| 초록 |
고체 추진제는 액체 추진제에 비해 장기간 보관이 가능하며 로켓의 구조나 크기를 제어하는데 용이하며 별도의 연료 주입이 필요하지 않는다는 장점이 있다. 또한 한미 미사일 지침 중 우주 발사체의 고체연료 사용이 허용되며, 고체 추진제의 중요성이 대두되고 있어 연구의 필요성이 높아졌다. 기존의 고체 추진제 연소에 대한 수학적 모델링 및 모사에 대한 연구는 물리적 현상의 가정으로 예측 한계점이 있어 왔다. 본 연구에서는 이를 보완하여 보다 정확하고 빠른 시간에 고체추진제 연소의 동적 거동 및 정상상태 성능을 예측하기 위해 연구를 수행하였다. 추진제가 연소될 때 경계가 움직이는(moving boundary) 물리적 현상을 이동경계접근법을 적용하였으며, 이를 통해 고체추진제의 연소 반응과 열물질 전달의 엄격한 수학적 모델링을 구현하였다. 확립된 모델은 실질 운전 결과 예측 정확도를 통해 검증하였다. 이후 보다 빠르고 정밀한 예측을 위하여 심층 신경망을 구축하여 동적 거동 및 정상상태의 성능을 예측할 수 있는 모델을 학습시켰다. 학습에 사용된 데이터는 검증된 수학적 모델링으로부터 확률적 모사를 이용하여 생성하였으며, 이를 통해 연소 속도, 표면 온도, 가스 온도 및 가스 몰분율을 예측하는 심층신경만 모델을 구축하였다. 이 방법을 통해 다양한 조성으로 이루어진 고체 추진제 및 초기 압력에 따른 연소 거동을 정확하고 빠르게 예측할 수 있다. |
