Modeling the set of blade profiles of a gas turbine engine

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

In the development of gas turbine engines (GTE) it is necessary to simulate the flow section of blade machines (turbines, compressors). At the same time, it is rational to use previously designed profiles and set of profiles with high aerodynamic and efficient performance. This is due to the fact that the process of creating profiles of a nozzle and moving blades set requires the participation of a large team and considerable labor and time costs. Many sets were created for the graphic-analytical design method, which leads to an increase in the development time and a decrease in the universality in terms of the use of programming languages and digital technologies. The article presents the design scheme of the nozzle profile sets of type С8626, the main fragments of the mathematical model of the sets, the results of the design of the original profile С8626 and the sets, comparison of the geometric parameters of the source and built profiles. The contours of the initial profile are approximated by second-order Bezier curves, and the leading and trailing edges are circular arcs. The coordinates of the points of conjugation of the circles of the leading and trailing edges with convex (suction side) and concave (pressure side) profile surfaces are determined. After approximation of the contours of the initial profile, an integral system of equations of the original C8626 turbine profile was obtained. The proposed mathematical model can be considered as independent, it can be a subsystem (software module) of CAD, to represent the shearer of the electronic atlas of profiles and etc.

Авторлар туралы

Vladimir Mamaev

Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: oshchepkov-pp@rudn.ru

senior lecturer at the Department of Mechanical and Instrument Engineering of Academy of Engineering

6 Miklukho-Maklaya St., Moscow, 117198, Russian Federation

Leonid Vinogradov

Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)

Email: oshchepkov-pp@rudn.ru

educational master at the Department of Mechanical and Instrument Engineering of Academy of Engineering, PhD in Technical Sciences, Associate Professor

6 Miklukho-Maklaya St., Moscow, 117198, Russian Federation

Petr Oschepkov

Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)

Email: oshchepkov-pp@rudn.ru

Associate Professor at the Department of Mechanical and Instrument Engineering of Academy of Engineering, PhD in Technical Sciences

6 Miklukho-Maklaya St., Moscow, 117198, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Baturin OV. Profiling of impellers of radial-axial turbines using Bezier curves. Vestnik of Samara University. Aerospace and Mechanical Engineering. 2011;3(27): 125–130. (In Russ.)
  2. Vinogradov LV, Alekseev AP, Kostyukov AV. Profile of the turbine blade of Bezier curves. Bulletin of Peoples' Friendship University of Russia. Series: Engineering researches. 2013;(3): 10–14. (In Russ.)
  3. Vinogradov LV, Mamaev VK, Oschepkov PP. CAD of turbine profile type A3K7 NACA by the method of nonlinear transformation. RUDN Journal of Engineering Researches. 2017;18(3): 299–307. (In Russ.)
  4. Vinogradov LV, Mamaev VK, Oschepkov PP. Computer-aided design of type C4: compressor blade profile. RUDN Journal of Engineering Researches. 2018;19(2): 155–164. (In Russ.)
  5. Vinogradov LV. Profilirovaniye lopatok turbin krivymi Bez'ye [Profiling of turbine blades by Bezier curves]. In: Ponomarev NK. (ed.) Engineering systems – 2015: Proceedings of VIII International Scientific-Practical Conference. 2015; 564–571. (In Russ.)
  6. Vinogradov LV. Povysheniye effektivnosti raboty dizeley v usloviyakh vysokogor'ya i zharkogo klimata: uchebnoe posobie [Improving the efficiency of diesel engines in the highlands and hot climate: textbook]. Moscow: RUDN University Publ.; 2008. (In Russ.)
  7. Ivanov GS. Konstruirovaniye tekhnicheskikh poverkhnostey (matematicheskoye modelirovaniye na osnove nelineynykh preobrazovaniy) [Designing of technical surfaces (mathematical modelling based on nonlinear transformations)]. Moscow: Mashinostroenie Publ; 1987. (In Russ.)
  8. Makarov E. Inzhenernyye raschety v Mathcad: uchebnyy kurs [Engineering calculations in Mathcad: textbook]. Saint Petersburg: Piter Publ.; 2003. (In Russ.)
  9. Concepts NREC. Available from: http://www. rescent.ru/software/axcent
  10. Grushin MA. Approksimatsiya profilei lopatok kompressora s pomoshch'yu krivykh Bez'e [Approximation of compressor blade profiles using Bezier curves]. Nauka i obrazovanie [Science and Education]. 2010;(7). Available from: https://docplayer.ru/67835226-Approksimaciya-profileylopatok-kompressora-s-pomoshchyu-krivyh-beze.html (In Russ.)

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

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».