하이퍼루프 해석을 위한 하이브리드 도메인 해석 코드 개발 차세대 교통 시스템으로 각광 받는 하이퍼루프 시스템은 매우 긴 튜브 내부에서 캡슐이 고속으로 이동합니다. 캡슐 전방과 후방의 장거리 튜브 구간에서는 유동이 거의 1차원적인 성질을 보이는 반면, 캡슐 주변에서는 3차원적인 복잡한 압축성 난류 유동이 발생합니다. 이러한 물리적 특성에 따라 해석의 정확성과 효율성을 동시에 확보하기 위해 1차원과 3차원 도메인을 함께 사용하는 하이브리드 도메인 해석 기술을 개발하였습니다. 1D와 3D 도메인 이 방법은 계산 영역을 매우 넓게 확장할 수 있으면서도, 복잡한 해석이 필요한 영역에서만 3차원 정밀 해석을 수행함으로써 계산 자원을 절약하고 해석 시간을 크게 단축시킬 수 있습
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그리드 핀 공력DB 구축
그리드 핀 공력DB 구축 재사용 발사체 등에 사용되는 그리드 핀의 공력DB 구축을 위해 자동으로 형상과 질점을 생성하는 프로그램을 개발하고 CFD 해석 과정을 자동화하였습니다. DOE 기반 해석점 선정,
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투하 물체의 거동 영상기반 계측
투하 물체의 거동 영상기반 계측 투하하고자 하는 물체 표면에 마커를 부착한 뒤 마커를 이용해 투하 물체를 추적하는 기술입니다. 목표물 표면에 부착한 마커를 탐지하고 각 마커의 ID를 정합(matching)하고, 필요에 따라 수동의 마커 위치를 지정 혹은 제거할 수 있습니다. 영상 내 마커 추출 결과와 3차원 마커 모델을 정합하여 투하하는 물체의 위치 및 자세를 측정할 수 있으며, 특정 좌표계 (ex. 동체)에 대한 상대 운동으로 거동 측정 결과를 변환 본 기술을 응용하여 가상의 형상을 증강(augmentation)하는 것이 가능하며, 다음 그림과 같이 실내 계측 결과를 비롯해 드론을 이용해 촬영한 특정 공간에 가상의 구조물을 증
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실시간 시뮬레이터 개발을 위한 POD 및 ANN 기반의 ROM 구성 프레임워크 개발
실시간 시뮬레이터 개발을 위한 POD 및 ANN 기반의 ROM 구성 프레임워크 개발 POD 및 ANN을 기반으로 CFD ROM을 생성할 수 있는 프레임워크를 개발하였습니다. CFD 해석은 OpenFOAM, POD는 AccelerateCFD, 데이터마이닝은 DAKOTA로 구성되며, 각 프로그램의 실행 및 데이터 교환이 사용자의 최소 개입으로 일렬로 자동 개발된 프레임워크로 해석 결과 데이터마이닝 과정을 자동화하고 해석 소요 시간을 대폭 저감하여 CFD 해석 기반의 개발이 진행되는 모든 분야의 생산성을 대폭 향상시킬 수 있는 가능성 프레임워크의 각 단계별 프로그램 간 데이터 교환을 위해 연동 프로그램을 개발하여, 각 프로그램의 입출력 형식에 맞게 상호 변환합니다. 이에 따라 사용자가 실행 목적 및 해석 조건 등 최소한의 매개 변수만 입력하면 프레임워크 내의 프로그램들이 일렬로 자동 실행되어 진행 경과 및 최종 출력 결과를 프레임워크 상에서 CFD 프로그램의 해석 결과, POD 수행 결과, 데이터마이닝 및 최적화 과정 또한 사용자가 컨투어/차트 등으로 가시화된 결과를 확인할 수 있도록 후처리 파일을 생성하는 프로그램을 자유수면파 내부 조파 문제는 입력 변수를 조파 영역의 크기 (깊이, 너비 2개 변수), 출력 변수를 수면파 높이 평균 제곱근 편차 1개 변수로 설정하여 인공신경망 차수축소모델 및
차세대 교통 시스템으로 각광 받는 하이퍼루프 시스템은 매우 긴 튜브 내부에서 캡슐이 고속으로 이동합니다.
캡슐 전방과 후방의 장거리 튜브 구간에서는 유동이 거의 1차원적인 성질을 보이는 반면, 캡슐 주변에서는 3차원적인 복잡한 압축성 난류 유동이 발생합니다.
이러한 물리적 특성에 따라 해석의 정확성과 효율성을 동시에 확보하기 위해 1차원과 3차원 도메인을 함께 사용하는 하이브리드 도메인 해석 기술을 개발하였습니다. 1D와 3D 도메인
이 방법은 계산 영역을 매우 넓게 확장할 수 있으면서도, 복잡한 해석이 필요한 영역에서만 3차원 정밀 해석을 수행함으로써 계산 자원을 절약하고 해석 시간을 크게 단축시킬 수 있습
재사용 발사체 등에 사용되는 그리드 핀의 공력DB 구축을 위해 자동으로 형상과 질점을 생성하는 프로그램을 개발하고 CFD 해석 과정을 자동화하였습니다. DOE 기반 해석점 선정,
투하하고자 하는 물체 표면에 마커를 부착한 뒤 마커를 이용해 투하 물체를 추적하는 기술입니다.
목표물 표면에 부착한 마커를 탐지하고 각 마커의 ID를 정합(matching)하고, 필요에 따라 수동의 마커 위치를 지정 혹은 제거할 수 있습니다.
영상 내 마커 추출 결과와 3차원 마커 모델을 정합하여 투하하는 물체의 위치 및 자세를 측정할 수 있으며, 특정 좌표계 (ex. 동체)에 대한 상대 운동으로 거동 측정 결과를 변환
본 기술을 응용하여 가상의 형상을 증강(augmentation)하는 것이 가능하며, 다음 그림과 같이 실내 계측 결과를 비롯해 드론을 이용해 촬영한 특정 공간에 가상의 구조물을 증
ROM 구성 프레임워크 개발
POD 및 ANN을 기반으로 CFD ROM을 생성할 수 있는 프레임워크를 개발하였습니다.
CFD 해석은 OpenFOAM, POD는 AccelerateCFD, 데이터마이닝은 DAKOTA로 구성되며, 각 프로그램의 실행 및 데이터 교환이 사용자의 최소 개입으로 일렬로 자동
개발된 프레임워크로 해석 결과 데이터마이닝 과정을 자동화하고 해석 소요 시간을 대폭 저감하여 CFD 해석 기반의 개발이 진행되는 모든 분야의 생산성을 대폭 향상시킬 수 있는 가능성
프레임워크의 각 단계별 프로그램 간 데이터 교환을 위해 연동 프로그램을 개발하여, 각 프로그램의 입출력 형식에 맞게 상호 변환합니다.
이에 따라 사용자가 실행 목적 및 해석 조건 등 최소한의 매개 변수만 입력하면 프레임워크 내의 프로그램들이 일렬로 자동 실행되어 진행 경과 및 최종 출력 결과를 프레임워크 상에서
CFD 프로그램의 해석 결과, POD 수행 결과, 데이터마이닝 및 최적화 과정 또한 사용자가 컨투어/차트 등으로 가시화된 결과를 확인할 수 있도록 후처리 파일을 생성하는 프로그램을
자유수면파 내부 조파 문제는 입력 변수를 조파 영역의 크기 (깊이, 너비 2개 변수), 출력 변수를 수면파 높이 평균 제곱근 편차 1개 변수로 설정하여 인공신경망 차수축소모델 및