CFD-base aeroelastic simulations are recognized as the most accurate schemes because they have significant advantages in terms of accuracy of nonlinear flow calculation especially in transonic and low supersonic regimes. However, in spite of their accuracy, application of this approach to an actual aircraft model is extremely time consuming. Moreover, because the aeroelastic instabilities can only be predicted by simulating whether the response is decaying or diverging, the aeroelastic analysis should be conducted several times until the neutral response is found. Therefore, to overcome these difficulties, this paper has introduced an efficient aeroelastic analysis methodology based on reduced-order modeling (ROM), whereby unsteady aerodynamic forces are determined without direct aerodynamic computations.
In this study, two reduced-order models (ROM) for unsteady aerodynamics are formulated and the aeroelastic analysis codes using the ROM were developed. System identification and proper orthogonal decomposition (POD) methods are applied to construct the reduced order models of unsteady aerodynamics. In the system identification approach, the aerodynamic system is considered as a black box and the modal responses and generalized aerodynamic signals are captured to construct the Auto Regressive Moving Average (ARMA) model. This model offers full information of the relationship between the wing motion and the unsteady aerodynamic loads in the aeroelastic analysis instead of the aerodynamic solver. This approach is very simple and significantly faster than the CFD-based aeroelastic analysis. However, it shows distinct limitation when the aerodynamic system has an uncertainty, such as control surface motion. In the POD method, the aerodynamic system is projected into a K-L basis or optimal basis set. Thus the aerodynamic system can be expressed by the modal superposition such that the deformation of the structure can be described by a linear combination of these mode shapes. To complete the POD based ROM, the operators of the AF algorithm in TSD equations are derived using the optimal basis. The number of unknown variables in flow fields is subsequently reduced to the number of applied POD modes. This approach is not faster than the system identification approach but it is more robust and reliable, because the method uses same algorithms as the aerodynamic solver and just reduces the number of unknowns. Direct aeroelastic simulations are also performed to confirm the efficiency and accuracy of the developed ROMs. Navier-Stokes, Euler, and TSD aerodynamic solvers are applied for the direct simulations.
비행중인 항공기가 경험할 수 있는 가장 위험한 현상인 플러터는 천음속 영역에서 불안정한 충격파에 의한 영향으로 발생할 가능성이 크게 증가하게 된다. 이와 같은 이유로 천음속 영역에서의 플러터 해석은 항공기 설계에서 중요한 이슈가 되고 있으나, 중요 인자인 충격파를 고려하기 위해서는 전산유체역학 기법에 기초한 해석이 요구되며, 이는 복잡한 격자 생성 과정과 과도한 계산 시간을 필요로 하여 실질적으로 항공기의 설계에 적용되는 것을 어렵게 만든다.
본 연구에서는 이와 같은 천음속 플러터 해석에서 과도한 계산 시간의 문제를 해결하기 위해 시스템 판별법과 Proper Orthogonal Decomposition (POD) 기법을 이용하여 천음속 공탄성 해석에서 사용되는 전산유체역학 기법에 기초한 비정상 공기력 모델을 대신하기 위한 축약 모델을 개발하였다. 또한 개발된 축약 모델을 이용하여 조종면을 갖는 날개에서 진동하는 조종면에 의한 공기역학적 교란을 고려한 공탄성 해석을 수행하였다. 본 연구는 또한 TSD, Euler 및 Navier-Stokes 방정식에 기초한 비정상 공기력 해석 프로그램을 직접 연계한 공탄성 해석 결과를 제시하였다. 특히 이를 통해 앞서 언급한 공기력 방정식을 이용한 기존의 천음속 플러터 해석의 문제를 정량화하여 비교하고, 이에 대한 해결책으로써 보다 효율적인 천음속 공탄성 해석 기법이 필요함을 보였다.
