Особенности расчета параметров теплообмена на поверхности объектов авиационной техники с использованием инструментария Data Science


DOI: 10.34759/tpt-2022-14-9-475-480

Авторы

Матковский Н. О.1, 2*, Тишков В. В.1**, Гусев А. Н.1***, Ермолаев А. Ю.1, 2****

1. Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), 125993, г. Москва, Волоколамское шоссе, д. 4
2. «Государственное машиностроительное конструкторское бюро «Вымпел» им. И.И.Торопова», Волоколамское шоссе, 90, Москва, 125424, Россия

*e-mail: matkovskiyno@yandex.ru
**e-mail: tishkovvv@mai.ru
***e-mail: kaf701mai@mail.ru
****e-mail: erm_a@mail.ru

Аннотация

Активное развитие авиационных робототехнических систем приводит к увеличению сложности и трудоемкости процессов проектирования и исследования указанных объектов. Разрабатываемые объекты авиационной техники требуют решения вопросов повышенной интенсивности внешних физических воздействий, что влечет за собой постановку сложных математических задач, требующих вычисления и анализа больших объемов данных. В работе предложена методика по расчету коэффициентов теплоотдачи, реализованная на языке программирования Python с применением инструментария для исследования данных: Pandas, NumPy, Matplotlib. Применение инструментария Data Science в технических исследованиях существенно уменьшает время на проведение расчетов, поиск и анализ возможных ошибок за счет удобства средств по визуализации больших объемов данных, возможности сведения массива данных в удобный формат файла и синтаксической простоты используемого языка программирования. Распределение температуры на поверхности параболической части объекта авиационной техники, смоделированное по вычисленным значениям коэффициентов теплоотдачи, имеет достаточную сходимость с данными, полученными в результате экспериментальной отработки.

Ключевые слова:

DataFrame, метод эффективной длины, тепловой поток

Библиографический список

  1. Иордан Ю.В., Давыдович Д.Ю., Жариков К.И., Дронь М.М. Экспериментальные исследования теплового нагружения элемента головного обтекателя ракеты на атмосферном участке траектории его спуска // Динамика систем, механизмов и машин. 2017. Том 5. № 2. С. 37–42. DOI: 10.25206/2310-9793-2017-5-2-37-42

  2. Матковский Н.О., Агишев Р.Ю. Методика расчета параметров теплообмена в нестационарной постановке при обтекании тел сложной формы // XIII Всероссийский межотраслевой молодежный конкурс научно-технических работ и проектов «Молодежь и будущее авиации и космонавтики»: сборник аннотаций конкурсных работ. Москва: Издательство «Перо», 2021. С. 149–150.

  3. Amudsen R.M., Leonard C.P., Bruce W.E. Hyper-X hot structure comparison of thermal analysis and flight data. 15 Thermal and Fluid Analysis Workshop (TFAWS). 30 August 2004, Pasadena, California, 24 p. URL: https://tfaws.nasa.gov/TFAWS04/Website/program/paper/TFAWS04_RAmundsen_Aero_CFD.pdf (дата обращения: 19.09.2022).

  4. Боровой Б.Я. Экспериментальные исследования теплообмена и теплозащиты гиперзвуковых летательных аппаратов // Лесной вестник. 2000. № 2. С. 39–47.

  5. Плас Дж. Вандер, Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение. Санкт-Петербург: Издательство «Питер», 2020. 576 с.

  6. Егоров И.А. Тепловое проектирование летательных аппаратов. Определение температурных полей ЛА на этапе проектирования: учебное пособие. Москва: Издательство МАИ, 2019. 52 с.

  7. Мякочин А.С., Никитин П.В. Конспект лекций (теоретический материал) по дисциплине «Термо-газодинамика и теплообмен в элементах конструкций космических летательных аппаратов». Москва: Издательство МАИ, 2015, 556 с.

  8. Солнцев В.П., Галицейский Б.М., Глебов Г.А., Калмыков Б.М., Шкарбан И.И., Пирогов А.Е. Методические указания к расчетно-графическим работам «Теплообмен на поверхности летательных аппаратов» / под ред. В.П. Солнцева. Москва: Издательство МАИ, 1987. 47 с.

  9. Полезные функции Python [Электронный ресурс]. URL: https://python.ivan-shamaev.ru/5-usful-functions-of-pandas-python-for-data-science/ (дата обращения: 02.02.2022).

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2018-2024