Применение

В настоящее время технология успешно применяется при решении следующих проблем:

• получение наиболее эффективных технических решений, за счет оптимизации моделей систем большой размерности и обеспечения экстремальности одного или нескольких критериев эффективности технической системы;
• определение оптимальных законов управления сложными устройствами на различных их режимах работы;
• сравнительный анализ альтернативных оптимальных вариантов и обоснование выбора технического решения;
• определение вероятности реализации проектных показателей для заданного уровня технологии производства.

Данная технология широко использовалась для решения следующих задач в области авиадвигателе- и самолетостроения:

• получение наиболее эффективных технических решений для планера и его элементов с наилучшими аэродинамическими показателями в широком диапазоне высот и скоростей полета;
• наилучшей интеграцией элементов и компоновки планера, с учетом комплекса показателей эффективности (прочностных, аэродинамических, весовых и других показателей);
• оптимизация программ управления газотурбинным двигателем на установившихся и неустановившихся режимах работы с целью улучшения экономических, динамических свойств;
• интеграция ГТД с летательным аппаратом и определение его оптимальных законов управления.
• идентификация математических моделей ГТД по результатам стендовых испытаний и обоснование мероприятий по доводке двигателя;
• определение оптимальных проектных решений по комплексному критерию «эффективность-вероятность», “эффективность — стоимость” и других;
• обоснование требований к уровню технологии производства отдельных элементов технической системы;
• определение параметров и состава покрытий деталей для обеспечения заданных оптических, теплофизических и прочностных характеристик;
• оптимизация элементов ГТД:
  • оптимизация геометрии проточной части компрессора с целью повышения его к.п.д. на расчетном режиме работы и на максимальном и расчетном режимах работы одновременно при условии обеспечения заданных запасов газодинамической устойчивости. (расчетные модели: 3D Навье-Стокс; используемое ПО: FineDesign , CFX , TascFlow);
  • оптимизация геометрических параметров лопаток компрессора с целью минимизации уровня максимальных напряжений при сохранении или повышении газодинамической устойчивости – двухдисциплинарная задача. (используемое ПО: ANSYS + FineDesign);
  • оптимизация геометрии многоступенчатой турбины для обеспечения максимального к.п.д.на двух режимах работы.

Технология инвариантна к объектам исследования и применима к использованию математических моделей различного уровня сложности, используемых при решении широкого класса практических задач в различных областях науки и техники, например:

• Определение параметров и состава покрытий деталей для обеспечения заданных оптических, теплофизических и прочностных характеристик.
• Структурная оптимизация

Высокая эффективность IOSO технологии признана ведущими западными специалистами. Результаты её применения опубликованы более чем в 200 работах. Из них около 30 в престижных зарубежных изданиях, таких как ASME, AIAA, UEF, ECCOMAS, EUROGEN.

Объект исследования	Проблема	Полученные результаты
Компрессоры авиационных газотурбинных двигателей
	Снижение уровня максимальных напряжений при сохранении заданного КПД (ANSYS + FINE/Design3D, 7 независимых переменных, время расчета 1 варианта – 6 ч.).		В результате использования алгоритма IOSO NS уровень максимальных напряжений снижен на 40% при сохранении заданного КПД.
	Повышение КПД ступени компрессора на двух режимах работы (FINE/Design 3D, 36 независимых переменных, время расчета 1 варианта – 10 ч.).		В результате использования алгоритма IOSO NM найдено множество Парето-оптимальных решений, различающихся достигаемыми приростами КПД на максимальном и крейсерском режимах.
	Повышение КПД многоступенчатого компрессора на двух режимах работы (FINE/Design3D, 32 независимые переменные, время расчета 1 варианта – 25 ч.).		В результате использования алгоритма IOSO NM удалось повысить КПД компрессора на 2.6% на максимальном режиме и на 3.7% на крейсерском режиме.
	Повышение вероятности практической реализации проектных параметров многоступенчатого осевого компрессора (2D модель ЦИАМ, 140 независимых переменных, время расчета 1 варианта – 2 мин.) .		В результате использования алгоритма робастной оптимизации IOSO RS удалось найти множество Парето-оптимальных решений, обеспечивающих различные степени компромисса между вероятностью практической реализации и средним значением КПД для заданного уровня технологии производства.
Газовая турбина	Уменьшение уровня температурной неравномерности на поверхности лопатки при сохранении заданного уровня напряжений и газодинамической эффективности (ADVENTURE FEA code, 42 независимых переменных, время расчета 1 варианта – 16 мин.).		В результате использования параллельного алгоритма IOSO PM удалось снизить уровень температурной неравномерности на 60% при сохранении заданного уровня напряжений и газодинамической эффективности.
Авиационный газотурбинный двигатель	Многоцелевая оптимизация параметров и программ управления перспективного ГТД для заданной совокупности требований к проектируемому летательному аппарату (модели ГТД и ЛА «НПО Сатурн», 8 независимых переменных, время расчета 1 варианта – 5 мин.) .		В результате использования алгоритма IOSO N М удалось найти такое сочетание проектных параметров и программ управления перспективного ГТД, которые обеспечивают увеличение эффективности по всем рассматриваемым показателям от 1 до 6%.
	Улучшение экономичности существующего двигателя на дроссельных режимах работы за счет оптимального управления элементами проточной части (модель ГТД «НПО Сатурн», 18 независимых переменных, время расчета 1 варианта – 1 мин.).		В результате использования алгоритма IOSO NS удалось найти законы управления элементами проточной части, обеспечивающие снижение удельного расхода топлива на дроссельных режимах работы до 8%.
	Уменьшение времени приемистости существующего двигателя (модель ГТД «НПО Сатурн», 20 независимых переменных, время расчета 1 варианта – 1 мин.).		В результате использования алгоритма IOSO NS удалось найти законы управления элементами проточной части, обеспечивающие снижение времени приемистости на 30%.
Пассажирский самолет	Уменьшение аэродинамического сопротивления крыла самолета (программный код CFL3D, 56 независимых переменных, время расчета 1 варианта – 3 часа).		В результате использования алгоритма IOSO NS удалось найти форму крыла самолета, обеспечивающую снижение коэффициента сопротивления на 15%.
Самолет короткого взлета и вертикальной посадки (СКВВП)	Совершенствование взлетно-посадочных характеристик СКВВП (модель «IOSO Technology Center», 53 независимых переменных, время расчета 1 варианта – 2 мин.) .		В результате использования алгоритма IOSO NS удалось найти законы управления регулируемыми элементами двигателя и летательного аппарата, обеспечивающие снижение длины разбега в 2.5 раза.
Многослойные оптические покрытия	Обеспечение минимальной величины коэффициента отражения (поглощения) в заданном диапазоне длин волн (модель МГУ, 20 независимых переменных, время расчета 1 варианта – 1 сек.).		В результате использования алгоритма IOSO NS удалось найти значения толщин слоев многослойного оптического покрытия, обеспечивающих минимальное отражение в заданном диапазоне длин волн.
Трансмиссия полноприводного автомобиля	Повышение надежности и технологичности элементов трансмиссии полноприводного автомобиля (модель АвтоВАЗ, 13 независимых переменных, время расчета 1 варианта – 5 сек.).		В результате использования алгоритма IOSO NM удалось найти значения параметров трансмиссии, обеспечивающие улучшение пяти рассматриваемых показателей эффективности от 6 до 85%.
Тепловая машина для очистки аэродромов	Использование авиационных двигателей, отработавших ресурс, в составе тепловых машин для очистки аэродромов (модель ГТД «ВВИА им. Н.Е. Жуковского, 5 независимых переменных, время расчета 1 варианта – 1 мин.).		В результате использования алгоритма IOSO NS удалось найти такие значения изменяемых параметров двигателя, которые обеспечили повышение топливной экономичности тепловой машины на 10%.
Технологический процесс	Совершенствование технологии производства деталей авиационных ГТД (использована база данных одного из серийных заводов, 18 независимых переменных).		В результате использования алгоритма IOSO NS удалось найти такие значения параметров технологического процесса, которые обеспечили повышение прочности деталей на 14%.
Автомобильный двигатель	Стендовая калибровка микропроцессорной системы управления для достижения наилучшей экономичности при соблюдении ограничений на токсичность отработавших газов (NOx , CO , CnHm ).		В результате использования алгоритма IOSO NS удалось повысить топливную экономичность двигателя внутреннего сгорания до 8%.