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터보차저(Turbo charger)는 내연기관에서 필연적으로 발생하는 엔진 배출가스의 힘을 사용하여 터보차저의 터빈을 회전시키고, 이 회전력을 사용하여 흡입하는 공기를 대기압보다 높은 압으로 밀어 넣어 엔진 출력을 증대시켜 주는 역할을 한다. 터보차저에 의해 공기가 압축되면 온도가 높아져서 팽창하기 때문에 공기 밀도가 떨어져서 오히려 엔진 출력 효율을 반감 시킬 우려가 있다. 압축열을 냉각시키는 인터쿨러(Intercooler)와 함께 사용되는 경우가 많다.¹⁾

최근 자동차 시장의 트렌드인 연비 향상을 위해 비출력당 무게 및 배기량을 줄이는 엔진 다운사이징(Downsizing)의 흐름으로 인하여 가솔린 차량에도 터보 차저를 적용하는 빈도가 늘어나고 있는 추세이다.

터보차저의 효율 증대를 위해 인터쿨러가 압축 과열된 공기 냉각을 시킨다. 이는 공기 밀도를 증대 시켜 엔진실린더(Engine cylinder)에 더 많은 공기가 유입되게 한다. 더 많은 공기 유입을 위해서는 인터쿨러 내부 저항을 최대한 감소시켜 줘야 한다. 내부 저항의 감소는 과급 공기의 온도 상승을 감소시켜 과급 공기량 손실을 줄인다. 만약 인터쿨러의 방열 성능이 저하되면 과급 온도가 상승함과 동시에 공기 밀도가 감소하여 엔진 노킹(Knocking)이 발생하거나 터보차저 효율이 저하되어 출력 감소 및 엔진 수명을 단축시킨다.

이러한 문제를 발생하지 않기 위해서는 인터쿨러의 열교환을 시켜 주는 코어 핀(Core Fin)과 튜브(Tube)의 최적화된 기하형상뿐만 아니라, 인터쿨러 탱크 포트(Port) 최적 위치와 형상 및 내경(Inner diameter)증대가 필요하다. 하지만, 인터쿨러는 엔진 내부의 한정된 공간 및 차량 내부 패키지(Package)의 간섭으로 인하여 주어진 공간과 위치 내에서 최대한의 성능을 내야만 한다.

인터쿨러의 내부저항으로 인한 압력 강하를 개선하기 위해서 코어 핀의 열유동의 압력 강하 및 성능 효율 증대에 대한 여러 연구가 진행되어 왔으며, 핀의 형상에 대해서는 보편화 되고 있다. Kays와 London²⁾는 다양한 형상의 핀과 튜브의 조합으로 열교환기들의 최적화 형상에 대한 열전달과 압력 강하에 대한 연구 결과를 책으로 발간하였다. Davenport³⁾는 32가지 변수 조합 형상인 루버핀(Louvered fin)과 튜브 형상으로 열교환 상관식과 성능 결과에 대해서 발표하였고, Achaichia와 Cowell⁴⁾은 15가지 변수의 조합 형상인 루버핀에 대해서, Sunden과 Svantesson⁵⁾은 6가지 변수의 조합 형상인 루버핀에 대해서, Sahnoun과 Webb⁶⁾은 앞서 발표한 실험 결과를 실험상관식으로 제시하여 루버핀의 기하학 구조 정보로 방열 성능과 압력 강하의 예측 결과를 발표하였다.⁷⁾

탱크 형상에 대해서는 많은 연구가 진행되지 않았지만, 이상옥 등⁸⁾은 인터쿨러 탱크 내부에 리브 형상을 추가하여 전산 해석과 시제품 평가를 하여, 내부 저항을 개선하였다. 하지만, 다양한 형상에 대한 검토와 리브의 형상들에 대한 검토는 이루어지지 않았다. Huang 등⁹⁾은 탱크 포트의 수평, 수직등 배열에 따른 내부 저항 비교 평가를 통해 수평 배열이 내부 저항 감소에 효과적임을 확인하였다. 하지만, 탱크 포트 위치는 차량 호스와의 조립되는 부분이라 실제 개선 방법으로 적용하기 어렵다.

본 연구에서는 인터쿨러의 내부 저항을 줄여 압축된 공기의 압력 강하를 최소화하기 위해 주요 설계 인자를 선정하고, 실험계획법을 통하여 최적화된 형상을 수립한다. 코어 대비 개발이 용이하고 개발 시간과 비용이 상대적으로 적게 드는 탱크의 최적화된 형상을 수립하여 내부 저항 성능을 높이고자 한다. 2장에서는 유의한 인터쿨러 탱크의 주요 설계 인자를 도출하고, 실험계획법에 대한 수준 선정 및 다구찌 실험계획법을 수립한다. 3장에서는 실험계획법에 따른 CFD(Computational Fluid Dynamics) 해석 결과를 분석하여 주요 형상 설계 인자를 선정한다. 또한, 시작품에 적용 후 시험을 진행하여 해석 결과 및 제안한 탱크 내부 형상에 대한 유효성이 검증 된다.

CFD 해석은 상용 프로그램인 STAR-CCM+을 사용하였으며, 해석 시 적용한 지배방정식은 연속방정식과 레이놀즈 평균 나비어-스톡스(Reynolds Average Navier-Stokes; RANS) 방정식을 적용하였다. 해석은 비압축성, 비정상 상태로 수행하였고 메쉬(Mesh)수는 약 500만개이다. 입구 영역에는 균일한 속도를, 출구 영역에서는 정압 조건을 사용한다. 난류모델로는 표준 k-ε모델을 사용하였고, 압력과 속도의 연계는 Semi-Implicit Method for Pressure-Linked Equations(SIMPLE)알고리즘을 사용하였다.¹³⁾ CFD 해석 시 열해석은 하지 않았지만, 이상기체 상태방정식 밀도 = 압력/(기체상수*온도)를 적용하여 온도에 따른 영향을 보상하였다.

3.1 CFD 해석 결과

직교 배열표에 따라 적용한 전체(Assembly)형상을 반영한 단면 뷰는 Fig. 3과 같다. 시험 및 해석 시 인터쿨러에 고온, 고압 공기가 직접적으로 유입되어 영향이 크게 받는 탱크 입구 측(Inlet)만 검토인자를 적용하고, 인터쿨러 탱크 출구는 대기압과 동일한 조건에 재현되기 때문에 한가지 기준 형상만 적용하였다. 이 모델로 해석한 CFD 결과 값은 Table 4와 같다.

Fig. 3 
Intercooler assembly section veiw for DOE case modeling

Table 4 
CFD analysis results

Case (Inlet)	Model	Pressure drop (Pa)			Rank of ΔP (Inverse value)
		Inlet-tank pressure	Outlet-tank pressure	Pressure drop (ΔP)
1	1111	4,245.4	185.70	4,059.74	1
2	1222	4,514.3	199.77	4,314.55	4
3	1333	4,994.5	212.78	4,781.80	7
4	2123	4,463.2	195.05	4,268.17	2
5	2231	4,872.1	213.11	4,659.05	6
6	2312	4,508.0	208.80	4,299.26	3
7	3132	5,104.6	209.15	4,895.48	9
8	3213	4,554.3	211.08	4,343.23	5
9	3321	5,066.3	207.94	4,858.39	8

CFD 해석 결과를 활용한 각 설계 변수의 S/N비(망소 특성)는 Fig. 4와 같다. S/N비의 주효과도를 보면 내부 곡면이 나머지 인자들에 비해 반응 변수에 가장 큰 영향을 미치고 있는지 알 수 있다. 따라서 해석을 통해 내부 저항의 최소화에 대한 인자 조건은 1111로 예상이 된다. 내부저항 해석 결과는 최소값과 최대값의 차이가 18 % 차이가 난다. 즉, 내부 필렛의 내부 반경이 가장 효과를 보였으며, 내부 저항(압력 강하) 개선을 위한 인자로 최종 선정하였다.

Fig. 4 
Identification of main effect of pressure drop

3.2 내부 곡면 형상 변경 및 시험 검증

개선 인자들 중 가장 큰 영향을 미치는 내부 곡면에 대해서 실제 적용하여, 시험 결과를 CFD 결과와 비교 검증을 하였다. 나머지 인자들 중 외곽 경사 형상과 필렛의 외부 곡면 증대 인자들은 적용 시 재료비 증대와 함께 차량 엔진 룸에서의 패키지(Package) 구조 상 간섭이 발생할 가능성이 있다. 그리고 브릿지 구조는 금형 구조에서 추가 코어가 적용이 되고 이는 사출 작업 시 공정이 추가 되어 작업시간이 늘어날 수 있기에 적용 인자로 제외하였다. 변경된 형상에 대한 3D 모델과 시작품은 Fig. 5, 6과 같다.

Fig. 5 
Modified 3D model of the inner fillet shape

Fig. 6 
The inner fillet before and after modified

인터쿨러의 성능 측정 시험 방법은 전용 성능 측정 장비에서 실시하였고, 시험은 CFD와 동일한 조건에서 진행했다. 인터쿨러 탱크제품은 사출품으로 실제 성능 개선을 위해 금형 수정을 하여 내부 곡면을 제품에 반영하였다. 성능 측정 장비 사양은 Table 5와 같고, 형상에 따른 압력 강하 시험은 Fig. 7과 같이 구성하였다.

Table 5 
Tester specification and test/CFD analysis condition for the intercooler pressure drop test

Tester specification	Value	Test/CFD condition	Unit
Cooling air temperature	20 ~ 60	35	°C
Tunnel blower	2 ~ 200	33.7	CMM
Charge air max. temperature	200	160	°C
Charge air mass flow	100 ~ 820	360, 520	kg/hr
Intercooler max. heat load	23	-	kW
Charge air pressure	50 ~ 300	140	kPa

Fig. 7 
Test set-up for evaluating the intercooler pressure drop

분석을 통해 제안된 탱크 형상에 대한 압력 강하 성능 측정 결과는 Table 6과 같다. 개발 중인 모델에 제안한 내부 필렛의 내부 곡면을 적용할 시 CFD 해석 결과에서는 유량 조건(360/520 kg/h)에 따라 35 ~ 38 % 개선율을 보이고 실제 시작품 시험에서는 21 ~ 22 %의 개선율을 보여주고 있다. 해석 값과 시험 값에 차이가 난 원인은 코어, 탱크 등의 형상 및 조립 오차에 따른 성능 저하, 성능 측정 장비에서의 열평형(Heat balance) 오차로 판단된다.

Table 6 
CFD analysis and actual test results for inner fillet

	Test condition	CFD analysis	Test	Similarity
Model	Mass flow	Pressure drop
	(kg/h)	(pa)		(%)
Without inner fillet	360	3584.0	3000.0	84
	520	7063.6	6320.0	89
With inner fillet	360	2318.8	2373.3	102
	520	4365.2	4826.7	111
Improvement rate	360	35 %	21 %	-
	520	38 %	24 %	-

본 연구는 터보차저의 효율 증대를 위해 인터쿨러 탱크 형상의 최적화 작업을 통해서 탱크 내부 곡면의 형상 변경만으로도 충분히 내부 저항 개선이 가능함을 보여주었으며 주요 결론은 다음과 같다.

• 1) DOE를 통한 CFD 분석 평가 시 가장 큰 영향력이 있는 내부 곡률 적용은 실제 평가 시에도 질량 유량이 360, 520 kg/h일 때, 각 21, 24 %의 개선율을 보였다. 그리고 CFD 해석과 시험 결과의 비교 시 유사 율이 내부곡면 미적용은 각 유량조건에 따라 84, 89 %, 내부 곡률 적용은 102, 111 %이 나왔으며, 이는 시제품 제작을 위한 비용 및 개발 기간을 단축하기에 충분한 신뢰성을 가진 것으로 판단이 된다.
• 2) 탱크의 여러 가지 형상은 실제 금형 구조와 차량 패키지 내에서 적용 가능성에 대한 검토가 추가적으로 필요하다.
• 3) 추가적으로 변수 인자들의 다양한 변수 값들을 적용하여 최적화된 탱크 디자인을 수립하면, 이를 근거로 디자인 가이드도 정립하여 향후 개발 절차 시간과 비용을 줄일 수 있을 것으로 판단이 된다.