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이치호(Chiho Lee),김무겸(Mukyeom Kim),이재륜(Jae-Lyun Lee),전권수(Kwon-Su Jeon),장막심(Maxim Tyan),이재우(Jae-Woo Lee) 한국항공우주학회 2021 韓國航空宇宙學會誌 Vol.49 No.9
최근 들어 비행 시뮬레이션 기술의 정확도 향상과 기술의 발전으로 실제 비행시험 횟수를 줄이고 시뮬레이션으로 비행 안전과 인증을 확인하는 가상 인증이 확대되는 추세에 있다. 고신뢰도의 비행 시뮬레이션을 위해서는 고정밀도의 공력 데이터를 다양한 받음각과 마하수, 옆 미끄럼각 범위에서 구성해야 한다. 본 연구에서는 정밀한 공력 데이터베이스의 구축을 위해 최적 설계에 주로 사용되는 다양한 데이터 융합 기법의 하나인 Gaussian Process(GP) 기반의 변형 정밀도 모델링(VFM, Variable Fidelity Modeling) 기법과 Adaptive Sampling 기법을 결합하여 개선 변형 정밀도(Improved VFM) 기법을 제안하였다. Case study로 F-16 전투기를 선정하고 고정밀도 데이터의 종류에 따라 4개의 Case를 분류하여 각각의 오차와 정확도를 확인하였다. 여기에 본 연구에서 제안하는 개선 VFM 데이터 융합 기법을 적용하여 고정밀 공력 데이터 사용 횟수를 최소화함으로써 그 유용함을 확인할 수 있었다. 또한, Gliding, Short Term Pitch Response, Roll Mode 기동에 대한 실제 실험 데이터 대비 항공안전 인증 요구 만족 여부를 확인하였다. 이를 통해 개선 변형 정밀도 모델링을 사용한 고정밀도 시뮬레이션의 가상 인증 적용 가능성을 확인하였다. Recent progress in analysis and flight simulation methods enables wider use of a virtual certification and reduces number of certification flight tests. Aerodynamic database (AeroDB) is one of the most important components for the flight simulation. It is composed of aerodynamic coefficients at a range of flight conditions and control deflections. This paper proposes and efficient method for construction of AeroDB that combines Gaussian Process based Variable Fidelity Modeling with adaptive sampling algorithm. A case study of virtual certification of a F-16 fighter is presented. Four AeroDB were constructed using different number and distribution of high-fidelity data points. The constructed database is then used to simulate gliding, short pitch, and roll response. Compliance with certification regulations is then checked. The case study demonstrates that the proposed method can significantly reduce number of high-fidelity data points while maintaining high accuracy of the simulation.