автореферат диссертации по авиационной и ракетно-космической технике, 05.07.05, диссертация на тему:Методология доводки элементов ГТД на основе структурно-параметрического анализа апостериорной информации

На правах рукописи

[р^'А

Шишкин Владимир Никифорович

МЕТОДОЛОГИЯ ДОВОДКИ ЭЛЕМЕНТОВ ГТД НА ОСНОВЕ СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА АПОСТЕРИОРНОЙ ИНФОРМАЦИИ

Специальность 05.07.05 -Тепловые, электроракетные двигатели и энергоустановки летательных аппаратов

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Рыбинск-2006

Работа выполнена в Рыбинской академии им. П. А. Соловьева.

государственной авиационной технологической

Научный консультант заслуженный деятель науки и техники РФ,

доктор технических наук, профессор Безъязычный Вячеслав Феоктистович

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Воробей Вадим Васильевич

доктор технических наук, старший научный сотрудник Коровин Борис Борисович

заслуженный деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор Бржозовский Борис Максович

Ведущая организация ЦИАМ им. П. И. Баранова

Защита состоится 2006 г. в асов на заседании

диссертационного совета Д 212.210.01 в Рыбинской государственной авиационной технологической академии им. П. А. Соловьева по адресу: 152934, г. Рыбинск, Ярославская область, ул. Пушкина, 53.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Рыбинской государственной авиационной технологической академии им. П. А. Соловьева.

Автореферат разослан

¿и

» СекмЛ^ 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Конюхов Б. М.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность проблемы. Современный газотурбинный двигатель (ГТД)- изделие предельных параметров, высокой размерности, со многими степенями свободы. Он создается и совершенствуется в условиях ограничений по себестоимости, срокам создания, при растущих требованиях к ресурсу, надежности, газодинамической эффективности. Данные требования одновременно трудновыполнимы, а попытки ликвидировать отставание хотя бы по одному из них затрагивают достигнутый уровень других. Этот процесс одновременного обеспечения всего комплекса требований к ГТД называемый доводкой, часто не ограничивается опытным производством и распространяется на производство серийное. Проблемами доводки ГТД являются либо «недополучение» параметров (КПД, запасов газодинамической устойчивости, экономичности, эколо-гичности), либо появление сложных дефектов (перегрев лопаток турбины, снижение их усталостной прочности, разрушение элементов трансмиссии и др.). Решение этих проблем связано с изменением конструкции, свойств материалов, организацией превентивного контроля параметров, совершенствованием технологических процессов и т. д. Однако остается не разработанной сама методология алгоритмированного решения проблем доводки ГТД, которая позволяла бы уверенно и в кратчайшие сроки получать практический результат. На этапе доводки, когда облик конструкции определен, система переходит из сферы теоретико-расчетных исследований в область эмпирико-интуитивных решений. В условиях информационной недостаточности (мало опытов, много параметров), когда статистические методы непосредственно не применимы, исследователь действует в рамках некоторого динамического стереотипа (из психологии), заданного ему определенной научной школой. Неудачные опыты в многомерных и многокритериальных ситуациях воспринимаются как досадные недоразумения. Здесь то и нужна область достижимых решений - сжатая двумерная информация об эффективности реализованных и предполагаемых решений. Визуализация, наблюдаемость процесса доводки, чувственное (греч. пеиго) его восприятие, обостряют интуицию исследователя, резко сокращают ненужные пробы и дорогостоящие ошибки, а накопленный опыт, удачный и неудачный, становится плацдармом для оперативного решения указанных проблем. Представляется целесообразной разработка следующих проблемно-ориентированных информационных технологий совершенствования элементов ГТД на базе накопленного опыта (апостериорной информации):

• Имитационное моделирование характеристик узлов ГТД. Возможность организации поиска непосредственно на созданных ранее газодина-

мических моделях компрессоров и турбин позволяет в разумные сроки находить новые решения для совершенствования серийных конструкций.

• Мониторинг данных цехового контроля. Для .объектов различной физической природы — координатных измерений лопаток, параметров монтажа, химического состава сплавов, их микроструктуры, вибропроцессов, составов исполнителей операций сборки на плоскости экрана монитора создаются ква-лиметрические шкалы качества с нанесенной границей, разделяющей «хорошие» и «плохие» ситуации. Это позволяет находить ориентиры по совершенствованию свойств указанных первичных признаков.

• Обобщение результатов испытаний модельных элементов проточной части ГТД. Имеющиеся атласы результатов продувок плоских решеток, испытаний изолированных компрессорных и турбинных ступеней и др. при их надлежащем использовании для прогнозирующего управления становятся важным инструментом, как для совершенствования характеристик узлов, так и для повышения точности имитационных моделей элементов ГТД.

• Обобщение результатов испытаний натурных узлов. Этот уникальный экспериментальный материал отражает стиль, стереотип процесса доводки узлов на данном предприятии. Результатами обобщения являются построение области достижимых решений, в которой и отрабатываются мероприятия.

• Обобщение конструктивных и эксплуатационных характеристик готовых ГТД. Установление функциональных соотношений между особенностями конструкций ГТД с их фактическими характеристиками позволяет модифицировать узлы двигателя эволюционным путем, обеспечивать их согласование при работе на заданных режимах.

Совместное применение этих информационных технологий совершенствования элементов ГТД обеспечивает наблюдаемость, прогнозируемость и управляемость процесса его доводки и позволяет получать существенные результаты (увеличение мощности ГТД на 3 %, повышение КПД компрессора на 3 %, снижение температуры газа перед турбиной на 50 - 70 градусов, обеспечение устойчивого запуска при необходимом снижении вредных выбросов и др.).

Таким образом, решение проблемы эволюционного совершенствования элементов ГТД на этапе его доводки может быть найдено на пути создания информационных технологий наблюдаемого прогнозирующего управления (ней-роуправления) при исследованиях по актуальным направлениям:

- оптимизация процессов создания и доводки двигателей, разработка способов улучшения их характеристик в производстве и эксплуатации;

- совершенствование процессов автоматизации проектирования, формообразования и обработки лопаток, их защиты;

- совершенствование методов сбора, обработки и анализа эмпирических данных различной физической природы;

- повышение эксплуатационных свойств материалов, снижение интенсивности деградации вещества;

- анализ путей уменьшения вредных выбросов.

Целью работы является решение научно-технической проблемы нейро-управления качеством доводки элементов ГТД за счет создания семейства проблемно-ориентированных информационных технологий.

Для достижения цели в работе решались следующие основные задачи:

- алгоритмизация процессов прогнозирования технических характеристик узлов ГТД по экспериментальным данным;

- алгоритмизация процессов многопараметрической и многокритериальной оптимизации на детерминированных или стохастических моделях элементов сложных механических систем;

- создание математических средств распознавания зашумленных фрагментов информации об объектах различной физической природы (координатные измерения, химический состав, вибропроцессы и др.).

Научная новизна.

1. Найдено решение научной проблемы «Нейроуправление качеством доводки элементов ГТД», основанное на законах и принципах технической кибернетики, методах квалиметрии, численных методах анализа, теории автоматического управления, методах прогнозирования, оптимизации, распознавания.

2. Разработана алгоритмированная система нейроуправления качеством ответственных элементов ГТД, обеспечивающая эффективное эволюционное совершенствование характеристик объектов различной физической природы в рамках построенной области достижимых технических решений.

3. Создана перспективная интеллектуальная система информационных технологий, основанная на использовании опыта теоретических (расчетных) исследований ГТД, опыта его штатного цехового контроля, лабораторных исследований элементов, стендовой доводки узлов, обобщений характеристик серийных конструкций двигателей различного назначения, с помощью которой получены нетривиальные практические результаты доводки различных элементов ГТД.

Достоверность полученных результатов обеспечивается корректным и системным применением методов многомерного статистического описания, оп-

тимизации и распознавания образов и подтверждается высокой точностью прогноза характеристик исследуемых объектов методом скользящего узнавания.

Практическая ценность работы и реализация ее результатов.

Полученные результаты расчетно-теоретических и экспериментальных исследований позволяют совершенствовать проектирование и производство широкохордных лопаток для ГТД с большой степенью двухконтурности, повышать эксплуатационные характеристики сплавов, эмиссионные и режимные свойства камер сгорания, управлять качеством модифицирования, комплектовки и сборки двигателей. Результаты работы автора обобщены в двух Межведомственных Руководствах по газодинамической устойчивости ГТД (1978, 2005 г. г.). . ..

Апробация работы. Материалы докладывались на научно-технических семинарах в ЦИАМ (1970 - 1988), на.Всесоюзной научно-технической конференции по машинному проектированию (ЦИАМ, 1981 г.), на IX и X Международных научно-технических конференциях по компрессоростроению (Казань, 1993, 1995 г. г.), Международной конференции " Газовые турбины (Рыбинск, 1994 г.), Международном симпозиуме по компрессоростроению (С.-Петербург, май 1996 г.). Работа доложена на Всероссийском форуме «Интеллектуальные ресурсы регионов России на рубеже тысячелетий» (Ярославль, 2000г.). Работа автора «Количественный прогноз тенденций и оптимизация процесса принятия управленческих решений» удостоена диплома Министерства промышленности, науки и технологий РФ на международном конгрессе — выставке «Высокие технологии. Инновации. Инвестиции» (Санкт-Петербург, 2000 г.). Работа доложена на научно-техническом семинаре «Опыт разработки, проблемы создания и перспективы развития низко-эмиссионных камер сгорания ГТУ», организованном советом РАН по проблемам развития энергетики России (ЦИАМ, 2004 г.), на Всероссийской (с международным участием) научно-технической конференции «Рабочие процессы и технология двигателей» (Казань, 2005 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано более 70 статей.

Объем работы. Диссертация состоит из введения, семи глав, общих выводов по работе, списка использованной литературы и приложения. Полный объем диссертации составляет 334 страницы.

На защиту выносится:

1. Решение научной проблемы по «Нейроуправлению качеством доводки элементов ГТД», основанное на законах и принципах технической кибернетики, идеях и методах нейроуправления, квалиметрии, численных методах анализа, теории автоматического управления.

2. Алгоритмированная система нейроуправления качеством ответственных элементов ГТД, обеспечивающая эффективное эволюционное совершенствование характеристик объектов различной функциональной природы в рамках области достижимых технических решений.

3. Информационная технология поиска многомерных функциональных соотношений (динамический стереотип) в пределах наблюдаемости поведения объекта, обеспечивающая локальный прогноз характеристик в условиях информационной недостаточности и информационной избыточности эмпирических данных.

4. Система мониторинга многомерных ситуаций (распознавания образов), обеспечивающая достоверность прогноза характеристик и эффективность управляющих воздействий (коррекция геометрии, химического состава вещества и т.д.).

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность исследования, сформулированы цель и задачи исследования, а также положения, которые выносятся на защиту.

В главе 1 рассматривается состояние проблемы, цель работы и решаемые задачи. Приведен обзор публикаций по применению методов технической кибернетики в авиадвигателестроении и смежных отраслях. Рассматриваются основные законы и принципы технической кибернетики, основополагающие работы В. В. Налимова, Г. К. Круга, В. В. Федорова, А. Г. Ивахненко, А. А. Рас-тригина, Э. М. Бравермана, А. И. Галушкина, И. А. Биргера, Л. Е. Олыптейна, Б. М. Бржозовского, В. М. Воздвиженского и других, которые показывают актуальность и перспективность разработки теории искусственного интеллекта, методов структурного анализа эмпирических данных, развития современных идей нейроуправления в авиадвигателестроении. Анализ этих и других публикаций показывает необходимость и целесообразность «увязки» исходных параметров объекта с характеристиками верхнего уровня — эксплуатационными характеристиками, построения систем наблюдаемого прогнозирующего управления (нейроуправления) объектами различной физической природы (газодинамика, прочность, вещество, человеческий фактор и т. д.). Для этого требуется дальнейшая разработка численных методов описания, оптимизации и диагностики сложных систем, методов сжатия информации, построение структурных уравнений связи, создание системы проблемно-ориентированных нейрокон-троллеров.

В главе 2 рассматриваются методологические проблемы нейроуправления качеством доводки элементов ГТД. Термином "нейроуправление" обозначено современное перспективное направление, разрабатываемое в теории ис-

кусственного интеллекта взамен классических методов управления, основанных на построении и решении интегрально-дифференциальных уравнений.

Для обеспечения управляемости и наблюдаемости многомерного и многокритериального объекта необходимо разработать алгоритмированную схему сжатия и восстановления информации без ее существенных потерь.

На практике различаются три типичные ситуации, нуждающиеся в разработке специальных методов описания, оптимизации и распознавания при эволюционном совершенствовании изделий:

1. Входные переменные сильно коррелированы. Используется метод главных компонент. Управление геометрией сложной поверхности (рис. 1а) осуществляется в пространстве главных компонент. Суть метода главных компонент (рис. 16) состоит в переходе от исходной многомерной системы координат факторного пространства X, заданного таблицей параметров (многомерные точки), к ортогональной II, в которой большинство координат равно нулю

■. N к

(сжатие информации). Ц=РХ, X - Рт - и , = К, где Т7- матрица

7-1 1-1

собственных векторов. Выбираются две главные компоненты 11\, С/г по правилу (Х,+Х,)/К> Д,где Д=0,8-И),99.

Иллюстрацией первого случая служит рис. 1, где приведена схема сжатия, управления и восстановления геометрической информации при многокритериальном анализе геометрии сложной поверхности.

Рис.1. Схема сжатия, управления и восстановления геометрической информации при многокритериальном анализе геометрии сложной поверхности

Рз

Методом главных компонент многоточечные поверхности преобразуются в вершины нерегулярного симплекса (рис. 1в). С помощью афинного преобразования этот симплекс представляется в виде регулярного с ортогональными

координатами (1,0,0...), (0,1,0...), (а,а,а...), где а = -—+1, К - количество

К.

варьируемых параметров (рис. 1г). Кантование симплекса проводится по известным правилам.

2. Входные переменные слабо коррелированы между собой, но удается получить приемлемое по точности структурное уравнение связи состоящее из переменных - комплексов 2. Управление характеристиками качества осуществляется в пространстве этих комплексов.

Поиск эффективных функциональных соотношений между параметрами проводится на основе метода случайного поиска с адаптацией. На рис.2, приведена схема многорядной селекции диагностических признаков.

Матрица результатов наблюдений Генератор первичных признаков г, селектор I

Х\,Х2, Хк — „ хгхсл-хр г>г0

1 N ~3 Х„Л-ХГ —>1

Случайный поиск с адаптацией (селектор II)

Р , , ^з , 2ц , 2^ , 2г, 1,

р , Ъг , Zз , , , 26 1,

Р 2\, 2г , Zз , 24, 2(, 1,

Рис. 2. Схема многорядной селекции диагностических признаков

Для исходной матрицы результатов наблюдений X генерируется </=1000 признаков 2Г. На выходе селектора I остается р признаков, имеющих коэффициенты корреляции г больше порогового г0. Интервал (0, 1) разбивается на р равных частей. Случайным образом отбирается т признаков из р исходных. Сравниваются лучшие и худшие пробы. Интервалы, соответствующие лучшим комбинациям признаков, увеличиваются, а худшим — уменьшаются. В результате существенно возрастает вероятность выбора только наиболее информативных

111111

I 2 3 4 в в

Начальная длина интервалов

.11.1

12 14 8 1

Конечная длина интервалов

признаков. Эти признаки используются для построения соответствующих уравнений связи и области достижимых решений.

3. Входные переменные не коррелируют ни между собой, ни с целевой функцией. Комплексные переменные построить не удается. Визуально находятся изолированные группировки наблюдений (кластеры). Прогноз и оптимизация проводится с помощью структурных факторов, построенных только по данным, входящих в кластер, ближайший к новой ситуации.

При некоррелированных входных переменных разработан метод оценки неоднородности многомерных данных, состоящий в следующем:

Пусть даны три многомерные точки: Хц, Хц, Ху, и точка Хо„ для которой найдем проекцию Х^ на плоскость А (рис. 3):

XР! ~ + Ьх ■ (Х2{ - Хи ) + Ьг ■ (Ху -Ху), где - параметры плоскости,/ = 1, 2, ..., ЛГ-1; I = 1, 2, ..., К. Параметры точек проекции на плоскость и Ьг найдем из условия минимума функционала:

. Ф = " • " ВД •

В данном эвристическом алгоритме поиска1 кластеров свободными параметрами являются способы вращения плоскости А (рис. 3).

Кластер 1

Кластер 2

кластер 1

Кластер 2

Рис. 3. Проектирование многомерных данных на плоскость

Рассмотренные алгоритмы совместно с традиционными методами описания, оптимизации и распознавания позволили создать единую алгоритмирован-ную систему прогнозирования и совершенствования характеристик сложных узлов ГТД. В основу этой системы положены четыре стандартных программных модуля: датчик случайных чисел, сплайн, обращение матрицы, вычисление собственных значений и собственных векторов корреляционной матрицы. На основе этих стандартных модулей автором были созданы следующие проблемно ориентированные программные комплексы, зарегистрированные в Российском агентстве по патентам и товарным знакам й составляющие Базовую Адаптивную Распознающую Систему (БАРС):

1. Прогнозирование газодинамических характеристик центробежных и диагональных ступеней авиационных и наземных компрессоров (Per. №2002610500).

2. Структурный объемный контроль осевых лопаток (СОКОЛ) (Per. № 2002610501).

3. Прогнозирование профильных потерь в плоских решетках газовых турбин (Per. № 2002610502).

4. Прогнозирование запасов устойчивости осевых изолированных ступеней многоступенчатого компрессора (Per. № 2002610503).

5. Оптимальное легирование жаропрочных сплавов с целью повышения их ресурсопригодности (Per. № 2002610504).

6. Секвентный анализ вибросигналов (Per. № 2002610505).

В главе 3 рассматриваются проблемы совершенствования эксплуатационных характеристик элементов ГТД на их теоретико-физических (расчетных) моделях. При современных вычислительных возможностях за счет многократного повторения расчетов узлов при различных комбинациях входных переменных, регулярных или случайных, решаются задачи имитации влияния производственных отклонений, выбора технологических процессов, средств контроля, поиска компромиссного варианта при многокритериальным модифицировании параметров серийного двигателя. Такой анализ ранее созданных конструкций весьма продуктивен. При необходимости может быть повышена мощность, КПД, тяга, снижен расход топлива, повышен ресурс двигателя за счет снижения температуры газа перед турбиной и др. Переход к имитационному моделированию для моделей различного уровня различен.

1. Наблюдаемое прогнозирующее управление для ID моделей компрессоров (или турбин) осуществляется в пространстве параметров решетки на среднем диаметре по тракту компрессора (рис. 4). Параметры решетки для реальных лопаток вычисляются по данным координатных измерений профилей на координатно-измерительных машинах (КИМ).

0 2 4 6 8 10 12 14 16

№ ступени

Рис. 4. Поиск оптимальных углов направляющих аппаратов компрессора на Ш - модели

Рь град

31

При оптимизации программы регулирования поиск может осуществляться непосредственно при вариации углов установки направляющих аппаратов.

На рис. 4 приведен пример найденного распределения углов установки направляющих аппаратов, обеспечивающий повышение мощности серийного ГТД на три процента.

2. Для нейроуправления имитационными 2£> моделями компрессоров и турбин разработан способ сжатия входной информации. На рис. 5 приведена схема преобразования информации об изменении параметров решетит (углов, толщин) по высоте лопатки для каждой ступени (матрицы А) в их главные компоненты (матрицы В - первое сжатие информации).

ь ЬЛ 5 -3.81« 1.Г5 М4» 12.Н7 1-943 П-В1»

Ит М-35Й 11« 0.038

-1И0 ЛМ

-гам 9Л34

■1МЭ е.»! 4.1«

а.<за -1187

-Э.4» -им -Ш1

таг О"

1-в.ш г. 119 | -ЫЭЭ >1.775 т 4.М4 I

ЯЛ)1 .3.100 Ш1104» •1Ш .и<0 4Л1 *ЯП 4.16»

V ll.5S7 1.ftU ШМ1 -3.111 4Л32 МЭ2 и 33

Ш5> 511И 1.15» 1.038 1М1 .»!и ■З.Ш -и 13 -2.» 18

Рис. 5. Сжатие информации о геометрии рабочих колес и направляющих аппаратов компрессора для двумерной математической модели компрессора

Матрица С (второе сжатие) является матрицей главных компонент транспонированных матриц В. Управляемыми параметрами являются шесть элементов матрицы О, которая, в свою очередь, является результатом третьего сжатия информации. При изменении параметров Х\ - Х6 проводим восстановление компонент в обратном порядке О'-С'-В'-А'. На рис. 5 приведен пример прямого и обратного преобразования информации без ее потерь.

3. Нейроуправление имитационными 325 —моделями широкохордных лопаток осуществляется по двум направлениям: коррекции геометрии лопатки и (или) проточной части по расчетным эксплуатационным критериям и контролю этих критериев для реальной лопатки (рис. 6а) по данным координатных измерений на лазерной системе ОПТЭЛ (рис. 66).

Для геометрии чертежа и группы измеренных лопаток (рис. 6в), наиболее существенно различающихся между собой, проводится расчет напряженно-деформированного состояния ст, газодинамических характеристик лопаточного венца г)К, собственных частот/ (рис. 6г), а также главных компонент профильной части пера этих лопаток [/. Наиболее различные лопатки соответствуют наиболее удаленным друг от друга точкам главных компонент С/, г/г (кружки

рис. 6в). Между главными компонентами лопаток и каждым из критериев находятся структурные уравнения связи (рис. бд), позволяющие определять оптимальные корректирующие воздействия при совершенствовании" геометрии профиля (его математической модели), физических свойств материала лопатки (за счет коррекции химического состава сплава), оптимизации технологических операций нагартовки и др. (рис. бе). ' -

Расчет газодинамики

г)

Рис. 6. Схема имитационного моделирования качества лопатки на 30 - модели

Таким образом, обеспечивается системное наблюдаемое прогнозирующее управление качеством элементов ГТД на основе теоретических исследований турбомашин.

В главе 4 рассматриваются проблемы совершенствования элементов ГТД на уровне использования информации о первичных признаках - данных цехового контроля формы, вещества, вибропроцессов, исполнителей основных технологических операций сборки, литейного производства и др.. При «наложении» на эти признаки эксплуатационных характеристик деталей их информационная ценность резко возрастает уже на этапах входного и превентивного контроля. Средствами распознавания образов строятся квалиметрические шкалы качества, позволяющие не только исключить постановку на двигатель потенциально опасных деталей, но и определить пути совершенствования в серийном

производстве геометрии лопаток, свойств сплавов, эффективности кадрового состава сборщиков, литейщиков.

Квалиметрическая шкала «химический состав — усталостная прочность» охлаждаемых лопаток» необходима для входного превентивного контроля химического состава, поставляемого на предприятие жаропрочного сплава и оптимальной его коррекции в случае необходимости. Отбираются образцы лопаток, прошедших (У=1) усталостные испытания (20 миллионов циклов при напряжении 173 МПА) и разрушившихся при них ( У=-1). Находится уравнение разделяющей границы ¥=/{и\,иг)=0, где г/|,С/2 - главные компоненты химического состава (рис. 7).

и2 6.0

5.0

4.0

Лопатки с трещинами

Лопатки без дефектов

Д 1.2 0.8

-„ 0.4

-0.0

Разделяющая граница -0.4

(У=0) -0.8

Мо

I

А1

Сг Мп I \У С з

!"■■ со—~Т

V Ре

0.0 1.0 2.0 3.0 £Д Элементы хим. состава

Рис. 7. Определение варианта подшихтовки сплава по квалиметрической шкале качества

Для контролируемой выплавки оценивают принадлежность данного химического состава к одному из классов. При появлении неблагоприятной тенденции проводят «подшихтовку» сплава путем его легирования титаном, молибденом, алюминием согласно коэффициентам влияния на классификатор У (рис. 7) в пределах марочного состава сплава. Данный метод дал хорошие практические результаты.

На рис. 8 приведена квалиметрическая шкала изображений микроструктур сплавов. Данная шкала необходима для получения количественных соотношений между «портретами» микроструктур и условиями изготовления сплавов. Рассмотрим реальные черно-белые изображения микроструктуры шести образцов жаропрочного сплава на никелевой основе, из которого изготавливают лопатки первых ступеней турбин.

Накроем плоскость каждого из этих изображений сеткой и в ее узлах светлые пиксели обозначим цифрой 0, а темные 1. Получим матрицу бинарных кодов с шестью строками. Переходя к пространству главных компонент получим распределение шести точек на плоскости 17\, ¿У2> на которую нанесем изображения микроструктур (рис. 8). Близко расположенным точкам 1 и 3 соответствуют схожие распределения упрочняющей фазы, а наиболее удаленным точ-

кам 2 и 6 — совершенно различные изображения микроструктур. Взаимное расположение точек на рис. 8 хорошо согласуется с различными условиями, при которых получены образцы.

иг 20 10 0 -10 -20

т=20 час, Т=1200°С

Перегрев

Нормальные 4 условия

т=20 час, Т=1100°С

Стандартная микроструктура

6

Брак

микроструктуры

м

-5

-3

-1

С/1

Рис. 8. Автоматическая классификация качества микроструктур сплава в пространстве главных компонент их изображений

Таким образом, каждому изображению микроструктуры поставлены в соответствие количественные оценки — главные компоненты. Это дает возможность увязывать особенности микроструктуры с параметрами выплавки при исследовании сложных дефектов (перегрев лопатки и др.).

Квалиметрическая шкала степени соответствия геометрии изготавливаемой лопатки чертежу по данным координатных измерений необходима для оперативного контроля состояния процесса производства лопаток. На рис. 9 в пространстве главных компонент представлены результаты координатных измерений заготовок лопаток в 7 расчетных

и2

6 4 2 -0 -2 А -6

7 сеч.

7 сеч.

лопатки после ЭХО

|1 сеч.

-2

-0

С/.

Рис. 9. Главные компоненты заготовок, полученных штамповкой и лопаток после ЭХО

сечениях и этих же лопаток после их электрохимической обработки. Практически ничтожное рассеяние компонент готовых лопаток при значительном рассеянии компонент заготовок говорит о высокой эффективности процесса ЭХО. Однако на рис. 9 хорошо видна и «систематика» - все изготовленные лопатки особенно в средних сечениях одинаково отличаются от геометрии чертежа. Обнаруженное несоответствие устраняется путем доработки электрода. При данном подходе минимизируется объем пробной партии для настройки процесса. Аналогичные шкалы строятся и для лезвийной обработки лопаток.

Квалиметрическая шкала качества вибросигналов необходима для оценки состояния трансмиссионных подшипников и составляет некоторую альтернативу спектральной диагностике. Данный подход учитывает только изменение взаимной зависимости вибропроцессов, регистрируемых по различным каналам. На рис. 10 приведен пример типичного вибросигнала V с трансмиссионного роликоподшипника и два так называемых секвентных сигала IV, соответствующих годному и разрушившемуся подшипникам (/V - длина реализации сигнала).

V э

1

-1

-3

и зиии ^ - - - -

Рис. 10. Пример диагностирования технического состояния роликоподшипника

Отклонение секвенты от прямолинейности свидетельствует о некондиционности подшипника и необходимости его замены.

Квалиметрическая шкала эффективности коллективов исполнителей основных технологических операций необходима для учета влияния «человеческого фактора» в процессах сборки сложных узлов и систем ГТД. Входной информацией служат данные о параметрах монтажа (зазоры, биения, момент затяжки гайки и т. д.) на соответствующих операциях и фамилии исполнителей, выполнявших эти работы. Целевой функцией - классификатором служит величина У=1 для трансмиссионных подшипников, сохранившихся в эксплуатации и У= -1 для разрушившихся. Таким образом формируется обучающая последовательность - матрица с N строками (варианты сборок) и К столбцами (параметры монтажа). По данным такого рода получено уравнение регрессии, которое обеспечивает безошибочную классификацию подшипников по параметрам монтажа «формирующихся» при сборке двигателя.

IV 4

-0

-4

Зя=0.0105

Годный

IV 7

-о -2

5000 N

шл^г Разрушение

*;ппп

Для этих же N сборок составляется бинарная матрица с М столбцами, где 1 соответствует участию данного исполнителя в данной операции, а 0 - неучастию.

По этим данным строится матрица двух главных компонент (рис. 11). Каждая точка на этом- рисунке соответствует-' составу, коллектива исполнителей, участвовавших в сборке кондиционного или некондиционного подшипника. Нанесение на это множество разде-

тп "

ляющей границы У=0

Рис. 11. Граница, разделяющая "лучших" и "худших" позволяет определить слесарей-сборщиков роликоподшипника ТВД

составы исполнителен, постоянно обеспечивающие высокое качество сборки изделия.

Таким образом, предлагаемый подход обеспечивает наблюдаемое управление качеством сборки элементов ГТД, где управляемой переменной является «человеческий фактор» - состав исполнителей технологических операций.

В главе 5 рассматриваются проблемы совершенствования экспериментальных характеристик модельных элементов ГТД, конструкции которых отрабатываются независимо от двигателя в некоторых модельных условиях. Этот источник информации для доводки конкретных изделий используется как для «экспериментальной» проверки найденных теоретических решений, так и для решения оптимизационных задач. Различие стендов и методик регистрации параметров, специфика систем проектирования различных предприятий, сложность физических процессов, затрудняют построение обобщенных зависимостей и требуют разработки специальных методических мероприятий.

Экспериментальные характеристики плоских решеток охлаждаемых турбин представляют значительный интерес при идентификации теоретических моделей функционирования лопаточного венца, оптимизации геометрии профиля, при оценке его искажений в производстве. Результаты продувок 177 решеток систематизированы и обобщены проф. В. Д. Бенедиктовым в Атласе турбинных решеток. Нами эта информация использована в задаче оптимизации профилей сверхзвукового соплового аппарата, при оценке последствий искажений геометрии лопаток в литейном производстве, при применении термобарь-

ерных покрытий. Была построена следующая схема наблюдаемого прогнозирующего управления (рис. 12):

- геометрия решеток Атласа была представлена в пространстве двух главных компонент (УьС/г. что позволяет быстро определить «похожесть» прогнозируемой решетки на испытанные;

- по нескольким решеткам, «ближайших» к исследуемой, находятся структурные уравнения связи главных компонент потерь с параметрами решетки и компонентами, что позволяет решать различные экстремальные задачи.

и2

з -5 -13

Прогнозируемая решетка

\

17 13

Плоская решетка

-О 8 16 Атлас решеток

0.7 0.9 1.1 1.3 Профильные потери

\.2ад

Рис. 12. Прогноз зависимости профильных потерь ¡; от скорости потока \гш в турбинной решетке по данным Атласа

Рассмотрим задачу синтеза (смешивания) геометрии элементов центробежной ступени с целью повышения ее газодинамических характеристик.

Имеются результаты испытаний центробежной ступени с тремя типами диффузоров с каналами: «овальный», «круглый», «клиновидный». Необходимо найти количественные характеристики геометрии каждого канала (главные компоненты формы), которые бы позволяли варьировать геометрией канала. Составим матрицу координат эллипса, окружности и прямоугольника в сходственных точках по часовой стрелке и получим главные компоненты этой матрицы 11\,1}г. Таким образом, многокоординатные сложнопро-фильные каналы, заданные тремя сечениями, удалось представить в виде координат треугольника с вершинами, соответствующими каждому каналу (рис. 13). Вариация координат вершин треугольника Рис. 13. Синтез диффузорного канала с требуемыми позволяет решать задачу син-эксплуатационными характеристиками ступени

Градиент овышения КПД

теза канала с оптимальными характеристиками. Будем рассматривать характеристики ступеней КПД: л=ЛСв) и степени повышения давления 7Гк=ДСв) как геометрический объект. Введем в рассмотрение так называемую «желаемую характеристику» имеющую увеличенное значение КПД и приподнятую напорную ветку. Даны матрицы входных параметров V (/V, К) и выходных параметров и (ЛМ-1, т). Последняя строка матрицы и - значения характеристик качества (1/о)- Требуется определить N+1 строку матрицы и. Составим матрицу Утл и.

Компоненты характеристик диффузоров Компоненты геометрии

Канал Ух Г2 Г3

Круглый 0,508 1,296 0,293

Эллиптический 2,3 -0,231 -0,840

Щелевидный 1,206 -0,837 0,762

Новый -4 ,015 :: >0,215 ••

и, иг

-1,981 -2,298

-1,560 2,476

3,510 -0,178

ч .

Задаваясь У|= - 4,015, У2= -0,218, Уз= -0,215 методом многомерной экстраполяции получим {/1=0,870, 1/2= -8,910.

В пространстве главных компонент геометрии каналов выберем в качестве начальной точки компоненты круглого канала (точка с координатами (-1,56; 2,476)), а конечной точки компоненты синтезированного канала (точка с координатами (0,87;-8,91)) и вычислим компоненты промежуточных точек. Путем обратного перехода от главных компонент геометрии к самой геометрии получим координаты вариантов каналов, находящихся на градиентной прямой (рис. 13). Здесь же представлено объемное изображение синтезированного канала, соответствующего плоскому его изображению. Для рекомендуемого ряда вариантов диффузора целесообразно провести расчеты газодинамических характеристик при различных граничных условиях.

Камера сгорания авиационного ГТД является нерасчетным узлом. Доводка ее эксплуатационных характеристик проводится экспериментально, путем совершенствования отдельных элементов, в частности фронтового устройства (рис. 14).

Х\ - Бвн.вх. Хг - Бнар.кр. Лз - Бкон.вых. X* - Ьобщ.нар.

- Рнар.завихр. Хь - Б щели Х1 - р нар. Х%-п вн.

Рис. 14. Эскиз фронтового устройства камеры сгорания

В данном примере по результатам испытаний всего б вариантов фронтового устройства найдены его геометрические параметры, одновременно обеспечивающие и требуемые' срывные характеристики (зависимость коэффициента избытка воздуха а от относительной скорости потока X) и требуемые экологические характеристики (зависимость выхлопов СО от а).

На рис. 15 в пространстве главных компонент параметров X\ — показано, что решения 7 и 8, найденные по частным критериям противоречивы, а найденный компромиссный вариант 9 находится вне статистических данных.

IV,

-6 -4-2-0 2 \ух Рис. 15. Область компромиссных решений

Создание эффективной компрессорной ступени в данной размерности является сложной задачей. Причем особый интерес представляет ее газодинамическая устойчивость, определяемая экспериментально. Автором проведено обобщение результатов испытаний 135 изолированных компрессорных ступеней, позволившее разработать методику определения «слабого звена» - ступени многоступенчатого компрессора с низким запасом газодинамической устойчивости АКу.

Семнадцать геометрических параметров Х\ — Хп , по которым отличают ся рассматриваемые ступени, на рис. 16 представлены в пространстве двух главных компонент 11\ (Л- Номера точек соответствуют номеру варианта испытанной изолированной ступени.

Щ

4 !

-0

-41_

ДКу.

иф

ж

№ ступени

-4

-0

и.

Рис. 16. Кластерный анализ параметров компрессорных ступеней

Рис. 17. Изменение ДКу для номинального режимов с 5 по 9 ступени

В этом пространстве для прогноза запасов устойчивости данной ступени выбирается 10-15 ближайших к ней. По этой опорной выборке находятся структурные уравнения связи запасов устойчивости с параметрами ступеней, с

помощью которых решаются различные экстремальные задачи. Процесс целенаправленного изменения геометрии ступени контролируется визуально' на рис. 16. При выходе за область определения функции поиск прекращается. На рис. 17 приведен пример определения запасов устойчивости группы ступеней по тракту серийного компрессора. Повысить запасы устойчивости 7 ступени удалось за счет изменения углов установки лопаток в пределах допусков.

Таким образом, всестороннее использование накопленного опыта научных исследований элементов ГТД позволяет повышать КПД собственных компрессоров и турбин, находить компромиссные решения в задачах обеспечения экологической безопасности ГТД и др.

В главе 6 рассматриваются проблемы эффективного использования в задачах доводки ГТД результатов уникальных натурных испытаний узлов в составе двигателя. Рассмотренные примеры характерны тем, что е..помощью предлагаемого подхода совершенствование параметров узлов проводится в условиях острейшей информационной недостаточности: в распоряжении исследователя имеется всего от 3 до 7 испытанных вариантов данной конструкции. Однако рациональный выбор факторного пространства позволяет разрозненные опыты сделать сопоставимыми, построить область достижимых решений, найти в этой области требуемый компромиссный вариант.

1. С целью повышения КПД на максимальном режиме были предложены и испытаны два варианта доработки исходной конструкции "И" первой ступени трехступенчатого осевого компрессора. Первый вариант "С" предусматриват доработку рабочей лопатки со стороны входной и выходной кромки с целью изменения геометрических углов (3 I и (Зг (укороченная хорда). Второй вариант "К" предусматривал изменение геометрии проточной части с сохранением геометрии профилей рабочей лопатки, но укорочением ее по высоте (рис. 18).

В результате натурных испытаний были получены характеристики изменения КПД по относительным оборотам — п , приведенные на рис. 19. Поскольку рассматриваемые мероприятия независимы, их можно рассматривать как серию ортогональных проб в системе координат (0,0); (1,0); (0,1) (рис. 20).

Рис. 18. Варианты испытаний ступеней

О.М 0.83 0 07 р

Рис. 19. Характеристики ступени

Необходимо "смешивание" двух мероприятий - одновременная коррекция и геометрии профильной части пера лопатки и геометрии проточной части (рис. 18) и определение "коэффициентов смешивания". Варианты экспериментальных характеристик приводятся в пространстве главных компонент (верши-

Рис. 20. Распределение главных компонент характеристик ступени (УиУг) и параметров плоскости (Я.] Дг)

ны треугольника рис. 20) и точка А за его пределами, соответствующая оптимальной характеристике. Взаимосвязь между пространствами У2 и Х2 ~ линейна. Находим координаты точки В — коэффициенты смешивания геометрии, соответствующей желаемой характеристике компрессорной ступени: /\.1= -1,066 0,784. Эта точка лежит за пределами ортогонального треугольника, что означает необходимость одновременного изменения, и геометрии проточной части, и геометрии лопатки. Компоненты оптимальной геометрии равны: У= К, '( Утг (Уу)■ Натуральные значения оптимальной геомет-

рии находятся по формуле: Х=РТУ.

2. Рассматривается проблема нейроуправления качеством центробежных и диагональных компрессорных ступеней.

Известно, что методику создания эффективной компрессорной ступени многие фирмы скрывают, считая ее коммерческой тайной, т. к. хорошая конструкция является в большей мере следствием удачи, чем результатом обычных расчетных исследований. Значительный интерес представляет не только конечный результат, полученный фирмой, но и достаточно слаженный процесс ее совершенствования, характерный именно для данного предприятия. Методами кластерного анализа матрица данных о вариантах испытаний компрессорных ступеней может быть представлена в виде связанных точек на плоскости, на которой процесс доводки вариантов является наглядным и вполне детерминированным. Такое представление позволяет рассматривать полученные взаимосвязанные точки вместе с нанесенными на них характеристиками как область достижимых решений. Новые варианты конструкций, предназначенные для полу-

ь«=:

чения более высоких характеристик легко сопоставляются с достигнутыми, что позволяет получить однозначный ответ о пределах возможностей самой идеологии, заложенной в данную конструкцию.

В процессе доводки центробежной ступени в составе компрессора

(рис. 21) были испытаны пять ее вариантов. По этим ограниченным данным необходимо определить комплексы параметров, ответственных за качество узла, определить область достижимых решений, оценить вероятные характеристики варианта, готовящегося к испытаниям (вариант шесть). Целевыми функциями являются:

= — суммарный расход воздуха; Уг = т|к - КПД рабочего колеса; У3= як - степень повышения давления в рабочем колесе; К» = авс — величина потерь полного давления в выходной системе.

Осевая част»

.и

I

\ Осевой спрямляющих аппарат

Радиальный ' лопаточный диффузор

Рабочее колесо

Рис. 21. Параметры центробежной ступени с однорядным диффузором

С» = Яш + Дг

к* = ат+ау

Ь-а}-Гг

;у//уа3-бА Рг-Ъ/Гд '

Лл: = «02 + а

Яве = а04 + а\

12

В найденные уравнения связи входят следующие параметры центробежной ступени: /,/яг — отношение длины входного участка к величине горла решетки диффузора; /уТ^ - отношение суммарной площади горла к площади на входе в диффузор; — отношение площади на выходе из диффузора к суммарной площади горла; аэ - эквивалентный угол раскрытия диффузора; - густота решетки диффузора; Ь - длина подрезки промежуточных лопаток рабочего колеса; аз - геометрический угол входа в диффузор; — высота лопатки РЛД на выходной кромке; — площадь на входе в диффузор.

Таким образом, данная конструкция ступени с однорядным диффузором при любом ее модифицировании не позволяет получить заявленные параметры. Поэтому было принято решение перейти к созданию компрессорной ступени с двухрядным диффузором. Всего было реализовано 7 вариантов геометрии ступени. Построенная область достижимых решений (рис.23) напоминает область рис. 22 для однорядного диффузора. Стиль и методы доводки компрессорных ступеней сохранились полностью. Вновь за две - три сборки достигается максимальный (но явно недостаточный) КПД.

Рис. 22. Область достижимых решений при доводке центробежной ступени с однорядным диффузором

Далее вместо его повышения наблюдается обратный эффект — система плавно движется все дальше и дальше от градиентного направления.

Как и в случае с однорядным диффузором при создании компрессора с двухрядным диффузором характеристики начальных сборок улучшались, а затем наступил момент ухудшения КПД (V сборка - рис. 23) и далее это ухудшение плавно продолжалось. По результатам испытаний ступени были получены структурные уравнения связи КПД с ее параметрами. В эти уравнения входят главные компоненты геометрии диффузора и главные компоненты геометрии рабочего колеса ступени. Это позволило провести расчеты КПД для двух вариантов геометрии диффузоров и трех вариантов рабочих колес

(табл. 1).

Таблица 1

Прогноз КПД при различных вариантах геометрии диффузоров и рабочих колес

и2 2 -О -2 -4

0,707

Градиент по КПД

VII

-1

и.

Рис. 23. Область достижимых решений при доводке центробежной ступени с двухрядным диффузором

Диффузор А В

Рабочее колесо I II III I п III

Прогноз КПД 0,708 0,745 0,716 0,713 0,770 0,723

Таким образом, путем подбора готовых диффузора В и рабочего колеса А КПД ступени был повышен до 0,77.

3. Аналогично рассмотренному примеру по ограниченному количеству испытаний диагональной ступени с различной геометрией проточной части (рис. 24) удается определить ее необходимую коррекцию для получения максимального КПД на максимальном режиме. В табл. 2 приведены значения главных компонент проточной части их иг £/3, величина хорды лопаток диффузо-

ра - Ь, классификатор Р (Р= 1 - для испытаний изолированной ступени, Р= -1 -для испытаний в составе компрессора). По этим данным получено структурное

уравнение связи: цк =0,7434955-0,0005848983-

Лопаточный диффузор (ЛД)

P-U,

Таблица 2

Спрямляющий аппарат (СА)

Рабочее колесо

№ Р их и2 С/з ъ ■Пк

1 1 -1,464 -2,451 -0,813 40,4 0,780

2 1 -0,663 0,591 0,837 35,4 0,750

3 1 -0,334 0,675 0,618 35,4 0,778

4 1 0,959 -3,705 0,356 40,4 0,770

5 -1 -0,663 0,591 0,837 35,4 0,730

Рис. 24. Проточная часть диагональной ступени

Варьируя компонентами U\ - С/3 находим максимум КПД. Переходя от главных компонент к геометрии проточной. части, получаем оптимальную коррекцию проточной части. '

4. Обеспечение требуемых экологических характеристик полноразмерной камеры сгорания является чрезвычайно сложной инженерной задачей.-Ее приходится решать экспериментально из-за недостаточной изученности физических процессов, высокой размерности параметров, влияющих на результат. Особенно сложным является одновременное обеспечение требуемого уровня выбросов и по NOx, и по СО. Эти характеристики противоречивы: уменьшение NOx в опытах приводит к увеличению СО и наоборот. ' :

Рассматриваются семь вариантов испытанных жаровых труб (рис.- 25),

различающихся по следующим параметрам: XI - £>зав — диаметру выходного сечения завихрите ля; XI — Fo — суммарной площади отверстий в жаровой трубе; ХЗ - Foxx — площади отверстий охлаждения в зоне горения;

Рис 25 Жаровая труба ^ ~ а3ав ~~ К0ЭФФиДиентУ избытка воздуха в

малоэмиссионной камеры сгорания завйхрителе; Х5 - alp —коэффициенту избытка воздуха в сечении 1 ряда основных отверстий; Х6 - а2р коэффициенту избытка воздуха в сечении 2 ряда основных отверстий; Х7 — Lip — расстоянию от фронта до первого ряда основных отверстий;

- L2p - расстоянию от фронта до второго ряда основных отверстий. Для решения задачи одновременного обеспечения требований к С0=30 мг/мм2 и N0x=200 - 300 мг/мм2 получим структурные уравнения связи, с помощью ко-

торых методом случайного поиска с направляющим конусом найдем два компромиссных варианта, соответствующие содержанию Ж)х = 30 мг/Нм3, СО =300 мг/Нм3 и КОх = 30 мг/Нм3, СО =200 мг/Нм3 (табл. 3).

Таблица 3

Результаты поиска компромиссных вариантов

№ Лчав ЯЪхл ("ЯВ гг 1 п п7п Но £2п КОх со

мм СМ" % мм ММ мг/нм3

XI Х2 хъ Х4 Х5 Х6 Х7 п К2

1 44.5 64.140 8.143 0.236 0.839 2.236 103.596 145.093 29.976 299.582

2 44.5 63.770 6.829 0.282 1.037 1.717 105.124 147.542 .29.9« 200.185

Таким образом, удалось эффективно использовать результаты дорогостоящих и уникальных испытаний. Дальнейшая работа по совершенствованию характеристик камеры сгорания была связана с обеспечением устойчивого запуска, так как высокие экологические характеристики противоречат этому важному критерию. Были построены соответствующие уравнения связи и найдена оптимальная коррекция некоторых из размеров камеры сгорания.

В главе 7 рассматриваются вопросы совершенствования элементов ГТД на основе построения стохастических функциональных соотношений между эксплуатационными характеристиками определенного класса готовых двигателей и особенностями их конструкции. Такие соотношения позволяют рассматривать многие важные сценарии доводки узлов и модифицирования конструкции двигателя при минимальных затратах средств, труда и времени. Особенности конструкции ГТД выражаются, прежде всего, в различии геометрии меридиональных обводов основных узлов изделия (компрессора низкого давления— КНД, разделителя потоков - РП, компрессора высокого давления - КВД, камеры сгорания - КС, турбин высокого и низкого давления - ТВД и ТНД, выходного устройства - ВУ, затурбинного обтекателя - 30). Кроме них в рассмотрение могут быть включены более детальные факторы. Точность прогноза характеристик определяется выбором способа сжатия входной информации и структурой опорной системы функций, на которой этот прогноз осуществляется. Плавный характер меридиональных обводов проточной части ГТД для сжатия этой геометрической информации предопределяет использование метода главных компонент. Обозначим главные компоненты контуров КНД — С/, РП - V, КВД - ТУ, ТВД и ТНД - б, ВУ - 5, 30 - Т. Поскольку функционирование ГТД связано с действием внутренних обратных связей, постольку эффективной по точности прогноза структурой стохастических функциональных связей может быть система мультипликативных функций (отношений произведений исходных переменных X— структурных факторов) как некоторых аналогов известных критериев подобия — Рейнольдса, Струхаля и др. Структурные факторы 21, Х2

служат входными переменными для линеиных уравнений регрессии У=Ь0+Ы-21+Ь2-22. Такое представление уравнений связи для каждого частного критерия У позволяет на плоскости экрана монитора рассматривать его изолинии У=сопз1 и, таким образом, строить область достижимых решений, а с помощью процедур многопараметрического поиска находить в этой области компромиссный вариант по формальным и неформальным критериям. Рассматриваются три различных семейства ГТД: двухконтурные крупногабаритные (рис. 26), одноконтурные и двухконтурные малогабаритные.

Так для девяти двухконтурньрс двигателей получены следующие уравнения связи величины тяги Р. и расхода топлива От. с главными компонентами контуров и, V, \¥, <2, Б, Т и. длинами этих контуров Ь:

Выходное ¿устройство

'бин! Затурбилный обтекатель

4- ,-------г

Рис. 26. Двухконтурный двигатель

Р=а<>+ау2\- ат22+аугЗ-, От=Ьй+Ъу2А+Ьг25-Ьу1(>\ 21 =

Б1-Ц2] п4 !

гг=

51-13 £2 • Г1'

¿5-(VI . еЬиЗ £6-У2 п4-УЗ

Эти и подобные им структурные уравнения связи используются для решения различных экстремальных задач. Например, можно оценить степень изменения геометрии разделителя потоков при условии сохранения величины тяги данного двигателя и снижения расхода топлива. На рис. 27 приведен пример

изменения геометрии разделителя относительно исходного варианта за один шаг в градиентном направлении снижения расхода топлива серийного двигателя. Для подтверждения эффективности работы в этом направлении проводятся поверочные расчеты на 32) модели компрессора низкого давления и выбирается наиболее технологичный вариант.

Для одноконтурных ГТД дан-

540

440

340

было

стало

Разделитель потоков

0.0

0.4

0.8

Рис. 27. Вариант модифицирования разделителя

ный подход позволяет решать задачи модифицирования и доводки уже для пяти вариантов их конструкции. В качестве входных переменных используются главные компоненты и длины меридиональных обводов компрессора (Ш, УУ2, ¿к) и турбины (01, (22, ¿т), а также длина двигателя Ью. Для величин мощности

- Л1, КПД - г), частоты вращения вала — п и расхода топлива — Ст получены уравнения регрессии, линейные относительно структурных факторов 21,22, 23, 24:

ДГ=П=ао+а,-21, 21 = тг ^ „-, Л=0.939; т]=У2=6а+6г22, Д=0.996,

л=13=с0+сг23, 23=

иг -и

Л—0.933; От=^0+^г24, 24=

Л-0.991.

На рис. 28 показано градиентное направление повышения КПД, мощности и уменьшения расхода топлива. Векторы этих направлений располагаются так, что для данного двигателя увеличению КПД сопутствуют и некоторое увеличение мощности и уменьшение расхода топлива. На рис. 29 приведено изменение геометрии проточной части турбины в направлении увеличения КПД.

бг ^г) =0.288 -5.2 ~

-5.6 -6.0 -6.4 -6.8

Л =0.25

-2.8

-2.4

-2.0 -1.6

-1.2

У 550

450 350 250

200

400

600

Рис.28. Область достижимых решений при модифицировании одноконтурного ГТД

Рис.29. Возможный вариант модифицирования турбины

Рассмотрим малогабаритный двигатель. В табл. 4 приведены главные компоненты геометрии узлов двигателей.

Таблица 4

Вентилятор Рабочее колесо САГВД слтад Сопло Целевые ф-и

иг иг и. У, Уг К А Я Г, Уг

1 0,261 -2,492 1,526 2,252 -0,887 3,176 -0,138 ИМ 110,0 -0,068 -0,04 0 -11,5

2 0>261 -2,492.; шШ -0,887 3,176 -0,138 13,634 117,3 -1,837 0,953 0 -7,9

3 -1,118 0,090 0,420 -1,900 -3,113 2,199 0,624 14,040 114,5 3,3 -4,3

4 -1,118 0,090 0,420 -1,900 6,147 -1,065 1,916 14,040 №Ж> 1,119 0,623 1,0 -1,8

5 -0,074 2,525 -0,676 3,813 -5.У01 13,798 111,0 5,405 0,083 1,5 -7,5

Целевыми функциями У| и ¥г здесь являются отклонения от требуемых значений основных параметров двигателя в процентах. По данным табл. 4 по-

лучены структурные уравнения связи: = а + а,

и,-А

Г2 =60+6,

йг-и

Оба эти уравнения включают все рассматриваемые элементы табл. 3 и являются функциями сложных взаимодействий геометрических параметров. Это означает, что доводка данного двигателя должна быть комплексной и не должны ограничиваться каким-либо единичным мероприятием. Задача повышения характеристик на 2 - 3 % решается путем вариации компонент узлов (изменение геометрии профиля), либо путем подбора узлов (заштрихованные компоненты).

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ

Основным результатом данной диссертационной работы является решение важной научной проблемы, имеющей существенное народохозяйственное значение и заключающееся в разработке общей концепции прогнозирующего управления (нейроуправление) качеством в авиадвигателестроении, методологии и теоретических положений, методов и соответствующих им программных средств для ЭВМ различных поколений, обеспечивающих их практическую реализацию на всех основных этапах создания ГТД и его элементов.

Результаты проведенных исследований по совершенствованию качества объектов различной физической природы, многолетний опыт практического внедрения разработанного методического, информационного, алгоритмического и программного обеспечения качества сложных механических систем позволяет сделать следующие основные выводы:

1. На основе анализа исторической ретроспективы развития процессов проектирования, доводки, контроля производства и эксплуатации изделий авиационной техники решена важная научно-техническая проблема «нейро-управления качеством доводки элементов ГТД» на основе использования законов и принципов технической кибернетики, идей и методов нейроуправления, квалиметрии, численных методов анализа, теории автоматического управления.

2. На основе анализа реальных процессов принятия технических решений при проектировании, доводке и испытаниях ГТД разработана и апробирована алгоритмированная система нейроуправления качеством ответственных элементов ГТД, обеспечивающая эффективное эволюционное совершенствование характеристик объектов различной функциональной природы в области достижимых технических решений.

3. В результате исследования скрытых закономерностей в системах газодинамики, статической и динамической прочности, горения, системах взаимодействия трудовых коллективов с механическими, металлургическими и др. объектами созданная информационная технология поиска многомерных функциональных соотношений (динамический стереотип) в пределах наблюдаемости поведения объекта обеспечивает точный локальный прогноз характеристик

в условиях информационной недостаточности и информационной избыточности эмпирических данных.

4. Разработанная система мониторинга многомерных и многокритериальных ситуаций (структурные факторы, главные компоненты, проектирование на плоскость), перспективная и особенно эффективная при переходе к объемному моделированию газодинамики, напряженно-деформированного состояния, вибрационной напряженности, позволяет резко снизить трудоемкость и сроки проектирования сложных конструкций, обеспечить выход на границу научно-технических достижимых решений.

5. Разработанная система программных модулей многофакторного прогнозирования, оптимизации и распознавания, апробированная в многочисленных приложениях и имеющая разнообразие возможностей, не меньше разнообразия проблемных ситуаций, встречающихся при совершенствовании характеристик качества ГТД, не нуждается в принципиальных доработках и сохраняет облик динамического стереотипа при проведении дальнейших исследований.

6. Промышленная реализация диссертационной работы состоит в решении методами нейроуправления ряда крупных технических проблем, возникших при доводке различных ГТД и их элементов: обеспечение устойчивого запуска крупногабаритного изделия по восьми результатам неудачного регулирования направляющих аппаратов, автоматизированная отладка температурных полей за счет подбора жиклеров в топливном коллекторе, позволившая снизить число съемов температурных полей с 18 до 3 — 4, обеспечение требований к усталостной прочности лопаток турбины серийного двигателя Д30КУ, снижение вибрационных напряжений лопаток многоступенчатого компрессора по данным стендовых испытаний, подбор вариантов диффузора и рабочего колеса центробежного компрессора, обеспечивающего существенное повышение КПД при доводке конструкции.

7. Методическая реализация работы состоит в выпуске разделов Отраслевого руководства по превентивному контролю запасов устойчивости компрессоров в серийном производстве (II -1978 г. и III - 2004 г. редакции).

8. Программная реализация работы состоит в регистрации программного комплекса БАРС в РОСПАТЕНТЕ. Комплекс включает шесть автономных программных модулей.

По теме диссертации опубликованы следующие основные работы:

1 Адлер, Ю. П. АСУ операций отжига марганец - цинковых ферритов [Текст] / Ю. П. Адлер, Т. Г. Аминов, О. Н. Андреев, Т. П. Качан, Г. И. Гладков, А. Ф. Пашков, В. Е. Прохоров, В. Н. Шишкин // Электронная промышленность. -1974.-№ 11.-С. 25-28.

2 Адлер, Ю. П. Приемочный статистический контроль ферритовых изделий по качественным признакам [Текст] / Ю. П. Адлер, Т. Г. Аминов, В; А. Злобин, Т. П. Качан, О. А. Мельников, А. Ф. Пашков, В. Н. Шишкин // Электронная промышленность-1975. - № 4. — С. 10 - 12.

3 Казанчан, П. П. Обобщение результатов продувок плоских компрессорных решеток методом регрессионного анализа [Текст] / П. П. Казанчан, Б. В. Караваев, В. И. Серков, В. 'Н. Шишкин Н Труды ЦИАМ. - 1975. - № 679. -С. 1-4.

4 Новиков, А. С. Оптимизация положения регулируемых блоков направляющих аппаратов многоступенчатых компрессоров [Текст] / А. С. Новиков, А. В. Пальцева, В. Н. Шишкин // Авиационная промышленность. - 1978. №6. -С. 15-18.

5 Жабрев, Б. В. О снижении вибрационной напряженности лопаток ра-^ бочих колес компрессора [Текст] / Б. В. Жабрев, В. И. Серков, В. Н. Шишкин // Авиационная промышленность - 1978. - № 10. - С. 46 - 48.

6 Мешков, С. А. Структурный анализ параметров центробежного компрессора в условиях информационной недостаточности [Текст] / С. А. Мешков, А. Ю. Пеганов, Р. А. Измайлов, В. Н. Шишкин // Компрессорная техника и пневматика. - С.- Петербург. - 1994. - № 3. - С. 60 - 65.

7 Шишкин, В. Н. Структурный анализ геометрии лопаточных аппаратов турбомашин [Текст] / В. Н. Шишкин // Компрессорная техника и пневматика. - С,- Петербург. - 1994. - № 4 - 5. - С. 36 - 44.

8 Воздвиженский, В. М. Разработка методов оценки свойств жаропрочных сплавов по их химическому составу с использованием структурного преобразования исходных данных [Текст] / В. М. Воздвиженский, В. Н. Шишкин, Е. Е. Ильина // Вестник. Верхневолжского отделения академии технолог, наук РФ. Сер. Высокие технологии в машиностроении: сб. науч. тр. - Рыбинск: РГАТА, 1998. - № 3. - С. 3 - 7.

9 Новиков, А. С. Структурный анализ элементов конструкции в авиа-двигателестроении [Текст] / А. С. Новиков, И. И. Ицкович, В. Н. Шишкин; под ред. А. С. Новикова. - Рыбинск: РГАТА, 1999. - 141 с.

10 Шишкин, В. Н. Диагностика технического состояния трансмиссион-^^»-* ных подшипников ГТД методом структурного анализа их вибросигналов' [Текст] / В. Н. Шишкин, Б. И. Комаров, М. С. Гайдай, В. Т. Шепель // Контроль. Диагностика. - 2000. - № 4. - С. 32 - 34.

11 Ицкович, И. И. Опыт разработки и внедрения на предприятии кибернетических информационных технологий для повышения качества управленческих решений (система «МАРС») [Текст] / Ицкович И. И., Шишкин В. Н. // Информационные ресурсы России. - М. - 2000. - № 3. - С. 31 - 33.

12 Безъязычный, В. Ф. Нейроуправление качеством системы проектирование - производство сложнопрофильных элементов ГТД [Текст] / В. Ф. Безъязычный,В. Н. Шишкин//Полет.-2003.10.-С. 18-23.

13 Безъязычный, В. Ф. Структурный анализ технических решений при доводке многоступенчатых компрессоров [Текст] / В. Ф,- Безъязычный, О. В. Виноградова, Н. Б. Комаров, А. Р. Кривоногое, Ф. А. Фаррахов, В. Н. Шишкин //Полет. - 2004. - № 1. - С. 57 - 60.

14 Немтырев, О. В. Синтез требуемых служебных характеристик сталей и сплавов на их нейроуправляемых стохастических моделях [Текст] / О. В. Немтырев, А. А. Жуков, О. В. Виноградова, В. Н. Шишкин // Справочник. Инженерный журнал. - 2005. - № 10. — С. 12 - 16.

15 Шишкин, В. Н. Газодинамический неразрушаюхций контроль геометрии лопаток газовых турбин с термобарьерными покрытиями [Текст] / В. Н. Шишкин // Упрочняющие технологии и покрытия. - 2005. - №1. - С. 47 - 49.

16 Безъязычный, В. Ф. Проектирование нейроконтроллера для управления качеством сборки трансмиссионных подшипников серийного ГТД [Текст] /

B. Ф. Безъязычный, О. В. Виноградова, Ю. В. Паутов, В. А. Семенов, В. Н. Шишкин // Сборка. - 2005. - № 2. - С. 18 - 24.

17 Шишкин, В. Н. Методологические особенности нейроуправления в авиадвигателестроении [Текст] / В. Н. Шишкин // Полет. — 2005. - № 3. -

C. 27 - 31.

18 Шишкин, В. Н. Взаимная компенсация производственных отклонений элементов проточной части ГТД в процессе сборки малогабаритных изделий [Текст] / В. Н. Шишкин // Сборка. - 2005. - № 6. - С. 11 - 15.

19 Шишкин, В. Н. Обеспечение качества сложнопрофильных лопаток ГТД из титановых сплавов [Текст] / В. Н. Шишкин // Заготовительные производства. - 2005. - № 7. - С. 41-44.

20 Шишкин, В. Н. Разработка эвристических методов описания, оптимизации и распознавания при совершенствовании элементов ГТД [Текст] / В. Н. Шишкин // М.: Полет. - 2005. - № 8. - С. 27 - 32.

21 Безъязычный, В. Ф. Квалиметрический анализ и синтез ресурсных характеристик лопаток турбин авиационного [Текст] / В. Ф. Безъязычный, О. В. Виноградова, В. Н. Заваркин, Ю. Н .Калюкин, В. Н. Шишкин // Заготовительные производства. - 2005.-№ 8. - С. 40 - 46.

22 Шишкин, В. Н. Методологические аспекты применения информационных технологий при минимизации числа опытных сборок авиационных ГТД в процессе их доводки [Текст] / В. Н. Шишкин // Вестник компьютерных и информационных технологий. - 2006. — № 1. - С. 26 — 31.

Зав. РИО М. А. Салкова Подписано в печать 6.07.2006. Формат 60x84 1/16. Уч.-изд.л. 2. Тираж 100. Заказ 88.

Рыбинская государственная авиационная технологическая академия им. П. А. Соловьева (РГАТА)

152934, г. Рыбинск, ул. Пушкина, 53 Отпечатано в множительной лаборатории РГАТА 152934, г. Рыбинск, ул. Пушкина, 53

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ. ЦЕЛЬ РАБОТЫ И РЕШАЕМЫЕ ЗАДАЧИ.

ГЛАВА 2. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ НЕЙ-РОУПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ДОВОДКИ ЭЛЕМЕНТОВ ГТД.

2.1 Формализация априорной информации в авиадвигателе-строении. Внешнее дополнение в нейроуправлении.

2.2 Разработка методов эвристической оптимизации элементов ГТД.

2.3 Разработка метода поиска эффективной структуры статистического описания.

2.4 Разработка метода кластеризации при некоррелированных входных переменных.

2.5 Сжатие информации о напряженно-деформированном состоянии лопатки для управления его трехмерной моделью.

2.6 Разработка квалиметрической шкалы качества плоских черно-белых изображений микроструктуры сплавов и др.

2.7 Разработка квалиметрической шкалы качества составов исполнителей технологических операций.

2.8 Разработка базовой адаптивной распознающей системы

БАРС).

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2.

ГЛАВА 3. НЕЙРОУПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ЭЛЕМЕНТОВ ГТД НА ИХ ИМИТАЦИОННЫХ ГАЗОДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЯХ.

3.1 Имитационное моделирование отклонений запасов ГДУ многоступенчатого компрессора.

3.2 Поиск оптимальных углов установки лопаток пятнадцати ступенчатого компрессора на его имитационной модели.

3.3 Наблюдаемое управление параметрами решетки рабочих колес и направляющих аппаратов на одномерной и двумерной имитационных моделях многоступенчатых компрессоров.

3.3.1 Сжатие информации о параметрах осевого многоступенчатого компрессора для управления его одномерной математической моделью.

3.3.2 Сжатие информации о параметрах осевого многоступенчатого компрессора для управления его двумерной моделью.

3.4 Совершенствование геометрии широкохордных лопаток на их трехмерных имитационных моделях.

3.5 Совершенствование эксплуатационных характеристик материала компрессорных лопаток на их трехмерных имитационных моделях.

3.6 Совершенствование эксплуатационных характеристик материала турбинных лопаток на их трехмерных имитационных моделях.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3.

ГЛАВА 4. НЕЙРОУПРАВЛЕНИЕ НА СТОХАСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЯХ ДАННЫХ ЦЕХОВОГО КОНТРОЛЯ.

4.1 Активный мониторинг координатных измерений сложно-профильных элементов ГТД.

4.2 Мониторинг неравномерности площадей межлопаточных каналов соплового аппарата и высот лопаток диффузора диагональной ступени компрессора

4.3 Оптимальная коррекция геометрии электрода в процессе электрохимической обработки лопаток компрессора.

4.4 Мониторинг свойств микроструктуры жаропрочных сплавов

4.5. Повышение усталостной прочности рабочих лопаток се-шйного двигателя.

4.6 Синтез требуемых служебных характеристик сталей и сплавов на их нейроуправляемых стохастических моделях

4.7 Квалиметрия функционирования трансмиссии авиационного ГТД.

4.7.1 Модифицированный секвентный анализ вибросигнала.

4.7.2 Зависимость эксплуатационной надежности трансмиссионных роликоподшипников от параметров монтажа.

4.7.3 Исследование влияния "человеческого фактора" на ресурсопригодность ответственных узлов ГТД.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4.

ГЛАВА 5. НЕЙРОУПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ МОДЕЛЬНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ ГАЗОВОЗДУШНОГО ТРАКТА ГТД.

5.1 Обобщение результатов продувок плоских компрессорных решеток методом регрессионного анализа.

5.2 Синтез геометрии профиля по результатам продувок етырех вариантов сопловой решетки.

5.3 Метод определения потерь в решетках турбин по экспериментальным данным.

5.3.1 Обоснование метода.

5.3.2 Кластерный анализ профилей турбинных решеток.

5.3.3 Поиск системы информативных признаков для прогнозирования потерь в решетке турбины.

5.4 Структурный анализ переходных каналов.

5.4.1 Синтез геометрии бесстоечных межтурбинных переходных каналов.

5.4.2 Структурный анализ переходных каналов с профилированными стойками.

5.5 Построение стохастических моделей изолированных ступеней многоступенчатых компрессоров.

5.6 Статистическая оптимизация параметров фронтового устройства камеры сгорания ГГД по границам срыва и розжига.

5.7 Анализ и синтез при поиске компромиссных решений в задаче оптимизации фронтового устройства камеры сгорания

5.8 Синтез геометрии лопаточного диффузора центробежной ступени методами структурного анализа.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 5.

ГЛАВА 6. НЕЙРОУПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ЭЛЕМЕНТОВ ГТД ПО ДАННЫМ О ИХ НАТУРНЫХ ИСПЫТАНИЯХ.

6.1 Синтез характеристик центробежной ступени по данным активного эксперимента.

6.2 Синтез параметров центробежных ступеней по рекламной информации.

6.3 Структурный анализ двух мероприятий по повышению КПД осевой компрессорной ступени.

6.4 Нейроуправление качеством центробежной ступени в процессе ее доводки.

6.5 Нейроуправление качеством диагональной компрессорной ступени в процессе ее доводки.

6.6 Нейроуправление качеством характеристик полноразмерной камеры сгорания ГТД в процессе ее доводки.

6.7 Нейроуправление процессом отладки температурных полей авиационного ГТД.

6.8 Структурный анализ и синтез экспериментальных эмиссионных характеристик камеры сгорания.

6.9 Эвристическая оптимизация характеристик запуска ГТД с малоэмиссионной камерой сгорания.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 6.

ГЛАВА 7. НЕЙРОУПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ КОМПЛЕКТОВКИ, СБОРКИ И МОДИФИЦИРОВАНИЯ СЕРИЙНЫХ ГТД РАЗЛИЧНОГО НАЗНАЧЕНИЯ.

7.1 Совершенствование эксплуатационных характеристик ГТД на этапе его освоения.

7.2 Информационная технология комплектовки и сборки одноконтурного ГТД.

7.3 Нейроуправление качеством сборки двухконтурного ГТД.

7.4 Информационная технология модифицирования конструкции одноконтурных ГТД.

7.5 Информационная технология модифицирования геометрии проточной части двухконтурного ГТД.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 7.

Современный газотурбинный двигатель (ГТД) - изделие предельных параметров, высокой размерности, со многими степенями свободы. Он создается и совершенствуется в условиях ограничений по себестоимости, срокам создания, при растущих требованиях к ресурсу, надежности, газодинамической эффективности. Данные требования одновременно трудновыполнимы, а попытки ликвидировать отставание хотя бы по одному из них затрагивают достигнутый уровень других. Этот процесс одновременного обеспечения всего комплекса требований к ГТД, называемый доводкой, часто не ограничивается опытным производством и распространяется на производство серийное. Проблемами доводки ГТД являются либо «недополучение» параметров (КПД, запасов газодинамической устойчивости, экономичности, экологичности), либо появление сложных дефектов (перегрев лопаток турбины, снижение их усталостной прочности, разрушение элементов трансмиссии и др.). Решение этих проблем связано с изменением конструкции, свойств материалов, организацией превентивного контроля параметров, совершенствованием технологических процессов и т. д. Однако остается не разработанной сама методология алгоритмированного решения проблем доводки ГТД, которая позволяла бы уверенно и в кратчайшие сроки получать практический результат. На этапе доводки, когда облик конструкции определен, система переходит из сферы теоретико-расчетных исследований в область эмпирико-интуитивных решений. В условиях информационной недостаточности (мало опытов, много параметров), когда статистические методы непосредственно не применимы, исследователь действует в рамках некоторого динамического стереотипа (из психологии), заданного ему определенной научной школой. Неудачные опыты в многомерных и многокритериальных ситуациях воспринимаются как досадные недоразумения. Здесь-то и нужна область достижимых решений - сжатая двумерная информация об эффективности реализованных и предполагаемых решений. Визуализация, наблюдаемость процесса доводки, чувственное (греч. neuro) его восприятие, обостряют интуицию исследователя, резко сокращают ненужные пробы и дорогостоящие ошибки, а накопленный опыт, удачный и неудачный, становится плацдармом для оперативного решения указанных проблем. Представляется целесообразной разработка следующих проблемно-ориентированных информационных технологий совершенствования элементов ГТД на базе накопленного опыта (апостериорной информации):

• Имитационное моделирование характеристик узлов ГТД. Возможность организации поиска непосредственно на созданных ранее газодинамических моделях компрессоров и турбин позволяет в разумные сроки находить новые решения для совершенствования серийных конструкций.

• Мониторинг данных цехового контроля. Для объектов различной физической природы - координатных измерений лопаток, параметров монтажа, химического состава сплавов и их микроструктуры, вибропроцессов, составов исполнителей операций сборки - на плоскости экрана монитора создаются ква-лиметрические шкалы качества с нанесенной границей, разделяющей «хорошие» и «плохие» ситуации. Это позволяет находить ориентиры по совершенствованию свойств указанных первичных признаков.

• Обобщение результатов испытаний модельных элементов проточной части ГТД. Имеющиеся атласы результатов продувок плоских решеток, испытаний изолированных компрессорных и турбинных ступеней и др. при их надлежащем использовании для прогнозирующего управления становятся важным инструментом, как для совершенствования характеристик узлов, так и для повышения точности имитационных моделей элементов ГТД.

• Обобщение результатов испытаний натурных узлов. Этот уникальный экспериментальный материал отражает стиль, стереотип процесса доводки узлов на данном предприятии. Результатом обобщения является построение области достижимых решений, в которой и отрабатываются мероприятия.

• Обобщение конструктивных и эксплуатационных характеристик готовых ГТД. Установление функциональных соотношений между особенностями конструкций ГТД с их фактическими характеристиками позволяет модифицировать узлы двигателя эволюционным путем, обеспечивать их согласованную работу на заданных режимах.

Совместное применение этих информационных технологий совершенствования элементов ГТД обеспечивает наблюдаемость, прогнозируемость и управляемость процесса доводки и позволяет получать существенные результаты - увеличение мощности на 3 %, повышение КПД компрессора на 3 %, снижение температуры газа перед турбиной на 50 - 70 градусов, обеспечение устойчивого запуска при необходимом снижении вредных выбросов и др.

Решение проблемы эволюционного совершенствования элементов ГТД на этапе его доводки может быть найдено путем создания информационных технологий наблюдаемого прогнозирующего управления (нейроуправления) [1-10] при исследованиях по следующим актуальным направлениям:

- оптимизация процессов создания и доводки двигателей, разработка способов улучшения их характеристик в производстве и эксплуатации;

- совершенствование процессов автоматизации проектирования, формообразования и обработки лопаток, их защиты;

- совершенствование методов сбора, обработки и анализа эмпирических данных различной физической природы;

- повышение эксплуатационных свойств материалов и снижение интенсивности их деградации;

- анализ путей уменьшения вредных выбросов.

Создание современных изделий отечественной авиационной техники основано, в частности, на фундаментальных работах [14 - 28], в которых представлены термогазодинамические и энергетические основы воздушно-реактивных двигателей (ВРД), источники энергии ВРД, характеристики основных узлов (входных устройств, компрессоров и турбин, камер сгорания, выходных устройств), методы термогазодинамического расчета конструкции, характеристики и методы регулирования, исследования неустановившихся режимов, переходных процессов, общие проблемы уменьшения вредного влияния двигателя на окружающую среду, проблемы формирования проточной части двигателей различного назначения и т. д. В основу этих работ, ориентированных на создание перспективных двигателей, положен принцип детерминизма (причинной обусловленности явлений), а господствующим математическим аппаратом являются методы интегро-дифференциального исчисления. Этот аппарат, обеспечивающий глобальный характер решений, оказывается недостаточным при решении частных задач повышения характеристик двигателя конкретной конструкции на 2 - 3 %. Стохастический, вероятностный характер процессов, например, турбулентности, приводит к появлению многих «нерасчетных» ситуаций, когда приходится решать вопросы обеспечения качества экспериментальным путем, а сам процесс доводки конструкции растягивается на годы. Для серийных двигателей с давно установившейся конструкцией «малые случайные отклонения» размеров деталей, характеристики вещества часто оказываются достаточно болезненными, что приводит к переборкам двигателей после контрольно-сдаточных испытаний. Поэтому фундаментальные теоретико-физические положения необходимо дополнить методами управления стохастическими процессами. Принципиальными здесь являются требования выполнения законов д принципов технической кибернетики - науки об управлении сложными объектами и процессами при неполном знании механизма явлений, которые состоят в том, что:

- использование только детерминированных теоретико-физических моделей или только стохастических моделей для реальных технических систем малоэффективно. Оптимальный результат или близкий к нему можно получить лишь с помощью комбинированных моделей;

- система анализа и синтеза параметров должна быть достаточно универсальной при решении оптимизационных задач как для объектов различной физической природы (газодинамика, прочность, вещество), так и для всех основных этапов создания двигателя (проектирование, доводка, контроль и коррекция производства, сборки, анализ результатов эксплуатации);

- при создании любых моделей объекта (теоретико-физических, стохастических, логических и т. п.) результаты соотносятся с экспериментом. Поэтому предпочтительнее создание этих моделей проводить на базе фактического экспериментального материала;

- поскольку любая задача, требующая привлечения априорной информации, по определению [137] является математически некорректной, постольку регуляризация задачи [83] должна проводится в «наилучших» условиях для использования ее в сложных задачах прогнозирования, оптимизации и распознавания многопараметрических и многокритериальных систем. Такие условия создаются путем построения квалиметрических шкал качества [88 - 91], области достижимых и компромиссных решений. Этим обеспечивается непосредственное применение опыта и интуиции профессионала в формализованном управлении сложным процессом совершенствования характеристик ГТД; в задачах управления целесообразно использование адаптационных, приспосабливающихся, самообучающихся моделей и процессов. Построение таких моделей необходимо проводить в адаптивном режиме самообучения, когда при поступлении новой информации вновь определяется структура и коэффициенты уравнений связи, определяются тип системы, ее характер.

Чрезвычайная сложность физического механизма явлений объектов авиационной техники, их многофакторность, многокритериальность и связанное с этим жесткое разделение труда (отделы компрессора, камеры сгорания, турбины и т. д.) крайне затрудняют оценку действительного положения вещей, обоснованность важных технических решений. Разделение труда обусловлено необходимостью сохранения государственной и коммерческой тайн, исключения раскрытия назначения и области применения изделий, над которым работает предприятие. Разделение труда создателей и исследователей турбомашин проходит и по линии различия физической природы процессов, хотя создание ГТД носит междисциплинарный характер. Действительно, физическая природа вибропроцессов, газодинамических характеристик, горения, свойств жаропрочных сплавов, человеческого фактора при проектировании и при сборке двигателя совершенно различна и требует глубокого профессионализма. Их взаимосвязь и взаимную зависимость можно обнаружить тогда, когда устанавливаются количественные соотношения между характеристиками качества узла (целевыми функциями) и первичными признаками (размеры, химический состав, частотные характеристики, режимные параметры и т. д.). Налагаемые на первичные признаки допуски непосредственно не связаны с выходными характеристиками и не несут полезной информации о качестве изделия. Необходимо установление достаточно устойчивых функциональных соотношений между первичными признаками различной физической природы и некоторыми промежуточными характеристиками, определяющих качество узла.

Эти функциональные соотношения должны обеспечивать наблюдаемость реакции системы на управляющие воздействия или технические решения. Речь идет о сжатии многомерной информации и представлении ее на двумерной плоскости экрана монитора. При такой постановке решается целый комплекс практически важных задач управления качеством:

- построение квалиметрических шкал качества;

- построение области достижимых и компромиссных решений;

- визуальный контроль процесса и результатов поисковой оптимизации;

- определение области околокритических состояний объекта.

Решение этих важных задач управления должно проходить в динамическом режиме поиска прогнозирующих функциональных соотношений. Поисковые процессы необходимо осуществлять многократно при постоянной адаптации, приспособлении к меняющейся ситуации. Подобного рода системы прогнозирующего управления носят название нейроконтроллеров [1]. Их разработка связана с активным развитием нейрокомпьютеров, сложностью построения алгоритмов управления существенно нелинейными системами, а также системами, функционирующими в условиях неопределенности.

В основе нейроуправления лежит теория нейронных сетей, приспособленная к реальным задачам оптимизации и распознавания образов при отсутствии тех или иных фрагментов зашумленной информации. Главной идеей ней-росетей является иерархичность передачи и преобразования информации (слоистость). На первом уровне рассматриваются первичные признаки. Элементами второго ряда являются некоторые функции первичных признаков, а элементами третьего - сложные функционалы элементов второго ряда. Например, для компрессорной ступени первичными признаками являются координаты профилей лопаток, второй ряд образуют параметры решетки этих лопаток (углы, толщины), а третий ряд — значения запасов устойчивости и КПД ступени, рассчитанные по параметрам решетки (рис. 1).

Иерархический переход к критериям все более высокого порядка (принцип субоптимальности: то, что хорошо для нижнего уровня, должно быть хорошим для уровня более высокого.) позволяет решать задачи управления качеством на системном уровне, т. е. разрабатывать комплекс взаимосвязанных, но достаточно автономных подсистем с определенными функциональными обязанностями (нейроконтроллер). В турбомашиностроении явно просматрива

Размеры лопаток

Параметры решети

КПД и запась устойчивост

Рис. 1. Этапы преобразования информации ется необходимость и целесообразность обобщения параметров различной физической природы с целью решения экстремальных задач в процессе доводки ГТД (рис. 2).

Элементарные составляющие ступени (решетки и др.)

Изолированные ступени

Сборка трансмиссии

Свойства материалов Э

Динамические процессы

Координатные измерения

Экология

Человеческий фактор

РЕШЕНИЕ КСТРЕМАЛБНЫХ1 ЗАДАЧ

Рис. 2. Схема обобщения параметров различной физической природы

Нейроуправление должно касаться одновременно газодинамического совершенства, надежности и ресурса двигателя, так как недопустима потеря хотя бы одной из этих характеристик качества. Это означает, что оно должно быть системным и носить междисциплинарный характер. В сфере нейроуправления должны присутствовать системы "форма — свойства", "состав - свойства", "режим - свойства". Для реализации сформулированных условий необходимо специальное программное обеспечение, способное решать реальные задачи прогнозирования, оптимизации и диагностики характеристик качества в условиях информационной избыточности и недостаточности при существенном влиянии взаимодействий многочисленных параметров, в обстановке реальных помех.

На рис. 3 приведена общая схема нейроуправления доводки элементов

ГТД.

Адресная память (первичные признаки)

Геометрия Вещество Проекты Конструкция Сборка

Чертеж; Координатные измерения; Альбомы решеток; Шероховатость Ti, Nb, Mo, Cr; СТв, СГо.2, §, ч>; Е, а, X, р; Микроструктуры Одномерные; Двумерные; Трехмерные Компрессор: - осевой; - диагональный; - центробежный. Камеры сгорания Параметры монтажа; Бригады сборщиков; Вибросигналы; Биения

Динамический стереотип поиска функциональных соотношений и

2а

Недостижимые ция

ДосгпоЬщые/ решения и,

Ассоциативная память (диагностические технологии)

Газодинамика ДКу=ЩЗ,\р2',.); МРГ,Р2',.); Конструкционные свойства сплавов Проектирование на шах т|, N, АКу Синтез экспериментальных характеристик Элиминирование отклонений

Т, a =f(x/c); Р =f(x/c); E,a,A.=f(x/c) Уст.проч. =f(x/c) ГТД-110 ДЗО-КУ Н-4 ТВД-1500 г|к=1"(парам. констр); N0x,CO=f(nap. кон); 3anycK=f(nap. констр); Пульс.=f(nap. констр) Пар.монт.=^кадр.); Вибрации=Г(кадр.); Вибрации=А[пар. монт.);

Семейство проблемно-ориентированных информационных технологий

Имитационное моделирование

Цеховой контроль

Модельные ступени

Натурные испытания

Серийные конструкции

Параметры решетки Ж

Профиль лопатки

Геометрия ступени I

Параметры ступени

Параметры монтажа

Нейроуправление качеством элементов ГТД кнд квд ТВД Т11Д PC Дроссельные кярактсристаь

Ш U2 U3 VI V2 А S 01 02 YI Y2

261 -2192 1.526 -.887 3.176 11.63 110.0 -068 -.044 .0 -11.5

36IW 1.526 i^" - 887 3 176 13.63 117.3 -1.837 953 .0 -7.9

-1.12 090 .420 -3.11] 2.199 14.04 114.5 1.I1MJ .6235 3 3 -4.3

-1.12 .090 420 6.147 -1.06 14.04 т.5 1 119 .623 1.0 -1.8

-014 2.525 -.676 -3.301?Г -3SV 13.79 111 0 5.405 .083 15 -7.5

Матрица главных компонент геометрии элементов ГТД

Модифицирование; Эксплуатационный допуск;

Человеческий фактор; Подбор готовых узлов; Подшихтовка

Рис. 3. Нейроуправление качеством доводки сложнопрофильных элементов ГТД

Здесь первичными признаками (адресная память) являются параметры, определяющие качество функционирования конструкции. Эти параметры не несут непосредственной информации о путях совершенствования характеристик двигателя. Такая информация может быть получена, если удается «увязать» их значения с эксплуатационными характеристиками соответствующих узлов изделия. Параметры, характеризующие геометрию, вещество, свойства проектов конструкции (исходные данные для расчетов характеристик), особенности реальной конструкции, результаты анализа качества сборки изделия на предприятии, регистрируются и сохраняются в рамках штатного контроля в паспорте двигателя.

Обычно использование этой информации ограничивается ее сопоставлением с принятыми допусками. Информационная ценность первичных признаков резко возрастает, если при решении конкретных технических проблем совершенствования характеристик удается получить эффективные прогнозирующие функциональные соотношения, позволяющие решать экстремальные задачи. По мере накопления опыта информационная технология поиска функциональных соотношений перестает существенно изменяться. Появляется своего рода динамический стереотип поведения - одновременно рассматриваются задачи многофакторного прогнозирования (описания), оптимизации и распознавания образов, определяются особенности системы (аддитивная и мультипликативная) и особенности данных (однородные, неоднородные, дихотомийные), определяется область достижимых решений. Все это составляет так называемую ассоциативную память (диагностические технологии), в которой сосредоточены удачные решения сложных задач газодинамики, конструкционной прочности, результаты поиска максимального КПД, запасов устойчивости, найдены эффективные решения при доводке узлов, определены взаимодействия параметров, ухудшающих реальные эксплуатационные характеристики (ресурс, надежность). Данная информация становится пригодной для построения некоторых проблемно-ориентированных прогнозирующих технологий (нейроконтроллеров), обеспечивающих эффективные решения для двигателей широкого класса. Обратная связь ассоциативной памяти с адресной обеспечивает обновление и дополнение адресной памяти, позволяет определять тип недостающей информации. Система нейроконтроллеров является инструментом улучшения качества основных элементов всего двигателя в целом. Сжатие информации о геометрии лопаток вентилятора и рабочего колеса, особенностей реальной геометрии сопловых аппаратов и т. д. методом главных компонент позволяет увязывать эту информацию с основными характеристиками всего двигателя. Здесь удается найти недостаточно согласованные узлы, уточнить допуски, повышать качество сборки, определять направления дальнейшего совершенствования изделия на основе эволюционного подхода.

Целью работы является решение научно-технической проблемы нейро-управления качеством доводки элементов ГТД за счет создания семейства проблемно-ориентированных информационных технологий.

Для достижения цели в работе решались следующие основные задачи:

- алгоритмизация процессов прогнозирования технических характеристик узлов ГТД по экспериментальным данным;

- алгоритмизация процессов многопараметрической и многокритериальной оптимизации на детерминированных или стохастических моделях элементов сложных механических систем;

- создание математических средств распознавания зашумленных фрагментов информации об объектах различной физической природы (координатные измерения, химический состав, вибропроцессы и др.).

Научная новтна.

1. Найдено решение научной проблемы «Нейроуправление качеством доводки элементов ГТД», основанное на законах и принципах технической кибернетики, методах квалиметрии, численных методах анализа, теории автоматического управления, методах прогнозирования, оптимизации, распознавания.

2. Разработана алгоритмированная система нейроуправления качеством ответственных элементов ГТД, обеспечивающая эффективное эволюционное совершенствование характеристик объектов различной физической природы в рамках построенной области достижимых технических решений.

3. Создана перспективная интеллектуальная система информационных технологий, основанная на использовании опыта теоретических (расчетных) исследований ГТД, опыта его штатного цехового контроля, лабораторных исследований элементов, стендовой доводки узлов, обобщений характеристик серийных конструкций двигателей различного назначения, с помощью которой получены нетривиальные практические результаты доводки различных элементов ГТД.

Достоверность полученных результатов обеспечивается корректным и системным применением методов многомерного статистического описания, оптимизации и распознавания образов и подтверждается высокой точностью прогноза характеристик исследуемых объектов методом скользящего узнавания.

Практическая ценность работы и реализация ее результатов.

Полученные результаты расчетно-теоретических и экспериментальных исследований позволяют совершенствовать проектирование и производство широкохордных лопаток для ГТД с большой степенью двухконтурности, повышать эксплуатационные характеристики сплавов, эмиссионные и режимные свойства камер сгорания, управлять качеством модифицирования, комплектовки и сборки двигателей. Результаты работы автора обобщены в двух Межведомственных Руководствах по газодинамической устойчивости ГТД (1978, 2005 г. г.).

Апробация работы. Материалы докладывались на научно-технических семинарах в ЦИАМ (1970 - 1988), на Всесоюзной научно-технической конференции по машинному проектированию (ЦИАМ, 1981 г.), на IX и X Международных научно-технических конференциях по компрессоростроению (Казань, 1993, 1995 г. г.), Международной конференции " Газовые турбины (Рыбинск,

1994 г.), Международном симпозиуме по компрессоростроению (С.-Петербург, май 1996 г.). Работа доложена на Всероссийском форуме «Интеллектуальные ресурсы регионов России на рубеже тысячелетий» (Ярославль, 2000г.). Работа автора «Количественный прогноз тенденций и оптимизация процесса принятия управленческих решений» удостоена диплома Министерства промышленности, науки и технологий РФ на международном конгрессе - выставке «Высокие технологии. Инновации. Инвестиции» (Санкт-Петербург, 2000 г.). Работа доложена на научно-техническом семинаре «Опыт разработки, проблемы создания и перспективы развития низко-эмиссионных камер сгорания ГТУ», организованном советом РАН по проблемам развития энергетики России (ЦИАМ, 2004 г.), на Всероссийской (с международным участием) научно-технической конференции «Рабочие процессы и технология двигателей» (Казань, 2005 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано более 70 статей.

Объем работы. Диссертация состоит из введения, семи глав, общих выводов по работе, списка использованной литературы и приложения. Полный объем диссертации составляет 334 страницы.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

Основным результатом данной диссертационной работы является решение важной научной проблемы, имеющей существенное народохозяйственное значение и заключающееся в разработке общей концепции прогнозирующего управления (нейроуправление) качеством в авиадвигателестроении, методологии и теоретических положений, методов и соответствующих им программных средств для ЭВМ различных поколений, обеспечивающих их практическую реализацию на всех основных этапах создания ГТД и его элементов.

Результаты проведенных исследований по совершенствованию качества объектов различной физической природы, многолетний опыт практического внедрения разработанного методического, информационного, алгоритмического и программного обеспечения качества сложных механических систем позволяет сделать следующие основные выводы:

1. На основе анализа исторической ретроспективы развития процессов проектирования, доводки, контроля производства и эксплуатации изделий авиационной техники решена важная научно-техническая проблема «нейроуправления качеством доводки элементов ГТД» на основе использования законов и принципов технической кибернетики, идей и методов нейроуправления, квалиметрии, численных методов анализа, теории автоматического управления.

2. На основе анализа реальных процессов принятия технических решений при проектировании, доводке и испытаниях ГТД разработана и апробирована алгоритмированная система нейроуправления качеством ответственных элементов ГТД, обеспечивающая эффективное эволюционное совершенствование характеристик объектов различной функциональной природы в области достижимых технических решений.

3. В результате исследования скрытых закономерностей в системах газодинамики, статической и динамической прочности, горения, системах взаимодействия трудовых коллективов с механическими, металлургическими и др. объектами созданная информационная технология поиска многомерных функциональных соотношений (динамический стереотип) в пределах наблюдаемости поведения объекта обеспечивает точный локальный прогноз характеристик в условиях информационной недостаточности и информационной избыточности эмпирических данных.

4. Разработанная система мониторинга многомерных и многокритериальных ситуаций (структурные факторы, главные компоненты, проектирование на плоскость), перспективная и особенно эффективная при переходе к объемному моделированию газодинамики, напряженно-деформированного состояния, вибрационной напряженности, позволяет резко снизить трудоемкость и сроки проектирования сложных конструкций, обеспечить выход на границу научно-технических достижимых решений.

5. Разработанная система программных модулей многофакторного прогнозирования, оптимизации и распознавания, апробированная в многочисленных приложениях и имеющая разнообразие возможностей, не меньше разнообразия проблемных ситуаций, встречающихся при совершенствовании характеристик качества ГТД, не нуждается в принципиальных доработках и сохраняет облик динамического стереотипа при проведении дальнейших исследований.

6. Промышленная реализация диссертационной работы состоит в решении методами нейроуправления ряда крупных технических проблем, возникших при доводке различных ГТД и их элементов: обеспечение устойчивого запуска крупногабаритного изделия по восьми результатам неудачного регулирования направляющих аппаратов, автоматизированная отладка температурных полей за счет подбора жиклеров в топливном коллекторе, позволившая снизить число съемов температурных полей с 18 до 3 — 4, обеспечение требований к усталостной прочности лопаток турбины серийного двигателя ДЗОКУ, снижение вибрационных напряжений лопаток многоступенчатого компрессора по данным стендовых испытаний, подбор вариантов диффузора и рабочего колеса центробежного компрессора, обеспечивающего существенное повышение КПД при доводке конструкции.

7. Методическая реализация работы состоит в выпуске разделов Отраслевого руководства по превентивному контролю запасов устойчивости компрессоров в серийном производстве (II -1978 г. и III - 2004 г. редакции).

8. Программная реализация работы состоит в регистрации программного комплекса БАРС в РОСПАТЕНТЕ. Комплекс включает шесть автономных программных модулей.

1. Галушкин, А. И. Теория нейронных сетей Текст. / Галушкин А. И. -М.: ИПРЖР. Сер. «Нейрокомпьютеры и их применение». Кн. 1,2000.

2. Омату, С. Нейроуправление и его приложения Текст. / Омату С. -М.: ИПРЖР. Сер. «Нейрокомпьютеры и их применение». Кн. 2. 2000.

3. Галушкин, А. И. Нейрокомпьютеры Текст. / Галушкин А. И. М.: ИПРЖР. Сер. «Нейрокомпьютеры и их применение». Кн. 3. 2000.

4. Головко, В. А. Нейронные сети: обучение, организация и применение Текст. / Головко В. А. М.: ИПРЖР. Сер. «Нейрокомпьютеры и их применение». Кн. 4. 2001.

5. Галушкин, А. И. Нейронные сети: история развития теории Текст. / Под. ред. А. И. Галушкина. М.: ИПРЖР. Сер. «Нейрокомпьютеры и их применение». Кн. 5. 2001.

6. Галушкин, А. И. Нейроматематика Текст. / Под. ред. А. И. Галушкина. М.: ИПРЖР. Сер. «Нейрокомпьютеры и их применение». Кн. 6. 2002.

7. Терехов, В. А. Нейросетевые системы управления Текст. / Терехов В. А., Ефимов Д. В., Тюкин И. Ю. М.: ИПРЖР. Сер. «Нейрокомпьютеры и их применение». Кн. 7. 2002.

8. Miller W. Т., Sutton R. S., Werbos P. J. Neural Networks for Control. Mil Hress, Cambridge. Mass. 1990.

9. Чимишкян, С. А. Распределенные алгоритмы управления Текст. / Чимишкян // Мир компьютерной автоматизации. 2000. - № 1. - С. 21-31 .

10. Omid Omidvar. Elliot D. L. (ed). Neural Systems for Control. Academic Press. 1997.

11. Федеральная целевая научно-техническая программа «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники» на 2002 2006 годы. // М.: Наука и промышленность России. 2002. - №1 (57). С. 82 -105.

12. Па л кип, В. А. Программы США по созданию новых технологий авиа-двигателестроения Текст. / А. В. Палкин / Конверсия в машиностроении. -2003.-№3.-С. 40-61.

13. Бакалеев, В. П. Программы Европы в области авиадвигателестроения Текст. / В. П. Бакалеев, В. А. Палкин // Конверсия в машиностроении. 2003. -№2.-С. 17-61.

14. Бакулев, В. И. Теория, расчет и проектирование авиационных двигателей и энергетических установок Текст. / В. И. Бакулев, В. А. Голубев, Б. А. Крылов [и др.] Под ред. В. А. Сосунова, В. М. Чепкина М.: МАИ, 2003. -688 с.

15. Авиация: Энциклопедия / Гл. ред. Г. П. Свищев М.: Большая российская энциклопедия, 1994.

16. Иноземцев, Н. В. Авиационные газотурбинные двигатели Текст. / Н. В. Иноземцев. -М.: Оборонгиз, 1955. 548 с.

17. Масленников, М. М. Авиационные газотурбинные двигатели Текст. / М. М. Масленников, Ю. Н. Шальман. М.: Машиностроение, 1975. - 532 с.

18. Научный вклад в создание авиационных двигателей Текст. / Под ред.

19. B. А. Скибина и В. И. Солонина-М.: Машиностроение, 2000. Кн. I.

20. Сосунов, В. А. Неустановившиеся режимы работы авиационных газотурбинных двигателей Текст. / В. А. Сосунов, Ю. А. Литвинов. М.: Машиностроение, 1975. - 373 с.

21. Теория и расчет воздушно-реактивных двигателей Текст. / Под ред.

22. C. М. Шляхтенко М.: Машиностроение, 1987.

23. Арсеньев, JI. В. Стационарные газотурбинные установки / J1. В. Ар-сеньев, В. Г. Тырышкин , И. А. Богов и др.; Под ред. Арсеньева JL В. и Ты-рышкина В. Г. JL: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1989. - 543 с.

24. Костюк, А. Г. Газотурбинные установки: учебное пособие для вузов Текст. / А. Г. Костюк., А. Н. Шерстюк. М.: Высшая школа, 1979. - 254 с.

25. Абрамович, Г. Н. Прикладная газовая динамика Текст. / Г. Н. Абрамович. М.: Наука, 1976. - 449 с.

26. Аронов, Б. М. Автоматизация конструирования лопаток авиационных турбомашин Текст. / Б. М. Аронов. М.: Машиностроение, 1978. - 167 с.

27. Копелев, С. 3. Охлаждаемые лопатки газовых турбин Текст. / С. 3. Копелев. М.: Наука, 1983. - 143 с.

28. Копелев, С. 3. Тепловое состояние элементов конструкций авиационных двигателей Текст. / С. 3. Копелев, С. В. Гуров. М.: Машиностроение,1978.-208 с.

29. Копелев, С. 3. Расчет турбин авиационных двигателей Текст. / С. 3. Копелев, Н. Д. Тихонов. М.: Машиностроение, 1974. - 266 с.

30. Локай, В. И. Газовые турбины двигателей летательных аппаратов Текст. / В. И. Локай, М. К. Максутова, В. А. Стрункин. М.: Машиностроение,1979.-477 с.

31. Макнэлли, Обзор методов расчета внутреннего течения в применении к турбомашинам Текст. / Макнэлли, Сокол // Труды американского общества инженеров-механиков. Теоретические основы инженерных, расчетов. 1985. -№2-С. 103-122.

32. Акимов, В. М. Основы надежности газотурбинных двигателей Текст. / В. М. Акимов. М.: Машиностроение, 1981. - 524 с.

33. Биргер, И. А. Техническая диагностика Текст. / И. А. Биргер. М.: Машиностроение, 1978 — 240 с.

34. Масленников, С. Б. Жаропрочные стали и сплавы: справочник Текст. / С. Б. Масленников. -М.: Металлургия, 1983. 302 с.

35. Приходько, Э. В. Металлохимия комплексного легирования Текст. / Э. В. Приходько. М.: Металлургия, 1983. - 184 с.

36. Воздвиженский, В. М. Разработка методов оценки свойств жаропрочных сплавов по их химическому составу с использованием структурного преобразования исходных данных Текст. / В. М. Воздвиженский, В. Н. Шишкин,

37. Е. Е. Ильина // Вестник. Верхневолжского отделения академии технолог, наук РФ. Сер. Высокие технологии в машиностроении: сб. науч. тр. Рыбинск: РГАТА, 1998. - № 3. - С. 3-7.

38. Захарченко, В. П. Влияние состава и технологии получения на механические свойства жаропрочных сплавов на основе никеля Текст. / автореф. дис. канд. техн. наук: 00.00.00 / Захарченко В. П. Красноярск, 1990.-25 с.

39. Готовцева, Е. Р. Исследование и разработка жаропрочных никелевых сплавов с использованием методов теории распознавания образов Текст. / автореф. дис. канд. техн. наук: 00.00.00 / Готовцева Е. Р. Екатеринбург, 1995. -23 с.

40. Симе, Ч. Жаропрочные сплавы Текст. / Ч. Симе, В. Хатель. М.: Металлургия, 1976. - 588 с.

41. Ртищев, В. В. Прогнозирование склонности жаропрочных сплавов к выделению ТПУ фаз Текст. / В. В. Ртищев // Сборник научных трудов ЦКТИ - 1982. -Выпуск 194, - с. 101 - 108.

42. Цеиков, Г. В. Система для автоматического контроля длительных процессов Текст. / Г. В. Цепков., В. А. Марков, И. Н. Яковенко // Контроль. Диагностика. 2002. - № 2. - С. 49-51.

43. Астафьева, Н. М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения Текст. / Н. М. Астафьева // Обзоры актуальных проблем. Том 166, № 11.- 1996.

44. Баркова, Н. А. Современное состояние виброакустической диагностики машин Текст. / Н. А. Баркова // Курс лекций. Санкт-Петербург. 2002.

45. Кораблев, С. С. Вибродиагностика в прецизионном приборостроении Текст. / С. С. Кораблев, В. И. Шашин., Ю. Е. Филатов. Л.: Машиностроение, 1984.-88 с.

46. Рагульскис, К. М. Вибрации подшипников Текст. / К. М. Рагульскис, А. Ю. Юркаускас. JL: Машиностроение, 1985 - 120 с.

47. Кузменко, М. Л. //Вибродиагностика межвального подшипника двигателей семейства Д-ЗОКУ: Научно-техн. сб. Текст. / М. Л. Кузменко, А. М. Портер, Б. И. Комаров / Новые технологические процессы и надежность ГТД М., 2001. -№4. С.29-35.

48. Шишкин, В. Н. Диагностика технического состояния трансмиссионных подшипников ГТД методом структурного анализа их вибросигналов Текст. / В. Н. Шишкин, Б. И. Комаров, М. С. Гайдай, В. Т. Шепель // Контроль. Диагностика. 2000. - № 4. - С. 32-34.

49. Онищик, И. И. Организация рабочего процесса и выбор параметров камер сгорания турбореактивных двигателей. Текст. /. И. И. Онищик, И. Л. Христофоров М.: МАИ, 1982.

50. Раушенбах, Б. В. Вибрационное горение Текст. / Б. В. Раушенбах. -М.: Физматгиз, 1961.-167 с.

51. Раушенбах, Б. В. Физические основы рабочего процесса в камере сгорания ВРД. Текст. / Б. В. Раушенбах, Белый С. А. 1964. - 236 с.

52. Бонгард, М. М. Проблема узнавания Текст. / М. М. Бонгард. М.: Наука, 1967.-275 с.

53. Васильев, В. И. Дифференциальные экстремальные регуляторы. Текст. / В. И. Васильев Киев, Изд-во АН УССР, 1964.

54. Гергей, Т. Теоремы об адекватности объекта Текст. / Т. Гергей // Автоматика. 1967, - № 4. - С. 23 - 30.

55. Грубов, В. И. Промышленная кибернетика. Текст. / В. И. Грубов., А. Г. Ивахненко. [и др.]. Киев: Наукова думка, 1966. - 420 с.

56. Живоглядов, В. П. Дуальное управление при отсутствии априорной информации о неизвестных параметрах объекта. Текст. / В. П. Живоглядов // Автоматика и телемеханика. 1965, - № 5. - С. 13-19.

57. Ивахненко, А. Г. Электроавтоматика. Текст. / А. Г. Ивахненко Киев, Гостехиздат УССР, 1957. - 220 с.

58. Ивахненко, А. Г. Упрощенный метод решения нелинейных уравнений и уравнений с переменными во времени параметрами. "Автоматика". 1961, № 1. С. 26-29.

59. Ивахненко, А. Г. Техническая кибернетика Текст. / А. Г. Ивахненко Изд. 1-е, Киев, Гостехиздат УССР, 1959, Изд. 2-е, 1962. - 340 с.

60. Ивахненко, А. Г. Кибернетические системы с комбинированным управлением. Текст. / А. Г. Ивахненко Киев, Техшка, 1966.-210 с.

61. Ивахненко, А. Г. Самообучающиеся системы с положительными обратными связями. Текст. / А. Г. Ивахненко — М., Изд-во АН УССР, 1963. -190 с.

62. Ивахненко, А. Г. Общность и различие основных задач технической кибернетики Текст. / А. Г. Ивахненко // Автоматика. 1966 - № 1. - С. 33 - 38.

63. Ивахненко, А. Г. Самообучающиеся системы управления с накапливающей матрицей уставок (рецензия на диссертацию Хилла Дж.Д.) Текст. / А. Г. Ивахненко // Автоматика. 1966. - № 1. - С. 10 - 12.

64. Ивахненко, А. Г., Васильев В.И. и др. Системы для распознавания движущихся тел. [Текст] / А. Г. Ивахненко // Автоматика. 1966, № 1. -С. 34-40.

65. Ивахненко, А. Г. Индетерминированные игровые распознающие и предсказывающие системы. Текст. / А. Г. Ивахненко, В. В. Гильц [и др.] // Автоматика. 1967, - № 2. - С. 25 - 32.

66. Ивахненко, А. Г. Кибернетические предсказывающие устройства Текст. / А. Г. Ивахненко, В. Г. Лапа [и др.]. Киев: Наукова думка, 1965. -240 с.

67. Костюк, В. И. Связь беспоисковых самонастраивающихся систем со вспомогательным оператором, дифференциальных и систем на базе теории чувствительности Текст. / В. И. Костюк // Автоматика. 1966. - № 2. - С. 23 - 27.

68. Куликов, М. А. Использование метода условных вероятностей для постановки диагноза Текст. / М. А. Куликов // Автоматика. 1961. - № 5. — С. 13-20.

69. Марголис, М. О теории самонастраивающейся системы регулирования; (метод обучающейся модели) Текст. / М. Марголис, К. Леондес Труды 1-ого Конгресса ИФАК, М., 1960.

70. Несходовский, В. Н. Комбинированная система управления экстремальным объектом с корректором распознающей системой Текст. / В. Н. Несходовский, И. В. Хрущева // Автоматика. 1967. - № 3. - С. 20 - 26.

71. Перегудов, В. И. Метод наименьших квадратов и его применение в исследованиях Текст. / В. И. Перегудов. М.: Физматгиз, 1965. - 198 с.

72. Принципы самоорганизации. Сб. под ред. Лернера А .Я. Текст. М., Мир, 1966.

73. Розенблат, Ф. Принципы нейродинамики. Перцептрон и теория механизмов мозга Текст. / Ф. Розенблат М.: Мир, 1965. - 287 с.

74. Фельбаум, А. А. Теория дуального управления. Текст. / А. А. Фель-баум // Автоматика и телемеханика. 1960, -№№ 9,11. 1961, - №№ 1, 2.

75. Цыпкин, Я. 3. О восстановлении характеристики функционального преобразователя по случайно наблюдаемым точкам Текст. / Я. 3. Цыпкин // Автоматика и телемеханика. 1965. - № 11. - С. 9 - 13.

76. Цыпкин, Я .3. Адаптация, обучение и самообучение в автоматических системах Текст. / Я. 3. Цыпкин // Автоматика и телемеханика. 1966. -№1.-С. 18-23.

77. Эшби, Математические модели и анализ на вычислительных машинах функций центральной нервной системы. Текст. / Эшби, Росс // Автоматика. 1967, № 1С. 40 46.

78. Щука, А. А. Технология информации: от битов к кубитам Текст. / А. А. Щука // Информационные технологии. 2002. - № 2. - С. 2 - 9.

79. Галушкин, А. И. Основы нейроуправления Текст. / А. И. Галушкин // Информационные технологии. 2002. - № 10. — С. 2-16.

80. Львович, Я. Е. Повышение эффективности процедур параметрического синтеза сложных систем на основе трансформации оптимизационных задач Текст. / Я. Е. Львович, С. Ю. Белецкая // Информационные технологии. 2002. -№10.-С. 31-35.

81. Зубков, А. В. Предсказание многомерных временных рядов с помощью нейросетей Текст. / А. В. Зубков. // Информационные технологии. 2002. -№2.-С. 20-26.

82. Локштанов, Е. А. Высокочастотные изгибно-крутильные автоколебания лопаток компрессора и вероятностно статистическое прогнозирование границ их возникновений. Текст. / Е. А. Локштанов, А. А. Хориков // Тр. ЦИАМ, 1978.-№829.

83. Тихонов, А. Н. Методы решения некорректных задач Текст. / А. Н. Тихонов, В. Я. Арсенин. -М.: Наука, 1979. 326 с.

84. Подииовский, В. В. Парето оптимальные решения многокритериальных задач Текст. / В. В. Подиновский, В. Д. Ногин. - М.: Наука, 1982. -363 с.

85. Борсук, А. Н. Превентивный контроль серийного производства двигателей Текст. / А. Н. Борсук, Б. А. Оводенко, JL И. Семерняк, В. Н. Шишкин // Отчет ЦИАМ. 1976.

86. Кузмичев, Ю. И. Контроль стабильности линии рабочих режимов и границы устойчивой работы Текст. / Ю. И. Кузмичев, И. М. Мовшович, JI. И. Семерняк, В. Н. Шишкин // Отчет ЦИАМ. 1976.

87. Ольштейн, Л. Е. Методика и программы статистического анализа причин изменения запасов устойчивости компрессоров при серийном производстве. Текст. / Л. Е. Ольштейн, А. В. Пальцева, Л. И. Семерняк, В. Н. Шишкин // Отчет ЦИАМ. 1977.

88. Андрианов, Ю. М. Квалиметрия в приборостроении и машиностроении. Текст. / Ю. М. Андрианов, А. М. Субетто- Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-е., 1990.-218 с.

89. Азгальдов, Г. Г. Квалиметрия — наука об измерении качества продукции Текст. / Г. Г. Азгальдов, А. В. Гличев [и др.] // Стандарты и качество. -1968 №1. - С.34-40.

90. Азгальдов, Г. Г. Практическая квалиметрия в системе качества: ошибки и заблуждения Текст. / Г. Г. Азгальдов // Вопросы квалиметрии. -2001-№3.-С. 11-17.

91. Хованов, Н. В. Стохастические модели квалиметрических шкал Текст. / Н. В. Хованов- Л.: Изд-во Ленингр. Ун-та, 1986. 78 с.

92. Гандмахер, Р. Г. Теория матриц Текст. / Р. Г. Гандмахер. М.: Наука, 1966.-576 с.

93. Ланцош, К. Практические методы прикладного анализа Текст. / К. Ланцош. М.: Физматгиз, 1961. - 524 с.

94. Соболь, И. М. Численные методы Монте-Карло Текст. / И. М. Соболь. М.: Наука, 1973. - 311 с.

95. Смирнов, Н. В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений Текст. / Н. В. Смирнов, И. В. Дунин-Барковский. М.: Наука, 1965. - 511с.

96. Налимов, В. В. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов Текст. / В. В. Налимов, Н. А. Чернова. М.: Наука, 1965. -338 с.

97. Клепиков, Н. П. Анализ и планирование экспериментов методом максимума правдоподобия Текст. / Н. П. Клепиков, С. Н. Соколов. М.: Физмат-гиз, 1964. — 260 с.

98. Браверман, Э.М. Структурные методы обработки эмпирических данных Текст. / Э. М. Браверман, И. Б. Мучник. М.: Наука, 1983. - 464 с.

99. Ивахненко, А. Г. Самообучающие системы распознавания и автоматического управления Текст. / А. Г. Ивахненко. Киев: Техшка, 1969. - 392 с.

100. Автоматика / Институт кибернетики им. В. М. Глушкова. Киев: Наукова Думка, 1980-1986.

101. Растригин, JI. А. Статистические методы поиска Текст. / JI. А. Растригин. Рига: Зинатне, 1968. - 376 с.

102. Растригин, Л. А. Применение экстраполяции. при оптимальном проектировании сложных систем Текст. / Л. А. Растригин, В. С. Трактенберг // Методы статистической оптимизации. Рига: Зинатне, 1968.-С.43-58.

103. Растригин, Л. А. Экстраполяционные методы проектирования и управления Текст. / Л. А. Растригин, Ю. П. Пономарев. М.: Машиностроение, 1986. - 116 с.

104. Федоров, В. В. Теория оптимального эксперимента Текст. / В. В. Федоров. -М.: Наука, 1978. 182 с.

105. Драйпер, Н. Прикладной регрессионный анализ Текст. / Н. Драй-пер, Г. Смит. М.: Статистика, 1973. - 340 с.

106. Лбов, Г. С. Некоторые вопросы минимизации исходной системы признаков при распознавании образов: Кандидатская диссертация/ Новосибирск, 1967.

107. Тюрин Ю. Н. Статистический анализ данных на компьютере Текст. / Ю. Н. Тюрин, А. Л. Макаров М.: ИНФА - М., 1998. - 190 с.

108. Брайловский, В. Л. Об одной многоэтапной процедуре прогнозирования качества технологических процессов Текст. / В. Л. Брайловский,

109. A. Л. Лунц, Ю. С. Наткович // Проблемы планирования эксперимента. Сборник /М.-Наука, 1969.

110. Федоров, В. В. Последовательные методы планирования экспериментов при изучении механизма явлений Текст. / В. В. Федоров // Сб. Новые идеи в планировании экспериментов. -М. Наука, 1969.

111. Вазан, М. Стохастическая аппроксимация. Текст. / М. Вазан М. -Мир, 1972.-295 с.

112. Бирюков, В. В. Применение решетчатых функций для математического описания и оптимизации сложных технологических процессов Текст. /

113. B. В. Бирюков // Сб. Проблемы планирования эксперимента. М. - Наука, 1969.

114. Ивахненко, А. Г. Самообучающие системы распознавания и автоматического управления Текст. / А. Г. Ивахненко Киев: Техшка, 1969. -392с.

115. Пинскер, И. Ш. Принцип хаотизации и его применения при обработке наблюдений Текст. / И. Ш. Пинскер // Модели. Алгоритмы. Принятие решений. М.: Наука, 1979. С. 5 - 38.

116. Гельфанд, И. М. О некоторых способах управления сложными системами Текст. / И. М. Гельфанд, М. Л. Цетлин // Успехи математических наук-1962.-№1.

117. Ермуратский, П. В. Симплексный метод оптимизации // Математическое описание и оптимизация многофакторных процессов Текст. / П. В. Ермуратский / Сб. Труды МЭИ. М. 1966. - С.29-68.

118. Демидович, Б. П. Основы вычислительной математики Текст. / Б. П. Демидович., И. А. Марон. М.: Физматгиз, 1963. - 659 с.

119. Петерсен, И. Ф. Описание и оптимизация при коррелированных входных параметрах Текст. / И. Ф. Петерсен // Проблемы планирования эксперимента. М Наука, 1969. - С. 19 - 24.

120. Бусленко, Н. П. Метод статистических испытаний Текст. / Н. П. Бусленко., Ю. А. Шритфер. М.: Физматгиз, 1961. - 220 с.

121. Гурии, JI. С. Задачи и методы оптимального распределения ресурсов Текст. / JI. С. Гурин, Я. С. Дымарский, А. Д. Меркулов. М.: Советское радио, 1968.-463 с.

122. Загоруйко, Н. Г. Методы распознавания и их применение Текст. // Н. Г. Загоруйко. М.: Советское радио, 1972. - 160 с.

123. Дубов, А. М. Обработка статистических данных методом главных компонент Текст. / А. М. Дубов. -М.: Статистика, 1978. 152 с.

124. Ту, Дж. Принципы распознавания образов Текст. / Дж. Ту, Р. Гон-салес. М.: Мир, 1979. - 348 с.

125. Вапник, В. Н. Задача обучения распознавания образов Текст. / В. Н. Вапник. М.: Знание, 1971. - 145 с.

126. Браверман, Э. М. Диагонализация матрицы связи и выявление скрытых факторов Текст. / Э. М. Браверман [и др.] // Сб. трудов института проблем управления АН СССР. Выпуск 1. М.: 1971.

127. Горелик, A. JI. Построение систем распознавания Текст. / A. JI. Горелик, В. А. Скрипкин. -М.: Советское радио, 1974.- 223 с.

128. Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен Текст. / Р. Дуда, П. Харт. М.: Мир, 1976 - 511 с.

129. Фу, К. Структурные методы в распознавании образов Текст. / К. Фу. -М.: Мир, 1977. -319 с.

130. Уваров, Л. Б. Технологическое обеспечение, проектирование и производство газотурбинных двигателей. Текст. / JI. Б. Уваров Под ред. Б. Н. Леонова, А. С. Новикова Рыбинск, 2000. - 407с.

131. Оптико-электронная система контроля лопаток (ОПТЭЛ). Техническое описание. Уфимский государственный университет. -Уфа, 1996.

132. Хармут, Т. Секвентный анализ Текст. / Т. Хармут. М.: Наука, 1988.-542 с.

133. Безъязычный, В. Ф. Оптимизация технологических условий механической обработки деталей авиационных двигателей Текст. / В.Ф. Безъязычный, Т. Д. Кожина, А. В. Константинов [и др.] -М.: МАИ, 1992. -183с.

134. Черкез, А. Я. Инженерные расчеты газотурбинных двигателей методом малых отклонений Текст. / А. Я. Черкез. М.: Машиностроение, 1965. -355 с.

135. Новиков, А. С. Структурный анализ элементов конструкции в авиадвигателестроении Текст. / А. С. Новиков, И. И. Ицкович, В. Н. Шишкин; под ред. А. С. Новикова. Рыбинск: РГАТА, 1999. - 141 с.

136. Безъязычный, В. Ф. Структурный анализ качества технических решений при доводке многоступенчатых компрессоров Текст. / В. Ф. Безъязычный, Ф. А. Фаррахов, О. В. Виноградова, В. Н. Шишкин и др. // Полет. -2004. № 1.-С. 57-60.

137. Шишкин, В. Н. Разработка эвристических методов описания, оптимизации и распознавания при эволюционном совершенствовании элементов ГТД Текст. / В. Н. Шишкин // Полет. 2005. - № 8. - С. 27 - 32.

138. Математическая теория планирования экспериментов Текст. / под ред. Ермакова Е.М. М. Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1983.-392с.

139. Миронов, Ю. Р. Опыт профилирования охлаждаемой сопловой решетки высокоперепадной турбины Текст. / Ю. Р. Миронов // Высокотемпературные охлаждаемые газовые турбины летательных аппаратов. Межвузовский сборник. / Казан, авиац.инт. Казань, 1989.

140. Венедиктов, В. Д. Атлас экспериментальных характеристик плоских решеток охлаждаемых турбин Текст. / В. Д. Венедиктов, А. В. Грановский, А. М. Карелин, А. И. Колесов, М. X. Мухтаров М.: ЦИАМ, 1990.

141. Дейч, М. Е. Газодинамика диффузоров и выхлопных патрубков турбомашин Текст. / М. Е. Дейч, А. Е. Зарянкин. М.: Энергия, 1970 - 350 с.

142. Кулагина, В. А. Экспериментальные исследования колебаний лопаток плоской решетки Текст. / В. А. Кулагина // Сб.: Лопаточные машины и струйные аппараты. «Машиностроение», 1966.

143. Меерович, И. И. Распределение напряжений в слабо изогнутых компрессорных лопатках при колебаниях Текст. / И. И. Меерович — М.: Оборонгиз, 1665.

144. Лоули, Д. Факторный анализ как статистический метод Текст. / Д. Лоули, А. Максвелл. М.: Мир, 1967. - 570 с.

145. Загоруйко, А. Г. Методы распознавания образов и их применение Текст. / А. Г. Загоруйко. М.: Наука, 1972. - 190 с.

146. Растригин, Л. А. •Статистические методы поиска Текст. / Л. А. Растригин. М.: Наука, 1968. - с.

147. Холщевников, Н. В. Теория и расчет авиационных лопаточных машин. Текст. / Н. В. Холщевников. М.: Машиностроение, 1970. - 620 с.

148. Богомолов, Е. Н. Исследование особенностей течения в межтурбинном переходнике газотурбинного двигателя Текст. / Е. Н. Богомолов,

149. М. Н. Буров, А. Е. Ремизов // Известия вузов. Авиационная техника. —1995. -№4.-С. 23-30.

150. Терехов, С. А. Лекции по теории и приложениям искусственных нейронных сетей Текст. / С. А. Терехов НТО-2, ВНИИТФ, Снежинск, 2000.

151. Мушнк, Э. Методы принятия технических решений. Текст. / Э. Мушик, П. Мюллер. М.: Мир, 1990. - 206 с.

152. Безъязычный, В. Ф. Нейроуправление качеством системы проектирование производство сложнопрофильных элементов ГТД Текст. / В. Ф. Безъязычный, В. Н. Шишкин // Полет. - 2003. - № 10. - С. 18 - 23.

153. Жабрев, Б. В. О снижении вибрационной надежности лопаток рабочих колес компрессора Текст. / Б. В. Жабрев, В. И. Серков, В. Н. Шишкин // Авиационная промышленность. 1978. - № 10. - С. 46-48.

154. Шишкин, В. Н. Структурный анализ геометрии лопаточных аппаратов турбомашин Текст. / В. Н. Шишкин // Компрессорная техника и пневматика. 1994. - № 4-5. - С. 36 - 44.

155. Статннков, Р. Б. Многокритериальное проектирование машин. Текст. / Р. Б. Статников, И. Б. Метусов. М.: Знание, 1989. - 317 с.

156. Воронковский, Г. Л. Генетические алгоритмы, искусственные нейросети и проблемы виртуальной реальности Текст. / Г. Л. Воронковский,

157. К. В. Махотило, С. Н. Петрашов, С. А. Сергеев. Харьков: Основа, 1997. -112 с.

158. Гуляев, Б. Б. Синтез сплавов Текст. / Б. Б. Гуляев М.: Металлургия, 1984. - 160 с.

159. Геллер, Ю. А. Инструментальные стали Текст. / Ю. А. Геллер-М.: Машиностроение, 1983. 527 с.

160. Пикеринг, Ф. Б. Физическое металловедение и разработка сталей Текст. / Ф. Б. Пикеринг-М.: Металлургия, 1982. 184 с.