Многокритериальное проектирование качающего узла шестеренного насоса внешнего зацепления

Abstract

RU: В статье обсуждается вопрос формирования научного направления в области проектирования шестеренных насосов, основанного на сочетании многокритериальной оптимизации параметров зубчатого зацепления и численного моделирования гидродинамических процессов; на основе предложенной математической модели шестеренного насоса (с рабочим объемом 32см3 и давлением 16 МПа) поставлена и решена задача многокритериальной оптимизации, позволившая из множества допустимых решений выбрать оптимальное; на примере поиска трех коэффициентов исходного контура, которые определяли значимые параметры натурного образца, поставлена и решена обратная задача (как задача идентификации) методом проб и ошибок. UK: У статті обговорюється питання формування наукового напрямку в області проектування шестеренних насосів, заснованого на поєднанні многокритериальної оптимізації параметрів зубчастого зачеплення і чисельного моделювання гідродинамічних процесів; на основі запропонованої математичної моделі шестерневого насосу (з робочим об'ємом 32см3 і тиском 16 МПа) поставлена і вирішена задача багатокритеріальної оптимізації, що дозволило з безлічі допустимих рішень вибрати оптимальне; на прикладі пошуку трьох коефіцієнтів вихідного контуру, які визначали значущі параметри натурного зразка, поставлена і вирішена зворотна задача (як завдання ідентифікації) методом проб і помилок. EN: Тhe article discusses the issue of the formation of a scientific direction in the design of gear pumps, based on the combination of multicriteria optimization of gearing parameters and numerical simulation of hydrodynamic processes; on the basis of the proposed mathematical model of a gear pump (with a working volume of 32 cm3 and a pressure of 16 MPa), a multicriteria optimization problem was posed and solved, which made it possible to choose the optimal one from a set of admissible solutions; on the example of searching for three coefficients of the initial contour that determined the significant parameters of the natural sample, an inverse problem (as an identification problem) was posed and solved by trial and error.