Эффективный алгоритм численного решения трехмерной задачи теплопроводности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В работе создана и программно реализована математическая модель нагрева сляба, основанная на численном решении трехмерной задачи теплопроводности. Для решения системы разностных уравнений предложен послойный метод, позволяющий использовать метод прогонки для решения системы разностных уравнений трехмерной задачи в рамках быстро сходящейся итерационной процедуры. Проведены сравнительные расчеты нагрева сляба с использованием предложенного послойного метода и метода простой итерации при различной степени измельчения пространственной сетки. В результате установлено, что с измельчением сетки эффективность послойного метода по отношению к методу простой итерации возрастает.

Об авторах

Александр Вячеславович Варгин

Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»

Автор, ответственный за переписку.
Email: mr.vargin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-8657-8716

аспирант

Россия, Москва

Игорь Анисимович Левицкий

Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»

Email: lewwwis@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9345-3628

кандидат технических наук, доцент

Россия, Москва

Список литературы

  1. Тимошпольский В.И., Трусова И.А., Менделеев Д.В., Ратников П.Э. Анализ методов математического моделирования процессов теплообмена в промышленных печах для нагрева металла // Литье и металлургия. 2012. Т. 2. № 65. С. 102–107.
  2. Курносов В.В., Левицкий И.А., Прибытков И.А. Исследование нагрева массивных заготовок с различными скоростями в печах периодического действия // Известия высших учебных заведений. Черная металлургия. 2012. Т. 55. № 9. С. 27–31.
  3. Ганул А.О., Дождиков В.И., Мордовкин Д.С. Математическая модель нагрева металла в методической печи с учетом подогрева воздуха // Известия высших учебных заведений. Черная металлургия. Бюллетень научно-технической и экономической информации. 2018. № 1 (1). С. 102–105.
  4. Арутюнов В.А., Бухмиров В.В., Крупенников С.А. Математическое моделирование тепловой работы промышленных печей. М.: Металлургия, 1990. 239 с.
  5. Тихонов Н.А., Самарский А.А. Уравнения математической физики. М.: Наука, 2014. 724 с.
  6. Самарский А.А. Введение в численные методы. М.: Наука, 1997. 239 с.
  7. Дульнев Г.Н., Парфенов В.Г., Сигалов А.В. Применение ЭВМ для решения задач теплообмена. М.: Высшая школа, 1990. 207 с.
  8. Абдукодиров И.Б., Варгин А.В., Левицкий И.А. Математическая модель нагрева сляба в печи с шагающими балками // Известия высших учебных заведений. Черная металлургия. Бюллетень научно-технической и экономической информации. 2023. Т. 66. № 1.С. 112–118.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Разбиение расчетной области на контрольные объемы

Скачать (199KB)
3. Рис. 2. Стартовое окно расчетной программы

Скачать (151KB)


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».