Фетисов Александр Сергеевич,кандидат технических наук, ассистент кафедры мехатроники, механики и робототехники
ул. Наугорское шоссе 29, г. Орёл 302026, Российская Федерация
Alexander S. Fetisov, Cand. of Sci. (Engineering), Assistant of the Department of Mechatronics, Mechanics and Robotics
29 Naugorskoe highway, Orel 302026, Russian Federation
Литовченко Максим Геннадьевич, студенткафедры мехатроники, механики и робототехники
ул. Наугорское шоссе 29, г. Орёл 302026, Российская Федерация
Maksim G. Litovchenko, Student ofMechatronics, Mechanics and Robotics Department
29 Naugorskoe highway, Orel 302026, Russian Federation
Шутин Денис Владимирович, кандидат технических наук, доцент кафедры мехатроники, механики и робототехники
ул. Наугорское шоссе 29, г. Орёл 302026, Российская Федерация
Denis V. Shutin, Cand. of Sci. (Engineering), Associate Professor of Mechatronics, Mechanics and Robotics Department
29 Naugorskoe highway, Orel 302026, Russian Federation
Цель исследования. Проектирование подшипников скольжения, особенно для сложнонагруженных роторных машин, является трудоемкой задачей. Внедрение в них систем управления параметрами движения ротора дополнительно повышает сложность такой процедуры. Исследование показывает разработанный подход к оптимальному проектированию активных опор роторов с использованием эвристических оптимизационных алгоритмов. Он позволяет получить сначала множество оптимальных по Парето решений, а затем определить единственную конфигурацию опорного узла, в наилучшей степени отвечающей заданным критериям.
Методы. Задача оптимального параметрического синтеза активной опоры жидкостного трения решалась с использованием ее численной модели, сопряженной с моделью движения ротора в опоре. Для поставленной задачи проектирования были сформулированы целевые функции, определены проектные переменные, и наложены необходимые ограничения. С использованием многокритериальных версий генетического алгоритма и алгоритма роя частиц проведены процедуры оптимального синтеза опорных узлов. Полученные различными методами решения сопоставлены и проанализированы на основании результатов модельных тестов.
Результаты. В ходе исследования был разработан алгоритмический и программный инструментарий решения задач оптимального параметрического синтеза активных гибридных опор жидкостного трения. Примененные целевые функции являются конфликтующими, поэтому первичным результатом решения является трехмерный фронт Парето. Протестированные эвристические алгоритмы показали качественно схожие решения, однако генетический алгоритм охватывает больший их диапазон. Конечные решения в целом удовлетворяют предъявляемым критериям, однако способы принятия конечных решений требуют дополнительной проработки.
Заключение. Исследование представляет подход к автоматизированному проектированию опор скольжения, который позволяет одновременно учитывать трибологические, динамические аспекты поведения роторноопорной системы, а также обеспечивать готовность к использованию систем управления в опорных узлах. Протестированные эвристические алгоритмы дают сопоставимые решения оптимизационной задачи за также сопоставимое время. Дальнейшее совершенствование методики параметрического синтеза таких опор целесообразно проводить в направлениях алгоритмов принятия решений, уточнения целевых функций, а также ускорения применяемых расчетных моделей.
Purpose of research. The design of sliding bearings, especially for heavily loaded rotary machines, is a laborious task. The implementation of control systems for the movement parameters of the rotor further increases the complexity of a design procedure. The study shows a developed approach to the optimal design of active rotor bearings using heuristic optimization algorithms. The approach allows to obtain a set of optimal Pareto solutions and determine the only configuration of the reference node that best meets the given criteria.
Methods. The problem of optimal parametric synthesis of an active fluid friction bearing was solved using a numerical model coupled with the model of rotor movement in the support. For the given design problem, objective functions were formulated, design variables were determined, and the necessary restrictions were imposed. Using multicriteria versions of the genetic algorithm and the particle swarm algorithm, procedures for the optimal synthesis of reference nodes were carried out. The solutions obtained by different methods are compared and analyzed based on the results of model tests.
Results. As part of the study, algorithmic and software tools were developed for solving problems of optimal parametric synthesis of active hybrid fluid friction bearings. The applied objective functions are conflicting, so the primary result of the solution is a 3D Pareto front. The tested heuristic algorithms showed qualitatively similar solutions, but the genetic algorithm covers a larger range of them. On the whole, the final decisions meet the criteria, but the methods for making final decisions require additional elaboration.
Conclusion. The study presents an approach to the automated design of sliding bearings, which allows you to simultaneously take into account the tribological, dynamic aspects of the behavior of the rotary bearing system, as well as ensure readiness for the use of control systems in bearing nodes. The tested heuristic algorithms give comparable solutions to the optimization problem in comparable time as well. Further improvement of the method of parametric synthesis of such supports should be carried out in the direction of decision-making algorithms, refinement of objective functions, as well as acceleration of the applied calculation models.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.