Оптимизация конструкции лопаток турбин при производстве методами аддитивных технологий

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Анализируются способы оптимизации процесса производства лопаток турбин методами аддитивных технологий с учетом факторов внешнего и внутреннего воздействия на готовое изделие, определяются параметры изготовления детали, а также технико-технологические аспекты ее аддитивного изготовления. Обоснованность данного комплексного подхода заключается в сложности производства и экстремальности эксплуатации самой детали, что приводит к невозможности точно оценить продолжительность периода эксплуатации готового изделия. Цель работы - определение оптимальных характеристик процесса аддитивного производства лопатки газотурбинного двигателя. Возможность аддитивного производства лопаток турбин с точными конечными характеристиками позволит производить деталь высокого качества с прогнозируемым эксплуатационным процессом. Разработаны рекомендации по критериальному и алгоритмическому сопровождению процесса оптимизации изготовления лопатки газотурбинного двигателя. По результатам проведенных исследований сделан вывод о том, что в качестве основного критерия оптимизации формы лопатки газотурбинного двигателя необходимо принять сохранение постоянного расстояния между соответствующими граничными точками сечений лопаток. Следовательно, эффективнее и целесообразнее оптимизировать не форму лопатки, а композит, из которой она изготовлена.

Об авторах

Владислав Олегович Ерошенко

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: vladrusty00@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3334-7241

аспирант, кафедра машиностроительных технологий, Инженерная академия

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Марианна Юрьевна Малькова

Российский университет дружбы народов

Email: malkova-myu@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0002-6939-1658

доктор технических наук, профессор кафедры машиностроительных технологий, Инженерная академия

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Александр Никитич Задиранов

Академия государственной противопожарной службы МЧС

Email: zadiranov@mail.ru
SPIN-код: 2873-6465
доктор технических наук, профессор кафедры процессов горения и экологической безопасности, Учебно-научный комплекс процессов горения и экологической безопасности Российская Федерация, 129366, Москва, ул. Бориса Галушкина, д. 4

Алексей Викторович Мещеряков

Академия государственной противопожарной службы МЧС

Email: malviktpp@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6620-8590

кандидат технических наук, доцент, кафедра процессов горения и экологической безопасности, Учебно-научный комплекс процессов горения и экологической безопасности

Российская Федерация, 129366, Москва, ул. Бориса Галушкина, д. 4

Сиамак Горбани

Российский университет дружбы народов

Email: gorbani-s@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0003-0251-3144

кандидат технических наук, доцент базовой кафедры машиностроительных технологий, Инженерная академия

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Список литературы

  1. Wang Yu, Denisov OV, Denisova LV. Modeling of the thermal control system of a nanosatellite using loop heat pipes in orbital flight. RUDN Journal of Engineering Research. 2021;22(1):23-35. (In Russ.) http://doi.org/10.22363/2312-8143-2021-22-1-23-35
  2. Antipov YA, Shatalova II, Shkarin KV, Lapin MV, Sokolov DA, Grinin AO, Toptygin KP. Features of modeling a highly efficient multi-stage steam compression heat pump unit. RUDN Journal of Engineering Research. 2021;22(4):339-347. (In Russ.) http://doi.org/10.22363/2312-8143-2021-22-4-339-347
  3. Mamaev VK, Vinogradov LV, Oshchepkov PP. Modeling of the lattice of profiles of a transport gas turbine engine. RUDN Journal of Engineering Research. 2019;20(2):140-146. (In Russ.) http://doi.org/10.22363/2312-8143-2019-20-2-140-146
  4. Kornilova AV, Zayar Ch. Determination of permissible parameters of defects in basic parts of forging and pressing machines. RUDN Journal of Engineering Research. 2019;20(4):308-315. (In Russ.) http://doi.org/10.22363/2312-8143-2019-20-4-308-315
  5. Galiev VE, Fatkullina DZ, Tamindarov DR. On the problems and prospects for the manufacture of compressor blades. Herald of the Bauman Moscow State Technical University. 2014;(FS77):10-25. (In Russ.)
  6. Tarasenko IuP, Levanov IuK, Tsareva IN, Shchegolev I L, Chernikov A I. Assessment of the operational condition of the HDPE blades of the GTK-25I unit and technology for extending their life. Gas Turbine Technologies. 2004;(7):26-29. (In Russ.)
  7. Golubentsev AV. Increasing the fatigue characteristics of the working blades of the GTU on the basis of improving the technology of casting and heat treatment (dissertation of the Candidate of Technical Sciences). Rybinsk; 2016. (In Russ.)
  8. Andrienko AG, Olshanetsky VE, Sklyarevskaya VN, Shmyrko VI. Estimation of damageability and prediction of durability of gas turbine rotor blades. Technological Systems. 2001;(3):71-74. (In Russ.)
  9. Smyslov AM, Bybin AA, Dementiev AV, Nevyantseva RR, Novikov AV. Evaluation of the maintainability of the blades of gas-pumping units. Thermal Power Engineering. 2011;(2):30-35. (In Russ.)
  10. Orlov MR. Technological support of the resource of the working blades of the first turbine stages of aviation and ground-based gas turbine installations (abstract of the dissertation of the Candidate of Technical Sciences). Moscow; 2008. (In Russ.)
  11. Bhandari S, Lopez-Anido R. Finite element modeling of 3D-printed part with cellular internal structure using homogenized properties. Progress in Additive Manufacturing. 2019;4:143-154. https://doi.org/10.1007/s40964-018-0070-2
  12. Farbman D, McCoy C, Materials testing of 3D printed ABS and PLA samples to guide mechanical design. ASME 2016 11th International Manufacturing Science and Engineering Conference. London: Eurospan; 2016. https://doi.org/10.1115/MSEC2016-8668
  13. Ferro CG, Mazza A, Belmonte D, Seclì C, Maggiore P. A comparison between 3D printing and milling process for a spar cap fitting (wing-fuselage) of UAV aircraft. Procedia CIRP. 2017;62:487-493.
  14. Kazemian A, Yuan X, Cochran E, Khoshnevis B. Cementitious materials for construction-scale 3D printing: laboratory testing of fresh printing mixture. Construction and Building Materials. 2017;145:639-647.
  15. Liljenhjerte J, Upadhyaya P, Kumar S. Hyperelastic strain measurements and constitutive parameters identification of 3D printed soft polymers by image processing. Additive Manufacturing. 2016;11:40-48.
  16. Mahshid R, Hansen HN, Højbjerre KL. Strength analysis and modeling of cellular lattice structures manufactured using selective laser melting for tooling ap- plications. Materials and Design. 2016;104:276-283. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2016.05.020
  17. Raj SA, Muthukumaran E, Jayakrishna K. A case study of 3D printed PLA and its mechanical properties. Materials Today: Proceedings. 2018;5:11219-11226.
  18. Yuen PK. Embedding objects during 3D printing to add new functionalities. Biomicrofluidics. 2016;10(4):1-10.
  19. Song Y, Li Y, Song W, Yee K, Lee KY, Tagarielli VL. Measurements of the mechanical response of unidirectional 3D-printed PLA. Materials and Design. 2017;123: 154-164. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2017.03.051
  20. Yao T, Ye J, Deng Z, Zhang K, Ma Y, Ouyang H. Tensile failure strength and separation angle of FDM 3D printing PLA material: experimental and theoretical analyses. Composites Part B Engineering. 2020;188:107894. https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2020.107894
  21. Wang L, Zhang M, Bhandari B, Yang C. Investigation on fish surimi gel as promising food material for 3D printing. Journal of Food Engineering. 2018;220:101-108.
  22. Lee W, Jeon S, Kim D. 3D-printed micromixer with helical blades for highviscosity fluids. Department of Chemical Engineering. 2015. Available from: http://www.rsc.org/images/LOC/2015/PDFs/Papers/1253_T.320e (accessed: 12.08.2022).
  23. Pastor-Artigues M-M, Roure-Fernández F, Ayneto-Gubert X, Bonada-Bo J, Pérez-Guindal E, Buj-Corral I. Elastic asymmetry of PLA material in FDM-printed parts: considerations concerning experimental characterisation for use in numerical simulations. Materials. 2020;13(1):15.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».