Разработка метода оценки влияния дефектов лопаточного аппарата турбомашин на эксплуатационные характеристики

Турбомашины нашли широкое применение во многих отраслях народного хозяйства в качестве машин повышающих полную энергию различных потоков газа и жидкости и наоборот преобразующих такую энергию в механическую работу за счет взаимодействия рабочего тела со специально спрофилированным лопаточным аппаратом. В процессе работы турбомашин под воздействием различных факторов происходит повреждение и износ поверхности лопаточного аппарата, что приводит к снижению эффективности и надежности их эксплуатации. Появление и развитие дефектов сопровождается изменением газодинамических характеристик лопаточных машин и прочности. Последнее десятилетие активно внедряются цифровые технологии на всех этапах жизненного цикла оборудования. В рамках настоящего исследования выделяется три направления – это применение нейронных сетей для обнаружения дефектов, выполнение численных экспериментов для их глубокого и быстрого (относительно натурных экспериментов) изучения, внедрение аналитики больших данных с применением методов машинного обучения для оценки и прогнозирования развития дефектов. Совершенствование этих направлений в перспективе приведёт к внедрению различных систем обнаружения, оценки и прогнозирования дефектов турбомашин, которые в конечном итоге должны стать частью цифровых систем принятия решений в условиях эксплуатации оборудования. Выполняемое исследование направлено на разработку подхода к оценке влияния дефектов лопаточного аппарата на эксплуатационные характеристики с применением перечисленных технологий. В качестве методов исследования рассматриваются применение нейронных сетей для классификации изображений, методов численного моделирования (вычислительная газовая динамика CFD и метод конечных элементов) для построения характеристик, методов машинного обучения (классификация и регрессия) для обработки данных о дефектах и их влиянии на характеристики турбомашин.