Preview

Известия Юго-Западного государственного университета

Расширенный поиск

Моделирование течения неньютоновских жидкостей в тороидальном канале инерционного вискозиметра с системой технического зрения

https://doi.org/10.21869/2223-1560-2022-26-1-129-147

Полный текст:

Аннотация

Цель. Теоретическое обоснование геометрических, кинематических и термодинамических параметров устройства нового инерционного вискозиметра, а также разработка приближенной модели течения неньютоновских жидкостей с использованием сверточных нейронных сетей и данных лазерной спеклконтрастной визуализации.
Методы. Исследование состоит из двух частей. Первая посвящена теоретическому исследованию течения вязких жидкостей в тороидальном канале нового инерционного вискозиметра. Математическая модель течения включает безразмерные уравнения Навье-Стокса и конвективной теплопроводности, анализ которых позволил оценить условия однородности полей давлений и температур. Численное решение упрощенного уравнения Навье-Стокса получено методом контрольных объемов. Вычислительный эксперимент позволил выявить дополнительные условия работы вискозиметра. Вторая часть исследований направлена на решение задачи о предсказании значений скорости сдвиговой деформации на поверхности течения и объемного расхода. В основе приближенной модели течения лежит ансамбль сверточных нейронных сетей, обученных на данных лазерной спекл-контрастной визуализации течения жидкости в прозрачной трубке.
Результаты. Получены рекомендации о рабочих параметрах инерционного вискозиметра для исследуемых типов жидкостей в заданном диапазоне вязкости. Разработана приближенная модель в виде ансамбля глубоких нейронных сетей, позволяющая на основе изображений течения жидкости определять объемный расход и скорость сдвиговой деформации на поверхности течения.
Заключение. Полученное в результате теоретического анализа приближенное уравнение Навье-Стокса для течения вязкой жидкости в тороидальном канале может быть использовано для численного определения кинематической вязкости. Для этого необходимые характеристики течения, такие как объемный расход и скорость сдвиговой деформации на поверхности течения могут быть найдены с помощью предварительно обученной модели в виде ансамбля сверточных нейронных сетей на основе данных лазерной спек-контрастной визуализации. В качестве испытуемой жидкости может быть любая неньютоновская жидкость, способная отражать когерентное излучение. В частности, это могут быть физиологические жидкости, в том числе кровь.

Об авторах

Е. П. Корнаева
Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева
Россия

Корнаева Елена Петровна, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры информационных  систем и цифровых технологий

Наугорское шоссе, д. 20, г. Орёл 302020



И. Н. Стебаков
Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева
Россия

Стебаков Иван Николаевич, аспирант кафедры мехатроники, механики и робототехники

Наугорское шоссе, д. 20, г. Орёл 302020



А. В. Корнаев
Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева
Россия

Корнаев Алексей Валерьевич, доктор технических наук, профессор кафедры мехатроники, механики и  робототехники

Наугорское шоссе, д. 20, г. Орёл 302020



В. В. Дрёмин
Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева; College of Engineering and Physical Sciences, Aston University
Россия

Дрёмин Виктор Владимирович, кандидат технических наук, научный сотрудник научно-технологического  центра биомедицинской фотоники

Наугорское шоссе, д. 20, г. Орёл 302020

Birmingham, B4 7ET



Список литературы

1. Xu J., Vilanova G., Gomez H.. Phase-field model of vascular tumor growth: Threedimensional geometry of the vascular network and integration with imaging data // Comput. Methods Appl. Mech. Engrg. 2020. Vol. 359: 1-19.

2. Semenov A.N., Lugovtsov A.E., Lee K., and et. al. Applying Methods of Diffuse Light Scattering and Optical Trapping for Assessing Blood Rheological Parameters: Erythrocytes Aggregation in Diabetes Mellitus. Izv. Saratov Univ. (N.S.), Ser. Physics. Vol. 17. Iss. 2: 85–97 (in Russian). 2017; http://doi.org/10.18500/1817-3020-2017-17-2-85-97.

3. Yeow N. , Tabor R., Garnier G. Atomic force microscopy: From red blood cells to immunohematology. Advances in Colloid and Interface Science. 2017; Vol. 249: 149–162. http://dx.doi.org/10.1016/j.cis.2017.05.011.

4. Harris M. J., Wirtz D., Wu P. Dissecting cellular mechanics: Implications for aging, cancer, and immunity. Seminars in Cell & Developmental Biology. 2018: 1 – 10.

5. Gertz M. A. Acute hyperviscosity: syndromes and management. Blood. 2018. Vol. 132. Iss. 13: 1379-1385. https://doi.org/10.1182/blood-2018-06-846816.

6. Connes P., Dufour S, Pichon A., Favret F. Editor(s): Bagchi D., Nair S., Chandan K. Chapter 30 - Blood Rheology, Blood Flow, and Human Health. Nutrition and Enhanced Sports Performance. Second Edition. Academic Press; 2019: 359-369. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-813922-6.00030-8.

7. Blood Rheology:Key Parameters, Impact on BloodFlow / E. Nader, S. Skinner, M. Romana, R. Fort, N. Lemonne, and etc. // Role in Sickle Cell Diseaseand Effects of Exercise. Front. Physiol. 2019; Vol. 10: 1–14. https://10:1329.doi:10.3389/fphys.2019.01329.

8. The role of blood rheology in sickle cell disease / P. Connes, T. Alexy, J. Detterich, M. Romana, M. D. Hardy-Dessources, and etc. // Blood Rev. 2016; Vol.30: 111–118. doi: 10.1016/j.blre.2015.08.005.

9. Middleman S. The Flow of High Polymers. Continuum and Molecular Rheology. Intersciernce Publishers; 1968.

10. Viscosity of Liquids / D. Viswanath, T. Ghosh, D. Prasad, N. Dutt, K. Rany // Springer; 2007.

11. Viscometer validation studies for routine and experimental hemorheological measurements / D. Kovacs, K. Totsimon, K. Biro, P. Kenyeres, I. Juricskay, and et. al. // Clin Hemorheol Microcirc. 2018; Vol. 69(3): 383-392. https://doi.org/10.3233/CH-170301.

12. More solutions to sticky problems. A guide to getting more from your Brookfield Viscometer & Rheometer. AMETEK Brookfield, Inc; 2017.

13. Development of an improved falling ball viscometer for high-pressuremeasurements with supercritical CO2. / B. Calvignac, E. Rodier, J. Letourneau, P. Vitoux, C. Aymonier, and et al. // J. of Supercritical Fluids. 2010; 55; 2010: 96–106. https://doi.org/10.1016/j.supflu.2010.07.012.

14. Cristescu N., Conrad B., Tran-Son-Tay R. A closed form solution for falling cylinder viscometers. International Journal of Engineering Science. 2002; 40: 605–620.

15. Measurement of human blood viscosity a using Falling Needle Rheometer and the correlation to the Modified Herschel-Bulkley model equation / H. Yamamoto, T. Yabuta, Y. Negi, D. Horikawa, K. Kawamura // Heliyon. 2020; Vol. 6: 1-9. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e04792

16. Rolling-ball viscometer: Lovis 2000 M/ME. Доступно: https://www.antonpaar.com/corp-en/products/details/rolling-ball-viscometer-lovis-2000-mme/ (дата обращения 28.03.2022).

17. Theoretical premises of a vibro-inertial method of viscosity measurement / E. Kornaeva, A. Kornaev, L. Savin, A. Galichev, A. Babin // Vibroengineering Procedia. 2016. Vol. 8. P. 440 – 445.

18. Hori Y. Hydrodynamic lubrication. Tokyo: Yokendo Ltd; 2006.

19. Gertz M. A. Acute hyperviscosity: syndromes and management. Blood. 2018. Vol. 132. Iss. 13: 1379-1385. https://doi.org/10.1182/blood-2018-06-846816.

20. Goodman J.W. Speckle Phenomena in Optics: Theory and Applications. Robert and Company Publisher; 2007.

21. Dynamic evaluation of blood flow microcirculation by combined use of the laser Doppler flowmetry and high-speed videocapillaroscopy methods / V. Dremin, I. Kozlov, M. Volkov, N. Margaryants, A Potemkin., and et al. // J. Biophotonics. 2019. Vol. 12: e201800317. https://doi.org/10.1002/jbio.201800317

22. Daly S. M., Leahy M. J. ‘Go with the flow’: A review of methods and advancements in blood flow imaging. J. Biophotonics. 2013; Vol. 6. No. 3: 217–255. https://doi.org/10.1002/jbio.201200071

23. Laser speckle contrast imaging and machine learning in application to physiological fluids flow rate recognition / I.N. Stebakov, E.P. Kornaeva, D.D. Stavtsev, E.V. Potapova, V.V. Dremin // Vibroengineering procedia. 2021. Vol.38: 50-55. https://doi.org/10.21595/vp.2021.22013.

24. Korn G. A., Korn T. M. Mathematical Handbook for Scientists and Engineers. Dover Publications; 2000.

25. Thermal conductivity and human density, thermophysical properties of biotissues [ThermalInfo.ru] URL: http://thermalinfo.ru/chelovek/teploprovodnost-cheloveka-teplofizicheskie-svojstva-biotkanej (дата обращения 26.03.2022) (in Rus.).


Рецензия

Для цитирования:


Корнаева Е.П., Стебаков И.Н., Корнаев А.В., Дрёмин В.В. Моделирование течения неньютоновских жидкостей в тороидальном канале инерционного вискозиметра с системой технического зрения. Известия Юго-Западного государственного университета. 2022;26(1):129-147. https://doi.org/10.21869/2223-1560-2022-26-1-129-147

For citation:


Kornaeva E.P., Stebakov I.N., Kornaev A.V., Dremin V.V. Non-Newtonian Fluid Flow Modeling in the Inertial Viscometer with a Computer Vision System. Proceedings of the Southwest State University. 2022;26(1):129-147. (In Russ.) https://doi.org/10.21869/2223-1560-2022-26-1-129-147

Просмотров: 32


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2223-1560 (Print)
ISSN 2686-6757 (Online)