CC BY
8
практическую применимость описанных методов и технологий. Дальнейшее развитие и интеграция этих подходов могут существенно повысить гибкость, производительность и конкурентоспособность. Понимание и применение данных инноваций имеет важное значение для развития современной промышленности и удовлетворения потребностей рынка. Список использованной литературы:
1. Еропкин А.М. Бережливое производство на предприятиях и в организациях оборонно-промышленного комплекса / А.М. Еропкин. - Екатеренбург: Доброе слово, 2015. - 136 с. - ISBN 978-5-89796-531-5
2. Прохоров, А. ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК Анализ, тренды, мировой опыт / А. Прохоров, М. Лысачев. - Москва: АльянсПринт, 2020. - 401 с.
3. Петин В. Arduino и Raspberry Pi в проектах Internet of Things / В. Петин. - Санкт-Петербург: БВХ-Петербург, 2017. - 319 с.
4. ТРМ или всеобщий уход за оборудованием //URL:https://okdesk.ru/blog/tpm (дата обращения: 03.06.2023)
5. Akao Yoji A. Quality Function Deployment: Integrating Customer Requirements into Product Design. (Translated by Glenn H. Mazur) / A. Akao Yoji. - Cambridge: Productivity Press, 1990. - 369 с.
6. Патент № 10242193 Соединенные Штаты Америки, МПК G 06 F 21/57, H 04 L 29 / 06. Method of resource-limited device and device class identification using system and function call tracing techniques, performance, and statistical analysi: № US10242193B1: заявл. 04.01.2018: опубл. 22.11.2019 / Leonardo Babun, Hidayet Aksu, A. Selcuk Uluagac - 28 с.
7. Discrete-Event System Simulation. Pearson Education. / J. Banks, J. S. Carson, B. L. Nelson, D. M. Nicol. -Liverpool: Fourth Edition, 2005. - 75 с.
8. Grimm V Agent-Based and Individual-Based Modeling: A Practical Introduction / V Grimm, S F. Railsback. -Princeton: Princeton University Press, 2011. - 352 с. - ISBN 9781400840656
9. Manufacturing execution system (MES) // TechTarget: сайт. - URL: https://www.techtarget.com/searcherp/definition/manufacturing-execution-system-MES (дата обращения: 03.06.2023)
10. Franchetti M. J. Lean six sigma for engineers and managers: with applied case studies. / M. J. Franchetti. -Boca Raton: CRC Press, 2015. - 279 с.
11. Harari, J. The Japanese philosophy of Kaizen holds the answer to business growth. / J. Harari // Linkedin: электронный журнал. - URL: https://www.linkedin.com/pulse/japanese-philosophy-kaizen-holds-answer-business-growth-james-harari. - Дата публикации: 08.10.2020.
© Динмухаметова Г.Н., 2023
УДК 621.644
Клепова К.А.
студент магистратуры кафедры водопользования и экологии СПбГАСУ
Санкт-Петербург, Россия
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ КАНАЛИЗАЦИОННОГО СТОЯКА В ДМБУБ
Аннотация
Программа ANSYS - это универсальная система, основанная на вычислительной гидродинамике.
Решение многих задач невозможно без детального рассмотрения процессов течения жидкости. Поэтому сейчас все большее распространяются методы вычислительной гидродинамики. Они позволяют ускорить процессы проектирования. В данной статье рассмотрены основные этапы построения модели канализационного стояка, для изучения процессов движения жидкости в нем.
Ключевые слова
ANSYS, моделирование, программа, расчет, гидродинамика, канализационный стояк.
Программа ANSYS, разработанная для математического моделирования разных физических процессов, основывается на методе конечных элементов.
Разработку модели канализационного стояка в программе можно свести к 5 этапам:
1. Создание геометрической модели исследуемого узла.
Для воспроизведения необходимого гидравлического расчета для начала нужно сформировать компьютерную геометрическую модель для исследуемой области течения.
2. Разработка сеточной модели на базе геометрической.
В этом этапе происходит дробление на отдельные малые ячейки твёрдотельной модели, созданной на предыдущем этапе (контрольные объёмы).
3. Дополнение сеточной модели расчётными условиями.
Для потоков жидкости, используются уравнения неразрывности и уравнения моментов количества движения по двум или трём осям. После вводятся необходимые значения для решения сформированной системы уравнений.
4. Поиск решения.
Этот этап необходим для поиска таких значений параметров в каждой расчётной ячейке, чтобы вся расчётная зона имела максимально верные уравнения потоков.
5. Представление результатов.
Для удобства анализа результаты представляются в виде графиков, контурных или векторных полей распределения параметров, линий тока, изоповерхностей параметров, числовых значений параметров в заданных областях.
Opening (Ря)
Ф
Орет,^(Рк)
Рисунок 1 - Схема расчетной области модели трубчатого стояка в ANSYS
issn 2410-700x
международный научный журнал «символ науки»
# 6-1 / 2023
В работе воспроизведено моделирование трубчатого стояка 0у = 0,1 м. Закругление входной воронки Явх принято равным диаметру стояка 0. Диаметры для стояка и подводящего трубопровода равны.
С помощью моделирования в Ansys CFX произведен гидравлический расчет для каждого типоразмера трубы.
Модель предполагает свободный пропуск воды через вертикальный трубопровод (рис. 1).
Рисунок 2 - Создание геометрии для расчетной модели
Следующим шагом будет в ANSYS Meshing создать расчетную сетку, задав необходимые для этого параметры сетки.
В основе расчетной области использовалась тетраедрическая сетка, которая на границе с твердой стенкой улучшалась с помощью команды Inflation. Оптимальный размер ячеек сетки назначался на основании предварительных расчетов и анализа результатов.
Требующаяся сетка должна иметь необходимое задаваемое число разбиений вдоль радиального и осевого направлений. Для задания определенного числа разбиений используется команда Edge Sizing.
Важным моментом в моделировании является проверка сетки на ошибки.
Q • с - û Q в в Q им g Çj (&;© ® ® fl? в • ЯК**"*- !Е«*М
Рисунок 3а,б - Сетка для гидравлического расчета
Для расчета рассматриваемой модели следующим этапом будет задать свойства жидкости: плотность; вязкость.
Кроме того, задаются условия на границах. Для конструирования водной части двухфазной смеси в начале подводящего трубопровода применялось граничное условие Inlet. Эта функция необходима для подвода потока жидкости. Параметром подвода воды была назначена скорость входящего потока - V, м/с.
Для поступления воздушной среды пространство над вентиляционным патрубком определено, как объем окружающей среды, имеющий большую ширину, чем сечение стояка. Для конструирования воздушной среды необходимо устанавливать граничное условие Opening и в нем задастся величиной избыточного давления Рм = 0 Па.
На основании, рассчитанных для ряда расходов, средней скорости по высоте трубы, критерия Рейнольдса, толщины слоя воды в стояке определялись толщины пограничного слоя, а также размер элемента сетки ближайшего к стенкам. В ходе проведения расчета модели решалась нестационарная задача.
Результаты. Общее время расчета модели канализационного стояка составило около 70 с. Установившееся движение в трубопроводе наступает на 30^40-ой секунде расчета.
Проведение расчетов в программном обеспечении ANSYS позволило получить распределение давления при различных характеристиках трубчатого стояка.
По результатам модельных расчетов составлены графики распределения давления внутри стояка, графики зависимости давления от высоты перепада и степени заполнения трубы, графики зависимости заполнения стояка от расхода воды и график зависимости коэффициента эжекции от заполнения стояка водой.
Список использованной литературы:
1. Федоров С.В., Васильев В.М «Оценка работы трубчатого стояка для подачи воздуха в дюкер с «Воздушной подушкой» // Известия высших учебных заведений, 2021.
2. А. А. Чернов «Моделирование гидродинамики потока жидкости с абразивными частицами в технологическом трубопроводе с использованием ПК «ANSYS»» // "Аллея науки" №5- 2018
3. Ю.В.т Столбихин, С.В. Федоров «Моделирование работы перепадной шахты на канализационной сети» // Вода и Экология, 2017.
© Клепова К.А., 2023
УДК 004.852
Койшыбаев Р.Ж.
магистрант 2 курса АУЭС имени Гумарбека Даукеева,
г. Алматы, Казахстан Научный руководитель: Мукашева А.К.
PhD, доцент, АУЭС имени Гумарбека Даукеева,
г. Алматы, Казахстан
РАЗРАБОТКА ОБУЧАЕМОЙ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ С ПОМОЩЬЮ АЛГОРИТМОВ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
Аннотация
В данной статье представлена разработка обучаемой системы распознавания лиц с использованием алгоритмов сверточной нейронной сети. "Обучаемая система" представляет собой систему, способную распознавать новые лица в реальном времени. Она автоматически определяет черты лица и сравнивает их с ранее известными данными для идентификации лица.
В статье описывается создание и обучение сверточной нейронной сети, а также оценка ее эффективности по общепринятому стандарту. Результаты показали, что разработанная нейронная сеть
