CC BY
72
ных нестационарных газодинамических эффектов/ под ред. Ю.М. Давыдова. М.: Национальная академия прикладных наук России, 2002. 303 с.
4. Дунаев В.А., Каширкин А.А., Арсентьева М.В. Численная модель движения гетерогенных сред в воспламенительный период в камере РДТТ // Боеприпасы и высокоэнергетические конденсированные системы. 2008. № 4. С.48-50.
5. Стернин JI.E., Маслов Б.Н., Шрайбер А.А. Двухфазные моно- и полидисперсные течения газа с частицами/ под ред. JI.E. Стернина. М.: Машиностроение, 1980. 172 с.
M. V. Arsentieva
ASSESSMENT OF INFLAME COMPOSITION BURNING PARTICLES DRAG COEFFICIENT IN THE SOLID FUEL ROCKET ENGINE
This article analyses the numerical simulation results for flow of spherical unburning and burning inflame composition particles in the solidfuel rocket engine
Key words: drag coefficient, burning particle, solidfuel rocket engine.
УДК 621.445
М.А. Загорулько, асп., (4872) 35-18-79, МБТula@yandex.ru,
С.И. Стреляев, д-р техн. наук, проф., (4872) 35-18-79, sergeystrel@rambler.ru,
(Россия, Тула, ТулГУ),
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕПЛОВЫХ ПОЛЕЙ ФОНА ПОДСТИЛАЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ
В статье проведен анализ результатов численного моделирования суточного хода температуры подстилающей земной поверхности для различных климатических зон.
Ключевые слова: фоноцелевая обстановка; подстилающая поверхность; температура; климатическая зона; окна прозрачности атмосферы.
Необходимость математического моделирования фона подстилающей поверхности (ФПП) очевидна, поскольку невозможно экспериментально реализовать все случаи фоноцелевой обстановки (ФЦО). В ходе натурного эксперимента невозможно учесть все погодные условия, т. к. постоянно изменяются параметры атмосферы. Проведение физического моделирование также требует больших денежных затрат. Использование накопленных знаний по сезонно-суточным колебаниям деятельного слоя почв не позволяет с достаточной точностью спрогнозировать термодинамическую температуру сложного и разнообразного фонового сюжета, попадающего в поле зрения тепловой ГСН.
Были разработаны физическая и математическая модели теплообмена подстилающей поверхности с окружающей средой и физическая и
математическая модели ИК поля ФПП в диапазоне длин волн 3-5 и 8-13 мкм.
На основе полученных моделей была разработана программа для определения температурного и ИК полей ФЦО и проведена проверка адекватности полученной математической модели. На рис. 1 показано сравнение суточного хода температуры поверхности Земли в Центральном регионе РФ в ясную погоду для июня, полученного моделированием, с данными статистики.
' ДЯНИШ'і СІ КИСНЮ! “|ЇЯЄЧ 21
(І \ 1 4 4 ч 6 - в д 10 |] и В и И їй І" І® N 10 М П З?
ірРІМ^ "І
Рис. 1. Сравнение расчетного суточного хода температуры поверхности земли с данными статистики
Установлено, что относительная погрешность между полученными результатами и экспериментальными данными не превысила +5 % от последних. Можно предположить, что значения температуры поверхности в результате расчета превышают значения температур поверхности экспериментальных данных вследствие неучета в математической модели испарения с земной поверхности и излучения небесной полусферы и облаков. Исходя из этого можно сказать, что земная поверхность не получает некоторого количества тепла в течение суток, но и не отдает тепла за счет испарения. Так как величина испарения играет не последнюю роль в охлаждении земной поверхности, то она не успевает охладиться в течение суток и температура поверхности в расчете по полученной программе несколько выше экспериментальной кривой (но не превышает 5 %). Такое значение относительной погрешности является приемлемым для производимых расчетов.
Исходными данными для проведения расчета являлись: широта местности, дата, температура окружающей среды, сюжет подстилающей поверхности. Расчеты проводились для шести климатических зон: Центральный район Российской Федерации (Москва, широта 56°), Приморский край (Владивосток, широта 42°), Прибалтика (Рига, широта 55°), Украина
(Одесса, широта 46°), Кавказ (Батуми, широта 43°), Средняя Азия (Ашхабад, широта 38°. Расчет возможен для любого дня и месяца года. В данном случае расчетными днями были приняты: весна - 11 апреля, лето - 11 июня, осень - 11 октября, зима - 27 декабря.
Расчеты показали, что влияние облачности и изменения температуры воздуха на градиент температуры элементов ПП и суточный ход ИК излучения имеет одинаковый характер для всех типов поверхностей, времен года и климатических зон. Из полученных результатов видно, что наибольшие значения температуры и энергетической яркости элементов ПП в ИК диапазонах 3-5 и 8-13 мкм наблюдаются при максимальной температуре воздуха и нулевой балльности облачности, а минимальные значения -при минимальной температуре воздуха и 50 % балльности облачности. Также можно сказать, что при нулевой балльности облачности наблюдается наибольший градиент температур, с увеличением балльности облачности градиент температур уменьшается. В темное время суток градиент температур очень мал и даже имеет отрицательные значения, потому что высота Солнца мала, а также температура окружающей среды выше, чем температура элементов ПП, т. к. воздух охлаждается медленнее, чем земная поверхность.
По результатам проведенных расчетов можно сказать, что во все сезоны года и во всех климатических зонах температуры элементов ПП в темное время суток очень близки по значениям, а в дневное время - весьма различаются. Также можно заметить, что вне зависимости от сезона и климатической зоны больше всего нагревается чернозем, за ним идет песок и глина, а замыкающее положение занимает бетон. Это обусловлено тем, что у элементов ПП различные теплофизические свойства. Наибольший нагрев чернозема обусловлен тем, что у него самая большая теплоемкость (1172 Дж/кг-К), а следовательно, он лучше других запасает тепло, а также наименьшая теплопроводность (0,21 Вт/м-К), что говорит о плохой проводимости тепла. Бетон является самым наименее прогреваемым, поскольку, несмотря на высокую теплоемкость (840 Дж/кг-К) по сравнению с песком, у бетона самая большая теплопроводность (1,28 Вт/кг-К), по сравнению с остальными рассматриваемыми элементами ПП. Песок же имеет небольшую теплоемкость (800 Дж/кг-К), но в то же время и сравнительно низкую теплопроводность (0,34 Вт/кг-К), в то время как у бетона и глины она составляет 1,28 и 0,8 Вт/кг-К соответственно. Глина так же как и остальные фоновые образования, прогревается в силу своих теплофизических свойств. У нее достаточно хорошая теплоемкость (840 Дж/кг-К), но в то же время и высокая теплопроводность (0,8 Вт/кг-К), но все равно это значение ниже, чем у бетона, поэтому глина прогревается сильнее чем бетон.
Для зимы амплитуда суточных колебаний будет минимальна из-за небольшой температуры элементов ПП и малой высоты Солнца. Весна и осень являются переходными сезонами между летом и зимой. На графике видно, в зимнее время значения энергетических яркостей для различных
типов фоновых образований практически совпадают, кроме чернозема. Возрастание амплитуды чернозема и увеличение значения энергетической яркости по сравнению с остальными обусловлено тем, что у него самая большая излучательная и самая маленькая отражательная способность. Поскольку у бетона, глины и песка разные излучательные и отражательные способности, а значения энергетических яркостей очень близки и различаются немного только в дневное время суток, когда положительны углы Солнца, можно говорить о том, что не последнюю роль в определении энергетической яркости элементов ПП играет высота Солнца. Разные фоновые образования имеют некоторые общие участки, не в утреннее или вечернее время, а в дневное время суток, это можно объяснить только случайным сочетанием температуры этих поверхностей с их отражательными или излучательными свойствами.
Для зависимостей для весны и лета также как и на графиках для математического ожидания температуры элементов ПП прослеживается в Центральном районе РФ и в Средней Азии очень малое отличие между значениями математических ожиданий энергетических яркостей одинаковых элементов ПП в обоих диапазонах длин волн, для остальных климатических зон эти значения весьма различны.
Результаты показали, что при рассматриваемых условиях нет таких интервалов для различных фоновых образований и климатических зон, а также времен года в обоих диапазонах длин волн, которые бы совпадали между собой или один бы был полностью включен в состав другого интервала. Поэтому следует рассматривать каждое фоновое образование ПП, каждую климатическую зону и каждый диапазон длин волн в отдельности, с учетом времени суток, потому что вид кривых, описывающих суточное изменение математических ожиданий суточного хода температуры и энергетических яркостей, имеет сложный характер.
Направление дальнейших исследований будет включать в себя возможность расчета с учетом влияния рассеянного излучения облаков и испарения, а также возможность расчета сложных сюжетов ФЦО (геометрических образований различных сложных форм) и введение в рассмотрение влияния рельефа местности, поскольку на данный момент поверхность считается плоской. Предполагается получение случайной геометрической картины участка местности заданных размеров в зависимости от угла и дальности наблюдения. Карта будет формироваться в соответствии с указанными типами основного и дополнительных фоновых покрытий. В качестве предлагаемого списка дополнительных фонов фигурируют только покрытия неантропогенной природы, расположение, размеры и форма которых носят заведомо случайный характер, такие как лужи и небольшие водоемы, участки оголенного грунта, песка и травы и.т.п. В качестве обратного примера можно привести асфальтовое покрытие, которое практически всегда сформировано на земной поверхности в виде правильных геометрических фигур, и генерировать его случайным образом невозможно.
Однако такой тип покрытия может служить в качестве основного. Картина расположения пятен будет формироваться таким образом, когда одно фоновое покрытие считается основным и на этом поле случайным образом располагаются пятна одного или нескольких заданных типов.
Список литературы
1. Нащокин В.В. Техническая термодинамика и теплопередача. М.: Высш. школа, 1980. 469 с.
2. Петросянц М.А., Хромов С.П. Метеорология и климатология. М.: Изд-во МГУ, 1994. 520 с.
M.A. Zagorulko, S.I. Strelyaev
MATHEMATICAL SIMULATION OF BOTTOMING SURFACE BACKGROUND THERMAL FIELDS
This article analyses the numerical simulation results for bottoming terrain temperature diurnal variation in different climatic zones.
Key words: target environment, bottoming surface, temperature, climatic zone, atmospheric transparency window.
УДК 536.24
B.В. Ветров, д-р техн. наук, проф., (4872) 35-18-79, vetrov@tsu.tula.ru,
C.И. Стреляев, д-р техн. наук, проф., (4872) 35-18-79, sergevstrel@rambler.ru,
А.А.Воробьев, асп., апс!геу plavsk@rambler.ru,
(Россия, Тула, ТулГУ)
МОДЕРНИЗАЦИЯ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ УСТАНОВКИ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ КОНВЕКТИВНОГО ТЕПЛОПЕРЕНОСА ВО ВРАЩАЮЩИХСЯ ПРОСЛОЙКАХ
Рассматривается модернизация экспериментальной установки для исследования конвективного теплопереноса во вращающихся прослойкахпри внешнем (внутреннем) нагреве.Проведенная модернизациядает возможность оценить влияние врагцения на процессы конвекции, протекающие в центробежном поле массовых сил.
Ключевые слова: конвекция, тепломассоперенос, осевое вращение, замкнутая газовая прослойка, экспериментальные исследования.
Оценка теплового режима элементов конструкции вращающейся управляемой ракеты на траектории является одной из актуальных проблем при ее применении. От температурного состояния элементов конструкции, критичных к воздействию повышенной температуры, зависит надежность, работоспособность и точность наведения ракеты на цель.
Тепловое воздействие испытывают и оптоэлектронные приборы носового отсека, что связано с интенсивным аэродинамическим нагревом при
