고속 헬리콥터 로터의 공력 성능 해석 및 블레이드 형상 설계 연구 = Aerodynamic Performance Analysis and Blade Design of High-speed Helicopter Rotors

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 차세대 고속 기동헬기 플랫폼으로 부상한 동축반전 로터의 전진 비행 시, 발생하는 성능 저하 문제를 개선하기 위해 블레이드 형상 최적 설계를 수행하였다. 대상 기체로는 Sikorsky XH-59A 동축반전 로터를 선정하였으며, 익형, 비틀림각 분포, 플랜폼의 세 가지의 형상 설계 변수를 조합하여 최적화를 진행하였다. 최적화 알고리즘은 유전 알고리즘 기반의 Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II)을 적용하였고, 총 200 세대, 100 개체로 설정하여 최적화를 수행하였다. 로터의 성능 예측은 회전익 통합해석 프로그램 Parallelized Rotorcraft Analysis for Simulation and Design, University and Maryland (PRASADUM)를 활용하였으며, 이는 깃 요소 이론 (Blade Element Theory, BET)에 기반하여, 이차원 공력 테이블을 요구한다. 본 연구에서는 Class Shape Transformation (CST) 기법을 통해 생성된 익형 형상을 2D Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) Computational Fluid Dynamics (CFD)로 해석하고 이를 학습한 인공 신경망 (Artificial Neural Network, ANN)을 활용하여 신속하게 이차원 공력 데이터를 생성하였다. 최적 설계에 앞서, 각 형상 설계 변수가 로터 성능에 미치는 영향을 파악하고 합리적인 설계 공간을 정의하기 위해 형상 설계 변수 연구를 선행적으로 수행하였다. 그 결과, 익형 및 플랜폼의 변형은 전진 비행 성능 향상 효과가 확인되었으나, 비틀림각 분포의 단독 변형만으로는 유의미한 성능 개선 효과가 확인되지 않았다. 이러한 사전 연구 결과를 바탕으로 세 가지 설계 변수를 모두 고려한 다목적 최적 설계가 수행되었으며, 중 충실도 해석을 통해 도출된 형상의 성능 평가를 수행하였다. 그 결과, 프레임워크의 최적 설계 결과와 유사한 수준으로 성능 향상 효과가 나타난 것을 확인할 수 있었으며, 프레임워크와 도출된 형상의 신뢰성을 검증할 수 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this study, blade shape optimization is carries out to mitigate the loss of forward flight performance in coaxial rotors, which are emerging as a key platform for next generation high-speed utility helicopters. The target configuration is the Sikorsky XH-59A coaxial rotor, and three geometric design variables, airfoil, twist distribution, planform are parameterized and optimized. The optimization employs a genetic-algorithm-based Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) with 200 generations and a population size of 100. Rotor performance is predicted using the comprehensive analysis code Parallelized Rotorcraft Analysis for Simulation and Design, University of Maryland (PRASADUM), which is based on Blade Element Theory (BET) and requires 2D aerodynamic look-up tables. To generate these data efficiently, airfoils parameterized via the Class Shape Transformation (CST) method are analyzed using 2D Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) computational fluid dynamics (CFD), and the resulting database is learned by an Artificial Neural Network (ANN) to provide rapid 2D aerodynamic data.
Prior to optimization, a parametric study of the individual design variables is conducted to quantify their influence on rotor performance and to define a reasonable design space. The results show that modifications to the airfoil and planform distributions lead to noticeable improvements in forward flight performance, whereas varying the twist distribution alone does not yield a significant benefit. Based on these preliminary findings, a multi objective optimization including all three design variables is performed, followed by a performance assessment of the optimized blade using a mid fidelity solver. The mid fidelity analysis confirms performance gains comparable to those predicted by the optimization framework, thereby supporting the reliability of both the proposed optimization procedure and the resulting blade design.

목차 (Table of Contents)

• I. 서론 1
• 1. 연구 배경 1
• 2. 선행 연구 3
• 3. 연구 목표 5
• 4. Sikorsky XH-59A (S-69) 5
• 5. X2 TechnologyTM Demonstrator (X2TD) 프로그램 8
• II. 동축반전 로터 블레이드 형상 최적 설계 프레임워크 10
• 1. 익형 공력 성능 해석 11
• 가. 인공 신경망 기반 공력 데이터 예측 11
• 나. 안쪽 익형 공력 데이터 생성 12
• 2. 회전익 통합 해석 프로그램 15
• 가. 로터 공력 해석 15
• 나. 로터 공력-구조 동역학 트림 해석 18
• 3. 와류 입자법 기반 로터 공력 해석 프로그램 20
• 가. 와류 입자법 DUST 20
• 나. 지배 방정식 21
• III. 최적 설계 문제 정의 24
• 1. 최적 설계 변수 정의 24
• 2. 최적 설계 목적 함수 25
• IV. 형상 설계 변수 연구 28
• 1. 블레이드 익형 효과 28
• 2. 블레이드 비틀림각 및 안쪽 익형 효과 31
• 3. 블레이드 플랜폼 형상 효과 36
• V. 최적화 결과 39
• 1. 익형 최적화 39
• 2. 익형, 비틀림각 동시 최적화 41
• 3. 익형, 비틀림각, 플랜폼 동시 최적화 42
• 4. 비행 속도에 따른 최적 설계 결과 성능 분석 46
• VI. 최적 설계 결과 검증 48
• 1. DUST/CSD 연계 해석 48
• 2. 전진 비행 성능 비교 검증 51
• VII. 결론 56
• 1. 요약 56
• 2. 기여 및 시사점 57
• 3. 후속 연구 58
• 가. 소음 최적화 목적 함수 도입 58
• 나. 안쪽 익형 형상 최적화 60
• 다. DUST/CSD 연계 해석의 최적 설계 적용 60