По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 621.1

Автоматизированная система научных исследований для решения задач теплотехники

Портянкин А.А. Сибирский федеральный университет, г. Красноярск, E-mail: portjankin@yandex.ru

Работа посвящена разработке и внедрению автоматизированной научно-исследовательской системы для использования в исследовательских задачах теплотехники и управления. Программное обеспечение реализовано в среде объектно-ориентированного программирования C++ Builder, имеет встроенную базу данных материалов.

Литература:

1. Мартыненко И.И., Лысенков В.Ф. Проектиров1. Андрющенко А.И. Основы термодинамики циклов теплоэнергетических установок / А.И. Андрющенко // 3-е изд. – М.: Высшая школа, 1985. – 213 с.

2. Liu, J. Response of cryolitic bath to fl exible pot line power shifts and infl uence on the side ledge / J. Liu, M. Taylor, M. Dorreen // Book of papers of the ninth international congress «Non-ferrous metals and minerals». – 2017. – P.287–288.

3. Самарский А.А. Математическое моделирование – новая методология научных исследований / А.А. Самарский, Б.П. Герасимов, В.И. Мажукин // – М.: МЭИ, 1990. – 32 с.

4. Синяров Г.Б. Применение ЭВМ для термодинамических расчетов металлургических процессов / Г.Б. Синяров, М.А. Ватолин, Б.Г. Трусов, Г.К. Моисеев // – М.: Наука, 1982. – 263 с.

5. Автоматизированные системы научных исследований // Информационный портал по вопросам биомедицинской инженерии [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ilab.xmedtest. net/?q=node/5679 –Загл. с экрана.

6. Кузнецов Б.Ф. Виртуальная лаборатория по технической термодинамике и теплопередаче: методические указания / Б.Ф. Кузнецов, Г.Д. Тарантова. – Тверь: Изд-во Тверского гос. технич. ун-та, 2003. – 66 с.

7. Piskazhova, T.V. The Use of a dynamic aluminum cell model / T.V. Piskazhova, V. C. Mann // JOM. – 2006. – Vol.58, №2. – P. 48-52.

8. Даныкина Г.Б. Компьютерные обучающие технологии как путь совершенствования подготовки инженеров металлургических специальностей / Г.Б. Даныкина, В.А. Осипова // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. – 2010. – Т.8. – Вып. 4. – С. 54-60. – ISSN 1818-7900.

9. Жеребцов А. Имитационное моделирование как инструмент оптимизации производственных процессов в металлургии / А. Жеребцов, А. Белопашко // Рациональное управление предприятием. – 2009. – № 6. – С. 29–31.

10. Колесов Ю.Б. Имитационное моделирование сложных динамических систем [Электронный ресурс] / Ю.Б. Колесов, Ю.Б. Сениченков. – Режим доступа: http://www.exponenta.ru/soft/others/mvs/ ds_sim.asp.–Загл. с экрана.

11. Тинькова С.М. Металлургическая теплотехника. Теплопроводность конструктивных элементов: лабораторный практикум для студентов, изучающих теплообменные процессы и выполняющих проектные задания / С.М. Тинькова, Т.В. Пискажова, А.А. Портянкин. – Красноярск: Сибирский федеральный ун-т, 2016. – 40 с.

12. Пискажова Т.В. «Виртуальный СЛИПП» – математическая модель для управления агрегатом СЛИПП и ее визуализация с помощью программных продуктов WinCC 7.0 и Step 7/ Т.В. Пискажова, С.Б. Сидельников, В.М. Белолипецкий // Вестник СибГАУ. – 2015. – №2 (54). – С.140–133.

13. Арутюнов В.А. Математическое моделирование тепловой работы промышленных печей: учеб. для вузов / В.А. Арутюнов, В.В. Бухмиров, С.А. Крупенникова. – М.: Металлургия, 1990. – 239 с.

14. Пискажова Т.В. Способ оптимального управления химическим составом электролита при получении алюминия // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. – 2010. – Вып. 3 (29). – С. 153–158.

15. Официальный сайт Moodle [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://moodle.org. – Загл. с экрана.

Современные теплоэнергетические установки (котлоагрегаты, электролизеры, печи и др.) состоят из большого количества взаимосвязанных элементов, в каждом из которых протекают сложные физические процессы. Закономерности, описывающие эти процессы, сложны и многообразны и с трудом поддаются математическому описанию. Эти трудности значительно возрастают при комплексном исследовании всей системы [1]. Сложность процессов создает нелинейные проблемы при управлении объектами, что в свою очередь создает сложности при понимании обслуживающим персоналом поведения аппарата. Поэтому необходимо развивать системы исследования и моделирования металлургических объектов.

Исследование таких объектов может быть проведено экспериментальными методами, методами физического и математического моделирования. Моделирование в теории означает осуществление каким-либо способом отражения или воспроизведения действительности для изучения имеющихся в ней объективных закономерностей. Экспериментальные способы исследования имеют первостепенное значение в качестве основы для построения теории процесса и являются критерием для оценки точности знаний об объекте [2]. Однако эти способы не всегда могут служить эффективным рабочим методом получения информации о свойствах теплоэнергетических установок. Экспериментальные данные не могут использоваться для оценки свойств проектируемого оборудования, особенно новых типов, поскольку в этом случае требуются значительное обобщение и экстраполяция результатов, носящих конкретный характер. Физическое моделирование ограничивалось частными задачами отдельных процессов и устройств, а для всей системы не нашло применения [3].

Для исследования теплоэнергетических процессов и установок как сложных систем в настоящее время широкое применение находят методы математического моделирования с применением вычислительной техники [4].

Отметим некоторые достоинства вычислительного эксперимента по сравнению с натурным. Он, как правило, дешевле физического. В этот эксперимент можно легко и безопасно вмешиваться, многократно повторять и прерывать в любой момент. В ходе этого эксперимента можно смоделировать условия, которые нельзя создать в лаборатории.

Для Цитирования:
Портянкин А.А., Автоматизированная система научных исследований для решения задач теплотехники. КИП и автоматика: обслуживание и ремонт. 2019;6.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: