[논문]비행시험과 전산해석을 통한 소형무인기 항력 예측

진원진; 이융교

doi:10.12985/ksaa.2015.23.2.051

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents the procedure of drag prediction for EAV-1, based on a numerical analysis correlated to an in-flight test. EAV-1, developed by Korea Aerospace Research Institute, is a small-sized UAV to test a hydrogen-fuel cell power system. The long-endurance test flight of 4.5 hours provides ...

This paper presents the procedure of drag prediction for EAV-1, based on a numerical analysis correlated to an in-flight test. EAV-1, developed by Korea Aerospace Research Institute, is a small-sized UAV to test a hydrogen-fuel cell power system. The long-endurance test flight of 4.5 hours provides numerous in-flight data. The thrust and drag of EAV-1 during the flight test are estimated based on the wind-tunnel test results for EAV-1's propeller performance. In addition, the CFD analysis using a commercial Navier-Stokes code is carried out for the full-scale EAV-1. The computational result suggests that the initial CFD analysis substantially under-predicts the in-flight drag in that the discrepancy is up to 27.6%. Therefore, additional investigation for more accurate drag prediction is performed; the effect of propeller slipstream is included in the CFD analysis through "fan disk" modelling. Also, the additional drag from airplane trim and load factor that actually exists during the flight test in a circular path is considered. These supplemental analyses for drag prediction turn out to be effective since the drag discrepancy reduces to 2.3%.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

아울러, 실제 비행에 요구되는 조종면 변위가 전산해석 중 모델링의 단순화를 위하여 일반적으로 생략되는 점 역시 정확한 항력예측에 대한 한계를 초래한다. 따라서 본 연구에서는 EAV-1의 비행시험을 통하여 비행중의 실제 추력과 항력을 산출하고, 이를 근거로 EAV-1의 전기체 전산유체 해석결과를 보완하여, 비행 중인 무인기의 실제 소요동력 및 발생항력 예측에 대한 정확도를 높이는 방법을 고찰하였다.
본 연구에서는 소형 전기추진 무인기인 EAV-1을 제작하여 장기체공 비행성능을 시연하였다. 그리고 비행시험 자료와 프로펠러 풍동시험 결과를 이용하여 비행 중 항력 계수를 산출하였으며, 이를 근거로 전산유체해석 결과를 보완하여 정확도 높은 항력 예측 결과를 제시하였다.

가설 설정

항력 오차발생의 추가원인 식별을 위하여 항공기 트림을 위한 조종면 변위항력, 즉 트림항력 성분을 살펴보았다. 전산해석의 경우 EAV-1에 대한 정상 수평비행 조건을 가정하였고 이 경우에 일러론과 러더 등의 조종면 사용이 미미하다. 그러나 선회 비행 시에는 Fig.
6와 제시된 바와 같이 후류효과를 구현하였다. 프로펠러 압력분포는 r/R=0.75에서 압력 도약 (pressure jump)이 최대가 되고 r/R=0.5 이상에서 누적 압력 도약이 전체의 80%가 되는 통상적 분포를 가정하였다. 아울러, fan 원반의 허브 반경은 장착위치 및 동체의 직경 등을 고려하여 r/R=0.

제안 방법

본 연구에서는 소형 전기추진 무인기인 EAV-1을 제작하여 장기체공 비행성능을 시연하였다. 그리고 비행시험 자료와 프로펠러 풍동시험 결과를 이용하여 비행 중 항력 계수를 산출하였으며, 이를 근거로 전산유체해석 결과를 보완하여 정확도 높은 항력 예측 결과를 제시하였다.
5에 제시하였다. 대기밀도는 측정된 기압고도에서 표준대기(ISA) 관계식을 이용하여 산정되었고, 비행속도는 항공기에 장착된 피토정압관에서 측정된 대기속도를 사용하였다. 비행 중 평균항력계수 산출을 위하여 시간 평균한 결과 항력은 C_D=0.
9에 제시된 바와 같이 트림을 위하여 조종면의 변위가 필요하다. 따라서 실제 선회비행 중 각 조종면의 변위(Fig, 9)에 대한 시간 평균값을 구하고, 이에 대한 트림항력을 항공기 개념설계 프로그램인 AAA(Advanced Aircraft Analysis)[9]를 통하여 도출하였다. AAA은 조종면 변위에 따른 형상 트림항력 뿐만 아니라, 이 때 발생하는 양력변화에 의한 유도 트림항력도 계산한다.
따라서 프로펠러 회전을 단순화한 원반을 모델링하고 “Fan” 경계조건을 적용하여 비교적 용이하게 Fig. 6와 제시된 바와 같이 후류효과를 구현하였다.
비행시험을 통한 항력산출을 위하여 4.5시간의 선회 비행 중 가장 안정적이었던 비행 개시 후 3시간째 시간구간의 자료를 분석하였다. 고도와 속도는 GPS와 피토정압관을 통하여 측정되었는데, V=50km/hr의 대기속도를 유지하며 선회비행 하였으므로 바람 방향에 따라 GPS 측정 속도의 변화가 있었으며, 약 12km/hr의 동풍이 발생한 것으로 나타났다.
한편, 풍동시험에서 도출된 프로펠러 성능차트(Fig. 3)와 식 (2)~(4) 을 바탕으로, 비행 조건에서의 전진비(J=V/Nd)에 대한 추력계수(CT), 출력계수(CP), 프로펠러 효율(ηp) 및 모터효율(ηm)을 결정하여 기계출력(mechanical power, PM)을 계산하였다.
항력 오차발생의 추가원인 식별을 위하여 항공기 트림을 위한 조종면 변위항력, 즉 트림항력 성분을 살펴보았다. 전산해석의 경우 EAV-1에 대한 정상 수평비행 조건을 가정하였고 이 경우에 일러론과 러더 등의 조종면 사용이 미미하다.

대상 데이터

장기체공 성능 시연을 위한 비행시험은 전남 고흥에 위치한 한국항공우주연구원의 항공센터에서 총 3회에 걸쳐 수행되었다. 비행과 전원시스템에 관한 약 70가지 변수의 비행정보는 지상통제 장비에 15Hz로 저장되었으며, 자동비행장치(FCC)에도 약 80가지의 변수가 50Hz로 저장되어 분석에 사용되었다. 대표적 비행정보는 자세, 조종면 변위, 속도, 고도, 프로펠러 회전수, 모터 입력출력, 연료전지 출력 등이며, 대기속도 및 압력고도 등의 대기자료는 비행체의 앞부분에 장착되어 있는 피토정압관을 통하여 측정된다.
3.1 비행시험 개요 및 측정 장비

장기체공 성능 시연을 위한 비행시험은 전남 고흥에 위치한 한국항공우주연구원의 항공센터에서 총 3회에 걸쳐 수행되었다. 비행과 전원시스템에 관한 약 70가지 변수의 비행정보는 지상통제 장비에 15Hz로 저장되었으며, 자동비행장치(FCC)에도 약 80가지의 변수가 50Hz로 저장되어 분석에 사용되었다.
점성 경계층 해석을 위하여 벽면에서의 y⁺는 5 이하로 구성되었으며, 총 12층의 격자를 경계층 내에 적층하였다. 전기체 해석을 위한 정렬 및 비정렬 격자수는 총 2천만 개 이상으로서, 이에 따른 대규모 해석을 위하여 병렬계산용 클러스터가 활용되었다. 경계조건으로는 velocity-inlet과 pressure-out을 사용하였고, velocity-inlet 경계조건과 육면체 원방경계 형상 사용 시 받음각의 변화에 따라 발생할 수 있는 원방경계 내 계산상 오차를 방지하기 위하여 C형 원방경계 형상을 적용하였다.
전기비행체의 전기체(全機体) 공력성능 해석에는 상용 전산유체역학 프로그램인 FLUENT[5]가 사용하였고, Navier-Stokes 해석을 위한 격자생성에는 GAMBIT[6]과 T-GRID[7]가 사용되었다. 점성 경계층 해석을 위하여 벽면에서의 y⁺는 5 이하로 구성되었으며, 총 12층의 격자를 경계층 내에 적층하였다. 전기체 해석을 위한 정렬 및 비정렬 격자수는 총 2천만 개 이상으로서, 이에 따른 대규모 해석을 위하여 병렬계산용 클러스터가 활용되었다.

이론/모형

전기체 해석을 위한 정렬 및 비정렬 격자수는 총 2천만 개 이상으로서, 이에 따른 대규모 해석을 위하여 병렬계산용 클러스터가 활용되었다. 경계조건으로는 velocity-inlet과 pressure-out을 사용하였고, velocity-inlet 경계조건과 육면체 원방경계 형상 사용 시 받음각의 변화에 따라 발생할 수 있는 원방경계 내 계산상 오차를 방지하기 위하여 C형 원방경계 형상을 적용하였다. 층-난류 천이특성을 비교적 정확하게 해석할 수 있는 transitional κ-ω SST 난류모델을 사용하였고, 난류 강도와 난류 길이 척도(turbulent length scale)는 항공우주연구원 아음속풍동의 난류 변수값을 기준하여 각각 0.
전기비행체의 전기체(全機体) 공력성능 해석에는 상용 전산유체역학 프로그램인 FLUENT[5]가 사용하였고, Navier-Stokes 해석을 위한 격자생성에는 GAMBIT[6]과 T-GRID[7]가 사용되었다. 점성 경계층 해석을 위하여 벽면에서의 y⁺는 5 이하로 구성되었으며, 총 12층의 격자를 경계층 내에 적층하였다.
층-난류 천이특성을 비교적 정확하게 해석할 수 있는 transitional κ-ω SST 난류모델을 사용하였고, 난류 강도와 난류 길이 척도(turbulent length scale)는 항공우주연구원 아음속풍동의 난류 변수값을 기준하여 각각 0.1%와 0.01m로 입력되었다.

성능/효과

EAV-1 전기체 발생 항력에 대한 전산해석 결과는 C_D=0.0533으로서 비행시험과 프로펠러 풍동시험을 통해 도출된 항력 C_D=0.0736와 비교하여 27.6%라는 큰 차이를 보였다. 그러나 추가로 프로펠러 후류, 트림, 선회비행의 영향을 고려하여 전산해석 결과에 반영하여 오차를 2.
5시간의 선회 비행 중 가장 안정적이었던 비행 개시 후 3시간째 시간구간의 자료를 분석하였다. 고도와 속도는 GPS와 피토정압관을 통하여 측정되었는데, V=50km/hr의 대기속도를 유지하며 선회비행 하였으므로 바람 방향에 따라 GPS 측정 속도의 변화가 있었으며, 약 12km/hr의 동풍이 발생한 것으로 나타났다. 아울러, 경사각(bank angle) 약 10도의 정상선회비행 유지 및 트림을 위하여 러더, 엘리베이터 및 에일러론 변위가 있었고, 측면 가속도 역시 측정되었다.
6%라는 큰 차이를 보였다. 그러나 추가로 프로펠러 후류, 트림, 선회비행의 영향을 고려하여 전산해석 결과에 반영하여 오차를 2.3%로 감소시켰다. 따라서 정상 수평비행을 가정한 전산해석 결과를 토대로 산출한 항력은 실제 무인기가 장기체공을 위하여 선회비행 진행 중 발생하는 항력보다 작으며, 이를 충분히 고려한 설계가 진행되어야 한다는 것을 알 수 있었다.
6%의 오차를 보이고 있다. 그러나 후류효과를 고려했을 때는 C_D=0.0630으로 계산되어 비행시험결과와의 오차가 14.4%로 감소하였다.
001 정도 증가한 것으로 계산되었다. 따라서 선회비행 하중배수 영향을 고려한 항력은 C_D=0.0719이고 비행시험결과에 대한 해석결과의 최종오차는 2.3%로 감소하였다. 해석 단계별 항력계수의 변화는 Table 4에 정리되어 있다.
3%로 감소시켰다. 따라서 정상 수평비행을 가정한 전산해석 결과를 토대로 산출한 항력은 실제 무인기가 장기체공을 위하여 선회비행 진행 중 발생하는 항력보다 작으며, 이를 충분히 고려한 설계가 진행되어야 한다는 것을 알 수 있었다. 아울러, 프로펠러 추진 무인기에 대한 전산유체해석 수행 시 계산의 편의를 위하여 일반적으로 프로펠러 모델링을 생략하는데 이 점 역시 상당한 항력오차를 초래하며, 단순한 fan disk 모델링을 통해서도 비교적 용이하고 정확하게 실제 프로펠러 구동과 후류효과에 대한 모사가 가능함을 볼 수 있었다.
대기밀도는 측정된 기압고도에서 표준대기(ISA) 관계식을 이용하여 산정되었고, 비행속도는 항공기에 장착된 피토정압관에서 측정된 대기속도를 사용하였다. 비행 중 평균항력계수 산출을 위하여 시간 평균한 결과 항력은 C_D=0.0736으로 계산되었다. 이 때 순항비행 받음각과 양력계수는 각각 α=5.

후속연구

따라서 본 연구에서 검토된 바와 같이 비행시험 결과에 기준한 전산해석 보완과정을 통하여 정확한 항력수준과 전력소모를 예측하는 방법은 항공우주연구원에서 개발 중인 장기체공 전기추진 무인비행체 시리즈의 기체 설계와 동력시스템의 용량 및 최적의 장기체공 비행 패턴을 결정하는데 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	저(低)레이놀즈수 영역에서 비행하는 프로펠러추진 소형무인기는 무엇의 영향을 크게 받는가?	따라서 항력특성에 대한 정확한 예측 정보가 필요하고, 일반적으로 전산유체해석(CFD)을 통하여 기체의 항력특성을 추정한다. 그러나 장기체공을 위하여 저(低)레이놀즈수 영역에서 비행하는 프로펠러추진 소형무인기의 경우 층-난류 천이특성과 프로펠러 후류(slipstream)의 영향이 지대하므로[3] 이를 충분히 고려하지 않은 전산해석 결과는 상당한 오차를 동반할 수 있다. 아울러, 실제 비행에 요구되는 조종면 변위가 전산해석 중 모델링의 단순화를 위하여 일반적으로 생략되는 점 역시 정확한 항력예측에 대한 한계를 초래한다.
	국외의 전기비행체 개발 현황은 어떠한가?	이러한 조류는 항공기술 분야에도 영향을 미쳐, 이산화탄소 등의 유해물질 발생이 없고 소음이 적으며 유지비 또한 저렴한 전기비행체의 개발이 본격화 되고 있다. 스위스에서 개발한 Solar Impulse는 태양광 전기비행기로서 24시간 시험비행에 성공하고, 2015년까지 세계일주 비행을 목표로 하고 있다[1]. 2010년 영국의 Qinetiq사의 Zephyr는 태양전지 일체형 주익을 장착, 고고도 성층권에서 2주 이상(336시간) 체공 비행하여 세계기록을 갱신한 바 있다[2]. 이와 같은 세계적 친환경 전기추진비행체 연구 추세에 맞추어, 한국항공우주연구원(KARI)은 지상감시 및 통신중계 등 활용성이 다양한 장기체공형 무인비행체 기술개발에 착수하였고, 2차전지 및 연료전지를 탑재하는 무인 소형 전기 무인비행체인 EAV-1을 개발하여 시험비행을 수행하였다 (Fig.
	전산유체해석(CFD)을 통하여 기체의 항력특성을 추정하는 이유는 무엇인가?	항공기가 오랜 시간 체공하기 위하여 저속, 저출력 비행을 수행하기 때문에 장기체공형 기체설계 시 항력감소에 대한 고려가 핵심이다. 따라서 항력특성에 대한 정확한 예측 정보가 필요하고, 일반적으로 전산유체해석(CFD)을 통하여 기체의 항력특성을 추정한다.

참고문헌 (9)

Laurenzo, R., "Soaring on a Solar Impulse," Aerospace America, Vol. 47, No. 5, 2009, pp. 32-36.
FAI Record ID No. 16052, Federation Aeronautique Internationale.
Shafer, T. C., et al., "Comparison of Computational Approaches for Rapid Aerodynamic Assessment of Small UAVs," AIAA Paper 2014-0039, 2014.
Covert, E. E., "Thrust and Drag : Its Prediction and Verification," Progress in Aeronautics and Astronautics Series, Vol. 58, AIAA, 1985.
ANSYS FLUENT Ver. 12 Software Package, Ansys Fluent Inc., Canonsburg, PA, USA.
GAMBIT Software Package, Ver. 2.4.6, Ansys Fluent Inc., Canonsburg, PA, USA.
TGRID Ver. 3.5, Ansys Fluent Inc., Canonsburg, PA, USA.
Stickle, G. W. and Crigler, J. L., "Propeller Analysis from Experimental Data," NACA Technical Report-712, 1941.
Advanced Aircraft Analysis Software Package, Ver. 3.2, DAR Corp., Lawrence, KS, USA.

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