PSO 기법을 이용한 히트파이프 최적 설계에 관한 연구

Abstract

히트파이프는 닫힌 파이프 형태의 열전달 장치이다. 히트파이프는 열전달 효율이 높고 가볍기 때문에 인공위성이나 스페이스셔틀과 같은 우주 환경에 자주 이용된다. 이러한 히트파이프의 장점은 히트파이프의 작동 원리에서 온다. 히트파이프는 작동유체의 잠열로 열을 전달한다. 히트파이프의 최적 설계는 성능을 유지한 채 더 가벼운 히트파이프를 만들고자 필요하다. 특히 우주환경에서 장치의 경량화는 비용을 절감하는데 중요하다. 아울러 최적 설계를 통해 체계적인 히트파이프 설계가 가능하다. 그러나 히트파이프 설계는 많은 변수가 비선형적으로 연관되어 있기 때문에 풀기 어렵다. 따라서 기존의 기울기 기반 기법은 히트파이프 최적화에 적합하지 않다. 이 연구의 목표는 진화 기법을 이용해 ㅇㅜㅈ 환경에서 사용하는 히트파이프의 설계 변수를 최적화 하는 것이다. 간단한 탐색 기법인 입자군집최적화(PSO, Particle Swarm Optimization) 기법이 변수를 추정하고 탐색 효율을 높이고자 사용되었다. PSO가 히트파이프 최적 설계에 적합한지 알고자 기존에 GEO 기법으로 히트파이프를 최적 설계한 결과와 비교했다. 그 결과 PSO가 히트파이프의 최적화에 적합하고 높은 최적 설계 효율과 적확성을 가짐을 보았다. 이 최적 설계에는 세 종류의 작동 유체를 사용하는 그물망 윅이 쓰였다. 다른 형태의 히트파이프인 그루브 윅 히트파이프에 대해서도 최적화를 수행했다. 대부분의 인공위성 히트파이프로 쓰이는 그루브 윅은 성능이 높지만, 무게가 무겁다. 최적 설계를 통해 히트파이프의 무게를 30~40% 절감할 수 있었다. 이 최적 설계는 실제 히트파이프와 비교 연구했다. 마지막으로 목적 함수를 바꾸어 최적 설계를 수행했다. 기존의 경량화가 아닌 성능을 극대화 하는 방향으로 최적 설계했다. 결론적으로 이 논문 연구에서 PSO는 히트파이프 설계에 높은 성능을 보임을 증명했다. 또한 충분한 모세관 한계의 확보를 위해 그루브 너비나 기체부 직경과 같은 부분을 키워야 한다는 것과 같은 히트파이프 설계의 특징을 찾았다.