Разработка методики ускоренной оценки относительного выигрыша в подводимой в процессе сжатия технической работе и показателя политропы конечных параметров в поршневом компрессоре с двухфазным рабочим телом

Предложена методика определения относительного выигрыша в подводимой в процессе сжатия технической работе и показателя политропы конечных параметров этого процесса двухфазного рабочего тела упрощенным методом на основе интерполяционных полиномов, построенных для многомерного пространства, которое определяется основными независимыми переменными, оказывающими наибольшее влияние на целевые функции: относительное количество и средний радиус капель впрыскиваемой жидкости, давление нагнетания и число оборотов коленчатого вала. Построенные регрессионные полиномы первого и второго порядка достаточно хорошо описывают изменение целевых функций от независимых переменных. Для полинома первого порядка среднеквадратичное отклонение составило 2,0…2,6 %, для полинома второго порядка — около 1,0 %. Полученные полиномы можно использовать как в исследовательских целях, так и на практике.
EDN: YAHDKA, https://elibrary/yahdka

Литература

[1] Kotkas L., Zhurkin N., Donskoy A. et al. Design and mathematical modeling of a pneumatic artificial muscle-actuated system for industrial manipulators. Machines, 2022, vol. 10, no. 10, art. 885, doi: https://doi.org/10.3390/machines10100885

[2] Пластинин П.И. Поршневые компрессоры. Т. 1. Теория и расчет. Москва, Колос, 2006. 456 с.

[3] Фотин Б.С., ред. Поршневые компрессоры. Ленинград, Машиностроение, 1987. 372 с.

[4] Shcherba V.E., Khait A., Nosov E.Yu. et al. Numerical analysis of unsteady heat transfer in the chamber in the piston hybrid compressor with regenerative heat exchange. Machines, 2023, vol. 11, no. 3, art. 363, doi: https://doi.org/10.3390/machines11030363

[5] Khait A., Shcherba V., Nosov E. Numerical and experimental investigation of the hybrid piston compressor using the novel multi-time-scale OpenFOAM®-based model. Appl. Therm. Eng., 2024, vol. 249, art. 123448, doi: https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2024.123448

[6] Щерба В.Е., Болштянский А.П., Азябин З.В. и др. Способ работы системы жидкостного охлаждения машины объемного действия и устройство для его осуществления. Патент РФ 2763099. Заявл. 18.03.2021, опубл. 27.12.2021.

[7] Щерба В.Е. Теория, расчет и конструирование поршневых компрессоров объемного действия. Москва, Юрайт, 2019. 323 с.

[8] Пластинин П.И., Щерба В.Е. Рабочие процессы объемных компрессоров со впрыском жидкости. Москва, ВИНИТИ, 1996. 153 с.

[9] Сакун И.А. Винтовые компрессоры. Ленинград, Машиностроение, 1970. 400 с.

[10] Хлумский В. Ротационные компрессоры и вакуум-насосы. Москва, Машиностроение, 1971. 128 с.

[11] Воропай П.И. Эффективный способ охлаждения воздуха в поршневых компрессорах. Промышленная энергетика, 1963, № 12, с. 24–29.

[12] Слободянюк Л.И., Гогин Ю.Н. Охлаждение компрессора впрыском воды в цилиндр. Известия ВУЗов. Энергетика, 1961, № 9, с. 62–66.

[13] Jin Y., Guo Y., Zhang S. et al. Study on the dynamic characteristics of the free piston in the ionic liquid compressor for hydrogen refuelling stations by the fluid-structure interaction modelling. Int. J. Hydrogen Energy, 2023, vol. 48, no. 65, pp. 25410–25422, doi: https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2023.03.202

[14] Rafiq M.Y., Bugmann G., Easterbrook D.J. Neural network design for engineering applications. Comput. Struct., 2001, vol. 79, no. 17, pp. 1541–1552, doi: https://doi.org/10.1016/S0045-7949(01)00039-6

[15] Lagrandeur J., Poncet S., Sorin M. et al. Thermodynamic modeling and artificial neural network of air counterflow vortex tubes. Int. J. Therm. Sci., 2019, vol. 146, art. 106097, doi: https://doi.org/10.1016/j.ijthermalsci.2019.106097

[16] Iman R.L., Helton J.C., Campbell J.E. An approach to sensitivity analysis of computer models: Part I — Introduction, input variable selection and preliminary variable assessment. J. Qual. Technol., 1981, vol. 13, no. 3, pp. 174–183, doi: https://doi.org/10.1080/00224065.1981.11978748

[17] Iman R.L. Latin hypercube sampling. In: Encyclopedia of quantitative risk analysis and assessment. Wiley, 2008, doi: https://doi.org/10.1002/9780470061596.risk0299

[18] Dhuper K., Akula R., Duttagupta S. et al. Enhancement of heat transfer using conical fins for electronic cooling and their design optimization for maximum thermal regulation using ANN assisted NSGA II. Int. J. Therm. Sci., 2024, vol. 202, art. 109092, doi: https://doi.org/10.1016/j.ijthermalsci.2024.109092