더 우호적인 하늘을 위하여

수상 경력에 빛나는 록히드 마틴 엔지니어들의 항공기 이륙소음 문제해결을 위한 통계적 접근

활주로에서 이륙하는 전투기 옆에 서있어 보았거나, 공군 기지 근처에 살아보았다면, 지넷 엘리엇(Jeanette Elliott)의 작업이 얼마나 중요한지 이해할 수 있습니다.

엘리엇은 텍사스 포트워스에 위치한 록히드 마틴 에어로노틱스의 개념설계그룹 시스템 엔지니어로 일하면서 항공기 설계를 최적화합니다. 그룹의 작업 대부분은 개발 초기 단계에서 이루어지지만, 일단 비행기가 개발되면 엔지니어는 항공기 운용에서 개선 방법을 다시 한 번 검토합니다. 그룹의 주요 고객은 군사 기관입니다.

2011년 엘리엇과 동료들은 주변 지역에 영향을 미치는 소음 최소화를 위해 전투기의 비행 패턴을 연구하는 프로젝트로 전미 공학상을 수상했습니다. SAS의 통계적 발견 소프트웨어 JMP®는 연구원들이 기지 근처에서 비행 패턴을 평가하는 데 도움이 되었고, 프로젝트는 엔지니어 협회의 특별 공로상을 수상했습니다.

전체 프로세스인 RPMDM(Rapid Profile Development Methodology)은 정확한 결과를 신속하게 생성할 뿐만 아니라 창의적인 솔루션을 위한 자극이 됩니다.

"이 방법론 개발로 비행기 매개변수와 비행 조건을 빠르게 변경하여 소음이 지역사회에 미치는 영향을 확인할 수 있었습니다." 엘리엇은 말합니다.

데이터를 이해로 전환시키기

항공기 소음은 성가시기만 한 게 아닙니다. 주택 가치에도 영향을 줄 수 있습니다. 이 문제를 해결하는 것은 군대가 이웃과 좋은 관계를 유지하는 데 도움이 됩니다. 록히드 마틴 팀은 특정 공군기지 내 다양한 기종의 전투기에 대한 최적의 ‘이륙 프로파일’을 찾아내서 지역사회와 조종사 모두에게 친화적인 절차를 수립하는 프로세스를 개발했습니다. 비행 안전에 대한 조종사의 우려와, 소음에 대한 지역사회의 우려 모두를 고려해야 합니다.

진행중인 프로세스는 이륙 거리 및 상승 속도와 같은 항공기 성능 측정을 통합합니다. JMP 회귀 방정식은 비행 절차와 관련해 제안된 변경사항의 소음 감소 가능성을 판단하기 위해 소음 수준을 계산하는 미 공군 및 연방 항공국의 컴퓨터에 연결됩니다.

그런 다음 조종사는 시뮬레이터에서 각 프로파일의 효과를 테스트하여 특정 설정에 가장 긍정적인 영향을 줄 수 있습니다. 테스트는 F-35에서 수행되었으나, 록히드 마틴의 F-16 등 모든 기존 항공기에서도 쉽게 수행할 수 있습니다.

팀의 연구는 출력 설정, 상승 각도 및 기타 매개변수를 조정하면 소음이 크게 줄어들 수 있음을 보였습니다. 엘리엇은 JMP를 사용하여 발견 프로세스를 보다 신속하고 효율적으로 만듭니다. 그녀의 주요 임무는 '데이터를 이해로 전환하고 더 나은 결정을 내릴 수 있게 돕는 것'입니다.

분석 결과에서 그녀의 팀은 항공기 윤곽 변경이 소음 윤곽에 미치는 영향을 보고 비행 윤곽을 변경하는 방법을 제안할 수 있습니다. "비행기 프로파일을 노이즈 코드에 연결하면 즉시 그 효과를 볼 수 있습니다. JMP를 사용하면 이 프로세스가 훨씬 빠르고 쉽습니다." 엘리엇은 말합니다.

"이 프로세스는 수기 입력 오류를 줄일 뿐만 아니라 이전에 몇 시간 또는 며칠이 걸리던 작업을 몇 초 만에 달성할 수 있습니다."

또한 JMP에 분석 결과가 있으면 자세한 분석 코드를 다시 조사하지 않고도 새로운 프로파일을 개발할 수 있습니다.

엘리엇은 말합니다. "더 이상 코드 전문가가 아니어도 더 많은 사람들이 결과를 함께 사용할 수 있습니다. 자세한 코드로 돌아가지 않고도 새로운 프로파일을 신속하게 구성할 수 있게 해줍니다."

최적의 디자인을 정확하게 산출

엘리엇은 또한 초기 디자인 단계에서부터 JMP를 사용합니다.

처음 항공기가 완성된 후 엔지니어는 실험을 설계하고 다분야 설계 최적화(MDO)를 수행해 설계에 가장 적합한 변수 조합을 결정합니다. 예를 들어 항공기의 길이 또는 날개 특성 변경이 성능, 비용 또는 기타 측정에 어떤 영향을 미치는지를 평가합니다.

엘리엇은 JMP에서 실험 설계(DOE)를 위한 최첨단 기능을 사용하여 가능한 요인 설정 조합을 탐색합니다. "데이터를 생성한 다음이 데이터를 JMP로 가져와 회귀를 생성하고 곡선을 구합니다. 분석 시나리오로 돌아가지 않고도 다양한 시나리오를 살펴보고 요구 사항을 변경하고 다시 최적화할 수 있습니다."

엘리엇은 JMP 프로파일러를 사용하여 한 특성의 변경이 다른 특성에 미치는 영향을 보여줄 수 있습니다.

"100가지 비행기 디자인, 다양한 거리, 무게와 임무 시간을 가지고 있다고 가정해 봅시다. 제약 조건들을 설정하고 '이만큼까지 가는 가장 가벼운 비행기를 주세요'라고 말할 수 있습니다. JMP를 사용하면 해당 디자인을 정확히 찾아 낼 수 있습니다."

궁극적으로 이 프로세스는 항공기의 최적 설계를 산출합니다.

"좋은 점은 누군가가 돌아와서 무언가를 바꾸고 싶다고 말하면, 예를 들어 조금 더 멀리 여행하고 싶다면, 돌아가서 모든 것을 다시 실행할 필요가 없습니다. 최적화 프로그램에서 제약 조건만 변경한 다음 새로운 디자인에 어떤 영향을 미치는지 보여줄 수 있습니다."

JMP는 그녀가 최적의 지점을 찾도록 도와줍니다. "JMP가 아니라면 어떻게 이걸 할 수 있을지 모르겠네요."

디자인 스페이스 설계

엘리엇은 또한 단계적 회귀 분석에 JMP를 사용하여 어떤 변수가 중요하고 따라서 설계 방정식에 포함되어야 하는지를 결정합니다.

때로는 항공기 설계와 마찬가지로 방정식에서 차수 변수를 제거할 수 있습니다. "작은 방정식을 갖는 것이 확실히 더 좋습니다. 특히 변수가 많은 경우일 때 그렇습니다. 모든 것을 포함하기에는 너무 압도적입니다." 엘리엇은 설명합니다.

그녀가 새로이 사용하기 시작한 JMP 윤곽선 프로파일러는 한 번에 두 가지 요인에 대해 적합 모델의 윤곽선을 표시합니다. 또한 Fit Y by X 기능을 사용하여 데이터를 먼저 검토한 후, 추세를 찾아내기 위한 커브 피팅을 진행합니다.

엘리엇은 JMP를 위한 새로운 애플리케이션을 계속 배웁니다. 그녀는 드래그앤드롭으로 동작하는 그래프 빌더, 품질 및 안정성 데이터 분석, 효율적인 실험 설계, 대화식으로 모델 비교 및 사용자 정의 된 응용 프로그램 작성을 위한 소프트웨어의 최근 개선사항을 찾아봅니다.

엘리엇의 결론은 간단합니다. "JMP를 사용하면 쉽게 디자인 공간을 설계할 수 있어서 데이터와 시간을 보다 효율적으로 활용할 수 있습니다."