Airfoil Optimization of a Sirocco Fan for Cooling Railway Vehicle Electrical Equipment Using an AI Surrogate Model and a Metaheuristic Algorithm

본 연구에서는 철도차량 전장품 냉각용 시로코팬의 정압 성능을 향상시키기 위하여 임펠러 블레이드 익형형상 최적설계를 수행하였다.블레이드 단면에는 저 레이놀즈 수 운전 조건과 제작 용이성을 고려하여 개발된 Low-Reynolds for Easy Manufacturing Airfoil(LoREMA)을 적용하였다. 기준 팬을 포함한 16개 형상과 5개 운전점에 대한 80개의 2차원 전산유체역학 해석 데이터로 학습한 인공지능 기반 딥 앙상블 대리모델은 시로코팬의 정압을 결정계수 0.979의 높은 정확도로 예측하였다. 예측 불확실성을 반영한 하한신뢰경계 목적함수 아래에서 대리모델과 군집 기반 메타휴리스틱 알고리즘을 결합하여 설치각 49.1°, 최대 캠버 31.8%, 캠버 위치 36.1%의 최적 익형을 도출하였다. 전산유체역학 검증 결과 최적 익형의 5개 운전점 합산 정압은 4,681 Pa로 기준 팬 대비 약 63% 향상되었으며, 임펠러 역류 면적은 19%에서 12%로 감소하였다.