ISSN 1812-3368 · EISSN 2686-8768

· Язык: ru

Статья: ОСНОВАННЫЙ НА ПРОТИВОСТОЯНИИ АЛГОРИТМ ОПТИМИЗАЦИИ РОССИЙСКОГО ХОККЕЯ С ШАЙБОЙ ДЛЯ УМЕНЬШЕНИЯ ПОТЕРЬ МОЩНОСТИ И ПОВЫШЕНИЯ СТАБИЛЬНОСТИ (2025)

Читать

Читать онлайн

В этой статье алгоритм оптимизации российского хоккея с шайбой (ORIHO), основанный на противодействии, применяется для решения задачи уменьшения потерь энергии. Алгоритм оптимизации российского хоккея с шайбой основан на методах игры в хоккей с шайбой, в которых особое внимание уделяется быстрому забросу шайбы и определению местоположения соперника. Хоккей с шайбой - это командная игра connexion в середине зимы, в которую играют на ледяных скейтбордах, обычно на покрытой инеем скользкой арене с полосами и раскрасками, характерными для игры. Местоположение участника или игрока указывает на решение соперника. В промежуточный период местоположение хоккейной шайбы является вектором определения, который будет определять местоположение следующего участника. Кроме того, игроки определяют набор определений. Хаотические последовательности интегрированы в алгоритм ORIHO. Внедрены стандарты создания хаотических карт Tinkerbell. Алгоритм обучения ORIHO, основанный на противопоставлении, использует распределение Лапласа для улучшения исследовательского навыка. Затем, изучая перспективы расширения исследования, мы разработали новый метод.

Ключевые фразы: оптимальный, реактивный, потеря передачи, российский хоккей с шайбой, хаотичный, основанный на противостоянии

Автор (ы): КАНАГАСАБАЙ Л. (KANAGASABAY L.)

Журнал: ВЕСТНИК МОСКОВСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА ИМ. Н. Э. БАУМАНА. СЕРИЯ ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI: Физика
УДК: 519.6. Вычислительная математика, численный анализ и программирование (машинная математика)

Для цитирования:

КАНАГАСАБАЙ Л. ОСНОВАННЫЙ НА ПРОТИВОСТОЯНИИ АЛГОРИТМ ОПТИМИЗАЦИИ РОССИЙСКОГО ХОККЕЯ С ШАЙБОЙ ДЛЯ УМЕНЬШЕНИЯ ПОТЕРЬ МОЩНОСТИ И ПОВЫШЕНИЯ СТАБИЛЬНОСТИ // ВЕСТНИК МОСКОВСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА ИМ. Н. Э. БАУМАНА. СЕРИЯ ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ. 2025. № 1 (118)

Текстовый фрагмент статьи

Моя история просмотров (7)

01. Статья: Обеспечение цифровой безопасности как элемента экономической безопасности в банковском секторе

02. Статья: ПЕРСПЕКТИВНЫЕ ЛЮМИНЕСЦЕНТНЫЕ СЕНСОРЫ НА ОСНОВЕ НОВЫХ МАЛЕИМИДНЫХ ПРОИЗВОДНЫХ 1,8-НАФТАЛИМИДА ДЛЯ ИЗБИРАТЕЛЬНОГО ОБНАРУЖЕНИЯ БИОГЕННЫХ ТИОЛОВ

03. Статья: КЛИНИЧЕСКИЙ СЛУЧАЙ АУТОИММУННОГО ЛИМБИЧЕСКОГО ЭНЦЕФАЛИТА

04. Выпуск: № 4 (121)

05. Статья: Эволюция «власти коммуникаций»: от постправды к постреальности. Возможности и пределы социального и политического управления

06. Статья: Ускоренная микробиологическая диагностика нейроинфекций с помощью быстрой массспектрометрии (MALDI-TOF) и ее эффективность при подборе эмпирической терапии и прогнозировании исходов заболевания: обзор литературы

07. Статья: МЕДИАДИЗАЙН В ИГРОВОЙ ЖУРНАЛИСТИКЕ: К ПОСТАНОВКЕ ПРОБЛЕМЫ

Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.

Создать тему для обсуждения

Список литературы

1. Zhu J.Z., Xiong X.F. Optimal reactive power control using modified interior point method. Electr. Power Syst. Res., 2003, vol. 66, iss. 2, pp. 187-192. DOI: 10.1016/S0378-7796(03)00078-6
2. Quintana V.H., Santos-Nieto M. Reactive-power dispatch by successive quadratic programming. IEEE Trans. Energy Convers., 1989, vol. 4, iss. 3, pp. 425-435. DOI: 10.1109/60.43245
3. Jan R.-M., Chen N. Application of the fast Newton - Raphson economic dispatch and reactive power/voltage dispatch by sensitivity factors to optimal power flow. IEEE Trans. Energy Convers., 1995, vol. 10, iss. 2, pp. 293-301. DOI: 10.1109/60.391895
4. Terra L.D.B., Short M.J. Security-constrained reactive power dispatch. IEEE Trans. Power Syst., 1991, vol. 6, iss. 1, pp. 109-117. DOI: 10.1109/59.131053
5. Grudinin N. Reactive power optimization using successive quadratic programming method. IEEE Trans. Power Syst., 1998, vol. 13, iss. 4, pp. 1219-1225. DOI: 10.1109/59.736232
6. Ebeed M., Alhejji A., Kamel S., et al. Solving the optimal reactive power dispatch using marine predators algorithm considering the uncertainties in load and wind-solar generation systems. Energies, 2020, vol. 13, iss. 17, art. 4316. DOI: 10.3390/en13174316 EDN: TNBMYC
7. Sahli Z., Hamouda A., Bekrar A., et al. Reactive power dispatch optimization with voltage profile improvement using an efficient hybrid algorithm. Energies, 2018, vol. 11, iss. 8, art. 2134. DOI: 10.3390/en11082134
8. Davoodi E., Babaei E., Mohammadi-Ivatloo B., et al. A novel fast semidefinite programming-based approach for optimal reactive power dispatch. IEEE Trans. Industr. Inform., 2020, vol. 16, iss. 1, pp. 288-298. DOI: 10.1109/TII.2019.2918143
9. Bingane C., Anjos M.F., Le Digabel S. Tight-and-cheap conic relaxation for the optimal reactive power dispatch problem. IEEE Trans. Power Syst., 2019, vol. 34, iss. 6, pp. 4684-4693. DOI: 10.1109/TPWRS.2019.2912889
10. Sahli Z., Hamouda A., Bekrar A., et al. Hybrid PSO-tabu search for the optimal reactive power dispatch problem. IECON, 2014, pp. 3536-3542. DOI: 10.1109/IECON.2014.7049024
11. Mouassa S., Bouktir T., Salhi A. Ant lion optimizer for solving optimal reactive power dispatch problem in power systems. Eng. Sci. Technol. an Int. J., 2017, vol. 20, iss. 3, pp. 885-895. DOI: 10.1016/j.jestch.2017.03.006
12. Mandal B., Roy P.K. Optimal reactive power dispatch using quasi-oppositional teaching learning based optimization.Int. J. Electr. Power Energy Syst., 2013, vol. 53, pp. 123-134. DOI: 10.1016/j.ijepes.2013.04.011
13. Khazali H., Kalantar M. Optimal reactive power dispatch based on harmony search algorithm.Int. J. Electr. Power Energy Syst., 2011, vol. 33, iss. 3, pp. 684-692. DOI: 10.1016/j.ijepes.2010.11.018
14. Tran H.V., Pham T.V., Pham L.H., et al. Finding optimal reactive power dispatch solutions by using a novel improved stochastic fractal search optimization algorithm. TELKOMNIKA, 2019, vol. 17, no. 5, pp. 2517-2526. DOI: 10.12928/telkomnika.v17i5.10767
15. Polprasert J., Ongsakul W., Dieu V.N. Optimal reactive power dispatch using improved pseudo-gradient search particle swarm optimization. Electr. Power Compon. Syst., 2016, vol. 44, iss. 5, pp. 518-532. DOI: 10.1080/15325008.2015.1112449
16. Duong T.L., Duong M.Q., Phan V.-D., et al. Optimal reactive power flow for largescale power systems using an effective metaheuristic algorithm. J. Electr.Comput. Eng., 2020, vol. 2020, art. 6382507. DOI: 10.1155/2020/6382507
17. Raghuwanshi B.S., Shukla S. Class imbalance learning using UnderBagging based kernelized extreme learning machine. Neurocomputing, 2019, vol. 329, pp. 172-187. DOI: 10.1016/j.neucom.2018.10.056
18. Yu X., Feng Y., Gao Y., et al. Dual-weighted kernel extreme learning machine for hyperspectral imagery classification. Remote Sens., 2021, vol. 13, iss. 3, art. 508. DOI: 10.3390/rs13030508 EDN: NFDWLY
19. Lv F., Han M. Hyperspectral image classification based on multiple reduced kernel extreme learning machine.Int. J. Mach. Learn. Cybern., 2019, vol. 10, iss. 6, pp. 3397- 3405. DOI: 10.1007/s13042-019-00926-5 EDN: LCPLXU
20. Dai C., Chen W., Zhu Y., et al. Seeker optimization algorithm for optimal reactive power dispatch. IEEE Trans. Power Syst., 2009, vol. 24, iss. 3, pp. 1218-1231. DOI: 10.1109/TPWRS.2009.2021226
21. Subbaraj P., Rajnarayan P.N. Optimal reactive power dispatch using self-adaptive real coded genetic algorithm. Electr. Pow. Syst. Res., 2009, vol. 79, iss. 2, pp. 374-381. DOI: 10.1016/j.epsr.2008.07.008
22. Pandya S., Roy R. Particle swarm optimization based optimal reactive power dispatch. Proc. ICECCT, 2015. DOI: 10.1109/ICECCT.2015.7225981
23. Hussain A.N., Abdullah A.A., Neda O.M. Modified particle swarm optimization for solution of reactive power dispatch. Res. J. Appl. Sci. Eng. Technol., 2018, vol. 15, iss. 8, pp. 316-327. DOI: 10.19026/rjaset.15.5917
24. Vishnu M., Kumar T.K.S. An improved solution for reactive power dispatch problem using diversity-enhanced particle swarm optimization. Energies, 2020, vol. 13, iss. 11, art. 2862. DOI: 10.3390/en13112862 EDN: RHQXWE
25. Omelchenko I.N., Lyakhovich D.G., Aleksandrov A.A., et al. Development of a design algorithm for the logistics system of product distribution of the mechanical engineering enterprise. Herald of the Bauman Moscow State Technical University, Series Mechanical Engineering, 2020, no. 3 (132), pp. 62-69 (in Russ.). DOI: 10.18698/0236-3941-2020-3-62-69 EDN: FGWYOS
26. Omelchenko I.N., Zakharov M.N., Lyakhovich D.G., et al. [Organization of logistic systems of scientific productions: scientific research work of the master’s student and evaluation of its results]. Sistemy upravleniya polnym zhiznennym tsiklom vysokotekhnologichnoy produktsii v mashinostroenii: novye istochniki rosta. Mater. III Vseros. nauch.- prakt. konf. [Organisation of Logistics Systems for Knowledge-Intensive Industries: Master’s Student Research Work and Evaluation. Proc. III Russ. Sci.-Pract. Conf.]. Moscow, Pervoe ekonomicheskoe izdatelstvo Publ., 2020, pp. 252-256 (in Russ.). DOI: 10.18334/9785912923258.252-256 EDN: SWVVDZ
27. Omelchenko I.N., Lyakhovich D.G., Aleksandrov A.A., et al. [Problems and organizational and technical solutions of processing management problems of material and technical resources in a design-oriented organization]. Sistemy upravleniya polnym zhiznennym tsiklom vysokotekhnologichnoy produktsii v mashinostroenii: novye istochniki rosta. Mater. III Vseros. nauch.-prakt. konf. [Management systems for the full life cycle of high-tech products in mechanical engineering: new sources of growth. Proc. III All-Russ. Sci. Pract. Conf.]. Moscow, Pervoe ekonomicheskoe izdatelstvo Publ., 2020, pp. 257-260 (in Russ.). DOI: 10.18334/9785912923258.257-260 EDN: WOXQDU
28. Khunkitti S., Siritaratiwat A., Premrudeepreechacharn S. Multi-objective optimal power flow problems based on slime mould algorithm. Sustainability, 2021, vol. 13, iss. 13, art. 7448. DOI: 10.3390/su13137448 EDN: EWUIWE
29. Diab H., Abdelsalam M., Abdelbary A. A multi-objective optimal power flow control of electrical transmission networks using intelligent meta-heuristic optimization techniques. Sustainability, 2021, vol. 13, iss. 9, art. 4979. DOI: 10.3390/su13094979 EDN: SRULVK
30. Surender R.S. Optimal reactive power scheduling using cuckoo search algorithm. IJECE, 2017, vol. 7, no. 5, pp. 2349-2356. DOI: 10.11591/ijece.v7i5.pp2349-2356
31. Reddy S.S., Bijwe P.R., Abhyankar A.R. Faster evolutionary algorithm based optimal power flow using incremental variables.Int. J. Electr. Power Energy Syst., 2014, vol. 54, pp. 198-210. DOI: 10.1016/j.ijepes.2013.07.019
32. Sridhar N., Kowsalya M. Enhancement of power management in micro grid system using adaptive ALO technique. J. Ambient Intell. Human.Comput., 2021, vol. 12, no. 2, pp. 2163-2182. DOI: 10.1007/s12652-020-02313-3 EDN: ORFCTW
33. Suja K.R. Mitigation of power quality issues in smart grid using levy flight based moth flame optimization algorithm. J. Ambient Intell. Human.Comput., 2021, vol. 12, no. 10, pp. 9209-9228. DOI: 10.1007/s12652-020-02626-3 EDN: ZMBHER
34. Darvish Falehi A. Optimal robust disturbance observer based sliding mode controller using multi-objective grasshopper optimization algorithm to enhance power system stability. J. Ambient Intell. Human.Comput., 2020, vol. 11, no. 11, pp. 5045-5063. DOI: 10.1007/s12652-020-01811-8 EDN: XBVWYT
35. Sharma S., Ghosh S. FIS and hybrid ABC-PSO based optimal capacitor placement and sizing for radial distribution networks. J. Ambient Intell. Human.Comput., 2020, vol. 11, no. 2, pp. 901-916. DOI: 10.1007/s12652-019-01216-2 EDN: UYCYIB
36. Bentouati B., Khelifi A., Shaheen A.M., et al. An enhanced moth-swarm algorithm for efficient energy management based multi dimensions OPF problem. J. Ambient Intell. Human.Comput., 2021, vol. 12, no. 10, pp. 9499-9519. DOI: 10.1007/s12652-020-02692-7 EDN: UIMPZM
37. Menon P.C., Rani B.K., Kumar K., et al. An effective OS-DPLL design for reducing power dissipation in an IoT application. J. Ambient Intell. Human.Comput., 2021. DOI: 10.1007/s12652-021-03016-z
38. Saxena N.K., Kumar A., Gupta V. Enhancement of system performance using STATCOM as dynamic compensator with squirrel cage induction generator (SCIG) based microgrid.Int. J. Emerg. Electr. Power Syst., 2021, vol. 22, iss. 2, pp. 177-189. DOI: 10.1515/ijeeps-2020-0228 EDN: YHFEPQ
39. Kazmi S.A., Shahzad M., Shin D. Voltage stability index for distribution network connected in loop configuration. IETE J. Res., 2017, vol. 63, iss. 2, pp. 281-293. DOI: 10.1080/03772063.2016.1257376
40. Sambaiah K.S., Jayabarathi T. Optimal modeling and allocation of mixed wind and solar generation systems in electric distribution networks. IETE J. Res., 2020, vol. 68, iss. 6, pp. 4129-4141. DOI: 10.1080/03772063.2020.1787876 EDN: QXINIU
41. Zaidan M.R., Toos S.I. Optimal location of static var compensator to regulate voltage in power system. IETE J. Res., 2021, vol. 69, iss. 4, pp. 2177-2185. DOI: 10.1080/03772063.2021.1886877 EDN: DLBUML
42. Lakshmi Priya J., Jaya Christa S.T. An effective hybridized GWO-BSA for resolving optimal power flow problem with the inclusion of unified power flow controller. IETE J. Res., 2021, vol. 69, iss. 7, pp. 4605-4617. DOI: 10.1080/03772063.2021.1942245 EDN: PUPXRA
43. Ahmadnia S., Tafehi E., Shakhsi Dastgahian F. Optimal placement and sizing for solar farm with economic evaluation, power line loss and energy consumption reduction. IETE J. Res., 2019, vol. 68, iss. 3, pp. 2175-2190. DOI: 10.1080/03772063.2019.1694450
44. Ashpazi M.A., Mohammadi-Ivatloo B., Zare K., et al. Probabilistic allocation of thyristor-controlled phase shifting transformer for transient stability enhancement of electric power system. IETE J. Res., 2015, vol. 61, iss. 4, pp. 382-391. DOI: 10.1080/03772063.2015.1023743
45. Juneja K. A fuzzy-controlled differential evolution integrated static synchronous series compensator to enhance power system stability. IETE J. Res., 2020, vol. 68, iss. 6, pp. 4437-4452. DOI: 10.1080/03772063.2020.1795936 EDN: HXNSOB
46. Kien L.C., Hien C.T., Nguyen T.T. Optimal reactive power generation for transmission power systems considering discrete values of capacitors and tap changers. App. Sci., 2021, vol. 11, iss. 12, art. 5378. DOI: 10.3390/app11125378
47. Mouassa S., Bouktir T. Multi-objective ant lion optimization algorithm to solve large-scale multi-objective optimal reactive power dispatch problem.COMPEL, 2018, vol. 38, no. 1, pp. 304-324. DOI: 10.1108/COMPEL-05-2018-0208
48. Tudose A., Picioroaga I., Sidea D., et al. Solving single- and multi-objective optimal reactive power dispatch problems using an improved salp swarm algorithm. Energies, 2021, vol. 14, iss. 5, art. 1222. DOI: 10.3390/en14051222 EDN: IAGAND
49. Karthik N., Parvathy A.K., Arul R. Multi-objective optimal reactive power dispatch using levy interior search algorithm. IJEEI, 2020, vol. 12, no. 3, pp. 547-570. DOI: 10.15676/ijeei.2020.12.3.8
50. Mei R.N.S., Sulaiman M.H., Mustaffa Z., et al. Optimal reactive power dispatch solution by loss minimization using moth-flame optimization technique. Appl. Soft Comput., 2017, vol. 59, pp. 210-222. DOI: 10.1016/j.asoc.2017.05.057
51. Nuaekaew K., Artrit P., Pholdee N., et al. Optimal reactive power dispatch problem using a two-archive multi-objective grey wolf optimizer. Expert Syst. Appl., 2017, vol. 87, pp. 79-89. DOI: 10.1016/j.eswa.2017.06.009
52. Khazali A.H., Kalantar M. Optimal reactive power dispatch based on harmony search algorithm.Int. J. Electr. Power Energy Syst., 2011, vol. 33, iss. 3, pp. 684-692. DOI: 10.1016/j.ijepes.2010.11.018
53. Chen G., Liu L., Guo Y., et al. Multi-objective enhanced PSO algorithm for optimizing power losses and voltage deviation in power systems.COMPEL, 2016, vol. 35, no. 1, pp. 350-372. DOI: 10.1108/COMPEL-02-2015-0030
54. Zou Q., Li A., He X., et al. Optimal operation of cascade hydropower stations based on chaos cultural sine cosine algorithm. IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng., 2018, vol. 366, art. 012005. DOI: 10.1088/1757-899X/366/1/012005
55. Inoue K., Ohya M., Sato K. Application of chaos degree to some dynamical systems. Chaos Solitons Fractals, 2000, vol. 11, iss. 9, pp. 1377-1385. DOI: 10.1016/S0960-0779(99)00050-8
56. Dinkar S.K., Deep K. Opposition based Laplacian ant lion optimizer. J.Comput. Sci., 2017, vol. 23, pp. 71-90. DOI: 10.1016/j.jocs.2017.10.007

Выпуск

№ 1 (118) (2025)

Кол-во страниц: 151 страница

Другие статьи выпуска

РАЗРАБОТКА ТЕХНОЛОГИИ ПОЛУЧЕНИЯ БАЙЕРИТА ИЗ КАОЛИНОВЫХ ГЛИН МЕСТОРОЖДЕНИЯ "ЧАШМА-САНГ" РЕСПУБЛИКИ ТАДЖИКИСТАН (2025)

Авторы: Наимов Н. А., Мирпочаев Х. А., Мирсаидов У. М., Аслонов А. А., Шокаримов С. М.

Приведены результаты исследований щелочной обработки сульфатсодержащего раствора, состоящего в основном из сульфатов алюминия и железа, с использованием сульфатизации каолиновых глин месторождения «Чашма-Санг» с целью получить гидроксид алюминия. В лаборатории изучен процесс щелочной обработки сульфатсодержащего раствора в зависимости от температуры, продолжительности процесса, концентрации гидроксида натрия и каустического модуля. Определено, что при температуре 85 °С, времени процесса 30 мин, концентрации гидроксида натрия 10 % и каустического модуля 3,0 степень извлечения тетрагидроксоалюмината натрия в раствор составляет более 99 %, осаждение гидроксида железа - более 98 %, а оставшееся количество примесного гидроксида алюминия в составе гидроксида железа - 0,9 %. Карбонизацией раствора тетрагидроксоалюмината натрия получен гидроксид алюминия, в котором содержание Al(OH)3 составляет более 99 %. Рентгенофазовым анализом установлено, что полученный гидроксид алюминия соответствует минералу байерит (номер по картотеке PDF 74-1119). Согласно результатам физико-химического анализа, полученный гидроксид алюминия соответствует требованиям ГОСТ 11841-76 для гидроксида алюминия технического и ТУ 1711-001-00658716-99. На основе лабораторных исследований разработана принципиальная технологическая схема переработки каолиновых глин месторождения «Чашма-Санг» в целях получения гидроксида алюминия. В соответствии с результатами проведенных исследований и разработанной технологической схемой в цехе газоочистки ОАО «ТАлКо» опробована технология сульфатизации каолиновых глин и щелочной обработки сульфатсодержащего раствора с получением опытного количества гидроксида алюминия

Сохранить в закладках

СИНТЕЗ НАНОРАЗМЕРНОГО ФОСФАТА ЦИНКА, СТАБИЛИЗИРОВАННОГО БИОЛОГИЧЕСКИ АКТИВНЫМИ ВЕЩЕСТВАМИ (2025)

Авторы: Блинов А. В., Блинова А. А., Пирогов М. А., Рехман З. А., Кастарнова Е. С., Лапин В. А.

Приведены результаты исследования процесса взаимодействия фосфата цинка с биологически активными веществами с использованием метода квантово-химического моделирования. В рамках метода получены модели молекул биологически активных веществ (незаменимых аминокислот), а также молекулярных систем Zn3(PO4)2-незаменимая аминокислота, в которых взаимодействие фосфата цинка с аминокислотой происходило через атом кислорода, присоединенный к атому фосфора в фосфате цинка, и ионизированную аминогруппу аминокислоты. В результате квантово-химического моделирования установлено, что молекулярная система Zn3(PO4)2-незаменимая аминокислота является энергетически выгодной и химически стабильной. Оптимальной конфигурацией, обладающей наибольшей разностью полной энергии (73,646 ккал/моль) и химической жесткостью (0,144 эВ), является молекулярная система Zn3(PO4)2-лизин, в которой взаимодействие происходит через ионизированную Å-аминогруппу лизина. Результаты анализа микроструктуры наночастиц фосфата цинка, стабилизированных L- лизином, показали, что поверхность образцов состоит из крупных агрегатов диаметром 6…17 мкм, которые представляют собой мелкие частицы сферической формы размерами 100…150 нм. Результаты анализа элементного состава позволили установить наличие в структуре таких элементов, как цинк и фосфор. Изучен фазовый состав образцов. Установлено, что образец наночастиц фосфата цинка, стабилизированных L- лизином, имеет орторомбическую сингонию с пространственной группой P nma. Образцы исследовали методом ИК-спектроскопии. По результатам спектроскопии определено, что взаимодействие аминокислоты происходит при связывании фосфата через аминогруппы в молекуле аминокислоты

Сохранить в закладках

ЧИСЛЕННОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ТЕПЛООБМЕНА В КАНАЛАХ МАЛОГАБАРИТНЫХ ПАНЕЛЬНО-ЛУЧИСТЫХ СИСТЕМ ОБОГРЕВА ПОМЕЩЕНИЙ (2025)

Авторы: Гришин Ю. М., Хандрамай Н. А.

Представлены результаты численного 3D-моделирования свободно-конвективных процессов теплообмена в каналах одного из основных вариантов панельно-лучистой системы обогрева помещений. Выявлены особенности гидродинамики и теплообмена в вертикальных каналах прямоугольного сечения с наличием горизонтально расположенных труб и поперечно установленных на них ребер, при различных условиях теплоотдачи на ограничивающих каналы поверхностях адиабатной стенки и радиационного экрана. Определены пространственные распределения температуры и скорости воздушного потока в системе для двух возможных режимов теплоотдачи. Режимы реализуются в различных диапазонах изменения модифицированного числа Рэлея. Предложены критериальные зависимости чисел Рейнольдса и Нуссельта от числа Рэлея и основных конструктивных параметров системы. Получена формула для расчета мощности удельного (на единицу длины) теплосъема с греющих поверхностей внутренних элементов всей плинтусной системы. Доказано, что удельная мощность теплосъема принимает максимальное значение при определенном значении межреберного зазора, при котором имеет место переходный режим теплообмена. Установлены соотношения между мощностями конвективных и радиационных тепловых потоков, генерируемых в рассмотренной теплообменной системе. Сравнение расчетных и существующих экспериментальных данных по мощности удельного теплосъема указывает на их удовлетворительное совпадение

Сохранить в закладках

АНАЛИЗ ОПРЕДЕЛЯЮЩИХ СООТНОШЕНИЙ ЭНДОХРОННОЙ ТЕОРИИ ПЛАСТИЧНОСТИ ОРТОТРОПНЫХ МАТЕРИАЛОВ (2025)

Авторы: Рахимов Д. Р.

Для описания нелинейного деформирования ортотропных материалов при силовом нагружении предложено использовать эндохронную теорию пластичности ортотропных материалов. Определяющие соотношения получены введением тензорного внутреннего параметра состояния и тензора времени релаксации. Эти соотношения представлены в интегральной и дифференциальной формах. Рассмотрены различные виды тензора времен релаксации и функции упрочнения и предложены три модели теории. Для каждой модели получены зависимости при простом нагружении, модели без функции упрочнения представлены аналитическими выражениями. Анализ этих зависимостей позволил установить связь между материальными параметрами моделей и их влиянием на нелинейное поведение материала, а также предложить методику их экспериментального определения. Проведен аналогичный анализ для многослойных композитных материалов. Сопоставление расчетно-теоретических результатов с экспериментальными данными (например, для трансверсально-изотропного материала бороалюминия) показало, что модель с одним временем релаксации не подходит для описания трехосного нагружения, а модель с несколькими временами релаксации и функцией упрочнения наиболее точно соответствует экспериментальным данным. Для многослойных материалов без явно выраженного линейного упрочнения (например, AS4/PEEK) возможно использование олее простых вариантов теории без функции упрочнения. Результаты проведенного анализ вариантов эндохронной теории пластичности ортотропных материалов позволяют лучше понять влияние параметров моделей на поведение композитных материалов и могут стать основой для дальнейших исследований.

Сохранить в закладках

ГИБРИДНЫЙ ХАРАКТЕРИСТИЧЕСКИЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ГАЗОВОЙ ДИНАМИКИ НА ОСНОВЕ РАЗРЫВНОГО МЕТОДА ГАЛЕРКИНА (2025)

Авторы: Лукин В. В.

Представлен численный метод решения задач динамики сжимаемого совершенного невязкого газа в одно- и двумерной пространственных постановках. Метод использует подход разрывного метода Галеркина для аппроксимации решения по пространству и снос решения вдоль характеристик для интегрирования уравнений по времени. Такой подход позволяет избавиться от стандартной многостадийной процедуры метода Рунге - Кутты и существенно уменьшить вычислительную сложность метода. Вместо интегрирования по времени применено интегрирование потоков по пространственной области зависимости на предыдущем временном слое. Представлено обобщение метода на двумерный случай для произвольной формы ячейки сетки. Проведены тестовые расчеты на ряде одно- и двумерных задач, имеющих как гладкое, так и разрывное решение. Тесты показали, что метод обладает вторым порядком точности при использовании кусочно-линейной реконструкции решения на ячейке и третьим порядком при использовании квадратных полиномов. Метод обладает высокой разрешающей способностью и малой диссипацией, позволяет разрешать газовые неустойчивости, такие как неустойчивость Рихтмайера - Мешкова. Несмотря на высокий порядок точности, метод не требует применения специальных процедур монотонизации решения

Сохранить в закладках

ЧИСЛЕННЫЙ АНАЛИЗ ТЕРМОНАПРЯЖЕННОГО СОСТОЯНИЯ ТРАНСВЕРСАЛЬНО-ИЗОТРОПНОГО ТЕПЛОЗАЩИТНОГО ПОКРЫТИЯ АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА (2025)

Авторы: Зарубин В. С., Леонов В. В.

Достоверность результатов математического моделирования термонапряженного состояния теплозащитного покрытия аэрокосмического летательного аппарата зависит от достоверности оценки тепловых и механических характеристик применяемых материалов, корректности выбранных математических моделей распределения тепловых потоков, полей температур и напряжений. На примере трансверсально-изотропного композитного теплозащитного материала, состоящего из изотропной матрицы, выполненной из стеклоуглерода, и включений из трансверсально-изотропного пирографита рассмотрены методы построения двусторонних (сверху и снизу) оценок характеристик этого материала. Для расчетов выбрана слоистая структура, формируемая чередующимися этапами высокотемпературного осаждения из газовой фазы слоев пирографита и нанесения слоев стеклоуглерода. На основе метода конечных элементов проведен численный анализ термонапряженного состояния теплозащитного покрытия спускаемого аппарата, возвращающегося на Землю по завершении лунной экспедиции. В качестве примера рассмотрен спускаемый аппарат класса «Аполлон». Для получения верхней оценки интенсивности тепловых нагрузок рассмотрен спуск аппарата с нулевым углом атаки, т. е. при нулевом аэродинамическом качестве. Показана эффективность применения слоя описанного композитного структурно чувствительного материала по сравнению с двухслойным пакетом, набранным из отдельных слоев тех же материалов.

Сохранить в закладках

ВЫЧИСЛЕНИЕ АСИМПТОТИЧЕСКОЙ КОВАРИАЦИОННОЙ МАТРИЦЫ ОЦЕНКИ НАИМЕНЬШИХ МОДУЛЕЙ В ОБОБЩЕННОЙ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОЙ АВТОРЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ (2025)

Авторы: Горяинов В. Б., Масягин М. М.

На протяжении последних трех десятилетий значительное внимание уделяется созданию математических моделей высоких порядков и исследованию их теоретических свойств. Одним из наиболее распространенных примеров является обобщенная экспоненциальная авторегрессионная модель Озаки, которая активно используется в моделировании медицинских, экономических и механических процессов. Кроме того, указанная модель является стандартом для генерации тестовых данных для искусственных нейронных сетей, способных по ряду прошлых значений случайной величины предсказать ее новые значения. Выполнен расчет асимптотической ковариационной матрицы оценки наименьших модулей в модели Озаки путем разложения функции ее ошибок по формуле Тейлора. Проведен сравнительный анализ скорости приближения отдельных реализаций модели к ее асимптотическому поведению при различных распределениях обновляющего процесса: нормального распределения и загрязненного нормального распределения, распределения Стьюдента и распределения Лапласа, логистического распределения. Научная новизна работы заключается в определении асимптотической ковариационной матрицы оценки наименьших модулей модели Озаки, а практическая значимость - в использовании результатов сравнения для выбора этой модели в инженерных расчетах

Сохранить в закладках

Издательство

Издательство: МГТУ им. Н.Э. Баумана
Регион: Россия, Москва
Почтовый адрес: 105005, г. Москва, вн. тер. г. муниципальный округ Басманный, ул. 2-я Бауманская, д. 5, с. 1
Юр. адрес: 105005, г. Москва, вн. тер. г. муниципальный округ Басманный, ул. 2-я Бауманская, д. 5, с. 1
ФИО: Гордин Михаил Валерьевич (Ректор)
E-mail адрес: bauman@bmstu.ru
Контактный телефон: +7 (499) 2636377
Сайт: https://bmstu.ru/

Все права на тексты и товарные знаки принадлежат их законным владельцам. Подробнее...

Сайт https://scinetwork.ru (далее – сайт) работает по принципу агрегатора – собирает и структурирует информацию из публичных источников в сети Интернет, то есть передает полнотекстовую информацию о товарных знаках в том виде, в котором она содержится в открытом доступе.

Сайт и администрация сайта не используют отображаемые на сайте товарные знаки в коммерческих и рекламных целях, не декларируют своего участия в процессе их государственной регистрации, не заявляют о своих исключительных правах на товарные знаки, а также не гарантируют точность, полноту и достоверность информации.

Все права на товарные знаки принадлежат их законным владельцам!

Сайт носит исключительно информационный характер, и предоставляемые им сведения являются открытыми публичными данными.

Администрация сайта не несет ответственность за какие бы то ни было убытки, возникающие в результате доступа и использования сайта.

Спасибо, понятно.

Сказать «Спасибо»

Вы можете поблагодарить автора за публикацию. Ему (ей) будет приятно.

Наведите камеру на QR-код, чтобы открыть моб. версию страницы.