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▶ 본 발명은 터빈의 블레이드와 베인에 적용하는 충돌/유출 냉각법에 Crisscross 구조물을 적용하여 냉각 성능을 향상시키고자 한다.▶ 기본적인 충돌/유출 냉각법보다 Crisscross를 적용한 충돌/유출 냉각법은 더 넓은 전열면적을 확보할 수 있고, Crisscross의 좁은 유로를 지나가면서 국소적으로 유동의 속도가 증가하여 향상된 대류열전달계수를 얻을 수 있고, 그에 따라 Secondary Vortex, Counter Rotating Vortex 등의 발생과 유동 재부착(Flow Reattachment)등의 이유로 열전달계수가 상승하는 것을 확인 할 수 있다.▶ 본 발명은 Crisscross 구조물의 좁은 유로 면적을 변화하거나 Crisscross 벽 두께를 변화하여 적용할 수 있다.

▶ 본 발명은 터빈의 블레이드와 베인에 적용하는 막냉각 홀 구조에 격자 구조물(Lattice)을 포함한 곡선형 유로 홀을 적용시켜 냉각 성능을 향상 시키고자 한다. ▶ 기본 형상 홀(원통형 홀)의 경우 저온의 압축 공기(냉각제)가 홀 내에서 만나는 전열면적이 작기 때문에 홀 내부에서 대류 열전달을 통한 냉각이 적게 이루어진다.▶ 곡선형 구조를 적용하여 전열면적을 증가시켜 홀 내에서 이루어지는 대류 열전달을 증가시키고자 한다. ▶ 적층제조를 통해 곡선형 홀을 제작하면 홀 내부에 형상에서 서포트(Support) 구조물이 사용된다. 이때 곡선형 유로 홀이기 때문에 후에 서포트 제거 작업이 어렵고, 제거하는 과정에서 표면 품질이 저하될 수 있다. ▶ 홀 내부에 격자구조를 적용함으로써 서포트 구조물을 대신할 수 있고 또한 홀 내부에서의 전열 면적을 상승시켜 내부 대류 열전달을 향상시키고자 한다. ▶ 본 발명은 홀 길이(냉각제 입구로부터 출구까지의 횡방향 길이), 홀 내 격자 구조물의 개수 그리고 격자 구조물의 배치 방법에 대해 제안할 수 있다.

기계학습을 기반으로 한 가스터빈 연소불안정 진단 시스템 및 가스터빈 연소불안정 진단 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 가스터빈 연소불안정 진단 시스템은 연소부 내부에 장착되어 연소부 내부의 연소 데이터를 측정하는 센서부를 포함하는 연소부, 연소상태를 반영할 수 있는 특징들(features)을 선정하고, 여러 연소기들로부터 안정 상태(Fully developed stable)의 연소 데이터 및 불안정 상태(Fully developed unstable)의 연소데이터를 획득하고, 획득된 연소 데이터로부터 선정된 특징들을 계산하고, 계산된 특징들을 학습 데이터로 이용하여 연소불안정 진단을 위한 인공 신경망 모델을 학습시키고, 인공 신경망 모델을 이용하여 연소기의 연소불안정 상태를 판단할 수 있다.