적응형 내부 채움 기법을 적용한 대리모델 기반 화성 대기 조건 익형의 다목적 공력 최적 설계

Q: 이 논문에서 정의한 대리모델이란 무엇인가?

대리모델은 복잡하고 평가 비용이 많이 드는 목적함수에 대해 효율적인 최적 설계를 가능하게 하는 베이지안 최적화의 핵심 구성 요소이다. 이는 입력과 출력 사이의 관계를 가우시안 분포로 가정하여, 기존 데이터와 새로운 데이터 간의 관계를 공분산 함수를 통해 계산하며, 신뢰도 높은 예측 모델을 생성한다.

Q: 화성 대기 조건 익형의 다목적 공력 최적 설계에서 적응형 내부 채움 기법이 대리모델의 예측 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 적응형 내부 채움 기법을 적용하여 대리모델을 반복적으로 업데이트하면 최적점 부근의 반응면 예측 성능이 크게 향상된다. 특히 EHVI(Expected Hypervolume Improvement)를 적용한 방식이 가장 높은 HV(Hypervolume)를 보이며, 초기 모델 대비 양력 및 항력 계수 예측 정확도가 개선된다.

윤수경; 박동훈

doi:10.5139/JKSAS.2025.53.2.143

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저자정보: 윤수경 (Pusan National University) 박동훈 (Pusan National University)

저널정보: 한국항공우주학회 한국항공우주학회지 한국항공우주학회지 제53권 제2호

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화성 대기 비행 로봇의 로터 블레이드용 익형 최적 설계를 수행하였다. 7가지 형상 파라미터를 이용하여 double edged plate 형태의 익형을 정의하고, 실험계획법에 기반하여 초기 샘플점을 선정하였다. 레이놀즈수 15,000, 마하수 0.6, 받음각 3°를 설계 조건으로 선정하였다. 양력계수 최대화, 항력계수 최소화를 목적함수로 정의하였다. 격자 생성과 RANS 해석 과정을 자동화하였으며, 가우시안 프로세스 회귀를 활용하여 대리모델을 구축하였다. 4가지 내부 채움 기준을 적용하여 5가지 방식으로 반복적으로 대리모델을 업데이트하였다. 방식에 따른 내부 채움점과 파레토 최적해를 비교하였으며, 파레토 최적해의 수렴성과 최적해 부근에서 대리모델의 예측 성능을 평가하였다. 형상 파라미터에 따른 최적해의 분포 특성을 식별하고, 대표적인 최적 형상에 대한 RANS 해석을 수행하여 공력성능 및 유동장을 비교 분석하였다.

#Mars Atmosphere(화성 대기) #Bayesian Optimization(베이지안 최적화) #Surrogate Model(대리모델) #Infill Sampling Criteria(내부 채움 기준) #Pareto-front(파레토 최적해)

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대상 및 방법론
분석 및 수행
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