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Improved Probabilistic Design Process for Advanced Air Mobility with Technology Portfolio Assessment : 기술 포트폴리오 평가를 포함한 미래항공 모빌리티의 확률론적 설계 프로세스

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dc.contributor.advisor이관중-
dc.contributor.author임대진-
dc.date.accessioned2023-06-29T01:51:29Z-
dc.date.available2023-06-29T01:51:29Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.other000000174567-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/193111-
dc.identifier.urihttps://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000174567ko_KR
dc.description학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 기계항공공학부, 2023. 2. 이관중.-
dc.description.abstractWithin the last several decades, breakthroughs in multiple disciplines of aircraft technology and design have paved the way to the advent of a novel aircraft system that is collectively referred to as advanced air mobility these days. Specifically, the increasing maturity of electrified propulsion technologies is one of the most powerful drivers for various configurations for advanced air mobility and its possible operation in urban areas.
The novelty of advanced air mobility makes it difficult to use historical data accumulated during over half of a century in the earlier design phase where numerous iterative processes are carried out to derive design requirements and initial sizing layout and information as a starting point of the design. Therefore, a physics-based design approach is necessary for the initial sizing of advanced air mobility and the conceptual design has become more significant. In efforts to derive a more reliable and credible design for advanced air mobility, the improvements in two primary tasks in the conceptual design phase were achieved with the use of the statistical and probabilistic methodology in this study.
The first task is technology assessment to list up available technologies and decide which technology portfolio could bring the success of aircraft development with the maximum effectiveness and the minimum cost increasement. Presented is an uncertainty-based technology portfolio assessment framework based on mathematical formulations that are more realistic and practical in addition to taking into account the interaction between technologies and uncertainties associated with the impact of technologies and the surrogate model itself. This method possibly enables elevating the level of knowledge in the conceptual design phase, which eventually leads to a reduction of the number of iterative design feedbacks and committed cost for the life cycle of the advanced air mobility.
The second task is sizing to obtain overall dimension and weight distribution for the further design phases. Not only was presented a deterministic sizing framework for advanced air mobility firstly, but uncertainties from physical geometric parameters and simplified mathematical analysis modules were also identified and imposed into the sizing framework with Monte Carlo simulation. The expansion to uncertainty-incorporated sizing allows securing a proper buffer or margin in sizing result, and allows understanding the system response to the uncertainties in the earlier design phase, which makes decision-makers prepare for the next design phase.
Both improved frameworks were demonstrated on a hypothetical advanced air mobility of vertical take-off and landing configuration with full electric propulsion system, respectively. The demonstrations showed the validity of the presented frameworks providing ways for utilization and interpretation of their application consequences. Both uncertainty-based frameworks for technology portfolio assessment and sizing of advanced air mobility are platform-agnostic frameworks that are applicable to various aircraft development programs. Hence, the base philosophy of the frameworks can be shared broadly.
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dc.description.abstract지난 수십 년 동안, 항공기의 여러 학제에서 성취한 획기적인 기술발전으로 오늘날 미래항공 모빌리티로 통칭되는 새로운 항공 시스템이 출현하였다. 특히, 전기동력 추진기술의 성숙도 향상은 미래항공 모빌리티의 다양한 형상과 도심 지역에서의 운용을 가능하게 만든 가장 강력한 요인 중 하나이다.
미래항공 모빌리티의 새로운 특성은 항공기 설계의 시작점인 초기 설계단계에서 지난 반세기 동안 축적된 과거 데이터를 사용하는데 어려움을 유발한다. 따라서 미래항공 모빌리티의 초기 사이징은 물리이론 기반의 설계 접근법을 요구하고, 이와 동시에 개념설계단계의 중요성이 이전에 비해 더욱 상승하였다. 신뢰성 있는 미래항공 모빌리티 설계결과를 도출하기 위한 노력의 일환으로, 본 연구에서는 통계적, 확률론적 방법론을 접목시켜 개념설계단계에서 다뤄지는 중요한 두 가지 주요 업무를 개선하였다.
첫 번째는 효용 최대화와 비용 최소화로 항공기 개발을 성공으로 이끌 기술 포트폴리오를 결정하는 "기술평가" 업무이다. 본 연구에서 제시된 불확실성 기반 기술 포트폴리오 평가 프레임워크는 기술 간의 상호 작용과 기술 효과 예측에서 개선된 수학모델을 수립하였다. 또한 근사모델에 존재하는 불확실성을 고려하여 보다 현실적이고 실용적인 결과를 도출할 수 있다. 이 방법론을 통해 개념설계단계에서 의사결정에 필요한 정보 및 지식 수준을 높일 수 있으며, 이는 결과적으로 미래항공 모빌리티의 개발비용과 반복적인 설계 피드백 횟수를 줄일 수 있다.
두 번째는 상세설계단계를 위해 초기에 전반적인 형상과 중량 분포를 계산하는 "사이징"이다. 본 연구에서는 미래항공 모빌리티 설계를 위한 결정론적 사이징 프레임워크를 우선 제시하고, 이를 기반으로 하여 형상변수와 단순화된 수학적 해석 모듈에 존재하는 불확실성을 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 사이징 프레임워크에 반영하였다. 불확실성을 고려한 사이징은 사이징 결과에 적절한 설계여유를 확보하고, 초기설계단계에서 불확실성에 대한 시스템의 반응을 이해할 수 있도록 하여 의사 결정론자가 이후 설계단계를 준비하는데 도움이 될 수 있다.
두 가지 개선된 프레임워크는 전기동력 수직이착륙기 형태의 가상의 미래항공 모빌리티 설계에 적용되었다. 예제 프로젝트는 제시된 두 방법론의 적용 및 결과분석에 대한 예제로서 이를 통해 방법론의 유효성을 확인할 수 있다. 불확실성 기반의 기술 포트폴리오 평가 프레임워크와 미래항공 모빌리티 사이징 프레임워크 두 가지 모두 범용적인 방법론으로서 제시된 예제뿐만 아니라 다양한 항공기 개발 프로그램에 적용할 수 있다.
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dc.description.tableofcontentsChapter 1 Introduction 1
1.1. Background of the Research 1
1.1.1. Brief review of a design process 4
1.1.2. Importance of conceptual design phase 7
1.1.3. Primary tasks in the conceptual design phase 9
1.2. Previous studies concerning the primary tasks 13
1.3. Motivation and objectives 17
1.4. Outline of the dissertation 18
Chapter 2 Formulation of Assessment and Design Framework 19
2.1. Technology Portfolio Assessment 19
2.1.1. Overall Process 19
2.1.2. Impact of Technologies in System Level 22
2.1.3. Technology Compatibility & Interaction 25
2.1.4. Technology Portfolio Effect 29
2.1.5. Evaluation by Surrogate Model 32
2.1.6. Selection by Effectiveness 34
2.2. Sizing Framework for Advanced Air Mobility 37
2.2.1. Overall Process and Description 38
2.2.2. Rotor Aerodynamic Model 41
2.2.3. Wing and Fuselage Aerodynamic Model 45
2.2.4. Electric Propulsion System Sizing Model 48
2.2.5. Weight Estimation Model 56
2.2.6. Cost Estimation Model 60
2.2.7. Noise Model 67
Chapter 3 Uncertainty Environment 71
3.1. Types of Uncertainties 71
3.1.1. Aleatory Uncertainty 72
3.1.2. Epistemic Uncertainty 73
3.1.3. Other Uncertainties 74
3.1.4. Effect of Uncertainties 75
3.2. Uncertainties in Technology Portfolio Assessment Process 76
3.2.1. Uncertainty in technology impact and interaction factor 76
3.2.2. Uncertainty in surrogate model 82
3.3. Uncertainties in Conceptual Design Framework 85
3.3.1. Uncertainty in physical parameter variant 85
3.3.2. Uncertainty in simplified analysis models 86
3.4. Uncertainty Propagation: Monte Carlo Simulation 93
Chapter 4 Method Implementation 97
4.1. Uncertainty-based Technology Portfolio Assessment for eVTOL 97
4.1.1. Test Bed eVTOL 98
4.1.2. Technology Identification 101
4.1.3. Technology Impact 103
4.1.4. Generation of Technology Portfolio Candidates 106
4.1.5. Technology Portfolio Effect 108
4.1.6. Surrogate Model construction 109
4.1.7. Evaluation with MCS 114
4.1.8. Selection by Effectiveness 116
4.2. Sizing of eVTOL under uncertainties in conceptual design 135
4.2.1. Test Bed eVTOL 135
4.2.2. Uncertainty Identification 135
4.2.3. MCS process 138
4.2.4. Sensitivity Study 139
4.2.5. Hover Performance Analysis 151
4.2.6. Sizing for Mission Flight 163
Chapter 5 Conclusion 174
5.1. Summary 174
5.2. Originality and Contribution 177
5.3. Future Work Recommendation 180
References 183
국문 초록 197
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dc.format.extentXX, 198-
dc.language.isoeng-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subjectAdvanced air mobility-
dc.subjecteVTOL-
dc.subjectConceptual design phase-
dc.subjectSizing method-
dc.subjectMultidisciplinary analysis-
dc.subjectTechnology portfolio assessment-
dc.subjectUncertainty-based design-
dc.subjectUncertainty quantification-
dc.subjectModel uncertainty-
dc.subject.ddc621-
dc.titleImproved Probabilistic Design Process for Advanced Air Mobility with Technology Portfolio Assessment-
dc.title.alternative기술 포트폴리오 평가를 포함한 미래항공 모빌리티의 확률론적 설계 프로세스-
dc.typeThesis-
dc.typeDissertation-
dc.contributor.AlternativeAuthorDaejin Lim-
dc.contributor.department공과대학 기계항공공학부-
dc.description.degree박사-
dc.date.awarded2023-02-
dc.contributor.major항공우주공학전공-
dc.identifier.uciI804:11032-000000174567-
dc.identifier.holdings000000000049▲000000000056▲000000174567▲-
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