Computational Aerodynamics and Rotorcraft Lab
부산대학교 본교(제1캠퍼스) 항공우주공학과
정용수 교수
CFD Neural Networks
Rotor Blade Design
Aerodynamic Flow Simulation
홈
V3_minor
Computational Aerodynamics and Rotorcraft Lab
항공우주공학과 정용수
컴퓨팅 공력학 및 로터크래프트 연구실은 항공우주공학과 내에서 CFD(Computational Fluid Dynamics)와 인공신경망을 활용한 연구를 선도하고 있습니다. 본 연구실은 최근 3년간 다수의 프로젝트와 논문을 통해 로터 블레이드 설계 및 공력 예측 모델 개발에 큰 성과를 이루었습니다. 특히, CFD 경계층 파라미터를 이용한 인공신경망 기반의 익형 자체소음 예측, 로터 블레이드 최적 설계 프레임워크 개발 등의 연구는 관련 분야에서 높은 평가를 받고 있습니다. 또한, CPU/GPU 이기종 컴퓨팅을 이용한 풍력 터빈 시뮬레이션, 헬리오스 및 머큐리 프레임워크를 활용한 허브 흐름 예측 등 다양한 프로젝트를 수행하며, 자동화된 메시 생성 및 해석 기술을 개발하였습니다. 이러한 연구 성과를 바탕으로 다양한 기업과의 R&D 협력 프로젝트를 제안하고 있습니다.
CFD Neural Networks
Rotor Blade Design
Aerodynamic Flow Simulation
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
로터 블레이드 설계 최적화를 위한 CFD 기반 인공신경망
본 연구실은 최근 CFD(Computational Fluid Dynamics)와 인공신경망(Artificial Neural Networks)을 이용한 로터 블레이드의 공력 특성 예측 및 최적화 연구에 주력하고 있습니다. 이 연구는 다양한 공기역학적 조건에서 로터 블레이드의 성능을 예측하고 최적화할 수 있는 프레임워크를 개발하는 것을 목표로 합니다. 특히, 인공신경망을 활용해 CFD 시뮬레이션 데이터를 학습시키고 이를 통해 로터 블레이드의 설계를 자동화하며, 공기역학적 성능을 극대화하는 최적의 블레이드 형태를 제안합니다. 이 연구는 항공기와 헬리콥터의 성능 향상뿐만 아니라, 풍력 터빈 블레이드의 효율성을 높이는 데에도 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다. 실험 결과는 실제 비행 및 터빈 운전에서의 성능 개선으로 이어질 수 있으며, 산업계와의 협업을 통해 실질적인 응용 가능성을 제시합니다.
주요 논문
24
발행물 전체보기
1
Wind Turbine Simulations Using CPU/GPU Heterogeneous Computing
Y. S. Jung, J. Baeder
International Journal of Aeronautical and Space Sciences, 2023
2
Prediction of Coaxial Rotor Hub Flow Using Mercury Framework
Y. S. Jung, B. Lee, J. Baeder
Journal of the American Helicopter Society, 2023
3
A Unified Grid Approach Using Hamiltonian Paths for Computing Aerodynamic Flows
Y. S. Jung, B. Govindarajan, J. Baeder
International Journal of Computational Fluid Dynamics, 2023
완료된 프로젝트
2
프로젝트 전체보기
1
Automated Mesh Refinement (AMR) capability for 2-D Hamiltonian Solver
US-Army
2022년 01월 ~ 2024년 01월
2
CFD Trained Invertible Neural Networks and Machine Learning for Rotor Blade Airfoil Design
NRF
2022년 01월 ~ 2024년 01월