the blade track responses leading to influence coefficients and thereby the rotor system identification is made. In addition, the balancing parameters of the individual blades are sought using the genetic algorithm and the effectiveness of the proposed method is demonstrated in comparison with the test results.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 동적 밸런싱 과정의 지표가 되는 시험 D/B를 바탕으로 유전자 알고리즘을 이용해 최적의 조절파라미터를 산출하는 과정을 고찰 하였다. 본 논문에서 제시한 결과는 동적 밸런싱 단계의 첫 번째 과정인 저 피치각 운용조건에서의 최적해이며 고 피치각 운용조건에 대한 경우에도 동일한 방법으로 적용이 가능하다.
본 연구에서는 블레이드간의 상이성을 보이는 헬리콥터 로터 시스템에 대해 유전자 알고리즘을 적용하여 본격적인 동적 밸런싱 연구를 수행하였다. 문제의 간단화를 기하기 위해 선형화 가정을 통해 밸런싱 문제를 구성하였다.
이렇게 블레이드 상호간의 영향 특성을 수학적 모델로 정식화하고 나면, 블레이드 이동경로인 트랙 측정값의 편차를 최소화하는 동적 밸런싱 과정을 수행하게 된다. 이 과정에서는 다양한 기법이 응용될 수 있겠으나 여기서는 전역 탐색 기반의 최적화를 수행 할 수 있는 유전자 알고리즘을 채택하여 동적 밸런싱 과정을 수행하고자 한다.

가설 설정

훨타워 시험으로부터 구축한 D/B를 토대로 로터 시스템의 거동을 식별하는 것이 가능하다. 이때 밸런싱 파라미터의 조절은 특정 블레이드 하나의 독립적인 수행으로 제한하였으며, 블레이드 이동 경로의 변화를 단순화시켜 선형 시스템으로 가정하였다. 선형가정 하에 로터 시스템의 거동은 다음과 같은 수식의 형태로 표현할 수 있다[6-8].

제안 방법

그림 2는 앞서 언급한 동적 밸런싱을 수행한 여러 블레이드 세트의 결과 중 하나의 실시 예를 보여준다. 기준 블레이드에 대한 비교를 쉽게 하기위해 각 블레이드의 트랙 측정값은 기준 대비 상대 값으로 환산하여 도시화 하였다.
본 연구에서는 블레이드간의 상이성을 보이는 헬리콥터 로터 시스템에 대해 유전자 알고리즘을 적용하여 본격적인 동적 밸런싱 연구를 수행하였다. 문제의 간단화를 기하기 위해 선형화 가정을 통해 밸런싱 문제를 구성하였다. 초기 불균형 상태인 블레이드의 밸런싱 해를 얻는 과정은 반복수행의 필요 없이 단 한 번의 실행만으로 성공적인 작업이 이루어졌다.
일반적으로 최적화 문제에서는 구속조건 범위에 대한 해의 값이 민감하게 반응 하는 경우가 많기 때문에 유전자 알고리즘을 적용하기 전에 밸런싱 해석 모델에 대한 민감도를 살펴보았다. 민감도 분석을 위해 밸런싱 해석 모델의 조절 파라미터에 대한 입력 값을 두 가지 다른 방법으로 구성하였다. 첫 번째 방법은(Method 1) 그림 5에나타난 바와 같이 임의의 밸런싱 단계에서 적용한 입력 값을 그대로 이용하는 것이다.
본 연구에서는 훨타워 시험으로부터 얻은 시험 D/B로부터 밸런싱 조절 파라미터의 변화에 따른 블레이드 간의 응답특성을 선형시스템으로 모델링하여 식별(identification)후 블레이드 간의 트랙 편차를 최소화시키는 과정을 진행한다. 이를 위해 피치링크 노치조절 및 동적 질량 이동량과 같은 이산화 설계변수로 구성된 동적 밸런싱 문제에 적합 하면서 전역 탐색 기법중의 하나인 유전자 알고리즘을 적용하여 최적의 밸런싱 해를 도출하고자 한다.
위에서 관찰한 Method 2의 문제점을 보완하기 위해 유전자 알고리즘을 적용시키는 방법을두 가지로 나누어서 진행하였다. 첫째는 Method 2와 동일하게 전체 구간에 대한 구속조건을 적용 하는 것이다.
본 연구에서는 훨타워 시험으로부터 얻은 시험 D/B로부터 밸런싱 조절 파라미터의 변화에 따른 블레이드 간의 응답특성을 선형시스템으로 모델링하여 식별(identification)후 블레이드 간의 트랙 편차를 최소화시키는 과정을 진행한다. 이를 위해 피치링크 노치조절 및 동적 질량 이동량과 같은 이산화 설계변수로 구성된 동적 밸런싱 문제에 적합 하면서 전역 탐색 기법중의 하나인 유전자 알고리즘을 적용하여 최적의 밸런싱 해를 도출하고자 한다.
Ferrer 등[3]은 조종석에서 측정한 진동 데이터를 이용하여 조절 파라미터 값을 예측 할 수 있는 통합 밸런싱 시스템을 개발하였다. 측정된 진동값과 조절 파라미터의 변화량 사이의 전달함수를 구성하기 위해 신경망(Neural Network)을 이용 하였으며, 최적화 과정을 거쳐 조절 파라미터의 크기를 도출하였다. 한편, 로터 시스템의 블레이드 응답에 대한 비선형성을 고려한 연구도 보고되고 있다.
한편, 최적화 단계에서 설정한 구속조건의 범위를 임의로 조정하고 이들에 대한 블레이드 응답의 민감도를 살펴보았다. 이를 바탕으로 유전자 알고리즘을 이용하여 도출된 GA 1 과 GA 2의 경우 두 가지 방법 모두에서 비슷한 조절 파라미터 값에 대해서 허용오차 범위를 충족하는 최적해를 얻었다.

이론/모형

일반적으로 최적화 문제는 목적함수와 이에 수반하는 구속조건들로 구성이 된다. 최적화를 위한 목적함수로는 식 (3)에 제시한 밸런싱 모델을 이용하였으며, 구속조건은 시험 D/B의 최종 조절 파라미터들의 이동범위 결과를 참고하여 그 한계를 설정하였다. 이를 수식으로 나타내면 다음과 같다.

성능/효과

이를 바탕으로 유전자 알고리즘을 이용하여 도출된 GA 1 과 GA 2의 경우 두 가지 방법 모두에서 비슷한 조절 파라미터 값에 대해서 허용오차 범위를 충족하는 최적해를 얻었다. 결국 유전자 알고리즘이 강건한(robust)한 최적 설계기법으로써 동적 밸런싱 과정에 효과적으로 이용할 수 있음을 보였다. 본 연구의 해석결과는 향후 추가 시험을 통해 정확도를 검증할 예정으로 있다.
본 연구에서는 동적 밸런싱 과정의 지표가 되는 시험 D/B를 바탕으로 유전자 알고리즘을 이용해 최적의 조절파라미터를 산출하는 과정을 고찰 하였다. 본 논문에서 제시한 결과는 동적 밸런싱 단계의 첫 번째 과정인 저 피치각 운용조건에서의 최적해이며 고 피치각 운용조건에 대한 경우에도 동일한 방법으로 적용이 가능하다. 그림 5는 영향성 계수 도출방식과 동일한 과정으로 진행된 훨 타워 시험 결과이다.
한편, 최적화 단계에서 설정한 구속조건의 범위를 임의로 조정하고 이들에 대한 블레이드 응답의 민감도를 살펴보았다. 이를 바탕으로 유전자 알고리즘을 이용하여 도출된 GA 1 과 GA 2의 경우 두 가지 방법 모두에서 비슷한 조절 파라미터 값에 대해서 허용오차 범위를 충족하는 최적해를 얻었다. 결국 유전자 알고리즘이 강건한(robust)한 최적 설계기법으로써 동적 밸런싱 과정에 효과적으로 이용할 수 있음을 보였다.

후속연구

하지만 사용하는 방법에 따라 조절 파라미터의 출력값을 다르게 제시하고 있다. 본 결과로부터 얻은 최적해는 실제 훨 타워 시험 등을 통해 입증할 필요가 있을 것이다.
결국 유전자 알고리즘이 강건한(robust)한 최적 설계기법으로써 동적 밸런싱 과정에 효과적으로 이용할 수 있음을 보였다. 본 연구의 해석결과는 향후 추가 시험을 통해 정확도를 검증할 예정으로 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	헬리콥터 로터 시스템의 특징은?	헬리콥터 로터 시스템은 헬리콥터 전체 성능을 좌우하고 비행특성을 결정하는 핵심 구성품이다. 로터 시스템은 다수의 블레이드로 구성되며 각각의 블레이드는 제작 공정상의 여러 불확실성 요소 및 환경적 요인과 결부되어 필연적으로 블레이드간의 상이성(dissimilarity)이 나타나게 된다.
	로터 시스템의 구성은 어떠한가?	헬리콥터 로터 시스템은 헬리콥터 전체 성능을 좌우하고 비행특성을 결정하는 핵심 구성품이다. 로터 시스템은 다수의 블레이드로 구성되며 각각의 블레이드는 제작 공정상의 여러 불확실성 요소 및 환경적 요인과 결부되어 필연적으로 블레이드간의 상이성(dissimilarity)이 나타나게 된다. 이러한 특성은 로터의 회전수가 증가함에 따라 증폭됨과 동시에 공력 불균형이 심화되어 블레이드 간에 서로 다른 이동 경로를 따라 움직이는 트래킹 문제(out-of-track)가 발생하거나 기준치 이상의 진동을 유발하게 된다.
	로터시스템에 블레이드간의 상이성이 존재하여 나타나는 문제점은?	로터 시스템은 다수의 블레이드로 구성되며 각각의 블레이드는 제작 공정상의 여러 불확실성 요소 및 환경적 요인과 결부되어 필연적으로 블레이드간의 상이성(dissimilarity)이 나타나게 된다. 이러한 특성은 로터의 회전수가 증가함에 따라 증폭됨과 동시에 공력 불균형이 심화되어 블레이드 간에 서로 다른 이동 경로를 따라 움직이는 트래킹 문제(out-of-track)가 발생하거나 기준치 이상의 진동을 유발하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 비행 시제기나 양산 블레이드를 실기에 장착하기 이전에 훨타워(whirl tower) 시험 등을 통하여 동적 밸런싱 작업(rotor track and balance: RTB)을 수행하게 된다.

참고문헌 (15)

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상세보기
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상세보기
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원문보기 상세보기
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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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