본 논문에서는 미소진동 영향성 예측을 위한 인공위성 유한요소모델 보정에 관해 기술한다. 최근 지구 저궤도에 발사되는 상업용 지구관측위성의 경우, 수요자의 요구로 인해 주어진 시간 안에 다양한 지역의 많은 영상을 공급해야 한다. 이를 구현하기 위해 고용량휠, 다축 김발을 탑재한 안테나 등 다양한 구동기를 사용한다. 그러나 이러한 구동기는 작동 시 미소진동을 유발할 수 있으며, 이러한 미소진동은 매우 작기는 하지만 지구관측 탑재체를 가진하여 영상품질을 저감시킬 수 있다. 이러한 미소진동에 의한 영향성을 살펴보기 위해서 유한요소모델과 미소진동원 시험결과를 결합한 연성해석을 실시하며, 해석에 앞서 유한요소모델 보정을 실시한다. 보정 전후의 주파수 차이, 모드형상 상관관계, 주파수응답함수 상관관계를 비교하여 개선된 유한요소모델의 품질을 평가하였다.
본 논문에서는 미소진동 영향성 예측을 위한 인공위성 유한요소모델 보정에 관해 기술한다. 최근 지구 저궤도에 발사되는 상업용 지구관측위성의 경우, 수요자의 요구로 인해 주어진 시간 안에 다양한 지역의 많은 영상을 공급해야 한다. 이를 구현하기 위해 고용량휠, 다축 김발을 탑재한 안테나 등 다양한 구동기를 사용한다. 그러나 이러한 구동기는 작동 시 미소진동을 유발할 수 있으며, 이러한 미소진동은 매우 작기는 하지만 지구관측 탑재체를 가진하여 영상품질을 저감시킬 수 있다. 이러한 미소진동에 의한 영향성을 살펴보기 위해서 유한요소모델과 미소진동원 시험결과를 결합한 연성해석을 실시하며, 해석에 앞서 유한요소모델 보정을 실시한다. 보정 전후의 주파수 차이, 모드형상 상관관계, 주파수응답함수 상관관계를 비교하여 개선된 유한요소모델의 품질을 평가하였다.
In this work, satellite FE (finite element) model updating for the prediction of the effect of micro-vibration is described. In the case of satellites launched in low earth orbit, high agility and more mission accomplishments are required by the customer in order to procure many images from satellit...
In this work, satellite FE (finite element) model updating for the prediction of the effect of micro-vibration is described. In the case of satellites launched in low earth orbit, high agility and more mission accomplishments are required by the customer in order to procure many images from satellites. To achieve the goal, many mechanisms, including high capacity wheels and antennas with multi-axis gimbals have been widely adopted, but they become a source of micro-vibration which could significantly deteriorate the quality of images. To investigate the effect due to the micro-vibration in orbit on the ground, a prediction is conducted through an integrated model coupling the measured jitter sources with FE (finite element) model. Before prediction, the FE model is updated to match simulation results with the modal survey test. Subsequently, the quality of FE model is evaluated in terms of frequency deviation error, the resemblance of mode shapes and FRFs (frequency response functions) between test and analysis.
In this work, satellite FE (finite element) model updating for the prediction of the effect of micro-vibration is described. In the case of satellites launched in low earth orbit, high agility and more mission accomplishments are required by the customer in order to procure many images from satellites. To achieve the goal, many mechanisms, including high capacity wheels and antennas with multi-axis gimbals have been widely adopted, but they become a source of micro-vibration which could significantly deteriorate the quality of images. To investigate the effect due to the micro-vibration in orbit on the ground, a prediction is conducted through an integrated model coupling the measured jitter sources with FE (finite element) model. Before prediction, the FE model is updated to match simulation results with the modal survey test. Subsequently, the quality of FE model is evaluated in terms of frequency deviation error, the resemblance of mode shapes and FRFs (frequency response functions) between test and analysis.
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문제 정의
본 논문에서는 미소진동 영향성 예측을 위한 인공위성 유한요소모델 보정에 관해 소개하고 그 결과를 분석하였다. 이를 위해 모달시험과 유한요소모델 보정을 실시하며, 보정 전후의 주파수 차이, 모드형상 상관관계, 주파수응답함수 상관관계를 비교하여 보정에 의해 개선된 유한요소모델의 품질을 평가하고 고찰하였다.
본 논문에서는 미소진동 영향성 예측을 위한 인공위성 유한요소모델 보정에 관해 소개하였다. 이러한 예측의 정확도를 높이기 위해서는 정확도가 높은 유한요소모델이 필요하다.
제안 방법
3과 같이 인공위성을 번지스프링에 매달아 공중에 떠있도록 하여 유사한 경계조건을 구현하였다. Table 2와 같이 인공위성의 다수의 구동기 장착부위, 카메라 부경과 카메라 장착지점 부근에 가속도계를 부착하였으며, 구동기 장착부위를 각 방향별로 가진하여 진동을 측정하였다. 고무팁을 갖는 임펄스해머를 사용하였으며 예비시험을 통해 관심 주파수인 0~250Hz까지 충분히 가진되는 것을 확인하였다.
Table 2와 같이 인공위성의 다수의 구동기 장착부위, 카메라 부경과 카메라 장착지점 부근에 가속도계를 부착하였으며, 구동기 장착부위를 각 방향별로 가진하여 진동을 측정하였다. 고무팁을 갖는 임펄스해머를 사용하였으며 예비시험을 통해 관심 주파수인 0~250Hz까지 충분히 가진되는 것을 확인하였다. 측정을 위한 가속도계는 최소 100mV/G 이상의 높은 민감도를 갖는 가속도를 부착하였다.
본 연구에서도 이와 마찬가지로 이를 고려하였으며 아울러 해외 항공우주기관에서는 고려하고 있지 않은 주파수응답함수의 상관관계도 비교하여 유한요소모델의 정확도를 평가하였다.
우선 전반적인 보정은NASTRAN 해석결과로부터 신속한 계산이 가능한 식(5)의 모달변형율에너지를 이용해서 높은 변형율 에너지를 갖는 곳을 보정하였다[17]. 아울러, 상세한 분석이 필요한 곳은 FEM Tools를 사용하여 식(6)와 같이 탄성계수, 재료의 두께에 관한 민감도를 분석하여 보정을 실시하였다[18]. 이러한 보정은 Fig.
유한요소모델은 3차원 CAD모델을 이용하여 가급적 실제 개발된 인공위성과 형상, 재료, 체결된 볼트의 수 등이 같도록 모델링을 수행한다. 유한요소모델링을 위해서 PATRAN, 해석을 위해서는 NASTRAN을 사용하였으며, 알루미늄 및 복합재료 샌드위치 플랫폼은 복합재료 쉘요소(PCOMP) , 론저론 및 레일 등의 플랫폼은 쉘요소(PSHELL), 강성이 강하고 무거운 전장품은 질량요소(CONM2)와 강체요소(RBE2)를 결합하여 구현하였다. 아울러 다층단열박막, 볼트의 중량, 본드 등과 같이 형상을 고려하기 어려운 부품은 비구조질량요소(NSM)를 이용하여 반영하였다.
유한요소모델은 3차원 CAD모델을 이용하여 가급적 실제 개발된 인공위성과 형상, 재료, 체결된 볼트의 수 등이 같도록 모델링을 수행한다. 유한요소모델링을 위해서 PATRAN, 해석을 위해서는 NASTRAN을 사용하였으며, 알루미늄 및 복합재료 샌드위치 플랫폼은 복합재료 쉘요소(PCOMP) , 론저론 및 레일 등의 플랫폼은 쉘요소(PSHELL), 강성이 강하고 무거운 전장품은 질량요소(CONM2)와 강체요소(RBE2)를 결합하여 구현하였다.
이러한 이유로 측정된 시험데이터를 직접 후처리를 수행하면 정확한 모드형상을 얻어내기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 측정된 주파수응답함수 중 SNR이 높은 신뢰할 수 있는 측정결과만을 선별하였으며 주파수응답함수의 값을 직접 사용해서 유한요소모델 보정을 위한 참고치로 활용하는 방법을 사용하였다.
이러한 예측의 정확도를 높이기 위해서는 정확도가 높은 유한요소모델이 필요하다. 이를 위해 모달시험과 유한요소모델 보정을 실시하며 보정 전후의 주파수 차이, 모드형상의 상관관계, 주파수응답함수 상관관계를 비교하여 보정에 의해 개선된 유한요소모델의 품질을 평가하였다.
본 논문에서는 미소진동 영향성 예측을 위한 인공위성 유한요소모델 보정에 관해 소개하고 그 결과를 분석하였다. 이를 위해 모달시험과 유한요소모델 보정을 실시하며, 보정 전후의 주파수 차이, 모드형상 상관관계, 주파수응답함수 상관관계를 비교하여 보정에 의해 개선된 유한요소모델의 품질을 평가하고 고찰하였다.
인공위성은 임무수행 중에 아무런 구속조건이 없는 자유경계조건 환경에 놓이게 된다. 이를 지상에서 구현하기 위해 Fig. 3과 같이 인공위성을 번지스프링에 매달아 공중에 떠있도록 하여 유사한 경계조건을 구현하였다. Table 2와 같이 인공위성의 다수의 구동기 장착부위, 카메라 부경과 카메라 장착지점 부근에 가속도계를 부착하였으며, 구동기 장착부위를 각 방향별로 가진하여 진동을 측정하였다.
인공위성 유한요소모델의 보정은 통상 연성하중해석을 위해 수행되며 100kg내외의 인공위성은 200Hz 이하[7], 1톤급의 인공위성은 100Hz 이하[8-9] 수준까지 이루어졌다. 최소비행중량 3.
측정된 주파수응답함수의 SNR이 낮은 편이기 때문에 시험데이터의 후처리를 수행하여 모드형상을 도출하지 않고 주파수응답함수의 값을 직접 사용해서 유한요소모델 보정을 위한 참고치로 활용하였다. 최종 보정결과, 설정된 기준을 만족하는 유한요소모델의 보정이 이루어짐을 확인하였다.
실제 해석에 사용될 주파수응답함수의 신뢰성을 평가하기 위해서 시험결과와 주파수 응답함수의 상관관계를 비교하였다. 힘-변위 (리셉턴스, Receptance), 힘-가속도 (이너턴스, Inertance) 주파수 응답함수를 각각 비교하였다. 주파수 응답함수의 유사성을 평가하기 위해서 FRAC(Frequency response assurance criterion)과 주파수응답함수의 보수성을 평가하기 위해 MFRAC (Modified FRAC)를 함께 사용하였으며 그 기준을 Table 4와 같이 선정하였다[8-9].
대상 데이터
아울러 다층단열박막, 볼트의 중량, 본드 등과 같이 형상을 고려하기 어려운 부품은 비구조질량요소(NSM)를 이용하여 반영하였다. 사용된 요소의 수는 430,070여개 절점의 수는 304,802개이다. 총중량 및 중량분포는 Table 1에 중량분포표(Mass property table)를 기준으로 작성하였으며, 총중량 및 중량분포가 측정결과와 0.
유한요소모델의 보정을 위해 사용될 주요공진주파수(Master natural frequency) 및 주요주파수응답함수(Master frequency response function)를 Table 5 및 Table 6과 같이 각각 선정하였다. 주요 공진주파수는 식(4)의 모드선정함수(Mode indication function)를 통해 실수부(=αre)가 0인 곳을 후보 주요주파수를 선정하고 이중 주파수응답함수에서 높은 응답을 갖는 곳을 고려하여 총 9개를 선정하였다.
주요 공진주파수는 식(4)의 모드선정함수(Mode indication function)를 통해 실수부(=αre)가 0인 곳을 후보 주요주파수를 선정하고 이중 주파수응답함수에서 높은 응답을 갖는 곳을 고려하여 총 9개를 선정하였다. 주요 주파수응답함수는 측정결과 중 SNR이 높아 충분히 신뢰할 수 있는 주파수응답함수를 의미하여 총 22개를 선정하였다.
데이터처리
측정을 위한 가속도계는 최소 100mV/G 이상의 높은 민감도를 갖는 가속도를 부착하였다. 각 가진 지점마다 총 5회를 반복하여 시험하였으며 이를 평균화하여 모드분석에 사용하였다.
본 연구에서도 이와 마찬가지로 이를 고려하였으며 아울러 해외 항공우주기관에서는 고려하고 있지 않은 주파수응답함수의 상관관계도 비교하여 유한요소모델의 정확도를 평가하였다. 실제 해석에 사용될 주파수응답함수의 신뢰성을 평가하기 위해서 시험결과와 주파수 응답함수의 상관관계를 비교하였다. 힘-변위 (리셉턴스, Receptance), 힘-가속도 (이너턴스, Inertance) 주파수 응답함수를 각각 비교하였다.
실제해석에 사용될 주파수응답함수의 상관관계를 평가하기 위해서 FRAC과 MFRAC을 이용해서 주파수응답함수의 유사성을 판정하였다. 힘-가속도 및 힘-변위 주파수응답함수를 각각 판정하였으며 Table 8과 같이 결과를 나타내었다.
이론/모형
유한요소모델 보정방법에는 널리 사용되는 축차수정법을 사용하였다[16]. 축차수정법은 민감도 분석과 병행되며 그 이유는 민감도가 높은 부분을 변경해야 유한요소모델의 보정량을 최소화 할 수 있기 때문이다.
이를 위해서 ECSS(European Cooperation for Space Standardization) 및 NASA에서 제안하는 자유경계 변형에너지 확인(Free-Free Strain Energy Check)을 수행한다.
주파수 응답함수의 유사성을 평가하기 위해서 FRAC(Frequency response assurance criterion)과 주파수응답함수의 보수성을 평가하기 위해 MFRAC (Modified FRAC)를 함께 사용하였으며 그 기준을 Table 4와 같이 선정하였다[8-9].
성능/효과
MFRAC을 이용해서 주파수 응답함수의 보수성을 살펴보면 그 값이 평균적으로 90% 내외 수준인 것으로 판단되며 충분히 보수적인 것을 확인할 수 있다.
보정전후의 공진주파수 차이 및 모드형상의 정확도를 Table 7과 같이 비교하였다. 보정 후에 주파수 차이 5% 이내로 잘 일치하는 것을 확인하였다. 아울러 주파수응답함수의 상관관계를 나타내는 FDAC도 대부분 80%이상으로 매우 잘 일치하는 것을 확인하였다.
보정 후에 주파수 차이 5% 이내로 잘 일치하는 것을 확인하였다. 아울러 주파수응답함수의 상관관계를 나타내는 FDAC도 대부분 80%이상으로 매우 잘 일치하는 것을 확인하였다.
MFRAC을 이용해서 주파수 응답함수의 보수성을 살펴보면 그 값이 평균적으로 90% 내외 수준인 것으로 판단되며 충분히 보수적인 것을 확인할 수 있다. 즉, 0.5%댐핑을 이용한 해석결과는 미소진동 영향성 예측하는 데에 있어 보수적인 해석관점(worst case analysis)에서 적합하리라 판단된다.
측정된 주파수응답함수의 SNR이 낮은 편이기 때문에 시험데이터의 후처리를 수행하여 모드형상을 도출하지 않고 주파수응답함수의 값을 직접 사용해서 유한요소모델 보정을 위한 참고치로 활용하였다. 최종 보정결과, 설정된 기준을 만족하는 유한요소모델의 보정이 이루어짐을 확인하였다. 특히 주파수 응답함수의 경우, 0.
후속연구
그러나 앞서 언급했던 것과 같이 높은 SNR을 갖는 좀 더 신뢰성 있는 시험결과를 얻기 위해서는 민감도가 높은 가속도계의 사용, 임팩트 해머 대신 다수의 가진기(shaker)등을 사용한 개선된 측정시스템을 구축해야 할 것으로 사료된다. 또한 경계조건이 약간 다르지만, 대형 가진기를 사용한 환경시험 중에 가진기와 위성 사이에 Force Transducer를 설치하여 실제 위성에 입력되는 힘을 측정하면, 이로부터 주파수응답함수를 획득하여 신뢰성 있는 시험결과를 도출할 수 있다.
또한 경계조건이 약간 다르지만, 대형 가진기를 사용한 환경시험 중에 가진기와 위성 사이에 Force Transducer를 설치하여 실제 위성에 입력되는 힘을 측정하면, 이로부터 주파수응답함수를 획득하여 신뢰성 있는 시험결과를 도출할 수 있다. 아울러, 시스템의 운전 상태에서 동적특성을 알아내는 OMA(opertational modal analysis)기법 등을 동시에 적용한다면 실제 작동상태에 근접한 감쇠특성도 파악하여 정밀한 유한요소모델의 보정을 이루어질 수 있으리라 사료된다[20].
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
지상 근접촬영으로는 영상품질의 변화를 정확히 살펴보기 어렵기 떄문에 어떤 방법을 사용하였나?
그러나 무중력 환경의 구현이나 광학 조준기 등의 엄밀한 설정이 어렵기 때문에 지상 근접촬영으로는 영상품질의 변화를 정확히 살펴보기 매우 어렵다. 이를 대체하기 위해서 널리 사용하고 있는 방법 중 하나는 무중력모사 환경에서 모달시험을 수행하고 그 정보를 이용해서 유한요소모델을 보정한 후 여기에 구동기의 시험결과를 결합하여 미소진동 영향성을 평가하는 것이다. 이러한 업무를 수행하기 위해서는 매우 정확도가 높은 유한요소모델이 필요하며 이를 위해서는 유한요소모델의 보정은 필수적이다.
미소진동의 특징?
미소진동은 관측탑재체를 가진하여 영상의 선명도와 같은 영상품질을 저하시킬 수 있으며, 이러한 영향을 판단하기 위해 PSF (point spread function)와 MTF (modulated transfer function)와 같은 평가지수를 사용한다. 외란에 의한 가진으로 인하여 광학탑재체 내의 영상의 경로를 구성하는 반사경이나 센서가 이상적인 위치로부터 흔들림에 따라 센서의 노출시간(Exposure time, Integration time)내에서 픽셀에 대하여 상당한 크기로 영상이 흔들릴 경우, 광학계의 MTF 저하를 야기함으로 인하여 Fig.
고해상도 영상은 어디에 활용되는가?
고해상도 영상은 지도제작, 도시계획, 재난감지 등의 다양한 목적으로 활용되고 있고, 유로컨설트사 보고 [1]에 따르면 영상시장은 2014년 현재 25억 달러(약 2.7조원)이며, 2018년 37억불달러(약 4.
참고문헌 (20)
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