액체 추진제 공급 시스템에 대한 Modeling and Simulation(M&S)는 엔진의 각 구성품을 수학적으로 모델링하여 특정 조건에서의 성능을 예측하는 기법이다. 본 논문에서는 국내외에서 수행된 관련 연구를 분석하여 액체 로켓엔진에 적용되는 공급 시스템에 대한 M&S의 기본 구성을 파악하였다. 구성요소의 보편적인 수학적 모델링을 정리하고 각 연구 결과에 대한 특징을 분석하였다. 또한 해석 및 검증 결과를 바탕으로 선진 해외 연구 기관의 M&S 수준을 확인하였고, M&S 기법의 정확도와 관련한 요인을 기술하였다.
액체 추진제 공급 시스템에 대한 Modeling and Simulation(M&S)는 엔진의 각 구성품을 수학적으로 모델링하여 특정 조건에서의 성능을 예측하는 기법이다. 본 논문에서는 국내외에서 수행된 관련 연구를 분석하여 액체 로켓엔진에 적용되는 공급 시스템에 대한 M&S의 기본 구성을 파악하였다. 구성요소의 보편적인 수학적 모델링을 정리하고 각 연구 결과에 대한 특징을 분석하였다. 또한 해석 및 검증 결과를 바탕으로 선진 해외 연구 기관의 M&S 수준을 확인하였고, M&S 기법의 정확도와 관련한 요인을 기술하였다.
Modeling and Simulation(M&S) for a liquid propellant supply system is a technique to predict the performance of components and systems under certain conditions based on mathematical modeling for each component of the engine. In this paper, the basic structure of M&S for the supply system applied to ...
Modeling and Simulation(M&S) for a liquid propellant supply system is a technique to predict the performance of components and systems under certain conditions based on mathematical modeling for each component of the engine. In this paper, the basic structure of M&S for the supply system applied to liquid rocket engines was obtained by analyzing the related research conducted. The basic mathematical modeling of components was organized and the characteristics of each study result were analyzed. Based on the analysis and validation results, M&S method of advanced foreign research institutes was also identified, and factors related to its accuracy were described.
Modeling and Simulation(M&S) for a liquid propellant supply system is a technique to predict the performance of components and systems under certain conditions based on mathematical modeling for each component of the engine. In this paper, the basic structure of M&S for the supply system applied to liquid rocket engines was obtained by analyzing the related research conducted. The basic mathematical modeling of components was organized and the characteristics of each study result were analyzed. Based on the analysis and validation results, M&S method of advanced foreign research institutes was also identified, and factors related to its accuracy were described.
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문제 정의
엔진 시동과정을 밸브 개방 시퀀스와 동일하게 순차적으로밸브 개도를 변화시켜 모사하였다. ROCETS의 결과와 비교하여 ESPSS는 해석 결과의 전반적인 경향성은 유사하지만, 가속 시간, 시점, 가속률에 차이를 보이며 비행시험 데이터와 더 일치하는 결과를 보고하였다. 이는 유동 모델링을 특성에 따라 구분하고 TCV 밸브 모델링을 추가하여 정확도를 향상시켰기 때문이다.
본 논문에서는 액체로켓 엔진의 추진제 공급시스템에 대한 M&S 연구동향을 분석하였다.
본 논문은 국가별 M&S 신뢰도에 따른 연구동향을 분석하기 위해 대학수준의 기초연구는 제외하고 실제로 로켓엔진을 개발한 대표적인 국가 연구기관의 자료를 바탕으로 수행한 M&S연구의 검증 결과에 대하여 정리하고 고찰을 기술하였다.
시뮬레이션은 모델링을 통하여 해석 조건에 따라 구성요소 간의 질량, 모멘텀, 에너지, 동력밸런스를 맞추는 과정으로 진행되며 최종적으로 엔진 성능 예측이 목적이다. Fig.
액체로켓엔진의 추진제 공급 시스템 Modelingand Simulation(M&S)는 탱크부터 연소실까지의 액체 추진제 공급 시스템을 모델링하고 성능예측을 위한 시뮬레이션을 하는 것이 목적이다.
이에 따라 본 연구에서는 구성품 단위의 M&S 기법에 대하여 터보 펌프 방식을 분석하고 최근 유사연구에 의한 기술발전 덕에 각광받고 있는 전기펌프 방식의 구성품을 추가 분석하였다.
이에 따라 본 연구에서는 액체로켓 엔진의 추진제 공급시스템 M&S 연구동향에 대한 분석을 수행하고, 이를 기반으로 M&S의 기본 구성과 각 구성품의 보편적인 수학적 모델링 및 연구기관별 개별적 특징을 소개하고자 하였다.
일반적으로 정상상태와 과도기상태는 전혀 다른 유체역학적 거동을 보이고, 성능해석에 있어 해석 목적이 다르기 때문에 구분되어 수행된다. 정적 성능해석은 정상상태 엔진의 정적특성에 대한 성능예측이 목적이다. 즉 엔진의 작동점에서 각각의 구성요소와 전체 시스템의 성능을 해석하고 결정하는 단계에서 사용된다.
제안 방법
본 절에서는 공급시스템의 각 구성품에 대한 모델링 기법을 크게 세가지 요소로 구분하여 정리하였다. (1) 펌프, 터빈, 전기모터 등의 구동 요소, (2) 비 동력계로써 추진제의 저항으로 작용되는 배관, 오리피스, 밸브, 분사기, 냉각채널과 같은 유체저항 요소, 마지막으로 (3) 공급시스템 전반에서 벌어지는 열전달에 대한모델링으로 분류하여 연구동향을 분석하였다. 또한 본 절의 내용을 요약하여 Table 1에 정리하였다.
5-7을 이용하여 펌프의 필요 양정과 효율로부터 필요 동력을 계산하며, 전기펌프의 구성품 성능계수인 power density(δP)로부터 펌프의 무게를 추정한다.
이탈리아에서는 2012년에 유럽 ESA에서 개발한 ESPSS 라이브러리를 사용하여 RL-10A-3A엔진의 과도기 과정 시뮬레이션 연구를 수행하였다[7, 17]. ESPSS 라이브러리로부터 7개의 밸브,터보펌프, 연소실, 파이프, 냉각채널로 엔진 모델을 구성하였고, 시동 및 종료 시의 과정을 밸브개폐시퀀스로 구성하였다. Fig.
ESPSS 라이브러리는 엔진 구성품의 정상 및 과도기 상태 모델을 포함하며, 특히 아임계, 초임계, 다상 등 다양한 유체 물성에 대한 모델을 포함하고 있어 Dynamic Priming Volume, 워터해머(유압충격)와 같은 유체의 비정상 거동을 모사할 수 있다. ESPSS 라이브러리를 사용하여 이탈리아의 SapienzaUniversity에서 RL-10A-3-3A 엔진에 대한 과도기 해석 시뮬레이션을 수행하여 앞선 미국[6]의결과와 검증하였고[7], 영국 SSTL에서 정지궤도 위성 플랫폼(GMP-T) 추진제 공급 시스템을 개발하였다[8]. 후발주자인 중국 또한 Wei 등[9]이Modelica를 사용하여 고압가스 가압방식 및 터보펌프 방식의 라이브러리를 개발하여 보고한 바 있다.
오리피스는 대표적인 차압 요소로 손실계수를 실험값 또는 면적비와 유량으로부터 상수로 간단하게 표현한다. REDS[2]에서는 해석 대상인 엔진 데이터를 사용하여 밸브의 손실계수를 개도의 함수로 표현하였는데, 오리피스의 경우 개도가 일정한 밸브와 동일하게 취급하여 모델링 하였다. Wei 등[9]은 유량제어 밸브일 경우 유량을 차압과 유량계수의 함수로 나타내었다.
또한 추가적으로 엔진 시동⋅정지 과정 시뮬레이션을 수행하였다.
터보펌프와 전기펌프 방식의 액체로켓엔진의 추진제 공급 시스템의 구성품은 각각 터빈과 전기모터가 있고, 공통적으로 펌프, 배관, 오리피스, 밸브, 분사기, 냉각채널이 있다. 본 절에서는 공급시스템의 각 구성품에 대한 모델링 기법을 크게 세가지 요소로 구분하여 정리하였다. (1) 펌프, 터빈, 전기모터 등의 구동 요소, (2) 비 동력계로써 추진제의 저항으로 작용되는 배관, 오리피스, 밸브, 분사기, 냉각채널과 같은 유체저항 요소, 마지막으로 (3) 공급시스템 전반에서 벌어지는 열전달에 대한모델링으로 분류하여 연구동향을 분석하였다.
4는 연소실 압력에 대한 엔진 시동과정의 해석결과와 이전 미국의 시뮬레이션 결과[6] 및 RL-10A-3-3A엔진의 비행시험 데이터와의 비교결과이다. 엔진 시동과정을 밸브 개방 시퀀스와 동일하게 순차적으로밸브 개도를 변화시켜 모사하였다. ROCETS의 결과와 비교하여 ESPSS는 해석 결과의 전반적인 경향성은 유사하지만, 가속 시간, 시점, 가속률에 차이를 보이며 비행시험 데이터와 더 일치하는 결과를 보고하였다.
M&S는 엔진의 성능을 결정하고 예측하기 위한 하나의 방법이다. 정적 성능해석을 통해 엔진의 작동점에서 성능을 결정하고 이 결과를 해석대상으로 동적 성능해석을 통해 시간에 따른 성능변화를 예측한다. 보다 정확한 M&S를 위해서는 구성품 단위의 적절한 물리적, 수학적 모델 구성과 실제 엔진의 실험 데이터를 기반으로 한 구성요소의 물성치 확보가 요구된다.
5는 LE-7A 엔진의 펌프 축 속도의 엔진 시동과정 해석결과와 Ground test data와의 비교이다. 해석조건을 test data에 기반하여 점화 시간과 밸브 제어 시점을 결정하였고, 밸브 개도에 변화를 주는 방법으로 시동과정을 모사하였다. 비교 결과 가속시점과 가속도에 대한 차이를 보이지만 상당히 정확한 결과를 보였다.
유체저항요소의 경우 압력손실을 연소실 압력의 상수배로 경험식을 통하여 모델링 하였고 펌프, 터빈,연소실은 대수방정식을 통하여 모델링 하였다. Vulcain, HM7B, SSME 엔진으로 검증하여 구성품 단위 성능 오차 평균 4%, 2%, 6%로 간단한 모델링 방식임에도 불구하고 낮은 오차율을 보였다. 그러나 연료 펌프의 동력과 유량에서 최대 15%의 오차를 보이는데, 이는 추진제를 비압축성으로 가정한 것이 원인으로 분석된다[10].
구성품 내에서의 이러한 물성치 변화들은 서로 상호작용하며 최종적으로 연소실의 연소 특성 변화를 야기하며, 그 결과 추력변화로 이어진다. 따라서 동적 성능 시뮬레이션을 통해 시간에 따른 구성품에서의 유량, 압력, 온도, 펌프 축 속도 변화, 동적 열전달, 하드웨어의 동적거동, 프라이밍, 워터해머 현상 등을 결과로 도출할 수 있다.
비교 결과 가속시점과 가속도에 대한 차이를 보이지만 상당히 정확한 결과를 보였다. 예연소실, 연소실 압력 또한 동일한 양상을 가지며, 정지 시도 마찬가지로 가속 시점과 가속도에 약간의 오차를 보였다.
정적 성능 시뮬레이션은 해석 대상이 운용조건 하에서 설계 목표인 추력, 연소실 압력과 같은 목표 성능을 만족하도록 유체 저항요소에서의 손실을 계산하고 손실을 보상할 수 있는 구동요소의 필요 성능을 계산하는 과정으로 수행된다. 해석 결과로써 작동점에서의 비추력, 중량이 도출되며, 구성품 단위에서 추진제의 압력,온도, 유량, 엔탈피, 펌프 동력, 양정 등이 도출된다. 이러한 결과로부터 정상상태의 엔진 작동 점에서의 성능설계가 완료되며 이를 바탕으로 동적 성능 시뮬레이션의 해석조건이 결정된다.
후속연구
분석된 자료는 액체로켓엔진 및 공급 시스템의 M&S 연구와 설계 프로그램 개발에 있어 도움이 될 것으로 기대된다.
추진제 공급시스템에 대한 M&S의 정확도를 향상시키기 위해서는 이러한 요인을 보다 정밀하게 분석하고, 정확한 모델링이 추가될 수 있도록 실험 및 시험 데이터의 확보가 중요할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
신뢰도 높은 M&S의 효과는?
이러한 중요성 때문에 시뮬레이션 결과는 높은 정확도와 신뢰도가 요구되며 이에 따라 구성품 단위 수준에서부터 시스템 전체 수준까지의 수준 높은 모델링을 필요로 한다. 또한 신뢰도 높은 M&S는 보다 정확한 성능예측이 가능하도록 하므로 로켓 엔진 개발시간과 비용을 줄일 수 있어 효율적인 개발 과정을 구축할 수 있다.
M&S에 있어서 정적 성능해석은 어떤 단계에서 사용되는가?
정적 성능해석은 정상상태 엔진의 정적특성에 대한 성능예측이 목적이다. 즉 엔진의 작동점에서 각각의 구성요소와 전체 시스템의 성능을 해석하고 결정하는 단계에서 사용된다. 반면, 동적 성능해석은 시동이나 추력의 변화 등 요구조건의 변화에 따른 엔진의 과도기 과정에서 발생하는 유체의 동적 특성에 대한 성능예측이 목적이다.
M&S는 어떻게 활용되는가?
액체로켓엔진의 추진제 공급 시스템 Modelingand Simulation(M&S)는 탱크부터 연소실까지의 액체 추진제 공급 시스템을 모델링하고 성능예측을 위한 시뮬레이션을 하는 것이 목적이다. M&S는 제한조건 하에서 목표성능에 부합하는 엔진개발의 가능성 여부를 판별하는 것부터 구성품의 성능, 형상 결정 및 다양한 조건에서의 운용 상태까지 예측하는 등 로켓 엔진 개발의 전 단계에서 활용된다. 이러한 중요성 때문에 시뮬레이션 결과는 높은 정확도와 신뢰도가 요구되며 이에 따라 구성품 단위 수준에서부터 시스템 전체 수준까지의 수준 높은 모델링을 필요로 한다.
Kimura, T., Takahashi, M., Wakamatsu, Y., Hasegawa, K., Yamanishi, N., and Osada, A., "Rocket Engine Dynamic Simulator (REDS)," JAXA-1349-1113, 2004.
Binder, M., "An RL10A-3-3A rocket engine model using the Rocket Engine Transient Simulator(ROCETS) software," 29th Joint Propulsion Conference and Exhibit, Monterey, CA, pp. 2357, June 1993.
Yamanishi, N., Kimura, T., Takahashi, M., Okita, K., Atsumi, M., and Negishi, H., "Transient analysis of the LE-7A rocket engine using the rocket engine dynamic simulator (REDS)," 40th AIAA/ASME/SAE/ASEE Joint Propulsion Conference and Exhibit, Fort Lauderdale, Florida, pp. 3850, July 2004.
Moral, J., Perez Vara, R., Steelant, J., and De Rosa, M., "ESPSS simulation platform," Space Propulsion, May 2010.
Binder, M., "A transient model of the RL10A-3-3A rocket engine," 31st Joint Propulsion Conference and Exhibit, San Diego, U.S.A., pp. 2968, July 1995.
Di Matteo, F., De Rosa, M., and Onofri, M., "Transient simulation of the RL-10A-3-3A rocket engine," Space Propulsion Conference, Bordeaux, France, May 2012.
Devereaux, A. and Francois, C., "Development testing of a new bipropellant propulsion system for the GMP-T spacecraft," 46th AIAA/ASME/SAE/ASEE Joint Propulsion Conference & Exhibit, Nashville, U.S.A., pp. 6649, July 2010.
Wei, L., Liping, C., Gang, X., Ji, D., Haiming, Z., and Hao, Y., "Modeling and simulation of liquid propellant rocket engine transient performance using modelica," Proceedings of the 11th International Modelica Conference, Versailles, France, No. 118, pp. 485-490, September 2015.
Mota, F.A.D.S., Hinckel, J.N., Rocco, E.M., and Schlingloff, H., "Modeling and Analysis of a LOX/Ethanol Liquid Rocket Engine," Journal of Aerospace Technology and Management, Vol. 10, 2018.
Sangbok, L., Taekyu, L., and Tae-Seong, R., "Design Optimization of Liquid Rocket Engine Using Genetic Algorithms," Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers, Vol. 16(2), pp. 25-33, 2012.
Soon-Young, P., Won-kook, C., and Woo-Seok, S., "A Mathematical Model of Liquid Rocket Engine Using Simulink," Aerospace Engineering and Technology, Vol. 8(1), pp. 82-97, 2009.
Hyun-Duck, K., Sejin, K., and Chang-Ho, C., "Performance assessment of electrically driven pump-fed LOX/Kerosene cycle rocket engine: Comparison with gas generator cycle," Aerospace Science and Technology, Vol. 77, pp. 67-82, 2018.
Ernst, R.R.L., "Liquid Rocket Analysis (LiRA): development of a liquid bi-propellant rocket engine design, analysis and optimization tool," Master. Dissertation, Department of Science in Spaceflight, Delf University of Technology, 2014.
Manfletti, C., "Transient Simulation of Liquid Rocket Engines: A Step Towards A More Educated propellant Choice Between Kerosene And Methane," Proceedings of the 2nd International Conference on Green Propellants for Space Propulsion, Sardinia, Italy, pp. 1-6, June 2004.
Binder, M., Thomas T., and Joseph P.V., "RL10A-3-3A rocket engine modeling project," NASA Technical Memorandum 107318, 1997.
Di Matteo, F., "Modelling and simulation of liquid rocket engine ignition transients." Ph. D. Dissertation, Department of Technologia Aeronautica, Sapienza University, Roma, 2012.
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