Экспериментальное и численное исследование эффекта кавитационного присасывания

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассматривается явление возникновения силы присасывания жесткого цилиндрического корпуса, ограничивающего затопленную кавитирующую струю, к твердой поверхности. На разработанной установке выполнен эксперимент по определению силы отрыва, необходимой для преодоления эффекта присасывания. Методом численного моделирования получены зависимости силы присасывания от диаметра корпуса и расстояния от сопла-кавитатора до поверхности. Проведены расчеты объемной доли паровой фазы внутри корпуса и статического давления вдоль поверхности присасывания. На основе полученных данных объясняется механизм появления и критерии исчезновения эффекта.

Об авторах

А. И. Уколов

Керченский государственный морской технологический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: ukolov_aleksei@mail.ru
Россия, Керчь

В. П. Родионов

Керченский государственный морской технологический университет

Email: vik-rodio@yandex.ru
Россия, Керчь

Список литературы

  1. Родионов В.П. Струйная суперкавитационная эрозия. Краснодар: ГОУВПО КубГТУ, 2005. 223 с.
  2. Старовойтов П.П., Уколов А.И., Родионов В.П. Инновационный инструмент подводной очистки // Вестник КГМТУ. Сер. Морские технологии. 2019. № 4. С. 105–117.
  3. Родионов В.П. Суперкавитационная струйная экотехнология водолазных работ. Краснодар: ГОУВПО КубГТУ, 2015. 160 с.
  4. Родионов В.П, Герасимов В.И. Технологии очистки поверхностей корпусов судов от наслоений и обрастаний. М.: Эдитус, 2022, 190с.
  5. Chena F., Wanga H., Yin S., Huang S., Tang Q., Luo H. Cavitation water-suction polishing of metallic materials under negative-pressure effect // J. Mater. Process. Technol. 2019. V. 273. P. 116257. doi: 10.1016/j.jmatprotec.2019.116257.
  6. Ma X., Meng X., Wang Y., Peng X. Suction effect of cavitation in the reverse-spiral-grooved mechanical face seals // Tribol. Int. 2019. V. 132. P. 142–153. doi: 10.1016/j.triboint.2018.12.022
  7. Cross A.T., Sadeghi F., Cao L.J., Rateick R.G., Rowan S. Flow visualization in a pocketed thrust washer // Tribol. Trans. 2012. V. 55. № 5. P. 571–581. doi: 10.1080/10402004.2012.681343
  8. Zhang J, Meng Y. Direct observation of cavitation phenomenon and hydrodynamic lubrication analysis of textured surfaces // Tribol. Lett. 2012. V. 46. № 2. P. 147–158. doi: 10.1007/s11249-012-9935-6
  9. Санкин Г.Н., Малых Н.В. Сила, действующая на цилиндр при ультразвуковой кавитации // ЖТФ. 2005. Т. 75. № 7. С. 101–105.
  10. Валюхов С.Г., Кретинин А.В., Галдин Д.Н., Баранов С.С. Оптимизационное проектирование проточной части магистрального нефтяного насоса с использованием TURBO инструментов ANSYS // Насосы. Турбины. Системы. 2015. T. 14. № 1. С. 56–68.
  11. Tsutsumi K., Watanabe S., Tsuda S., Yamaguchi T. Cavitation simulation of automotive torque converter using a homogeneous cavitation model // Eur. J. Mech. B Fluids. 2017. Vol. 61. № 2. P. 263–270. doi.org/10.1016/j.euromechflu.2016.09.001
  12. Уколов А.И., Родионов В.П., Старовойтов П.П. Моделирование колеса центробежного насоса с максимальным эффектом кавитации // Научно-технический вестник ИТМО. 2017. Т. 17. № 5. С. 910–919. doi: 10.17586/2226-1494-2017-17-5-910-919
  13. Bakir F., Rey R., Gerber A.G., Belamri T., Hutchinson B. Numerical and experimental investigations of the cavitating behavior of an inducer // Int. J. Rotating Machinery. 2004. V. 10. P. 15–25. doi: 10.1080/10236210490258034
  14. Уколов А.И., Родионов В.П. Верификация результатов численного моделирования и экспериментальных данных влияния кавитации на гидродинамические характеристики струйного потока // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Естественные науки. 2018. № 4. T. 79. С. 102–114. doi: 10.18698/1812-3368-2018-4-102-114
  15. Charriere B., Goncalves E. Numerical investigation of periodic cavitation shedding in a Venturi // Int. J. Heat Fluid Flow. 2017. V. 64. P. 41–54. doi.org/10.1016/j.ijheatfluidflow.2017.01.011
  16. Omelyanyuk M., Pakhlyan I., Ukolov A., Bukharin N., El Hassan M. Experimental and numerical study of cavitation number limitations for hydrodynamic cavitation inception prediction // Fluids. 2022. V. 7. № 6. P. 198. doi: 10.3390/fluids7060198
  17. Wang X., Chen Y., Li M., Xu Y., Wang B., Dang X. Numerical investigation of the cavitation performance of annular jet pumps with different profiles of suction chamber and throat inlet // Eng. Appl. Comput. Fluid Mech. 2020. V. 14. № 1. P. 1416–1428. doi: 10.1080/19942060.2020.1824875
  18. Menter F.R. Two-Equation Eddy-Viscosity Turbulence Models for Engineering Applications // AIAA J. 1994. V. 32. P. 1598–1605. doi: 10.2514/3.12149

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».