The main objective of the present study is to propose a new type of model support in order to reduce the support interference and vibration, which are often problematic in wind tunnel tests. Based on the cable-driven parallel robot (CDPR) formulations, a cable suspension and balance system (CSBS) is developed. The CSBS is designed to serve as both a model support and a balance in wind tunnel tests.
In addition, this study suggests two novel methodologies to improve the CSBS performance, one for more accurate motion control and the other for improved load measurement. The motion control correction is implemented by applying a multivariate polynomial function that adjusts motion commands to generate the required response utilizing the measured motion data. For more accurate load measurement, a multi-layer perceptron (MLP) is proposed as a correction function. This MLP is trained to provide corrected three force and three moment components according to the reference balance data.
Several motion tests, loading tests, and statistical analyses were carried out before and after the corrections to investigate the effectiveness of newly suggested methodologies. The polynomial correction dramatically reduced differences between the motion command and response, and the MLP learning methodology effectively enhanced the load measurement accuracy of the CSBS.
Using both of the suggested corrections, the developed CSBS is equipped with the enhanced motion control and the load measurement performance. Several wind tunnel tests were conducted to examine the reliability of a CSBS as a model support and load measurement system, and test results showed good agreement with reference data for a cylinder model and a NACA0015 airfoil model. Finally, the effectiveness of a CSBS application against an aerodynamic interference and vibration was experimentally demonstrated through comparative wind tunnel tests with a rear sting model support.
본 논문에서는 풍동 시험 중, 모형 지지 장치로 인해 필연적으로 발생되는 공력 왜곡 현상 및 과도한 진동을 경감시킬 목적으로, 기존 시스템 대비 지지부 간섭 및 진동 억제에 많은 장점을 지닌 새로운 형태의 모형 지지 장치를 제안하고자 한다. 효과적인 대안으로, 케이블을 적용한 모형 지지 개념을 제시하였으며, 케이블 구동 병렬 로봇 이론을 바탕으로, 다중 케이블 기반 자세제어/하중계측 시스템 (Cable Suspension and Balance System, 이하 CSBS)을 개발하였다. CSBS는 풍동시험에서 모형 지지 장치 및 밸런스 역할을 동시에 수행할 수 있도록 설계되었다.
또한, 본 연구에서는 개발된 CSBS의 성능 향상을 위해, 독창적인 두 가지 교정 기법을 제안하였다. 첫째, 자세제어 성능 개선은 다변수/다항 함수를 적용한 운동학적 교정(kinematic calibration) 기법을 적용해 구현하였다. 이 접근방법은 측정된 운동 데이터를 이용하여 명령-반응 함수를 완성하고, 완성된 교정 함수를 적용, 요구되는 반응이 나오도록 제어 명령을 조절하는 방식이다. 둘째, 신뢰성이 담보된 공력 하중 계측을 위해, 인공 신경망 중 하나인 다층 퍼셉트론 (multi-layer perceptron, 이하 MLP)을 교정 하중의 수학 모델링으로 제안하였다.
새롭게 제시된 기법들의 효과 검증을 위해, 교정 전 후, 다양한 모션 및 하중 시험을 수행하였고, 시험 결과로 획득된 다수의 데이터를 통계학적 분석에 적용하였다. 결과적으로, 다변수/다항 함수를 적용한 운동학적 교정을 통해, 모션 명령 대 반응 오차를 획기적으로 감소시킬 수 있었고, MLP 함수를 이용한 교정 방법은 CSBS의 하중 계측 정밀도를 효과적으로 향상시켰다.
완성된 CSBS를 대상으로 제안된 교정 기법들을 적용하였고, 공력 하중이 작용하는 조건에서의 자세제어 및 하중 계측 성능 확인을 위해, 원통형 모형과 NACA0015 에어포일 모형을 대상으로 풍동 시험을 수행하였다. 시험 자료 분석 결과, 기준 비교 데이터와 경향 및 크기가 전반적으로 일치됨을 확인하였다. 최종적으로 후방 스팅형 모형 지지 장치와의 비교 풍동 시험을 통해, 기존 시스템 대비 CSBS의 탁월한 공력 왜곡 완화 특성 및 진동 경감 효과를 실험적으로 검증하였다.
