ЦИАМ
Центральный институт авиационного
моторостроения имени П.И. Баранова
Rus
Array
(
    [0] => Array
        (
            [TEXT] => Новости
            [LINK] => /press-center/news/
            [SELECTED] => 
            [PERMISSION] => R
            [ADDITIONAL_LINKS] => Array
                (
                )

            [ITEM_TYPE] => D
            [ITEM_INDEX] => 0
            [PARAMS] => Array
                (
                )

            [DEPTH_LEVEL] => 1
            [IS_PARENT] => 
        )

    [1] => Array
        (
            [TEXT] => СМИ о ЦИАМ
            [LINK] => /press-center/news-partners-and-cm/
            [SELECTED] => 
            [PERMISSION] => R
            [ADDITIONAL_LINKS] => Array
                (
                )

            [ITEM_TYPE] => D
            [ITEM_INDEX] => 1
            [PARAMS] => Array
                (
                )

            [DEPTH_LEVEL] => 1
            [IS_PARENT] => 
        )

    [2] => Array
        (
            [TEXT] => Интервью
            [LINK] => /press-center/interview/
            [SELECTED] => 1
            [PERMISSION] => R
            [ADDITIONAL_LINKS] => Array
                (
                )

            [ITEM_TYPE] => D
            [ITEM_INDEX] => 2
            [PARAMS] => Array
                (
                )

            [DEPTH_LEVEL] => 1
            [IS_PARENT] => 
        )

    [3] => Array
        (
            [TEXT] => Фото-видеогалерея
            [LINK] => /press-center/photo-video-gallery/
            [SELECTED] => 
            [PERMISSION] => R
            [ADDITIONAL_LINKS] => Array
                (
                )

            [ITEM_TYPE] => D
            [ITEM_INDEX] => 3
            [PARAMS] => Array
                (
                )

            [DEPTH_LEVEL] => 1
            [IS_PARENT] => 1
        )

    [4] => Array
        (
            [TEXT] => Фотогалерея
            [LINK] => /press-center/photo-video-gallery/photo/
            [SELECTED] => 
            [PERMISSION] => R
            [ADDITIONAL_LINKS] => Array
                (
                )

            [ITEM_TYPE] => D
            [ITEM_INDEX] => 0
            [PARAMS] => Array
                (
                )

            [DEPTH_LEVEL] => 2
            [IS_PARENT] => 
        )

    [5] => Array
        (
            [TEXT] => Видеогалерея
            [LINK] => /press-center/photo-video-gallery/video/
            [SELECTED] => 
            [PERMISSION] => R
            [ADDITIONAL_LINKS] => Array
                (
                )

            [ITEM_TYPE] => D
            [ITEM_INDEX] => 1
            [PARAMS] => Array
                (
                )

            [DEPTH_LEVEL] => 2
            [IS_PARENT] => 
        )

    [6] => Array
        (
            [TEXT] => Журналистам
            [LINK] => /press-center/journalists/
            [SELECTED] => 
            [PERMISSION] => R
            [ADDITIONAL_LINKS] => Array
                (
                )

            [ITEM_TYPE] => D
            [ITEM_INDEX] => 4
            [PARAMS] => Array
                (
                )

            [DEPTH_LEVEL] => 1
            [IS_PARENT] => 
        )

)
Программа «оптимум»: задача на прочность для молодого инженера

Программа «оптимум»: задача на прочность для молодого инженера

21 Января 2019
Современные методы и программные пакеты математического моделирования позволяют с высокой достоверностью описывать рабочие процессы, протекающие в современных газотурбинных двигателях (ГТД). Это дает возможность качественно определять их характеристики расчетными способами. Использование такого подхода увеличивает объем расчетных исследований на стадии проектирования на несколько порядков. Однако время и затраты на дальнейшую экспериментальную доводку двигателя сокращаются в несколько раз.

Развитие методов оптимизации в совокупности с увеличением вычислительных мощностей и ростом их доступности приводят к трансформации подходов к проектированию рабочих колес турбин в сторону автоматизации расчетов и способов определения «оптимальной» конструкции. Общемировая тенденция заключается в использовании в процессе проектирования всё более сложных параметризованных математических моделей, которые по качеству приближаются к применяемым в процессе стандартных инженерных расчетов моделям, а также в переходе от интуитивного поиска к автоматизированным алгоритмам оптимизации и робастного проектирования.

Центральный институт авиационного моторостроения имени П. И. Баранова (ЦИАМ, входит в НИЦ «Институт имени Н.Е. Жуковского») активно внедряет свои программные коды и продукты по многодисциплинарной оптимизации в процессе проектирования двигателей. Результаты исследований, инженерных изысканий специалисты разных подразделений института публикуют в ряде мировых научных изданий из базы Scopus и Web of Science, а также выступают с тематическими докладами на конференциях. Один из разработчиков подходов и программных кодов для «прочностной» оптимизации роторов ГТД, автор 7 публикаций в изданиях из базы Scopus и Web of Science, ведущий инженер отдела «Динамика и прочность авиационных двигателей» Антон Сальников поделился нюансами работы «инженера-оптимизатора».

— Антон Владелинович, в ЦИАМ оптимизацией двигателей занимаются давно. Как эта история начиналась у вас?

— Я всегда хотел быть программистом. Но для поступления на факультет «Автоматики и вычислительной техники» Московского энергетического института мне не хватило одного балла. В итоге я сдал математику на пятёрку и поступил на кафедру «Динамика и прочность машин» МЭИ. На четвёртом курсе познакомился с ребятами, которые работали в ЦИАМ, и тоже туда устроился. Стал заниматься вопросами прочности дисков ГТД и других элементов роторов.

На третьем году моей трудовой деятельности в ЦИАМ мы совместно с коллегами из отделения компрессоров столкнулись с задачей проектирования замкового соединения и диска вентилятора. Для расчета характеристик прочности этой детали необходимо использовать сложные трёхмерные конечно-элементные модели. Их модификация проводится вручную, это занятие весьма трудоёмкое. Три месяца доводили конструкцию, работали по шесть дней в неделю. Тогда я задумался об автоматизации этих процессов и стал изучать автоматизированные подходы к конструктивно-прочностному проектированию. Так в моей жизни появилась оптимизация.

Начинал я с простых, одномерных моделей, большой опыт автоматизации которых имеется у нас в ЦИАМ. В этом мне очень помогли мои старшие коллеги — Борис Соломонович Блинник, Камалиддин Джамалдинович Каримбаев, Валентин Иванович Купцов. Потом перешёл к двухмерным конечно-элементным моделям. Через пару лет занялся проблемами параметризации и автоматизации при помощи трехмерных моделей. Пять лет назад наш отдел начал заниматься вопросами многодисциплинарной оптимизации.

— Так в чём же суть прочностной оптимизации?

— Упрощённо говоря, главная цель конструктивно-прочностной оптимизации — уменьшение массы детали и удовлетворение поставленных к ней требований прочности. Другая цель оптимизации — снижение времени и трудоемкости цикла проектирования. Первая цель достигается за счёт использования методов оптимизации. Вторая — за счёт автоматизации процесса поиска оптимального сочетания размеров конструкции и автоматизации процессов модификации и анализа используемых расчетных моделей. В особенности трехмерных.

Для автоматизации первого направления используются специальные коммерческие или написанные собственноручно программные пакеты, реализующие те или иные методы оптимизации. Здесь сложность заключается в корректной постановке задачи оптимизации: необходимо указать, какие прочностные, конструктивные и технологические требования нужно учитывать в качестве критериев или ограничений, какие размеры и в каких границах варьировать. Для автоматизации второго направления разрабатываются автоматизированные параметризованные модели, в большинстве случаев конечно-элементные. Сложность заключается в том, чтобы в моделях использовалось минимальное количество упрощений конструкции и условий нагружения. Разработкой таких моделей, а также корректной постановкой задачи прочностной оптимизации деталей роторов ГТД я и занимаюсь.

— То есть фактически это машинное обучение?

— По сути методы оптимизации имеют много общего с машинным обучением. Однако машинное обучение — это всё же отдельная самостоятельная область. Её цель — научить машину находить или выбирать оптимальное решение, в случае оптимизации конструкции — находить оптимальное сочетание размеров. Для этого разрабатываются специальные методы и алгоритмы. Я не занимаюсь их разработкой, а использую уже готовые коммерческие решения. Моя задача заключается в том, чтобы «научить» машину самостоятельно строить по набору размеров, нагрузок и других исходных данных нужные расчетные модели и автоматически анализировать характеристики прочности проектируемой детали. Сам же поиск оптимального сочетания размеров проводится при помощи других программных продуктов.

— Оптимизация конструкции двигателя — задача не из лёгких. Как построена ваша работа?

— Оптимизация — итерационный процесс. В нём, исходя из конструктивных, технологических и прочностных требований, облик конструкции постепенно конкретизируется. На первом этапе необходимо определиться с используемыми схемами параметризации конструкции и степенью проработанности применяемых параметризованных моделей. Для этого в упрощённых постановках решается ряд задач оптимизации. Следующий этап — согласование с заказчиками характеристик используемых параметризованных моделей. Проводится их тестирование, отстройка и сравнение со стандартными моделями, используемыми в ходе инженерного анализа и созданными вручную. Обговариваются учитываемые критерии, ограничения (в том числе конструктивного и технологического характера), варьируемые параметры. Снова решается несколько задач оптимизации детали в различных постановках (с разными критериями и ограничениями), но уже без упрощений. На выходе мы получаем ряд оптимальных конструкций с разной степенью размена между массой детали и её прочностными характеристиками. Из них заказчик сам выбирает подходящую ему конфигурацию — одну или несколько.

Получается, что оптимизация — не изолированный процесс, в котором мы работаем только с исходными данными. Разработка и оптимизация конструкции идёт в тесном сотрудничестве с заказчиком. В ходе работы обговариваются все особенности конструкции и работы оптимизируемой детали.

— Сможет ли программа-оптимизатор провести цифровые испытания объекта? Или это не входит в зону её «полномочий»?

— Программа-оптимизатор не работает с физикой объекта, она работает только с массивом цифр. Но методы оптимизации могут использоваться для планирования эксперимента. Однажды у нас была задача подобрать оптимальные характеристики диффузионной сварки — температура, давление, время — образцов с точки зрения «неухудшения» их прочности за минимальное количество экспериментов для снижения стоимости испытаний. Процесс был полуавтоматический: характеристики сварки назначала машина, а саму сварку и испытания образцов мы проводили вручную.

— Результаты работы по многодисциплинарной оптимизации вы публикуете в международных научных изданиях из базы Scopus и Web of Science. Как выстраиваете работу с рецензентами, ведь там очень строгие требования?

— В изданиях из базы Scopus и Web of Science публикую в основном доклады с конференций. За последние два года вышло 7 статей, где я выступаю автором или соавтором. Зарубежные публикации рассматривают вопросы оптимизации дисков и замковых соединений в основном c использованием простых 1D или 2D параметризованных моделей.

Использование трехмерных параметризованных моделей больше встречается в работах, посвященных оптимизации конструкции лопаток. Однако в них предпочтение отдается проблемам газодинамики или теплообмена.

Прочность считается либо при помощи упрощенных моделей, либо уточняется по итогам оптимизации, но уже вручную. Поэтому проблем с рецензентами у меня не было. Рассматриваемые мной задачи весьма актуальны. Однако научная составляющая моих работ слабая. Скорее это масштабный инженерный труд. В принципе в самой многодисциплинарной оптимизации мало науки. Задача многодисциплинарной оптимизации — объединение в единое расчетное пространство того, для чего уже имеются расчетные методики. Однако формирование расчетных методов и моделей не является объектом её деятельности. Образно говоря, цель многодисциплинарной оптимизации — постройка здания из кирпичей, а не проблема их обжига.

— На каких конференциях побывали?

— На конференциях я выступаю регулярно с 2010 года, как только получил первые результаты в области оптимизации. Первый опыт посещения зарубежных международных конференций был в 2014 году, когда я поехал в Санкт-Петербург на международный 29-ый конгресс ICAS.

В 2017 году посетил международную конференцию ASME Turbo Expo. На ней мы с коллегами презентовали три объёмные работы по многодисциплинарной оптимизации. Две из них были сделаны в ЦИАМ. Одну, про оптимизацию центробежного колеса, я докладывал лично. Во второй, про многодисциплинарную оптимизацию первой ступени компрессора, был основным исполнителем. Третья работа проведена совместно с коллегами из СГАУ и посвящена многодисциплинарной оптимизации каскада турбины низкого давления. Кстати, среди всех работ по многодисциплинарной оптимизации, представленных на той конференции, наши работы стали одними из лучших и наиболее проработанными с точки зрения прочностной постановки.

В 2018 году мы с коллегами из отделения выступили на ASME Turbo Expo с несколькими докладами на тему проектирования и изготовления пустотелой конструкции диска турбины. В 2019 году планирую поехать опять же на ASME Turbo Expo в г. Феникс (США) с работой, посвященной многодисциплинарной оптимизации моноколес турбин. Её мы делали вместе с Максимом Даниловым, специалистом из отделения «Авиационные двигатели».

— На какие ещё проекты делаете ставку в будущем?

— Сейчас прорабатывается три основных направления. Это, конечно же, дальнейшее развитие методов многодисциплинарной оптимизации: усложнение и уточнение прочностной и газодинамической постановок. Включение в процесс задачи автоколебаний, критики роторов, флаттера лопаток, попадания посторонних предметов. Более подробная проработка задач теплообмена. Второе направление, активно развивающееся у нас и за рубежом, — робастное проектирование. Мы уже решили несколько задач совместно с коллегами из нашего подразделения. Например, задачи оптимизации замкового соединения типа «ёлочка» и частотная отстройка лопатки вентилятора с учётом разброса допусков и погрешностей при изготовлении. Сейчас хотим объединить робастность и многодисциплинарность.

Третьим направлением выступает разработка новых конструктивных решений и анализ их эффективности с точки зрения улучшения прочности и снижения массы при помощи методов оптимизации. В частности, использование пустотелой конструкции диска турбины. Такое конструктивное решение заключается в том, что в полотне и ступице диска делается прорезь, а половинки полотен раздвигаются. При этом конструкция полотен и ступиц меняется и определяется методами оптимизации. Из-за этого снижается масса при сохранении прочностных характеристик. Причем, чем меньше габариты диска и выше скорость его вращения, тем такое решение эффективней. Для малоразмерных конструкций снижение массы может доходить до 40%. Однако изготовить данную конструкцию весьма проблематично. Вместе с коллективом авторов под руководством начальника отдела «Расчёты динамики и прочности» Бориса Васильева уже проведены исследовательские работы. Созданы модельные образцы дисков, проработаны несколько вариантов изготовления — сварка, печать дисков методами аддитивных технологий, ГИП.