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[국내논문] 최적화알고리즘과 열해석을 통합한 위성방열판 설계의 최적화 방법에 관한 연구
Spacecraft Radiator Design Optimization Approach of Combining Optimization Algorithm with Thermal Analysis 원문보기

항공우주기술 = Aerospace engineering and technology, v.12 no.2, 2013년, pp.24 - 29  

김희경 (다목적실용위성3A체계팀)

초록
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위성방열판은 내부의 부품유닛에서 발생하는 열을 외부우주로 방출하는 열전달경로를 확보하기 위해 적용되는 열제어방법 중 한 가지로서, 이것의 최적설계는 효율적인 위성 열설계의 한 방향이 될 수 있다. 본 연구는 위성 열제어 개발에서 활용하는 위성 열해석과 최적화알고리즘을 결합한 통합해석을 통하여 위성열모델 노드기반의 방열판설계최적화 접근방식을 제안하였다. 이 방법은 위성열해석과 최적화알고리즘의 해석소프트웨어의 종류에 상관없이 적용가능한 개념이며, 일반적인 위성열모델을 사용한 방열판설계의 개념을 그대로 유지하면서 최적화를 할 수 있기 때문에 위성설계에 실제적으로 사용할 수 있다. 또한, 두 해석소프트웨어를 결합하는 전체적인 해석구조와 본 방열판 설계 최적화문제에 대한 정식화를 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

A spacecraft radiator is a thermal control method to eject internally dissipated heat into the space generated from operation of unit boxes. The efficiency of thermal design may be improved by optimizing radiator design. In this paper, the optimization approach method of node-based radiator design w...

Keyword

#위성 열해석   #위성 열설계   #위성방열판   #위성방열판 설계   #설계 최적화   #다목적 설계 최적화  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 위성 열제어 개발에서 이미 개발되어 사용하고 있는 위성열모델과 이와는 상이한 프로그램 언어를 가지는 최적화알고리즘을 그대로 활용하여 방열판 설계를 최적화하는 방법을 제안하고, 그 구체적인 방법을 기술하였다.
  • 이것은 노드로 이산화하여 개발된 열모델을 이용하여 방열판 설계를 하는 일반적인 방열판 설계 접근 방식이다. 본 연구는 이러한 열해석을 통한 노드 기반의 방열판 설계를 최적화알고리즘과의 결합을 통하여 최적화할 수 있는 방법을 구현해보고자 하는 것에서 시작하였다. 다음 단락부터 두 해석소프트웨어를 통합하는 개념과 그 구체적인 방법에 대하여 기술하였다.
  • 이를 해결하기 위해 위성 열설계적인 면을 고려하여 최적화알고리즘을 적용할 수 있는 정식화로 개선하였다. 노드분할 단위로 방열판 설계를 할 때, 온도제약조건을 만족하면서 방열판노드 개수가 동일한 다수의 복수해가 있다면 그 중에서 최대허용온도에 대한 온도마진이 큰 해가 열설계 측면에서 바람직하기 때문에, 온도마진에 대한 항을 목적함수로 추가하였다. 방열판노드 개수와 함께 음수인 개별전자박스의 온도마진이 최소가 되는 것이 최적화문제의 목적함수로서, 두 개 이상의 목적함수를 가지는 다목적 최적화 문제(Multi-objective optimization problem)가 되었다.
  • 본 연구에서는 최적화알고리즘과 열해석을 결합하여 위성 방열판 설계를 최적화할 수 있는 최적화해석 방법을 제안하였고, 그에 대한 구체적인 해석구조에 대하여 기술하였다. 이것은 위성 열모델의 노드분할에서 각 노드의 방열판여부를 이진수인 0 또는 1로 표현함으로써, 최적화알고리즘과 위성열해석이 방열판노드 배열의 정보를 주고받을 수 있도록 하는 것이 기본개념이다.

가설 설정

  • 노드 기준의 방열판 설계 최적화 문제의 정식 화는 다음과 같은 설계변수, 상태변수를 가진다. 먼저 방열판허용영역의 노드분할 개수를 n, 한계온도요구조건을 가지는 전자박스의 개수를 m으로 가정하자.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
하드웨어적인 열제어 방식은 보수적인 접근을 하는 이유는? 위성이 고온의 우주 열환경에서 부품 박스의 발열에 의해 발생하는 내부 열을 외부 우주로 방출하는 것과 저온의 우주 열환경에서 위성 온도를 한계온도 이상으로 유지하도록 열을 공급하는 것이 가장 기본적이며 필수적인 역할이다. 특히, 하드웨어적인 열제어 방식은 위성이 발사된 이 후에 더 이상 변경이나 수리가 불가능기 때문에 무엇보다 이미 검증되어 신뢰성이 높고 안전한 방법을 선택하는 보수적인 접근을 하게 된다. 그 중에서 방열판은 내부 열을 방출하는 방법 중에 대표적으로 사용 되는 열제어 방식이다.
위성 열제어는 무엇인가? 위성 열제어는 궤도상에서 외부 우주 열환경 조건에서 극심한 온도 변화를 겪을 수 밖에 없는 위성이 성공적으로 설계 임수를 할 수 있도록 위성에 적합한 열설계 방법을 적용하여 한계온도 범위 내의 온도를 유지하는 것이다. 위성이 고온의 우주 열환경에서 부품 박스의 발열에 의해 발생하는 내부 열을 외부 우주로 방출하는 것과 저온의 우주 열환경에서 위성 온도를 한계온도 이상으로 유지하도록 열을 공급하는 것이 가장 기본적이며 필수적인 역할이다.
왜 노드 기반의 방열판 최적설계는 허용온도범위를 만족하는 방열판노드 조합 중에서 최소 방열판노드 개수를 가지는 조합이 되는가? 방열판 설계 최적화는 효율적이고 경제적인 설계를 위해 최소한의 방열판을 사용하여 허용온도 범위를 만족하도록 하는 것이다. 그래서, 노드 기반의 방열판 최적설계는 허용온도범위를 만족 하는 방열판노드 조합 중에서 최소 방열판노드 개수를 가지는 조합이 된다.
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참고문헌 (6)

  1. Issamu Muraoka, Roberto L. Galski, Fabiano L. de Sousa and Fernando M. Ramos, "Stochastic Spacecraft Thermal Design Optimization with Low Computational Cost", Journal of Spacecraft and Rockets, Vol. 43, No. 6, pp. 1248-1257 

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  2. Robert L. Galski, Galski, Fabiano L. de Sousa, Fernando M. Ramos and Issamu Muraoka, "Spacecraft Thermal Design with the Generalized Extremal Optimization Algorithm", Inverse Problems, Design and Optimization Symposium, Rio de Janeiro, Brazil, 2004 

  3. Robert L. Galski, Galski, Fabiano L. de Sousa, Fernando M. Ramos and Issamu Muraoka, "Spacecraft Thermal Design with the Generalized Extremal Optimization Algorithm", Inverse Problems in Science and Engineering, Vol. 15, No. 1, pp. 61-75 

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  4. Patrick V. Hull, Michael Tinker, Michael SanSoucie and Ken Kittredge, "Thermal Analysis and Shape Optimization of an In-Space Radiator Using Genetic Algorithms," Proceedings of Space Technology and Applications International forum-STAIF 2006 

  5. Ghosh, A., and Dehuri, S., "Evolutionary Algorithms for Multi-Criterion Optimization: A Survey", International Journal of Computing & Information Sciences, Vol. 2, No. 1, 2004, pp. 38-57 

  6. Konak, A., Coit, D. W., and Smith, A. E., "Multi-Objective Optimization Using Genetic Algorithms: A Tutorial", Reliability Engineering and System Safety, Vol. 91, 2006, pp. 992-1007 

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