UAV 항공모함 착륙 성능 모델링 및 시뮬레이션

본 논문은 고정익 무인항공기(UAV)의 항공모함 자동 착륙을 위한 전반적인 모델링·시뮬레이션 프레임워크를 제시한다. 서론에서는 1911년 최초 항공모함 착륙 이래로 지속된 연구 흐름을 언급하고, 현재 유인기 기반 자동 착륙 기술이 존재하지만 UAV에 특화된 체계적 연구가 부족함을 지적한다. 특히, 착륙 시 요구되는 저속 접근(현재는 110 % 정지속도 이상)과 난류·함선 공기와류가 미치는 영향을 정량화하고자 한다. II절에서는 시뮬레이션 모델을 상세히 설명한다. 항공기 모델은 F/A‑18E/F 고각도 비행(HARV) 모델을 기반으로 하며, 기체 파라미터(날개 면적, 전단, 질량, 관성 등)와 공력계수(C_D, C_L, C_Y, C_m, C_l, C_n)를 각도·제어면 변형에 따라 2차 다항식 형태로 정의한다. 공력계수는 α = ‑5 °~40 ° 구간에서 적용 가능하도록 두 구간(‑5~20 °, 20~40 °)으로 나뉘어 있다. 제어 시스템은 네 개의 PID 서브시스템으로 구성된다. ① 안정성 보강 시스템(SAS)은 피치, 롤, 요각을 각각 P‑I‑D 루프와 2차 액추에이터 모델(전형적인 고유 주파수 30 s, 75 s, 72 s)로 제어한다. 튜닝값은 Simulink 제어 설계 툴박스로 최적화했으며, 표 2에 상세히 제시한다. ② 고도 제어기는 고도 오차 ĥ에 대한 PID를 적용해 목표 피치각 θ_d를 산출하고, 이를 SAS에 전달한다. ③ 진로 제어기는 측면 위치 오차 y_e와 사이드슬립 β_e에 대해 각각 aileron·rudder를 이용한 PID를 적용한다. ④ 자동 스로틀은 첫 번째 차수 오차 동역학을 강제해 목표 공속 V_T를 유지하도록 설계했으며, 항공기 질량·항력·중력·공기밀도 등을 포함한 토크 식을 사용한다. 환경 모델은 대기 난류와 함선 공기와류 두 축으로 구성된다. 대기 난류는 Dryden 및 Von Kármán 스펙트럼을 기반으로 RMS 강도 σ_u, σ_w와 스케일 L_u, L_w를 고도에 따라 변환해 연속 풍을 생성한다. 이산 풍은 1‑cosine 형태로 진폭 V_m = 3.5 ft/s, 길이 d_m = 250 ft 로 설정하였다. 수직 전단은 로그식 W_ws = W_20·log(h/z_0)/log(20/z_0) 로 구현해 저·중·고 난류 상황을 재현한다. 함선 공기와류는 주기적 선회·피치·속도 변동을 포함한 4가지 성분(주기적 함선 유도 난류, 정적 공기와류, 자유 난류, 무작위 함선 와류)으로 구성되며, SCONE 프로그램에서 제공한 실제 갑판 움직임 데이터를 2‑D lookup table 형태로 시뮬레이션에 통합하였다. III절에서는 Monte‑Carlo 시뮬레이션 결과를 제시한다. 500 ~ 1000 회의 랜덤 시드를 적용해 착륙점 분산, 최종 고도 오차, 최종 고도 경사, 측면 위치 오차 등을 통계적으로 분석하였다. 기본 접근 속도 220 ~ 250 ft/s(≈110 % V_stall)에서는 모든 지표가 허용 범위 내에 머물렀으며, 고도·진로 오차는 난류 강도에 비례해 증가했다. 접근 속도를 0.9·V_stall 이하로 낮출 경우, 고도 오차와 착륙점 편차가 급격히 확대돼 착륙 실패 확률이 5 % 이상 상승하였다. 따라서 현재 PID 기반 제어 체계 하에서 실현 가능한 최소 접근 속도는 약 115 % V_stall 수준이며, 이를 하회하려면 적응·강인 제어 기법(L1, SMPC 등)의 도입이 필요함을 제시한다. IV절에서는 연구 결과를 요약하고 향후 과제를 제시한다. 본 연구는 실제 함선 움직임과 복합 난류를 포함한 고충실도 시뮬레이션 환경을 구축하고, 기존 PID 기반 운용 체계에 대한 정량적 성능 한계를 규명했다. 향후 연구에서는 (1) 착륙 후 체인·와이어 정착 메커니즘을 포함한 전 과정 시뮬레이션, (2) 고성능 적응·강인 제어기 설계 및 실험 검증, (3) 다양한 UAV 형상(수직이착륙기, 복합형) 적용 등을 통해 UAV 항공모함 착륙 기술을 한층 고도화할 필요가 있다.