Calculated detuning from flutter and experimental validation of the energy method of its prediction in the blades of the GTE compressor

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The work is devoted to demonstrating the effectiveness of the energy method for predicting self-oscillations (flutter) using the example of a monowheel of the 1st stage of a low-pressure compressor of a gas turbine engine. Flutter was detected during engine tests by the monowheel strain gauge method and using contactless diagnostic tools. Using an engineering calculation technique based on the energy method, the monowheel was detuned from flutter by re-profiling the blades. The calculated distribution of the work of non-stationary aerodynamic forces on the elastic movements of the blade during the oscillation cycle according to its own shape allows the designer to focus on the contribution of certain areas of the blade during detuning from the flutter and minimize the loss of aerodynamic parameters. In this work, for the first time in the domestic engine industry, an experimental verification of the absence of a flutter of a computationally tuned compressor impeller was successfully carried out using the energy method when testing it as part of an engine. The developed technique makes it possible to obtain a significant economic effect from reducing the volume of tests and eliminating the risk of engine failure.

About the authors

Pavel V. Makarov

Central Institute of Aviation Motors

Author for correspondence.
Email: pvmakarov@ciam.ru

Candidate of Science (Engineering), Head of the Department

Russian Federation, Moscow, Russian Federation

Stanislav A. Chepiga

Salyut Machine-Building Association

Email: s.chepiga@uecrus.com

Head of the Design Bureau

Russian Federation, Moscow, Russian Federation

Oleg Y. Voronin

Salyut Machine-Building Association

Email: о.voronin@uecrus.com

Head of the Design Department

Russian Federation, Moscow, Russian Federation

Mikhail E. Kolotnikov

Lomonosov Moscow State University, Institute of Mechanics

Email: mekolotnikov@mail.ru

Doctor of Science (Engineering), Professor, Leading Researcher

Russian Federation, Moscow, Russian Federation

Vasiliy V. Vedeneev

Lomonosov Moscow State University, Institute of Mechanics

Email: vasily@vedeneev.ru

Doctor of Science (Phys.–Math.), Professor, Deputy Director of Research

Russian Federation, Moscow, Russian Federation

Farrukh A. Abdukhakimov

Lomonosov Moscow State University, Institute of Mechanics

Email: afa_mech@mail.ru

Candidate of Science (Phys.–Math.), Researcher

Russian Federation, Moscow, Russian Federation

References

  1. Lokshtanov, E. A., Mikhailov, V. M. and Khorikov, A. A. (1980), “Statisticheskoe prognozirovanie flattera lopatok turbomashin” [Statistical prediction of flutter of turbomachine blades], Aerouprugost’ turbomashin [Aeroelasticity of turbomachines]: collection of scientific papers, AN USSR [Academy of Sciences of the Ukrainian SSR], Institut problem prochnosti [Institute for Problems of Strength], Editorial board: G. S. Pisarenko (executive editor) et al., Naukova dumka, Kiev, pp. 73–81. (In Russian)
  2. Vedeneev, V. V., Kolotnikov, M. E., Makarov, P. V. and Firsanov, V. V. (2011), “3D modeling of blade flutter in modern gas turbine engines”, VESTNIK of Samara University. Aerospace and Mechanical Engineering, vol. 10, no. 3-1, pp. 47–56. (In Russian)
  3. Vedeneev, V. V., Kolotnikov, M. E. and Makarov, P. V. (2015), “Experimental validation of numerical blade flutter prediction”, Journal of Propulsion and Power, vol. 31, no. 5, pp. 1281–1291.
  4. Makarov, P. V. (2012), Prognozirovanie i issledovanie usloviy vozniknoveniya flattera rabochikh koles kompressorov gazoturbinnykh dvigateley i ustanovok na etape ikh proektirovaniya [Prediction and investigation of the conditions for the occurrence of the impeller flutter of compressors of gas turbine engines and installations at the design stage], PhD thesis, Moscow, 160 p. (In Russian)
  5. Abdukhakimov, F. A., Vedeneev, V. V., Kolotnikov, M. E. and Makarov, P. V. (2019), “Numerical investigation of the effect of design parameters on the blade flutterr prediction”, Journal of Machinery Manufacture and Reliability, vol. 48, no 2, pp. 111–118.
  6. Makarov, P. V., Kolotnikov, M. E., Vedeneev, V. V. and Abdukhakimov, F. A. (2023), “Comprehensive analysis of compressor blades’ dynamic behavior at the design stage”, AVIATION ENGINES Journal, no. 3, pp. 49-66. doi: 10.54349/26586061_2023_3_49. (In Russian)
  7. Khorikov, A. A. (2002), Prognozirovanie i diagnostika flattera lopatok osevykh kompressorov aviatsionnykh GTD [Predictions and diagnostics of blade flutter in axial compressors of aviation gas turbine engines], CIAM, Moscow, 352 p. (Proceedings of CIAM; no. 1311). (In Russian)
  8. Kolotnikov, M. E., Makarov, P. V. and Sachin, V. M. (2008), “Investigation of the dynamic tension of a wide-chord fan during stand tests”, Aviacionno-kosmicheskaya tekhnika i tekhnologiya [Aerospace engineering and technology], vol. 56, no. 9, pp. 58–64. (In Russian)
  9. Khorikov, A. A. and Danilkin, S. Y. (2011), “Research of the fan blades flutter on the stalling airflow mode”, Vestnik Samarskogo gosudarstvennogo aerokosmicheskogo universiteta im. akademika S. P. Koroleva (natsional’nogo issledovatel’skogo universiteta) [VESTNIK of Samara University. Aerospace and Mechanical Engineering], vol. 10, no. 3-2, pp. 57–63. (In Russian)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Makarov P.V., Chepiga S.A., Voronin O.Y., Kolotnikov M.E., Vedeneev V.V., Abdukhakimov F.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

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».