Розробка моделі течії в соплово-заслінковому клапані насоса-регулятора НР-3 для підвищення стабільності характеристик

Автор(и)

  • Олександр Миколайович Литвяк Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського "Харківський авіаційний інститут", Україна https://orcid.org/0000-0002-0242-1859
  • Роман Михайлович Тріщ Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського "Харківський авіаційний інститут", Україна https://orcid.org/0000-0002-9503-8428
  • Едуард Анатолійович Хом’як Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського "Харківський авіаційний інститут", Україна https://orcid.org/0000-0002-2579-2986
  • Сергій Борисович Кочук Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського "Харківський авіаційний інститут", Україна https://orcid.org/0000-0003-1429-2246
  • Світлана Валеріївна Хоменко Бердянський державний педагогічний університет, Україна https://orcid.org/0000-0002-9958-7272
  • Ігор Васильович Тюпа Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна, Україна https://orcid.org/0000-0002-8705-9122

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.329024

Ключові слова:

сопло-заслонка, чисельне моделювання, застійна зона, вихрова течія

Анотація

Об’єктом дослідження є течія в’язкої нестисливої рідини в клапані соплово-заслінкового типу, який використовується в складі вільного регулятора частоти обертання турбіни насоса-регулятора НР-3 турбовального вертолітного двигуна ТВ3-117. Виникла потреба в детальних розрахунках течії рідини через незадовільну роботу клапана в реальних умовах експлуатації. Додатковою складністю стали суперечливі дані про характеристики таких клапанів у літературі, що унеможливлювало визначення особливостей течії та напрямків удосконалення конструкції.

У роботі представлено результати чисельних розрахунків течії в клапані, виконаних у середовищі Solidworks Flow Simulation. Запропоновано математичну модель, яка враховує вплив розрахункової сітки на точність і витрати обчислювального часу, а також шляхи підвищення точності без значного збільшення ресурсів. Модель верифіковано шляхом порівняння з експериментальними даними виробника. Отримані результати дозволили розв’язати проблему завдяки детальній побудові моделі з урахуванням геометрії клапана та оптимізації розрахункової сітки, що забезпечило баланс між точністю і швидкістю обчислень. Результати пояснюються застосуванням сучасного програмного забезпечення для гідродинамічних розрахунків, точним налаштуванням сітки та коректною верифікацією моделі, що відображає реальні фізичні процеси в клапані. Розроблена модель дозволяє досліджувати течію в клапані та може бути застосована для аналізу впливу виробничих дефектів. Модель придатна для параметричних досліджень і модифікації клапанів у вертолітних двигунах типу ТВ3-117 чи подібних системах. Також модель може бути адаптована для інших систем, де потрібен аналіз течії в подібних клапанах

Біографії авторів

Олександр Миколайович Литвяк, Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського "Харківський авіаційний інститут"

Доктор технічних наук

Кафедра мехатроніки та електротехніки

Роман Михайлович Тріщ, Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського "Харківський авіаційний інститут"

Доктор технічних наук

Кафедра мехатроніки та електротехніки

Едуард Анатолійович Хом’як, Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського "Харківський авіаційний інститут"

Доктор філософії

Кафедра мехатроніки та електротехніки

Сергій Борисович Кочук, Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського "Харківський авіаційний інститут"

Кандидат технічних наук

Кафедра мехатроніки та електротехніки

Світлана Валеріївна Хоменко, Бердянський державний педагогічний університет

Кандидат педагогічних наук

Кафедра професійної освіти, трудового навчання та технологій

Ігор Васильович Тюпа, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна

Кандидат технічних наук

Кафедра автоматизації, метрології та енергоефективних технологій

Посилання

  1. SOLIDWORKS Installation and Administration. Available at: https://help.solidworks.com/2022/english/Installation/install_guide/c_install_admin_overview.htm
  2. Tabe Jamaat, A. G., Hattori, B. Y. (2022). Development of subgrid-scale model for LES of Burgers turbulence with large filter size. Physics of Fluids, 34 (4). https://doi.org/10.1063/5.0087761
  3. Lytviak, O., Komar, S., Derevyanko, O., Durieiev, V. (2021). Devising quality control criteria for manufacturing control valves of the type «nozzle-flap». Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (1 (109)), 27–34. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.224918
  4. Lytviak, O., Loginov, V., Komar, S., Martseniuk, Y. (2021). Self-Oscillations of The Free Turbine Speed in Testing Turboshaft Engine with Hydraulic Dynamometer. Aerospace, 8 (4), 114. https://doi.org/10.3390/aerospace8040114
  5. Liu, Y., Ren, Y., Zhang, M., Wei, K., Hao, L. (2022). Solenoid valves quality improvement based on Six Sigma management. International Journal of Lean Six Sigma, 14 (1), 72–93. https://doi.org/10.1108/ijlss-08-2021-0140
  6. Jafari, B., Mashadi, B. (2022). Valve control of a hydraulically interconnected suspension system to improve vehicle handling qualities. Vehicle System Dynamics, 61 (4), 1011–1027. https://doi.org/10.1080/00423114.2022.2056490
  7. Fedorovich, O., Lutai, L., Trishch, R., Zabolotnyi, О., Khomiak, E., Nikitin, A. (2024). Models for Reducing the Duration and Cost of the Aviation Equipment Diagnostics Process Using the Decomposition of the Component Architecture of a Complex Product. Information Technology for Education, Science, and Technics, 108–125. https://doi.org/10.1007/978-3-031-71801-4_9
  8. Cheng, Y., Tang, Y., Wu, J., Jin, H., Shen, L. (2024). Numerical Simulation Study on Hydraulic Characteristics and Wear of Eccentric Semi-Ball Valve under Sediment Laden Water Flow. Sustainability, 16 (17), 7266. https://doi.org/10.3390/su16177266
  9. Lopes, R., Eça, L., Vaz, G. (2020). On the Numerical Behavior of RANS-Based Transition Models. Journal of Fluids Engineering, 142 (5). https://doi.org/10.1115/1.4045576
  10. Laima, S., Zhou, X., Jin, X., Gao, D., Li, H. (2023). DeepTRNet: Time-resolved reconstruction of flow around a circular cylinder via spatiotemporal deep neural networks. Physics of Fluids, 35 (1). https://doi.org/10.1063/5.0129049
  11. Kim, M., Park, J., Choi, H. (2024). Large eddy simulation of flow over a circular cylinder with a neural-network-based subgrid-scale model. Journal of Fluid Mechanics, 984. https://doi.org/10.1017/jfm.2024.154
  12. SolidWorks Flow Simulation. Available at: https://www.goengineer.com/solidworks/simulation/solidworks-flow-simulation-cfd
  13. Popa, C. (2023). An aplication for the selection and sizing of control valve for control loop. Romanian Journal of Petroleum & Gas Technology, 4 (75) (2), 109–116. https://doi.org/10.51865/jpgt.2023.02.11
  14. Kim, J., Kim, H., Kim, J., Lee, C. (2022). Deep reinforcement learning for large-eddy simulation modeling in wall-bounded turbulence. Physics of Fluids, 34 (10). https://doi.org/10.1063/5.0106940
  15. Trishch, R., Cherniak, O., Zdenek, D., Petraskevicius, V. (2024). Assessment of the occupational health and safety management system by qualimetric methods. Engineering Management in Production and Services, 16 (2), 118–127. https://doi.org/10.2478/emj-2024-0017
  16. Cherniak, O., Trishch, R., Ginevičius, R., Nechuiviter, O., Burdeina, V. (2024). Methodology for Assessing the Processes of the Occupational Safety Management System Using Functional Dependencies. Integrated Computer Technologies in Mechanical Engineering - 2023, 3–13. https://doi.org/10.1007/978-3-031-60549-9_1
  17. Khomiak, E., Burdeina, V., Cherniak, O., Olesia, N., Bubela, T. (2024). Improving the Method of Quality Control of the Fuel Element Shell in Order to Improve the Safety of a Nuclear Reactor. Integrated Computer Technologies in Mechanical Engineering - 2023, 351–360. https://doi.org/10.1007/978-3-031-61415-6_30
  18. Khomiak, E., Trishch, R., Zabolotnyi, O., Cherniak, О., Lutai, L., Katrich, O. (2024). Automated Mode of Improvement of the Quality Control System for Nuclear Reactor Fuel Element Shell Tightness. Information Technology for Education, Science, and Technics, 79–91. https://doi.org/10.1007/978-3-031-71801-4_7
  19. Wu, Q., Chen, Z., Xu, H., Cai, Y. (2024). A novel wall model for large-eddy simulation of the flow around a circular cylinder. Physics of Fluids, 36 (6). https://doi.org/10.1063/5.0209462
  20. Nisters, C., Bauer, F., Brocker, M. (2020). Condition monitoring systems for hydraulic accumulators – improvements in efficiency, productivity and quality. Volume 2 - Conference, 195–203. https://doi.org/10.25368/2020.83
  21. Tong, Z., Xin, J., Song, J., Cao, X. E. (2023). A graphics-accelerated deep neural network approach for turbomachinery flows based on large eddy simulation. Physics of Fluids, 35 (9). https://doi.org/10.1063/5.0160968
  22. Abekawa, A., Minamoto, Y., Osawa, K., Shimamoto, H., Tanahashi, M. (2023). Exploration of robust machine learning strategy for subgrid scale stress modeling. Physics of Fluids, 35 (1). https://doi.org/10.1063/5.0134471
  23. Dong, X., Hong, H., Deng, X., Zhong, W., Hu, G. (2023). Surrogate model-based deep reinforcement learning for experimental study of active flow control of circular cylinder. Physics of Fluids, 35 (10). https://doi.org/10.1063/5.0170316
  24. Zhan, Q., Bai, C., Ge, Y., Sun, X. (2023). Flow time history representation and reconstruction based on machine learning. Physics of Fluids, 35 (8). https://doi.org/10.1063/5.0160296
  25. Wang, Y.-Z., Hua, Y., Aubry, N., Chen, Z.-H., Wu, W.-T., Cui, J. (2022). Accelerating and improving deep reinforcement learning-based active flow control: Transfer training of policy network. Physics of Fluids, 34 (7). https://doi.org/10.1063/5.0099699
Розробка моделі течії в соплово-заслінковому клапані насоса-регулятора НР-3 для підвищення стабільності характеристик

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-06-27

Як цитувати

Литвяк, О. М., Тріщ, Р. М., Хом’як, Е. А., Кочук, С. Б., Хоменко, С. В., & Тюпа, І. . В. (2025). Розробка моделі течії в соплово-заслінковому клапані насоса-регулятора НР-3 для підвищення стабільності характеристик. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(1 (135), 51–57. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.329024

Номер

Розділ

Виробничо-технологічні системи