close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Оценка дымообразования топлива по последовательности видеоизображений..pdf

код для вставкиСкачать
Военно-специальные науки
ceived or from one direction finder, but processed by different methods, or from direction
finders of the various physical nature are considered.
Key words: the image, processing, selection, integration (complexation), coordinates.
Ponyatskiy Valeriy Mariafovich, candidate of engineering, docent, head of bureau,
kbkedr@tula.net, pwmru@rambler.ru, Russia, Tula, KBP named after academician
A.G. Shipunov УДК 621.454.3
ОЦЕНКА ДЫМООБРАЗОВАНИЯ ТОПЛИВА
ПО ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЙ
Е.Н. Семашкин, Ю.С. Швыкин, В.М. Понятский, И.В. Кирюхин,
А.В. Лапшин, С.В. Замарахин
Предложен способ определения мощности дымообразования топлива при анализе изображений, полученных при видеосъёмке рабочего процесса ракетного двигателя.
Ключевые слова: ракетное топливо, дымообразование, методика.
В настоящее время практически все комплексы управляемого вооружения имеют в составе системы, отвечающие за информационную
связь управляемой ракеты с пусковой установкой (передача команд или
непосредственное наблюдение за ракетой и целью). В то же время двигательная установка ракеты из-за горения топлива создает дымовые помехи
прохождению полезного сигнала, в особенности по оптическим линиям
связи. Также в последнее время стали обращать пристальное
внимание на то, что дымовое облако демаскирует положение пусковой
установки и комплекса в целом. В этой связи необходимо применять топливо с уменьшенным дымообразованием. Дымообразование топлива характеризуется удельной мощностью дымообразования уд , м2/кг. Эта величина показывает ослабляющую площадь аэрозолей, образующихся при
сжигании 1 кг топлива.
На сегодняшний день задачу теоретического расчёта удельной
мощности дымообразования из-за ее сложности решить не удалось, поэтому
ее определяют экспериментально. В настоящее время существуют различные методики экспериментального определения удельной мощности дымообразования [1]. Все они имеют преимущества и, как зачастую бывает, недостатки, главным из которых является громоздкость экспериментальной
установки и, как следствие, отсутствие мобильности или трудности смены
местоположения.
89
Известия ТулГУ. Технические науки. 2015. Вып. 2
В работе [2] предложен метод определения коэффициента ослабления / средой светового потока при анализе кадров, полученных посредством видеосъемки процесса истечения продуктов сгорания ( – начальная
освещенность выбранной области (строба) в видимом диапазоне при отсутствии среды ослабления; – освещенность строба при наличии дымовой
среды). Мерой освещенности при цифровой обработке видеокадров служила
осредненная по трем цветам яркость пикселя (мощность света в единицу
угла). Ниже на основе использования коэффициента ослабления, полученного посредством видеоанализа, описана методика определения удельной
мощности дымообразования.
Опираясь на представленную в [1] модель оптической плотности факела и дымового шлейфа ракетного двигателя твердого топлива, можно
определить удельную мощность дымообразования. Рассмотрим данную модель подробнее. Схема, поясняющая определение уд , показана на рис. 1.
Рис. 1. Схема определения коэффициента ослабления
В соответствии с законом Бугера-Ламберта ослабление сигнала может быть записано в следующем виде [1]:
J
 exp( l ) ,
J0
где  – удельный показатель ослабления сигнала; l – расстояние, проходимое пучком.
Удельный показатель ослабления на срезе сопла имеет вид
 0  n0  0 
n0 G0
N
 0 ,
V0 S 0 V0 S 0
где  0 – плотность газа; V0 – скорость газа; S 0 – площадь, через которую
происходит истечение газа; G0 – расход газа; N0 – полная мощность дымообразования.
90
Военно-специальные науки
Индекс 0 указывает на величины, относящиеся к срезу сопла.
Закон распределения удельного показателя ослабления, построенного по аналогии с формулами, выведенными А.И. Филипповым [1], описывается выражением
   0  1 Ф   1 ,
где  1 – коэффициент ослабления атмосферы.
Обычно 0  1 , тогда
N
   0Ф   0 Ф  ;
V0 S 0
 G R2 

 G 
Ф   1  exp 21  exp  2 2  ,
x 
 x 


2
1
;  0 v – коэффициент турбулентной
где R – радиус; G1  d 0 2 ; G2 
2
0,0115 f v
128 0 v
вязкости струи; x – расстояние от среза сопла до мерного сечения.
Коэффициент турбулентной вязкости струи зависит от соотношения
параметров газа на срезе сопла ( p0 – давления,  0 – плотности, V0 –
скорости) и параметров окружающей среды ( p1 , 1 , V1 ).
А.И. Филиппов выразил данный коэффициент следующим образом:
 0v  0,005 fv fk fn fl ,
где fv , fk ,fn ,fl – функции, которые в зависимости от соотношения параметров даны в виде номограмм, для удобства вычислений они аппроксимированы в [2] в виде функций
f v  exp(1,63
u1 ;
)
u0
0, 6

 p0 
p
 1,35 
при 0  2;

p1
 p1 
fk  
 0,1 p0   1,1 при p0  2;
p 

p1
 1

 
f n  1,02 1 
 0 
0 , 44
при 0,5 
1
 4;
0
2,3
u 
f l  1  0,04 0  .
 a0 
Распределение показателя ослабления Ф  упрощается ввиду малости параметра
G1
2
2
2
2 , а также заменой R на y  z (см. рис. 1). Тогда показаx
тель ослабления запишется в следующем виде:
91
Известия ТулГУ. Технические науки. 2015. Вып. 2
 G2 y 2 
 G2 z 2 
G1
   0 2 exp  2  exp  2  .
x
x 

 x 
Из-за того, что коэффициент ослабления / вычисляется по всей
области строба (рис. 2), определим среднее значение показателя ослабления
n


i 1 i

,
n
*
2 z
2
где  i  2 N 0 G21 exp  G2 2yi   exp  G2 2z dz .
V0 S 0 x
x 0
x 


Рис. 2. Распределение удельного показателя ослабления
При достаточно большом z*
i 
 G y2  
N 0 G1 
exp  2 2 i erf 
V0 S 0 x
x  

 G2 yi2 
N 0 G1  exp  2 
x .
G2 z * 



x 
V0 S 0 x
При достаточно большом n сумма превращается в интеграл, и средний полный показатель ослабления после преобразований запишется в виде
 J 
N 0 G1
.

2V0 S 0 G2 y*
 ln  
 J0 
*
Отсюда при y  0,86 м (высота строба)
J 
1,72V0 S0G2 ln 
 J0  ;
N0 
G1
92
Военно-специальные науки
nуд t  
N 0 t 
.
G (t )
Таким образом, зная параметры на срезе сопла и окружающей среды, расстояние до мерного сечения, расход газа, а также коэффициент
ослабления можно определить удельную мощность дымообразования.
Расход газа из сопла двигателя находится по следующей формуле:
Gср
т
,
G t  
Рср
Р t  
Jр
Р t 
где Gср , Рср – средние расход и давление соответственно;  т – масса сгоревшего
топлива;
Рt  – давление.
J р – импульс
давления
за
время
горения;
Из соотношения площадей выходной части ( F0 ) сопла и критического сечения ( Fкр ) определяются число Маха ( M0 ) на срезе сопла, давление ( Р0 ) и температура ( Т 0 ).
Скорость пороховых газов вычисляется по формуле
V0 t   M 0 (t ) kRT0 (t ) ,
где k – показатель адиабаты газов; R – газовая постоянная.
Удельная плотность пороховых газов на срезе сопла рассчитывается по формуле
 0 t  
Gt  ,
gV0 t F0
где g – ускорение свободного падения.
Параметры окружающей среды принимаются постоянными и равными:
давление Р1  101325 Па ;
удельная плотность 1  0,1228 м ;
скорость воздуха относительно ракетного двигателя u1  0 м/c .
Для иллюстрации применения изложенной выше методики были
проведены два эксперимента с топливом, у которого удельная мощность
3
дымообразования известна и находится на уровне 1.8  2.2 м 2 / кг . Схема
экспериментов показана на рис. 3.
93
Известия ТулГУ. Технические науки. 2015. Вып. 2
Рис. 3. Схема проведения экспериментов
В результате экспериментов были записаны кривые давления по
времени. Процесс экспериментов был записан на VHS-видеокамеру.
Частота смены кадров составила 25 кадров/с. Разрешение получаемого при
помощи видеокамеры изображения составляет – 720 576 пикселей.
Коэффициент ослабления среды вычисляется при помощи программы,
интерфейс которой показан на рис. 4 [2]. Анализируемая область выделена
прямоугольником (655 5 пикселей).
Рис. 4. Интерфейс программы для анализа видеоизображений
94
Военно-специальные науки
100
100
95
95
Коэффициент ослабления, %
Коэффициент ослабления, %
Коэффициенты ослабления, полученные при помощи видеоанализа
экспериментов № 1 и 2, представлены на рис. 5.
90
85
80
90
85
80
75
70
75
0
0.2
0.4
0.6
Время, с
0.8
1
70
1.2
0
0.2
0.4
0.6
Время, с
0.8
а
1
1.2
б
Рис. 5. Коэффициенты ослабления среды:
а – эксперимент № 1 (видеокамера);
б – эксперимент №2 (фотоприемник)
10
10
9
9
8
8
7
7
6
6
nуд,м2/кг
nуд, м2/кг
Также на рис. 5 (пунктиром) показаны результаты регистрации
фотоприемником пучка света, пропускаемого через рективную струю при
истечении тех же продуктов сгорания [1].
Удельная
мощность
дымообразования,
вычисленная
по
представленной выше методике, показана на рис. 6.
5
4
5
4
3
3
2
2
1
1
0
0
0.1
0.2
0.3
Время, с
0.4
0.5
0.6
0
а
0
0.1
0.2
0.3
Время, с
0.4
б
Рис. 6. Удельная мощность дымообразования:
а – эксперимент № 1; б – эксперимент № 2
95
0.5
0.6
Известия ТулГУ. Технические науки. 2015. Вып. 2
Коэффициент ослабления (см. рис. 5) и удельная мощность
дымообразования (рис. 6) имеют две характерные особенности, а именно
резкое изменение величин в начале и в конце работы двигателя. Начальное
ослабление сигнала и повышение удельной мощности связано с горением
и дымообразованием от воспламенителя. Резкий скачок дымообразования
в конце работы двигателя связан с окончанием горения топлива, догоранием его остатков и уменьшенным расходом газа из двигателя.
По результатам экспериментов без учета начальных и конечных
скачков удельная мощность дымообразования для эксперимента № 1 составила в среднем 3.30 м2/кг, а для эксперимента № 2 – 3.32 м2/кг. Экспериментально определенные значения удельной мощности дымообразования получились выше, чем определенные ранее по методике,
представленной в [1], из-за недостаточного разрешения видеокамеры, низкой дискретности получаемых снимков, а также усреднения ряда параметров в теоретических выкладках.
Результаты экспериментов по определению удельной мощности дымообразования этого же топлива, но по другой методике (испытания на дымовой трубе) показаны на рис. 7. На рисунке видно, что значения удельной
мощности дымообразования, полученной при использовании различных методик, в промежутке времени с 0,1 до 0,3 с близки между собой.
10
Опыт №1
Опыт №2
Дым. труба
9
8
nуд, м2/кг
7
6
5
4
3
2
1
0
0
0.1
0.2
0.3
Время, с
0.4
0.5
0.6
Рис. 7. Результаты испытаний по двум методикам
Выводы
Разработана методика определения мощности дымообразования
среды по последовательности видеокадров. Проведенное тестирование и
обработка экспериментальной последовательности видеоизображений показали эффективность предложенной методики. В то же время возможно
96
Военно-специальные науки
применение представленной методики для определения мощности дымообразования топлива в полете ракеты.
Список литературы
1. Шипунов А.Г., Семашкин Е.Н. Оптические линии связи малогабаритных управляемых ракет в условиях действия помех двигательных
установок. М.: НТЦ «Информтехника», 2000. 180 с.: ил.
2. Оценка ослабления средой светового потока по последовательности видеоизображений / Ю.С. Швыкин [и др.] // Проблемы наземной радиолокации: труды X Всероссийской науч.-техн. интернет-конференции /
под общ. ред. д-ра техн. наук, проф. Л.Н. Толкалина. Тула: Изд-во ТулГУ,
2013. 90 с.
Семашкин Евгений Николаевич, ученый секретарь НТС, начальник отдела,
kbkedr@tula.net, Россия, Тула, ОАО «Конструкторское бюро приборостроения им.
академика А.Г. Шипунова»,
Швыкин Юрий Сергеевич, д-р техн. наук, проф., начальник отдела, зав. кафедрой ПАК, kbkedr@tula.net, Россия, Тула, ОАО «Конструкторское бюро приборостроения им. академика А.Г. Шипунова»,
Понятский Валерий Мариафович, канд. техн. наук, доц., начальник бюро,
pwmru@rambler.ru, Россия, Тула, ОАО «Конструкторское бюро приборостроения им.
академика А.Г. Шипунова»,
Кирюхин Иван Владимирович, инженер-исследователь 1-й категории,
kbkedr@tula.net, Россия, Тула, ОАО «Конструкторское бюро приборостроения им.
академика А.Г. Шипунова»,
Лапшин Александр Владимирович, ведущий инженер-исследователь,
kbkedr@tula.net, Россия, Тула, ОАО «Конструкторское бюро приборостроения им.
академика А.Г. Шипунова»,
FUEL SMOKE FORMATION ASSESSMENT ACCORDING TO VIDEO IMAGES SEQUENCE
E.N. Semashkin, Y.S. Shvikin, V.M. Ponyatskiy, I.V. Kiryuhin, A.V. Lapshin,
S.V. Zamarahin
Estimation smoke generation of fuel by successive video representation.
The method of evaluation magnitude smoke generation of fuel is offered in paper.
The calculation is supported by special analysis video representation of operating process of
rocket engine.
Key words: rocket fuel, smoke generation of fuel, method.
97
Известия ТулГУ. Технические науки. 2015. Вып. 2
Semashkin Evgeniy Nikolaevich, scientific secretary to STC (Scientific and Technical
Council), head of department, kbkedr@tula.net, Russia, Tula, KBP named after academician
A.G. Shipunov,
Shvikin Yuriy Sergeevich, doctor of engineering, professor, head of department, the
head of «ASD» department, kbkedr@tula.net, Russia, Tula, KBP named after academician
A.G. Shipunov,
Ponyatskiy Valeriy Mariafovich, candidate of engineering, docent, head of bureau,
pwmru@rambler.ru, Russia, Tula, KBP named after academician A.G. Shipunov,
Kiryukhin Ivan Vladimirovich, 1st category research engineer, kbkedr@tula.net, Russia, Tula, KBP named after academician A.G. Shipunov,
Lapshin Alexander Vladimirovich, chief research engineer, kbkedr@tula.net, Russia,
Tula, KBP named after academician A.G. Shipunov
УДК 621.391:621.396
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ РАСПОЗНАВАНИЯ
ВОЗДУШНЫХ ОБЪЕКТОВ
И.П. Жабин, В.Н. Гордеев, А.В. Емельянов
Предлагается имитатор нейронной сети распознающих автоматовклассификаторов воздушных объектов. Представлена блочная структура имитатора
нейронной сети, в которой каждый блок является «независимым» потребителем информации.
Ключевые слова: распознавание, воздушный объект, нейросетевой классификатор.
В силу сложности процесса распознавания воздушных объектов на
современном этапе развития науки и техники полностью исключить участие человека-оператора и аналитика практически невозможно. Их роль
сводится к принятию окончательных решений на продолжение тех или
иных операций, а переработка огромных массивов информации возложена
на автоматы – программно-реализованные на ЭВМ процедуры и алгоритмы. Поскольку метод автоматизации базируется на нейросетевых технологиях, которые предполагают решение задачи оптимизации путём обучения
сетевых структур, то главное и необходимое мероприятие заключается в
организации такого обучения [1, 5].
С этой целью требуется формирование значительных информаци98
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
17
Размер файла
1 047 Кб
Теги
оценки, видеоизображений, топливо, дымообразования, pdf, последовательность
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа