Моделирование гидравлических характеристик дренажного клапана и разрывного фитинга авариестойкой топливной системы летательного аппарата
(Стр. 37-44)

Подробнее об авторах
Напреенко Константин Сергеевич инженер 2-й категории
ФГБОУ ВО Московский Авиационный Институт (Научно-исследовательский университет) Савельев Роман Сергеевич ведущий инженер
ФГБОУ ВО Московский Авиационный Институт (Научно-исследовательский университет) Трофимов Алексей Андреевич инженер 1-й категории
ФГБОУ ВО Московский Авиационный Институт (Научно-исследовательский университет) Ламтюгина Анна Валерьевна инженер 2-й категории
ФГБОУ ВО Московский Авиационный Институт (Научно-исследовательский университет) Зинина Анна Ивановна техник
ФГБОУ ВО Московский Авиационный Институт (Научно-исследовательский университет)
Оплатить 390 руб. (Картой) Оплатить 390 руб. (Через QR-код)

Нажимая на кнопку купить вы соглашаетесь с условиями договора оферты

Аннотация:
В статье рассмотрены способы определения гидравлических сопротивлений агрегатов авариестойкой топливной системы (АСТС). Дано подробное описание необходимости создания таких топливных систем для современных вертолетов. Разработка таких систем сегодня невозможна без применения технологий математического моделирования, которые позволяют качественно решать вопросы, возникающие в процессе проектирования. Для получения точных результатов исследования необходимо иметь полное описание всех элементов и агрегатов системы. Рассмотрены способы определения гидравлических характеристик элементов АСТС с применением коэффициента сопротивления, справочной литературы и CFD-кодов. В качестве исследуемых агрегатов АСТС в статье были изучены дренажный клапан и разрывной фитинг. Был выполнен гидравлический расчет данных элементов АСТС, приведены результаты моделирования в программном комплексе ANSYS CFX. В качестве результатов расчета разрывного фитинга, также показаны поля распределения давления полного и статического, скорости и линий тока. Рассмотрена экспериментальная установка для валидации результатов, полученных при использовании метода математического моделирования, а также приведена методика проведения натурного эксперимента по определению гидравлического сопротивления агрегата. Подготовлены материалы для включения в одномерную математическую модель авариестойкой топливной системы.
Образец цитирования:
Напреенко К.С., Савельев Р.С., Трофимов А.А., Ламтюгина А.В., Зинина А.И., (2020), МОДЕЛИРОВАНИЕ ГИДРАВЛИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ДРЕНАЖНОГО КЛАПАНА И РАЗРЫВНОГО ФИТИНГА АВАРИЕСТОЙКОЙ ТОПЛИВНОЙ СИСТЕМЫ ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА. Computational nanotechnology, 3 => 37-44.
Список литературы:
Маковецкий М.Б., Пугачев Ю.Н. Основные требования к авариестойкой топливной системе вертолета // 14-я Междунар. конф. «Авиация и космонавтика - 2015». 16-20 ноября 2015 г. М.: Тезисы. Тип. «Люксор», 2015. 520 с.
Пермяков С.Н., Савельев Е.А. Исследование проблем создания авариестойкой топливной системы вертолета // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2014. Т. 16. № 1 (5).
Маковецкий М.Б., Пугачев Ю.Н., Смагин Д.И., Ткаченко И.О. Обеспечение нового качества авиатехники. Проектирование, изготовление и испытания мягких топливных баков авариестойкой топливной системы вертолетов // Качество и жизнь. 2018.
Идельчик И. Е. Справочник по гидравлическим сопротивлениям / под ред. М.О. Штейнберга. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Машиностроение, 1992. 672 с.: ил.
Киреев В.Н., Низамова А., Урманчеев С.Ф. Гидравлическое сопротивление течения термовязкой жидкости в плоском канале переменного сечения // Journal of Physics Conference Series. February 2019. 1158(3):032014. DOI: 10.1088/1742-6596/1158/3/032014.
Аверьянов И.О., Зинин А.В., Кузнецов В.М. и др. Задача проектирования авариестойкой топливной системы вертолета // Матер. XXII междунар. симпозиума «Динамические и технологические проблемы механики конструкций и сплошных сред» им. А.Г. Горшкова. Московский авиационный институт (Национальный исследовательский университет). М.: ООО «ТРП», 2016.
Титаренко В.Б. Расчет статической характеристики обратного клапана в программном комплексе FlowVision // Молодой ученый. 2018. № 26 (212). С. 22-28.
Ахмедзянов Д.А., Кишалов А.Е. Расчеты сложных геометрических моделей узлов авиационных ГТД в программном комплексе ANSYS CFX // Вестник Уфимского гос. авиационного техн. ун-та. 2009.
Абдулин А.Я., Проскурина Н.Б., Сенюшкин Н.С., Ямалиев Р.Р. Оценка возможности использования программного комплекса ANSYS CFX при расчете центробежных компрессоров // Вестник Воронежского гос. техн. ун-та. 2011.
Ахмедзянов Д.А., Кишалов А.Е., Суханов А.В., Маркина К.В. Применение ANSYS CFX для получения характеристик осевых компрессоров ГТД // Вестник Уфимского гос. авиационного техн. ун-та. 2012.
Стрелец Д.Ю., Смагин Д.И., Старостин К.И. и др. Повышение качества расчета параметров воздуха в пассажирских зонах ближне-среднемагистрального самолета путем взаимодействия одномерного (Simintech) и трехмерного (Логос) программных комплексов // Computational nanotechnology. 2018. № 4. С. 35-40.
Unlu D., Cappuzzo F., Broca O., Borrelli P. Minimizing aircraft ECS bleed off-take - virtual integrated aircraft applications. SAE Int. J. Aerosp. 2016. No. 9 (1). DOI:10.4271/2016-01-2054.
Jian F.U., Mare J.-Ch., Liming Y.U., Yongling F.U. Multi-level virtual prototyping of electromechanical actuation system for more electric aircraft. Chinese Journal of Aeronautics. 2018. No. 31 (5). Pp. 892-913. DOI: 10.1016/j.cja.2017.12.009.
Hong-xin Wang, Yao-xing Shang, Jiang-He Jia, Zong-Xia Jiao. Simulation and analysis for users flow requirements of aircraft hydraulic system based on AMESim. Conference: 2016 IEEE/CSAA International Conference on Aircraft Utility Systems (AUS). DOI: 10.1109/AUS.2016.7748165.
Патент № RU 197 570 U1 «Дренажный клапан». https://yandex.ru/patents/doc/RU197570U1_20200513
Сатин А., Савельев Р., Смагин Д. и др. Приложение SimInTech Software для оптимизации параметров топливной системы перспективного вертолета // Сеть конференций MATEC 304, 04016. 2019.
Патент № RU 198 380 U1 «Разрывной фитинг». https://yandex.ru/patents/doc/RU198380U1_20200702
Бадерников А.В., Пиралишвили Ш.А., Гурьянов А.И. Результаты численного моделирования процессов горения в вихревой камере // Сеть конференций MATEC 209, 00023. 2018.
Яблоков А., Янин И., Данилишин А., Зуев А. ANSYS CFX численное исследование ступеней центробежного компрессора с малым коэффициентом расхода // Сеть конференций MATEC 245, 09002. 2018.
Benner P., Gugercin S., Willcox K.E. A survey of projection-based model reduction methods for parametric dynamical systems. SIAM Review. June 2015. No. 57 (4). Pp. 483-531. DOI: 10.1137/130932715.
Молчанов А. Численный метод решения уравнений Навье-Стокса. Март 2019. DOI: 10.31219/osf.io/zf3j2/
Ключевые слова:
Математическая модель, дренажный клапан, разрывной фитинг, гидравлические потери, авариестойкая топливная система, вертолет.


Статьи по теме

Многомасштабное моделирование для управления и обработки информации Страницы: 45-51 DOI: 10.33693/2313-223X-2020-7-3-45-51 Выпуск №17377
Концепция моделирования топливной системы с учетом требований сертификации
Математическое моделирование сертификация топливная система вертолет Mathematical model
Подробнее
05.02.11 МЕТОДЫ КОНТРОЛЯ И ДИАГНОСТИКА В МАШИНОСТРОЕНИИ Страницы: 9-15 Выпуск №15493
ПРИМЕНЕНИЕ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА SimInTech ДЛЯ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ РАЗЛИЧНЫХ БОРТОВЫХ СИСТЕМ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ
математическая модель топливная система система нейтрального газа перспективный самолет пер- спективный вертолет
Подробнее
05.13.18 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И КОМПЛЕКСЫ ПРОГРАММ Страницы: 57-62 DOI: 10.3369 3/2313- 223X - 2019 - 6- 2- 57- 62 Выпуск №15585
МЕТОДИКА СОЗДАНИЯ ДИНАМИЧЕСКОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ (СЭС) ПЕРЕМЕННОГО ТОКА ПЕРСПЕКТИВНОГО ДАЛЬНЕМАГИСТРАЛЬНОГО ПАССАЖИРСКОГО САМОЛЕТА В ПРОГРАММНОМ КОМПЛЕКСЕ SIMINTECH
математическая модель система электроснабжения самолета дальнемагистральный пассажирский самолет
Подробнее
15. УПРАВЛЕНИЕ ИННОВАЦИЯМИ И ИНВЕСТИЦИЯМИ Страницы: 231-235 Выпуск №2490
Методика отбора инновационных проектов для обеспечения повышения конкурентоспособности ракетно-космической промышленности
РКП космическая деятельность инновации отбор технологий выбор приоритетов
Подробнее
11. Экономика и управление народным хозяйством, предпринимательство, маркетинг, менеджмент Страницы: 125-128 Выпуск №4641
МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЁМОМ ВЫПУСКАЕМОЙ ПРЕДПРИЯТИЕМ ПРОДУКЦИИ ПРИ ИЗМЕНЕНИИ ЦЕНЫ РЕАЛИЗАЦИИ
математическая модель управление производством ценообразование оптимизация безубыточность
Подробнее
05.13.18 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И КОМПЛЕКСЫ ПРОГРАММ Страницы: 63-70 DOI: 10.3369 3/2313- 223X - 2019 - 6- 2- 63- 70 Выпуск №15585
МОДЕЛИРОВАНИЕ ОТКАЗОВ СИСТЕМЫ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ (СЭС) ПЕРЕМЕННОГО ТОКА ДАЛЬНЕМАГИСТРАЛЬНОГО ПАССАЖИРСКОГО САМОЛЕТА В ПРОГРАММНОМ КОМПЛЕКСЕ SIMINTECH
математическая модель система электроснабжения самолета дальнемагистральный пассажирский самолет
Подробнее
4. ФОРУМ ПРОЕКТОВ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ И ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ В ОБЛАСТИ IT-ТЕХНОЛОГИЙ Страницы: 55-61 Выпуск №5121
РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОГРАММНО-АППАРАТНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ И ОПТИМАЛЬНОЙ НАСТРОЙКИ ГИДРОАБРАЗИВНЫХ СТАНКОВ С ЧИСЛОВЫМ ПРОГРАММНЫМ УПРАВЛЕНИЕМ
имитационное моделирование гидроабразивная резка статистический анализ объектно-ориентированное программирование абразив
Подробнее
5. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ Страницы: 74-78 Выпуск №5869
Имитационные экспериментальные исследования величины съема металла от режимов гидроабразивной обработки с использованием информационных технологий
имитационное моделирование гидроабразивная резка статистический анализ объектно-ориентированное программирование абразив
Подробнее
4. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ЭКОНОМИКИ 08.00.13 Страницы: 65-72 Выпуск №19146
Прогнозирование финансовых рынков с использованием сверточной нейронной сети
прогнозирование финансовых рынков машинное обучение сверточная нейронная сеть математическая модель алгоритм
Подробнее
05.13.01 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ (ПО ОТРАСЛЯМ) (ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ) Страницы: 39-43 Выпуск №15557
ОСОБЕННОСТИ РАЗРАБОТКИ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРОЦЕССА ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ КОНТРОЛЯ ЗАЩИЩЕННОСТИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
математическая модель нейрон нейронная сеть обучение нейронной сети механизмы контроля за- щищенности
Подробнее