ВИКОРИСТАННЯ ЕЛЕКТРОГІДРАВЛІЧНИХ АНАЛОГІЙ ПРИ ДІАГНОСТУВАННІ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ БЕНЗИНОВИХ ТА ДИЗЕЛЬНИХ ДВИГУНІВ ВНУТРІШНЬОГО ЗГОРЯННЯ
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2019.3.038Ключові слова:
двигуни внутрішнього згоряння, електрогідравлічні аналогії, динамічні ланки, гідравлічний активний опір, гідравлічна індуктивність та гідравлічна ємність, технічна діагностика гідравлічних системАнотація
З’ясовується зв’язок між явищами,що відбуваються в гідравлічних та електричних системах шляхом порівняння процесів руху рідини в магістральних нафтопроводах та процесів, що відбуваються в лініях електропередачі з розподіленими параметрами. Встановлюються гідравлічні і електричні аналоги, а саме тиск рідини та напруга, витрата рідини та струм, гідравлічне коло представляється у вигляді електричного кола, визначаються поняття гідравлічного активного опору, гідравлічної індуктивності та гідравлічної ємності. Пропонується розглядати гідравлічні системи як динамічні ланки, зміни значень параметрів котрих доцільно застосовувати для оцінювання технічного стану бензинових або дизельних двигунів внутрішнього згоряння, використовуючи при цьому такі фізичні величини, що характеризують роботу систем двигунів, як тиск та витрата рідини, і визначаючи технічний стан цих систем шляхом з’ясування зміни амплітудних, частотних, фазових та часових характеристик динамічних кіл, створених гідравлічними активними опорами, гідравлічними індуктивностями та гідравлічними ємностями.Завантаження
Посилання
Аронзон Н.З., Козлов В.А., Козобков А.А. Применение электрического моделирования для расчета компрессорных станций. – М.: Недра, 1969. – 178 с.
Костишин В.С. Моделирование режимов работы центробежных насосов на основе электрогидравлической аналогии. – М.: Ивано-Франковск. – ИФДТУНТ, 2000. – 115 с.
Дружинин Н.И. Метод электродинамических аналогий и его применение для исследования фильтрации. – М.: ГЭН, 1956. – 155 с.
Попов Д.Н. Нестационарные гидромеханические процессы. – М.: Машиностроение, 1982. – 239 с.
Kuchuk G., Nechausov S., Kharchenko, V. Two-stage optimization of resource allocation for hybrid cloud data store. International Conference on Information and Digital Technologies. 2015. P. 266-271. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/DT.2015.7222982
Коваленко А.А. Сучасний стан та тенденції розвитку комп'ютерних систем об'єктів критичного застосування / А.А. Коваленко, Г.А. Кучук // Системи управління, навігації та зв’язку. – Полтава . ПНТУ, 2018. – Вип. 1(47). – С. 110-113. DOI : https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.1.110
Mohammed, A. S. Optimal Forecast Model for Erbil Traffic Road Data. ZANCO Journal of Pure and Applied Sciences. 2017. Vol. 29, No 5. P. 137–145. DOI: https://doi.org/10.21271/ZJPAS.29.5.15
Saravana, Balaji B,, Karthikeyan, N.K. and Raj Kumar, R.S., (2018), “Fuzzy service conceptual ontology system for cloud service recommendation”, Computers & Electrical Engineering, Vol. 69, pp. 435–446, DOI: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2016.09.013
Gomathi B, Karthikeyan N K, Saravana Balaji B, “Epsilon-Fuzzy Dominance Sort Based Composite Discrete Artificial Bee Colony optimization for Multi-Objective Cloud Task Scheduling Problem”, International Journal of Business Intelligence and Data Mining, Volume 13, Issue 1-3, 2018, pages 247-266, DOI: https://doi.org/10.1504/IJBIDM.2018.088435
Dhivakar B., Saravanan S.V., Sivaram M., Krishnan R.A. Statistical Score Calculation of Information Retrieval Systems using Data Fusion Technique”. Computer Science and Engineering. 2012. Vol. 2, Issue 5. pp.43-45. doi: http://doi.org/10.5923/j.computer.20120205.01
Sivaram M., Yuvaraj D., Amin Salih Mohammed, Porkodi, V., ManikandanV. The Real Problem Through a Selection Making an Algorithm that Minimizes the Computational Complexity. International Journal of Engineering and Advanced Technology. 2018. Vol. 8, iss. 2. pp. 95-100.
G. Kuchuk, A. Kovalenko, I.E. Komari, A. Svyrydov, V. Kharchenko. Improving big data centers energy efficiency: Traffic based model and method. Studies in Systems, Decision and Control, vol 171. Kharchenko, V., Kondratenko, Y., Kacprzyk, J. (Eds.). Springer Nature Switzerland AG, 2019. Pp. 161-183. DOI: http://doi.org/10.1007/978-3-030-00253-4_8
Kuchuk G., Kharchenko V., Kovalenko A., Ruchkov E. Approaches to selection of combinatorial algorithm for optimization in network traffic control of safety-critical systems. East-West Design & Test Symposium (EWDTS). 2016. Pp. 1-6. doi:https://doi.org/10.1109/EWDTS.2016.7807655.
G. Kuchuk, A. Kovalenko, V. Kharchenko, A. Shamraev, "Resource-oriented approaches to implementation of traffic control technologies in safety-critical I&C systems" in book: Green IT Engineering: Components Network and Systems Implementation, Springer International Publishing, vol. 105, pp. 313-338, 2017.
Атабеков Г.И. Теоретические основы электротехники. Часть 1. – М.: Энергия, 1966. – 320 с.
АС СССР №352169. Способ оценки технического состояния двигателя внутреннего сгорания. М.Кл3 . G01М 15/00, 1972 г.
Льюис Э., Стерн. К. Гидравлические системы управление. – М.: Мир, 1966. – 394 с.
АС СССР №896466 Способ оценки технического состояния двигателя внутреннего сгорания. Б.Т. Кононов, К.Г. Сергеев, В.К. Терещенков, В.И. Тимошкин, Ю.Д. Шевцов М.Кл3 . G01М 15/00, от 13.05.1980, опубликовано 07.01.1982 бн.№1
Сторожев В.Н. Определение сроков службы масла в судовых дизелях с помощью автомата Двигателестроение, 1980, №3, с. 40-42.
АС СССР №966525 Способ оценки технического состояния двигателя внутреннего сгорания. Б.П. Байков, В.Т. Егоркин, Б.Т. Кононов, В.З. Ройк, К.Г. Сергеев, Р.З. Тараховский, Ю.Д. Шевцов. М.Кл3 . G01М 15/00, от 03.04.1981, опубликовано 15.10.1981 бн.№38.
