한국추진공학회지 제14권 제6호, pp.79-88, 2010년 12월 79

수일 2010. 5. 31, 수정완료일 2010. 11. 8, 게재확정일 2010. 11. 13

* 정회원, 한국항공우주산업(주) 고정익선행연구

†교신 자, E-mail: choiwon1@koreaaero.com

이 논문은 한국추진공학회 2010년도 춘계학술 회(2010. 5. 27-28,

한항공 앙교육원) 발표논문을 심사하여 수정 ・ 보완한 것임.]

技術論文

음속 항공기용 바이패스 터보팬엔진 성능 모델링

최 원*†․ 유재호* ․ 이일우*

The Performance Modeling of a Low Bypass Turbofan

Engine for Supersonic Aircraft

Won Choi*†․ Jae Ho You* ․ Il Woo Lee*

ABSTRACT

This paper dealt with the performance modeling of a low bypass turbofan engine for supersonic

aircraft. The Pratt and Whitney F100-PW-229 engine has been employed for low bypass turbofan

engine performance modeling. Generally, the complete commercially-classified informations concerning

the engine are unknown. The components' generic characteristics and assumptions made in order to

build the F100-PW-229 engine performance model using by the published data from the open literature

as basic data are described. Through the comparison of engine performance model's analysis data

using Gasturb11 with engine deck data showed that the engine performance model was evaluated to

be properly constructed.

록

본 논문에서는 음속 항공기용 바이패스 터보팬엔진 성능 모델링에 해 기술하 다. 상 엔진

은 Pratt and Whitney F100-PW-229 터보팬 엔진을 용하 다. 일반 으로 엔진성능에 한 상세한

상용정보는 알려져 있지 않다. F100-PW-229 터보팬 엔진성능 모델을 구축하기 한 기 자료로 공개된

자료와 문헌 정보를 이용하 으며 구성품의 일반 특성과 가정치에 해 서술하 다. 엔진덱 데이터

와 Gasturb11을 이용하여 구축된 엔진성능 모델의 해석 결과 비교를 통하여 엔진성능 모델이 합하게

구성되었음을 보여주었다.

Key Words: Performance Modeling(성능모델링), Low Bypass( 바이패스), Turbofan Engine(터보팬

엔진), Gasturb, Engine Performance(엔진성능)

Nomenclature

: Mass flow Rate

: Overall Pressure

80 최 원 ․ 유재호 ․ 이일우 한국추진공학회지

Fig. 1 Aircraft Propulsion Efficiency

: Fan Pressure Ratio

: Bypass Ratio

: Turbine Entry Temperature

η : Efficiency

PR : Pressure Ratio

HPC : High Pressure Compressor

HPT : High Pressure Turbine

LPT : Low Pressure Turbine

NGV : Nozzle Guide Vane

: New Value of optimization variable

: Value of producing the best

figure of merit

: search region for variable

: Range reduction coefficient

(positive integer)

: Distribution coefficient

(positive odd integer)

: Random number between 0 and 1

: Corrected Mass Flow Scaling Factor

: Efficiency Scaling Factor

: Pressure Ratio Scaling Factor

: Corrected Speed Scaling Factor

: Corrected Mass Flow Reynolds

numbers effect(assuming 0.996)

: Efficiency Reynolds number effect

(assuming 0.99)

: Reference Map

: Design Point

1. 서 론

터보 제트 엔진은 배기노즐을 가스발생기의

하류에 부착하여 순 한 제트추력을 동력으로

사용한다. 투기와 같이 짧은 시간 동안 속한

추력의 증가를 필요로 하는 경우에 사용된다. 터

보 제트 엔진은 Fig. 1에서와 같이 고속에서 추

진효율이 우수하나 속비행시의 성능은 좋지가

않다. 이러한 은 항공기 이륙시의 단 으로 작

용한다. 한, 터보 제트 엔진의 외부소음은 큰

단 이 되고 있다. 터보 롭과 터보 제트의 장

만을 혼합한 바이패스 엔진은 다량의 공기흐

름을 발생시키는 Fan을 압축기 방에 장착하고

Fan을 통해서 유입된 공기 유량의 일부가 가스

발생기로 유입되지 않고 별도의 배기구로 배출

되어 추가 인 추력을 발생시킨다. 바이패스

터보팬 엔진은 터보 제트 엔진에 비해 비연료소

모율이 고 성능이 우수하며 소음 한 게

발생하므로 최신 투기에는 바이패스 터보

팬 엔진을 용하고 있다.

일반 으로 가스터빈 엔진 성능 시뮬 이션을

한 라미터들의 상세한 정보는 엔진 개발 업

체의 비 로 유지되고 있으며, 단지 특정 조건에

서 일부 라미터 값만이 알려져 있다. 가스터빈

제조업체는 경쟁사 엔진들의 성능에 하여 알

기를 원하고 교육기 에서는 실제와 유사한 사

이클 모델을 가지고 교육을 하고자 한다. 엔진개

발 로그램의 력 인 계에서 후발업체들은

선진업체에서 공개하는 부분 인 사이클 데이터

만을 얻게 된다. 본 연구에서는 제한된 엔진 성

능 자료를 기반으로 하여 설계변수들에 한 민

감도 해석 최 화 과정을 통하여 음속 항

공기용 바이패스 터보팬 엔진 성능 모델링을

하 으며 성능해석을 수행하 다.

2. 바이패스 터보팬 엔진 모델링 해석 근

본 연구에서는 바이패스 터보팬 엔진 성능

제14권 제6호 2010. 12. 음속 항공기용 바이패스 터보팬엔진 성능 모델링 81

Fig. 4 F100-PW-229 Engine Cutway

을 모델링 하기 해 F100-PW-229 엔진을 용

하 다. 엔진 성능 모델링을 해 Gasturb11 소

트웨어를 이용하 다. F100-PW-229 엔진 련

성능 자료와 구성품 특성을 웹사이트 공개된

자료를 통하여 구하 다. 사용할 수 있는 자료의

한계로 인하여 엔진 성능 모델링을 하기 해

몇몇 값들은 한 가정을 하여 용하 으며

민감도 해석 최 화 해석을 통해 신뢰성을

향상 시켰다. F100-PW-229 엔진 성능 모델링을

해 아래와 같은 가정을 용하 다. 첫째, 설

계 은 Sea Level, Static 조건이다. 둘째, 연소기

의 압력손실은 터빈입구온도와 독립 이다. 셋

째, F100-PW-229 엔진의 구성품 값을 용할 수

없을 때, 일반화된 값을 용하 다. 넷째, 탈설

계 해석을 해 참고문헌[6, 11]의 성능선도를

반 한 SmoothC 로그램 내의 성능선도를

용하 다. 선정된 엔진의 정확한 세부성능은 엔

진 제작사의 성능표로부터 알 수 있지만 기

설계 단계에서는 설계 탈설계 해석을 수

행함으로써 엔진의 성능을 구하게 된다. 이러한

설계 탈설계 을 해석하는 방법으로는 압

축기, 연소기 터빈의 효율을 일정값으로 고정

시키고 열역학 사이클 계식만으로 해석하는

방법이 흔히 사용되지만, 이 경우에는 탈설계

에서 운용되는 엔진의 효율 변화를 고려하지 않

았기 때문에 실제 엔진과 성능면에서 큰 차이를

보인다. 이 같은 단 을 보완하기 하여 엔진

구성품의 성능 선도를 이용하는 해석법을 용

하여야 한다. 구성품의 성능 선도가 실제 엔진의

것과 근사할수록 정확한 성능 측이 가능하나,

해석하고자 하는 엔진의 성능 선도가 공개되는

경우가 극히 드물기 때문에 기존에 알려진 성능

선도를 히 스 일링하여 사용하는 것이 일

반 이다.

3. Target 추진시스템

3.1 Target Engine

본 연구에 용한 바이패스 F100-PW-229 엔

진은 후기연소기가 장착된 엔진이며, F-15

Fig. 2 F-16 Block 52

Fig. 3 F-15K

F-16에 사용된다. 최 의 F100-PW-229는 1989년

에 비행하 으며, 29,160 lbf의 추력을 낸다. 우

리나라 공군의 차세 투기인 F-15K의 2차 도

입분에는 F100-PW-229 EEP(Engine Enhancement

Package) 버 이 사용된다.

F100-PW-229엔진은 3단 Fan, 10단 압축기와 2

단 압터빈. 2단 고압터빈으로 구성되어 있는 2

축 터보팬 엔진의 형태를 가지고 있으며 최

추력은 129.6 kN이며 후기연소기 미작동 시의

최 추력은 79.1 kN이다. 비연료소모율은 후기

연소기 사용시 197.8 kg/kN·h, 후기연소기 미작

동시 77.5 kg/kN·h특성을 가진다. Fig. 4는 F100

-PW-229 터보팬 엔진을 보여주고 있다.

3.2 F100-PW-229 엔진 검증을 한 자료

사이클 해석을 한 가용한 데이터의 양과 그

것들의 합성은 조건마다 다르다. 일반인들이

구할 수 있는 엔진의 시장 로셔에는 체 엔진

성능 데이터 신 엔진의 주요 데이터만 담고

있다. 게다가 바이패스비, 터빈 온도, 유량 등의

값만을 보여 다. 한, 다른 작동 의 값을 혼

합하여 보여 주기 때문에 엔진 성능 모델링을

한 원천데이터로서는 신뢰성이 낮다. 본 연구

에서는 웹사이트 공개된 제한된 련 자료를

기반으로 하여 엔진 성능 모델링을 수행하 으

며 부분 으로 확보된 엔진 성능데이터를 통하

82 최 원 ․ 유재호 ․ 이일우 한국추진공학회지

Parameters Ref.2 Ref.3 Ref.4

W(kg/s) - 112.7 -

OPR 32.4 32 32

FPR 3.06 ~ 4.05 3.8 -

BPR 0.36 0.4 0.36

TET(K) >1672 1755 -

Table 1. F100-PW-229 Engine Basic Data[1]

Parameters Ref.3 Ref.4

Ref.5

Ref.61965~1985

1985~2005

Fan η(%) - - 82 86 ~79

Bypass PR0.96

~0.98- - - -

HPC η(%) - - 84 88 ~85

Burner PR0.96

~0.98 0.95 0.92 0.94 -

Burner η(%) 99 - 94 99 -

HPT η(%) - - 83 87 -

LPT η(%) - - 84 88 -

Table 2. Components' Characteristics1]

여 검증하 다. Table 1은 수집된 F100-PW-229

터보팬 엔진의 기 성능자료를 보여 다. 엔진

에 한 특정값을 나타내지 못하고 일정 범 안

에서 엔진 성능치를 측해서 사용해야 함을 알

수 있다.

3.3 구성품 특성

Table 2는 F100-PW-229 터보팬 엔진의 구성품

특성을 나타낸다. 엔진의 구성품의 특성치는 탈

설계 해석 시 필수 으로 요구되며 그 신뢰성

에 따라 엔진의 운용 성능을 보다 정확히 확인

할 수 있다.

4. 바이패스 터보팬 엔진 사이클 해석

4.1 사이클 해석 소 트웨어

본 논문에서는 바이패스 터보팬 엔진 모델

링을 해 Gasturb11 상용 소 트웨어를 사용하

다. Gasturb11은 가스터빈 엔진의 설계 , 탈

설계 해석 성능해석, 구성품들에 한 설계

를 할 수 있으면 라메트릭 해석을 통하여 최

의 사이클 해석이 가능하다[7].

4.2 설계 해석

Figure 5는 Gasturb11에서 F100-PW-229 터보

팬 엔진 사이클 해석을 한 엔진모델을 나타낸

다.

4.2.1 설계변수 설정

F100-PW-229 터보팬 엔진 설계 해석을 해

수집된 설계변수 이외의 미지수인 설계변수들에

하여 추력과 연료량에 한 민감도 해석을 수

행하 다. Fig. 6은 각 설계변수들의 5 % 변화에

따른 민감도 해석 결과를 나타낸다[8].

설계 변수 Turbine Cooling, Fan과 터빈

효율이 엔진 성능에 크게 향을 미치는 것을

알 수 있다.

Fig. 5 Engine Model for F100-PW-229 Cycle Analysis

Fig. 6 Design Variables Sensitivity Analysis

제14권 제6호 2010. 12. 음속 항공기용 바이패스 터보팬엔진 성능 모델링 83

Fig. 7 Search Sphere

4.2.2 터빈 냉각공기 유량 설정

F100-PW-229 터보팬 엔진의 터빈 냉각공기 유

량을 설정하기 해 엔진 성능 값을 고려하여

설정해야 한다. Fig. 5에서 Air System 구성은

고압압축기 출구지 에서의 공기로 고압터빈을

냉각하며 고압압축기 간지 에서 빼낸 공기를

이용하여 압터빈을 냉각한다. 터빈 입구 온도

가 낮은 경우에 터빈 냉각을 하게 되면 엔진 성

능에 손실을 가져온다. 높은 터빈입구 온도가 될

수록 엔진 성능 손실의 크기는 어들기 때문에

높은 터빈입구 온도를 유지하기 해서 한

터빈 냉각을 고려해야 한다. 고압터빈에서의 냉

각공기의 유입은 같은 양이라 하더라도 압터

빈에서의 냉각공기 유입보다 더욱 큰 냉각효과

를 갖는다. 압터빈에서의 냉각공기 유량의 증

가는 냉각효과를 증가시킬 수 있지만 성능 인

면에서 볼 경우 그 손실은 고압터빈에서의 냉각

공기 유량 증가에 따른 손실보다 매우 크다[9].

본 해석에 용된 값은 엔진 코어 질유량의

15~25 % 범 안에서 터빈 냉각 공기 유량을

설정하 으며 고압터빈의 냉각율이 압터빈에

비해 더 높도록 설정하여 해석 하 다[10].

4.2.3 설계 최 화 해석

4.2.3.1 최 화 이론

바이패스 터보팬 엔진 최 화 문제는 여러

개의 국부 극 들이 존재하는 역 최 화

문제이기 때문에 최 을 찾기 해서는 많은

계산량이 요구된다. Random Search Method는

로벌 최 화 문제에 리 사용되고 있는 방법

의 하나이다. 이 방법은 알고리즘이 상 으

로 단순하며, 목 함수의 형태에 향을 게 받

기 때문에 목 함수의 특성에 한 정보가 극히

제한 인 공학 문제에 용할 때 많은 장 을

지니고 있다. 그러나, Random Search method의

수렴은 확률 으로만 언 될 수 있으며 엄 한

의미에서 수렴은 목 함수의 계산 회수가 무한

가 될 때만 보장될 수 있다. 한, 이 방법의

수렴은 으로 무작 추정치(Random Trial

Number)의 평균값과 분산에 직 인 향을

받는다. 따라서, 본 연구에서는 수렴속도를 개선

하기 해서 Random Search Method를 일부 수

정한 Adaptive Random Search Method를 사용

하 다. Adaptive Random Search Method는

재까지의 최 화 과정에서 보여 경로를 바탕

으로 무작 추정치의 평균값과 분산을 최 화

단계마다 보정해 주는 방법이다. 최 화 시킬 변

수의 수를 "n"이라 할 때, 무작 추정 변수

(Random Trial Parameter)는 아래 식과 같이 n

차원의 구(Sphere)안에서 균일한 확률을 가지고

(Uniform Distribution) 생성된다. 이 계가 Fig.

7에 나타나 있다.

{ }cRVVVS ikk <−−= −*

1 ρρρ

(1)

,은 n차원 벡터로서 재까지의 최 설

계 변수와 추 방향을 의미한다. 변수 "c"는 추

구의 반경을 의미하며 "k"는 최 화 단계를

나타낸다. 만약, 이 0라면 Adaptive Random

Search Method는 재까지 추 한 최 주

에서만 다음 단계의 최 을 찾게 된다. 재까

지의 최소화 과정으로부터 다음 단계의 추 범

를 결정하는 문제는 Gasturb11에서 제시한 아

래 식을 사용했다.

vK

R

iii k

RVV )12(* −+= θ

(2)

Adaptive random search 방법은 아래와 같은

차로 진행된다. 첫번째로 탐색 역 값은 10,

값을 1로 설정하고 랜덤하게 엔진 사이클을

84 최 원 ․ 유재호 ․ 이일우 한국추진공학회지

Constraints Min Max

Net Thrust 63.6 63.64

Total Fuel Flow 1.6057 1.606

Objective Function

Total Fuel Flow Minimize

Table 4. Constraints and Objective Function

Design Variables Min Max

Inner Fan Pressure Ratio 1 4.05

Inner Fan η 0.7 0.88

HPC Pressure Ratio 0.895 9.2

HPT Rotor Cooling Air 0 0.2

LPT Rotor Cooling Air 0 0.1

LPT η 0.8 0.91

HPT η 0.8 0.91

Table 3. Design Variables

해석한다. 모든 사이클 해석이 이루어지고 나면

값은 2배로 증가하며 값을 2가 증가된 3을

용하고 탐색 역은 더 작게 된다. 다른 사

이클 해석이 계산되고 나면 은 2배 증가하며

값은 2만큼 증가된 5로 증가하게 되어 탐색

역은 감소한다. 이 과정은 계속 으로 반복되고

모든 사이클이 값이 80이 될 때까지 계속된

다. 사이클 해석에서 구속조건을 반하는 역

까지는 고려하지 않는다[7].

4.2.3.2 최 화 조건

Table 3 ~ 4는 Military Thrust를 만족하는 최

화 해석을 한 주요 변수와 구속조건을 나타

낸다.

4.2.4 설계 해석 결과

설계 의 목표 추력은 Military Thrust로 설정

하 다.

Military Thrust는 후기연소기가 작동하지 않

은 상태에서의 최 가용 추력을 의미한다. Sea

level, Mach Number 0.2, ISA, Bleed Air 0 %,

Power offtake 12 kW 조건에 하여 해석하

다. Table 5는 F100-PW-229 터보팬 엔진의 최

화 결과를 나타낸다.

F100-PW-229 터보팬 엔진의 설계 해석결과

는 Table 6에서 보여 다. Military Thrust에

한 설계 해석 결과 요구조건을 만족하는 결과

값을 산출하 다. 설계 해석 결과 Net Thrust

Error 0.667 %, Gross Thrust Error 0.035 %,

Total Fuel Flow Error 0.05 %를 보여 으로써

해석 결과가 함을 확인하 다. Net Thrust와

Gross Thrust를 비교하면 Net Thrust의 Error가

높게 나타난다. 이는 Net Thrust 계산에 용되

는 Ram Drag 때문이며 본 해석에서는 Ram

Drag 계산을 한 Intake 성능선도가 없는 계

로 Intake Pressure Ratio 0.99로 일정하게 용

되었다. 이로 인하여 Net Thrust Error가 높게

나타났으나 Error값이 상 으로 작으므로 설계

해석 결과는 함을 알 수 있다. 그러나,

탈설계 해석에서는 Ram Drag 향성을 무시

할 수 없으므로 Net Thrust 값을 성능해석 결과

Parameters Values

Intake PR　 0.99

Inner Fan PR　 3.963

Outer Fan PR　 2.8

Compr. Interduct PR　 0.99

HP Compressor PR　 9.1

Bypass Duct PR 0.975

Turb. Interd. Ref. PR 0.98

Design Bypass Ratio 0.36

Burner Exit Temp.(K) 1700

Burner Design η 0.98

Fuel Heating Value(MJ/kg) 40.788

Overboard Bleed(kg/s) 0

HPT NGV Cool Air(%) 1

HPT Rotor Cooling Air(%) 18

LPT NGV Cooling Air(%) 1.1

LPT Rotor Cooling Air(%) 2.6

HP Spool Mechanical η 0.99

LP Spool Mechanical η　 0.99

HPT η 0.8749

LPT η 0.8888

Burner PR 0.98

Turbine Exit Duct PR 0.98

Table 5. Result of Optimization

Error(%)

Net Thrust 0.667

Gross Thrust 0.035

Total Fuel Flow 0.05

Table 6. Result of Design Point Analysis

제14권 제6호 2010. 12. 음속 항공기용 바이패스 터보팬엔진 성능 모델링 85

로 비교할 수 없으며 탈설계 해석결과는 엔진

의 총추력값인 Gross Thrust와 엔진 덱 결과를

비교하 다.

4.3 탈설계 해석

설계 해석 수행 후 탈설계 해석을 시작할

수 있다. 설계 을 벗어난 지 에서 구성품 효율

을 측하기 해서는 합한 구성품 선도가 요

구된다. 기존의 구성품 성능 선도를 축척하는 일

반 인 방법은 성능 선도의 설계 데이터를 새

로운 엔진의 설계 데이터에 맞도록 축척인자

값을 구하여 구성품 성능도의 체 데이터에 곱

하는 방법이다. 이 방법은 기존의 엔진과 새로운

엔진의 성능이 비슷하여야 신뢰성이 높은 구성

품 선도를 만들 수 있다. 그 지만, 실제 성능이

유사한 성능 선도를 얻는다는 것은 매우 어렵다.

본 연구에서는 아래와 같이 Gasturb11에서 용

하는 축척기법을 용하여 축척인자를 구했으며

구성품 성능 선도를 축척하여 해석하 다.

×

(3)

×

(4)

(5)

(6)

4.3.1 부분부하 성능해석

설계 해석에서 설계 의 값이 정확하더라도

탈설계 해석에서 용되는 구성품의 특성치가

실제 엔진의 특성을 반 하지 못하면 정확한 엔

진 성능 해석이 불가능하다. 엔진 구성품의 특성

치는 엔진 제조회사의 고유한 정보이므로 공개

되어 있는 자료는 극히 없는 실정이다. 본 논문

에서는 참고문헌[6, 11]의 성능선도와 압축기 성

능선도 생성 로그램인 SmoothC에서 제공해

주는 F100 계열 엔진의 Fan과 고압압축기 성능

Fig. 8 Fan Performance Map[6]

Fig. 9 HPC Performance Map[6]

선도 비교를 통하여 Fig. 8, 9와 같이 Fan, 고압

압축기 성능선도를 탈설계 해석에 용하 다

[12].

일반 으로 터빈의 작동범 는 매우 좁으므로

다른 엔진의 터빈 성능선도를 용하여도 해석

하는데 큰 문제는 없다. 터빈 압력비는 실질 으

로 일정하고 터빈 효율의 변화는 성능선도 내의

다른 지 에서보다 tip clearance 향성으로 발

생한다.[13] 터빈 성능 선도는 Gasturb11에서 제

공하는 일반 인 고압터빈, 압터빈 성능선도를

스 일링하여 해석에 용하 다. 부분부하 성능

은 설계요구 보정회 속도 이하의 엔진 가스발

생기 회 수에 따른 성능으로 정의한다. Fig. 10

~ 13은 Gross Thrust, Total Fuel Flow, Total

Mass Flow, 고압압축기 압력비의 해석 결과를

나타내며 가스발생기의 회 속도가 증가함에 따

라 증가함을 알 수 있다.

86 최 원 ․ 유재호 ․ 이일우 한국추진공학회지

Fig. 10 Gross Thrust vs. GG Spool Speed

Fig. 11 Fuel Flow vs. GG Spool Speed

Fig. 12 Mass Flow vs. GG Spool Speed

Fig. 13 HPC PR vs. GG Spool Speed

4.3.2 고도, 속도 변화에 따른 해석

Figure 14는 고도, 속도변화에 따른 Gross

Thrust를 나타내며, Fig. 15 ~ 19는 비연료소모

율을 나타낸다. 고도 변화는 Sea Level, 10,000,

30,000, 50,000, 60,000 ft 값을 보여주고 있으며

속도 변화는 마하수 2.3까지 나타낸다.

Fig. 14 Gross Thrust vs. Mach Number

Fig. 15 SFC vs. Mach Number(Sea Level)

Fig. 16 SFC vs. Mach Number(10000 ft)

제14권 제6호 2010. 12. 음속 항공기용 바이패스 터보팬엔진 성능 모델링 87

Fig. 17 SFC vs. Mach Number(30000 ft)

Fig. 18 SFC vs. Mach Number(50000 ft)

Fig. 19 SFC vs. Mach Number(60000 ft)

항공기 엔진은 엔진의 내구성 운 인 측

면에서 열역학 인 최 축마력으로 운용되지

않으며 실제 엔진은 Flat-rated된 축마력으로 운

용된다. 본 연구에서는 엔진의 Flat-rate 조건이

반 되지 않았기에 엔진 성능해석 결과는 속도

가 증가할수록 Gross Thrust가 계속 증가하는

결과를 보여 다. 고도가 증가할수록 Gross

Thrust와 비연료소모율이 감소하고 속도가 증가

할수록 증가하는 경향성은 일반 인 바이패스

엔진의 특성과 유사함을 보여 다. Military

Thrust 조건에서의 엔진 덱을 통한 엔진 성능

데이터는 엔진에 한 열역학 사이클 해석 결

과에 시험 결과가 반 되어 있으나 본 연구를

통해 구축된 엔진 성능 모델은 시험을 통한 엔

진 성능 제한 값들이 반 되어 있지 않은 계

로 열역학 인 최 축마력 값을 나타내고 있다.

그러나, 설계 에서부터 속도 증가에 따른 엔진

성능이 감소하기 까지의 데이터는 유사한 결

과를 보여주고 있다. 비연료소모율은 Seal Level

부터 10,000 ft 역에서는 마하수 1.5 이상에서

최 23 % 오차를 나타내지만 그 외의 조건에서

는 유사한 결과를 보여 다. 따라서, 본 연구를

통해 구축된 엔진 성능 모델에 상세한 엔진 성

능 제한치가 용되면 보다 정확한 해석값을 구

할 수 있을 것으로 단된다.

5. 결 론

본 연구에서는 음속 항공기용 바이패스

터보팬 엔진 성능을 모델링 하기 해 F100-

PW-229 엔진을 용하 으며 엔진 성능 모델링

을 해 Gasturb11 소 트웨어를 이용하 다. 웹

사이트 공개된 자료를 통하여 획득한

F100-PW-229 엔진 련 제한된 자료와 구성품 특

성치 값에 한 가정을 용하여 엔진 성능

모델링을 하 으며 민감도 해석 최 화 해석

을 통해 신뢰성을 향상 시켰다. 설계 해석 결

과 Net Thrust Error 0.667 %, Gross Thrust

Error 0.035 %, Total Fuel Flow Error 0.05 %를

보여 으로써 해석 결과가 함을 확인하

다. 탈설계 해석 결과 설계 에서부터 속도 증

가에 따른 엔진 성능이 감소하기 까지의 데이

터는 유사한 결과를 보여주고 있으나 시험을 통

한 F100-PW-229 엔진의 성능 제한 값들이

Gasturb11을 이용한 엔진 성능 모델에는 반 되

어 있지 않은 계로 비교값에 차이를 보여 주

고 있다. 본 연구를 통해 구축된 F100-PW-229

엔진 성능 모델에 상세한 엔진 성능 제한치가

용되면 보다 신뢰성 높은 값을 구할 수 있을

88 최 원 ․ 유재호 ․ 이일우 한국추진공학회지

것으로 상되며 차후 차세 음속 항공기 연

구에 용할 수 있을 것으로 단된다.

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