PCL과 유전자 알고리듬을 이용한 무인기의 날개 주구조물 형상 최적 설계

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, a considerable attention has been given to the development of high performance unmanned aerial vehicle because of its potential ultimate mission-capability. To meet the requirement for high performance, UAV(Unmanned Aerial Vehicle) needs to be designed optimally. Due to the reason, an optimal design procedure is newly constructed and applied to optimal design of UAV wing structure in this study.
To provide preliminary configuration of UAV wing structure, traditional design method is utilized. In optimization of preliminary design, genetic algorithm is utilized, and both of arrangement and thickness of spar and rib, which compose the torsion box of primary wing, are considered as design variables. Total weight, maximum yield stress, and wing-tip deflection are selected as objective functions, and each case is optimized. Also a multi-objective function is constructed by combining three cases in order to increase the design flexibility according to its mission and intention of design engineer, and its optimization is carried out.
To update the arrangement of spar and rib in optimizing process, remodeling and remeshing are essential, which may lead to human labor intensive work. In the newly constructed optimal design procedure, the remodeling and remeshing steps are automated by using Patran Command Language in order to exclude expensive human labor.
From the results of study, it is identified that the newly constructed design procedure is nearly automatic, and it can be applied to practical design of UAV structures.

국문 초록 (Abstract)

최근 활발히 연구가 진행되고 있는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)는 사람이 탑승하지 않는 무인기의 특성상 고성능이 요구되는 경우가 많기 때문에 최적화된 설계가 요구된다. 본 연구에서는 전통적인 방법에 의해 무인기의 날개 구조물을 설계하고, 날개의 주구조물 중에서 비틀림 박스(Torsion box)를 구성하는 스파와 립의 배치 및 두께에 대한 최적 설계를 유전자 알고리듬과 상용 구조해석 프로그램인 MSC.Nastran/Patran을 이용하여 수행하였다.
최적화 과정을 수행하게 되면, 재료의 물성치를 제외한 설계 변수가 바뀜에 따라 형상이 계속 변화하게 되고, 이는 모델링 및 격자 생성의 반복을 수반하게 된다. 이러한 이유로 구조체의 최적 설계를 수행함에 있어서 형상을 변화시키는 것에 구속이 있어 왔다. 단순히 재료의 물성치만을 변화시켜 최적 설계를 수행하는 한계에서 벗어나 다양한 설계 변수를 통해 구조물의 형상을 최적화하기 위해서는 설계 변수에 따라 자동적으로 모델링과 격자 생성을 수행할 수 있는 방법이 필요하다. 상용 구조해석 프로그램의 경우에는 이러한 문제를 해결하기 위해 프로그램 내에서 제공하는 Language를 통해 이와 같은 기능을 제공하고 있다. 대표적으로 MSC.Patran의 Patran Command Language(PCL)과 ABAQUS의 Python Scripting Language(PSL)이 있다.
본 논문에서는 설계 변수로 스파와 립의 위치, 그리고 각 구조물들의 두께를 선정하고 무게, 항복 응력, 처짐을 최소화 시키는 최적 설계를 수행하고, 각각의 최적해를 이용하여 세 가지 목적함수를 모두 고려하는 다목적함수를 구성하여 구조물 설계시 설계자의 의도 또는 구조물의 용도 및 특성에 따라 최적화가 수행 되도록 하였다.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 = 14
• 2. 날개의 주구조물 형식의 선정 = 15
• 2.1 날개의 주구주물 형식 = 15
• 2.1.1 박막외피구조 = 15
• 2.1.2 응력외피구조 = 16
• 2.1.3 주구조물 내의 하중 전달과 강도 = 18
• 2.2 날개와 동체의 결합 = 18
• 2.2.1 날개와 동체의 분할 = 18
• 2.2.2 결합부에서의 하중 전달 = 18
• 2.2.3 날개와 동체 결합 방법의 선정 = 20
• 3. 무인 표적기의 설계 및 부품 배치 = 22
• 3.1 날개의 주구조물 설계 = 23
• 3.1.1 스파 설계 = 24
• 3.1.2 립 설계 = 27
• 3.1.3 에일러본 설계 = 30
• 3.2 동체 설계 = 30
• 3.2.1 노즈(nose)와 전방 동체 = 31
• 3.2.2 중앙 동체 = 31
• 3.2.3 프레임, 캐리쓰루, 엔진마운트, 수직꼬리날개 = 32
• 3.3 날개와 동체의 결합 = 35
• 4. 무인표적기 날개 조립 = 38
• 4.1 무인표적기 날개 제작 및 조립 = 38
• 5. 날개 구조물의 형상 최적 설계 = 41
• 5.1 최적 설계 기법의 선택 = 41
• 5.2 유전자 알고리듬(Genetic Algorithms) = 42
• 5.2.1 선택(selection) = 43
• 5.2.2 교배(crossover) = 43
• 5.2.3 돌연변이(mutation) = 43
• 5.2.4 이론적 기반 - 스키마 정리 = 45
• 5.3 자동화 모델링 및 격자 생성 = 47
• 5.3.1 MSC.PATRAN의 세션(Session)파일 구성 = 47
• 5.4 형상 변경을 위한 모델링 방법 = 49
• 6. 무인표적기의 축소형 날개 모델링 = 51
• 6.1 허용 응력 설계(Allowable Stress Design) = 51
• 6.2 하중 배분 = 53
• 7. 최적화 문제 정의 = 55
• 7.1 설계 목적 = 56
• 7.2 설계 변수와 구속 조건의 정의 = 57
• 8. 해석 결과 = 58
• 8.1 보강된 평판 구조물에서의 배치 최적화 = 58
• 8.2 초기 형상 해석 결과 = 61
• 8.3 무게/처짐/von Mises 응력 최적화 결과 = 63
• 8.3.1 무게 최적화 결과 = 63
• 8.3.2 처짐 최적화 결과 = 66
• 8.3.3 von Mises 응력 최적화 결과 = 68
• 8.4 다목적 최적화 = 72
• 8.4.1 무게에 60%의 가중치를 부여한 경우 = 72
• 8.4.2 처짐에 60%의 가중치를 부여한 경우 = 75
• 8.4.3 von Mises 응력에 60%의 가중치를 부여한 경우 = 77
• 8.5 비틀림 하중에 대한 최적화 결과 = 81
• 8.6 Over Design과 ASD의 최적화 결과 비교 = 86
• 9. 결론 = 87
• 참고문헌 = 89
• 감사의 글 = 91