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Kafe 바로가기주관연구기관 | 건국대학교 KonKuk University |
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연구책임자 | 이재우 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2017-05 |
과제시작연도 | 2016 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO201800003187 |
과제고유번호 | 1711037149 |
사업명 | 개인연구지원 |
DB 구축일자 | 2018-04-21 |
키워드 | 다분야 통합 최적 설계, 변형정밀도 연계해석 ,강건 최적설계,첨단 근사 최적 설계 , 인공 신경망 근사 기술,전산 유체 역학 ,개선된 VCM 기법, 항공 우주 통합 시스템Multidisciplinary design and optimization ,Variable complexity modeling, Robust design,Advanced system approximation techniques,High fidelity-low fidelity analyses, Artificial neural network,Computational Fluid Dynamics, Advanced VCM ,Aerospace system design |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201800003187 |
연구의 목적 및 내용
Advanced Variable Complexity Modeling Method변형정밀도 모델링기법 개발을 통한 불확정성 기반 항공우주 설계 최적화 연구
· 고정밀도 분석 계산 속도를 줄이기 위한 Variable Complexity Modeling 기법 개발
· RENN(Repetitively Enhanced Neural Network) 방법을 적용한 Advanced Variable Complexity Modeling (AVCM) 기법 개발
· 항공우주 MDO 설계를 위한 강건 AVCM 개
연구의 목적 및 내용
Advanced Variable Complexity Modeling Method변형정밀도 모델링기법 개발을 통한 불확정성 기반 항공우주 설계 최적화 연구
· 고정밀도 분석 계산 속도를 줄이기 위한 Variable Complexity Modeling 기법 개발
· RENN(Repetitively Enhanced Neural Network) 방법을 적용한 Advanced Variable Complexity Modeling (AVCM) 기법 개발
· 항공우주 MDO 설계를 위한 강건 AVCM 개발
· 강건 AVCM을 이용한 MDO 설계 결과 도출 및 기법 검증
연구결과
· RSM, Artificial Neural Network, Kriging, 그리고 RBF Network를 이용한 복합정밀도 기본 기법연구 및 검증.
· Trust Region Management framework 구현을 통한 다 정밀도 모델링 기법의 개발 및 검증.
· VFM 기법을 초기 warm up 반복 계산횟수를 줄이고 고 정밀도 gradient 해석 횟수를 대폭 절감하는 개선된 MVFM 알고리즘으로 확장하고, 이를 이용한 Regional 제트 항공기의 최적화가 수행 및 도출 (SCI 논문발표)
· 사전 계산된 scaling 모델 및 반복 갱신 전략을 사용하여 고 정밀도 gradient 계산을 완전히 제거하기 위한 Global VFM의 개발 및 이를 이용한 아음속과 천음속 익형 설계 및 최적화 수행, 개발 기법의 효율성 입증. (SCI 논문발표)
· 최적 영역 근처에서의 ANN의 정확성을 강화하기 위하여 Repetitively Enhanced Neural Networks의 개발 및 검증. RENN을 사용한 UAV 익형 설계 수행, 효율성 입증. (SCI 논문발표)
· Robust Design Optimization (RDO) 프레임워크를 개발, 검증. 이를 이용한 고고도 장기체공 (HALE ) UAV 설계를 성공적으로 수행. (SCI 논문발표)
· GVFM 알고리즘은 RDO (RGVFM)와 결합되어 고/저 정밀도 해석의 계산 부하를 고려한 천음속 익형 설계에 도입, 성공적 결과 도출. (SCI 논문발표)
· RGVFM 알고리즘이 일반 전투기 설계의 MDO 적용으로 확장. 통합해석 프레임워크는 개발된 설계알고리즘을 사용하여 CFD 해석 프로그램과 통합, 보다 실저제거 문제 해결이 가능하게 함.
연구결과의 활용계획
· 개발된 알고리즘은 단일분야 및 통합적 시스템 설계를 포함하는 항공우주 설계에 고 / 저 정밀도 해석 기법의 적용영역을 확장함.
· 개발 알고리즘은 다양한 설계 변수와 구속조건을 포함하는 대규모 미래 항공기 시스템 설계최적화에 필요한 계산 시간을 획기적으로 줄이면서 전체 정확도의 향상을 기대함.
· 다양한 VFM 알고리즘을 개발하는 동안 얻어진 지식은 다양한 항공우주 비행체의 공기역학 DB table 구축을 위한 data fusion 기술 개발로 확장될 계획임.
(출처 : 요약문 4p)
Purpose&contents
Uncertainty Aerospace Design Optimization using Advanced Variable Complexity Modeling Method
· Development of Variable Complexity Modeling Method to reduce the computation time required to the high fidelity analysis
· Development of Advanced Variable Complexity Modeling (AV
Purpose&contents
Uncertainty Aerospace Design Optimization using Advanced Variable Complexity Modeling Method
· Development of Variable Complexity Modeling Method to reduce the computation time required to the high fidelity analysis
· Development of Advanced Variable Complexity Modeling (AVCM) Method by applying the RENN(Repetitively Enhanced Neural Network) method
· Development of Robust AVCM for the aerospace MDO
· MDO design and verification using the robust AVCM
Result
· Basic technologies were investigated to be used for variable fidelity applications: RSM, Artificial Neural Network, Kriging, and RBF Network
· Variable Fidelity Modeling (VFM) techniques with implementation of Trust Region Management framework developed and validated.
· Ordinary VFM was extended to Modified MVFM algoirthm to use warm up iterations and eliminate high fidelity gradient computation at later iterations. Regional Jet Aircraft optimization performed using MVFM. (SCI paper published)
· Global VFM algorithm presented to fully eliminate computation of high fidelity gradient using pre-computed scaling model and iterative update strategy.
Subsonic and transonic airfoil design performed using GVFM. (SCI paper published)
· Repetitively Enhanced Neural Networks developed for iterative refinement of ANN near the optimum region. UAV airfoil design performed using RENN. (SCI paper published)
· Robust Design Optimization (RDO) framework developed and validated. Design of HALE UAV performed successfully. (SCI paper published)
· GVFM algorithm was combined with RDO (RGVFM) and implemented for transonic airfoil design considering computational load of both high and low fidelity analysis. (SCI paper published)
· RGVFM algorithm extended for MDO application of generic fighter aircraft design. Analysis framework integrated with CFD analysis using the proposed algorithm.
Expected Contribution
· Developed algorithms expand the use of high and low fidelity analysis for aerospace system design, including single and multidisciplinary design.
· The algorithms improve overall accuracy and reduce computational time for future aircraft systems design.
· Knowledge obtained during development of different VFM algorithms is planned to be extended for development of data fusion techniques in support of aerodynamic table construction.
(출처 : SUMMARY 5p)
과제명(ProjectTitle) : | - |
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연구책임자(Manager) : | - |
과제기간(DetailSeriesProject) : | - |
총연구비 (DetailSeriesProject) : | - |
키워드(keyword) : | - |
과제수행기간(LeadAgency) : | - |
연구목표(Goal) : | - |
연구내용(Abstract) : | - |
기대효과(Effect) : | - |
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