Методическое пособие 805

2.Mellish, J.A. Low-thrust chemical rocket engine study [Электронный ресурс]. – Final Contractor Report. – / J. A. Mellish. – Aerojet liquid rocket company, March 1981.

3.Shoji, J. M. Low-thrust Chemical Rocket Engine Study [Электронный ресурс]. – NASA Final Report. – / J. M. Shoji. – NASA Lewis Research Center, Jul. 1979—Nov. 1980.

4.Bjorklund, R. A. Very Low Thrust Gaseous Oxygen-Hydrogen Rocket Engine Ignition Technology [Электронный ресурс]. – / Roy A. Bjorklund. – Pasadena, California: Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology

5.Yongjun Moon Design specifications of H2O2/kerosene bipropellant rocket system for space missions / Yongjun Moon, Chul Park, Sungkwon Jo, Sejin Kwon // Aerospace Science and Technology 33. – 2014. – pp.118-121.

6.Francisco García ARION 1 Reusable Sounding Rocket: The New Microgravity Platform in Europe / Francisco García, Maximilian Nürmberger, Raúl Torres,

Juny Crespo // Advances in Astronautics Science and Technology. – 2018 – 1:23–30.

7.Burlingame, S. Additive Manufacting at NASA/MSFC, Hybrid Manufacturing of Bi-Metallic Li [Электронный ресурс]. – / Steven Burlingame. – St. Louis, Missouri: AMUG 30th Annual Education and Training Conference, 2018.

8.Song B. Differences in microstructure and properties between selective laser melting and traditional manufacturing for fabrication of metal parts: A review / B. Song, X. Zhao, S. Li, C. Han, Q. Wei, S. Wen, J. Liu, Y. Shi // Front. Mech. Eng. – 2015. – 10(2): 111–125.

9.Gradl, P. Additive Manufacturing of Liquid Rocket Engine Combustion Devices: A Summary of Process Developments and Hot-Fire Testing Results [Электронный ресурс]. – / Paul Gradl, Sandy Greene, Chris Protz, Brad Bullard, James Buzzell, Chance Garcia, Jessica Wood, Ken Cooper, James Hulka, Robin Osborne. – Additive Manufacturing of Liquid Rocket Engine Combustion Devices, 54th AIAA/SEA/ASEE Joint Propulsion Conference 2018.

10.Мазалов А. Б. Исследование гидродинамических свойств регулируемых пористых структур изготовленных методом 3D-печати/ А. Б. Мазалов, Д. П. Шматов, Д. В. Васильченко, К. В. Кружаев, А. А. Давиденко // Технология легких сплавов. 1/2018. – С.10 – 14.

11.Пат. 2278292 Российская Федерация, МПК F02K 1/00 (2006.01). Элемент ракетного двигателя и способ изготовления такого элемента ракетного двигателя / Хэггандер Я. ; заявитель и патентообладатель Вольво Аэро Корпо-

рейшн. – № 2003123785/06, заявл. 09.01.2002; опубл. 20.06.2006, Бюл. № 17.

12.Пат. 2516678 Российская Федерация, МПК F02K 9/64 (2006.01). Тракт регенеративного охлаждения камеры жидкостного ракетного двигателя / Черниченко В. В., Рубинский В. Р., Дубанин В. Ю., Зворыкин И. И.; заявитель и патентообладатель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Воронежский государственный технический университет". – № 2012103803/06, заявл. 03.02.2012;

опубл. 20.05.2014, Бюл. № 14.

395

УДК 625.768.5.001.5

Создание модели насыпи автомагистрали для исследования процесса снегонакопления

во время метелей в программном комплексе Flowvision

П.С. Костин1, Е.В. Субботина2, О.В. Гладышева3 1Магистрант гр.М202, kostin.pavel.s@gmail.com 2Студент гр.3921, subbotinarulit@yandex.ru

3Канд. техн. наук., доцент, ov-glad@ya.ru

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет»

Рассматривается создание модели насыпи автомагистрали в программном комплексе FlowVision. Приводится описание опытного участка, который используется в качестве исходного материала для создания модели. Модель предназначена для моделирования процесса снегонакопления на земляном полотне автомагистрали во время метелей.

Ключевые слова: снегонакопление, моделирование, метель, зимнее содержание дорог, автомагистраль.

При зимнем содержании основными видами работ являются снегозащита и снегоочистка автомобильных дорог. Современные нормативные документы регламентируют параметры патрульной снегоочистки для всей трассы автомобильной дороги, не принимая во внимание, что на снегозаносимых участках отложение снега на проезжей части и обочинах будет наблюдаться чаще и в больших объемах, чем на расположенных рядом незаносимых участках дороги. При проведении работ по зимнему содержанию таким участкам нужно уделять особое внимание, так как несвоевременная их снегоочистка может затруднить движение автотранспорта.

Наиболее часто встречающимися участками, на которых в первую очередь формируются снежные отложения после прохождения метелей, являются насыпи с высотой менее руководящей рабочей отметки по условию снегонезаносимости.

В течение зимнего периода накопление снега на насыпях автомобильных дорог происходит во время снегопадов и метелей. При снегопадах снег, откладывается ровным слоем, а во время метелей отложение снега происходит из-за уменьшения скорости снеговетрового потока при прохождении возвышающегося препятствия. Количество отложенного снега зависит от скорости снеговетрового потока и геометрических параметров насыпи [1].

При моделировании снегонакопления на насыпях автомагистралей снеговетровой поток принимается как двухфазный поток вязкой несжимаемой жидкости [1,2], поэтому для анализа течения снеговетрового потока возможно использование программного комплекса FlowVision.

396

Программный комплекс FlowVision позволяет проводить моделирование трехмерных течений жидкости в технических и природных объектах, а также визуализировать эти течения методами компьютерной графики [3].

Основной задачей FlowVision является численное решение уравнений вычислительной гидродинамики, основным из которых является уравнение Но- вье-Стокса, описывающее движение вязкой несжимаемой жидкости.

Программа разделена на две части: препроцессор и постпроцессор [3].

Впрепроцессоре осуществляется: импорт геометрии, созданной в различных системах автоматизированного проектирования; интерактивное задание граничных условий на поверхностях; задание всех исходных данных и параметров задачи.

Постпроцессор FlowVision предназначен для визуального анализа сложных трехмерных течений жидкости.

Для моделирования снегонакопления на насыпях автомагистралей в препроцессоре была создана модель автомагистрали с барьерными ограждениями.

Вкачестве модели использовался опытный участок с видеопостом на федеральной трассе М-4 «Дон» на участке Москва – Воронеж. На опытном участке проведены: наблюдение с помощью дорожных информационных технических систем, размещенных на трассе; проведение специальной снегосъемки - измерение высоты снега, после прохождения метелей и снегопадов; анализ данных автоматических дорожных метеостанций, размещенных на трассе. Характеристика участка трассы приведена в таблице.

Характеристика опытного участка на федеральной трассе М-4 «Дон»

Опытный участок трассы имеет барьерные ограждения. Изображение участка и схема расстановки ограждений приведены на рис. 1.

Модель опытного участка автомагистрали с барьерными ограждениями на федеральной трассе М-4 «Дон» представлена на рис. 2.

397

Созданная модель может использоваться в постпроцессоре FlowVision для моделирования процесса снегонакопления на земляном полотне автомагистрали во время метелей и его визуального анализа.

Рис. 1. Изображение участка и схема расстановки ограждений

Рис.2. Модель опытного участка автомагистрали с барьерными ограждениями на федеральной трассе М-4 «Дон»

Литература

1.Самодурова, Т.В. Определение количества метелевых снегоотложений на земляном полотне автомобильных дорог / Т.В. Самодурова, О.В. Гладышева.

–Известия ВУЗов. Строительство, –2003. –№ 8. –С. 94-100.

2.Дюнин, А.К. Механика метелей / Изд. Сибирского отделения АН

СССР, Новосибирск, – 1963.

3.FlowVision. Руководство пользователя / – М.: ООО Тесис, – 2012.

398

УДК 004.658

Социальные сети для общения и специфика распространения в них деструктивного контента

Е.Р. Нежельский1, Е.А. Шварцкопф2 1Студент гр. ИБ-41, mnac@comch.ru 2Лаборант, mnac@comch.ru

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет»

Рассматривается социальная сеть для общения Facebook и специфика распространения в ней деструктивного контента при помощи программного обеспечения «Netepidemic»

Ключевые слова: эпидемия, сеть, модели

Самые популярные социальные сети для общения, как правило, содержат огромное количество учетных записей пользователей или, имеют большое число активных пользователей. Например, лидером на рынке является Facebook, ставший первым из социальных сетей, превысивших 1 миллиард активных пользователей ежемесячно [1-2]. Социальная сеть Facebook обладает мощным инструментарием для управления контентом, что позволяет пользователям производить гибкую настройку всей входящей и исходящей информации.

Для определения особенностей и характера протекания эпидемического процесса в социальной сети необходимо смоделировать такой процесс. Данное моделирование производится с помощью специализированного программного обеспечения «Netepidemic», разработанного студентами кафедры СИБ, и позволяет получить соответствующие данные для социальных сетей на основе микрофракталов [2].

Для моделирования нам понадобятся следующие понятия:

-вероятность перехода в состояние инфицированного узла.

-вероятность перехода узла в латентную стадию

-вероятность смерти узла

- вероятность получения иммунитета узлом.

Воспользуемся вероятностями, представленными для нашей социальной сети по интересам. Наиболее популярными темами для социальной сети Facebook являются темы: Санкции против России, Выборы в США. Соответствующие вероятности занесем в программу. В таблице представлены значения вероятностей по четырем тематикам, наиболее популярным за 2016 год. Каждое состояние вершины в программе обозначено различным цветом.

Вероятности переходов сети Facebook

Программа использует следующие обозначения для состояния вершин:

серый (S) - восприимчивые вершины;

зеленый (A+M) - вершины, получившие иммунитет самостоятельно либо с помощью администратора;

синий (E) - латентно зараженные вершины;

черный (I) - зараженные вершины;

красный (R) - удаленные вершины.

Графики, отражающие результаты эпидемического процесса, представим на рис. 1 и 2.

Рис. 1. Моделирование эпидемии для темы «Санкции против России»

В данной тематике есть интересная особенность. Начиная с середины дискреты времени, модераторы в большом количестве начали удалять материалы, содержащие в себе потенциальное негативное воздействие. Это обусловлено тем, что данная тематика конкретна, контролировать процесс распространения и фильтрации информации оказалось не так сложно.

По данному графику можно сделать вывод, что пик эпидемии на последнем шаге и в дальнейшем он будет увеличиваться. Заметим, что функция удаления R(t) располагается ниже функции инфицирования I(t) на данном шаге. Это говорит о том, что данная тема очень популярна среди пользователей сети и имеет большую скорость распространения, и недостаточно быстрым реагированием модераторов на эпидемию. При таком эпидемическом процессе большая часть пользователей оказывается заблокированной и теряет права доступа к сетевому ресурсу.

400

Рис. 2. Моделирование эпидемии для темы «Выборы в США»

Из вышеприведенных таблиц и графиков моделирования четырех тематик можно заметить, что графики схожи по форме и у них имеются схожие черты (закономерность) протекания эпидемии. Схожие черты протекания эпидемического процесса объясняются структурно-функциональной особенностью данной социальной сети.

Исходя из полученной информации, можно предположить, что наиболее вероятный случай атаки злоумышленника возможен в тематике «Выборы в США». Если злоумышленник намерен провести стабильную эпидемию с постоянно увеличивающимся количеством зараженных и заблокированных узлов, то ему следует выбрать именно эту тематику, но в этом случае данная эпидемия будет протекать медленно и для дальнейшего её распространения в социальной сети потребуется время, превышающее первый вариант рассмотренной эпидемии.

При этом если злоумышленник намерен провести быстрое заражение с резким увеличением инфицированных узлов и их быстрой блокировке, то ему следует выбрать тематику «Санкции против России». Но в этом случае данная эпидемия склонна к потере стабильности и, следовательно, к затуханию дальнейшего распространения по социальной сети.

Литература

1.А. Г. Остапенко, В.Б. Щербаков, Д.Г. Плотников, Е.Ю. Чапурин. Сетевой анализ деструктивной деятельности // Информация и безопасность, том 19 часть 2 – Воронеж, 2016. – с. 212-219.

2.А.Г. Остапенко, Е.А. Шварцкопф, Е.С. Соколова. Моделирование целенаправленных атак социальных информационных сетей// Информация и безопасность. 2015. Т. 18. № 2. С. 298-301.

401

УДК 621.7.015

Способ виброобработки межлопаточных каналов турбин с экструдированием гранул под действием низкочастотной вибрации

А.М. Некрылов1, А.Ю. Грымзин2, Г.А. Сухочев3, А.В. Норман4 1Аспирант 2 курса кафедры «Технология машиностроения», anekrylov@mail.ru

2 Магистр 2 курса кафедры «Технология машиностроения», sask222@mail.ru 3Д-р техн. наук, профессор, suhotchev@mail.ru

4Канд. техн. наук ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет»

В работе рассмотрены примеры использования нетрадиционных отделоч- но-упрочняющих методов обработки лопаточных деталей насосного оборудования: виброэкструзионное шлифование; упрочнение микрошариками струйнодинамическим методом в слабо проводящей газожидкостной среде. Представлены возможности методов, их технологические схемы, пояснен основной принцип действия.

Ключевые слова: виброобработка, турбина, экструдирование.

Присутствие в конструкции насосного оборудования лопаточных деталей технологически труднодоступных элементов в ряде случаев не допускает наличие допуска в зону обработки инструмента для формообразования поверхностей проточной части и отделочно-упрочняющих операций, что в случае несанкционированного ужесточения условий эксплуатации не гарантирует заданного ресурса работы. Это повлекло разработки принципиально новых подходов к технологии обеспечения заданных показателей качества рабочих частей деталей.

Обеспечение необходимых характеристик качества наружных поверхностей деталей трудностей в техническом плане на представляет. В таком случае под качеством отделочно-упрочняющей обработки лопаточных деталей имеется ввиду качество обработки межлопаточных каналов, определяющее эксплуатационные характеристики данных деталей.

Для обработки проточных поверхностей лопаточных деталей «закрытой конструкции» выбрана виброэкструзионная обработка. Разработка опытного оборудования для вибрационной комбинированной отделочно-упрочняющей обработки лопаток колес турбин проводилась виброэкструдированием гранулированной обрабатывающей среды по межлопаточным каналам.

Для реализации процесса виброэкструзионной комбинированной обработки контейнеру с рабочей средой и лопаточной деталью от рамы вибростенда сообщается колебательное движение в вертикальной плоскости показаны прямыми сплошными стрелками. Путем поворотов корпуса (6) осуществляются повороты контейнера на 180° вокруг горизонтальной оси подшипниковых опор

402

(2) (знакопеременные повороты показаны на схеме овальными пунктирными стрелками) (рис. 1).

Данный способ после внедрения не позволяет достичь равномерности наклепа и стабильно повышать качество поверхности в узких (менее 5 мм) криволинейных каналах с углом раскрытия канала менее 45.

14 13

Рис. 1. Схема способа и установки для виброобработки каналов

сэкструдированием гранул под действием низкочастотной вибрации:

1стойка, 2 контейнер, 3 подшипник, 4 корпус, 5 подшипник, 6 приспособление для закрепления детали, 7 деталь обрабатываемая,

8заглушка, 9 среда рабочая гранулированная, 10 муфта упругая,

11 привод поворота контейнера, 12 – пульт управления, 13 постамент, 14 платформа вибростенда

Для решения сложившийся задачи разработана комбинированная технология, наряду с пластическим деформированием от действия магнитных импульсов применяется локальное анодное растворение. Этот метод обеспечивает уменьшение на всей глубине канала высотных параметров шероховатости. Основными показателями являются следующие характеристики обработанных поверхностей:

степень равномерности распределения указанных показателей по обработанным поверхностям;

степень наклепа (относительное повышение микротвердости);

глубина трещиноватого слоя;

глубина наклепа поверхностного слоя;

снижение шероховатости;

величина поверхностных остаточных напряжений сжатия. Комплексное влияние достигнутых показателей качества на наиболее

важные эксплуатационные показатели: КПД, определяется гидравлической расходной проливкой или продувкой, а ресурс работы поверхности лопатки

403

(количество циклов до полного разрушения), выявляется при разгонных испытаниях турбин до разрушения.

После виброэструзионной и струйно-динамической комбинированных обработок (рис. 2) шероховатость снижается на 1-2 класса от исходной, повышается микротвердость поверхностей лопаток на 20-30%;

Рис. 2. Схема и этапы комбинированной обработки внутренних поверхностей микрошариками:

1 – деталь; 2 – микрошарик; 3 – токопроводящая газожидкостная среда; 4 – направление движения микрошариков;

5 – жидкостная пленка; 6 – микровыступы от предшествующей обработки

Промышленное внедрение вышеназванных процессов и опытных средств технологического оснащения для их реализации должно проводиться индивидуально для каждого вида изделий с наиболее полным удовлетворением заданных технических требований на изготовление и его эксплуатацию.

Литература 1. Сухочев Г.А. Управление качеством изделий, работающих в экстре-

маль-ных условиях при нестационарных воздействиях. – Воронеж.: ВГУ, 2003, 287 с.

5.Патент № RU 2173627 С2, МПК 7 В 24 В 31/06. Способ вибрационной обработки. Г.А. Сухочев, А.В. Бондарь, А.В. Левченко. Открытия. изобретения. – 2001. – № 26.

6.Патент № RU 2333822, МПК6 В 23Н 5/00. Способ комбинированной магнитоимпульсной обработки деталей лопаточных машин и устройство для его осуществления. Смоленцев В.П., Гореликов В.Н., Гренькова А.М., Сухочева Е.Г., Болдырев А.И. Опубл. 20.09.2008. Бюл. № 26.

404