Solution of the Inverse Problem of Calculating a Gas–Liquid Injector with a Two-Phase Flow

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

We consider the possibility of solving the inverse problem of calculating a gas–liquid jet injector with a bubbly two-phase flow structure. The parameters governing the injector operation, such as the pressure difference, the orifice diameter, and the air concentration, are determined for the given value of the mean Sauter diameter. For this purpose, the operation of a mixer with a two-phase working body and injectors of different diameters was experimentally investigated in the bubbly operation regime with a water–air working body. In the experiments the parameters of the phases supplied to the mixer (flow rates, pressures, and temperatures) were measured, together with the pressure ahead of the injector. The dispersity and velocity parameters in the spray were measured using the laser shadow method. The statistics thus gathered allow one to obtain the required correlation dependences which makes it possible to solve the problem formulated.

Авторлар туралы

P. Zotikova

Moscow Aviation Institute

Email: chekmenevapolina024@gmail.com
Moscow, Russia

N. Kucherov

Moscow Aviation Institute

Email: n.kutcherov@bk.ru
РоссMoscow, Russiaия, Москва

I. Lepeshinskii

Moscow Aviation Institute

Email: igorlepesh@yandex.ru
Moscow, Russia

V. Reshetnikov

Moscow Aviation Institute

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: vresh0352@mail.ru
Moscow, Russia

Әдебиет тізімі

  1. Czernek Krystian, Hyrycz Michał, Krupińska Andżelika, Matuszak Magdalena, Ochowiak Marek, Witczak Stanislaw, Włodarczak Sylwia. State-of-the-Art Review of Effervescent-Swirl Atomizers // Energies. 2021. V. 14. P. 2876. https://doi.org/10.3390/en14102876
  2. Марчуков Е.Ю., Мухин А.Н., Лепешинский И.А., Решетников В.А., Кучеров Н.А. Экспериментальное исследование смесительного устройства форсажной камеры газотурбинного двигателя // Изв. РАН. МЖГ. 2022. № 4. С. 3–10.
  3. Лепешинский И.А., Решетников В.А., Заранкевич И.А. Численное моделирование и экспериментальное исследование жидкостно-газового двухфазного эжектора со сверхзвуковым профилированным соплом// Вестник Самарского университета. Аэрокосмическая техника, технологии и машиностроение. 2017. Т. 16. № 2. С. 164–171.
  4. Лепешинский И.А., Решетников В.А., Заранкевич И.А., Истомин Е.А., Антоновский И.В., Гузенко А.А. Экспериментальное исследование газодинамического смесителя закрытого типа // Вестник Самарского университета. Аэрокосмическая техника, технологии и машиностроение. 2016. Т. 15. № 3. С. 70–80.
  5. Сайт фирмы Lavision [Электронный источник] URL: http://lavision.de/en/
  6. Lin Jianzhong&Qian, Lijuan&Xiong, Hongbin. Relationship between deposition properties and operating parameters for droplet onto surface in the atomization impinging spray // Powder Technology. 2009. 191. P. 340–348. https://doi.org/10.1016/j.powtec.2008.11.009
  7. Nelder J.A. and Mead R. // Computer Journal. 1965. V. 7. P. 308–313.
  8. Powell M.J.D. An efficient method for finding the minimum of a function of several variables without calculating derivatives // The Computer Journal. 1964. V. 7. P. 155–162.
  9. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация / Пер. с англ. М.: Мир, 1985, 503 с.
  10. Nocedal, Jeorge; Wright, Stephen J. Numerical Optimization / 2nd ed. N.Y.: Springer, 2006, 634 c.
  11. Liu D.C., Nocedal J. On the Limited Memory Method for Large Scale Optimization// Mathematical Programming B.1989. V.45. № 3. P. 503–528.
  12. Powell M.J.D. A direct search optimization method that models the objective and constraint functions by linear interpolation / Advances in Optimization and Numerical Analysis / Eds. S. Gomez and J-P Hennart. Dordrecht.: Kluwer Academic, 1994. P. 51–67.
  13. Bonnans J.F., Gilbert J.Ch., Lemaréchal C., Sagastizabal C. Numerical Optimization // Theoretical and Practical Aspects, 2006. P. 490.

Қосымша файлдар


© П.В. Зотикова, Н.А. Кучеров, И.А. Лепешинский, В.А. Решетников, 2023

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».