Методическое пособие 812

собой резонансные колебания процесса горения газа в камере, связанные с местными колебаниями процесса горения. Способы борьбы с низкочастотной и высокочастотной неустойчивостью в ЖРД в основном противоположны друг другу – устраняя один вид неустойчивости, легко можно вызвать другой.

Анализ ДУ как динамической системы может быть проведен для анализа устойчивости конкретной конструкции ЖРД [1,4].

Пусть характеристическое уравнение системы имеет вид, причем n 3.

X ( p) an pn an 1 pn 1 a1 p a0 ,

Расчеты показывают, что при переходе с номинального режима работы (100%) на режим дросселирования (50%) запас устойчивости снижается примерно в два раза.

В качестве практического примера рассмотрим построение границы устойчивости ДУ с вытеснительной системой подачи, используя критерий Михайлова, для которой получена передаточная функция

0 - характеристическое уравнение системы; Многочленом Михайлова является знаменатель передаточной функции,

который имеет вид:

M( p) (Tk p 1)(Tм.о p 1)(Tм.г p 1)

Чтобы упростить задачу и не нарушить общность выводов, положим, что постоянные времени магистралей одинаковы, т.е. Tм.о=Tм.г=Tм. Соблюдая условие М(p)=0 для границы устойчивости, из уравнения (1) получим

Задавшись различными значениями при постоянных Тк и Тм, по уравнению (6) строим границы устойчивости (рисунок).

Анализ графика (рисунок) показывает, что для повышения устойчивости работы двигательной установки при заданных постоянных времени камеры двигателя и магистралей необходимо:

– уменьшать время преобразования жидкого топлива в продукты горения

( пр);

– уменьшать коэффициент усиления разомкнутой системы K'.

130

Граница устойчивости ДУ с ЖРД

Для обеспечения устойчивой работы двигательной установки необходимо вовремя предвидеть выход за границы устойчивости. Для этого создаётся нейронная сеть [5]. Чтобы создать нейронную сеть нужны входные данные. В качестве них будут Tк, Tм, , а так же сама граница устойчивости. Выходными данными будут значения и прг. у . После обучения сеть готова к

эксплуатации.

Использование интеллектуальных систем на основе нейронных сетей позволит анализировать влияние параметров ДУ на устойчивость на этапе проектирования, а также решать проблему управления устойчивостью ДУ в реальном масштабе времени.

Литература

1.Волков Е.Б., Сырицын Т.А., Мазинг Г.Ю. Статика и динамика ракетных двигательных установок. В 2-х книгах. / Е.Б. Волков, Т.А. Сырицын, Г.Ю. Мазинг. – М.: Машиностроение, 1978.

2.Скоморохов Г.И. Структурно-параметрическое моделирование гидравлических силовых автоколебательных систем / Г.И. Скоморохов, А.В. Бедрицкий, И.И. Исаков // Насосы. Турбины. Системы. 2017. № 2 (23). С. 69-76.

3.Сысоев В.В. Информативные технологии формирования класса альтернативных моделей силовых автоколебательных систем / В.В. Сысоев, Г.И. Скоморохов, Н.Г. Филонов. Проблемы машиностроения и автоматизации. 2003. № 4. С. 77-79.

4.Алгоритм классификации технического состояния ЖРД на основе интеллектуальных систем / Скоморохов Г.И., Стогней В.Г., Авсицеров Д.Г., Музалев И.А., Королев Д.В. Вестник Воронежского государственного технического университета. 2007. Т. 3. № 1. С. 2085-215.

5.Скоморохов Г.И. Информационные модели ЖРД на основе нейронных сетей / Г.И. Скоморохов, Д.Г. Авсицеров, М.С. Кунавин // Наука производству,

№4. Выпуск 1. – М.: 2006.

131

УДК 57.044

ОПРЕДЕЛЕНИЕ КИСЛОТНОСТИ И НАЛИЧИЯ ТЯЖЕЛЫХ МЕТАЛЛОВ В ПОЧВАХ Г. ВОРОНЕЖА

Е.В. Горбунова1, М.А. Путилин2, Г.Ю. Вострикова3, Е.А. Хорохордина4 1Студентка группы С311-9, gorbunovaketty@gmail.com

2Студент группы С311-9, m.putilin2016@yandex.ru 3Канд. хим. наук, доцент, vostr76-08@live.ru 4Канд. хим. наук, доцент, chorochordina@mail.ru

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет»

Аннотация: избыток и недостаток тяжелых металлов в почвах приводит к тяжелым заболеваниям. Установлено большое присутствие ионов Fe3+в почвах различных районов г. Воронежа. Определена кислотность и влажность почв.

Ключевые слова: водородный показатель, почва, вытяжка, тяжелые металлы, качественные реакции.

Введение. Большинство химических элементов входит в состав живых организмов, в том числе и организма человека. Избыток или недостаток тех или иных элементов в организме приводит к заболеванию, а попадание в живой организм соединений некоторых элементов нередко приводит к тяжелым последствиям [1].

Литературные данные позволили отметить, что очень важно знать какие тяжелые металлы содержатся в почвах, где человек живет, на каких землях производит выращивание той или иной культуры.

Основная часть. В работе представлены исследования пяти различных образцов почв г.Воронежа на влажность, кислотность и наличия тяжелых металлов – свинца, меди, железа. Известно, что состав микрофлоры почвы меняется в зависимости от ее глубины, поэтому образцы были взяты на глубине 20-30 см, т.к. на этой глубине максимальное количество микроорганизмов, где протекают основные процессы превращения органических веществ, обусловленные деятельностью микробов.

Исследовательская работа состояла из трех этапов, где основной целью было освоить стандартные методы по определению ионов тяжелых металлов, кислотности и влажности почв.

На первом этапе образцы почв были исследованы на влажность методом гравиметрии, удаление влаги путем испарения проводили в сушильном шкафу. Влажность почвы образцов определяли по разности массы почвы до и после высушивания и вычисляли в процентах от массы абсолютно сухой почвы.

На втором этапе из высушенных образцов почв готовили водные вытяжки по стандартной рецептуре (из расчета 5 мл воды на 1 г почвы), которые затем исследовались на определение кислотности среды с помощью pH-метра, который дает возможность измерить кислотность более точно и в достаточно широком диапазоне. Результаты представлены в табл. 1.

132

На третьем этапе работы были приготовлены кислотные почвенные вытяжки, которые использовались для определения содержания в почве тяжелых металлов.

Определение ионов свинца, железа и меди в кислотных почвенных вытяжках определяли с помощью качественных реакций на предметных стеклах «капельным путем». По изменению цветности и ее насыщенности судили о присутствии тех или иных металлов. Проверочное обнаружение катиона Fe3+ проводили на водной вытяжке с роданидом аммония NH4CNS. Соединение роданида железа (III) Fe(CNS)3 кроваво-красного цвета [2]. Результаты представлены в табл. 2.

133

Воронеже слабощелочные и щелочные почвы. По мере возрастания щелочности опасность загрязнения почв перечисленными элементами увеличивается, резко возрастает опасность отравления рыб, так как в таких условиях образуются гидроксиды железа, которые при вымывании в водоемы осаждаются на жабрах, закупоривают их и разъедают [3].

В ходе работы с помощью практических навыков были получены результаты, согласно которых было выявлено, что свинца в почвах г. Воронежа нет, ионов Fe2+ малое содержание, а ионов Fe3+большое количество. Чем выше значение pH почвы, тем больше железа превращается в малорастворимые соединения. В почвах с высоким содержанием кальция фиксация железа бывает настолько сильной, что растения не получают требующегося им количества. Внесение больших доз фосфора и кальция, так же как и переувлажнение почвы, способствует еще большей иммобилизации железа.

Литература 1. Учебно-методическое пособие для вузов. Загрязнение почв тяжелыми

металлами. Способы контроля и нормирования загрязненных почв. Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета 2009 стр. 22

2.Методические указания по определению тяжелых металлов в почвах сельхозугодий и продукции растениеводства. – М.: ЦИНАО, 1992. – 60 с.

3.Мотузова Г.В. Экологический мониторинг почв / Г.В. Мотузова, О.С. Безуглова. – М. : Академический Проект ; Гаудеамус, 2007. – 237 с.

134

УДК 537.851

ОПРЕДЕЛЕНИЕ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ РЕАКТИВНОЙ МОЩНОСТИ В ЦЕПЯХ ПЕРЕМЕННОГО ТОКА

Д.А. Сухочева1, М.А. Сильвестров2, Е.В. Михина3 А.К. Тарханов4, А.И. Никишина5

1,2,3Студенты гр. Б112; dasha.suhocheva@ya.ru 4,5Канд. физ.-мат. наук, доценты, anvetkin@yandex.ru

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет»

Аннотация: собран самостоятельно счетчик индукционного типа. Изучена реактивная и активная нагрузки.

Ключевые слова: счетчик индуктивности, прибор, экономящий электроэнергию, разные типы нагрузок.

Целью настоящей работы являлось изучение устройства и работы электросчетчика индукционного типа и проверка работоспособности схемы экономии электроэнергии, предложенной в интернет-магазинах. Производители прибора, экономящего энергию, обещают снижение расходов электроэнергии бытовых приборов на 30-50 %. Мы решили выяснить, правда ли этот прибор экономит энергию и чем в этом случае активная нагрузка отличается от

реактивной?

К устройствам с активной нагрузкой причисляются нагревательные приборы (утюги, электроплиты, лампы накаливания, электрические чайники). Подобные приборы вырабатывают тепло и свет. Они не содержат индуктивности и емкости. Активная нагрузка преобразовывает электроэнергию в свет и тепло. Все нагрузки, не относящиеся к активным, называются - реактивные. У реактивных есть свое разделение на индуктивные нагрузки, например, катушки и емкостные нагрузки, например, конденсатор. В отличие от активных нагрузок, реактивная всегда возвращается к источнику и лишь нагружает его, а преобразование электроэнергии происходит и в тепло, и в электромагнитные поля.

Теоретически понятно, что приборы с одинаковым количеством потребления мощности, но отличающиеся видом нагрузки, в итоге, все равно должны потреблять одинаковую мощность. Мы попытались выяснить, фиксирует ли счетчик одинаковый расход энергии приборов. Для этого мы изготовили действительную модель электросчетчика индукционного типа с ускоренным вращением диска для облегчения и упрощения измерений (рисунок). Были подобраны такие катушки индуктивности, которые обеспечивают повышенную в 10 раз чувствительность, самоход при этом равен нулю. Оборудование поддерживает нужный баланс реактивной мощности любых электроэнергетических сетей.

135

Экспериментальная установка

Наш опыт доказал, что активная и реактивная нагрузки потребляют одно и то же количество электроэнергии. Мы показали пользователю, что прибор, предлагаемый в интернет-магазинах на самом деле не экономит электроэнергию, является по сути бесполезным. Наше исследование направлено на то, чтобы предупредить покупателей о том, что не нужно совершать необдуманные покупки.

Литература

1.https://www.meleon.ru

2.Трофимова Т.И. Курс физики / Т.И. Трофимова. – Москва: Академия,

2007.

3.Зисман Г.А. Курс общей физики / Г.А. Зисман, О.М. Тодес.– Киев:

Днипро,1994. – Т. 1,2,3.

4.Детлаф А.А. Курс физики: в 3 т. / А.А. Детлаф, Б.М. Яворский, А.В. Милковская. – М.: Высшая школа, 1999. – 197 с.

136

дальнейших численных исследованиях существенно сократить затрачиваемое машинное время.

Для определения геометрических параметров ЛНА, наиболее сильно влияющих на гидравлические потери, характерные для ЛНА (ударные потери, потери на трение), рассмотрена расчетная модель, включающая в себя 1 канал рабочего колеса и 2 канала ЛНА (рис. 1).

Рис. 1. Расчетная модель

В качестве варьируемых факторов заданы: угол установки лопатки ЛНА на входе 3 (град.); приращение угла на выходе = 4- 3 (град.), где 4 - угол установки лопатки ЛНА на выходе; приведенная ширина ЛНА на входе,

3 = , где b2 – ширина рабочего колеса на выходе, b3– ширина ЛНА на

входе.

Критерием оптимизации является гидравлический КПД насоса.

В качестве начальных значений геометрических параметров заданы:

где – объемная подача, м3/ч;

– окружная составляющая абсолютной скорости, м/с

2– радиус на выходе рабочего колеса, м;

–толщина лопатки ЛНА на входе, м;

Z – количество лопаток ЛНА.

Установлены следующие интервалы варьирования:

3 = 14÷19; = 0÷3; 3 = 1÷1,3.

Построение параметризованной 3D-модели с помощью ANSYS Design Modeler ЛНА описано в работе [3].

Первым этапом при решении оптимизационных задач с использованием ANSYS DesignXplorer является построение поверхности отклика, аппроксимирующей зависимость целевой функции от варьируемых факторов в указанном диапазоне их изменения. В данном случае для построения поверхности отклика использовалась аппроксимация полиномами второго

138

порядка (рис. 2). В качестве метода планирования эксперимента при их создании использовался Latin Hypercube.

Рис. 2. Графическое представление поверхности отклика

На рис. 3 приведена полученная диаграмма чувствительности, позволяющая выявить наиболее значимые параметры до проведения полномасштабного расчета.

Рис. 3. Диаграмма чувствительности

Как видно на величину КПД основное влияние оказывает угол установки лопатки и приведенная ширина ЛНА на входе. Влияние приращения угла установки лопатки ЛНА на выходе незначительно.

Для проведения оптимизации задан метод оптимизации Screening (shifted Hammersley).

В результате получены 3 альтернативных варианта оптимальных точек (рис.4), которые были верифицированы методом конечных элементов. Значения КПД составили 0,862; 0,84 и 0,837 для точек 1, 2, 3 соответственно.

139