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.