무한궤도차량은 표면적이 넓은 궤도로 차량을 분산시켜 접지면의 하중 밀도가 낮다. 그래서 부드러운 지면에서 가라앉는 현상이 거의 없어서 작전환경인 오프로드에서 주행능력이 탁월한 효과가 있다^(1,2). 최근의 전장 환경은 21세기 정보화 시대에 따라 실시간 네트워크의 중요성이 커지고 있다⁽³⁾. 따라서 통신장비와 전자장비의 중요성이 증대되고 있고, 실시간 네트워크를 위하여 운송수단에 통신위성 단말을 탑재하여 운용하는 사례들이 늘어나고 있다⁽⁴⁾. 하지만 안테나의 경우 주행환경인 진동환경에 민감한 제품이기 때문에 설계단계에서 충분한 고려가 필요하다⁽⁵⁾.

군용장비는 제품의 운용 환경하에서 요구 성능을 만족하도록 설계, 제작되고 환경시험을 통해 평가하는 과정을 거치는 것이 일반적이다. 환경조건에 대한 규격을 결정할 때 실 운용환경을 실측하거나 군사규격의 진동 프로파일을 적용하는 경우로 나누어 볼 수 있다. 진동 프로파일은 활용성이 좋지만, 다양한 시험 데이터를 하나의 데이터로 일반화하는 작업을 진행하였기 때문에 다소 보수적으로 제시 되어있다⁽⁶⁾. 그래서 MIL-STD-810D부터는 데이터의 정확성을 높이기 위하여 맞춤 작업인 test tailoring의 필요성을 제시하고 있다⁽⁷⁾. 또한, 연구 대상인 무한궤도차량에 대한 진동 프로파일은 현재 부재인 상황이므로 진동 프로파일에 대한 연구가 필요하다.

진동 프로파일의 테일러링에 대한 연구는 설계의 효율성과 확장성, 비용의 절감을 위해 관심이 대두되고 있다^(8~10). 그래서 다양한 운송수단별 테일러링 방법에 관한 연구가 진행되고 있고, 일반적인 연구는 미 군사규격을 바탕으로 국내 환경에 고려한 시험법과 시험 수준에 관한 연구가 진행되었다⁽¹¹⁾. 국내에서는 군사규격을 이해하는 연구가 주를 이루고 있으며, 테일러링 및 진동규격 생성에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 차량용 진동 프로파일은 탑재 장비의 특성은 고려하지 않은 주행특성만 고려하여 생성되고 있다⁽¹²⁾. 그러므로 전자장비와 통신 위성단말과 같은 진동에 취약한 제품의 특성을 반영하여 프로파일을 생성하는 연구가 필요하다.

이 논문에서는 실제 주행시험 진동 데이터를 바탕으로 구축한 탑재 장비의 유한요소해석모델의 특성을 고려한 진동 프로파일을 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 탑재된 장비의 진동 전달수준을 파악하기 위하여 주행시험을 진행하였고, 안테나의 유한요소해석모델을 구축하여 주행진동에 의한 매개변수 연구를 진행하였다. 해석적으로 도출한 프로파일을 통하여 제품의 취약부위와 수명을 파악할 수 있고, 차기 진동 프로파일 연구 및 제품에 활용될 것으로 보인다.

이 장에서는 기존에 없는 궤도차량의 진동 프로파일을 생성하기 위하여 주행 시험을 통해 제품에 전달되는 진동 수준을 측정이 필요하다. 그래서 기존 군용궤도차량의 운용환경에서 중량을 측정하고 탑재된 장비와 인원에 맞는 모래주머니를 추가하여 시험을 진행하였다. 측정된 진동 데이터는 데이터 처리를 진행하여 최종 PSD(power spectral density)를 구하는 작업을 진행하였다. 2장의 프로세스는 Fig. 1과 같이 진행하였다.

Fig. 1 
PSD data generation process

2.1 궤도차량 주행시험

궤도차량의 주행시험은 가속도계와 계측기를 사용하였다. Fig. 2와 같이 탑재장비에 3축 가속도계를 사용하여, 제품에 전달되는 진동수준을 측정하였다. 미군 군사규격에서 권장하는 복수의 가속도계를 부착하여 시험을 진행하였다. 그리고 시험의 불확실성을 보완하기 위하여 4회의 반복시험을 진행하였으며, 위치 별 진동 오차를 고려하기 위하여 2개의 가속도계를 대칭으로 부착하였다. 주행 조건은 제품 수명의 가장 취약한 조건으로 선정하여 미군 군사규격에서 제시하는 궤도차량이 가장 취약한 포장도로에서 시험을 진행하였다. 그리고 주행속도는 해당차량의 최대평균속도인 50 km/h로 등속 주행을 진행하였으며, 자세한 주행시험정보는 Table 1에 정리되었다.

Fig. 2 
Accelerometer mounting position

Table 1 
Driving test condition

Category	Value	Unit
Test vehicle	Tracked vehicle	None
Road surface	Paved road	None
Distance	1.6	km
Speed	50	km/h
Accelerometers	2	each

2.2 데이터 처리

시험을 통해 측정된 데이터는 가속 시간 이력 신호이며, raw data만으로 차량 주행 시 발생하는 진동 수준을 정성적으로 파악할 수 있다. 하지만 차량의 정확한 동적 특성을 파악하는 데에는 어려움이 따른다. 따라서 이 연구에서는 PSD 계산을 이용하여 주파수 분석 및 RMS(root mean square) 값 분석을 통하여 차량의 진동수준 및 동특성을 파악하였다. 데이터 처리의 필요한 정보는 Table 2를 참고하여 진행하였다⁽⁷⁾.

Table 2 
Data processing parameters setting

Specification	Value	Unit
Sampling rate	4096	Hz
Overlap	66.6	%
Sampling time	2	sec
Frequency resolution	0.5	Hz
Window type	Hanning	None
Start frequency	5	Hz
End frequency	500	Hz
DC component	Remove	None

최종 PSD data는 실측 데이터보다 약간 보수적으로 추정하는 것이 바람직하다. 주행 시험 별 각 주파수 평균값을 이용하는 방법도 있으나, 위치의 차이와 테스트의 불확실성을 고려하기 위하여 표준편차를 활용하여 생성하였다. PSD data 합성방법은 미군 군사규격에서 권장하는 주파수 별 평균과 표준편차의 합을 사용하였다⁽⁷⁾. 최종 PSD data 생성 프로세스는 Fig. 3과 같이 진행하였다.

Fig. 3 
Data overlay process

축별 최종 PSD data는 Fig. 4와 같다. 실측 데이터를 바탕으로 생성한 PSD data는 4장에서 해석모델의 input data로 사용하였다. 데이터의 자세한 진동 수준은 Table 3에 표기하였다.

Fig. 4 
Final PSD data

Table 3 
RMS value of final PSD data

Direction	RMS (G2/Hz)	Peak value (G2/Hz)
Longitudinal(X)	1.99	0.37
Transverse(Y)	1.93	0.14
Vertical(Z)	4.16	2.82

앞서 서론에 기술하였듯이 진동 프로파일을 활용하여 구조 건전성평가를 진행하게 된다. 하지만 미군 군사규격은 사용의 용이성을 위하여 다양한 차량의 데이터를 하나로 일반화하는 작업을 진행하였기 때문에 다소 보수적인 결과를 가지게 된다. 그래서 이 논문에서는 앞의 2장과 3장에서 진행한 궤도차량의 주행 진동 데이터와 탑재 장비의 주요 주파수대역을 고려하여 진동 프로파일 생성하였다. 이 연구는 탑재 장비의 해석모델 활용하여 진동 프로파일을 생성하는 방법을 제시하고자 한다.

4.1 플로우 레벨

Final PSD data는 breakpoint의 수가 많음으로 그대로 내구성 테스트에서 사용하는 데에는 무리가 있다. Floor level은 탑재 장비의 미비한 영향을 미치는 영역을 특정 값으로 단순화하여 시험, 해석에서의 효율성을 높여주는 변수이다. 그리고 floor level은 최소한도 값, 전체 진동 수준과 같다. 그러므로 진동의 수준을 나타내는 RMS 값을 전체 주파수 범위로 평균을 낸 값으로 정의하였다.

(1) 피크 제거

무한궤도차량은 협대역과 광대역을 모두 갖는 진동이다. 이러한 진동은 협대역에 의해 전체 RMS 수준이 높아지게 된다. Fig. 7(b)의 floor level 1은 협대역을 포함하여 전체 RMS 수준이 높아지는 문제가 발생하는 것을 볼 수 있다. 그래서 Fig. 7(a)와 같이 협대역의 피크를 제거하여 기존 진동 수준과 유사한 수준의 floor level을 산정하였다.

Fig. 7 
Peak processing method for floor level calculation

(2) 저주파 대역

통신 단말의 동특성은 Fig. 6에서 모드의 누적 유효질량이 저주파 대역에 포진하는 것을 확인하였다. 저주파의 floor level을 Fig. 7처럼 직선으로 하게 된다면, 실측 데이터보다 다소 보수적인 결과를 갖게 된다. 그래서 5 Hz ~ 60 Hz구간의 파라미터 스터디를 진행하였다. Fig. 8의 test 1, 2는 로그 스케일에서 선형으로 계산하여 기존 데이터보다 유사한 결과를 확인하였다. 저주파 영역에 대한 응력결과는 Table 4와 같이 확인하였다. 결과적으로 Fig. 8의 test 3과 같이 누적 유효질량이 높은 주파수 영역의 경우 특정 PSD 점만 연결하여 reference 데이터인 주행 진동 데이터와 유사한 프로파일 생성을 진행하였다.

Fig. 8 
Parameter study of low frequency

Table 4 
Analysis by low frequency range

Value	Stress (Mpa)
Reference	34.2
Test 1	42.2
Test 2	40.8
Test 3	37.2

4.2 협대역

이 장에서는 무한 궤도차량의 피크 값을 Fig. 9와 같이 브로드닝(broadening)작업을 하였다. 협대역은 미군 군사규격을 참고하여 주요한 5개의 협대역을 생성하였다. 그리고 대역폭이 매우 작은 경우에는 최소값을 4 Hz로 선정하였다⁽¹⁴⁾. 진동 프로파일에 대하여 피크 브로드닝에 대한 구체적인 방법은 제시되어 있지 않음으로 수치를 변경해가며 매개변수 연구를 진행하였다.

Fig. 9 
Peak broadening of PSD data

피크 브로드닝에 의한 랜덤 진동의 응력 값은 Table 5와 표기하였다. 4 %와 같이 작으면 기존 raw data와 응력수준은 유사하지만, 피크 주변의 데이터를 포함하지 못하는 경우가 있음으로 5 %를 사용하였다.

Table 5 
Stress level by peak broadening

Value	Stress (Mpa)
Reference	34.2
4 %	35.6
5 %	36.3
6 %	37.9

4.3 최종 진동프로파일

4.1, 4.2장에서 확인한 최적화된 수치를 통해서 최종 진동프로파일을 Fig. 10과 같이 생성하였다. Fig. 11은 실측 데이터와 생성한 진동프로파일 데이터의 랜덤응력 해석결과이다. 동일한 취약부위 및 기존 데이터의 15 %수준의 보수성을 가지는 것을 파악하여 사용에 용이할 것으로 예상된다.

Fig. 10 
Final vibration profile

Fig. 11 
Analysis through reference & vibration profile

이 논문에서는 위성 단말과 전자장비와 같이 진동에 매우 취약한 장비에 대하여 탑재 장비의 특성을 고려하여 진동 프로파일을 생성하는 방안에 대하여 제시하였다. 궤도 차량에 관한 주행 진동 실측데이터를 측정하였고, 미군 군사규격에서 제공하는 데이터 처리방법을 참고하여 최종 PSD data를 생성하였다. 진동 프로파일을 시뮬레이션 하기 위하여 탑재 장비의 특성을 고려한 유한요소해석모델을 구축하였다. 그리고 진동 프로파일의 변수인 플로우 레벨과 협대역폭의 파라미터 스터디를 통해서 최종 PSD data와 유사한 진동 프로파일을 생성하였다.

현재 우리나라에서는 진동 프로파일과 군사규격을 실제 환경에 맞게 적용하는 테일러링에 대한 연구가 부족하고, 미군 군사규격을 그대로 사용하는 것이 현실이다. 이 연구에서는 주장하는 바와 같이 주행 특성과 탑재 장비의 특성을 고려하여 진동 프로파일을 생성한다면 제품개발 단계에서 보수성에 대한 과도한 비용을 줄일 수 있고, 제품의 수명에 대한 신뢰성을 높을 수 있을 것으로 예상된다.