Корнаева Елена Петровна, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры информационных систем и цифровых технологий
Наугорское шоссе, д. 20, г. Орёл 302020
Elena P. Kornaeva, Cand. of Sci. (Phisico-Mathematical), Associate Professor, Information Systems Department
20 Naugorskoe highway. 94, Orel 302020
Стебаков Иван Николаевич, аспирант кафедры мехатроники, механики и робототехники
Наугорское шоссе, д. 20, г. Орёл 302020
Ivan N. Stebakov, Post-Graduate Student, Mechatronics, Mechanics and Robotics Department
20 Naugorskoe highway. 94, Orel 302020
Корнаев Алексей Валерьевич, доктор технических наук, профессор кафедры мехатроники, механики и робототехники
Наугорское шоссе, д. 20, г. Орёл 302020
Alexey V. Kornaev, Dr. of Sci. (Engineering), Professor of Mechatronics, Mechanics and Robotics Department
20 Naugorskoe highway. 94, Orel 302020
Дрёмин Виктор Владимирович, кандидат технических наук, научный сотрудник научно-технологического центра биомедицинской фотоники
Наугорское шоссе, д. 20, г. Орёл 302020
Birmingham, B4 7ET
Viktor V. Dremin, Cand. of Sci. (Engineering), Researcher, Research and Development Center of Biomedical Photonics
20 Naugorskoe highway. 94, Orel 302020
Birmingham, B4 7ET, United Kingdom
Цель. Теоретическое обоснование геометрических, кинематических и термодинамических параметров устройства нового инерционного вискозиметра, а также разработка приближенной модели течения неньютоновских жидкостей с использованием сверточных нейронных сетей и данных лазерной спеклконтрастной визуализации.Методы. Исследование состоит из двух частей. Первая посвящена теоретическому исследованию течения вязких жидкостей в тороидальном канале нового инерционного вискозиметра. Математическая модель течения включает безразмерные уравнения Навье-Стокса и конвективной теплопроводности, анализ которых позволил оценить условия однородности полей давлений и температур. Численное решение упрощенного уравнения Навье-Стокса получено методом контрольных объемов. Вычислительный эксперимент позволил выявить дополнительные условия работы вискозиметра. Вторая часть исследований направлена на решение задачи о предсказании значений скорости сдвиговой деформации на поверхности течения и объемного расхода. В основе приближенной модели течения лежит ансамбль сверточных нейронных сетей, обученных на данных лазерной спекл-контрастной визуализации течения жидкости в прозрачной трубке.Результаты. Получены рекомендации о рабочих параметрах инерционного вискозиметра для исследуемых типов жидкостей в заданном диапазоне вязкости. Разработана приближенная модель в виде ансамбля глубоких нейронных сетей, позволяющая на основе изображений течения жидкости определять объемный расход и скорость сдвиговой деформации на поверхности течения.Заключение. Полученное в результате теоретического анализа приближенное уравнение Навье-Стокса для течения вязкой жидкости в тороидальном канале может быть использовано для численного определения кинематической вязкости. Для этого необходимые характеристики течения, такие как объемный расход и скорость сдвиговой деформации на поверхности течения могут быть найдены с помощью предварительно обученной модели в виде ансамбля сверточных нейронных сетей на основе данных лазерной спек-контрастной визуализации. В качестве испытуемой жидкости может быть любая неньютоновская жидкость, способная отражать когерентное излучение. В частности, это могут быть физиологические жидкости, в том числе кровь.
Purpose of research. Development of theoretical premises for the new inertial viscometer, as well as the development of an approximate model of the viscosity fluid flow using convolutional neural networks and laser speckle contrast imaging data.Methods. The study consists of two parts. The first is devoted to a theoretical study of viscosity fluid flow in the toroidal channel of еру new inertial viscometer. The mathematical model of the flow includes the dimensionless equations of Navier-Stokes and convective heat conduction, the analysis of which made it possible to estimate the conditions for the uniformity of pressure and temperature fields. The numerical solution of the simplified Navier-Stokes equation was obtained by the control volume method. The computational experiment made it possible to identify additional operating conditions for the viscometer. The second part of the research is aimed at solving the problem of predicting the values of the shear strain rate on the tour surface and the flow rate. The approximate flow model is based on an ensemble of convolutional neural networks trained on data from laser speckle-contrast visualization of a fluid flow in a transparent tube.Results. The recommendations on the operating parameters of the inertial viscometer for the studied types of liquids in a given viscosity range are obtained. An approximate model has been developed in the form of an ensemble of deep neural networks, which makes it possible to determine the volumetric flow rate and the shear strain rate on the flow surface based on fluid flow images.Conclusion. The approximate Navier-Stokes equation obtained as a result of theoretical analysis for the flow of a viscous fluid in a toroidal channel can be used to numerical determination the kinematic viscosity. So, the necessary flow characteristics, such as volumetric flow rate and shear strain rate on the flow surface, can be found using the developed and pretrained convolutional neural network based on laser speck contrast imaging data. The test fluid can be any non-Newtonian fluid capable of reflecting coherent radiation. In particular, it can be physiological fluids, including blood.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.