CC BY
49
3. Разработана методика формирования ОЭС по элементам и системе ВМТУ в целом, которая существенно расширяет возможности ЛПР при разработке инновационного проекта с учетом изменения экономической ситуации на момент принятия решений.
4. Использование разработанной методики в практических расчетах на стадии инновационных проектов формирования облика и мощности ВМТУ и его элементов позволит существенно сократить размерность решаемой задачи и даст возможность для более целенаправленной работы с предполагаемыми инвесторами.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Транспортная стратегия Российской Федерации на период до 2030 года : утв. распоряж. Правительства Российской Федерации от 22 нояб. 2008. № 1734-р.
2. Бондаренко Н.В. Лебедева Н.А. Концепция формирования области эффективных альтернатив этапного развития облика и мощности мультимодального транспортного узла припортового региона Дальневосточного Приморья для пропуска контейнерного транзита // Проектирование развития региональной сети железных дорог : сб. науч. тр.; под ред. В.С. Шварцфельда. Хабаровск : Изд-во ДВГУПС, 2015. С. 71-76.
3. Бондаренко Н.В. Лебедева Н.А., Гончарук С.М. Особенности, актуальность и пути решения проблемы развития облика и мощности мультимодального транспортного узла припортового региона Дальнего Востока для
пропуска контейнерного транзита // Проектирование развития региональной сети железных дорог : сб. науч. тр.; под ред. В.С. Шварцфельда. Хабаровск : Изд-во ДВГУПС, 2015.С. 77-85.
4. Методологические основы проектирования этапного развития облика и мощности мультимодальной транспортной сети / С.М. Гончарук, Вл.А. Анисимов, Н.С. Нестерова и др. Хабаровск : Изд-во ДВГУПС, 2012. 227 с.
5. Проблемы и перспективы развития транзитного потенциала МТК «Приморье-1» и «Приморье -2» / С. М. Гончарук, Вл. А. Анисимов, Н. С. Нестерова, М. В. Холоша // Повышение эффективности транспортной системы региона: проблемы и перспективы : материалы Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участ. В 3 т. Т. 3 / под. Ред. С.М. Гончарука. Хабаровск : Изд-во ДВГУПС, 2015. С. 30-33.
6. Лебедева Н.А. Формирование области эффективных альтернатив изменения облика и мощности мультимодальных транспортных узлов на основе системного подхода : дис. ... канд. тех. наук / Н. А. Лебедева. Хабаровск, 2009. 179 с.
7. Изыскания и проектирование железных дорог : учебник для вузов ж.-д. трансп. / И.В. Турбин, А.В. Гавриленков и др.; под. ред. И.В. Турбина. М. : Транспорт, 1989. 479 с.
8. Концептуальные предложения по разработке инновационного проекта развития МТК «АТР-Европа» для реализации транзитного потенциала России / Вл.А. Анисимов и др. // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2016. № 1(49). С. 166-170.
УДК 656.13 Захаров Николай Степанович,
д. т. н., профессор кафедры «Сервис автомобилей и технологических машин»,
Тюменский индустриальный университет, тел. 8(3452) 20-10-39, e-mail: zakharov_ns@mail.ru Сапоженков Николай Олегович, аспирант кафедры «Сервис автомобилей и технологических машин», Тюменский индустриальный университет, тел. 8(3452) 20-10-39, e-mail: sapozhenkovn@mail.ru
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ФОРМИРОВАНИЯ УРОВНЯ ЗАРЯЖЕННОСТИ АВТОМОБИЛЬНЫХ АККУМУЛЯТОРНЫХ БАТАРЕЙ В ЗИМНИЙ ПЕРИОД
N. S. Zakharov, N. O. Sapozhenkov
MODELLING OF FORMATION CAR BATTERIES LEVEL OF CHARGE IN WINTER
Аннотация. В статье рассмотрена имитационная модель формирования уровня заряженности автомобильных аккумуляторных батарей при отрицательных температурах. Описаны основные этапы разработки алгоритма модели и методы получения исходных данных, рассмотрены ключевые процедуры и переменные. В качестве основы при моделировании показателей интенсивности эксплуатации автомобиля предложено использовать ездовые циклы, утвержденные в методиках сертификации автомобилей на соответствие требованиям экологических стандартов и топливной экономичности легковых
Транспорт
автомобилей в городе. Отличительной особенностью имитационной модели является возможность прогнозирования уровня заряженности аккумуляторных батарей с учётом интенсивности и условий эксплуатации легковых автомобилей в городе в зимний период. Результаты моделирования позволяют осуществить оценку периода времени, при котором происходит разряд аккумуляторной батареи до критического уровня, и на этой основе определить оптимальную периодичность контроля её технического состояния, что повышает надёжность пуска двигателя и обеспечивает исправную работу электрооборудования автомобилей в зимний период.
Ключевые слова: автомобильная аккумуляторная батарея, имитационное моделирование, изменение температуры, ездовой цикл, среднесуточный пробег.
Abstract. The article describes a simulation model of car batteries state of charge at low temperatures. The basic stages of development of the algorithm model and methods of obtaining raw data, procedures and examines the key variables are considered. As a basis for modeling performance vehicle operation rate is proposed to use the driving cycle, approved in the car certification procedures for compliance with environmental standards and fuel efficiency ofpassenger cars in the city. Distinctive feature of the simulation model is the ability to predict the level of battery charge, taking into account the intensity and the operating conditions of passenger cars in the city in winter. The simulation results allow to carry out an assessment period of time in which the battery discharge occurs to a critical level, and on this basis to determine the optimal frequency of its technical condition control, which increases the reliability of the engine start-up and ensures correct operation of cars electric equipment in winter.
Keywords: automobile battery, simulation, temperature change, driving cycle, average daily run.
Введение
Сложность, трудоёмкость и высокая стоимость экспериментальных исследований для прогнозирования показателей эксплуатационных свойств автомобилей обусловлены изменением условий и интенсивности эксплуатации [1-7, 9, 12]. Вместе с тем применение имитационного моделирования позволяет отображать реальные явления и получать сведения о возможном поведении системы для данной конкретной ситуации [8, 10-15], что существенно уменьшает временные и материальные затраты при проведении экспериментов. В этой связи указанный метод наиболее предпочтителен для выявления закономерностей формирования уровня заряженности автомобильных аккумуляторных батарей (АКБ) в зимний период.
Основная часть
Исходными данными для имитационного моделирования служит информация о конструкции автомобиля и данные для расчёта параметров движения в исследуемом городе, собранные во время экспериментальных поездок по условиям
выбранного ездового цикла.
На первом этапе определяются характеристики установленного на автомобиле оборудования: ток покоя, мощность и режимы работы задействованных потребителей тока, тип, мощность и пределы регулируемого напряжения генератора; тип, ёмкость и габаритные размеры АКБ. Далее осуществляется поездка по условиям стандартизированного ездового цикла либо по заранее установленному маршруту отражающему типичную эксплуатацию автомобиля, в ходе которой по данным электронных блоков управления регистрируются значения силы тока и времени работы стартера во время пуска, скорости движения, частоты вращения коленчатого вала ДВС, напряжения и тока генератора, тока потребителей и температуры АКБ.
Имитационная модель начинается с описания цикловой процедуры FileVN(ACp, t_bat, time, tpr, tmp). Первоначально в данной процедуре задаются исходные значения уровня заряженности АКБ (ACp %), ёмкости АКБ (C_20), максимально-
го об/мин 2950
Рис. 1. Распределение относительного времени работы генератора в различных диапазонах частот вращения коленчатого вала ДВС во время ездового цикла Hyundai Solaris (МКПП и АКПП)
го тока задействованных потребителей (Ip), тока стартера (I_start), максимального тока стартера (I_start), продолжительности пуска ДВС (T_start), температуры окружающего воздуха (Ttemp), скорости ветра (Vet), температуры АКБ (t_bat), темпа изменения температуры АКБ (tpr и tost), напряжения (U) и тока генератора (Igen).
Далее по результатам эксперимента, проведённого по условиям выбранного ездового цикла, определяется распределение частоты вращения коленчатого вала ДВС внутреннего сгорания (ДВС) исследуемого автомобиля во время цикла (Te1 ^ Te 12) (рис. 1).
Затем по экспоненциальной зависимости тока генератора от оборотов вращения коленчатого вала ДВС (Ig(n)) рассчитывается средний ток, вырабатываемый генератором на каждом этапе цикла (h^In) [7, 8]. Определяется уровень заряженности после пуска ДВС (ACpö) [6, 9]. Задается значение начальной температуры АКБ (temp0), задается значение начального момента цикла (ttime0), Исполняется цикл, состоящий из 12 интервалов, в ходе которого задаются изменения уровня заряженно-сти (ACpiii), температуры АКБ (tempni) и моментов времени (ttimeiii), которые затем возвращаются в качестве результата работы данной процедуры.
Наряду с этим устанавливается средняя продолжительность одной поездки, количество поездок в день, количество дней использования автомобиля в неделю, выбирается файл данных о среднесуточной температуре окружающей среды и скорости ветра, соответствующих климатическому региону эксплуатации, фиксируется значение минимального уровня заряженности АКБ для данного региона.
Известно [16], что по мере разряда АКБ увеличивается доля воды в растворе электролита, из-за чего температура его замерзания повышается. В этой связи минимальное пороговое значение уровня заряженности предложено ограничить температурой, при которой раствор электролита в АКБ замерзает, в результате чего пуск ДВС становится невозможным.
По результатам анализа среднесуточных пробегов исследуемых автомобилей, выдвигается гипотеза о типичном характере их использования в городских условиях. Согласно [17] среднегодовой пробег легкового автомобиля составляет 15 т км. С учётом средней скорости движения в городе, равной 25 км/ч [17], пробег в рамках одного ездового цикла за 0,4 часа составит 10 км. Таким образом, при ежедневной эксплуатации автомобиля в течение одного года должно быть совершено 1500 таких ездовых циклов, что в пересчете на
один день соответствует набору из 4,11 циклов, который вполне допустимо округлить до 4.
В качестве примера суточную эксплуатацию предложено представить в виде последовательности из четырех 30 минутных единичных циклов с возможностью последующего изменения их продолжительности в зависимости от условий и интенсивности эксплуатации (табл. 1).
Т а б л и ц а 1 Предполагаемый суточный режим эксплуатации автомобиля индивидуального пользования в г. Тюмени
Поездка Начало Движение, ч Стоянка, ч
На работу 7:00 0,5 4,5
На обед 12:00 0,25 0,5
На работу 12:45 0,25 5
В магазин 18:00 0,5 1,5
Домой 20:00 0,5 10,5
2 22
Моменты начала циклов предложено зафиксировать значениями времени 7.00 (ddt0), 12:00 (ddtl), 12:45 (ddt2), 18:00 (ddt3) и 20:00 (ddt4). Соответственно, при 30 минутной продолжительности одной поездки между циклами остаются промежутки времени протяженностью 4,5 (dddt0), 0,5 (dddtO, 5 (dddt2), 1,5 (dddfe), 10,5 (dddt4) часов.
Реализация цикловой процедуры FileVN позволяет описать основную процедуру FileB(ACp_0, temp, ACp_k, ACp_z). Данная процедура осуществляет заполнение массива данных, содержащего значения уровня заряженности АКБ (V0,count), её температуры (Vl,count) и соответствующего времени (V2,count). Первоначально процедура осуществляет присвоение трех начальных значений указанных параметров (Vw), (V10), (V2,0), затем определяет количество дневных циклов (nnn), обнуляется счетчик отсчетов (count), запускается серия из nnn дневных циклов. Внутри каждого дневного цикла исполняется серия единичных циклов, результат каждого единичного цикла сообщается переменной массива (VVF), далее переменная VVF разбивается на три подмножества (ACp, t_bat, time), которые при помощи 12-ти ступенчатого цикла переносятся во внутреннюю переменную итогового массива (V). В ходе исполнения этого цикла осуществляется увеличение счетчика отсчетов (count), а после чего производится сравнение итогового значения уровня заряженности (V0,count) с величиной критического значения (ACp_k) для моделируемого региона эксплуатации, и, в случае пониженного уровня, производится имитация заряда с присвоением
Транспорт
Рис. 2. Укрупнённый алгоритм имитационной модели формирования уровня заряженности АКБ
(^o.count) значения (ACp_z). Далее осуществляется инкрементирование счетчика (count) и имитация процесса стоянки с расчетом итоговых для данной стоянки параметров (Vo.count), (Vi, count), (V2, count) и
занесением их в массив (V) (рис. 2).
По результатам исполнения процедуры FileB внутренняя переменная массива (V) возвращается в качестве результата работы процедуры и может быть использована процедурами визуализации итогов в зависимости от единиц времени (FuG3) или единиц условного пробега (FuG4). При составлении функции FuG3(t) возникает необходимость в предварительном описании вспомогательной функции FuG33(t), которая интерполирует значения уровня заряженности по линейному алгоритму.
Первоначально осуществляется определение целого количества дней соответствующих
аргументу t (выраженному в единицах суток). Далее вычисляется индекс (г^ первого элемента массива, соответствующего текущему ([£Г+1]-му) дню.
Затем определяется индексное смещение (г), на основании которого вычисляются нижний индекс элемента массива (пр) и верхний индекс элемента массива (ур), между временными составляющими УУОщр и УУ02,щ> находится текущее значение времени (1). По окончании процедуры РиО33(1;) возвращается значение уровня заряженности АКБ, интерполированное по линейному закону между начальными и конечными значениями текущего временного
Рис. 3. Изменение уровня заряженности и температуры АКБ: Сз - уровень заряженности АКБ, %; Таб - температура АКБ, оС; Тв - температура окружающей среды, оС
промежутка, а именно VVG0,np и VVG0,vp. Функция FuG3(0, так же, как и FuG33(0, осуществляет интерполяцию уровня заряженности внутри моделируемого временного промежутка, но в дополнение к этому осуществляет экстраполяцию уровня заряженности АКБ за пределы указанного промежутка значениями смоделированного массива. Пример использования функции FuG3(0 для определения температуры и уровня заряженности АКБ автомобиля Hyundai Solaris при 5-дневной эксплуатации с учётом среднесуточной температуры и скорости ветра в г. Тюмени в период с ноября по март представлен на рис. 3.
Заключение
Таким образом, разработанная имитационная модель формирования уровня заряженности АКБ позволяет осуществлять оценку периода времени, при котором происходит разряд АКБ до критического уровня в зависимости от условий и интенсивности эксплуатации легковых автомобилей, что может служить основанием для принятия соответствующих мер по обеспечению её работоспособности. Прогнозирование уровня заряженно-сти с учётом климатических факторов, конструктивных характеристик автомобиля и интенсивности его эксплуатации является основой для определения оптимальной периодичности контроля технического состояния (ТС) и подбора оптимальной ёмкости АКБ. Использование полученных результатов повышает надёжность пуска ДВС и обеспечивает исправную работу электрооборудования при отрицательных температурах окружающей среды, а также снижает затраты на осу-
ществление операций по контролю ТС АКБ и затраты, возникающие в случае неудавшегося пуска
ДВС в зимний период.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Захаров, Н.С. Абакумов Г.В., Ракитин А.Н. Взаимосвязь между климатическими факторами // Научно-технический вестник Поволжья. 2014. № 1. С. 26-29.
2. Захаров Н.С. Новоселов О.А., Ракитин В.А. Методика сравнительной оценки потребительских свойств автомобилей // Научно-технический вестник Поволжья. 2014. № 6. С. 158-160.
3. Захаров Н.С. Сапоженков Н.О., Васюк М.В. Влияние сезонных условий на объёмы работ по ремонту электрооборудования автомобилей и расход запасных : материалы Всерос. науч.-техн. конф. Тюмень, 2015. С. 85-89.
4. Захаров Н.С. Влияние условий эксплуатации на долговечность автомобильных шин. Тюмень : ТюмГНГУ, 1997. 139 с.
5. Факторы, влияющие на продолжительность простоя транспортно-технологических машин в текущем ремонте / Н.С. Захаров и др. // Нефтяное хозяйство. 2014. № 4. С. 82-84.
6. Захаров Н.С. Сапоженков Н.О. Определение оптимальной периодичности обслуживания автомобильных аккумуляторных батарей в зимний период : материалы Всерос. науч.-техн. конф. Тюмень, 2016. С. 134-139.
Транспорт
7. Захаров Н.С. Ракитин В.А. Оценка срока окупаемости газобаллонного оборудования с учетом изменения надежности газодизельных автомобилей // Инженерный вестник Дона. 2015. № 2, Ч. 2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2p2y2015/2916 (дата обращения 17.02.2016).
8. Захаров Н.С. Использование ТР-распределения при моделировании процессов изменения качества автомобилей // Изв. высш. учеб. заведений. Нефть и газ. 1999. № 3. С. 105-111.
9. Захаров Н.С. Сапоженков Н.О. Изменение зарядного тока автомобильных аккумуляторных батарей в зимний период // Научно-технический вестник Поволжья. 2014. № 5. С. 196-198.
10. Сапоженков Н.О. Макарова А.Н. Влияние сезонных условий на надёжность электрооборудования // Научно-технический вестник Поволжья. 2014. № 6. С. 318-320.
11. Сапоженков Н.О. Влияние сезонных условий на работу автомобильных аккумуляторных батарей : сб. докл. XIII-й Междунар. науч. конф. Липецк. 2013. С. 96-100.
12. Сапоженков Н.О. Изменение температуры автомобильных аккумуляторных батарей в зим-
ний период // Инженерный вестник Дона. 2015. № 3. URL:
ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2015/32279 (дата обращения 17.02.2016).
13. Сапоженков Н.О. Корректирование периодичности обслуживания автомобильных аккумуляторных батарей : материалы Всерос. науч.-техн. конф. Тюмень, 2012. С. 227-230.
14.Сапоженков Н.О. Эксплуатация автомобильных аккумуляторных батарей в условиях холодного климата : сб. ст. XIII Междунар. науч.-практ. конф. Пенза, 2013 С. 47-50.
15.Narayanaswamya, K. V. Design and Development of Electrical Energy Management System for Vehicle // International Journal of Current Engineering and Technology. Vol. 3. №. 2. June 2013. Рр. 591-599.
16.Berndt, D. Lead Oxides in J.O. Besenhard (Ed.): Handbook of Battery Materials, 1999. 415 p.
17. Динамика изменения средних скоростей движения автотранспорта в московском регионе [Электронный ресурс] : аналитический отчет // Геожизнь. 2012. 12 июл. URL: http://www.gazeta.ru/auto/infographics/srednyaya_ skorost_dvizheniya_po_moskve.shtml. (дата обращения 18.07.2016).
УДК 519.673:629.7.083 Пахомов Сергей Васильевич,
к. т. н., доцент, доцент кафедры «Механика и приборостроение», Иркутский государственный университет путей сообщения, тел.: 8-914-88-40-649, e-mail:psv1960@mail.ru
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ПОТЕНЦИАЛЬНЫХ ТЕЧЕНИЙ ВОЗДУШНОГО ПОТОКА У ОПОРНОЙ ПОВЕРХНОСТИ НА ВХОДЕ В ВОЗДУХОЗАБОРНИК ВОЗДУШНОГО СУДНА
S. V. Pakhomov
RESULTS OF RESEARCH OF THE SPATIAL POTENTIAL CURRENTS OF THE AIR STREAM AT THE BASIC SURFACE ON THE ENTRANCE TO THE AIRCRAFT AIR INLET
Аннотация. На базе метода дискретных вихрей рассматривается методика математического моделирования вихревых течений воздушного потока у опорной поверхности (аэродрома). Изложена постановка задачи математического моделирования стокового вихреобразования перед воздухозаборником, расположенным у опорной поверхности. Указаны закономерности свойств среды у опорной поверхности перед входом в асимметричный воздухозаборник при симметричном обтекании потока с учетом наличия ветра. Рассмотрено влияние бокового обтекания, определенного углом скольжения ¡3, заключенным между вектором скорости внешнего потока () и продольной плоскостью симметрии воздухозаборника I = 0, на склонность воздухозаборника к вихреобразованию посредством градиентов тангенциальной скорости потока. Представлены результаты исследования градиента и относительной тангенциальной скорости потока у поверхности аэродрома от угла скольжения ¡3. Рассмотрено влияние геометрических параметров входа в воздухозаборник, а именно высоты А и ширины В входа в воздухозаборник и угла наклона плоскости входа у, на склонность его к образованию вихрей. Дан качественный и количественный анализ влияния геометрических параметров на коэффициент Квх защищенности двигателей от вихреобразования и на градиенты тангенциальной скорости потока. Рассмотрено влияние направления бокового ветра на склонность воздухозаборника к образованию вихрей посредством смещения точки а мнимого стока на опорной поверхности перед моделью воздухозаборника с квадратной плоскостью входа.
