계명대 김익현 교수팀, 극초음속 막냉각 자동설계 기술 국제학술지 게재

기존 대비 계산비용 45% 절감…극한 환경서도 빠르고 안정적인 최적화 가능
국제학술지 Physics of Fluids 6월호 등재…우수신진연구사업 성과 주목

왼쪽부터 호세인자데(제1저자, 계명대 박사과정, 국적 이란), 김익현 교수(교신저자, 계명대 교수). 계명대 제공

계명대 연구진이 극초음속 환경에서 안정적이고 효율적인 열 관리 설계를 가능하게 하는 자동화 최적화 기술을 개발했다. 기존보다 비용과 시간을 획기적으로 줄인 유전자 알고리즘 기반의 하이브리드 설계 프레임워크는 국제 학술지에도 소개되며 주목을 받고 있다.

계명대학교(총장 신일희)는 기계공학과 김익현 교수 연구팀이 극초음속 비행체용 막냉각 시스템의 열관리 성능을 최적화할 수 있는 유전자 알고리즘 기반의 하이브리드 자동 설계 프레임워크를 개발했다고 9일 밝혔다.

해당 연구는 미국물리학협회(AIP)가 발행하는 유체역학 분야 국제학술지 'Physics of Fluids'(ISSN: 1089-7666, PHYSICS, FLUIDS ＆ PLASMAS 분야 JCR 상위 3.7%) 6월호에 게재됐다.

논문 제목은 'A Hybrid Genetic Algorithm Framework for Efficient Multiobjective Optimization in Hypersonic Film Cooling Systems' (극초음속 막냉각 시스템의 고효율 다목적 최적화를 위한 하이브리드 유전자 알고리즘 프레임워크 개발)이다.

마하5 이상의 속도로 비행하는 극초음속 항공체는 대기 재진입 및 고속 비행 중 표면에 극심한 열 하중을 받는다. 이 열을 제어하는 막냉각(Film Cooling) 기술은 생존성과 성능을 좌우하는 핵심 기술로 평가되지만, 복잡한 유동 현상으로 인해 수천 건의 전산유체해석(CFD)을 요구하는 고비용·고난이도 설계가 필수였다.

김 교수 연구팀은 이 같은 한계를 해결하기 위해, 기존 다목적 최적화 알고리즘(NSGA-II)을 단일 목적 최적화 문제로 환원하는 새로운 하이브리드 프레임워크를 고안했다. 단일 목적 유전자 알고리즘에 파레토 거리 기반 평가기법을 결합한 이 프레임워크는 슬롯 각도와 슬롯 너비를 설계 변수로, 표면 냉각 효과와 경계층 두께를 성능지표로 설정해 자동 최적화를 수행한다.

실제 실험 결과, 기존 NSGA-II 방식은 1천20건의 CFD 해석과 4천80분이 소요됐지만, 김 교수팀의 프레임워크는 460건의 해석과 1천840분만에 수렴을 달성해 약 45%의 계산 비용 절감 효과를 입증했다. 이 프레임워크는 CFD 해석자와 연계된 자동화 설계 시스템으로 구현돼, 비선형 다목적 최적화 문제의 안정성과 효율성을 동시에 확보할 수 있다.

김익현 교수는 "이번 연구는 극초음속 비행체의 고신뢰 물리 기반 설계를 빠르고 효율적으로 수행할 수 있는 새로운 접근법을 제시한 사례"라며 "설계자의 개입 없이 자동화된 최적화를 실현함으로써, 복합체 표면의 열차폐 코팅 최적화나 복합 냉각 유동 제어 기술 개발에 활용될 수 있다. 향후 항공·우주·극한에너지 시스템 설계 전반에 걸쳐 기계학습 기반의 고신뢰 최적화 기술로 확산돼 산업 실용화에 기여할 수 있을 것"이라고 말했다.

이번 연구는 계명대 충격파 및 기체역학 실험실 소속 호세인자데(Hoseinzade) 박사과정생이 제1저자로 참여했고, 김익현 교수의 지도 아래 수행됐다. 연구는 한국연구재단의 우수신진연구사업 지원을 받아 진행됐다.