ИСТИНА

В рамках данного проекта планируется разработать новые математические модели и численные коды для расчета динамики развития процессов горения и перехода горения в детонацию в полидисперсных системах, состоящих из диспергированного горючего в атмосфере окислителя. Прогнозирование развития всех стадий горения в многофазных полидисперсных системах при различных сценариях инициирования осложняется тем, что до сих пор не разработаны подробные математические модели многостадийных процессов, адекватно описывающие все основные физико-химические явления рассматриваемых событий и их взаимосвязь. Перспективным методом повышения эффективности и сокращения процессорного времени вычислительного моделирования для расчета кинетики взаимодействия капли с несущей фазой является нейросетовой подход. Применение такого метода позволит не только сократить время вычислений, но и повысить точность решения глобальной задачи за счет возможности учитывать большее число расчетных капель в модели. Кроме того, модели должны быть валидированы, верифицированы и содержать оценки накопления стохастических ошибок при проведении расчетов нестационарных процессов. Опыт последних исследований показывает, что проведение расчетов с высокой точностью при долгосрочном прогнозировании вызовет накопление ошибки вычислений, сводящей к нулю преимущества современных суперкомпьютеров. В свете этого, необходимо грамотное сопряжения расчета многомасштабных процессов с заданной точностью в рамках собственного времени каждого процесса, а также применение наиболее эффективных алгоритмов для решения разных классов задач и обеспечения эффективного обмена данными. Также ввиду ограниченности возможности адаптации старых кодов к новым архитектурам вычислителей, необходимо создавать новые вычислительные блоки массивного параллелизма, которые могут быть импортированы в существующие вычислительные коды и использовать имеющийся встроенный пре-пост процессинг и генераторы сеток.

One of the fastest and relatively cheap ways to develop new generation of engines is computer simulation. Carrying out predictive computational modeling of such devices due to its rather high complexity is difficult without the use of high-performance computing systems and the development of parallel algorithms and programs. Within the framework of this project, it is planned to develop new mathematical models and numerical codes for calculating the dynamics of the development of combustion processes and the transition from combustion to detonation in polydisperse systems consisting of dispersed fuel in an oxidizer atmosphere. Predicting the development of all stages of combustion in multiphase polydisperse systems under various initiation scenarios is complicated by the fact that detailed mathematical models of multistage processes have not yet been developed that adequately describe all the main physicochemical phenomena of the events under consideration and their relationship. A promising method for increasing the efficiency and reducing the processor time of computational simulation for calculating the kinetics of the interaction of a drop with a carrier phase is the neural network approach. The use of this method will not only reduce the computation time, but also improve the accuracy of solving the global problem due to the possibility to take into account a larger number of calculated drops in the model. In addition, the models must be validated, verified, and contain estimates of the accumulation of stochastic errors when calculating non-stationary processes. The experience of recent research shows that high accuracy calculations in long-term forecasting will cause the accumulation of calculation errors, which nullifies the advantages of modern supercomputers. It is necessary to correctly interface the calculation of multiscale processes with a given accuracy within the proper time of each process, as well as to use the most efficient algorithms to solve different classes of problems and ensure efficient data exchange. Also, due to the limited ability to adapt old codes to new architectures of computers, it is necessary to create new massively parallel computing blocks that can be imported into existing computing codes and use the existing built-in pre-post processing and mesh generators.

Ожидаемые в конце первого года конкретные научные результаты (1) Аналитический обзор существующих математических моделей для описания неравновесных течений многофазных сред с учетом физических и химических превращений. Выбранные модели, прошедшие отбор по основным критериям: адекватность описания неравновесных процессов в различных диапазонах значений критериев (определяющих безразмерных параметров), применимость модели для использования в режиме массивного параллелизма расчетов. (2) Результаты исследования многомасштабности задачи. Выбранные масштабы, на которых будет производиться вычислительное моделирование. При этом данные с других масштабов будут включаться в расчет с помощь введения дополнительных членов, представляющих интегральные характеристики процессов, протекающих на этих масштабах. (3) Математическая модель для описания неравновесных переходных процессов при турбулентных течениях полидисперсных неоднородных газокапельных смесей с учетом фазовых переходов и химических реакций. Разработанная модель будет учитывать: – неоднородность пространственного распределения диспергированных горючих материалов, – полидисперсный состав смеси и неоднородное распределение капель горючего по размерам, – дробление и агломерацию капель при взаимодействии с газовым потоком и друг с другом, при этом будет выработаны энергетические критерии, определяющие размер получившихся в результате дробления капель, – осаждение капель на стенках камеры, формирование и течение пленки, потерю устойчивости пленки, образование волн и срыв капель с гребней волн, переход во взвешенную фазу, – возможный многокомпонентный состав капель горючего и неравновесный характер фазовых переходов, – химическую кинетику цепных механизмов реакций в газовой фазе с учетом обрыва и разрушения цепей реакций радикалов на конденсированной поверхности (для углеводородных горючих), – возможность изучения зажигания инверсной смеси газообразного горючего (водорода) и жидкого окислителя (кислорода) при низких начальных давлениях. (4) Расчетные блоки для проведения параллельных вычислений задач неравновесных течений полидисперсных физико-химически трансформирующихся сред с учетом балансировки времени расчетов на различных масштабных уровнях. (5) Нейросетавая модель для решения системы трансцендентных уравнений, описывающих динамику изменения скорости испарения капли, температуры на ее поверхности и химического состава газа в окрестности испаряющейся капли. Результаты оценки эффективности работы нейросети.

– Создан авторский программный пакет, предназначенный для детального трехмерного численного моделирования процессов, происходящих в камере сгорания детонационного и гибридного двигателей. В программе реализована математическая модель, учитывающая многокомпонентность смеси горючего и окислителя, химические превращения, а также турбулентный переноса массы, импульса и энергии. – С помощью разработанного программного комплекса проведено трехмерное численное моделирование процессов, протекающих в камерах сгорания детонационных двигателей. В ходе расчетов были определены параметры, необходимые для установления стабильной работы двигателя, и была получена устойчивая мода детонационной волны для камер сгорания различных форм и размеров. – Разработанный программный комплекс позволяет провести трехмерное численное моделирование течения в камере сгорания гибридного двигателя. Программный пакет позволяет проводить оптимальное виртуальное прототипирования камеры сгорания двигателей гиперзвуковых летательных аппаратов, использующих гибридную схему. – Численные результаты, полученные с применением разработанных кодов, прошли сравнение с модельными экспериментами по развитию неравновесных процессов в метастабильных средах.

Для обучения нейронной сети выделить систему определяющих безразмерных параметров задачи взаимодействия капель с потоком газа. Для этих параметров будет создана база данных с использованием точных решений определяющей системы уравнений. При этом все определяющие параметры должны находится в пределах области определения обучающей базы. Также необходимо, используя ту же процедуру, создать контрольную базу данных для тестирования нейронной сети. Причем определяющие параметры при создании этой базы должны находиться вне пределов области определения обучающей базы. Провести верификацию разработанной вычислительной модели путем сравнения известных точных решений с результатами вычислительного моделирования задач, имеющих точные аналитические решения. Создать верификационный базис точных решений для течений физико-химически трансформирующихся многофазных сред. Провести валидацию математических моделей путем сравнения результатов расчетов с экспериментальными данными. В качестве модельных задач будут выбраны наиболее сложные для описания процессы горения и детонации в полидисперсных газокапельных системах, а также переходные процессы, а именно: переход горения в детонацию при ускорении пламени или отражении от неоднородностей поверхности, расщепление детонационной волны на затухающую ударную волну и отстающий от нее фронт горения. Разработать методику оценки накопления стохастических ошибок в процессе вычислений и выработать критерии накопления, при достижении которых необходимо проводить коррекцию вычислений. Предусмотреть возможность встраивания в вычислительный блок соответствующих опций для удобства проведения расчетов, которые позволят наряду с результатами вычислений производить выдачу информации о возможном диапазоне отклонения истинного значения от расчетных данных в результате накопления ошибки.