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Development of Dynamic Balancing Techniques of a Rotor System Using Genetic Algorithm

유전자 알고리즘을 적용한 로터 시스템의 동적 밸런싱 기법 개발

  • 권혁주 (건국대학교 항공우주시스템공학과 대학원) ;
  • 유영현 (건국대학교 항공우주시스템공학과 대학원) ;
  • 정성남 (건국대학교 항공우주시스템공학과) ;
  • 윤철용 (한국항공우주연구원)
  • Received : 2010.08.13
  • Accepted : 2010.11.21
  • Published : 2010.12.01

Abstract

The dynamic balancing of a rotor system is needed to alleviate the imbalances originating from various sources encountered during blade manufacturing processes and environmental factors. This work aims at developing a comprehensive analysis system which consists of cumulative module of test D/B and selection of optimal control parameters. This system can be used for the dynamic balancing of helicopter rotors based on tracking results from the whirl tower test. For simplicity of the analysis, a linear relation is assumed between the balancing input parameters and the blade track responses leading to influence coefficients and thereby the rotor system identification is made. In addition, the balancing parameters of the individual blades are sought using the genetic algorithm and the effectiveness of the proposed method is demonstrated in comparison with the test results.

블레이드 제작 공정 및 환경적인 요인에 의해 로터 시스템에는 다양한 불균형 특성이 존재하며 이를 해소하기 위해서는 동적 밸런싱 과정이 요구된다. 본 연구에서는 훨타워 시험으로부터 얻은 블레이드 트랙 결과를 토대로 헬리콥터 로터 시스템 동적 밸런싱의 지표가 되는 시험 D/B의 누적 모듈과 이를 바탕으로 최적의 조절 파라미터 이동량을 산출 할 수 있는 통합 해석 시스템 구축에 대해 고찰하였다. 해석의 간단을 기하기 위해 밸런싱 입력변수의 조절에 대한 블레이드의 응답 특성을 선형으로 가정하고 블레이드 간의 상호 영향성 계수를 도출하였으며, 이로부터 로터 시스템의 특성을 식별하였다. 아울러 유전자 알고리즘을 도입하여 동적 밸런싱을 위한 최적의 블레이드 개별 조절 값을 구하고 이를 시험결과와 비교하였으며, 제시한 방법이 매우 효율적임을 보였다.

Keywords

References

  1. 김덕관, 윤철용, 김승범, 송근웅, 강상남, 한정호. “헬리콥터 주로터 블레이드 동적 발란싱 개념 연구”, 한국소음진동공학회 춘계학술대회논문집, Apr. 2009, pp. 373-374.
  2. Bechhoefer, E., and Power, D., "IMD HUMS Rotor Track and Balance Techniques", Aerospace Conference, Vol. 7, Mar. 2003. https://doi.org/10.1109/AERO.2003.1234164
  3. Ferrer, R., Krysinski, T., Aubourg, P.A., and Bellizzi, S., "New Methods for Rotor Tracking and Balance Tuning and Defect Detection Applied to Eurocopter Products", AHS 57th Annual Forum, Washington, DC., May. 2001.
  4. Wang, S., Danai, K., and Wilson, M., "Adaptive Method of Helicopter Track and Balance", Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, Vol. 127, June. 2005. https://doi.org/10.1115/1.1913683
  5. Yang, D., Wang, S., and Danai, K., "Helicopter Track and Balance by Interval Modeling", American Helicopter Society 57th Annual Forum, Washington, DC., May. 2001.
  6. Wroblewski, D., Grabill, P., Berry, J., and Branhof, R., "Neural Network System for Helicopter Rotor Smoothing", Aerospace Conference Proceedings, Vol. 6, Mar. 2000. https://doi.org/10.1109/AERO.2000.877903
  7. Wroblewski, D., Branhof, R. W., and Cook, T., "Neural Networks for Smoothing of Helicopter Rotors", AHS 57th Annual Forum, Washington, DC., May. 2001.
  8. Miller, N. A., and Kunz, D. L., "A Comparison of Main Rotor Smoothing Adjustments Using Linear and Neural Network Algorithms", Journal of Sound and Vibration, Vol. 311, Apr. 2008, pp. 991-1003. https://doi.org/10.1016/j.jsv.2007.09.041
  9. Honmei, L., Yunlong, C., Chen, L., Jiahui, L., "Helicopter rotor smoothing based on GRNN neural network and genetic algorithm", Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Vol. 34, No. 5, Aug. 2009, pp. 507-511.
  10. 박정선, 류석규, “유전자 알고리즘을 이용한 최적 설계”, 한국항공우주학회지, 제27권 제4호, 1999, pp. 155-161.
  11. 강지호, 김정석, 공철원, 김천곤, 홍창선, “유전자 알고리즘을 이용한 압축 하중을 받는 보강된 복합적측판의 최적 설계”, 한국항공우주학회지, 제28권 제3호, 2000, pp. 72-81.
  12. 김형래, 박찬우, “혼합물 총량법과 유전자 알고리즘을 이용한 항공기 동체 최적화에 관한 연구”, 한국항공우주학회지, 제34권, 제7호, 2006, pp. 28-34. https://doi.org/10.5139/JKSAS.2006.34.7.028
  13. 한재흥, 이인, “유전자 알고리즘을 이용한 압전 작동기 배치 최적화에 관한 연구”, 한국항공우주학회지, 제25권 제1호 1997, pp. 71-81.
  14. 공성권, 김인택, 박대희, 박주영, 신용안, "유전자 알고리즘", 도서출판 그린, 1996.
  15. Goldberg, D. E., "Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning", Addison-Wesley, 1989.

Cited by

  1. Rotor Track and Balance of a Helicopter Rotor System Using Modern Global Optimization Schemes vol.41, pp.7, 2013, https://doi.org/10.5139/JKSAS.2013.41.7.524
  2. Study on the Optimal Selection of Rotor Track and Balance Parameters using Non-linear Response Models and Genetic Algorithm vol.44, pp.11, 2016, https://doi.org/10.5139/JKSAS.2016.44.11.989