KR101896457B1 - 비행운용자료를 이용한 하중스펙트럼 생성방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은, 변형률 게이지(strain gage)가 구비된 복수의 항공기에서 획득된 비행자료를 포함하는 제1 데이터를 로딩하는 단계, 제1 데이터로부터 유효데이터를 추출하는 단계, 유효데이터를 무작위로 추출하여 기준시간에 대한 기준데이터를 결정하는 단계, 복수의 항공기에서 획득된 비행자료를 포함하는 제2 데이터를 로딩하는 단계, 기준데이터를 제2 데이터와 매칭여부를 판단하는 단계, 기준데이터가 제2 데이터가 매칭되지 않는 경우 기준데이터를 갱신하는 단계, 기준데이터가 제2 데이터와 매칭되는 경우 기준데이터로부터 임무별 입력변수의 누적발생횟수를 추출하는 단계, 임무별 입력변수의 누적발생횟수를 항공기의 응력방정식에 적용하는 단계 및 응력방정식으로부터 운용하중 스펙트럼을 생성하는 단계를 포함하는 비행운용자료를 이용한 하중스펙트럼 생성방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 비행운용자료를 이용한 하중스펙트럼 생성방법은 실제 항공기의 운용도에 따라 발생되는 하중을 반영하여 하중스펙트럼을 생성할 수 있으므로 정확한 수명예측 및 정비주기관련에 정확도를 높일 수 있는 효과가 있다.

Description

비행운용자료를 이용한 하중스펙트럼 생성방법{THE METHOD OF GENERATING OPERATIONAL LOADS SPECTRUM BASED ON ACTUAL OPERATIONAL FLIGHT DATA}

본 발명은 비행운용자료를 이용한 하중스펙트럼 생성방법에 관한 것이며, 보다 상세하게는 실제 항공기의 운용도 및 취득된 비행자료를 활용하여 하중스펙트럼을 생성하는 방법에 관한 것이다.

일반적으로 구조물은 운용기간 중 예상치 못한 피로손상에 직면할 수 있다. 특히 항공기의 경우 사소한 부분의 피로손상은 비행성능 및 기체구조물에 치명적인 영향을 미치는 경우가 발생하며, 인명에 직접적으로 관련되기 때문에 신뢰도 높은 수명평가가 필요하다.

이에 따른 항공기 구조건전성 확보를 위한 피로손상의 원인분석 및 보강작업이 필요하며, 이후 해당 구조물의 수명평가가 수행된다. 이때 필요한 하중스펙트럼의 생성과 관련하여 대한민국 등록특허 제1,428,720호에 관련기술이 나타나 있다.

그러나 이러한 예상수명에서 전제로 하는 항공기의 운용도는 각 지역 및 국가 별로 상이할 수 있으며, 실제 항공기를 운용하는 운용도를 적용한 잔여수명해석이 수행되지 못하여 정확한 수명예측이 어려운 문제점이 있었다.

대한민국 등록특허 제1,428,720호(2014.07.14. 공개)

본 발명은 종래의 항공기의 운용하중 스펙트럼을 생성시, 실제 활용도를 고려하지 못해 정확한 수명예측에 활용되기 어려운 문제점을 해결하는 비행운용자료를 이용한 하중스펙트럼 생성방법을 제공하는 것에 그 목적이 있다.

상기 과제의 해결 수단으로서, 변형률 게이지(strain gage)가 구비된 복수의 항공기에서 획득된 비행자료를 포함하는 제1 데이터를 로딩하는 단계, 제1 데이터로부터 유효데이터를 추출하는 단계, 유효데이터를 무작위로 추출하여 기준시간에 대한 기준데이터를 결정하는 단계, 복수의 항공기에서 획득된 비행자료를 포함하는 제2 데이터를 로딩하는 단계, 기준데이터를 제2 데이터와 매칭여부를 판단하는 단계, 기준데이터가 제2 데이터가 매칭되지 않는 경우 기준데이터를 갱신하는 단계, 기준데이터가 제2 데이터와 매칭되는 경우 기준데이터로부터 임무별 입력변수의 누적발생횟수를 추출하는 단계, 임무별 입력변수의 누적발생횟수를 항공기의 응력방정식에 적용하는 단계 및 응력방정식으로부터 운용하중 스펙트럼을 생성하는 단계를 포함하는 비행운용자료를 이용한 하중스펙트럼 생성방법이 제공될 수 있다.

여기서, 매칭여부를 판단하는 단계는 기준데이터와 제2 데이터의 운용도 및 비행변수에 대한 각각의 누적횟수의 차이가 소정범위내에 해당하는 경우 매칭되는 것으로 판단될 수 있다.

이때, 기준데이터의 기준시간은 1,000시간 동안의 비행시간이며, 매칭여부를 판단하는 단계는 기준데이터와 제2 데이터에서 운용도 및 비행변수를 추출하여 발생빈도의 차이여부로 판단될 수 있다.

그리고, 비행변수는 수직하중배수, 수평하중배수를 포함할 수 있다.

한편, 임무별 입력변수의 누적발생횟수를 추출하는 단계는 기준데이터로부터 항공기의 임무종류별 횟수를 추출하며, 임무종류별 횟수로부터 입력변수를 추출할 수 있다.

그리고, 운용하중 스펙트럼을 이용하여 항공기의 일부분의 예측수명을 결정하며, 변형률 게이지로 측정된 측정값과 비교하는 검증단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명에 따른 비행운용자료를 이용한 하중스펙트럼 생성방법은 실제 항공기의 운용도에 따라 발생되는 하중을 반영하여 하중스펙트럼을 생성할 수 있으므로 정확한 수명예측 및 정비주기관련에 정확도를 높일 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명에 따른 제1 실시예의 순서도이다.
도 2는 제1 데이터 및 유효데이터의 Sortie 및 Flight Hours를 나타낸 예제 테이블이다.
도 3은 임무별 기준데이터와 제2 데이터의 매칭을 나타낸 테이블 및 그래프이다.
도 4는 임무별 기준데이터와 제2 데이터의 Nz exceedance의 매칭여부를 나타낸 그래프이다.
도 5는 임무별 기준데이터와 제2 데이터의 Ny exceedance의 매칭여부를 나타낸 그래프이다.
도 6은 임무별 기준데이터와 제2 데이터의 Vsink의 매칭여부를 나타낸 그래프이다.
도 7은 임무별 기준데이터와 제2 데이터의 Touch & Go 발생횟수의 매칭여부를 나타낸 그래프이다.
도 8은 입력자료 중 Mission profile에 대한 그래프의 예이다.
도 9는 입력자료 중 특정 임무의 Profile별 Nz Exceedance 발생횟수이다.
도 10은 입력자료 중 Spin 발생 횟수관련 Spin 발생 기준에 대한 그래프이다.
도 11은 입력자료 중 착륙형상별 횟수에 대한 테이블이다.
도 12는 입력자료 중 임무별 이착륙 횟수에 대한 테이블이다.
도 13은 입력자료 중 임무별 Rudder Force 발생 횟수에 대한 테이블 및 그래프이다.
도 14는 입력자료 중 임무별 Flap 작동 횟수에 대한 테이블이다.
도 15는 입력자료 중 임무별 Roll Rate 발생 횟수에 대한 테이블이다.
도 16은 입력자료 중 임무별 Sink Rate 발생 횟수에 대한 테이블이다.
도 17은 입력자료 중 임무별 Landing Gear 작동 횟수에 대한 테이블이다.
도 18은 생성된 운용하중 스펙트럼을 검증한 그래프이다.

이하, 본 발명의 실시 예에 따른 비행운용자료를 이용한 하중스펙트럼 생성방법에 대하여, 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 그리고 이하의 실시예의 설명에서 각각의 구성요소의 명칭은 당 업계에서 다른 명칭으로 호칭될 수 있다. 그러나 이들의 기능적 유사성 및 동일성이 있다면 변형된 실시 예를 채용하더라도 균등한 구성으로 볼 수 있다. 또한 각각의 구성요소에 부가된 부호는 설명의 편의를 위하여 기재된다. 그러나 이들 부호가 기재된 도면상의 도시 내용이 각각의 구성요소를 도면내의 범위로 한정하지 않는다. 마찬가지로 도면상의 구성을 일부 변형한 실시예가 채용되더라도 기능적 유사성 및 동일성이 있다면 균등한 구성으로 볼 수 있다. 또한 당해 기술분야의 일반적인 기술자 수준에 비추어 보아, 당연히 포함되어야 할 구성요소로 인정되는 경우, 이에 대하여는 설명을 생략한다.

그리고, 본 발명에서 운용하중 스펙트럼이라 함은 항공기의 운용 중 발생하는 여러 종류의 하중을 시간 순으로 정렬한 하중 이력을 뜻한다.

도 1은 본 발명에 따른 제1 실시예의 순서도이며, 도 2는 제1 데이터 및 유효데이터의 Sortie 및 Flight Hours를 나타낸 테이블이다.

도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 비행운용자료를 이용한 하중스펙트럼 생성방법은 제1 데이터를 로딩하는 단계(S100), 제1 데이터 유효데이터를 도출하는 단계(S110), 무작위 추출단계(S120), 기준데이터 운용도 및 비행변수 추출단계(S130), 제2 데이터 로딩단계(S200), 제2 데이터 유효데이터 추출단계(S210), 제2 데이터 운용도 및 비행변수 추출단계(S230), 매칭여부 판단단계(S300), 임무별 입력변수 누적횟수 추출단계(S400), 응력방정식 적용단계(S500) 및 운용하중 스펙트럼 생성단계(S600)를 포함하여 구성될 수 있다.

일반적으로 항공기 설계 시 내구성과 손상허용 해석 등에 적용되는 설계하중 스펙트럼은 미 국방규격 및 기존 유사 항공기의 통계적 자료를 이용하여 생성하게 된다. 그러나 이러한 방법으로 생성된 설계하중 스펙트럼은 실제 운용항공기의 운용에 따라 발생하는 하중 스펙트럼과는 많은 차이가 있게 된다.

따라서 복수의 항공기에서 획득된 비행자료로부터 운용도에 따른 설계하중 스펙트럼을 생성하고 이를 활용하여 내구성 및 손상허용해석 개정 및 구조정비계획 개정을 포함한 항공기 기체구조에 대한 수명관리에 적용할 수 있으며, 이 경우 운용도를 반영하여 운용하중 스펙트럼을 생성하게 되므로 정확도가 매우 높아지게 된다.

제1 데이터를 로딩하는 단계(S100)는 복수의 동일모델의 항공기 중 각 부분에 Strain Gage가 구비되어 있는 항공기에서 운용에 따라 획득된 비행자료를 로딩하는 단계에 해당한다. 동일모델의 항공기는 각각 운용을 함에 있어서 구비된 복수의 센서 및 다양한 장비, 예를 들어 비행자료 획득장비(Flight Data Recording, FDR)로부터 다양한 비행자료를 획득하게 된다. 이때 각각의 임무별로 유사한 프로파일을 갖는 데이터들이 획득되며, 또한 롤링, 피칭 횟수 등과 같이 특정 기동에 대한 횟수를 포함한 데이터들이 포함된다. 즉 비행자료는 항공기의 거동에 대한 다양한 데이터를 포함하고 있으며, 각각의 기동시에 각 구성요소, 예를들어 주익, 꼬리날개, 랜딩기어 등 항공기의 구성요소에 작용되는 하중에 대한 정보를 포함하고 있다.

한편, 제1 데이터는 복수의 항공기 중 Strain gage가 적용된 소수의 항공기로부터 획득된 데이터로 정의 된다. 이는 실제 운용에 의한 Strain 값과 최종적으로 생성된 하중 스펙트럼을 이용하여 수명예측을 할 때 이를 검증하기 위함이다. 하중의 발생으로 인하여 구조에 피로가 누적되며 부가된 하중에 의해 결국 Strain으로 발생되는데, 이를 측정할 수 있는 항공기의 실제 변형된 데이터와 비행자료를 이용하여 계산되는 변형량을 서로 비교하여 검증하게 되며, 이와 관련된 검증의 구체적인 내용에 대하여는 차후 설명하기로 한다.

제1 데이터는 비행시간에 따른 수직하중배수(Nz), 수평하중배수(Ny), 착륙침하율(Vsink), Touch & Go 등 다양한 비행변수에 대한 데이터를 포함한다.

도 2를 살펴보면, 제1 데이터 유효데이터를 도출하는 단계(S110)는 로딩된 제1 데이터로부터 분석에 필요한 유효한 데이터를 도출하는 단계에 해당한다. 제1 데이터에는 다양한 비행자료의 raw date 이므로, 이로부터 노이즈를 제거한다. 또한 각 비행변수에서 실제 발생할 수 없는 비행 데이터가 포함되어 있는 경우 이를 포함한 데이터를 제외하고 유효데이터를 선별한다. 예를 들어 수직하중배수의 정상발생범위를 넘어선 10G 이상으로 기록된 경우 비정상 데이터로 해당 운용데이터는 제외된다. 도 2에는 유효데이터를 선정하였을 때 Sortie 와 Flight Hours가 나타나 있으며, raw data로부터 약 5내지 7%의 무효데이터가 제거되어 있는 결과가 나타나 있다. 이를 위해 각 비행변수별 정상범위를 설정하여 유효데이터를 추출한다. 다만, 이러한 정상범위는 각 항공기의 기종 및 형상에 따라 달라질 수 있으므로 이에 대한 구체적인 수치는 설명하지 않기로 한다.

무작위 추출단계(S120)는 유효데이터로부터 다양한 비행자료를 무작위로 추출하여 기준데이터를 획득하는 단계에 해당한다. 유효데이터로부터 무작위로 시간에 따른 당시의 항공기의 상태에 대한 데이터를 추출하며, 1,000 FHRs(Flight Hours)에 해당하는 데이터를 추출한다. 항공기 중 특히 전투기의 경우 운용되는 국가에 따라 운용도가 달라지게 된다. 구체적으로 공중조작, 편대비행, 계기비행, 항법비행, 야간비행 등으로 운용이 이루어지며, 전투기 임무에 따라 그 빈도도 달라지게 된다. 이때 일정기간에 대한 상당한 데이터가 축적되면 통계적으로 의미있는 데이터가 도출될 수 있다. 각 공군 부대에서 임무가 각 항공기별로 다르게 부여될 수 있어 부대 전체의 운용기록이 의미가 있다. 따라서 무작위 추출단계(S120)는 이러한 전체 항공기의 운용도를 반영하여 무작위로 비행자료를 추출하게 된다. 무작위 추출단계(S120)는 다양한 알고리즘을 통하여 추출될 수 있으며, 일 예로 Minitab의 Random Sampling 기능을 이용하여 1,000FHRs에 해당하는 기준데이터가 선정될 수 있다. 결국 항공기의 운용별 빈도는 무작위로 선정되며, 전투기의 운용시에 발생하는 거동의 발생빈도는 무작위로 선정된 운용별 빈도에 따라서 결정된다.

기준데이터 운용도 및 비행변수 추출단계(S130)는 무작위 추출단계(S120)로부터 추출된 기준데이터가 전체 항공기의 비행자료와 매칭이 되는지를 판단하여 전체 항공기를 대표할 수 있는지를 판단하기 위한 사전준비단계에 해당한다. 본 단계에서는 기준데이터로부터 운용도와 비행변수를 각각 추출하게 된다.

제2 데이터 로딩단계(S200)는 제1 데이터와 달리 복수의 항공기로부터 획득된 비행자료를 로딩하는 단계에 해당한다. 이때 제2 데이터는 Strain gage가 구비되지 않은 항공기들의 비행자료를 로딩하게 된다. 이때 제2 데이터는 제1 데이터보다 더 많은 비행시간에 대한 데이터를 포함하게 된다.

제2 데이터 유효데이터 추출단계(S210)는 제1 데이터의 유효데이터와 마찬가지로 제2 데이터에서 노이즈, 기기 오작동 등에 의한 데이터를 제외하는 단계에 해당한다.

제2 데이터 운용도 및 비행변수 추출단계(S230)는 기준데이터 운용도 및 비행변수의 추출단계(S130)와 마찬가지로 기준데이터와 제2 데이터를 비교할 수 있도록 운용도 및 비행변수를 추출하는 단계에 해당한다.

매칭여부 판단단계(S300)는 기준데이터와 제2 데이터를 추출하여 기준데이터가 제2 데이터와 유사도가 높은지 판단하는 단계에 해당한다. 기준데이터는 제1 데이터로부터 무작위로 추출된 데이터이므로, 기준데이터로 확정할 것인지를 판단하기 위하여 제2 데이터로부터 추출된 운용도 및 비행변수를 비교하게 된다. 이때 기준데이터는 1,000FHRs 기준으로 설정이 되어 있으며, 제2 데이터는 이보다 큰 10,000FHRs 이상이 될 수 있으므로 이에 대한 스케일링을 수행한 뒤 매칭여부를 판단한다. 매칭여부 판단단계(S300)에서는 임무별 발생빈도와 모든 비행변수 또는 일부를 제외한 비행변수의 빈도별 유사도가 가장 높은 경우 매칭되는 것으로 판단할 수 있게 된다. 매칭이 되었을 때의 기준데이터와 제2 데이터간 비교분석결과가 도 3 내지 도 7에 나타나 있다.

도 3은 임무별 기준데이터와 제2 데이터의 임무 매칭을 나타낸 테이블 및 그래프이며, 도 4는 임무별 기준데이터와 제2 데이터의 Nz exceedance의 매칭여부를 나타낸 그래프이고, 도 5는 임무별 기준데이터와 제2 데이터의 Ny exceedance의 매칭여부를 나타낸 그래프이며, 도 6은 임무별 기준데이터와 제2 데이터의 Vsink의 매칭여부를 나타낸 그래프이다. 도 7은 임무별 기준데이터와 제2 데이터의 Touch & Go 발생횟수의 매칭여부를 나타낸 그래프이다.

도 3을 살펴보면 항공기의 최초 개발시 분류된 5가지 임무(TR-D 공중조작, F-D 편대비행, N-D 항법비행, I-H계기비행, N-N 야간비행)에 기준데이터와 제2 데이터를 비교분석한 자료가 나타나 있다. 이때 기준데이터에서의 각 임무별 빈도와 제2 데이터에서의 각 임무별 빈도가 매우 유사하게 결정되어 있는 것을 알 수 있다. 이 경우, 임무 운용에서는 기준데이터와 제2 데이터가 매칭된다.

도 4 내지 도 6을 살펴보면 각 임무별로 수직하중배수(Nz)와 수평하중배수(Ny)의 발생횟수가 나타나 있다. 이때 각 기동별 수직하중배수(Nz)와 수평하중배수(Ny), 착륙침하율(Vsink) 및 Touch & go의 발생빈도는 그 크기에 따라 다르게 나타나며, 기준데이터에서 추출된 값과 제2 데이터에서 추출된 값이 매우 유사하게 나타남을 알 수 있다. 이때 매칭판단에 대한 기준을 설정할 수 있으며, 모든 비행변수에 대한 오차가 소정범위 내인 경우를 들 수 있으며, 몇몇 비행변수 중 중요도가 낮은 비행변수에서의 오차는 다소 크게 설정하거나 이를 판단대상에서 제외하도록 설정할 수 있다.

매칭여부 판단단계(S300)에서 기준데이터와 제2 데이터가 매칭되는 경우에는 기준데이터를 확정하게 되며, 매칭되지 않는 경우 제1 데이터로부터 무작위로 추출하는 단계가 재수행된다. 이때 기준데이터를 새롭게 무작위로 추출된 데이터로 갱신하게 된다.

임무별 입력변수의 누적발생횟수 추출단계(S400)는 매칭여부 판단단계(S300)에서 기준데이터가 제2 데이터와 매칭되는 경우 확정된 데이터로부터 입력변수를 추출하게 된다. 확정된 기준 데이터는 개별항공기에 대한 데이터를 포함할 뿐만 아니라, 부대규모의 전체 운용도를 대변하는 데이터가 된다. 따라서 확정된 기준데이터로부터 운용하중 스펙트럼의 생성을 위한 입력자료를 추출하게 되며, 입력자료는 복수의 입력변수를 포함한다.

이하에서는 도 8 내지 도 16을 참조하여 입력자료에 대하여 설명하도록 한다.

도 8은 입력자료 중 Mission profile에 대한 그래프의 예이다. 도시된 바와 같이 입력변수는 임무운용도, Mission profile, Segment별 Nz Exceedance, Spin 발생 횟수, 착륙형상 별 횟수, 임무종류 별 이착륙 발생 횟수, Rudder Force 발생횟수, Flap 발생 횟수, Roll Rate 발생횟수, Vsink 발생횟수, Landing Gear 작동횟수를 포함할 수 있다.

Mission profile은 항공기의 개발당시 제안된 임무(TR-D, F-D, N-D, I-H, N-N)와 운용단계에서 추가된 임무를 반영하여 구성되며, 도 8에 나타난 바와 같이 각각의 임무를 대표하고 비행이력을 간소화 할 수 있는 임무별 Mission Profile을 생성하고 선택하였다. 이때 각각의 임무를 대표하는 프로파일은 각각 임무별 프로파일 중 중간영역의 값을 갖는 프로파일로 선정이 될 수 있다.

도 9는 입력자료 중 특정 임무에 대한 Profile별 Nz Exceedance 발생횟수이다. 도시된 바와 같이, 임무에 대한 Profile별 Nz Exceedance는 전술한 Mission Profile을 세분화하여 각각의 Profile 별 수직하중배수(Nz) 발생횟수를 수직하중배수(Nz)의 크기에 따라 추출될 수 있다. 또한 도시되지는 않았으나, 수직하중배수(Nz)는 Peak/Valley 별로 구분하여 생성할 수 있다.

도 10은 입력자료 중 spin 발생 횟수 관련 Spin 발생 기준에 대한 그래프이다. 도시된 바와 같이, Spin 발생 횟수는 임무에 따라 발생되는 Spin 기동의 횟수이며, 기동 중 양력이 없이 수직 하강하면서 Rolling 과 Yawing이 동시에 발생하는 기동으로 항공기 후방동체 및 수평/수직 미익 부위의 수명의 해석에 적용될 수 있게 된다. Spin 발생 횟수는 특정고도, 속도 조건에서 Rolling과 Yawing이 동시에 발생하는 비행자료를 이용하여 횟수를 산출하게 된다.

도 11은 입력자료 중 임무별 착륙형상별 횟수에 대한 그래프이다. 도시된 바와 같이, 착륙형상 별 횟수는 항공기가 지상에 착륙할 때의 거동을 모사한 것으로 2PH(2 Point Horizontal Landing), 2PDL(2 Point Drift Landing ?? Left), 2PDR(2 Point Drift Landing ?? Right), 2PTD(2 Point Tail Down Landing), 3PH(3 Point Horizontal Landing) 5가지로 분류하여 각각의 착륙형상을 정의된다. 항공기 운용자료 중 착륙형상을 구분할 수 있는 비행변수인 NLG(Nose Landing Gear), MLG(Main Landing Gear)(LH/RH)의 센서 및 WOW 신호를 이용하여 착륙형상 별 발생횟수가 산출된다.

도 12는 입력자료 중 임무별 이착륙 횟수에 대한 테이블이며, 도시된 바와 같이, 임무 별 이착륙 발생 횟수는 비행일지와 비행자료를 근거로 임무별 착륙시 형상을 구분되어 분류된다. 모든 비행의 이착륙 횟수는 비행일지에 기록되지만, 비행자료를 분석하여 실제 정확한 이착륙 횟수가 도출된다. 비행자료 DB(Oracle)에서 조회하여 각 profile을 고려하여 생성된다.

도 13은 입력자료 중 임무별 Rudder Force 발생 횟수에 대한 테이블과 그래프이고, 도시된 바와 같이, Rudder Force 발생횟수 역시 각 Mission Profile별로 작동횟수가 추출된다. 이때 Rudder Force 발생횟수는 이를 직접적으로 측정할 수 있는 Gage가 존재하지 않아 수직 미익에 장착된 Strain gage 데이터를 이용하여 작동횟수를 산출한다. Strain gage 데이터를 응력으로 변환하여 설계하중 스펙트럼의 각 응력값 범위를 근거로 해당 응력값의 발생 횟수를 산출하게 된다. 구체적인 관계식은 다음과 같다.

Stress(ksi)=S/G value *탄성계수 E

도 14는 입력자료 중 임무별 Flap 작동 횟수에 대한 테이블이며, 도시된 바와 같이, Flap 발생 횟수를 추출하여 하중스펙트럼 생성에 이용하게 된다. 이때, Flap의 작동여부를 판단할 수 있는 비행변수가 없으므로 이착륙 횟수를 근거로 Flap의 작동횟수가 결정된다. 항공기가 착륙 직전에 Flap이 Land에 위치하고, 이륙 직전에 Take-off에 위치한다고 가정하여 Profile의 Take-off Configuration과 Landing Configuration의 횟수를 참고하여 산출하게 된다.

도 15는 입력자료 중 임무별 Roll Rate 발생 횟수에 대한 테이블이며, Roll Rate 발생횟수는 좌/우측으로 180도까지 30deg/sec 간격으로 구분하여 발생횟수를 추출한다.

도 16은 입력자료 중 임무별 Sink Rate(Vsink) 발생 횟수에 대한 테이블이며, Vsink 발생횟수는 Vsink 자료 중 1 ~ 15 ft/sec 까지 1 간격으로 발생횟수를 추출한다. 이때 설계기준은 착륙침하율이 13ft/sec이 되므로, 13 ~ 15 ft/sec 은 12 ~ 13 ft/sec 구간에 취합하여 추출한다.

도 17는 입력자료 중 임무별 Landing Gear 작동 횟수에 대한 테이블이다. Landing Gear 작동횟수는 공중조작의 경우를 고려하여 이착륙 횟수에 1.1 배의 횟수로 적용된다. 하중 스펙트럼의 LGUP(Landing Gear UP) 및 LGDN(Landing Gear DOWN)은 각각 1과 0.68의 Load Factor로 적용되어 계산될 수 있다. 이는 항공기의 설계시 설계 기준에 근거한 것이다.

응력방정식 적용단계(S500) 및 운용하중 스펙트럼 생성단계(S600)는 전술한 기준데이터로부터 입력변수를 추출하고 이를 이용하여 응력하중 스펙트럼을 생성하는 단계에 해당한다. 실제 항공기로부터 획득한 비행자료로부터 임무별 각각의 요소에 대한 거동이 반영된 데이터를 이용하여 하중스펙트럼을 생성할 수 있게 된다. 이때, 하중 스펙트럼 생성 프로그램을 이용할 수 있게 된다. 예를 들어 항공기의 경우 KTFAP R6와 같은 프로그램이 사용될 수 있다.

도 18은 생성된 운용하중 스펙트럼을 검증한 그래프이다. 도시된 바와 같이, 생성된 하중스펙트럼의 검증 시에는 제1 데이터가 S/G가 구비된 항공기에서 획득한 데이터이므로, 실제 기동에 의한 기체 요소들에 발생하는 피로가 S/G 로부터 측정될 수 있다.

다시 말해, 항공기에 장착된 S/G의 데이터를 이용한 수명해석 결과와 하중 스펙트럼을 이용한 해석결과와의 유사도를 평가하는 검증단계를 포함할 수 있다.

다시 도 18을 살펴보면, 수직하중배수(Nz)에 지배적인 주익부위(RP01, RP02, RP03)와 수평하중배수(Ny)에 지배적인 수직 미익 부위(RP09)의 S/G데이터를 비교하여 볼 때 매우 유사한 검증 결과를 얻게 된다.

이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에 따른 비행운용자료를 이용한 하중스펙트럼 생성방법은 실제 운용되는 항공기의 비행자료를 이용하여 하임무에 따른 거동의 대표 데이터를 추출하고 이를 이용하여 하중스펙트럼을 생성할 수 있다. 따라서 항공기를 운용하는 해당 부대, 해당 국가의 특성에 맞는 하중스펙트럼이 생성될 수 있으므로 항공기의 잔여수명관리 및 정비주기에 정확도를 높일 수 있는 효과가 있다.

S100: 제1 데이터 로딩
S110: 유효데이터 추출
S120: 무작위 추출
S130: 운용도 및 비행변수 추출
S200: 제2 데이터 로딩
S210: 유효데이터 추출
S230: 운용도 및 비행변수 추출
S300: 매칭 판단
S400: 임무별 입력변수 누적횟수 추출단계
S500: 응력방정식 적용
S600: 운용하중 스펙트럼 생성

Claims (6)

1. 변형률 게이지(strain gage)가 구비된 복수의 항공기에서 획득된 비행자료를 포함하는 제1 데이터를 로딩하는 단계;
   상기 제1 데이터로부터 유효데이터를 추출하는 단계;
   상기 유효데이터 중 어느 하나의 항공기의 데이터를 무작위로 추출하여 기준시간에 대한 기준데이터를 결정하는 단계;
   변형률 게이지가 구비되지 않은 복수의 항공기에서 획득된 비행자료를 포함하는 제2 데이터를 로딩하는 단계;
   상기 기준데이터를 상기 제2 데이터와 매칭여부를 판단하는 단계;
   상기 기준데이터가 상기 제2 데이터가 매칭되지 않는 경우 상기 기준데이터를 갱신하는 단계;
   상기 기준데이터가 상기 제2 데이터와 매칭되는 경우 상기 기준데이터로부터 임무별 입력변수의 누적발생횟수를 추출하는 단계;
   상기 임무별 입력변수의 누적발생횟수를 상기 항공기의 응력방정식에 적용하는 단계; 및
   상기 응력방정식으로부터 운용하중 스펙트럼을 생성하는 단계를 포함하는 비행운용자료를 이용한 하중스펙트럼 생성방법.
2. 제1 항에 있어서,
   상기 매칭여부를 판단하는 단계는
   상기 기준데이터와 제2 데이터의 운용도 및 비행변수에 대한 각각의 누적횟수의 차이가 소정범위내에 해당하는 경우 매칭되는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 비행운용자료를 이용한 하중스펙트럼 생성방법.
3. 제1 항에 있어서,
   상기 기준데이터의 기준시간은 1,000시간 동안의 비행시간이며,
   상기 매칭여부를 판단하는 단계는 상기 기준데이터와 상기 제2 데이터에서 운용도 및 비행변수를 추출하여 발생빈도의 차이여부로 판단하는 것을 특징으로 하는 인 것을 특징으로 하는 비행운용자료를 이용한 하중스펙트럼 생성방법.
4. 제3 항에 있어서,
   상기 비행변수는 수직하중배수, 수평하중배수를 포함하는 것을 특징으로 하는 비행운용자료를 이용한 하중스펙트럼 생성방법.
5. 제3 항에 있어서,
   상기 임무별 입력변수의 누적발생횟수를 추출하는 단계는,
   상기 기준데이터로부터 항공기의 임무종류별 횟수를 추출하며,
   상기 임무종류별 횟수로부터 상기 입력변수를 추출하며,
   상기 입력변수는 임무 운용도, Mission Profile, Segment 별 Nz Exceedance, Spin 발생 횟수, 착륙형상별 횟수, 임무별 이착륙 발생 횟수, Rudder Force 발생 횟수, Flap 작동 횟수, Roll Rate 발생 횟수, Vsink 발생 횟수, Landing Gear를 포함하는 것을 특징으로 하는 비행운용자료를 이용한 하중스펙트럼 생성방법.
6. 제2 항에 있어서,
   상기 운용하중 스펙트럼을 이용하여 상기 항공기의 일부분의 예측수명을 결정하며,
   상기 변형률 게이지로 측정된 측정값과 비교하는 검증단계를 더 포함하는 비행운용자료를 이용한 하중스펙트럼 생성방법.
   
   

Images