[논문]초소형 날갯짓 비행체의 최적 날갯짓 속도 분포 연구

조선규; 이준희; 김종암

doi:10.5139/jksas.2020.48.11.837

초소형 날갯짓 비행체의 최적 날갯짓 속도 분포 연구
Velocity Profile Optimization of Flapping Wing Micro Air Vehicle 원문보기

한국항공우주학회지 = Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences, v.48 no.11, 2020년, pp.837 - 847

조선규 (Department of Aerospace Engineering, Seoul National University) , 이준희 (Department of Aerospace Engineering, Seoul National University) , 김종암 (Department of Aerospace Engineering, Seoul National University)

초록
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본 논문에서는 20g급 날갯짓 초소형 비행체의 정지 비행 시의 날갯짓 효율을 증가시키기 위한 날갯짓 속도 분포 최적화를 진행하였다. 비원형 기어를 이용하여 다양한 날갯짓 속도 분포를 나타내는 메커니즘을 설계하였으며, 실증 기체를 이용하여 실험적으로 날갯짓 속도 분포 최적화를 진행하였다. 최적화 모델은 노이즈를 포함한 Kriging을 사용하였으며 불확실성에 의한 오차를 반영하였다. 날갯짓 속도 분포를 네 개의 파라미터로 나타내어 각 파라미터에 대한 최적화를 진행하였고. 최적화 결과 추력-파워비가 11.3% 증가하였다. 추력-파워비가 증가한 이유에 대해 탄성력에 의해 이전 스트로크에서의 각운동에너지가 일부 보존되어 다음 스트로크에서 사용되어 효율이 높아진 것으로 분석하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

A velocity profile for flapping flight is optimized to increase the power efficiency of 20g weighted flapping wing micro air vehicle in hover. The experimental optimization of flapping velocity profile is carried out with a real sized flapper, and various velocity profiles are realized by non-circular gear. Kriging with noise is adopted as a meta model of the profile optimization to reflect the data noise by uncertainty. The optimization results confirm that the flapping efficiency (thrust-to-power ratio) is substantially improved (11.3%) through the elastic deformation that carries the angular kinetic energy from previous stroke.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 비원형 기어를 이용하여 날갯짓 비행체의 날갯짓 속도 분포 변화에 대한 실험을 진행하고, 실증 기체를 이용하여 날갯짓 효율을 최대화하는 날갯짓 속도 분포를 실험적으로 도출하고자 하였다. 이를 위해 날갯짓 속도 분포에 영향을 미치는 파라미터(parameter)들을 선정하였으며 노이즈를 포함한 Kriging[19] 기법을 이용한 날갯짓 속도 분포 최적화를 실험적으로 진행하였다.
본 연구에서는 20g급 초소형 날갯짓 비행체의 효율적인 정지 비행을 위한 날갯짓 속도 분포 최적화를 실험적으로 수행하였다. 다양한 날갯짓 속도 분포구현을 위해 비원형 기어를 이용하였으며, 실증 기체를 이용한 실험을 진행하여 날갯짓에 의한 수동적 움직임을 내포하였다.
설계 및 제작된 비원형 기어를 이용하였을 때 속도 분포가 설계대로 구현되었는지 검증하기 위한 실험을 수행하였다. Fig.

가설 설정

Figure 18은 Sweep angle의 크기가 (a) 작은 경우, (b) 중간인 경우, (c) 큰 경우에 대해 스트로크가 끝날 때의 모습을 보여준다. Sweep angle이 작은 경우 (a) 양 날개가 닿지 않으며 중간인 경우(b) 날개 앞전의 끝이 거의 닿는 것을 볼 수 있다. 그리고 큰 경우 (c)에는 양 날개가 서로 교차하는 것을 볼 수 있는데 양 날개가 충돌하며 교차할 때 날개의 각운동에너지가 날개 앞전의 탄성에너지로 전환되지 못하고 충돌에 의한 에너지 손실이 발생한다.
중간인 경우(b)는 양날개의 멤브레인과 시맥이 맞닿지만, 작은 경우(a)에는 멤브레인과 시맥이 거의 맞닿지 않는 것을 볼 수 있다. 이 경우(a) 시맥의 관성에 의해 다음 스트로크의 반대 방향으로 날개를 잡아당겨 스트로크를 방해하지만, 맞닿는 경우(b) 시맥 간 충돌로 인해 스트로크를 방해하는 방향의 관성이 서로 상쇄되어 사라지게 된다.

제안 방법

설계 및 제작된 비원형 기어를 이용하였을 때 속도 분포가 설계대로 구현되었는지 검증하기 위한 실험을 수행하였다. Fig. 3과 같이 날개 없이 2cm 길이의 카본 봉만 날개 앞전 부분에 장착한 뒤 검증 실험을 진행하였다.
Figure 12는 본 실험에서 탄성 변형량(deformation)을 정량화한 방법을 나타내고 있는데 날개 앞전의 회전중심과 25% 지점을 연결한 직선(blue)과 앞전의 75% 지점과 100% 지점을 연결한 직선(green)이 이루는 사잇각을 측정하여 정량화하였다. Table 2는 각 Peak timing에 대한 탄성 변형 데이터를 보여주는데 Peak timing이 낮은 경우 탄성 변형량 또한 낮은 것을 확인할 수 있다.
구성된 모델에서 새로운 실험 점을 정하는 방법으로 qEI(multipoint Expected Improvement)가 사용되었으며, 추력이 20gf만큼 발생할 때의 Thrust-toPower Ratio(TPR)가 최대가 되는 것으로 목적함수를 설정하였다. 최적화를 위해 통계 프로그램인 R을 사용하였으며, DiceKriging 및 DiceOptim 패키지를 사용하여 최적화를 진행하였다[19].
날개의 멤브레인은 레이저 조각기를 이용하여 가공하였으며, 날개 시맥의 경우 CNC milling machine으로 가공하였다.
7에 나타나 있다. 날갯짓 비행체에서 발생하는 힘을 측정하기 위해 6축 힘-토크 센서(Nano 17, ATI Inc., USA)가 사용되었으며 구동기 하단에 센서 결합부를 만들어 나사로 체결하였다. 구동기의 구동 모터에는 파워 서플라이(MK3003P, MK Power Co.
본 연구에서는 20g급 초소형 날갯짓 비행체의 효율적인 정지 비행을 위한 날갯짓 속도 분포 최적화를 실험적으로 수행하였다. 다양한 날갯짓 속도 분포구현을 위해 비원형 기어를 이용하였으며, 실증 기체를 이용한 실험을 진행하여 날갯짓에 의한 수동적 움직임을 내포하였다.
이렇게 생성된 이빨 형상을 피치 곡선을 따라 회전시키면 이빨을 포함한 비원형 기어의 윤곽이 나타나게 되고 이를 통해 비원형 기어를 설계할 수 있다. 본 실험에서는 해당 방법을 이용하여 원하는 속도 분포를 입력하였을 때 그에 맞는 비원형 기어 형상을 그리는 MATLAB(Mathworks Inc.) in-house 코드를 사용하여 비원형기어 형상을 도출하였으며 Inventor를 통해 부품을 설계 및 제작하였다.
본 실험은 20g급 초소형 날갯짓 비행체의 정지 비행 상태를 가정하여 진행하였으므로 20gf의 추력이 발생할 때의 각 속도 분포의 TPR을 측정하였다. 이때의 날갯짓 주파수는 기준 모델에서 약 12Hz이며, 동일한 날개를 사용하였기 때문에 각 속도 분포 모델 간 날갯짓 주파수의 차이는 최대 2Hz 내외이다.
선정된 4개의 파라미터에 대해 날갯짓 속도 분포 최적화를 진행하였으며 사용된 실험 점들을 appendix A에 정리하였다. 그리고 Fig.
따라서 본 연구에서는 비원형 기어를 이용하여 날갯짓 비행체의 날갯짓 속도 분포 변화에 대한 실험을 진행하고, 실증 기체를 이용하여 날갯짓 효율을 최대화하는 날갯짓 속도 분포를 실험적으로 도출하고자 하였다. 이를 위해 날갯짓 속도 분포에 영향을 미치는 파라미터(parameter)들을 선정하였으며 노이즈를 포함한 Kriging[19] 기법을 이용한 날갯짓 속도 분포 최적화를 실험적으로 진행하였다. 실증 기체를 이용하였기 때문에 탄성에 의한 영향이나 날개의 들림 등의 수동적 움직임을 내포하고 있다.
초기 실험 점에 대해 실험하여 얻은 데이터를 통해 모델을 구성하고, qEI 기법을 이용하여 추가 실험점을 얻은 뒤 실험 및 모델을 재구성하였다. 이 과정을 다음 실험 점에서 예측되는 TPR의 증가가 불확실성에 의한 오차에 비해 작아 무의미하다고 판단될 때까지 반복하였다.
해당 날갯짓 메커니즘을 이용한 구동기는 3D CAD & CAM 프로그램인 Inventor(Autodesk Inc.)를 이용하여 설계하였으며, CNC milling machine을 이용하여 부품을 가공하였다.

대상 데이터

LHS 기법을 이용하여 도출한 20개의 실험점과 sine형 움직임과 160°의 Sweep angle을 갖는 기준 모델(reference model)을 포함한 21개의 초기 실험 점을 구성하였다.
, USA)가 사용되었다. LabView(NI, USA)를 이용하여 제작한 실험용 프로그램을 이용하여 데이터를 수집하였다.
, Korea)를 통해 전원이 공급되며 전류 측정에는 디지털 멀티미터(8846A, FLUKE, USA)가, 전압 측정에는 DAQ 디바이스(NIUSB-6221, NI, USA)가 사용되었다. 날갯짓 영상 촬영에는 초고속 카메라(Phantom Miro C110, Vision Research Co., USA)가 사용되었다. LabView(NI, USA)를 이용하여 제작한 실험용 프로그램을 이용하여 데이터를 수집하였다.
이때의 날갯짓 주파수는 기준 모델에서 약 12Hz이며, 동일한 날개를 사용하였기 때문에 각 속도 분포 모델 간 날갯짓 주파수의 차이는 최대 2Hz 내외이다. 노이즈 및 불확실성에 의한 오차를 줄이기 위해 각 측정 포인트마다 10개의 실험 데이터를 수집하였으며 데이터의 평균 및 분산을 계산하였다.
실험에 사용되는 센서들에서 얻은 데이터에는 노이즈가 포함되어 있으며 이로 인해 실험마다 측정되는 데이터의 값이 다르게 나타난다. 따라서 이를 최소화하기 위해 각 실험 점마다 10개의 데이터를 사용하여 구한 평균 및 분산 데이터를 사용하였다.
실험에 사용된 날개는 연구실에서 사용하고 있는 날개를 사용하였다. 날개 길이는 136.

데이터처리

측정된 데이터의 고주파 노이즈를 제거하기 위해 130Hz의 차단 주파수를 갖는 버터워스 저역 통과 필터(Butterworth low-pass filter)를 사용하였다. 수집된 데이터들의 평균값을 통해 추력과 소모 파워를 계산하였으며 이를 통해 TPR을 계산하였다.
구성된 모델에서 새로운 실험 점을 정하는 방법으로 qEI(multipoint Expected Improvement)가 사용되었으며, 추력이 20gf만큼 발생할 때의 Thrust-toPower Ratio(TPR)가 최대가 되는 것으로 목적함수를 설정하였다. 최적화를 위해 통계 프로그램인 R을 사용하였으며, DiceKriging 및 DiceOptim 패키지를 사용하여 최적화를 진행하였다[19].

이론/모형

본 실험의 초기 실험 점을 구성하기 위해 Latin Hyperbolic Sampling(LHS) 기법을 사용하였다. LHS 는 각 변수 간 독립성이 보장되며, 균등한 확률 구간으로 나누어 고른 분포의 표본을 추출할 수 있는 기법이다.
최적화에 사용된 메타 모델링 기법으로 Kriging with noise 모델을 선택하였다. Kriging with noise 모델을 사용하면 실험에서 발생하는 불확실성에 의한 오차를 모델에 반영할 수 있다.
힘, 전류 및 전압 데이터는 모두 3초 동안 수집하였는데, 여기서 힘 및 전압 데이터의 샘플링 주파수는 1000Hz이며 전류 데이터의 샘플링 주파수는 995Hz이다. 측정된 데이터의 고주파 노이즈를 제거하기 위해 130Hz의 차단 주파수를 갖는 버터워스 저역 통과 필터(Butterworth low-pass filter)를 사용하였다. 수집된 데이터들의 평균값을 통해 추력과 소모 파워를 계산하였으며 이를 통해 TPR을 계산하였다.

성능/효과

그리고 Peak timing과 Sweep angle은 기준 모델과 비슷한 값을 보인 반면, Transition timing 1과 Transition timing 2의 경우 기준 모델과 다른 값을 나타냈다. 그러나 각 파라미터를 분석한 결과 모든 파라미터는 날갯짓 스트로크가 끝나는 지점에서 발생하는 각운동에너지의 탄성에너지로의 전환을 높이기 위해 스트로크 끝까지 높은 각속도를 갖는 방향으로 최적화된 것을 알 수 있었다. 또한, 다음 스트로크가 시작되면서 탄성에너지에서 각운동에너지로 전환될 때 가속력으로 사용할 수 있는 방향으로 최적화된 것을 알 수 있었다.
날갯짓 속도 분포 최적화를 통해 기준 모델에서 11.3% 증가한 9.87의 TPR을 얻을 수 있었다. 그리고 Peak timing과 Sweep angle은 기준 모델과 비슷한 값을 보인 반면, Transition timing 1과 Transition timing 2의 경우 기준 모델과 다른 값을 나타냈다.
Figure 4는 검증 실험의 결과를 나타내었는데, 실험값이 설계된 움직임과 일치하는 것을 알 수 있다. 따라서 비원형 기어를 이용한 설계를 통해 날갯짓 속도 분포를 원하는 대로 모사할 수 있다는 것을 확인하였다.
그러나 각 파라미터를 분석한 결과 모든 파라미터는 날갯짓 스트로크가 끝나는 지점에서 발생하는 각운동에너지의 탄성에너지로의 전환을 높이기 위해 스트로크 끝까지 높은 각속도를 갖는 방향으로 최적화된 것을 알 수 있었다. 또한, 다음 스트로크가 시작되면서 탄성에너지에서 각운동에너지로 전환될 때 가속력으로 사용할 수 있는 방향으로 최적화된 것을 알 수 있었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	초소형 날갯짓 비행체의 특징은?	곤충의 날갯짓에서 영감을 받은 초소형 날갯짓 비행체에 관한 연구는 세계의 수많은 연구자에 의해 지속해서 이루어지고 있는 분야이다[1-3]. 초소형 날갯짓 비행체는 작은 크기를 갖고 있으며 날갯짓을 이용하여 정지 비행 및 고기동 비행이 가능하다는 특징이 있어 민수용뿐만 아니라 정찰, 탐색 등 군용으로도 적합하다.
	메커니즘은 간단한 구조를 가지며 양쪽 날개 사이의 간격을 줄일 수 있고 기어의 형상을 통해 다양한 날갯짓 움직임을 나타낼 수 있다고 본 이유는?	해당 메커니즘의 가장 큰 특징은 어떠한 링크도 사용하지 않고 기어의 회전운동만을 이용하여 날갯짓 움직임을 모사한다는 것이다. 따라서 메커니즘은 간단한 구조를 가지며 양쪽 날개 사이의 간격을 줄일 수 있고 기어의 형상을 통해 다양한 날갯짓 움직임을 나타낼 수 있다.
	날갯짓을 이용한 비행의 특징은?	날갯짓을 이용한 비행은 기존의 고정익 및 회전익을 이용한 비행과는 공기역학적으로 다른 특성을 갖는다. 기존의 날개들은 정상류에서의 윗면과 아랫면의 압력 차에 의한 양력 발생이 주를 이루지만, 날갯짓 비행체는 비정상류에서 생성되는 와류에 의해 양력이 발생한다는 것이 알려져 있으며[4,5], 수치해석을 통해 해당 현상을 분석한 연구도 존재한다[6,7].

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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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