고속 주행하는 승용차의 외부 유동특성을 고려한 후면 형상의 공력 최적 설계

Abstract

본 연구에서는 세단형 승용차의 후면 형상 변형에 초점을 둔 인공신경망(ANN) 근사모델을 이용하여 최적의 공력 성능을 가진 형상을 설계하였다. 최적설계변수를 결정하기 위해 CFD 수치 해석을 통해 고속 주행하는 승용차의 외부 유동 특성을 분석하였으며 이를 통해 항력계수(CD)와 압력의 급격한 변화가 확인되었다. 이 결과를 고려해 승용차의 후면 형상 중 6 부분을 설계변수로 결정하였다. 또한 D-optimal 방법을 이용하여 64개의 실험점을 생성하였으며 각각의 수치 해석을 통해 ANN 근사모델을 구성하였다. 결과적으로 공력 최적설계를 통해 기존 모델에 비해 약 5.517% CD가 감소한 승용차의 후면 형상이 얻어졌다. 이렇게 최적화된 후면 형상에 대한 정보를 실제 차량의 설계에 적용할 시 공력 성능이 향상될 것으로 보이며 결과적으로 연비 또한 향상될 것으로 사료된다. 본 연구에서는 현대자동차의 YF SONATA의 외부 형상을 기본 연구 모델로서 사용하였다.

This study proposed an aerodynamically optimized outer shape of a sedan using Artificial Neural Network (ANN) and focused its attention on modifying the rear body shapes of the sedan. To determine the optimization variables, the unsteady flow field around the sedan cruising very fast was scrutinized by CFD simulation, and thereby, the fluctuations of the drag coefficient (CD) and pressure around were confirmed. Regarding the baseline result for CFD, 6 local parts of the end from the sedan were chosen as the design variables for the optimization. Moreover, the ANN approximation model was established with 64 experimental points generated by the D-optimal methodology. As a result, an aerodynamically optimized shape for the rear end of the sedan in which the drag was minimal was proposed with its aerodynamic performance improving by about 5.517%, compared with that of the baseline. Finally, it is expected that in the proper range of shape modifications for a rear body, the aerodynamic performance of a sedan can be enhanced, and thereby, the fuel efficiency of the sedan can be improved. The YF SONATA, a sedan manufactured by Hyundai Motors Company, played a major role in this research as the baseline vehicle.