데이터 기반 확산기 압력 회복 최적화 연구

초록

본 논문은 역비용 최적화(Retrospective Cost Adaptive Control, RCAC) 기반 데이터‑드리븐 기법을 이용해 S‑형 확산기에 질량 주입 펄스 주파수를 최적화함으로써 압력 회복을 극대화하는 방법을 제시한다. 실험에서 1 % 질량 유량 비율을 갖는 주입이 100 ~ 300 Hz 사이에서 최적임을 확인했으며, 2‑D URANS 시뮬레이션을 통해 다양한 주입 속도와 주파수에 따른 평균·시간적 흐름 특성을 분석하였다. 시뮬레이션 결과는 실험과 좋은 일치를 보였으며, RCAC 적용 시 압력 회복이 향상되고 재순환 영역이 감소함을 확인하였다.

상세 분석

이 연구는 전통적인 수동형 흐름 제어와 달리, 실시간 측정값만을 이용해 제어 파라미터를 적응적으로 조정하는 RCAC 알고리즘을 확산기 압력 회복 문제에 적용한 점이 혁신적이다. RCAC는 시스템 모델을 사전에 요구하지 않으며, 온라인에서 비용 함수를 최소화하는 형태로 제어 이득을 업데이트한다. 논문에서는 압력 손실을 최소화하는 목표 함수를 정의하고, 질량 주입 제트의 주파수를 제어 입력으로 설정하였다.

수치 모델은 압축성 비정상 RANS(URANS) 방정식을 기반으로 하며, Menter k‑ω SST 난류 모델과 표준 벽 함수가 적용되었다. 2‑D 시뮬레이션은 고해상도 비정형 메쉬와 PIMPLE 알고리즘을 사용해 시간적 수렴을 확보했으며, 격자 수렴 검증을 통해 결과의 신뢰성을 확보하였다. 주입 제트는 V(t)=L+A·sin(2πft)·S 형태의 사인 파형으로 정의되었으며, 고·저 진폭(Amplitude) 및 200 Hz 고정 주파수 조건을 포함한 여러 시나리오가 실험되었다.

결과 분석에서는 정압 회복이 가장 높은 경우는 주입 질량 유량이 전체 흐름의 1 % 수준이며, 주파수가 200 Hz 근처에서 가장 큰 효과를 보인다는 점을 확인했다. 고진폭 펄스 주입은 재순환 영역을 현저히 축소시켜 압력 회복을 약 5 % 이상 향상시켰으며, 저진폭 주입은 효과가 미미했다. 또한, 주입 주파수 스펙트럼 분석을 통해 흐름 분리 영역 내부에서 자연 발생 주파수와 제트 주파수가 상호 작용함을 확인했으며, RCAC는 초기 200 Hz에서 시작해 최적 주파수(≈150 ~ 250 Hz)로 자동 조정함으로써 압력 회복을 극대화했다.

3‑D 시뮬레이션은 아직 진행 중이지만, 초기 결과는 스팬와이즈 2차 구조가 재순환 영역에서 발생함을 보여준다. 이는 2‑D 모델이 주요 메커니즘을 포착하더라도, 실제 설계 단계에서는 3‑D 효과를 고려해야 함을 시사한다. 전체적으로, 데이터‑드리븐 RCAC 기법은 실험적 불확실성이나 모델링 오차에 강인하며, 복잡한 고속 흐름 제어에 적용 가능한 범용 프레임워크로 평가된다.