KR102075538B1

KR102075538B1 - 비행자료를 이용한 항공기의 수명관리 방법

Info

Publication number: KR102075538B1
Application number: KR1020180014548A
Authority: KR
Inventors: 유흥재
Original assignee: 한국항공우주산업 주식회사
Priority date: 2018-02-06
Filing date: 2018-02-06
Publication date: 2020-02-10
Also published as: KR20190094884A

Abstract

본 발명은, 다수의 항공기를 운용하여 획득되는 비행자료의 유효성을 분석하여 대표 비행자료를 생성하는 대표 비행자료 선정 단계, 대표 비행자료로부터 운용하중스펙트럼을 도출하며, 항공기의 특이점(CP)에서 균열성장량 정보를 포함하는 베이스라인을 생성하는 베이스라인 생성 단계, 대표 비행자료로부터 개별 항공기의 수명해석을 수행하며, 응력전달함수(Stress Transfer Function)생성단계 및 응력방정식(Stress Equation) 생성단계를 포함하는 IAT(Individual Aircraft Tracking)단계, 베이스라인, 응력전달함수 및 응력방정식을 이용하여 수명관리를 수행하는 수명분석 단계를 포함하는 비행자료를 이용한 항공기의 수명관리 방법이 제공될 수 있다.
본 발명에 따른 비행자료를 이용한 항공기의 수명해석 방법은 기존의 하중스펙트럼을 이용한 수명해석 결과(BASELINE)와 실제 비행자료를 이용한 수명해석(IAT) 결과의 차이를 줄여 신뢰도를 높여 항공기의 수명관리에 효율적으로 이용될 수 있는 효과가 있다.

Description

비행자료를 이용한 항공기의 수명관리 방법{METHOD OF INDIVIDUAL AIRCRAFT TRACKING BASED ON ACTUAL OPERATIONAL FLIGHT DATA}

본 발명은 비행자료를 이용한 항공기의 수명관리 방법에 관한 것이며, 보다 상세하게는 실제 항공기의 운용으로 획득된 비행자료를 항공기의 수명관리에 활용하는 방법에 관한 것이다.

운용중인 군용항공기는 체계적이고 효율적인 항공기의 구조정비계획 수립 및 항공기의 안전성을 고려한 운용을 위해 항공기별 운용에 근거한 개별 항고기 추적을 통하여 수명관리를 수행한다. 개별 항공기 추적(INDIVIDUAL AIRFCRAFT TRACKING; IAT) 목적은 항공기별 운용 상태를 고려하여 효율적인 운용 및 항공기의 구조검사 및 정비주기를 제공하는 데 있다. 운용기간 중 획득된 주요 비행자료는 수명관리프로그램을 이용하여 실제 운용자료를 이용한 균열성장해석을 수행하고, 기존의 하중스펙트럼을 적용한 균열성장해석결과(BASELINE)와 비교분석을 수행한다. 그 분석결과를 이용하여 개별 항공기들의 주요 기체부위의 정비주기 및 운용도를 점검한다.

이러한 균열성장해석과 관련하여 대한민국 공개특허 제2000-0046433호에 공개되어 있다. 그러나 종래기술에는 기존의 하중스펙트럼을 이용한 수명해석 결과(BASELINE)와 실제 비행자료를 이용한 수명해석(IAT) 결과와의 차이가 발생하여 신뢰성을 보장하지 못하는 문제점이 있었다.

대한민국 공개허 제2000-0046433호(2000. 07. 25. 공개)

본 발명은 종래의 수명해석에 신뢰성을 보장하지 못하는 문제점을 해결할 수 있는 비행자료를 이용한 항공기의 수명해석 방법을 제공하는 것에 그 목적이 있다.

상기 과제의 해결 수단으로서, 데이터 프로세싱 하드웨어에서 수행되는 항공기의 수명관리 방법에 있어서, 다수의 항공기를 운용하여 획득되는 비행자료의 유효성을 분석하여 대표 비행자료를 생성하는 대표 비행자료 선정 단계, 대표 비행자료로부터 운용하중스펙트럼을 도출하며, 항공기의 특이점(CP)에서 균열성장량 정보를 포함하는 베이스라인을 생성하는 베이스라인 생성 단계, 대표 비행자료로부터 개별 항공기의 수명해석을 수행하며, 응력전달함수(Stress Transfer Function)생성단계 및 응력방정식(Stress Equation) 생성단계를 포함하는 IAT(Individual Aircraft Tracking)단계, 베이스라인, 응력전달함수 및 응력방정식을 이용하여 수명관리를 수행하는 수명분석 단계를 포함하는 비행자료를 이용한 항공기의 수명관리 방법이 제공될 수 있다.

여기서, IAT단계는 대표 비행자료로부터 비행변수를 추출하는 비행변수 추출단계, 비행변수와 기준점(RP)의 응력데이터 간의 관계로 정의되는 응력전달함수(Stress Transfer Function)를 상관도를 반영하여 생성하는 응력전달함수 생성단계, 개별항공기의 기준점과 특이점 간의 스트레스 관계로 정의되는 응력방정식(Stress Equation)의 기준점과 특이점 간의 상관도를 분석하여 생성하는 응력방정식 생성단계를 포함할 수 있다.

또한, 대표 비행자료의 생성은 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 기준데이터를 대표 비행자료로 선정하는 단계를 포함할 수 있다.

한편, 베이스라인 생성 단계는 응력하중 스펙트럼 생성단계를 포함하며, 응력하중 스펙트럼 생성단계는, 대표 비행자료로부터 임무별 입력변수의 누적발생횟수를 추출하는 단계, 임무별 입력변수의 누적발생횟수를 항공기의 응력방정식에 적용하는 단계, 응력방정식으로부터 특이점에서의 운용하중 스펙트럼을 생성하는 단계를 포함하여 구성될 수 있다.

한편, 응력전달함수 생성단계는 대표 비행자료에 포함된 비행변수 중 각각의 기준점에서 측정되는 변형률 게이지 값과 상관도 조건을 만족하는 비행변수 매칭 단계, 매칭된 비행변수들 간에 다중공선성 분석으로 상관도 값이 임계값 이하인 비행변수를 선정하는 비행변수 선정단계, 선정된 비행변수와 기준점에서의 변형률 간의 관계를 해석하는 STF 생성단계를 포함할 수 있다.

그리고, 비행변수 선정단계는 비행변수 간 분산팽창계수(Variance Inflation Factor)가 임계값 이하 비행변수를 선정할 수 있다.

한편, 비행자료 중 부적합 비행자료를 대체하는 표준비행데이터를 생성하는 표준비행데이터 생성단계를 더 포함하며, 표준비행데이터 생성단계는 비행자료로부터 비행일지의 임무정보, 비행시간을 반영한 비행구간 및 운용 중 취득된 최대 수직가속도 데이터에 따라 분류하는 분류단계를 포함할 수 있다.

그리고, 수명해석단계는 표준비행데이터 중 개별항공기의 비행자료 중 부적합 비행자료 또는 누락비행자료의 임무정보, 비행구간 및 최대 수직가속도 중 적어도 하나가 매칭되는 데이터를 추출하여 부적합 비행자료 또는 누락비행자료로 대체하여 수행될 수 있다.

본 발명에 따른 비행자료를 이용한 항공기의 수명해석 방법은 기존의 하중스펙트럼을 이용한 수명해석 결과(BASELINE)와 실제 비행자료를 이용한 수명해석(IAT) 결과의 차이를 줄여 신뢰도를 높여 항공기의 수명관리에 효율적으로 이용될 수 있는 효과가 있다.

도 1은 종래의 베이스라인과 IAT 해석 결과가 나타난 그래프이다.
도 2는 하중스펙트럼을 이용한 베이스라인(Baseline) 생성단계의 블록도이다.
도 3은 대표 비행자료 선정 단계의 순서도이다.
도 4는 제1 데이터 및 유효데이터의 Sortie 및 Flight Hours를 나타낸 테이블의 실례이다.
도 5는 기준데이터와 제2 데이터의 매칭을 나타낸 테이블 및 그래프의 실례이다.
도 6은 기준데이터와 제2 데이터의 Nz exceedance의 매칭여부를 나타낸 그래프의 실례이다.
도 7은 기준데이터와 제2 데이터의 Ny exceedance의 매칭여부를 나타낸 그래프의 실례이다.
도 8은 기준데이터와 제2 데이터의 Vsink의 매칭여부를 나타낸 그래프의 실례이다.
도 9는 기준데이터와 제2 데이터의 Touch & Go 발생횟수의 매칭여부를 나타낸 그래프의 실례이다.
도 10은 베이스라인 생성단계의 순서도이다.
도 11은 기존 베이스라인 생성단계를 기존과 비교하여 나타낸 블록도이다.
도 12는 입력자료 중 Mission profile에 대한 그래프이다.
도 13은 입력자료 중 Segment별 Nz Exceedance 발생횟수이다.
도 14는 입력자료 중 spin 발생 횟수에 대한 그래프이다.
도 15는 입력자료 중 착륙형상별 횟수에 대한 그래프이다.
도 16은 입력자료 중 임무별 이착륙 횟수에 대한 그래프이다.
도 17은 입력자료 중 Rudder Force 발생 횟수에 대한 그래프이다.
도 18은 입력자료 중 Flap 작동 횟수에 대한 그래프이다.
도 19는 입력자료 중 Roll Rate 발생 횟수에 대한 그래프이다.
도 20은 입력자료 중 Sink Rate(Vsink) 발생 횟수에 대한 그래프이다.
도 21은 입력자료 중 Landing Gear 작동 횟수에 대한 그래프이다.
도 22는 생성된 운용하중 스펙트럼을 검증한 그래프이다.
도 23은 IAT 단계의 순서도이다.
도 24는 IAT 단계의 블록도이다.
도 25는 항공기의 응력전달함수 생성 부위를 나타내는 테이블 및 그림이다.
도 26은 상관도의 판단결과를 포함하는 테이블이다.
도 27은 다중공선성 문제를 해결하기 위한 변수 제외 단계 전/후의 회귀분석을 수행한 결과의 실례이다.
도 28은 다중공선성 문제를 고려하지 않고 생성된 응력전달함수의 데이터량의 차이에 따라 응력전달함수식의 정확도가 저하되는 현상을 보여주는 예이다.
도 29은 다중공선성을 고려하여 생성된 응력전달함수의 검증결과의 일 예를 도시한 그래프이다.
도 30 및 도 31 은 응력방정식 생성단계의 블록도이다.
도 32는 선정된 기준점(RP)을 달리하여 응력방정식을 생성하고 균열성장곡선을 생성하여 비교한 예이다.
도 33은 본 발명에 따른 제2 실시예의 순서도이다.
도 34는 획득된 비행데이터의 실예이다.
도 35에는 표준비행데이터 생성의 구체적인 알고리즘의 순서도이다.
도 36에는 비행데이터 유효성을 검토한 예가 도시되어 있다.
도 37은 표준비행데이터 분류의 개념이 도시되어 있다.
도 38는 제2 실시예를 통해 복수의 항공기에 대한 수명해석결과가 나타난 그래프이다.

이하, 본 발명의 실시 예에 따른 비행자료를 이용한 항공기의 수명해석방법에 대하여, 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 그리고 이하의 실시예의 설명에서 각각의 구성요소의 명칭은 당업계에서 다른 명칭으로 호칭될 수 있다. 그러나 이들의 기능적 유사성 및 동일성이 있다면 변형된 실시예를 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.

이하에서 설명하는 '비행자료'라 함은 실제 항공기의 운용시 획득되는 데이터를 말하며, 예를 들어 항공기의 동역학적인 상태에 관한 데이터 및 임무와 관련된 데이터를 포함하며, 구체적으로 수직하중배수(Nz), 수평하중배수(Ny), 착륙침하율(Vsink), Segment 별 Nz Exceedance, Spin 발생 횟수, 착륙형상 별 횟수, 임무 별 이착륙 발생횟수, Rudder Force 발생 횟수, Flap 작동 횟수, Roll Rate 발생 횟수, Vsink 발생 횟수, Landing Gear 작동 횟수 등의 데이터를 포함할 수 있으며, 항공기 비행자료획득장비에서 기록되는 모든 데이터를 뜻한다. 또한, 비행자료는 임무에 따라 분류되는 임무 운용도, Mission Profile 에 대한 데이터를 포함할 수 있다..

또한 이하에서 '베이스라인'(baseline) 이란 하중스펙트럼을 이용한 균열성장해석결과를 뜻함을 전제로 설명하도록 한다.

또한 IAT(Individual Aircraft Tracking; 개별 항공기 추적)는 개별 항공기별 운용 상태를 고려하여 균열성장 해석하는 일련의 과정을 뜻함을 전제로 설명하도록 한다.

한편 하중스펙트럼이라 함은 여러 종류의 하중을 시간 순으로 정렬한 하중 이력을 말한다. 설계하중 스펙트럼은 미 국방규격 및 기존 유사 항공기의 통계적 자료를 활용하여 생성된 하중 이력을 말하며, 운용하중 스펙트럼은 실제 항공기의 운용 중 발생하는 여러 종류의 하중을 시간 순으로 정렬한 하중 이력을 뜻한다.

한편 임계점(Critical Point;CP)이라 함은 항공기의 구조 중 응력의 인가로 피로파괴가 발생할 것으로 예상되는 부위를 말한다. 항공기에는 복수의 임계점이 선정될 수 있으며, 일예로 20개로 선정이 될 수 있으며, 항공기의 좌우에 대칭적으로 선정될 수 있다.

기준점(Reference Point;RP)이라 함은 변형률 게이지(strain gage)가 장착되는 지점을 뜻하며, 항공기에는 복수의 지점에 변형률 게이지가 장착될 수 있다.

응력방정식(Stress Equation;SE)란 기준점(RP)으로부터 임계점(CP)까지의 응력의 관계에 대한 정보를 포함하는 방정식이다. 응력방정식은 균열이 발생되는 임계점에 직접 변형률 게이지를 설치할 수 없으므로 기준점에서 획득된 데이터를 이용하여 임계점에 작용하는 응력을 산출할 수 있도록 정의된다. 응력방정식은 항공기의 구조, 재질, 형상 및 기준점과 임계점 등의 다양한 요소를 반영하여 정의될 수 있으므로 상세한 수식의 설명은 생략하도록 한다.

한편 이하에서 설명하는 수명관리방법은 복수의 임계점 각각에 대하여 수행될 수 있으며, 각각의 임계점에서 수행된 해석결과는 다른 임계점에서의 해석결과와 차이가 발생할 수 있음을 전제로 설명하도록 한다.

도 1은 종래의 베이스라인과 IAT 해석 결과가 나타난 그래프이다. 도시된 바와 같이, 종래에는 설계시에 수립된 베이스라인(baseline)을 이용하여 수명관리에 이용하게 되며, 실제 개별 항공기 추적(IAT)결과와는 큰 차이가 발생하게 된다. 수명해석의 신뢰도를 높이기 위하여 베이스라인과 IAT 각각의 과정에서 오차 발생요인의 분석이 필요하다.

비행자료를 이용한 IAT 해석결과와 하중스펙트럼을 이용하여 DTA 해석결과인 Baseline 과의 차이가 발생하는 추정원인의 예로서 FE모델의 정확성, DTA 대비 IAT용 응력전달함수의 부정확, IAT 용 CP/RP에 대한 stress Eq. 정확도 부족, Baseline과 실제 운용도의 차이, 운용하중스펙트럼의 정확성, 비행하중기록장비의 오류로 인한 비행자료 불량, 수명관리 프로그램의 오류를 들 수 있다.

본 발명에서는 운용하중 스펙트럼, IAT용 STF, Stress Equation, 표준비행자료, IAT CP부위 DT해석 및 개정을 통하여 베이스라인과 IAT해석결과의 오차를 줄여 신뢰도를 높일 수 있게 된다.

도 2는 본 발명에 따른 비행자료를 이용한 항공기의 수명해석방법의 순서도이다. 도시된 바와 같이, 비행자료를 이용한 항공기의 수명해석방법은 비행자료 로딩 단계, 비행자료 유효성 분석단계, 베이스라인 갱신단계, IAT 단계 및 수명분석단계를 포함하여 구성될 수 있다.

비행자료 로딩단계(S1000)는 복수의 항공기를 운용하면서 획득되는 방대한 자료를 로딩하는 단계에 해당한다. 복수의 항공기 중 변형률 게이지(strain gage)가 구비된 항공기에서 획득된 자료 및 변형률 게이지가 구비되지 않은 항공기에서 획득된 비행자료를 포함할 수 있다.

비행 비행자료 선정 단계(S2000)는 비행자료로부터 유효데이터를 추출하고 대표 비행자료를 추출하는 단계에 해당한다. 비행자료 유효성 분석단계는 다수의 비행자료로부터 국가 또는 부대 별 운용도에 따라 전체항공기를 대표할 수 있는 어느 하나의 비행자료를 추출한다. 추출된 대표 비행자료는 운용누적시간에 따른 데이터 값을 포함할 수 있다. 추출된 대표 비행자료는 기준시간, 예를 들어 1000FHr동안의 데이터로 추출될 수 있다. 기준시간 이상의 분석시에는 대표 비행자료를 반복적으로 적용하여 이용될 수 있다. 한편, 대표 비행자료 선정 단계(S2000)는 차후 도 3을 참조하여 상세히 설명하도록 한다.

베이스라인 생성단계(3000)는 대표 비행자료로부터 운용하중 스펙트럼을 생성하고 각각의 특이점(CR)에 대한 균열성장곡선을 생성하는 단계에 해당한다. 여기서 운용하중 스펙트럼은 대표 비행자료를 분석하여 추출된 입력변수를 적용하여 생성된다. 입력변수는 임무운용도, 미션 프로파일, 개별 구동요소의 작동횟수를 포함할 수 있다. 한편, 이와같은 베이스라인 생성단계에서 응용하중 스펙트럼 생성에 대하여는 차후 도 4를 참조하여 상세히 설명하도록 한다.

IAT 단계(S4000)는 대표 비행자료를 이용하여 개별항공기의 수명해석을 수행하는 단계이다. IAT 단계는 획득된 대표 비행자료로부터 비행변수를 추출하고, 비행변수가 변형률 게이지의 측정값을 대체할 수 있도록 비행변수와 변형률 게이지 값의 관계식인 응력전달함수(STF;Stress Transfer Function)를 도출한다. 또한, 기준점(RP)과 특이점(CP)의 스트레스 관계인 응력방정식(SE;Stress Equation)을 도출하여 최종적으로 특이점(CP)에서 수명해석을 수행하게 된다. 한편 IAT 단계(S4000)에 대하여는 차후 상세히 설명하도록 한다.

수명분석단계(S5000)는 베이스라인의 해석결과와 IAT 의 해석결과가 포함된 데이터베이스를 근거로 항공기의 수명해석을 수행하는 단계이다. 수명분석단계는 항공기에 존재하는 복수의 특이점(CP)에 대하여 각각 수행될 수 있으며, 수명관리 프로그램을 이용하여 수행될 수 있다.

도 3은 대표 비행자료 선정 단계의 순서도이며, 도 4는 제1 데이터 및 유효데이터의 Sortie 및 Flight Hours를 나타낸 테이블이다.

도시된 바와 같이, 대표 비행자료 선정 단계(S2000)는 제1 데이터를 로딩하는 단계(S2100), 제1 데이터 유효데이터를 도출하는 단계(S2110), 무작위 추출단계(S2120), 기준데이터 운용도 및 비행변수 추출단계(S2130), 제2 데이터 로딩단계(S2200), 제2 데이터 유효데이터 추출단계(S2210), 제2 데이터 운용도 및 비행변수 추출단계(S2230), 매칭여부 판단단계(S2300)를 포함하여 구성될 수 있다.

제1 데이터를 로딩하는 단계(S2100)는 복수의 동일모델의 항공기 중 각 부분에 변형률 게이지(Strain Gage)가 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 거동시에 각 구성요소, 예를 들어 주익, 꼬리날개, 랜딩기어 등 항공기의 구성요소에 작용되는 하중에 대한 정보를 포함하고 있다.

한편, 복수의 항공기 각각은 비행자료를 획득하기 위한 센서는 포함하고 있으나, 변형률 게이지는 일부의 항공기에만 장착이 되어 있다. 여기서, 제1 데이터는 다수의 항공기 중 Strain Gage가 적용된 소수의 항공기로부터 획득된 데이터로 정의 된다. 이는 실제 운용에 의한 Strain 값과 최종적으로 응력방정식을 이용하여 수명예측을 할 때 이를 검증하기 위함이다. 하중의 발생으로 인하여 구조에 피로가 누적되면 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 비행자료로서 비행시간에 따른 수직하중배수(Nz), 수평하중배수(Ny), 착륙침하율(Vsink), Touch & Go 등 다양한 비행변수에 대한 데이터를 포함한다.

도 4를 살펴보면, 제1 데이터 유효데이터를 도출하는 단계(S2110)는 로딩된 제1 데이터로부터 분석에 필요한 유효한 데이터를 도출하는 단계에 해당한다. 제1 데이터에는 다양한 비행자료의 raw date 이므로, 이로부터 노이즈를 제거하여 사용하게 된다. 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 해당 운용데이터는 제외된다. 도 4에는 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(S2120)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 Navigation, Combat 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(S2120)는 이러한 전체 항공기의 운용도를 반영하여 무작위로 비행자료를 추출하게 된다. 무작위 추출단계(S2120)는 다양한 알고리즘을 통하여 추출될 수 있으며, 일 예로 Minitab의 Random Sampling 기능을 이용하여 1,000 FHRs에 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(S2130)는 무작위 추출단계(S2120)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(S2200)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(S2210)는 제1 데이터의 유효데이터와 마찬가지로 제2 데이터에서 노이즈, 기기 오작동 등에 의한 데이터를 제외하는 단계에 해당한다.

제2 데이터 운용도 및 비행변수 추출단계(S2230)는 기준데이터 운용도 및 비행변수의 추출단계(S2130)와 마찬가지로 기준데이터와 제2 데이터를 비교할 수 있도록 운용도 및 비행변수를 추출하는 단계에 해당한다.

매칭여부 판단단계(S2300)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 1,000 FHRs 기준으로 설정이 되어 있으며, 제2 데이터는 이보다 큰 10,000 FHRs 이상이 될 수 있으므로 이에 대한 스케일링을 수행한 뒤 매칭여부를 판단한다. 매칭여부 판단단계(S2300)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 5 내지 도 9에 나타나 있다. 여기서 제2 데이터와 기준데이터가 매칭된 경우, 기준데이터는 해당영역, 예를 들면 각 국가에서 운용되는 비행운용자료를 대표하는 것으로 볼 수 있다.

도 5은 기준데이터와 제2 데이터의 임무 매칭을 나타낸 테이블 및 그래프이며, 도 6는 기준데이터와 제2 데이터의 Nz exceedance의 매칭여부를 나타낸 그래프이고, 도 7는 기준데이터와 제2 데이터의 Ny exceedance의 매칭여부를 나타낸 그래프이며, 도 8은 기준데이터와 제2 데이터의 Vsink의 매칭여부를 나타낸 그래프이다. 도 9은 기준데이터와 제2 데이터의 Touch & Go 발생횟수의 매칭여부를 나타낸 그래프이다.

도 5을 살펴보면 항공기의 최초 개발시 분류된 5가지 임무(TR-D, F-D, N-D, I-H, N-N)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 6 내지 도 9을 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(S2300)에서 기준데이터와 제2 데이터가 매칭되는 경우에는 현재의 기준데이터를 대표 비행자료로 선정하게 되며, 매칭되지 않

는 경우 제1 데이터로부터 무작위로 추출하는 단계가 재수행된다. 이때 기준데이터를 새롭게 무작위로 추출된 데이터로 갱신하게 된다. 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(S2300)에서는 임무별 발생빈도와 모든 비행변수 또는 일부를 제외한 비행변수의 빈도별 유사도가 가장 높은 경우 매칭되는 것으로 판단할 수 있게 된다.

이하에서는 베이스라인 생성단계에 대하여 상세히 설명하도록 한다.

도 10은 베이스라인 생성단계의 순서도이다. 도시된 바와 같이 베이스라인 생성단계(S3000)는 임무별 입력변수의 누적발생 횟수 추출단계(S3100), 응력방정식에 적용하는 단계(S3200), 운용하중 스펙트럼 생성단계(S3300) 및 베이스라인에 적용하는 단계(S3400)를 포함하여 구성될 수 있다.

임무별 입력변수의 누적발생횟수 추출단계(S3100)는 대표 비행자료로부터 응용하중 스펙트럼의 생성을 위한 입력변수를 추출하는 단계이다. 대표 비행자료는 개별항공기에 대한 데이터를 포함할 뿐만 아니라, 부대규모의 전체 운용도를 대표하는 데이터가 된다. 따라서 확정된 기준데이터로부터 운용하중 스펙트럼의 생성을 위한 입력자료를 추출하게 되며, 입력자료는 복수의 입력변수를 포함한다.

응력방정식(SE)에 적용하는 단계(S3200)는 대표 비행자료를 이용하여 기준점(RP)으로부터 특이점(CR) 간의 응력관계인 응력방정식에 적용하는 단계이다.

운용하중 스펙트럼 생성단계(S3300)는 복수의 특이점(CP) 각각에서 발생하는 응력을 스펙트럼화하여 생헝하는 단계에 해당한다. 생성된 운용하중 스펙트럼으로 획득된 값은 실제 변형률 게이지에서 측정된 값과 비교하여 오차를 판단할 수 있다. 생성된 운용하중 스펙트럼과 실제 변형률 게이지와의 오차가 소정범위내에 해당하여 검증되면, 변형률 게이지의 수명이 다하여 직접 기준점(RP)의 변형률을 측정하지 못하는 경우 운용하중 스펙트럼을 이용하여 변형률 게이지 값

특이점(CP)의 응력을 산출할 수 있게 된다. 여기서 응력방정식이 기존과 동일하게 적용되는 경우라도, 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.

베이스라인에 적용하는 단계(S3400)는 새롭게 생성된 운용하중 스펙트럼을 적용하여 베이스라인을 생성하는 단계에 해당한다. 운용하중 스펙트럼은 시간의 순서, 즉 운용하는 시간에 따라 발생될 수 있는 특이점(CP)의 응력의 정보를 포함하고 있어, 이를 근거로 특이점(CP)의 크랙의 발생량 정보를 포함하는 베이스라인을 생성할 수 있게 된다.

도 11은 기존 베이스라인 생성단계를 기존과 비교하여 나타낸 블록도이다. 도시된 바와 같이, 베이스라인 생성단계는 설계하중 스펙트럼을 이용하여 생성된 베이스라인과 달리 운용하중을 반영하여 생성된 대표 비행자료를 베이스라인의 생성에 직접 사용하게 되므로 베이스 라인 해석 결과에 대한 신뢰도를 높일 수 있다.

이하에서는 도 12 내지 도 22를 참조하여 응용하중 스펙트럼의 생성시에 필요한 입력자료에 대하여 설명하도록 한다.

도 12는 입력자료 중 Mission profile에 대한 그래프이다. 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 12에 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 13은 입력자료 중 Segment별 Nz Exceedance 발생횟수이다. 도시된 바와 같이, Segment별 Nz Exceedance는 전술한 Mission Profile을 세분화하여 Segment로 분류하고, 각각의 Segment 별 수직중력배수(Nz) 발생횟수를 수직중력배수(Nz)의 크기에 따라 추출될 수 있다. 또한 도시되지는 않았으나, 수직중력배수(Nz)는 Peak/Valley 별로 구분하여 생성할 수 있다.

도 14는 입력자료 중 spin 발생 횟수에 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 15는 입력자료 중 착륙형상별 횟수에 대한 그래프이다. 도시된 바와 같이, 착륙형상 별 횟수는 항공기가 지상에 착륙할 때의 거동을 모사한 것으로 2PH, 2PDL, 2PDR, 2PTD, 3PH 5가지로 분류하여 각각의 착륙형상을 정의된다. 항공기 운용자료 중 착륙형상을 구분할 수 있는 비행변수인 NLG, MLG(LH/RH)의 센서 및 WOW 신호를 이용하여 착륙형상 별 발생횟수가 산출된다.

도 16은 입력자료 중 임무별 이착륙 횟수에 대한 그래프이며, 도시된 바와 같이, 임무 별 이착륙 발생 횟수sms 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 17은 입력자료 중 Rudder Force 발생 횟수에 대한 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 18은 입력자료 중 Flap 작동 횟수에 대한 그래프이며, 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 19는 입력자료 중 Roll Rate 발생 횟수에 대한 그래프이며, Roll Rate 발생횟수는 좌/우측으로 180도까지 30deg/sec 간격으로 구분하여 발생횟수를 추출한다.

도 20은 입력자료 중 Sink Rate(Vsink) 발생 횟수에 대한 그래프이며, 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 21은 입력자료 중 Landing Gear 작동 횟수에 대한 그래프이다. 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.

이하에서는 도 18을 참조하여 운용하중 스펙트럼을 검증한 결과를 설명하도록 한다.

도 22는 생성된 운용하중 스펙트럼을 검증한 그래프이다. 도시된 바와 같이, 운용하중이 반영된 스펙트럼을 이용하여 개별 기준점(RP)에서의 계산된 crack 발생량과 실제 변형률 게이지로 측정된 crack 발생량을 비교할 수 있게 된다. 전술한 바와 같이 특이점(CR)에서의 해석값이 가장 중요하나, 특이점(CR)에는 변형률 게이지를 설치하지 못하여 실측값을 얻을 수 없기 때문에 변형률 게이지가 설치된 기준점(RP)에서 측정값과 계산값을 비교한다.

다시 도 22를 살펴보면, 수직중력배수(Nz)에 지배적인 주익부위의 기준점(RP01, RP02, RP03)과 수평중력배수(Ny)에 지배적인 수직 미익 부위의 기준점(RP09)의 계산값과 변형률 게이지로부터 측정된 측정값은 매우 유사하게 나타난 결과를 얻을 수 있다.

이하에서는 도 23 내지 도 30을 참조하여 IAT 단계에 대하여 설명하도록 한다.

도 23은 IAT 단계의 순서도이며, 도 24는 IAT 단계의 블록도이다. 도시된 바와 같이, IAT 단계(S4000)는 개별 항공기의 수명해석에 적용되며, 수명 해석결과의 신뢰도를 높이기 위하여 기준점(RP)과 특이점(CR) 간의 상관도를 분석하여 상관도가 높은 관계는 배제하고 분석을 수행할 수 있도록 응력전달함수 및 응력방정식을 생성을 포함하여 구성될 수 있다.

도시된 바와 같이, IAT 단계(S4000)는 상관도 계산단계(S4100), 변수제외단계(S4200), 상관도 판단단계(S4300), 응력전달함수 생성단계(S4400), 응력방정식 생성단계(S4500) 및 IAT 분석 단계(S4600)를 포함하여 구성될 수 있다.

도 25는 항공기의 응력전달함수 생성 부위를 나타내는 테이블 및 그림이며, 도 26은 상관도의 판단결과를 포함하는 테이블이며, 도 27은 다중공선성 문제를 해결하기 위한 변수 제외 단계 전/후의 회귀분석을 수행한 결과의 실례이고, 도 28은 다중공선성 문제를 고려하지 않고 생성된 응력전달함수의 데이터량의 차이에 따라 응력전달함수식의 정확도가 저하되는 현상을 보여주는 예이다. 도 29은 다중공선성을 고려하여 생성된 응력전달함수의 검증결과의 일 예를 도시한 그래프이다.

도 25에 도시된 바와 같이, 항공기에 선정된 복수의 주요 기준점(RP)이 선정될 수 있다. 기준점(RP)의 리스트(a)와 위치(b)가 도시되어 있다. 전술한 바와 같이, 기준점(RP)에 설치된 변형률 게이지의 값을 얻을 수 없거나, 수명이 다한 경우에도 지속적인 수명관리를 수행하기 위하여 응력전달함수가 생성된다. 응력전달함수는 항공기의 기동 및 세부 동작에 따라 변형률 게이지에서 측정된 데이터와의 관계로부터 획득된다. 구체적으로 응력전달함수에는 대표 비행자료에는 세부적인 기동 및 동작에 따른 구체적인 비행자료가 포함되고 있으며, 어떠한 기동이나 동작이 특정 기준점(RP)에서의 변형률에 영향을 미치는지에 대한 정보가 포함되어 있다. 따라서 응력전달함수의 신뢰도를 높이기 위하여 각각의 비행변수와 기준점(RP) 간의 상관도를 분석하게 된다.

상관도 계산단계(S4100)는 대표 비행자료에 포함되어 있는 다수의 비행변수와 각각의 변형률 게이지 간의 상관도를 계산하는 단계이다. 도 26을 살펴보면, 변형률 게이지가 구비된 항공기 중 어느 하나의 기준점(RP)에서 변형률 게이지 측정값과 다수의 비행변수 간의 상관도를 계산한 예가 도시되어 있다. 여기서 응력전달함수의 생성을 위하여 변형률 게이지와 상관도가 높은 변수들 다수를 먼저 선정한 후, 다중공선성문제 회피하기 위하여 선정된 변수들 간의 강한 상관관계를 가지는 변수를 배제시키는 것이 바람직하다. 각각의 기준점(RP)에서 영향을 미치는 높은 상관관계를 갖는 비행변수를 선정하고, 선정된 비행변수 간의 상관도 분석을 수행하게 된다.

상관도 계산단계(S4100)에서 상관도 분석은 기준점(RP)별로 비행변수와의 분산 팽창 인수(Variation Inflation factor)를 계산하여 소정 임계값 이상인 경우 높은 상관관계를 갖는 것으로 판단할 수 있다. 상관도 분석은 다양한 소프트웨어로 계산될 수 있으며, 일 예로 Minitap의 회귀 분석기능을 이용하여 수행될 수 있다.

변수 제외 단계(S4200)는 변형률 게이지와의 상관관계가 높은 비행변수가 응력전달함수에 미치는 영향을 배제할 수 있도록 이를 제외하는 단계에 해당한다.

일 예로서, 도 27 (a)를 살펴보면, 매칭된 기준데이터 중 제2 기준점(RP)(RP2)의 변형률 게이지의 데이터와 각각의 비행변수를 이용하여 회귀분석을 수행한 결과가 도시되어 있다. 이때, 표시된 부분에는 제2 기준점(RP)의 변형률 게이지의 데이터와 다수의 비행변수 간의 상관도가 계산되어 있다.나타나 있다. 기준점(RP)과 비행변수간 분산팽창계수(VIP)의 값은 1,0000을 넘는 값부터 10 이내의 값 까지 다양하게 도출될 수 있다. 이때, 분산팽창계수가 50 이상이 되는 경우에는 비행변수들 간의 상관도가 매우 높은 것으로 평가되어 이를 평가 대상에서 제외시키게 된다.

상관도 판단단계(S4300)는 어느 한 기준점(RP)에서 모든 비행변수에 대한 분산팽창계수값이 임계값, 예를 들어 50 이하가 되는 조건으로 상관도를 만족하는지 여부를 판단하는 단계이다. 상기 조건을 만족할 때 까지 상관도 판단단계(S4100) 내지 변수 제외 단계(S4200)가 반복적으로 수행될 수 있다. 어느 하나의 비행변수가 제외되는 경우 회귀분석에서 미치는 영향이 발생하게 되므로, 상관도 평가를 재 수행하여 상관관계 높은 비행변수를 다시 선별하기 위함이다. 이러한 반복 수행 결과가 도 27(b)에 나타나 있으며, 다수의 비행변수가 제외되고 7개의 비행변수에 대한 분산팽창계수가 임계값 이내로서 조건을 만족하게 된다.

응력전달함수 생성단계(S4400)는 비행변수(독립변수) 간의 상관관계가 상대적으로 높아 부정적인 영향을 미치는 비행변수들을 제외하고 회귀식인 응력전달함수를 생성하는 단계이다.

이하에서는 도 28 및 도 29를 참조하여 상관도 판단단계의 수행여부에 따른 응력전달함수의 분석결과에 대하여 상세히 설명한다.

도 28은 종래방식으로 다중공선성을 고려하지 않고 관련된 모든 비행변수를 적용하여 응력전달함수 및 계수를 생성한 결과가 도시되어 있다. 여기서 x 축은 회귀분석을 통하여 얻은 결과이며, y 축은 실제 변형률 게이지로부터 측정된 값이다. 이때, 비행변수는 H, V, Nz, Q, P 등 다수의 비행변수가 반영되어 있다. 도 28(a)는 5 쏘티(5FHrs)에 관한 분석 결과이며 이때의 R^2 값은 0.91 의 결과를 얻었다. 또한, 도 28(b)는 963 쏘티(963FHrs)에 관한 분석 결과이며, 여기서 R^2 값은 0.73의 값을 얻었다. 여기서 다중공선성 문제로 인하여 데이터량의 차이에 따라 응력전달함수의 정확도가 저하됨을 알 수 있다.

도 29는 다중공선성 검증을 수행하여 도출된 응력전달함수를 분석한 도면이다. 도시된 바와 같이, 상관도 판단으로 다수의 비행변수가 분석에서 제외되었으며, 최종적으로 6개의 비행변수(Nz, Q, P, HNz, QbqrQ, F1)이 반영되어 응력전달함수가 생성되었다. 이때 도 29(a)에는 5 쏘티(5FHrs)에 관한 분석 결과이며 이때의 R^2 값은 0.89 의 결과를 얻었다. 또한, 도 29(b)는 963 쏘티(963FHrs)에 관한 분석 결과이며, 여기서 R^2 값은 0.91의 값을 얻었다. 여기서 다중공선성 문제를 해결한 결과로 데이터량의 차이와 상관없이 응력전달함수의 정확도가 일정하게 유지됨을 알 수 있다.

여기서 R^2은 종속변수의 분산 중 어느 정도가 독립변수에 의해 설명되는지를 알 수 있는 지표가 되며 1에 가까울수록 독립변수에 의해 설명이 잘 되는 것으로 볼 수 있다.

응력방정식 생성단계(S4500)는 기준점(RP)과 특이점(CR) 간의 상관도를 분석하여 회귀분석을 수행하고 응력방정식을 생성하는 단계에 해당한다. 도 30 및 도 31 에는 응력방정식 생성단계의 블록도가 나타나 있다. 도시된 바와 같이, 각각의 특이점(CR)의 해석을 위하여 선정된 기준점(RP)을 분석하여 상관도가 높은 기준점(RP)을 선정하여 응력방정식을 산출하는 단계가 포함되어 있다.

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

응력방정식은 고전적인 방법으로 설계단계에서 각각의 특이점(CP)에 관련된 기준점(RP)을 선정하여 생성되었다. 그러나 실제로 다수의 기준점(RP)에서의 데이터가 하나의 특이점(CP)에 영향을 미칠 수 있으며, 특이점(CP)에 영향을 미치지 않는 기준점(RP)이 있는지 여부에 대한 검증이 필요하다.

응력방정식 생성단계(S4500)는 비행자료를 이용하여 특이점(CR)와 기준점(RP)간에 특정 하중조건에 따른 상관도를 분석하여 어느 하나의 특이점(CP)에 상관도가 높은 기준점(RP)을 선정하는 단계가 선행된다. 어느 하나의 특이점(CP)에는 하나 이상의 기준점(RP)이 상관도가 높은 것으로 선정될 수 있다. 각 특이점(CP) 별로 관계된 기준점(RP)을 살펴보면 고전적인 방법에서와 동일하거나, 일부의 기준점(RP)이 추가되거나 제외될 수 있다.

응력방정식 생성단계(S4500)는 각각의 특이점(CP) 별로 연관된 기준점(RP)이 선정되면 기준점(RP)과 특이점(CP) 각각의 응력을 계산하고 segment 별 응력전달함수를 생성하게 된다. 특이점(CR)와 기준점(RP)의 segment 별 상관도가 분석되면 이를 근거로 특이점(CP)과 기준점(RP) 사이의 응력방정식을 생성하게 된다. 고전적인 방법으로 응력방정식을 생성한 일 예로서, 비행변수를 Nz 또는 Ny triger만 적용하여 응력방정식을 생성한 경우, 특정 특이점(CR)에 사용된 제4 기준점(RP) 및 제6 기준점(RP)은 실제 해당 변형률 게이지의 데이터와 상관분석 결과가 낮게 나타났다. 따라서 응력방정식 생성을 위한 비행변수를 Nz, Ny 및 Vsink Trigger 로 추가하며, 해당 변형률 게이지 데이터와 상관분석 결과가 낮은 기준점(RP)의 사용을 배제하였다. 응력방정식의 생성을 위한 비행자료는 비행변수 Trigger 적용 후, 기동영상 별 세분화된 비행자료를 이용하여 응력방정식을 생성하여 변형률 게이지 데이터와 응력방정식을 이용한 균열성장곡선 결과가 거의 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 다만, 응력방정식이 생성되는 일 예를 설명하였으나, 응력방정식은 각각의 특이점(CP)에 대하여 생성될 수 있으며, 각각의 응력방정식은 다르게 생성될 수 있다.

도 32는 선정된 기준점(RP)을 달리하여 응력방정식을 생성하고 균열성장곡선을 생성하여 비교한 예이다. 도 32는 일 예로서, 제9 특이점(CP009)에서 제4 기준점(RP04) 및 제5 기준점(RP05)를 이용하여 응력방정식을 생성한 결과와 제4 기준점(RP04)를 제외하여 응력방정식을 생성한 결과가 나타나 있다. 제9 특이점(CP)에서 응력방정식을 생성할 때 두 개의 기준점(제4 기준점;RP04 및 제5 기준점;RP05)에서의 데이터를 사용하는 경우보다 하나의 기준점(제5 기준점; RP04)을 사용하여 응력방정식을 생성하였을 때가 보다 보수적으로, 즉 균열성장이 적게 일어나 차이가 있어 상관도가 높은 기준점(RP)을 선정하여 응력방정식을 생성하여 신뢰도를 높일 수 있다.

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

IAT 분석 단계(S4600)는 생성된 응력전달함수 및 응력방정식을 이용하여 비행자료로부터 특이점(CR)의 균열성장을 해석하는 단계이다. IAT 분석단계(S4600) 또한 복수의 특이점(CR)별로 수행될 수 있다.

수명분석단계(S5000)는 생성된 베이스라인과 IAT 단계에서 분석된 결과를 근거로 항공기의 수명을 분석하는 단계이다. 수명분석을 통하여 균열성장량을 예측하고 정비주기 및 수명관리에 반영하여 적용하게 된다.

이하에서는 본 발명에 따른 제2 실시예에 대하여 도 33 내지 도 38을 참조하여 상세히 설명하도록 한다. 제2 실시예에서는 제1 실시예와 동일한 구성요소를 포함하여 구성될 수 있으며, 중복기재를 피하기 위하여 동일한 구성요소에 대하여는 설명을 생략하며 차이가 있는 구성에 대하여만 설명하기로 한다.

도 33은 본 발명에 따른 제2 실시예의 순서도이며, 도 34는 획득된 비행데이터의 실예이다. 도시된 바와 같이, 제2 실시예는 비행자료 로딩단계 이후 표준비행데이터 적용단계(S1500)가 수행될 수 있다.

표준비행데이터는 다수의 항공기로부터 획득된 비행자료가 누락되거나 사용할 수 없는 경우 이를 대체할 수 있도록 구성된 데이터를 뜻한다. 도 1과 같이, 항공기는 운용중에 어떠한 이유로 비행자료가 기록되지 않는 경우가 발생할 수 있으며, 또한 기록이 되더라도 실제 항공기의 운용 중 불가능한 비정상데이터가 기록되는 경우도 있다. 이는 장비의 오작동이나 결함, 고장, 또는 외부의 노이즈와 같은 요인에 의해 발생할 수 있다. 표준비행데이터는 손실되거나 비정상으로 저장된 비행데이터를 대체하여 IAT에 적용하게 된다.

도 35에는 표준비행데이터 생성의 구체적인 알고리즘이 나타나 있으며, 도 36에는 비행데이터 유효성을 검토한 예가 도시되어 있다. 비행데이터 및 비행일지로부터 유효 데이터를 선정하며, 1 소티(1회 비행) 당 비행구간, 소요시간, 전체 비행시간에 대한 비행 구간 비율 산출을 수행한다. 비행데이터를 세분화하여 비행구간과 착륙구간에 대한 표준비행데이터를 생성하게 된다. 분류 요소로서, 비행일지의 임무정보(예를 들어 7가지 임무), 비행구간(예를 들어 5가지 구간) 및 운용중 취득된 Max Nz(예를 들어 4가지)의 항목을 기준으로 다수의 구간으로 분류되어 생성될 수 있으며, 전술한 일 예에 대한 표준비행데이터는 140가지로 생성될 수 있다.

도 37에는 표준비행데이터 분류의 개념이 도시되어 있다. 도시된 바와 같이, 복수로 분류된 비행데이터들은 특정 기준점(RP)에 대한 손상값과 비행구간 소요시간을 고려하여 각 해당항목의 비행구간 표준비행데이터로 선정될 수 있다. 착륙구간 표준비행데이터는 Sink Rate(1~13), 평균 착륙구간 소요시간을 고려하여 선정될 수 있다.

이하에서는 본 발명에 따라 수행된 항공기의 수명해석 결과에 대하여 도 38을 참조하여 설명하도록 한다.

도 38는 제2 실시예를 통해 복수의 항공기에 대한 수명해석결과가 나타난 그래프이다. 도시된 바와 같이, 본 발명에 따라 비행자료를 이용하여 응용하중 스팩트럼을 생성하여 베이스라인을 개정하고, 응력전달함수 및 응력방정식을 생성하고, 표준비행데이터를 이용하여 IAT를 수행한 경우 기존의 해석결과와 다른 결과를 획득할 수 있다.

도 38에 나타난 결과는 9대의 항공기의 제1 특이점(CP001)에 대한 해석 결과이다. 종래의 고전적인 결과로 판단하였을 때를 살펴보면, 베이스라인은 균열성장이 다소 천천히 발생하는 것으로 나타나게 되나, IAT 결과는 9대의 항공기 모두 베이스라인보다 균열이 작게 발생하며 오차도 크게 나타난다. 본 발명에 따라 수명해석을 수행하였을 때, 종래의 고전적인 방법으로 수행한 결과와 비교하여 보면 제1 특이점(CP)에는 베이스라인이 개정되어 보다 균열성장속도가 더 빠를 것으로 예측이 되었다. 또한 개별 항공기에서 비행자료를 이용하여 균열성장을 분석한 결과 베이스 라인에 인접하여 오차가 비교적 작아 신뢰도가 향상된 결과를 얻을 수 있다.

이상에서 설명한 본 발명에 따른 비행자료를 이용한 항공기의 수명해석 방법은 기존의 하중스펙트럼을 이용한 수명해석 결과(BASELINE)와 실제 비행자료를 이용한 수명해석(IAT) 결과의 차이를 줄여 신뢰도를 높여 항공기의 수명관리에 효율적으로 이용될 수 있는 효과가 있다.

S1000: 비행자료 로딩 단계
S2000: 대표 비행자료 선정 단계
S2100: 제1 데이터 로딩 단계
S2110: 유효 데이터 추출 단계
S2120: 무작위 추출 단계
S2130: 운용도 및 비행변수 추출단계
S2200: 제2 데이터 로딩 단계
S2210: 유효 데이터 추출 단계
S2230: 운용도 및 비행변수 추출 단계
S2300: 매칭 판단 단계
S2400: 대표 비행자료 선정 단계
S3000: 베이스라인 생성단계
S3100: 임무별 임력변수의 누적 발생횟수 추출
S3200: 응력방정식 적용
S3300:운용하중 스펙트럼 생성
S3400:베이스라인에 적용하는 단계
S4000: IAT 단계
S4100: 상관도 계산단계
S4200: 변수 제외 단계
S4300: 상관도 판단 단계
S4400: 응력전달함수 생성단계
S4500: 응력방정식 생성단계
S4600: IAT 분석 단계
S5000: 수명분석단계
S1500: 표준비행데이터 생성단계

Claims

데이터 프로세싱 하드웨어에서 수행되는 항공기의 수명관리 방법에 있어서,
다수의 항공기를 운용하여 획득되는 비행자료의 유효성을 분석하여 대표 비행자료를 생성하는 대표 비행자료 선정 단계;
상기 대표 비행자료로부터 운용하중스펙트럼을 도출하며, 항공기의 특이점(CP)에서 균열성장량 정보를 포함하는 베이스라인을 생성하는 베이스라인 생성 단계;
상기 대표 비행자료로부터 개별항공기의 수명해석을 수행하며, 응력전달함수(STF;Stress Transfer Function) 생성단계, 응력방정식(SE;Stress Equation) 생성단계 및 상기 대표 비행자료로부터 비행변수를 추출하는 비행변수 추출단계를 포함하는 IAT(Individual Aircraft Tracking)단계;
상기 베이스라인, 상기 응력전달함수 및 상기 응력방정식을 이용하여 수명관리를 수행하는 수명분석 단계를 포함하며,
상기 응력전달함수 생성단계는 상기 비행변수간 상관도를 근거로 상기 비행변수 중 적어도 하나를 선택하여 상기 비행변수와 기준점(RP)의 응력데이터 간의 관계로 정의되는 응력전달함수(Stress Transfer Function)를 생성하는 비행자료를 이용한 항공기의 수명관리 방법.
제1 항에 있어서,
상기 응력방정식 생성단계는 상기 개별항공기의 기준점과 특이점 간의 스트레스 관계로 정의되는 응력방정식(Stress Equation)의 상기 기준점과 상기 특이점 간의 상관도를 분석하여 생성하는 비행자료를 이용한 항공기의 수명관리 방법.
제2 항에 있어서,
상기 대표 비행자료의 생성은,
변형률 게이지(strain gage)가 구비된 복수의 항공기에서 획득된 비행자료를 포함하는 제1 데이터를 로딩하는 단계;
상기 제1 데이터로부터 유효데이터를 추출하는 단계;
상기 유효데이터를 무작위로 추출하여 기준시간에 대한 기준데이터를 결정하는 단계;
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; 및
상기 기준데이터가 상기 제2 데이터와 매칭되는 경우 상기 기준데이터를 대표 비행자료로 선정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비행자료를 이용한 항공기의 수명관리 방법.
제2 항에 있어서,
상기 베이스라인 생성 단계는 응력하중 스펙트럼 생성단계를 포함하며,
상기 응력하중 스펙트럼 생성단계는,
상기 대표 비행자료로부터 임무별 입력변수의 누적발생횟수를 추출하는 단계;
상기 임무별 입력변수의 누적발생횟수를 상기 항공기의 응력방정식에 적용하는 단계; 및
상기 응력방정식으로 상기 특이점에서의 운용하중 스펙트럼을 생성하는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 비행자료를 이용한 항공기의 수명관리 방법.
제2 항에 있어서,
상기 응력전달함수 생성단계는,
상기 대표 비행자료에 포함된 비행변수 중 각각의 기준점에서 측정되는 변형률 게이지 값과 상관도 조건을 만족하는 비행변수 매칭 단계;
상기 매칭된 비행변수들 간에 다중공선성 분석으로 상관도 값이 임계값 이하인 비행변수를 선정하는 비행변수 선정단계;
상기 선정된 비행변수와 상기 기준점에서의 변형률 간의 관계를 해석하는 응력전달함수 생성단계를 포함하는 비행자료를 이용한 항공기의 수명관리 방법.
제5 항에 있어서,
상기 비행변수 선정단계는,
상기 비행변수 간 분산팽창계수(Variance Inflation Factor)가 임계값 이하 비행변수를 선정하는 것을 특징으로 하는 비행자료를 이용한 항공기의 수명관리 방법.
제1 항에 있어서,
상기 비행자료 중 부적합 비행자료를 대체하는 표준비행데이터를 생성하는 표준비행데이터 생성단계를 더 포함하며,
상기 표준비행데이터 생성단계는 상기 비행자료로부터 비행일지의 임무정보, 비행시간을 반영한 비행구간 및 운용 중 취득된 최대 수직가속도 데이터에 따라 분류하는 분류단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비행자료를 이용한 항공기의 수명관리 방법.
제7 항에 있어서,
상기 수명분석 단계는,
상기 표준비행데이터 중 상기 개별항공기의 비행자료 중 부적합 비행자료 또는 누락비행자료의 임무정보, 비행구간 및 최대 수직가속도 중 적어도 하나가 매칭되는 데이터를 추출하여 상기 부적합 비행자료 또는 누락비행자료로 대체하여 수행되는 것을 특징으로 하는 비행자료를 이용한 항공기의 수명관리 방법.