A REVIEW OF MODERN COMPUTATIONAL FLUID DYNAMICS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS FOR MODELING UNSTEADY PROCESSES IN CENTRIFUGAL PUMPS

Ainur Suleimenova; Nurlan Shayakhmetov; Abdurashid Aliuly

doi:10.26577/jpcsit5320264

Авторлар

Айнур Сулейменова Satbayev University, Almaty, Kazakhstan https://orcid.org/0009-0006-0583-5869 (расталмаған)
Доктор Нурлан Шаяхметов Satbayev University, Almaty, Kazakhstan https://orcid.org/0000-0002-7559-4371 (расталмаған)
Абдурашид Әлиұлы Satbayev University, Almaty, Kazakhstan https://orcid.org/0000-0001-6845-6571 (расталмаған)

DOI:

https://doi.org/10.26577/jpcsit5320264

Түйін сөздер:

Орталықтан тепкіш сорғы, есептеуіш сұйықтық динамикасы, турбуленттілік модельдеу, жасанды интеллект, гибридті RANS-LES, оңтайландыру, болжамды техникалық қызмет көрсету

Аңдатпа

Орталықтан тепкіш сорғылар әртүрлі өнеркәсіп салаларында маңызды рөл атқарады, бірақ олардың күрделі, үш өлшемді және тұрақсыз турбулентті ағындары дәстүрлі эмпирикалық жобалау әдістері үшін айтарлықтай қиындықтар туғызады. Бұл шолу орталықтан тепкіш сорғыларды математикалық модельдеу бойынша заманауи зерттеулерді жүйелеуге бағытталған, қазіргі үрдістер мен болашақ перспективаларды анықтау үшін озық турбуленттілік модельдері мен жасанды интеллектті (ЖИ) қолдануға баса назар аударады. 2010 және 2026 жылдар аралығында жарияланған Scopus дерекқорымен индекстелген 70-тен астам сараптамалық мақалаларға кешенді талдау жүргізілді. Әдістеме Рейнольдс-орташаланған Навье-Стокс (RANS), Үлкен құйынды модельдеуді (LES), гибридті RANS-LES тәсілдерін және машиналық оқыту алгоритмдерін интеграциялауды бағалауға бағытталған. Нәтижелер оқшауланған есептеу сұйықтық динамикасын (CFD) модельдеуден интеграцияланған, ЖИ басқаратын әдіснамаларға іргелі парадигмалық ауысуды көрсетеді. RANS және оның тұрақсыз (URANS) формасы есептеу тиімділігіне байланысты бастапқы өнімділікті бағалаудың салалық стандарты болып қала берсе, LES және гибридті модельдер (мысалы, DES және SST-SAS) шекаралық қабаттың бөлінуі және кавитация сияқты күрделі өтпелі құбылыстар үшін эталондық дәлдікке қол жеткізу үшін барған сайын кеңінен қолданылуда. Сонымен қатар, жоғары дәлдіктегі CFD есептеулері қазіргі уақытта негізінен терең нейрондық желілерге арналған оқу дерекқорларын жасау үшін қолданылады. Бұл синергия лезде көп критерийлі геометрияны оңтайландыруға, виртуалды сенсорды орналастыруға және болжамды жабдықты диагностикалауға мүмкіндік береді.

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

Автор өмірбаяндары

Айнур Сулейменова, Satbayev University, Almaty, Kazakhstan

Айнұр Сүлейменова - әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университетінің механика мамандығы бойынша PhD докторанты және Сәтбаев университетінің (Алматы, Қазақстан) ғылыми қызметкері. Ол Әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университетінде механика ғылымдарының магистрі дәрежесін алды. Оның докторлық зерттеуі күрделі сұйықтық ағыны жүйелерін математикалық модельдеуге, кавитация құбылыстарын мамандандырылған талдауға және центрифугалық сорғыларды көп мақсатты оңтайландыру алгоритмдеріне бағытталған. ORCID iD: https://orcid.org/0009-0006-0583-5869.
Доктор Нурлан Шаяхметов, Satbayev University, Almaty, Kazakhstan

Доктор Нурлан Шаяхметов - ассистент-профессор Казахского национального университета им. Аль-Фараби и руководитель проекта в Сатбаев Университете (Алматы, Казахстан, shayakhmetovn@gmail.com). Он получил степень PhD в области механики в Казахском национальном университете им. Аль-Фараби в 2024 году. Доктор Шаяхметов специализируется на вычислительной гидродинамике и численном моделировании. Его текущие исследования сосредоточены на оптимизации динамики потока в центробежных насосах и применении нейронных сетей в инженерном проектировании. ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-7559-4371.
Абдурашид Әлиұлы, Satbayev University, Almaty, Kazakhstan

Абдурашид Әлиұлы - старший преподаватель Сатбаев университета (Алматы, Казахстан). В 2017 году он получил степень магистра техники и технологий в области информационных систем в Казахском национальном университете им. Аль-Фараби. В сферу его научных интересов входят инженерная механика, вычислительная математика, специализированное параметрическое проектирование на основе CFD и анализ нестационарных процессов в лопастных гидравлических машинах. ORCID iD: https://orcid.org/0000-0001-6845-6571.