유체역학 분야 최상위 국제 학술지인 Physics of Fluids (PHYSICS, FLUIDS & PLASMAS 분야 JCR 상위 3.7%, 2023)에 논문 게재

극초음속 비행체의 막냉각 시스템 설계를 위한 하이브리드 최적화 프레임워크 개발

김익현 교수 연구팀이 극한 환경에서 요구되는 극초음속 막냉각 시스템의 열관리 성능을 효율적으로 최적화할 수 있는 유전자 알고리즘 기반의 하이브리드 자동 설계 프레임워크를 개발하였다. 해당 연구는 미국물리학협회에서 발행하는 유체역학 분야의 최상위 국제학술지인 Physics of Fluids(ISSN:1089-7666, PHYSICS, FLUIDS & PLASMAS 분야 JCR 상위 3.7%)에 “A Hybrid Genetic Algorithm Framework for Efficient Multiobjective Optimization in Hypersonic Film Cooling Systems (극초음속 막냉각 시스템의 고효율 다목적 최적화를 위한 하이브리드 유전자 알고리즘 프레임워크 개발)”라는 제목으로 6월호에 게재되었다.

극초음속(마하 5 이상) 비행체는 재진입 및 장거리 고속 비행 시 외부 표면에 극심한 열하중을 받게 되며, 이를 제어하기 위한 막냉각(Film cooling) 기술은 비행체의 생존성과 성능을 좌우하는 핵심 요소이다. 그러나 복잡한 유동-열 전달 현상을 수치해석적으로 정밀히 분석하고, 그 성능을 최적화하기 위한 기존 알고리즘(non-dominated sorting genetic algorithm, 이하 NSGA-II)은 수천 건의 전산유체해석을 요구하는 고비용/고난이도 설계 문제로 인식되며, 계산 안정성 확보에 어려움이 따르는 한계를 지니고 있다.

이에 김익현 교수 연구팀은 기존의 다목적 최적화 방식을 단일 목적 최적화로 환원하여 계산 안정성과 효율성을 동시에 확보할 수 있는 유전자 알고리즘 기반의 하이브리드 프레임워크를 제시하였다. 이 프레임워크는 단일 목적 유전자 알고리즘(single-objective genetic algorithm)과 파레토 거리기반(Pareto distance approach) 평가기법을 결합하여 막냉각 시스템의 슬롯 각도 및 슬롯 너비를 설계 변수로 설정하고, 표면 냉각 효과 및 경계층 두께를 성능지표로 한 자동 최적화를 수행하는 방식이다. 동일한 유동 조건에서 최적 설계를 도출하기까지, 기존 NSGA-II은 총 1,020건의 전산유체해석과 4,080분의 계산시간이 소요된 반면, 이번에 개발된 프레임워크는 460건의 해석만으로 1,840분 내에 수렴을 달성하여, 약 45%의 계산 비용 절감 효과를 입증하였다. 특히, 본 프레임워크는 설계 변수 간 상호작용을 정밀하게 반영할 수 있도록 전산유체해석자와 연계된 자동화 설계 시스템으로 구현되어, 기존 비선형 다목적 최적화 기법의 한계를 보완함과 동시에, 극한 유동환경에서의 열관리 성능을 효율적으로 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

김익현 교수는 "이번 연구는 극초음속 비행체의 고신뢰 물리 기반 설계를 빠르고 효율적으로 수행할 수 있는 새로운 접근법을 제시한 사례"라며 "설계자의 개입 없이 자동화된 최적화를 실현함으로써, 복합체 표면의 열차폐 코팅 최적화, 복합 냉각 유동 제어 기술 개발 등에 활용될 수 있으며 향후 항공·우주·극한에너지 시스템 설계 전반에서 기계학습 기반의 고신뢰 최적화 기술로의 확산과 산업 실용화에 기여할 것으로 기대된다."라고 밝혔다.

이번 연구는 계명대 충격파 및 기체역학 실험실 소속 호세인자데(Hoseinzade) 박사과정이 제1저자로 참여했으며, 김익현 교수의 지도를 받아 진행됐다. 연구는 한국연구재단 우수신진연구사업의 지원을 받아 수행됐다.

관련논문 링크: https://doi.org/10.1063/5.0274663

관련기사 링크: https://www.kbsm.net/news/view.php?idx=478006