Next-Generation Combustor Digital Twin Addressing the Accuracy-Speed Trade-off: Multi-Fidelity Based Real-Time Prediction and Self-Calibrating Framework
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710113832
과학기술정보통신부
한국연구재단
국립부경대학교
정기성
7명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
4,421만원
4,421만원
기초연구
대학
부산광역시 남구
기계 > 국방기계 > 공기흡입/연소
본 연구의 최종목표는 다중신뢰도 모델링과 실시간 데이터 동화를 결합한 자기보정 연소기 디지털 트윈 프레임워크를 정립하고, 이를 실제 연소기 시스템에 적용·검증하는 것이다. 기존 CRN 기반 디지털 트윈은 계산 속도는 빠르지만 난류-화학반응 상호작용 정보 손실, 경험적 모델 구성, 운전 조건 변화 대응 한계로 인해 예측 신뢰도가 낮다. 본 연구는 CRN, CFD, ...
본 연구는 3단계로 추진된다. - 1차년도에는 CFD 및 CRN 데이터를 기반으로 다중신뢰도 모델을 개발하고, CRN의 빠른 계산성과 CFD의 높은 정확도를 결합한 오프라인 다중신뢰도 예측 알고리즘을 확립한다. 이를 통해 NOx 등 주요 성능 지표를 초 단위로 예측하면서 기존 CRN 단독 모델의 오차를 크게 낮추는 것을 목표로 한다. - 2차년도에는 실제 운전 ...
연구개발성과는 기술적, 산업적, 학술적 측면에서 활용된다. 기술적으로는 CRN/CFD/실험 데이터를 통합한 다중신뢰도 디지털 트윈 프레임워크를 연소기 해석·설계·운영 플랫폼으로 활용하여, 다양한 연료 및 운전 조건에 적용 가능한 범용 해석 기반을 구축한다. 개발된 오프라인 다중신뢰도 모델, 온라인 자기보정 디지털 트윈, Bayesian 기반 불확실성 정량화 모델은 ...