클러스터 엔진 시스템의 신뢰도 분석을 위한 베이지안 계층 모델링

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 가용한 사전 정보를 계층화 하여 표현하고, 지상연소시험 데이터를 업데이트하는 베이지안 계층 모형을 활용하여 액체로켓엔진의 신뢰도를 추정하였다. 모수 추정을 위하여 다양한 유형과 종류의 정보를 통합하여 활용하는 베이지안 계층 모델링을 위하여 사전분포 또는 관측 데이터 정보를 계층 구조로 구성하고, 액체로켓엔진의 고장 유형에 따라 2 가지의 베이지안 계층 모델을 병합하였다. 액체로켓엔진의 점화, 시동 및 천이구간에서 발생하는 고온 열충격, 점화 충격, 진동 등에 의한 부하증가형 고장은 이산형 분포에 해당되므로 베이지안 계층 이항 모델을 이용하고, 연소시간이 증가함에 따라 강도가 저하되거나 마모, 삭마, 열변형, 연소생성물의 침착, 피로 등의 고장 모드로 나타나는 강도 저하형 고장은 베이지안 계층 와이블 모델로 나타냈다. 이항 모델에서 개별 엔진의 임무 성공률은 이항분포로 가정하고, 이에 대한 사전분포는 공액사전분포인 베타분포, 초사전분포는 감마함수로 모델링하였다. 와이블 모델에서 고장발생 시간은 복합 시스템의 고장 분포에 근사한 와이블 분포로 모사하고, 고장이 발생하지 않은 시험에서의 사전 계획시간은 우측 중도 절단 데이터로 대입하였다. 클러스터 엔진 시스템은 우주발사체의 추진 및 제어를 위해 복수의 엔진을 결합하여 추력 성능을 얻는 시스템으로, 동일한 형상의 엔진을 다발 형태로 결합하고 개별적인 시동 및 제어시스템을 적용하는 반면 추진제 공급 계통은 공통으로 활용한다는 특징이 있다. 최종적으로 클러스터 엔진 시스템의 신뢰도를 추정하기 위해 개별 엔진의 시험 데이터를 이용하여 추정한 신뢰도와 클러스터 엔진 시스템의 시험 데이터로부터 추정한신뢰도를 함께 고려하였으며, 베이지안 통합 기법을 이용하여 신뢰도를 추정한 결과를 제시하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The reliability of liquid rocket engine is estimated by using the Bayesian hierarchical model that expresses available prior information hierarchically and updates based on the ground combustion test data. For Bayesian hierarchical modeling that integrates and utilizes various types and types of information for parameter estimation, prior distribution or observation data information is organized in a hierarchical structure, and two Bayesian hierarchical models are merged according to the failure type of the liquid rocket engine. Load-increasing failures caused by high-temperature thermal impact, ignition shock, and vibration occurring in the ignition, start and transition section of a liquid rocket engine are discrete distribution, we use the Bayesian hierarchical binomial model, and the strength decreases as the combustion time increases Intensity-degraded failures, which appear in failure modes such as wear, ablation, thermal deformation, deposition of combustion products, and fatigue, are represented by Bayesian hierarchical Weibull models. In the binomial model, the mission success rate of individual engines is assumed to be a binomial distribution, and the prior distributions are modeled as conjugated distributions of beta distribution, and the hyperprior distributions are modeled as gamma functions. In the Weibull model, the failure occurrence time was simulated as a Weibull distribution that approximates the failure distribution of the complex system, and the pre-planned time in the test where no failure occurred was substituted with the right censored data. The cluster engine system is a system that obtains thrust performance by combining multiple engines for propulsion and control of the space launch vehicle. The engines of the same shape are combined in bundle and individual engine start and control systems are applied, while the propellant supply system is common. Finally, to estimate the reliability of the cluster engine system, the reliability estimated from the individual engine test data and the combustion test or flight test results at the level of the clustered engine were considered together, and the estimated Bayesian reliability were presented.