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대한기계학회 대한기계학회 논문집 B권 대한기계학회논문집 B권 제29권 제10호
발행연도
2005.10
수록면
1,163 - 1,171 (9page)

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The shape optimization of an airfoil has been performed for an incompressible viscous flow. In this study, Pareto frontier sets, which are global, non-dominated solutions, can be obtained without various weighting factors by using the multi-objective genetic algorithm. An NACA0012 airfoil is considered as a baseline model,, the profile of the airfoil is parameterized, rebuilt with four Bezier curves. Two curves, from leading to maximum thickness, are composed of five control points, the rest, from maximum thickness to tailing edge, are composed of four control points. There are eighteen design variables, two objective functions such as the lift, drag coefficients. A generation is made up of forty-five individuals. After fifteenth evolutions, the Pareto individuals of twenty can be achieved. One Pareto, which is the best of the reduction of the drag force, improves its drag to 13%, lift-drag ratio to 2%. Another Pareto, however, which is focused on increasing the lift force, can improve its lift force to 61%, while sustaining its drag force, compared to those of the baseline model.

목차

Abstract

1. 서론

2. 최적설계

3. 유동해석

4. 결과 및 고찰

5. 결론

후기

참고문헌

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
Kim, Yunsik, Kim, Jonghun and Lee, Jongsoo, 2002, “Optimization of Transonic Airfoil Using GA Based on Neural Network and Multiple Regression Model,” Tran. of the KSME A, Vol. 26, No. 12, pp. 2556~2564. google schola Box, G. E. P., Hunter, W. G. and Hunter, J. S., 1978, Statistics for Experimenters, John Wiley & Sons, NY. google schola Kim, S. W. and Kwon, J. H., 2001, “Study of Aerodynamic Design Optimization Using Genetic Algorithm,” Journal of KSCEF, Vol. 6, No. 3, pp. 10~16. google schola Pediroda, V., Poian, M. and Poloni, C., 2000, “Multi Objective Optimization Examples : Design of Laminar Airfoil and of a Composite Rectangular Wing,” von Karman Institute for Fluid Dynamics Lecture Series, 2000-07. google schola Obayashi, S., 2000, “Airfoil Shape Parameterization for Evolutionary Computation,” von Karman Institute for Fluid Dynamics Lecture Series, 2000-07. google schola

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