Deep Learning Model Development for Aero-Propulsive Simulation and Design Optimization of Electric Ducted-Fan Distributed Propulsion Wing
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113534
과학기술정보통신부
한국연구재단
경희대학교국제캠퍼스
김형진
7명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,419만원
6,419만원
응용연구
대학
경기도 용인시
기계 > 항공시스템 > 고정익/회전익 항공기 기체
... 성능과 추진 성능이 긴밀하게 연결되어 있고, 이를 기존의 고정밀도 CFD 해석으로는 넓은 설계 공간을 반복적으로 탐색하는데 있어 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 체적력 기반 RANS 해석 데이터를 활용하여 EDF 내부의 동익(Rotor)과 정익(Stator) 구간에 대한 유동장 및 성능 변화를 신속하게 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고, 이를 최적 설계 프레임워크에 통합하고자 ...
... 생성 체계를 구축한다. 이후 체적력 기법을 적용한 3차원 RANS 해석을 수행하여 받음각, 회전수(RPM), 노즐 출구 면적 등 운용 조건 변화에 따른 양력, 항력, 추력, 덕트 내/외부 유동장 데이터를 구축한다. 2차년도에는 구축된 고정밀도 해석 데이터를 학습 데이터로 활용하여 덕트 입구 조건, 경계층 유입량, 유입류 왜곡, 팬 운용 조건을 입력으로 하고 덕트 내부 및 노즐 출구 유동장, ...
... 단계에 직접 활용될 수 있다. 특히 덕트 내부 유동장과 추진 성능을 동시에 고려할 수 있는 데이터 기반 예측 모델을 구축함으로써, 기존 고정밀도 CFD 기반 설계에서 요구되는 계산 비용과 설계 ... 수 있다. 셋째, 개발된 프레임워크는 향후 BWB, eVTOL, 분산추진 항공기 등 다양한 차세대 항공 플랫폼의 공력-추진 통합설계, 최적화, 성능평가 기술로 확장 활용될 수 있다.