Обоснование расходных характеристик рекуператора для тепловой подготовки агрегатов машин и оборудования

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Машины и оборудование в своем составе могут содержать гидравлические системы для обеспечения функционирования основных и вспомогательных систем. Известно, что общим недостатком гидравлических систем и приводов является зависимость вязкости применяемых жидкостей от температуры. Заметная часть технологических машин и оборудования размещается в неотапливаемых или плохо отапливаемых производственных помещениях, и изменение вязкости рабочих жидкостей при понижении температуры внешней среды может существенным образом влиять на параметры технологических процессов. Важным фактором обеспечения стабильности параметров технологических процессов является степень подготовки машин и оборудования к работе в условиях низких температур или в условиях колебаний температурного режима. В связи с этим встает вопрос обеспечения необходимой температуры технических жидкостей перед включением машин и оборудования и поддержания необходимого теплового режима в процессе работы их узлов и агрегатов. Один из способов решения данной задачи заключается в применении внешних источников тепла. Такими источниками могут служить различные теплообменные устройства. В теплообменном устройстве осуществляется нагрев теплоносителя, который затем подается в теплообменную рубашку агрегатов машин и оборудования. Для нагрева теплоносителя в теплообменнике применяются как жидкие, так и газообразные среды. В последнем случае теплообменник называют рекуператором. Эффективность работы рекуператора определяется его конструктивными и расходными характеристиками. Существуют методики аналитического определения как конструктивных, так и расходных характеристик рекуператора, однако эти методы обладают достаточно большой трудоемкостью. Применение компьютерного моделирования тепловых процессов позволяет успешно решать задачу расчета, а также существенно сокращает время проектирования теплообменных аппаратов. Целью работы является обоснование расходных характеристик рекуператора для поддержания теплового режима посредством компьютерного моделирования. Методом исследования является компьютерное моделирование тепловых процессов, которое реализуется с помощью программного комплекса SolidWorks компании Dassault Systems и его приложения Flow Simulation для моделирования тепловых процессов в научных исследованиях и инженерной деятельности. Результаты и обсуждение. Моделирование проводилось в стационарном и нестационарном режиме и позволило определить влияние производительности насоса на температуру теплоносителя на выходе из рекуператора. Установлено что при расходе теплоносителя более 20 л/ч его температура не достигает необходимых значений несмотря на то, что газы, выходящие из рекуператора, имеют существенную остаточную температуру. Оценка эффективности рекуператора проводилась с помощью определения эксергетического КПД. Исходя из полученных данных, наиболее предпочтительными оказались значения производительности насоса, лежащие в диапазоне от 4 до 20 л/ч.

Об авторах

Р. В. Чернухин

Email: rv_81@mail.ru
канд. техн. наук, Новосибирский государственный технический университет, пр. К. Маркса, 20, г. Новосибирск, 630073, Россия, rv_81@mail.ru

А. А. Долгушин

Email: dolgushin078@mail.ru
канд. техн. наук, доцент, Новосибирский государственный аграрный университет, ул. Добролюбова, 160, г. Новосибирск, 630039, Россия, dolgushin078@mail.ru

Н. Г. Касимов

Email: nikolakas@list.ru
канд. техн. наук, доцент, Ижевская государственная сельскохозяйственная академия, ул. Студенческая, 11, г. Ижевск, 426069, Россия, nikolakas@list.ru

В. В. Иванцивский

Email: ivancivskij@corp.nstu.ru
доктор техн. наук, доцент, Новосибирский государственный технический университет, пр. К. Маркса, 20, г. Новосибирск, 630073, Россия, ivancivskij@corp.nstu.ru

Д. В. Лобанов

Email: lobanovdv@list.ru
доктор техн. наук, доцент, Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова, пр. Московский, 15, г. Чебоксары, 428015, Россия, lobanovdv@list.ru

С. А. Васильев

Email: Vsa_21@mail.ru
доктор техн. наук, доцент, Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова, пр. Московский, 15, г. Чебоксары, 428015, Россия, Vsa_21@mail.ru

Н. В. Мартюшев

Email: martjushev@tpu.ru
канд. техн. наук, доцент, Национальный исследовательский Томский политехнический университет, пр. Ленина, 30, г. Томск, 634050, Россия, martjushev@tpu.ru

Список литературы

  1. Moriwaki T. Multi-functional machine tool // CIRP Annals – Manufacturing Technology. – 2008. – Vol. 57, iss. 2. – P. 736–749. – doi: 10.1016/j.cirp.2008.09.004.
  2. Integration of production steps on a single equipment / V. Skeeba, V. Pushnin, I. Erohin, D. Kornev // Materials and Manufacturing Processes. – 2015. – Vol. 30, iss. 12. – P. 1408–1411. – doi: 10.1080/10426914.2014.973595.
  3. Yamazaki T. Development of a hybrid multi-tasking machine tool: integration of additive manufacturing technology with CNC machining // Procedia CIRP. – 2016. – Vol. 42. – P. 81–86. – doi: 10.1016/j.procir.2016.02.193.
  4. Скиба В.Ю. Гибридное технологическое оборудование: повышение эффективности ранних стадий проектирования комплексированных металлообрабатывающих станков // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2019. – Т. 21, № 2. – С. 62–83. – doi: 10.17212/1994-6309-2019-21.2-62-83.
  5. Анализ напряженно-деформированного состояния материала при высокоэнергетическом нагреве токами высокой частоты / В.Ю. Скиба, В.Н. Пушнин, И.А. Ерохин, Д.Ю. Корнев // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2014. – № 3 (64). – С. 90–102.
  6. Иванцивский В.В., Скиба В.Ю., Пушнин В.Н. Методика назначения режимов обработки при совмещении операций абразивного шлифования и поверхностной закалки ТВЧ // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2011. – № 4. – С. 19–25.
  7. Dolgushin A.A., Voronin D.M., Syrbakov A.P. Experiment of using thermal insulating materials for accumulation of heat in the transmission // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – 2019. – Vol. 632, iss. 1. – P. 012014. – doi: 10.1088/1757-899X/632/1/012014.
  8. Chernukhin R.V. Reliability of the steering gear of truck vehicles // Applied Mechanics and Materials. – 2013. – Vol. 379. – P. 36–42. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/AMM.379.36' target='_blank'>www.scientific.net/AMM.379.36.
  9. Патент 2595205 Российская Федерация. Система подогрева агрегатов механической трансмиссии транспортного средства / Долгушин А.А., Курносов А.Ф., Вакуленко М.В. – № 2015120140; заявл. 27.05.2015; опубл. 20.08.2016.
  10. Lane M.S., Mansour A.H., Harpell J.L. Operations research techniques: A longitudinal update 1973–1988 // Interfaces. – 1993. – Vol. 23, N 2. – P. 63–68. – doi: 10.1287/inte.23.2.63.
  11. Short simulation activity to improve the competences in the fluid-mechanical engineering classroom using solidworks flow simulation / M. Rodríguez-Martín, P. Rodríguez-Gonzálvez, A.S. Patrocinio, J.R.S. Martín // Proceedings of the Seventh International Conference on Technological Ecosystems for Enhancing Multiculturality. – León Spain, 2019. – P. 72–79. – doi: 10.1145/3362789.3362809.
  12. Bellos E., Tzivanidis C., Antonopoulos K.A. Thermal performance of a direct-flow coaxial evacuated tube with solidworks flow simulation // 6th International Conference on Experiments/Process/System Modelling/Simulation/Optimization. – Athens, Greece, 2015. – Vol. 2. – P. 505–513.
  13. Nawaz H., Yuan Y.S. Thermal comfort analysis of a ship air-conditioning system using solidworks flow simulation // Advanced Materials Research. – 2013. – Vol. 773. – P. 883–888. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/AMR.773.883' target='_blank'>www.scientific.net/AMR.773.883.
  14. Law A.M., Kelton W.D. Simulation modeling and analysis. – 3rd ed. – New York: McGraw-Hill Education, 2000. – 784 p. – ISBN 978-007116537.
  15. Peng Y. Research of thermal analysis collaboratively using ANSYS workbench and solidworks simulation // Applied Mechanics and Materials. – 2012. – Vol. 127. – P. 262–266. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/AMM.127.26' target='_blank'>www.scientific.net/AMM.127.26.
  16. STAR CCM+ CFD simulations of enhanced heat transfer in high-power density electronics using forced air heat exchanger and pumped fluid loop cold plate fabricated from high thermal conductivity materials / K.R. Anderson, M. Devost, W. Pakdee, N. Krishnamoorthy // Journal of Electronics Cooling and Thermal Control. – 2013. – Vol. 3, N 4. – doi: 10.4236/jectc.2013.34016.
  17. Internal air flow analysis of a bladeless micro aerial vehicle hemisphere body using computational fluid dynamic / M.N.K. Othman, R.M. Zuradzman, D. Hazry, W. Khairunizam, A.B. Shahriman, S. Yaacob, S.F. Ahmed, A.T. Hussain // AIP Conference Proceedings. – 2014. – Vol. 1635, N 1. – P. 182–186. – doi: 10.1063/1.4903581.
  18. Dzelzitis E., Sidenko N. Numerical simulation of heat exchange in discrete-rough channels at flow superimposed oscillations // 18th International Scientific Conference "Engineering for Rural Development": Proceedings. – Jelgava, Latvia, 2019. – Vol. 18. – P. 1155–1161. – doi: 10.22616/ERDev2019.18.N203.
  19. Dzelzitis, E., Sidenko, N. Numerical Simulation of Heat Exchange in Discrete-Rough Channels at Flow Superimposed Oscillations. In: 18th International Scientific Conference "Engineering for Rural Development": Proceedings. Vol.18, Latvia, Jelgava, 22-24 May, 2019. Jelgava: Latvia University of Life Sciences and Technologies, 2019, pp. 1155–1161. ISSN 1691-5976. Available from: doi: 10.22616/ERDev2019.18.N203
  20. Design, simulation and optimization of a solar dish collector with spiral-coil thermal absorber / S.R. Pavlovic, E.A. Bellos, V.P. Stefanovic, C. Tzivanidis, Z.M. Stamenkovic // Thermal Science. – 2016. – Vol. 20, N 4. – P. 1387–1397. – doi: 10.2298/TSCI160213104.
  21. Simulation and validation of a two-phase pumped loop cooling system / T.C. Magee, K.M. Hines, M.A. Dumesh, A.D. Meekins, M.M. Bridges // ASME International Mechanical Engineering Congress and Exposition. – 2019. – Vol. 59452. – P. V008T09A013. – doi: 10.1115/IMECE2019-10272.
  22. Ivanov A.V., Trebunskikh T.V., Platonovich V.V. Validation methodology for modern CAD-embedded CFD code: from fundamental tests to industrial benchmarks // NAFEMS World Congress. – Salzburg, Austria, 2013.
  23. Sobachkin A., Dumnov G. Numerical basis of CAD-embedded CFD // NAFEMS World Congress. – Salzburg, Austria, 2013. – P. 9–12.
  24. Tsatsaronis G. Definitions and nomenclature in exergy analysis and exergoeconomics // Energy. – 2007. – Vol. 32, N 4. – P. 249–253. – doi: 10.1016/j.energy.2006.07.002.
  25. Szargut J., Morris D.R., Steward F.R. Exergy analysis of thermal, chemical, and metallurgical processes. – United States, 1987.
  26. Zakirov S.G., Karimov K.F. Exergy analysis of refrigeration evaporators // International Refrigeration and Air Conditioning Conference. – Purdue, 2004. – P. 643. – URL: http://docs.lib.purdue.edu/iracc/643 (accessed: 05.11.2020).
  27. Ethylene glycol: properties, synthesis, and applications / H. Yue, Y. Zhao, X. Maa, J. Gong // Chemical Society Reviews. – 2012. – Vol. 41, iss. 11. – P. 4218–4244. – doi: 10.1039/c2cs15359a.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».