Двигатель гтд: ГАЗОТУРБИННЫЙ ДВИГАТЕЛЬ • Большая российская энциклопедия

Содержание

Двигатель ГТД-1000

Для гусеничной транспортной машины был разработан экспериментальный двигатель ГТД-1Т (позднее ГТД-1000) трехвальной конструкции без теплообменника. Его основными элементами являются турбокомпрессор, силовая турбина с РСА, понижающий редуктор и кольцевая камера сгорания. 

Турбокомпрессор состоит из двух центробежных компрессоров (низкого и высокого давления) и двух одноступенчатых осевых турбин. Свободная силовая турбина одноступенчатая, с передачей мощности через силовой редуктор. 

Компрессор низкого давления имеет степень повышения давления 3,76 и состоит из корпуса, входного направляющего аппарата, ротора компрессора низкого давления, лопаточного диффузора и спрямляющего аппарата. Входной направляющий аппарат служит для предварительной закрутки потока воздуха, входящего в компрессор, обеспечивая его безударный вход в рабочее колесо. Ротор компрессора с центробежным колесом передает энергию воздушному потоку, и посредством лопаточного диффузора часть кинетической энергии воздуха преобразуется за колесом в энергию давления. Спрямляющий аппарат выравнивает воздушный поток. Ротор компрессора низкого давления литой, состоит из центробежного колеса закрытого типа и подшипников, установленных на его передней и задней цапфах. Для предотвращения утечки воздуха из проточной части двигателя на покрывающем диске центробежного колеса предусмотрено переднее лабиринтное уплотнение, а на заднем диске центробежного колеса — заднее лабиринтное уплотнение. Ротор компрессора низкого давления соединен с ротором турбины низкого давления стяжной штангой. Вращающий момент от ротора турбины к ротору компрессора передается рессорой. Стяжная штанга и рессора изготовлены из стали. 

Ротор компрессора высокого давления состоит из центробежного колеса закрытого типа с передней цапфой, изготовленного из сплава и прикрепленного у задней части колеса переходного кольца. Соединение переходного кольца с центробежным колесом осуществляется при помощи штифтов. Передняя цапфа ротора опирается на шариковый подшипник В опоры ротора двигателя. 

Ротор компрессора соединяется с диском турбины компрессора высокого давления болтами. Вращающий момент от турбины компрессора высокого давления передается ротору компрессора через кольца с помощью призонных втулок. Цапфа турбины компрессора высокого давления, опирающаяся на подшипник опоры Г, является второй опорой для ротора компрессора высокого давления. 

 Камера сгорания двигателя кольцевая, петлевого типа, с завихрителями воздуха у рабочих форсунок. Камера сгорания состоит из жаровой трубы, отражателя и подвесок жаровой трубы. В камере сгорания установлены топливные форсунки и два воспламенителя с пусковыми форсунками. Наружным корпусом камеры сгорания являются корпуса компрессора и корпус опоры Г роторов двигателя, образующие каналы подвода воздуха к камере сгорания. Камера сгорания расположена между корпусом компрессора и корпусом опор таким образом, что охватывает снаружи турбину компрессора высокого давления. 

Двигатель имеет три одноступенчатые осевые турбины. Первые две турбины предназначены для привода компрессора высокого и низкого давления, третья — силовая — служит для создания полезной мощности двигателя. Турбины развивают приблизительно одинаковую мощность. Силовая турбина снабжена РСА. 

Турбина компрессора высокого давления состоит из соплового аппарата и рабочего колеса. Сопловой аппарат представляет собой сварную конструкцию, состоящую из сопловой решетки и кольцевого канала. Сопловая решетка включает 29 литых лопаток. Рабочие лопатки турбины высокого давления не имеют бандажных полок в целях избежания пылевых отложений. Турбина компрессора низкого давления состоит из цельнолитого соплового аппарата и ротора турбины. Сопловой аппарат имеет 39 лопаток. Ротор турбины опирается на два опорных подшипника. Осевая составляющая воспринимается упорным подшипником посредством стяжной штанги. Вращающий момент ротора турбины передается компрессору через вал. Рабочие лопатки удерживаются от осевого перемещения кольцом, т. е. так же, как на рабочем колесе турбины компрессора высокого давления. Рабочие лопатки компрессора имеют бандажные полки, которые образуют по периферии бандажное разрезное кольцо с гребешками газового лабиринта. 

Силовая турбина состоит из ротора турбины и РСА. Ротор турбины опирается на опорно-упорный подшипник. Рабочие лопатки турбины имеют бандажные полки, как и лопатки турбины компрессора низкого давления. Регулируемый сопловой аппарат предназначен для осуществления тормозного режима. При повороте сопловых лопаток из рабочего положения на 120° поток газа направляется против вращения ротора силовой турбины, создавая на турбине тормозную мощность. С уменьшением угла поворота лопаток тормозная мощность уменьшается и при повороте лопаток на 70—80° становится равной нулю. 
 

Технические характеристики двигателя ГТД-1000
Мощность, л.с. (кВт) 1000 (736)
Удельный расход топлива, г/л.с.*ч. (г/кВт*ч.) 240 (326)
Расход масла, л/ч. не более 0.2
Степень сжатия 9.5
Ресурс (межремонтный), ч. 300
Габаритные размеры (длина,высота,ширина), мм 1494*888*1042
Масса, кг 1050
 

Источники: 
1. «Без тайн и секретов», под редакцией Н.С.Попова, СПб.,1995 г. 
2. «Основной боевой танк Т-80», «Полигон»,М.,1993 г. 

Двигатель ГТД-1250

Двигатель ГТД-1250 («изделие 29») является дальнейшим развитием двигателей семейства ГТД-1000. ГТД-1250 форсирован до мощности 1250 л.с. путем дальнейшего повышения температуры газов до 1340К. Серийно выпускается с 1986 г. 

В конструкции двигателя применены уникальные технические решения: автоматические системы удаления пылевых отложений с покрывных дисков рабочих колес центробежных компрессоров и с соплового аппарата турбины высокого давления, регулируемый сопловой аппарат силовой турбины, встроенный в конструкцию двигателя понижающий силовой редуктор. 

Уже сейчас изготовлены и испытаны прототипы мощностью 1400 л.с.(ГТД-1400) и 1500 л.с (ГТД-1500 или «изделие 39»). 

Завод имени Климова утверждает, что в дальнейшем мощность данного двигателя может быть поднята до 1800 л.с. без кардинальных изменений конструкции. 

Конструктивные особенности:  
— газогенератор с турбокомпрессором низкого и высокого давления; 
— рабочие колеса компрессоров — центробежные, закрытого типа, литые зацело с покрывными дисками; 
— камера сгорания — кольцевая, многофорсуночная, с поворотом газового потока на 1800
— осевая одноступенчатая турбина компрессора высокого давления с охлаждаемым сопловым аппаратом; 

— осевая одноступенчатая турбина компрессора низкого давления; 
— осевая одноступенчатая силовая турбина с регулируемым сопловым аппаратом; 
— выхлопной патрубок с поворотом потока газа соосно с продольной осью двигателя; 
— теплоизоляция наиболее горячих корпусов двигателя и выхлопного патрубка; 
— организованы места установки и крепления на двигателе масляного бака, электрогенератора, воздухоочистителя со встроенными воздушно-масляными радиаторами и вентиляторами системы охлаждения. 

Примечание: подробнее о истории создания двигателя ГТД-1250 см. «Библиотеку» — статья «Двигатели для «Летающих танков»». 
 

Технические характеристики двигателя ГТД-1250
Тип ГТД
Максимальная мощность, кВт (л.с.) 919 (1250)
Максимальный крутящий момент, кгс*м 448
Габаритная мощность, л.с./м3 1200
Масса двигателя, кг 1050
Удельный расход топлива, г/л.с.*ч 225
Расход масла, л/час не более 0.2
Степень сжатия 10.5
Ресурс (назначенный), ч. 1000
Ресурс (межремонтный), ч. 500
Габаритные размеры (длина,высота,ширина), мм  1494,888,1042
 

Д-25В

Технические данные

Максимальный режим Н=0, М=0, МСА

Mощность, л.с.

5500

Степень повышения давления

5,6

Максимальная температура газа
перед турбиной, К

1240

Удельный расход топлива, кг/л.с.ч

0,296

Расход воздуха приведенный, кг/с

26,2

Диаметр первого рабочего колеса, мм

572

Длина, мм

2737

Масса, кг

1200

Транспортные тяжелые вертолеты Ми-6, Ми-10, Ми-10К

Транспортный тяжелый вертолет Ми-6 предназначен для перевозки грузов массой до 12 т или 61–90 пасса­жиров. Модификация Ми-6 (Ми-10/10К) применялась в качестве летающего крана при монтажно-строи­тельных работах.

В июне 1957 года экипаж летчика-испытателя Рафаила Капреляна впервые поднял Ми-6 в воздух. В 1959–1963 годах прошли Государственные испытания, после которых Ми-6 был принят на вооружение. С 1963 года вертолет стал широко применяться и в народном хозяйстве.

Транспортный вертолет Ми-6 построен по одновинтовой схеме с несущим пятилопастным цельнометаллическим и четырехлопастным деревянным рулевыми винтами. Силовая установка состоит из двух газотурбинных турбовальных двигателей Д-25В. При отказе одного из них вертолет мог продолжать горизонтальный полет. Крутящий момент на выходе редуктора достигал 60 000 кгс·м. За рубежом такой мощный редуктор появился только 17 лет спустя.

В 1959–1980 годах в Ростове-на-Дону построено бо­лее 850 вертолетов Ми-6 и его различных модификаций, еще 50 – в Москве (1959–1962). В ходе производства конструкция вертолета постоянно дорабатывалась. Ми-6 поставлялись в Алжир, Болгарию, Вьетнам, Египет, Паки­стан, Индию, Ирак, Китай, Индонезию, ОАР, Перу, Польшу, Сирию, Эфиопию.

Вертолеты Ми-6 принимали участие в военных дей­ствиях в Афганистане, ликвидации последствий аварии на Чернобыльской атомной электростанции и др.

В 1959–1963 годах на Ми-6 установлено 16 мировых рекордов. Рекорд скорости по замкнутому маршруту – 340,15 км/час – не побит до сих пор. В некоторых рекорд­ных полетах взлетная масса вертолета достигала более 48 т. Для сравнения: взлетная масса зарубежных аналогов до сегодняшнего дня не превышает 34 т.

4 июня 1957 года

первый взлет вертолета Ми-6 с ТВД Д-25В, экипаж Р.И.Капрэляна. Первый полет 18.06.1957

14 июня 1960 года

Первый полет вертолета Ми-10 с 2 пермскими ТВлД Д-25В, экипаж Р.И.Капрэляна

10 сентября 1964 года

Первый полет первого серийного вертолета Ми-10 с пермскими ТВлД Д-25В, экипаж Р.И. Капрэляна, Ростовский вертолетный завод

6 января 1966 года

Первый полет вертолета-крана Ми-10К с пермскими ТВлД Д-25В, экипаж Р.И.Капрэляна

26 июнь 1967

Первый взлет вертолета-гиганта В-12(Ми-12) с пермскими ТВлД Д-25ВФ, экипаж В.П. Колошенко. Первый полет – 10.07.1968

Газотурбинный двигатель ГТД-20С — НПЦ газотурбостроения Салют, АО

Газотурбинный двигатель ГТД-20С производства ФГУП «НПЦ газотурбостроения «Салют» предназначен для привода электрогенераторов и используются для обеспечения электроэнергией промышленных и бытовых потребителей в базовом режиме работы, а также в качестве источников резервного аварийного электроснабжения. Для обеспечения комплексной выработки электрической и тепловой энергии и повышения коэффициента использования топлива газотурбинная установка ГТУ-20С (на базе двигателя ГТД-20С) может поставляться в комплекте с котлом-утилизатором. При утилизации отработавших газов из двигателя ГТД-20С и комбинированном производстве электрической и тепловой энергии получаемые пар и горячая вода могут использоваться для технологических процессов в различных отраслях промышленности и для коммунальных сетей. Общие сведения Номинальная мощность на клеммах генератора, МВт 20 Тепловая мощность на выхлопе при tвых.=110°С, Гкал 29 Номинальная частота электрического тока, Гц 50±0,5 Номинальное напряжение электрического тока, В 6300/10500 Рабочие характеристики и параметры КПД на клеммах генератора 35 Степень повышения полного давления воздуха в компрессоре ГГ 13 Температура газа перед турбиной, К (°С) 1303 (1030) Температура газа за силовой турбиной (на выхлопе), °С 447 Расход продуктов сгорания, кг/с 96 Расход топлива на номинальном режиме (Hu*=50000 кДж/кг), г/час 4420 Номинальная частота вращения ротора СТ, мин-1 3000 Концентрация NOх на выхлопе, не более, мг/нм3 50 ГТУ работает на природном газе по ГОСТ 5542, подготовленном в соответствии с требованиями ГОСТ 29328 — давление (изб.) МПа (кгс/см2) — температура газа, °С — максимальный расход, кг/ч. 2,0±0,05 (20±0,5) +5…+70 4850 Коэффициент использования топлива 76-84 Эквивалентный уровень звука, дБ 80 Длительность работы за год, ч 8000 Срок службы ГТУ, лет 20 Ресурс Установленный ресурс базовых узлов ГТУ: Назначенный ресурс ГТУ, ч 100000 в том числе: — назначенный ресурс ГГ, ч — до капитального ремонта ГГ, ч — назначенный ресурс СТ, ч., — до капитального ремонта СТ, ч 50000 25000 100000 50000 Средняя наработка на отказ ГТУ в целом, ч не менее 3500 Габариты и масса ГТУ Габариты турбоблока, LxBxH, м 29,5*12,5*11,0 Масса ГТД, кг 9800

В России испытали напечатанный малоразмерный газотурбинный двигатель

Двигатель МГТД-20 на беспилотнике А30

ФПИ

Всероссийский институт авиационных материалов совместно с Фондом перспективных исследований провели в татарстанском авиационном центре «Казанбаш» испытания напечатанного газотурбинного двигателя МГТД-20. Согласно сообщению фонда, для испытаний двигатель установили на легкий беспилотный летательный аппарат А30, разработанный Опытно-конструкторским бюро имени Симонова. Состоявшиеся проверки признаны успешными.

ВИАМ занимается разработкой печатаемого газотурбинного двигателя с 2015 года. За прошедшие пять лет институт в рамках проекта разработал линейку малоразмерных газотурбинных двигателей, изготавливаемых с помощью аддитивных технологий. Линейка представлена силовыми установками, способными развивать тягу до 10, 20, 125 и 150 килограммов-силы (98, 196, 1225 и 1470 ньютонов соответственно). Основной целью проекта был поиск авиационных материалов, пригодных для аддитивных технологий изготовления элементов авиационных и ракетных двигателей.


Летные испытания проходил двигатель МГТД-20, способный развивать тягу до 22 килограммов-силы. Беспилотник, на который его установили, имеет размах крыла 3 метра и максимальную взлетную массу 40 килограммов, включая 10 килограммов полезной нагрузки. В полете аппарат с помощью напечатанного двигателя выполнил полет на высоте до 170 метров и сумел разогнаться до скорости в 154 километра в час. В полете рабочие обороты газотурбинного двигателя составили 58 тысяч в минуту, а максимальные — 101,6 тысячи в минуту.

По оценке разработчиков, благодаря использованию аддитивных технологий время изготовления основных элементов газотурбинных двигателей удалось уменьшить в 20 раз. Серийное производство напечатанных малоразмерных газотурбинных двигателей планируется начать в 2021-2022 году. Ранее сообщалось, что новыми силовыми установками будут оснащаться серийные самолет-мишень «Дань-М» и разведывательный беспилотник «Зеница».

Ранее российская компания «СуперОкс» провела первые испытания электрической двигательной установки, работающей на основе эффекта высокотемпературной сверхпроводимости. Испытания проходила платформа, включающая в себя аккумуляторную батарею, кабель, токоограничивающее устройство и электродвигатель. Проверки прошли успешно. Предполагается, что благодаря эффекту высокотмпературной сверхпроводимости можно добиться коэффициента полезного действия электромотора и питающей его системы 0,98.

Василий Сычёв

Газотурбинные модульные электростанции ОАО Климов

Газотурбинные модульные установки — электростанции ОАО Климов

ФГУП «Завод имени В.Я. Климова» разработал и производит модульные энергоустановки ( ГТЭ ) с использованием приводов на базе авиационных газотурбинных двигателей ( ГТД ) собственной разработки и поставляет их в полной заводской готовности. Станции предназначены для производства электроэнергии мощностью 1,25 и 2,5 МВт. Применение в конструкции электростанций котлов-утилизаторов обеспечивает потребителя не только электроэнергией, но и горячим паро- и водоснабжением.

Теплоэлектростанции предназначены для работы на промышленных и гражданских объектах, а также в населенных пунктах в качестве основного, резервного и аварийного источника электроэнергии и тепла. Также на базе ГТД разработаны и производятся газотурбинные насосные станции ( ГТНС ), предназначенные для применения в стандартной технологии поддержания пластового давления в нефтедобывающей промышленности.

Высокие параметры термодинамического цикла ГТД обеспечивают высокую эффективность энергоустановок. Эффективные камеры сгорания обеспечивают минимальные выбросы вредных веществ, соответствующие стандартам ISO.

Высокопрочные титановые и никелевые сплавы, применяемые для изготовления деталей проточной части ГТД , обеспечивают сохранение технических характеристик двигателей в течение всего эксплуатационного периода.

Энергоустановки работают на природном газе, попутном нефтяном газе, керосине, дизельном топливе. Автоматическое управление и диагностирование всех систем энергоустановок обеспечивает дистанционный контроль и оперативное воздействие на всех режимах работы станции, защищает от возможных ошибочных действий оператора.

Высоковольтное оборудование обеспечивает безаварийную работу станции в составе любых электрических сетей в широком диапазоне нагрузки. Энергоустановки выполнены в виде двух 40-футовых стандартных контейнеров, включая все обслуживающие системы станции, и не требуют для размещения специально подготовленной площадки. Все это обеспечивает их перевозку любым видом транспорта и ввод в эксплуатацию в течение 72 часов.

Сервисное обслуживание на весь период эксплуатации станций включает в себя гарантийный и капитальный ремонты, поставки запасных частей и оборудования, обучение персонала Заказчика.

Газотурбинные энергоустановки по сравнению с дизельными и газопоршневыми имеют малый расход масла, значительно меньший выброс вредных веществ, низкий уровень шума, малые габариты и вес, что позволяет их использовать в городской черте.

Основные технические характеристики газотурбинных установок производства ОАО Климов

Тип установкиГТЭ-1.25ГТЭ-2.5ГТНС-180/1500
Тип ГТП (двигателя)ГТП-1.25 (ТВ3-117)ГТП-2.5 (2 xТВ3-117)ГТП-1.25 (ТВ3-117)
Максимальная мощность, МВт1,252,51,25
Тепловая нагрузка, Гкал/ч2,274,54
Концентрация вредных веществ в выхлопных газах, мг/м3
окись углерода82
окись азота59
диоксид азота16
Уровень шума на расстоянии 1 м от контейнера, дБ(А)85
Полная масса электростанции для транспортировки, т
основной контейнер222915
вспомогательный контейнер17,221,413
Тип контейнерадва 40-футовых30-футовый
Габариты контейнера, мм
основной контейнер12192/2438/25909125/2438/2590
вспомогательный контейнер
Параметры насоса закачки
производительность, м3/ч180
давление подачи воды, кгс/см2150
Степень автоматизацииполная
Ресурс газотурбинного привода, ч
до капитального ремонта25 000
назначенный100 000

 

ОАО Климов — история предприятия

ОАО «Климов» — один из ведущих российских разработчиков газотурбинных двигателей. Занимается разработкой, сопровождением серийного производства и сервисным обслуживанием двигателей для большинства вертолетов марки «Миль» и «Камов», реактивных двигателей для истребительной авиации. Входит в состав «Объединённой двигателестроительной корпорации» — 100 % специализированной дочерней компании ОАО «ОПК «Оборонпром» по управлению двигателестроительными активами.

Предприятие ведет свою историю от образования в 1912 году в Санкт-Петербурге общества, которое носило название: «Французское общество автолюбителей Рено для России».

Но только 20 октября 1914 года высочайшем разрешением Императора Николая II было принято решение об открытии завода Рено. К этому времени в полном разгаре была Первая Мировая война и приоритетом вновь образованного завода было производства техники для фронта. Первым был размещён военный заказ на моторы Renault 12F, которые устанавливались на автомобили и самолёты.

В 1916 г. создано акционерное общество «Русский Рено». Его основной инструментальный цех размещался в Петрограде, а основной завод был построен в Рыбинске

На Петроградском заводе Renault работало около 10 тыс. человек. В планах «Русского Рено» было выпускать по 1500 автомобилей в год, получая из Франции готовые узлы. В 1916 году заводом проводились первые испытания самолёта «Илья Муромец» с двигателями производства завода «Русское Рено». Советской властью общество «Русское Рено» было национализировано.

В Петрограде в начале 20-х гг. образовался ПОГАРЗ (Петроградский объединённый государственный авторемонтный завод), в который входили производственные помещения бывших кузовных мастерских «Иван Брейтигам», а также корпуса Петроградского филиала бывшего завода «Русский Рено». ПОГАРЗ вел капитальный ремонт автомобилей и, как следовало из рекламы 1923 г., изготовлял автомобильные двигатели.

После наступления Советской власти завод продолжил свою деятельность в прежнем направлении. В 1924 году заводом введена в эксплуатацию летающая лодка М-24 с двигателем Рено.

В 1927 г. завод «Красный Октябрь» слился с Ленинградским объединённым государственным авторемонтным заводом (бывший завод «Русский Рено»).

В 1929 году на заводе началось серийное производство запчастей к двигателям для тракторов «Форзон-Путиловец», «Катерпиллер», «Джон Рид», «Интернационал».

В 1930 году завод занялся разработкой и серийным производством мотоциклов Л-300, Л-500, Л-8 и С-1.

В 1931—1932 годах на заводе было организовано поточное производство 37-мм бронебойных снарядов.

В период 1932—1936 годов на заводе осуществлялось серийное производство узлов танков Т-26, а также проводилась адаптация авиационных двигателей М-5 (Лицензионный вариант двигателя Liberty L-12) для установки их на танки БТ-2 и БТ-5.

В 1940 году доработаны и запущены в производство двигатели серии М-100.

На период Великой Отечественной войны завод эвакуирован в Уфу. На мощностях завода в осаждённом Ленинграде в 1942 году начато производство полковых реактивных миномётов «Катюша».

В 1943 году всем авиационным двигателям, выпускаемым на заводе присвоен индекс «ВК» (Владимир Климов).

26 июня 1946 года в рамках программы создания реактивной авиации, на заводе было основано конструкторское бюро под руководством конструктора авиационных двигателей В. Я. Климова. Впоследствии ОКБ выделилось в самостоятельный Опытный завод № 117, ныне — ОАО «Климов».

1 мая 1947 года В Москве над Красной площадью состоялся первый парад с участием реактивных самолётов, в котором участвовали истребители Як-15 с двигателями РД-10, разработки В. Я. Климова.

В 1948 году разработан двигатель ВК-1. Он устанавливался на серийных самолётах МиГ-15бис, МиГ-17, Ил-28, Ту-14.

В 1951—1952 годах разработаны двигатели ВК-5, ВК-5Ф, ВК-7.

В 1951 году создан турбовинтовой двигатель ВК-2 для самолётов А. Н. Туполева и С. В. Ильюшина. 16 февраля 1952 года прошли первые испытания МиГ-17Ф с двигателем ВК-1Ф с форсажной камерой. 17 февраля 1952 года состоялся первый полет самолёта разведчика Ил-28Р с двигателем ВК-5. 30 мая 1952 года — первый полет гидросамолёта Р-1.

В 1956 году разработан первый двухконтурный двигатель ВК-3 для высотного сверхзвукового истребителя И-ЗУ. В 1957 разработан первый двигатель с охлаждаемыми лопатками турбины ВК-13. В 60-е годы разрабатываются и производятся жидкостные реактивные двигатели для ракетных комплексов стратегического назначения, зенитных ракет, а также двигатели для орбитальных самолётных комплексов в рамках программы «Спираль».

В 1962 году разработан двигатель ГТД-350 и главный редуктор ВР-2 для вертолёта В-2.

В 1964 году разработан двигатель ТВ2-117 и главный редуктор ВР-8 для вертолёта В-8А. В том же, 1964 году двигатель ГТД-350 был установлен на железнодорожный ведущий вагон и судно на воздушной подушке.

В 1966 году двигатель ГТД-350 установлен на спортивном автомобиле «ХАДИ-7».

В 1969 году двигатель ТВ2-117 установлен на автопоезда, катера на подводных крыльях. Разработан двигатель ГТД-550СА для установки на самолёт АН-14М и Бе-30.

В 1972 году разработан новый турбовальный двигатель ТВ3-117 и главные вертолетные редукторы для вертолетов КБ М. Л. Миля (Ми-8МТ, Ми-8МТВ, Ми-17, Ми-171) и Н. И. Камова (Ка-27, Ка-31, Ка-32 и их модификаций, Ка-50, Ка-52).

В 1971 году завод начинает разработку двухконтурного турбореактивного двигателя для лёгкого фронтового истребителя МиГ-29. Эта работа, потребовавшая в том числе усилий нескольких отраслевых институтов и предприятий авиационной промышленности, привела к созданию одного из лучших в мире двигателей РД-33, за что разработчики были удостоены Государственной премии СССР.

В середине 90-х годов специалистами предприятия были созданы модификации этого двигателя РД-33Н, РД-93 и коробки самолётных агрегатов КСА-52, КСА-53, КСА-54 для однодвигательных зарубежных истребителей «Мираж F-1» и «Супер 7».

В конце 90-х годов разработана уникальная конструкция сверхзвукового регулируемого реактивного сопла с отклоняемым вектором тяги (ОВТ) для двигателя РД-33.

В 1990-х — начале 2000-х годов одним из направлений работы завода является создание модульных энергоустановок на базе авиационных газотурбинных двигателей собственной разработки.

В 1997 году предприятие завершило работы по сертификации турбовинтового двигателя ТВ7-117С для пассажирского самолёта местных воздушных линий ИЛ-114. В 2000—2002 гг. создана модификация ТВ7-117СМ с электронным блоком автоматического регулирования и контроля (БАРК).

С 1998 года разработка и производство БАРК является отдельным и весьма значимым направлением деятельности предприятия. К настоящему времени создано 8 модификаций БАРК для силовых установок самолётов и вертолетов военного и гражданского назначения.

В 2001 году проведены государственные испытания турбовального двигателя ВК-2500, который является дальнейшим развитием семейства двигателей ТВ3-117 и предназначен для установки на новые и модернизируемые вертолеты среднего класса предприятий «Миль» и «Камов».

С 2004 года предприятие ведёт комплекс работ над двигателем РД-33МК с увеличенной тягой. С 2006 года — принимает участие в разработке ТРДДФ пятого поколения, выполняет научно-исследовательские работы по созданию перспективных ВСУ и систем зажигания,

В декабре 2006 года предприятие сменило форму собственности и стало открытым акционерным обществом «Климов», 100 % акций которого принадлежит ОАО ОПК «Оборонпром».

ОДК разработала современную двухтопливную систему управления для морских газотурбинных двигателей

29.06.2017


Пермское АО «ОДК – СТАР» Объединенной двигателестроительной корпорации (входит в Госкорпорацию Ростех) разработало современную систему управления для новейшего российского газотурбинного двигателя морского назначения Е70/8РД, обеспечивающую автоматический переход с одного топлива на другой без остановки двигателя.

В настоящее время в рамках реализации программы импортозамещения ОДК ведет работу по созданию на рыбинском ПАО «ОДК – Сатурн» отечественной базы морского газотурбостроения. В апреле 2017 года в присутствии Президента России Владимира Путина в опытную эксплуатацию был введен сборочно-испытательный комплекс корабельных газотурбинных агрегатов, предназначенный для проведения комплексных испытаний судовых двигателей, газотурбинных и дизель-газотурбинных агрегатов
в различных конфигурациях.

Гражданский ГТД Е70/8РД разработки ПАО «ОДК – Сатурн» может быть использован (в составе газотурбогенератора) для энергообеспечения судов, морских платформ, береговой инфраструктуры шельфовых месторождений и приморских промышленных объектов. С применением двигателя Е70/8РД ПАО «ОДК – Сатурн» разработан судовой газотурбоэлектрогенератор СГТГ-8 мощностью 8 МВт. Разработчик системы автоматизации СГТГ-8 – АО «ОДК – СТАР».

Локальная система управления (ЛСУ) для двигателя Е70/8РД состоит из электронной части и  топливной автоматики. Система двухтопливная, ее основная особенность – реализация автоматического перехода с одного топлива на другой при работающем двигателе. Система удовлетворяет требованиям и морского назначения, и взрывобезопасности.

Все необходимые испытания ЛСУ ГТД Е70/8РД и системы автоматизации СГТГ-8 успешно завершены, получены все необходимые разрешительные документы Российского морского регистра судоходства и Технического регламента Таможенного союза. Системы допускаются к эксплуатационным испытаниям по прямому назначению на суднах.

АО «ОДК – СТАР» также принимает участие в реализации программы импортозамещения в области морских ГТД и агрегатов на их основе. Предприятие занимается топливной автоматикой двигателей, устанавливаемых на морские силовые установки. Суммарно в стадии разработки и освоения пермским предприятием находятся 15 агрегатов для «морского» назначения.

«Морская тематика – относительно новое направление для нашего предприятия, — говорит управляющий директор АО «ОДК-СТАР» Сергей Остапенко. – Однако, многолетний опыт разработки систем управления авиационными двигателями, промышленных систем автоматизации позволяет нам решать поставленные задачи для обеспечения отечественных морских газотурбинных двигателей системами автоматического управления». 

Двигатель Е70/8РД представлен на стенде ОДК в рамках Международного военно-морского форума, проходящего в Санкт-Петербурге с 28 июня по 2 июля 2017 года.

Фотографии

Что вызывает снижение производительности газотурбинного двигателя?

28.12.2020 | Лопасти турбины

Газотурбинный двигатель представляет собой одновременно простую концепцию и невероятно сложное устройство. Снижение производительности может быть вызвано многочисленными факторами, влияющими на окружающую среду, топливо и компоненты самой системы. Их больше, чем мы здесь перечисляем, но следующие четыре представляют собой некоторые из наиболее значительных причин снижения производительности газотурбинного двигателя.

Загрязнение

Загрязнение возникает в результате определенных загрязнений, которые накапливаются на аэродинамическом профиле (лопасти) и поверхностях кольцевого пространства. По мере увеличения налипания это серьезно повлияет на пропускную способность газотурбинного двигателя. Загрязнение может снизить производительность из-за изменения формы аэродинамического профиля, изменения угла входа, создания нежелательной шероховатости поверхности лопасти или даже уменьшения раскрытия горловины аэродинамического профиля. Повышенная шероховатость приводит к потерям на трение и соответствующему снижению эффективности.Регулярная чистка лопастей или промывка системы во время работы (с правильно подобранным растворителем) эффективно устраняет загрязнение лопастей.

Однако наиболее распространенным типом загрязнения газотурбинного двигателя является компрессор. Фактически было показано, что от 70 до 85% всех потерь производительности работающих газотурбинных двигателей можно отнести к загрязнению компрессора. Это делает загрязнение единственной серьезной причиной снижения производительности. Крайне важно избегать попадания загрязняющих веществ в компрессор с топливом, водой, паром, воздухом на входе или охлаждающим воздухом.

Эрозия

Эрозия связана с ударами объектов на пути потока твердыми частицами, которые попадают через впуск или газовый поток. Частицы нагара даже могут отрываться от форсунок, а осколки льда отрываться от впускного отверстия и вызывать постепенное эрозионное повреждение. Удары твердых частиц могут привести к абразивному удалению материала и попаданию других повреждающих частиц на путь (мельчайшие кусочки самого материала двигателя). Как и в случае загрязнения, эрозия может постепенно повредить или сделать шероховатыми компоненты на пути потока, изменяя трение и геометрию и вызывая снижение производительности.

Фильтрация воздуха обычно защищает промышленные газотурбинные двигатели от частиц, которые могут вызвать эрозию, но двигатели, используемые в авиации, подвергаются особо высокому риску. Насосы или компрессоры, перекачивающие жидкость, которая может содержать твердые материалы, также могут подвергаться эрозии.

Коррозия

Коррозия является результатом химических реакций между внутренними компонентами и различными загрязняющими веществами — солями, кислотами или реактивными газами — попавшими в систему. Горячая коррозия приводит как к потере материала из компонентов на пути потока, так и к прилипанию этих материалов к аэродинамическим компонентам дальше по пути.Еще одним риском коррозии является высокотемпературное окисление или химическая реакция, возникающая в результате взаимодействия атомов металла (в компонентах) и кислорода при экстремальных температурах окружающей их горячей газовой среды. Любое механическое повреждение или эрозия компонентов может повлиять на эффективность антиокислительных покрытий или обработки.

Нагрев

Важно измерять температуры в точках по всему двигателю и поддерживать надежную термодинамическую историю не только при заводских испытаниях, но и в полевых условиях.Как описано выше, высокотемпературное окисление (один из многих рисков перегрева газотурбинного двигателя) приводит к ухудшению характеристик из-за повреждения внутренних компонентов. Однако это не единственный тепловой риск.

На профиль температуры на выходе из камеры сгорания также может повлиять износ, что приведет к изменению локальных пиков температуры, которые могут повредить газотурбинный двигатель. Измененные профили температуры имеют последствия (например, увеличение вторичного потока), которые снижают эффективность и производительность турбины.

Слияние частиц — еще одна причина снижения производительности. В старых двигателях сухие частицы могли проходить, не сплавляясь с горячими поверхностями, не повреждая двигатель. Однако газотурбинные двигатели нового поколения работают горячее. У них могут возникнуть проблемы, когда тепло двигателя превышает температуру плавления частиц, которые будут плавиться и прилипать к нагретому металлу компонентов. Расплавленные массы вызывают снижение производительности из-за синхронизации каналов охлаждения, изменения формы аэродинамического профиля/создания шероховатости, нарушения теплопередачи и вызывая термическую усталость.

Существуют и другие тепловые осложнения, связанные с температурами на входе, температурами на выходе и т. д. Однако достаточно сказать, что неожиданные скачки температуры — даже в небольшой локализованной области двигателя — могут резко снизить эффективность и вызвать необратимое ухудшение характеристик (или даже катастрофические отказы) газотурбинных двигателей.

Технология отслеживания температуры в режиме реального времени с датчиками на лопастях эффективно борется с угрозой появления горячих точек в двигателе и периодических скачков температуры в тепловом цикле.Инновационная технология беспроводных датчиков, разработанная Sensatek, способна произвести революцию в возможностях измерения температуры в газотурбинных двигателях. Свяжитесь с нами, чтобы получить дополнительную информацию о том, как эта технология может снизить затраты на техническое обслуживание и оптимизировать производительность автопарка.

Инновационная архитектура газотурбинного двигателя

Технический идентификатор: 21-035

Изобретатели: Доктор Джон Фаган, Доктор Джошуа Камерон, Доктор Скотт Моррис

Дата добавления: 27 марта 2021 г.

Обзор

Новая архитектура газотурбинного двигателя для значительного снижения расхода топлива, веса и стоимости.

Обзор технологии

Газовые турбины широко используются в двигательных установках, включая летные, наземные и морские транспортные средства, а также для наземного производства электроэнергии. Обычные газотурбинные двигатели потребляют воздух из атмосферы, который сжимается, нагревается за счет сжигания топлива и расширяется для производства энергии. Ключевые соображения при выборе двигателя включают эффективность системы/скорость сжигания топлива, вес, стоимость, надежность и выбросы.Из-за широкого использования газотурбинных двигателей рынок постоянно инвестирует в новые технологии для улучшения этих важнейших характеристик.

Исследователи из Университета Нотр-Дам недавно разработали инновационную архитектуру цикла газотурбинного двигателя, особенно подходящую для мобильных приложений. Эта архитектура двигателя интегрирует замкнутый цикл управления мощностью и температурным режимом инновационным способом, который радикально меняет конфигурацию двигателя и эффективность системы.Существенным преимуществом этой архитектуры является устранение сложной характеристики вала обычных газотурбинных двигателей, что позволяет использовать новую компоновку. Архитектура также обеспечивает более высокую термодинамическую эффективность цикла и повышенную удельную мощность. Эта инновация представляет собой прорывное изменение, которое обеспечивает значительные преимущества и поддерживает продолжающуюся эволюцию отраслей мобильности и производства электроэнергии.

Преимущества на рынке

•    Экономия затрат: на 30 % меньше затрат производителя
•    Эффективность расхода топлива: на 10 % больше расхода топлива
•    Уменьшение веса: на 40 % легче

Возможности рынка

•    Индустрия авиационных двигателей — рынок на 80 млрд долларов, 11.3 % среднегодового темпа роста 90 067 •    Отрасль промышленных и морских газовых турбин – рынок на сумму 11 млрд долларов США, среднегодовой темп роста 5,4 % 90 003

Состояние готовности технологии

TRL 2 – Формулировка технологической концепции

Контактный телефон

Ричард Кокс

[email protected]

574.631.5158

Новаторы Purdue разрабатывают новую технологию предупреждения о срыве двигателя для газотурбинных двигателей

WEST LAFAYETTE, Ind. – Газотурбинные двигатели часто считаются «сердцем» самолетов и кораблей.Теперь новаторы Университета Пердью, ищущие новые решения для снижения выбросов и улучшения работы этих двигателей, придумали технологию, аналогичную тестам, используемым на человеческом сердце.

Исследователи Purdue разработали электрокардиографическую технологию для газотурбинных двигателей, чтобы отслеживать ритмы и предупреждать о возможной остановке компрессора.

«Эффективный метод предупреждения и предотвращения сваливания двигателя имеет большое значение для газотурбинных двигателей, используемых в авиации и наземных установках», — сказала Николь Ки, профессор машиностроения в Purdue.«Остановка — это тип нестабильности потока в компрессорах, который устанавливает предел низкого расхода для работы газотурбинного двигателя. Когда компрессор глохнет, это может привести к серьезному повреждению газотурбинных двигателей. Подобно сердечному приступу у людей, остановка компрессора может произойти без явных предвестников».

Технология предупреждения о остановке компрессора Purdue использует датчики для записи данных во время работы, а затем использует новую процедуру обработки сигналов для определения состояния двигателя.

«Трудно отличить небольшие возмущения, связанные с остановкой компрессора, от тех, которые связаны с турбулентным потоком», — сказал Фанъюань Лу, исследователь из лаборатории Ки.«При появлении очевидных предвестников газотурбинный двигатель глохнет в течение нескольких миллисекунд. Этого времени недостаточно для предупреждения, чтобы действовать».

Инженеры Purdue использовали нелинейный алгоритм извлечения признаков для извлечения ранних и малых предшественников останова, обеспечивая достаточное время предупреждения для принятия мер по исправлению ситуации.

Новаторы сотрудничали с отделом коммерциализации технологий Purdue Research Foundation, чтобы запатентовать свою технологию.

 

Исследователи Университета Пердью разработали технологию типа электрокардиограммы для газотурбинных двигателей, чтобы отслеживать ритмы и предупреждать о потенциальной остановке компрессора.(Изображение предоставлено) Скачать изображение

Новаторы и OTC ищут партнеров для продолжения разработки своей технологии. Для получения дополнительной информации о лицензировании и других возможностях свяжитесь с Мэтью Халладеем из OTC по адресу [email protected] и укажите код отслеживания 2019-LOU-68639.

О исследовательском фонде Purdue Отдел коммерциализации технологий

Отдел коммерциализации технологий Purdue Research Foundation реализует одну из наиболее комплексных программ передачи технологий среди ведущих исследовательских университетов США.S. Услуги, предоставляемые этим офисом, поддерживают инициативы Университета Пердью в области экономического развития и приносят пользу академической деятельности университета за счет коммерциализации, лицензирования и защиты интеллектуальной собственности Пердью. Офис расположен в Центре конвергенции инноваций и сотрудничества в районе Дискавери-Парк, рядом с кампусом Пердью. В 2020 финансовом году офис сообщил о заключении 148 сделок, подписании 225 технологий, получении 408 раскрытий и 180 выпущенных U.С. патенты. Офис находится в ведении Исследовательского фонда Purdue, получившего в 2019 году Премию университетов за инновации и экономическое процветание за место от Ассоциации государственных и земельных университетов. В 2020 году Институт IPWatchdog поставил Purdue на третье место в стране по созданию стартапов и в топ-20 по патентам. Purdue Research Foundation — это частный некоммерческий фонд, созданный для продвижения миссии Purdue University. Свяжитесь с [email protected] для получения дополнительной информации.

Об университете Пердью

Purdue University — ведущее государственное исследовательское учреждение, разрабатывающее практические решения самых сложных задач современности.Purdue занимает 5-е место в рейтинге самых инновационных университетов США по версии US News & World Report и проводит исследования, которые меняют мир, и невероятные открытия. Стремясь к практическому и онлайн-обучению в реальном мире, Purdue предлагает преобразующее образование для всех. Стремясь обеспечить доступность и доступность, Purdue заморозила обучение и большинство сборов на уровне 2012–2013 годов, что позволило большему количеству студентов, чем когда-либо, получить высшее образование без долгов. Посмотрите, как Purdue никогда не останавливается в настойчивом стремлении к следующему гигантскому скачку в Purdue.образование

Автор: Крис Адам , [email protected]

Источники:
Николь Ки, [email protected]

Фанъюань Лу, [email protected]

Система мониторинга состояния авиационных газотурбинных двигателей по данным реального полета

Современные методы, основанные на мониторинге состояния, используются для снижения затрат на техническое обслуживание, повышения безопасности воздушных судов и снижения расхода топлива. В литературе такие параметры, как скорость вращения вентилятора двигателя, вибрация, давление масла, температура масла, температура выхлопных газов (EGT) и расход топлива, используются для определения ухудшения характеристик газотурбинных двигателей.В этом исследовании была разработана новая модель для получения информации о состоянии газотурбинного двигателя. Для этой модели был проведен множественный регрессионный анализ для определения влияния параметров полета на параметр EGT, а для идентификации параметра EGT использовался метод искусственной нейронной сети (ANN). В конце исследования была разработана сеть, которая предсказывает параметр EGT с наименьшей погрешностью. В MATLAB Simulink разработан интерфейс для мгновенного контроля состояния двигателя самолета.Любое ухудшение характеристик, которое может произойти в газотурбинном двигателе самолета, может быть легко обнаружено графически или по значению ухудшения характеристик двигателя. Также указано, что это может быть новый индикатор, информирующий пилотов в случае неисправности датчика параметра EGT, который они отслеживают во время полета.

1. Введение

Авиационные двигатели производят мощность, необходимую для самолетов. По этой причине авиационные двигатели очень важны для безопасности полетов [1].Современные сложные и передовые технологические системы требуют передовых и дорогостоящих стратегий обслуживания [2]. Техническое обслуживание дорого обходится авиакомпаниям. Для производителей техническое обслуживание является источником дохода. По данным Денниса и Камбила, хотя сервисное обслуживание и продажа запчастей составляют 25 % доходов производителя, они составляют 40–50 % прибыли компании [3].

Из-за высокой стоимости обслуживания газотурбинные двигатели должны эксплуатироваться в определенных физических пределах [4].Современные авиационные двигатели делают более безопасными за счет увеличения количества параметров контроля и датчиков [5]. Двигатели имеют сложную механическую систему. Поскольку авиационные двигатели работают при высоких температурах, высоких давлениях и высоких скоростях, существует множество возможностей различных неисправностей самолетов [6]. Газотурбинные двигатели со временем изнашиваются. Небольшая неисправность во время полета не препятствует работе двигателя, но если эта неисправность не будет обнаружена, это может привести к более серьезной неисправности.Если эти более серьезные неисправности не могут быть предотвращены в самолете, это может привести к высоким затратам на техническое обслуживание и авариям. При приемке самолетов на техническое обслуживание состояние ГТД исследуют различными испытаниями и измерениями [7]. Техническое обслуживание по состоянию (CBM) выполняется для обеспечения эффективного и действенного обслуживания в современных службах технического обслуживания. В литературе есть основные разработки в методе CBM с исследованиями по мониторингу состояния машин и диагностике неисправностей [8].Типичная программа CBM состоит из трех этапов [9]: (i) Этап сбора данных (ii) Этап обработки данных (iii) Этап принятия решения о техническом обслуживании

В программе CBM мы можем сгруппировать две важные части: диагностику и прогнозирование. При диагностическом мониторинге неисправности или ненормальные состояния обнаруживаются при работе системы или ее подсистем [10]. С помощью прогностического подхода можно предсказать текущее состояние двигателя и возможные будущие отказы. На самолете применялись следующие диагностические системы: типичная диагностическая процедура состоит из трех этапов: наблюдение, сравнение и диагностика, которые показаны на рисунке 1 [11].


В литературе передовые методы мониторинга состояния двигателя можно классифицировать как метод, основанный на модели (например, уравнение равенства, прогноз параметров, анализ газового тракта, нелинейный метод наименьших квадратов и фильтр Калмана) и метод мягких вычислений (например, искусственные нейронные сети, нечеткая логика, грубые множества, дерево решений и экспертные системы).

На первом этапе исследования упоминались некоторые выборочные исследования по прогнозированию отказов газотурбинных двигателей.На втором этапе обсуждаются основные рабочие параметры авиационных газотурбинных двигателей и важность параметра EGT. На третьем этапе выполняется множественный регрессионный анализ между параметром EGT и параметрами летно-технических характеристик самолета с использованием программы SPSS. На следующих этапах скорость N1, скорость N2, тангаж, угол атаки, крен, вертикальное ускорение, общая температура воздуха и переменные земля/воздух из параметров характеристик самолета принимаются в качестве входных параметров для искусственных нейронных сетей и прогнозирования EGT. в среде MATLAB Simulink для контроля состояния авиационного газотурбинного двигателя.

2. Литература

В литературе имеется множество исследований, в которых используются различные методы контроля состояния газотурбинных двигателей, используемых на самолетах. Чжан и др. предсказал отказ авиационных двигателей с использованием нелинейных адаптивных оценок [12], Pourbabaee et al. предсказал отказы датчиков в газотурбинных двигателях с использованием нескольких методов на основе моделей [13], Zhao et al. сделали прогноз отказов в газотурбинных двигателях с использованием нечеткой матрицы и принципа максимальной степени принадлежности [14], Афган и др.разработали экспертную систему для обнаружения неисправностей камер сгорания газовых турбин [15], а Zaidan et al. предсказывали отказы газотурбинных двигателей с помощью байесовских иерархических моделей [8]. Лу и его коллеги выполнили мониторинг состояния турбовентиляторного двигателя с расширенным фильтром Калмана [16], Amozegar et al. предсказывали отказы газотурбинных двигателей с помощью динамической нейронной сети [17], Zhou et al. использовали метод опорных векторов для диагностики отказов газотурбинных двигателей [18], а Chacartegui et al.работали над моделированием в реальном времени газовых турбин среднего размера [19].

3. Основные рабочие параметры двигателя

На борту имеется множество электронных индикаторов и систем, помогающих пилотам во время полета. Пилоты следят за показателями, знают текущее состояние систем самолета и выполняют полет. Когда значения, появляющиеся на индикаторах, указывают на то, что они выходят за пределы нормального рабочего диапазона или на неисправность систем, пилоты могут запросить помощь у эксплуатационных служб через системы связи, или в случаях, когда они не считаются очень серьезными, пилоты записывают их в летную книжку и позволяют включить в программу технического обслуживания.Пилоты должны контролировать основные рабочие параметры, управляя самолетом и принимая решения. На рис. 2 показаны скорость вентилятора (скорость N1) и температура выхлопных газов (EGT) — основные рабочие параметры газотурбинного двигателя. Частота вращения вентилятора обычно используется в качестве индикатора давления, а EGT является параметром, позволяющим контролировать исправность газотурбинного двигателя. В некоторых моделях двигателей для контроля тяги используется степень повышения давления в двигателе (EPR) и число оборотов N2/N3 [5]. Значение параметра EGT указано ниже.


3.1. Температура выхлопных газов (ТГТ) и предел ТГТ

EGT — это температура выхлопных газов газотурбинного двигателя в градусах, которая указывает на состояние производительности конструкции газотурбинного двигателя. Высокие значения EGT приводят к дальнейшему износу и износу двигателей. В таблице 1 показано, какие неисправности и причины приводят к высоким значениям температуры выхлопных газов в двигателях.


разделение двигателя Серьезное повреждение Surge Птица проглатывание / ЗПП Изъятие Flameout Проблемы управления подачей топлива Противопожарные Выхлопная пожары Горячий старт Обледенение реверса непреднамеренное развернуть топлива утечка

High EGT Х Х О О Х О Х O

X: очень симптом; О: возможен симптом.Пустые поля означают, что симптом маловероятен.

Кроме того, пилоты должны обращать внимание на значение EGT, особенно при взлете, поскольку превышение предела EGT может привести к повреждению компонентов газотурбинного двигателя или сокращению срока службы компонентов. Поэтому важно поддерживать ЭГТ как можно ниже [20]. При максимальной температуре выхлопных газов газотурбинные двигатели могут достигать на взлете и имеют сертификат, показывающий красную контрольную линию.

Пример показан на рисунке 3.Разница между самой высокой температурой EGT, достигнутой во время взлета, и температурой EGT, определяемой красной контрольной линией, называется запасом EGT (рисунок 3) [21]. Запас EGT используется для получения информации о работе двигателя.


Ухудшение маржи EGT в основном связано с компонентами двигателя. Загрязнение компрессора, протечки уплотнений, увеличенные зазоры между наконечниками и эрозия аэродинамического профиля являются одними из причин износа. Ухудшение запаса EGT на самолетах вызывает увеличение тяги двигателя, снижение использования двигателя, уменьшение средней дальности полета и сложность рабочей среды.На рис. 4 показаны некоторые примеры неисправностей, которые могут увеличить значение EGT.


Величина запаса EGT — параметр, который контролируется специалистами только при ТО на взлете и используется для оценки состояния ГТД. Чем больше разница между максимальным значением EGT, достигаемым на взлете, и установленной производителем красной линией EGT, тем лучше характеристики газотурбинного двигателя. Эта оценка действительна только для взлета, но не для других этапов полета.

4. Метод

В этом исследовании путем сравнения значения EGT, которое должно быть на этапах взлета, крейсерского полета и посадки самолета, и значения EGT, полученного от датчика, получается среднеквадратичное значение, и это значение отображает ухудшение производительности. Для этой цели были выбраны множественный регрессионный анализ (MRA) и искусственные нейронные сети (ANN) для прогнозирования значений EGT, полученных из данных реального полета. Использовались программа MATLAB для анализа искусственного интеллекта и пакетная программа SPSS Statistics 22 для статистического регрессионного анализа.В MRA и моделировании с помощью ANN было использовано 12 935 образцов. Из этих образцов было использовано 70 % для обучения, 15 % для проверки и 15 % для тестирования. Данные, использованные для моделирования, были записаны во время полета самолета, и никаких изменений в данные не вносилось. Данные обучения, проверки и тестирования были выбраны случайным образом из набора данных. Одни и те же данные обучения, проверки и тестирования использовались в обоих анализах для оценки сравнения и моделирования. Статистические параметры обучающих, тестовых и проверочных данных, использованные для прогнозирования параметров EGT, приведены в таблицах 2–4 соответственно.

+ 584,232836 432,5000

N1 Speed ​​ N1 Speed ​​ N1 Speed ​​ Pitch Угол атаки Roll Вертикальное ускорение Общая температура воздуха Выхлопная температура газа
90 175
Н
Действительный 1005 1005 1005 1005 1005 1005 1005 1005 1005
Отсутствует 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Среднее 60.9772139 81.6708458 2.112438 0.726965 -0,883582 0,995590 -3,034229 0,87
Медиана 66,

00

84,4000000 1,100000 -0,400000 -1,100000 0,994000 −3,300000 1,00 574,500000
Станд. отклонение 25.43270881 10.67348876 3.9393376 1.7996899 4.1258416 0.0465146 17.7587592 0,341 +116,2669986
Диапазон 75,60000 38,30000 22,9000 9,5000 51,7000 0,5470 84,8000 1 433,5000
Мин.8000 -21,8000 0,7750 -24,5000 0
Максимальная 96,00000 97,30000 19,7000 7,7000 29,9000 1,3220 60,3000 1 866,0000

90 171 215 576,039535 -1,100000 15 434,0000

Статистика
N1 скорость N2 скорость Pitch Угол атаки Ролл Вертикальное ускорение Общая температура воздуха Основание / воздух отработавших газов температура

Н
Действительный 215 215 215 215 215 215 215 215
Отсутствующие 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Среднее 59.8427907 81.3158140 1.969767 0.838140 -1,316744 0,996465 -3,040000 0,90
Медиана 61,

00

83,1000000 1,100000 0,000000 0,997000 −2,000000 1,00 572,000000
Станд. отклонение 25.30062671 10.45487550 3.9448260 1. 3.5105979 0.0413821 17.1693103 0,304 +115,2838515
Диапазон 75,60000 37,80000 21,8000 9,9000 50,3000 0,3550 53,0000 1 427,5000
Минимум 20,40000 59,30000 −2,8000 −1Тысяче -21,8000 0,8710 -24,5000 0
Максимальная 96,00000 97,10000 19,0000 8,8000 28,5000 1,2260 28,5000 1 861,5000

90 171 215 0.672093 575,411628 442,0000

Статистика
N1 скорость N2 скорость Pitch Угол атаки Ролл Вертикальное ускорение Общая температура воздуха Основание / воздух отработавших газов температура

Н
Действительный 215 215 215 215 215 215 215 215
Отсутствующие 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Среднее 59.6409302 80.8041860 1.7 -1,298140 1,000530 -4,323721 0,86
Медиана 65,

00

83,

00 1,100000

-.400000 -1,400000 0,997000 −8,300000 1,00 572,000000
Станд. отклонение 25,67176527 10.77929528 3.6772253 1.7983021 4.4961766 0.0397756 17.7368312 0,347 +108,3661869
Диапазон 75,30000 37,80000 22,5000 7,1000 51,0000 0,4170 64,0000 1 421,5000
Мин. +1 тысячу -21,8000 0,8360 -24,0000 0
Максимальная 95,

97,10000 19,7000 6,0000 29,2000 1,2530 40,0000 1 863,5000

4.1. Статистический регрессионный анализ

В регрессии цель состоит в том, чтобы найти отношения между описательными (независимыми) переменными и описываемой (зависимой) переменной.Поскольку y является зависимой переменной, x 1 , x 2 ,…, x k являются независимыми переменными в математической модели как причинно-следственная связь называется моделью множественной линейной регрессии [22]. В многопараметрическом линейном регрессионном анализе общая формула уравнения регрессии, которая дает форму отношения между переменными, может быть выражена как где представляют собой наблюдаемые значения и β j , , как коэффициенты регрессии β k параметров как ожидаемое изменение y для единиц изменения x k 18 и 18 ошибка.Модель, исследованная для регрессионного анализа в этом исследовании, приведена в таблице 5.


зависимая переменная ( y ) независимая переменная ( x I )

температура газа выхлопных газов (EGT) =

, где x I значений, соответственно, N1 скорость, скорость N2, шага, угол атаки, рулон, вертикальное ускорение, общая температура воздуха, земля/воздух и неизвестные параметры.Исследование того, существенно ли отличаются коэффициенты регрессионной модели, проводится с помощью t -теста. Когда значение значимости (Sig.) t -статистики меньше 0,05, допущение принимается и делается вывод, что коэффициенты в модели значимы. Сиг. значение — это значение, используемое с целью определения наличия статистической значимости и уровня доказательства различия, если таковое имеется. Уровень значимости обычно принимается равным 0.05 и 0,01. Уровень значимости 5% означает доверительный интервал 95%, а уровень значимости 1% означает доверительный интервал 99%. Общий подход к интерпретации Sig. значение приведено в табл. 6 [23].


Знак. значение Значение

0,01 < Sig. ≤ 0,05 Результаты значимы.
0.001 ≤ Sig. < 0,01 Результаты очень значимы.
Знак. < 0,001 Результаты очень значимы.
0,05 ≤ Sig. < 0,10 Результаты считаются статистически незначимыми.
Знак. > 0,10 Иногда отмечается тенденция к статистической значимости.

4.2. Искусственные нейронные сети

ИНС представляют собой нелинейные модальности, состоящие из искусственных нейронов, соединенных друг с другом и содержащих набор входных данных и один выходной.В ИНС много ячеек и много связей между входами и выходами. ИНС можно разделить на несколько подкластеров. Эти небольшие группы называются слоями. Сеть образована иерархически связанными слоями. В ANN обучение происходит в два этапа. На первом этапе берутся случайные значения веса и определяется чистый выход для выборки, показанной сети. Веса восстанавливаются с помощью обратной связи или прямой подачи в зависимости от пригодности ответа. На втором этапе значения веса изменяются путем показа сети различных выборок, чтобы найти наилучшее значение веса, которое может быть получено при правильном выходе.В процессе обучения используются разные алгоритмы. Алгоритм обратного распространения является наиболее распространенным. В алгоритме обратного распространения ошибки пытались уменьшить. Алгоритм обучения определяет, как адаптировать правило обучения к ИНС в соответствии с характером рассматриваемой проблемы. Образцы, выбранные во время обучения, должны быть выбраны из каждой области проблемного пространства, чтобы представить проблемное пространство. Входной и соответствующий выходной вектор используются для обучения сети. Выходные данные, полученные в результате каждой итерации, сравниваются с целевыми, и обучение сети продолжается с процессом обновления веса или обучение прекращается в зависимости от заданной ошибки.После того, как в искусственных нейронных сетях определены веса, обеспечивающие наилучшие выходные данные, процессы, выполняемые для оценки состояния обучения сети, определяются как тестирование сети. На этом этапе выходные данные создаются с использованием наиболее подходящих значений веса, определенных после обучения путем введения в сеть непросмотренных образцов. Этот вывод показывает успешность обучения сети. Чем успешнее результат, тем лучше эффективность обучения сети.

4.3. Точность измерения моделей прогнозирования

Точность модели прогнозирования зависит от того, насколько близки значения прогноза к фактическому значению наблюдения. Если модель успешно прогнозирует фактические значения, ошибка прогнозирования будет относительно низкой. Методы, использованные в этом исследовании, были проанализированы с помощью трех различных методов измерения ошибок. Первым из них является коэффициент детерминации R 2 , который может быть выражен как где n — количество наблюдений, y — фактические значения, x — прогнозируемое значение и среднее фактическое значение.Другой метод анализа ошибок выражается средней абсолютной ошибкой в ​​процентах (MAPE).

В этой формуле , — фактическое значение наблюдения, значение предсказания, n — количество наблюдений в периоде предсказания, а — ошибка предсказания в периоде t . Другой метод анализа ошибок выражается среднеквадратичной ошибкой (MSE). где x i — прогнозируемое значение i -й единицы, а y i — фактическое значение i -й единицы.Чем ближе прогнозируемые значения к фактическим значениям, тем меньше становится MSE; чем дальше от фактических значений, тем больше MSE. Среднеквадратическая ошибка (RMSE) в (5) является часто используемой мерой различий между значениями (выборочными значениями), предсказанными моделью или оценщиком, и фактически наблюдаемыми значениями.

5. Результаты и обсуждение
5.1. Определение эффективных летно-технических параметров самолета и прогнозирование с помощью множественного регрессионного анализа

Множественный регрессионный анализ был выполнен для определения влияния независимых переменных на параметр зависимой переменной EGT.Когда значение значимости (Sig.) t -statistic больше 0,05 в моделях множественной регрессии, анализ повторяется путем вычитания из модели бессмысленной переменной. Новая модель была получена путем вычитания бессмысленных переменных из данных, записанных во время полета самолета. В полученной модели скорость N1, скорость N2, тангаж, угол атаки, крен, вертикальное ускорение, общая температура воздуха и параметры земли/воздуха оказались важными параметрами, влияющими на параметр EGT (таблица 7).Здесь EGT — зависимая переменная, скорость N1, скорость N2, тангаж, угол атаки, крен, вертикальное ускорение, общая температура воздуха и земля/воздух — независимые переменные, B — нерегулируемый коэффициент регрессии, бета — стандартизированный коэффициент регрессии. , Сиг. – уровень значимости, R – коэффициент корреляции, R 2 – коэффициент детерминации. Согласно Таблице 8, скорость N1, скорость N2, тангаж, угол атаки, крен, вертикальное ускорение, общая температура воздуха и параметры земля/воздух сильно коррелируют с параметром зависимой переменной EGT ( R  = 0.969). Независимые переменные объясняют 93,9% (с поправкой R квадрат = 0,939) общей дисперсии (изменения) зависимой переменной EGT (см. Таблицу 8). Согласно стандартизированному коэффициенту регрессии (бета), относительная важность независимых переменных по параметру EGT — это скорость N1, общая температура воздуха, тангаж, крен, угол атаки, вертикальное ускорение, земля/воздух и скорость N2. При изучении результатов t -теста значимости коэффициентов регрессии видно, что параметр скорости N1 является наиболее важной (значимой) независимой переменной на EGT.По результатам регрессионного анализа математическая модель уравнения множественной регрессии для прогнозирования ТГТ выражается выражением

Вертикальное ускорение -0,027

Модель Модель Коэффициенты A
Нестандартные коэффициенты Стандартизированные коэффициенты T SIG. Корреляции
B Станд. Ошибка Beta нулевого порядка Частичная Часть

1
(Constant) 854 .361 32,679 26,144 0,000
N1 Скорость 7,279 0,261 1,592 27,924 0,000 0,718 0,663 0,217
N2 Speed ​​ -7.605 -7.605 0.529 -.698 -14.381 0.000 0.0053 0.653 -0,415 -0.112
Pitch 8,654 0,553 0,293 15,651 0,000 0,874 0,444 0,122
Угол атаки 2,139 0,799 0,033 2,675 0.008 -0.003 0.084 0.021 0.021
Roll 1.592 0.238 0.238 0.056 6.687 0.000 -0,139 0,207 0,052
-72,026 20,637 -0,029 -3,490 0,001 -0,107 -0,110
Общая температура воздуха 3.418 0.146 0.522 0.522 23.377 0.003 0.003 0.595 0.595 0,182
/ Air -33.776 5,793 -0,099 -5,831 0,000 0,007 -0,182 -0,045

+ 91 169 Зависимая переменная: Выхлопная температура газа.


Резюме Модель б
Модель R R квадрат Скорректированная R квадратных Std.ошибка оценки Статистика изменений
R изменение квадрата F изменение df1 df2 76 Sig. F изменение

1 0,969 0,940 0,939 28,6701942 0,940 1939,432 8 996 0,000

a Предикторы: (постоянные), земля/воздух, вертикальное ускорение, тангаж, крен, угол атаки, общая температура воздуха, скорость N2 и скорость N1. b Зависимая переменная: температура выхлопных газов.

Анализ модели линейной множественной регрессии показан в таблице 7. Тот факт, что Sig. значения используемых в этой модели параметров меньше 0,01 означает, что это высокозначимая модель по таблице 6.

В результате корреляционного анализа определяется наличие линейной зависимости и степень этой любой рассчитывается по коэффициенту корреляции, коэффициент корреляции принимает значения от -1 до +1.Если существует положительная корреляция, значение переменной y увеличивается по мере увеличения значения переменной x или значение переменной y имеет тенденцию к уменьшению по мере уменьшения значения переменной x . Отрицательная корреляция (отрицательная связь) означает, что если одна из переменных увеличивается, значение другой переменной уменьшается.

Если интерпретировать значения в таблице 7 в соответствии с таблицей 9, можно увидеть, что существует сильная, положительная и значимая связь между параметром шага и параметром EGT, а также сильная положительная корреляция между скоростью N1 и параметры скорости N2 и параметр EGT.Также можно увидеть, что существует очень слабая, положительная и значительная связь между общей температурой воздуха и параметрами земли/воздуха и параметрами EGT, и что угол атаки, крен и вертикальное ускорение кажутся очень слабыми и отрицательными и имеют значительное отношение.



Значение корреляции Значение

0.00-0.19 Очень слабый
0.20-0.39 Слабое
0.40-0.59 Умеренный
0.60-0.79 Strong
0.80-1.0 Очень сильный

тот факт, что сиг. значение, показанное в таблице 10 (Sig.   =   0,000), меньше 0,001, указывает на то, что разработанная модель очень высокозначима. Согласно 6 параметр EGT, данные обучения, тестирования и проверки прогнозируются с помощью множественного регрессионного анализа.Значения характеристик ошибки между измеренными значениями и прогнозируемыми значениями для этапов обучения, тестирования и проверки определяются в соответствии с 2, 3, 4 и 5. Сравнение значений EGT, предсказанных с помощью множественного регрессионного анализа, и значения EGT от самолета. Датчик на тренировках, тест, этап валидации показан в таблице 11.




Модель Сумма квадратов DF Средняя площадь F Знак.

1
Регрессионный +12753394,90 8 +1594174,363 1939,432 0,000 91 168 б
Остаточная 818692.113 996 821,980
Итого +13572087,02 1004

+ Зависимая переменная: температура выхлопов газа . b Предикторы: (постоянные), земля/воздух, вертикальное ускорение, тангаж, крен, угол атаки, общая температура воздуха, скорость N2 и скорость N1.

+

МРА R 91 168 2 RMSE MAPE % MAPE СКО

Поезд 0,939 28,67 0.039463 3,9463 821,98
Испытание 0,947038 26,468 0,038119 3,8119 700,6043
Проверка 0,93702 27,131 0,036104 3,6104 736,1433

5.2. Прогнозирование с помощью искусственной нейронной сети

В модели ANN; Скорость N1, скорость N2, тангаж, угол атаки, крен, вертикальное ускорение, общая температура воздуха и земля/воздух задаются в качестве входных данных для сети, а EGT прогнозируется как выходные данные.Все данные представлены в сеть в том виде, в каком они были получены с борта самолета, без каких-либо изменений.

Предельные значения входных и выходных параметров модели ИНС приведены в таблицах 2–4. В программе MATLAB с командой «делитель и» было использовано 12 935 данных, полученных при полете самолета, 70 % из которых для обучения, 15 % для тестирования и 15 % для валидации. В качестве модели искусственной нейронной сети для практического использования был выбран тип сети прямого распространения.В расчете с прямой связью наиболее важным событием является попытка предсказать выходные значения с наименьшей погрешностью. Модель, показанная на рис. 5, получена путем изменения числа итераций и числа нейронов в скрытом слое для оптимальной архитектуры сети для прогнозирования параметра ЭГТ при проведенных экспериментах. Наилучшие результаты 11 различных обучающих функций для прогнозирования параметра EGT с наименьшей ошибкой показаны в таблице 12. Для экспериментов использовался компьютер с процессором Intel (R) Core (TM) i5-4590 @ 3.Использовалась оперативная память 4 ГБ с частотой 30 ГГц.


+501 1 1177 02,008 4,00898312

алгоритм обучения Прошедшее время (сек) Обучение R Проверка R Тест R Обучение СКО Тест СКО

4.203957 0.99767 0.99797 0.9171 0.99797 0. 74,6465
traincgb 4,565835 0,99586 0,99299 0,99656 111,4932 91,2834
поезда 10,047608 0,99561 0,99517 0,99653 118,4071 91,8717
трейнрп 57,118179 0,99458 0,99297 0,9963 3 146,1269763
traincgp 3,699402 0,99401 0,99515 0,99501 161,8084 133,9647
trainscg 3,458904 0,99381 0,99084 0,99474 166,9843 139,1074
Erainbfg 13.748363 0, 0.99213 0.99176 0.99394 211.9474 160.1871
Trainccgz 7.667996 0,99179 0,99176 0,99395 222,3323 164,4613
trainoss 4,432661 0,99053 0,99197 0,99183 255,8224 215,3883
traingdx 3,614869 0,98838 0,98893 0,9893 312,1862 285,3237
0.98418 0.98418 0.98733 0.98733 459.2168 342.6505

, когда результаты в таблице 12 сравниваются с тестовым значением MSE, определяется, что функция обратной функции левенберга-Маркварда ( trainlm) является лучшим результатом. На рисунках 6–8 показаны графики регрессии нейронной сети для обучения, проверки и тестирования. Коэффициент корреляции значения EGT от бортового датчика и прогнозируемых значений этапов обучения, испытаний и валидации выше ( R  > 0.99). Чтобы оценить производительность разработанной сети, значения производительности по ошибкам между измеренными значениями и прогнозируемыми значениями для этапов обучения, проверки и тестирования были определены в соответствии с 2, 3, 4 и 5, и результаты представлены в таблице 13. Кроме того, разработанные характеристики сети приведены в таблице 14.




0

0 2 2


Ann R 2

6 Maпе

% Maпе RMSE

Поезд 0.99534601 0.00 0. 7.927808
Испытание 0.99435716 0,002224188 0,2224188 8,639823
Проверка 0,99594228 0,001

2

0,1

201

6,886876


Параметры сети Детали

Архитектура 8 входов, 1 выходов и 4 скрытых слоев с 11, 8, 4, и 3 нейрона в каждом слое (11-8-4-3)
Набор Обучающая подгруппа: 70 % случайно выбранных записанных данных (9045 паттернов) образцы)
Подмножество тестов: 15% случайно выбранных записанных данных (1935 модели)
Активация
для скрытых слоев: касательная сигмовидная тангенс
Функция Для выходного слоя: линейный
Обучение алгоритм Levenberg-Marquardt
Критерии производительности Минимальный MSE
Остановка Остановка STOVATION
Критерии (Обучение останавливается, когда ошибка проверки начинается увеличивается)

, когда результаты оцениваются, коэффициент определения ( Р 2  > 0.99) может объяснить более 99% параметра EGT на этапе обучения, тестирования и проверки с помощью скорости N1, скорости N2, тангажа, угла атаки, крена, вертикального ускорения, общей температуры воздуха, параметров земли/воздуха. Чем ближе параметр R 2 к 1, тем выше производительность сети. Льюис классифицировал модели со значением MAPE менее 10% как «очень хорошие», модели от 10% до 20% как «хорошие», модели от 20% до 50% как «приемлемые», а модели выше 50%. как «неправильных и порочных» [24, 25].Когда мы смотрим на значения MAPE расширенной сети, предполагается, что сеть основана на высокой точности, поскольку MAPE составляет <1% на этапах обучения, тестирования и проверки. Это также указывает на то, что чем меньше параметр RMSE, тем выше производительность сети.

5.3. Моделирование программы мониторинга работоспособности двигателя в среде MATLAB Simulink Environment

Для того, чтобы наша система работала мгновенно, нам необходимо спроектировать интерфейс в среде MATLAB Simulink с лучшей моделью ИНС, полученной нами в результате экспериментов.На рис. 9 показана структура модели ИНС, смоделированной в среде MATLAB Simulink.


Баббар и др. оценивали разницу между температурой выхлопных газов и полетными параметрами двух симметричных двигателей на разных этапах полета для изучения состояния самолета [26]. Дифференциальный анализ направлен на сравнение значения EGT, полученного от ANN, с реальным значением EGT, поступающим от датчика самолета, и легко заметить, когда возникает какая-либо проблема. В данном исследовании необходимо мгновенно сравнивать значения, чтобы оценить состояние ГТД.В этом анализе EGT.1 определялся как фактическое значение EGT от датчика самолета, а EGT.2 определялся как параметр, предсказанный ANN. Шкала подобия, используемая для определения состояния газотурбинного двигателя, показана на рис.

Используя разницу EGT каждого значения, 8 используется для расчета среднего квадратного корня данной фазы полета.

Значение RMS отображается как значение ухудшения летно-технических характеристик самолета в интерфейсной программе.

Модель дифференциального анализа необходимо смоделировать в среде MATLAB Simulink.Интерфейс, предназначенный для мониторинга состояния двигателя самолета в среде MATLAB Simulink, показан на рисунке 10. самолета, значения, показанные желтым цветом, представляют значения EGT, предсказанные ANN, а значения, показанные зеленым цветом, указывают характеристики двигателя.


Предел, установленный для уровня тревоги, показан красным цветом.Предполагаемый уровень аварийной сигнализации для этого авиационного двигателя равен предельному значению EGT. Для мониторинга системы необходимо использовать значения, полученные из системы. В приложениях используются два типа данных: (1) Данные, собранные в нормальных условиях и при неисправностях. (2) Данные, собранные только в ходе мониторинга нормальных условий. Сбор ошибочных данных от газотурбинных двигателей, таких как системы, очень сложен и дорог. В соответствии с авиационными правилами, такими как EASA Part-M, к полетам допускаются только самолеты с завершенным техническим обслуживанием и сертификатом о допуске к эксплуатации.Самолет с завершенным техническим обслуживанием означает совокупность исправно работающих систем. Поэтому системы мониторинга состояния строятся только для обычных полетных данных.

Поскольку мы использовали данные с реального самолета, в наличии имеются только данные о нормальной эксплуатации. Из результатов моделирования видно, что мгновенные характеристики газотурбинного двигателя можно контролировать от взлета до посадки. В этом исследовании мы сравниваем значения EGT, одно из сделанных нами мгновенных прогнозов, и другое, полученное с помощью датчика EGT самолета.Несмотря на то, что между ними существует разница, это оценивается как ненормальная ситуация.

На рис. 12 показан пример обнаружения неисправности. Газотурбинные двигатели состоят из различных компонентов. Отказ одного или нескольких компонентов приведет к снижению производительности этих двигателей. Коррозия, окисление, поврежденные подшипники, большой зазор лопаток, поврежденные или сгоревшие лопатки и лопатки турбины, поврежденные камеры сгорания, поврежденные топливные форсунки, поломки дисков и лопаток ротора — вот некоторые из отказов, которые приводят к снижению производительности.Снижение производительности приведет к изменению значения EGT. Это исследование не предназначено для определения того, где и почему произошел сбой. Превышение допустимого предела EGT (+100°C) считается нештатной ситуацией. В этом исследовании показано, что характеристики самолета можно контролировать от взлета до посадки.


Пилоты следят за различными параметрами во время эксплуатации самолета. Параметр EGT контролируется во время взлета. Производители двигателей определяют максимальные пороговые значения EGT во время взлета.Если пилот не отслеживает EGT, вторичной системы, выдающей предупреждения, нет. Если двигатель превысит максимально допустимые значения EGT, он с большой вероятностью испытает серьезные отказы. Система, разработанная в этом исследовании, предупредит пилота в случае, если он пропустит значение EGT от двигателя и системы отображения предупреждений.

6. Выводы

В этом исследовании мы стремились разработать прогностическую модель параметра EGT с использованием статистических методов и методов искусственного интеллекта на основе фактических данных, зарегистрированных от взлета до посадки самолета.В модели прогнозирования использовались статистический множественный регрессионный анализ и искусственные нейронные сети, и была предпринята попытка определить метод, дающий наименьшую вероятность ошибки. Значения R 2 , MAPE и RMSE между измеренными значениями и прогнозируемыми значениями для данных обучения, проверки и тестирования параметра EGT представлены в таблицах 11 и 13. Когда мы рассматриваем этап тестирования коэффициент определения и коэффициенты ошибок между значениями EGT от датчика самолета и прогнозируемыми данными EGT видно, что наилучший конечный результат получается с помощью ИНС.С интерфейсом, который мы разработали в MATLAB Simulink, была разработана модель для мгновенного отслеживания состояния полета самолета.

В этом исследовании было показано, что любое ухудшение характеристик может быть легко обнаружено путем прогнозирования параметра EGT на этапах взлета, крейсерского полета и посадки самолета. Кроме того, даже если двигатель самолета исправен, неисправность датчика выхлопных газов может поставить под угрозу безопасность полета. Считается, что пилот может безопасно летать с прогнозируемым значением EGT в разработанном интерфейсе.

Сокращения
Эннл.: Эннл.: Эннл.: Эннл.: Искусственная нейронная сеть AOA: Угол атаки CBM: Обслуживание на основе условий EGT: Температура выхлопных газов EHM: EHM: Мониторинг здоровья двигателя FOD: FOD: Maпе: Среднее абсолютное процентная ошибка MRA: Многократный регрессионный анализ MSE: Средняя квадратная ошибка R 2 :

1 R R R RMSE: Ошибка корневого квадрата Tat: Общая температура воздуха.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Благодарности

Эта работа была поддержана Исследовательским фондом Университета Эрджиес, Проект №. ФДК-2016-6803.

Газотурбинные двигатели, Inc.

История
Наша компания начала свою деятельность в 1983 г. общая обработка для авиационной промышленности. Среди наших клиентов были генеральными подрядчиками Министерства обороны США, такими как подразделение Skunkworks. компании Lockheed Aeronautical Systems.Мы также предоставили обслуживание AirBus Industrie во Франции, поддерживающее Super Guppy флот.

В 1991 году мы получили одобрение FAA и начали расширять наши услуги, включая вооруженные силы США. В этот период мы поддержали СМ-АЛК с капитальным ремонтом ГДГ для Самолеты C-130, а также SA-ALC с погружными топливными насосами, используемые на KC-135 и B-52.

С 1991 года по настоящее время мы поддерживаем филиалы Министерства обороны США как а также авиационная промышленность общего назначения. В 2004 году мы переехали объектов в гораздо более крупный комплекс в красивом городе Элвин, Техас, чтобы расширить наши горизонты с Министерством энергетики и быстро растущим области беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), а также для размещения постоянно растущие требования к техническому обслуживанию военной техники.


Ключевой персонал
Включает основателя/президента GTEINC Джорджа Тобона с его обширный опыт в области механики и электрики инженерия. Он служил в ВВС США, прежде чем был почетно выписан. Вернувшись в частный сектор, он продолжал работать в авиационное направление вступление в корпорацию, специализирующуюся на ремонте планеров и капитальный ремонт компонентов.

Джинджер Денос присоединилась к нам в 1997 году и приобрела обширную подготовка специалистов в области неразрушающего контроля и техники безопасности.

Рональд Андерсон, глава отдела контроля качества, был с отличием уволен в 1977 году из армии США в качестве вертолета UH-1H. Техник. Затем он готовился к экзамену на получение лицензии FAA A&P, который он приобрел в 1979 году, с тех пор он занимается обширный электромеханический, гидравлический и пневматический фон.Его многолетний опыт работы главным инспектором и директором Техническое обслуживание 135 Чартерной и 145 Ремонтной станции более квалифицирует его как руководителя нашего отдела контроля качества.

Рекс Андерсон, руководитель отдела по связям с общественностью и переговорам GTEINC, работает в авиационной отрасли более 32 лет. Он служил для более 10 лет в качестве офицера ВВС США с высшим уровнем допуска летал на ДРЛО и других самолетах и ​​закончил свою карьеру в ВВС как начальник службы безопасности ВВС Исландии.Он имеет более 19 лет как пилот Delta Airlines. Его жизнь в авиации всегда вращалась вокруг самолетов и их исследований и разработок.

армейских исследователей обращаются к суперкомпьютерам Министерства обороны США для создания цифрового двойного газотурбинного двигателя

Список файлов cookie

Файл cookie — это небольшой фрагмент данных (текстовый файл), который веб-сайт — при посещении пользователем. пользователь — просит ваш браузер сохранить на вашем устройстве, чтобы запомнить информацию о вас, такую ​​как ваш языковые предпочтения или данные для входа.Эти файлы cookie устанавливаются нами и называются основными файлами cookie. Мы тоже использовать сторонние файлы cookie — файлы cookie из домена, отличного от домена веб-сайта, на котором вы находитесь посещение – для наших рекламных и маркетинговых усилий. В частности, мы используем файлы cookie и другие средства отслеживания. технологии для следующих целей:

Строго необходимые файлы cookie

Мы не разрешаем вам отказываться от определенных файлов cookie, поскольку они необходимы для обеспечить надлежащее функционирование нашего веб-сайта (например, запросить наш баннер cookie и помнить о вашей конфиденциальности вариантов) и/или для мониторинга производительности сайта.Эти файлы cookie не используются для «продажи» ваши данные в соответствии с CCPA. Вы можете настроить свой браузер так, чтобы он блокировал эти файлы cookie или уведомлял вас о них, но некоторые части сайта не будет работать должным образом, если вы это сделаете. Обычно эти настройки можно найти в параметрах или Меню настроек вашего браузера. Посетите www.allaboutcookies.org Узнать больше.

Функциональные файлы cookie

Мы не разрешаем вам отказываться от определенных файлов cookie, поскольку они необходимы для обеспечить нормальное функционирование нашего веб-сайте (например, запрашивать наш баннер cookie и запоминать выбранные вами параметры конфиденциальности) и/или отслеживать сайт представление.Эти файлы cookie не используются для «продажи» ваших данных в соответствии с CCPA. Ты может настроить ваш браузер так, чтобы он блокировал эти файлы cookie или уведомлял вас о них, но некоторые части сайта не будут работать, поскольку предназначено, если вы это сделаете. Обычно эти настройки можно найти в меню «Параметры» или «Настройки» вашего браузер. Посетите www.allaboutcookies.org Узнать больше.

Производительные файлы cookie

Мы не разрешаем вам отказываться от определенных файлов cookie, поскольку они необходимы для обеспечить нормальное функционирование нашего веб-сайте (например, запрашивая наш баннер cookie и запоминая ваши настройки конфиденциальности) и/или отслеживать сайт представление.Эти файлы cookie не используются для «продажи» ваших данных в соответствии с CCPA. Ты может настроить ваш браузер так, чтобы он блокировал эти файлы cookie или уведомлял вас о них, но некоторые части сайта не будут работать, поскольку предназначено, если вы это сделаете. Обычно эти настройки можно найти в меню «Параметры» или «Настройки» вашего браузер. Посетите www.allaboutcookies.org Узнать больше.

Продажа персональных данных

Мы также используем файлы cookie, чтобы персонализировать ваш опыт на наших веб-сайтах, в том числе с помощью определение наиболее релевантного контента и рекламы для показа вам, а также для мониторинга посещаемости сайта и производительность, чтобы мы могли улучшить наши веб-сайты и ваш опыт.Вы можете отказаться от использования нами таких файлы cookie (и связанная с этим «продажа» вашей личной информации) с помощью этого переключателя. Вы все еще будете увидеть некоторую рекламу, независимо от вашего выбора. Поскольку мы не отслеживаем вас на разных устройствах, браузеров и свойств GEMG, ваш выбор вступит в силу только в этом браузере, на этом устройстве и на этом Веб-сайт.

Файлы cookie социальных сетей

Мы также используем файлы cookie, чтобы персонализировать ваш опыт на наших веб-сайтах, в том числе с помощью определение наиболее релевантного контента и рекламы для показа вам, а также для мониторинга посещаемости сайта и производительность, чтобы мы могли улучшить наши веб-сайты и ваш опыт.Вы можете отказаться от использования нами таких файлы cookie (и связанная с этим «продажа» вашей личной информации) с помощью этого переключателя. Вы все еще будете увидеть некоторую рекламу, независимо от вашего выбора. Поскольку мы не отслеживаем вас на разных устройствах, браузеров и свойств GEMG, ваш выбор вступит в силу только в этом браузере, на этом устройстве и на этом Веб-сайт.

Целевые файлы cookie

Мы также используем файлы cookie, чтобы персонализировать ваш опыт на наших веб-сайтах, в том числе с помощью определение наиболее релевантного контента и рекламы для показа вам, а также для мониторинга посещаемости сайта и производительность, чтобы мы могли улучшить наши веб-сайты и ваш опыт.Вы можете отказаться от использования нами таких файлы cookie (и связанная с этим «продажа» вашей личной информации) с помощью этого переключателя. Вы все еще будете увидеть некоторую рекламу, независимо от вашего выбора. Поскольку мы не отслеживаем вас на разных устройствах, браузеров и свойств GEMG, ваш выбор вступит в силу только в этом браузере, на этом устройстве и на этом Веб-сайт.

Ford построил Thunderbird с газотурбинным двигателем Boeing в 50-х годах

Почти каждый автолюбитель знает об автомобиле Chrysler Turbine.В начале 1960-х годов было построено 55 автомобилей, 50 из которых были предложены публике для использования в рамках временной программы, закончившейся в 1966 году. Почти все автомобили были уничтожены, но знаете ли вы, что Форд тоже окунулся в мир турбин?

Полюбуйтесь на очень любопытный Ford Thunderbird 1955 года. Обычно под капотом можно было бы найти 292 кубических дюйма V8, что составляет всего лишь 200 лошадиных сил (149 киловатт). Но, судя по гигантскому выхлопному отверстию в крыле этой «птицы», между крыльями находится нечто совершенно иное.По сути, это небольшой газотурбинный двигатель, поставляемый компанией Boeing.

 

Архивариус Ford Тед Райан поделился изображением этого прототипа в Твиттере вместе со снимком документа с изложением программы. Двигатель указан как Boeing 8c мощностью 175 л.с. (130 кВт) и, предположительно, саундтрек, гарантирующий двойной дубль от каждого человека в радиусе одного квартала. В то время как у автомобиля Chrysler Turbine выхлопная система выходила сзади, у этого прототипа Ford она сбрасывается за переднее колесо.В замечаниях в документе упоминается «нежелательность переднего выхлопа» наряду со значительным отставанием в пусковом ускорении как недостатки конструкции. Мы можем только представить звук и тепло, которые испытал водитель в этой реактивной «птице».

Обнаружил ли Форд какие-либо преимущества газотурбинного двигателя в Thunderbird первого поколения? В документе упоминается хороший разгон на средних скоростях, плавная работа и благоприятное соотношение мощности и веса. А благодаря более простой конструкции турбины по сравнению с поршневым двигателем требуется меньше планового технического обслуживания.Возможно, с дополнительной доработкой, включая выхлопную трубу, которая не взрывает никого, стоящего рядом с автомобилем, Thunderbird с реактивным двигателем мог бы стать чем-то особенным. Конечно, мы знаем, что этого не должно было быть. Автомобиль Chrysler Turbine, безусловно, развил эту концепцию намного дальше, буквально доведя ее до уровня пригодности для уличного движения, хотя и немного непрактичного.

Мы видим, что Ford в конечном итоге заплатил 188 000 долларов за создание этого единственного экземпляра с использованием уже установленной автомобильной платформы. Имейте в виду, это в терминах 1955 года. Если бы его построили сегодня, его стоимость составила бы почти 2 миллиона долларов.Это довольно высокая цена за замену двигателя. Стоимость производства оказалась важным фактором, который убил турбину Chrysler. Возможно, Форд пришел к такому же выводу в свое время.

Тем не менее, нам действительно нравится идея о том, что Thunderbird на самом деле издает немного слышимого грома.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.