Journal of Advanced Navigation Technology (한국항행학회논문지)

The Korean Navigation Institute (한국항행학회)
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Flow Analysis and Flight Experiment for Optimum Height of Weather Data Sensor

기상데이터 센서의 최적 높이를 위한 유동해석 및 비행실험

  • Kim, Young-in (Department of Aviation Maintenance, Hanseo University) ;
  • Ku, SungKwan (Department of Aviation Industrial & System Engineering, Hanseo University) ;
  • Park, ChangHwan (Department of Aero Mechanical Engineering, Hanseo University)
  • 김영인 (한서대학교 항공정비전공) ;
  • 구성관 (한서대학교 항공산업공학과) ;
  • 박창환 (한서대학교 항공기계학과)
  • Received : 2018.11.30
  • Accepted : 2018.12.27
  • Published : 2018.12.31
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Abstract

In recent years, drones have been used to measure aircraft flights data and weather information. Related applications include the measure for low-altitude atmospheric data, the measure for atmospheric fine dust, and the measure for air pollution. However, the mounting position of the atmospheric measurement sensor should be mounted by considering the effects of propeller flow, the EMI effects, and the changes in the weight of the drone. Among these, the upper flow of the propeller affects the wind speed and direction, so the optimal position should be selected. This study deals with the proper height of the atmospheric data measurement sensor. Through the flow analysis, we study the flow characteristics of around a drone and suggest the proper sensor mounting height.

과거에 비해 최근에는 항공기 비행 및 기상정보측정을 위하여 드론을 많이 활용하고 있다. 관련 응용분야로는 저고도 대기자료 측정, 대기미세먼지측정, 대기 오염측정 등이 있다. 그러나 대기자료 측정센서의 장착위치는 드론비행체의 구조적 특징 때문에 프로펠러 유동의 영향, 전자파 영향, 드론의 무게중심의 변화를 고려하여 장착하여야 한다. 이중에서 프로펠러에 의한 기체 상부의 공기유동은 센서의 풍속 및 풍향에 영향을 미치므로 최적 위치를 분석하여 선정해야 한다. 본 연구는 대기자료 측정센서의 적정 높이 선정에 대한 연구로, 유동 해석을 통하여 유동특성을 파악하고 실험 데이터를 비교 분석하여 적정 센서 장착 높이를 제시한다.

Keywords

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그림 1. 드론의 유동 해석 부분 Fig. 1. Flow field analysis of drone.

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그림 2. 격자 및 사이즈(L5 m × H20 m) Fig. 2. Mesh and size(L5 m × H20 m).

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그림 3. 드론 프로펠러 근처의 속도 분포(m/s) Fig. 3. Velocity contours around drone’s propeller.

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그림 4. 드론 프로펠러 근처의 속도 크기(m/s) Fig. 4. Velocity magnitude around drone’s propeller.

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그림 5. 드론 중앙 부분의 속도 선도 Fig. 5. Velocity magnitude curve at center of drone.

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그림 6. 튜브 타입의 센서 지지대 Fig. 6. Sensor support frame of pipe type.

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그림 7. 비행안정성 시험 Fig. 7. Flight stability test.

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그림 8. 속도 측정을 위한 비행 시험(실내) Fig. 8. Flight test for velocity measurement(indoor).

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그림 9. 산출된 속도 실험식 Fig. 9. The calculated experiment equation of velocity.

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그림 10. 실험식을 적용한 속도 그래프 Fig. 10. Velocity graph with experiment equation.

표 1. 센서 높이별 측정된 속도 데이터 Table 1. The measured velocity data by sensor height.

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표 2. 센서 높이별 예측된 속도 데이터 Table 2. The predicted velocity data by sensor height.

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References

  1. Y. M. Park, C. H. Lee, and Y. G. Lee, "Numerical analysis of flowfield around multicopter for the analysis of air data sensor installation," Journal of Aerospace System Engineering, Vol. 11, No. 5, pp. 20-27, 2017. https://doi.org/10.20910/JASE.2017.11.5.20
  2. T. Shimura, M. Inoue, H. Tsujimoto, K. Sasaki, and M. Iguchi, "Estimation of wind vector profile using a hexarotor unmanned aerial vehicle and its application to meteorological observation up to 1000 m above surface," Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, Vol. 35, No. 1, pp. 1621-1631, 2018. https://doi.org/10.1175/JTECH-D-17-0186.1
  3. Fluent Inc., Fluent 6.3 User's guide, Lebanon, NH, Fluent Inc., pp. 12-7-12-11, 2006.
  4. H. K. Myong, Computational Fluid Dynamics, Seoul, Korea, Munundang, pp. 58-66, 2012.
  5. H.Y. Lee, Research metrology, Seoul, Korea: Cheongram, pp. 380, 2013.