<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Вплив режиму руху потоку та шорсткості трубопроводу на похибку діаметральних ультразвукових витратомірів

dc.contributor.authorРоман, В. І.uk
dc.titleВплив режиму руху потоку та шорсткості трубопроводу на похибку діаметральних ультразвукових витратомірівuk
dc.date.issued2024
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationРоман В. І. Вплив режиму руху потоку та шорсткості трубопроводу на похибку діаметральних ультразвукових витратомірів // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. Електрон. текст. дані (PDF: 624 КБ). 2024. № 4. URI: https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/760.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/2307-5376-2024-4-29-39
dc.identifier.issn2307-5376
dc.identifier.udc004.89
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/55593
dc.description.abstractСтаття присвячена дослідженню впливу режиму руху потоку та шорсткості внутрішньої поверхні стінки вимірювального трубопроводу (ВТ) на похибку одноканальних діаметральних ультразвукових витратомірів (УЗВ) для задач їх автоматизованого проєктування. Виконавши аналіз наявних законів розподілу швидкості потоку в поперечному перерізі ВТ, було обрано поширений в подібних наукових задачах степеневий закон, на базі якого виконано подальші комп’ютерні моделювання. Так, при роботі діаметральних УЗВ в ламінарному режимі руху потоку, його похибка вимірювання швидкості ніяк не залежить від шорсткості внутрішньої поверхні стінки ВТ та конкретного значення числа Рейнольдса (Re) – коефіцієнт поправки на профіль потоку (kv), який зазвичай потребує діаметральний УЗВ для приведення виміряної швидкості потоку до усередненої швидкості по перерізу ВТ, на всьому діапазоні ламінарного режиму (Re < 2300) рівний 0,75. Під час роботи діаметрального УЗВ в турбулентному режимі руху потоку (Re > 4000), похибка вимірювання швидкості УЗВ залежить від числа Рейнольдса та шорсткості: а) для гладкої труби, похибка знаходиться в діапазоні 4…9 % і зменшується при зростанні числа Рейнольдса – для врахування цього ефекту, в роботі запропоновано дві формули для визначення експоненти степеневого закону n = f(Re), яка входить до універсального рівняння розрахунку коефіцієнта kv = f(n) діаметрального УЗВ; б) для негладкої труби, похибка вимірювання швидкості УЗВ зростає (на додаток до її природи на гладкій трубі) зі збільшенням значення абсолютної шорсткості (e), проте, цей ефект сповільнюється зі збільшенням діаметра ВТ (D) – для врахування цього ефекту, в роботі запропоновано три інші формули для визначення експоненти степеневого закону n = f(Re,e,D), які окрім числа Рейнольдса враховують абсолютну шорсткість внутрішньої поверхні стінки ВТ та його діаметр. Всі п’ять відібраних формул для визначення експоненти степеневого закону розподілу запропоновано інтегрувати до раніше розробленої комп’ютерної програми AutoDesignUSM для автоматизованого проєктування УЗВ, що дозволить враховувати на етапі розробки нових конструкцій витратомірів, вплив на їх похибку режиму руху потоку та шорсткості внутрішньої поверхні стінки ВТ.uk
dc.subjectрежим руху потокуuk
dc.subjectшорсткістьuk
dc.subjectпохибка вимірюванняuk
dc.subjectдіаметральний ультразвуковий витратомірuk
dc.subjectстепеневий закон розподілуuk
dc.subjectавтоматизоване проєктуванняuk
dc.subjectкоефіцієнт поправкиuk
dc.subjectпрофіль потокуuk
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesЯгуп Е. В. Определение режима компенсации реактивной мощности в четырехпроводной трехфазной системе электроснабжения с помощью поисковой оптимизации. Технічна електродинаміка. 2016. № 1. С. 60 – 66.uk
dc.relation.referencesЯгуп К. В., Ягуп В. Г. Моделювання та оптимізація режимів систем енергопостачання та електроспоживання. Навчальний посібник. Харків: ХНУМГ ім. О. М. Бекетова, 2019. 183 с.uk
dc.relation.referencesЯгуп К. В., Ягуп В. Г. Application of Bayesian regularization for improving the quality of electrical energy in the electrical supply system. Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналіз, управління та інформаційні технології. Харків: НТУ «ХПІ». 2023. №2 (10). С. 15 – 20.uk
dc.relation.referencesHu W., Liu B., Gomes J. Strategies for Pretraining Graph Neural Networks. ArXiv:1905.12265. 2020. URL: https://arxiv.org/abs/1905.12265.en
dc.relation.referencesDahl G., Jaitly N., Salakhutdinov R. Multi-task neural networks for QSAR predictions. ArXiv:1406.1231. 2014. URL: https://arxiv.org/abs/1406.1231.en
dc.relation.referencesGraves A., Wayne G., Danihelka I. Neural Turing machines. ArXiv:1410.5401. 2014. URL: https://arxiv.org/abs/1410.5401.en
dc.relation.referencesHaykin S. Neural networks. A comprehensive foundations. McMillan College Publ. Co. N. Y, 1994. 696 p.en
dc.relation.referencesГлибовець М. М., Олецький О. В. Штучний інтелект. Київ: Вид. дім «КМ Академія», 2002. 366 с.uk
dc.relation.referencesXianjun Ni. Research of Data Mining Based on Neural Networks. World Academy of Science, Engineering and Technology. 2008. Vol. 39. P. 381 – 384.en
dc.relation.referencesExplaining the success of adaboost and random forests as interpolating classifiers / A. J. Wyneret et al. The Journal of Machine Learning Research. 2017. № 18, Vol. 1. P. 1558 – 1590.en
dc.relation.referencesOpper M., Archambeau C. The variational gaussian approximation revisited. Neural Computation. 2009. Vol. 21 (3). P. 786 – 792.en
dc.date.accessioned2026-10-15T13:20:41Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
209581.pdf
Розмір:
647,33 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format