Vol 1-№-41-41-2019

No 41 (2019)
Р.1
The scientific heritage
(Budapest, Hungary)
The journal is registered and published in Hungary.
The journal publishes scientific studies, reports and reports about achievements in different scientific
fields. Journal is published in English, Hungarian, Polish, Russian, Ukrainian, German and French.
Articles are accepted each month. Frequency: 12 issues per year.
Format - A4
ISSN 9215 — 0365
All articles are reviewed
Free access to the electronic version of journal
Edition of journal does not carry responsibility for the materials published in a journal. Sending the
article to the editorial the author confirms it’s uniqueness and takes full responsibility for
possible consequences for breaking copyright laws
Chief editor: Biro Krisztian
Managing editor: Khavash Bernat
 Gridchina Olga - Ph.D., Head of the Department of Industrial Management and Logistics
(Moscow, Russian Federation)
 Singula Aleksandra - Professor, Department of Organization and Management at the University
of Zagreb (Zagreb, Croatia)
 Bogdanov Dmitrij - Ph.D., candidate of pedagogical sciences, managing the laboratory
(Kiev, Ukraine)
 Chukurov Valeriy - Doctor of Biological Sciences, Head of the Department of Biochemistry of
the Faculty of Physics, Mathematics and Natural Sciences (Minsk, Republic of Belarus)
 Torok Dezso - Doctor of Chemistry, professor, Head of the Department of Organic Chemistry
(Budapest, Hungary)
 Filipiak Pawel - doctor of political sciences, pro-rector on a management by a property complex
and to the public relations (Gdansk, Poland)
 Flater Karl - Doctor of legal sciences, managing the department of theory and history of the state
and legal (Koln, Germany)
 Yakushev Vasiliy - Candidate of engineering sciences, associate professor of department of
higher mathematics (Moscow, Russian Federation)
 Bence Orban - Doctor of sociological sciences, professor of department of philosophy of religion
and religious studies (Miskolc, Hungary)
 Feld Ella - Doctor of historical sciences, managing the department of historical informatics,
scientific leader of Center of economic history historical faculty (Dresden, Germany)
 Owczarek Zbigniew - Doctor of philological sciences (Warsaw, Poland)
 Shashkov Oleg - Сandidate of economic sciences, associate professor of department (St. Peters-
burg, Russian Federation)
«The scientific heritage»
Editorial board address: Budapest, Kossuth Lajos utca 84,1204
E-mail: public@tsh-journal.com
Web: www.tsh-journal.com

CONTENT
BIOLOGICAL SCIENCES
Rezvichkiy T., Tikidzhan R.,
Kochubey S., Mitlash A., Kalashnik V.
PRODUCTIVITY OF SUGAR BEET, DEPENDING ON THE
INTENSIFICATION OF GROWING TECHNOLOGY IN THE
CENTRAL ZONE OF THE KRASNODAR TERRITORY .......3
Rusyaev M., Gulmaral N.,
Zharylkassyn Z., Kyzkenova A.
SEASONAL FEATURES OF AIR POLLUTION TO THE
AKSU OF THE PAVLODAR REGION OF KAZAKHSTAN...6
TECHNICAL SCIENCES
Vystavkina E.
ADVANTAGES AND DISADVANTAGES OF WOODEN
STRUCTURES .............................................................10
Zagorsky V., Desta Abebe Bekele
EVALUATION OF THE ACCURACY OF THE
PERFORMANCE ANALYSIS OF AIRCRAFT GAS TURBINE
ENGINE USING THE METHOD OF SMALL
DEVIATIONS...............................................................12
Dykov I., Pinkov A.,
Kolnev D., Moiseev Y., Dyakov V.
PREDICTION OF AERODYNAMIC PROPERTIES MOTOR
TRANSPORT VEHICLE.................................................17
Kordan A., Smolii V.
METHODS FOR AIR HUMIDITY AND TEMPERATURE
SENSORS NECESSARY QUANTITY AND LOCATION
DETERMINATION.......................................................27
Sablii L., Korenchuk M.
TERTIARY WASTEWATER TREATMENT IN THE
BIORACTOR WITH LEMNA MINOR AND IMMOBILIZED
MICROORGANISMS...................................................31
Semeonova A., Feoktistova E.,
Nikolaeva N., Lebedeva N., Slavijanskij A.
DEVELOPMENT OF TECHNOLOGY FOR THE
PRODUCTION OF FUNCTIONAL PRODUCTS PRETZEL
WITH CINNAMON......................................................35
Rashoyan I.
ASSESSMENT OF THE INFLUENCE OF CERTAIN TYPES
OF PROCESSING INDUSTRY ON THE ATMOSPHERIC
POLLUTION................................................................39
Stetsenko V.
METHOD OF SYSTEMS DECOMPOSITION USING
MICROSERVICES ARCHITECTURE...............................45
Tereschenko V.
PERSPECTIVES IN IMPROVEMENT OF INFORMATION
SEARCH WITH THE AID OF PRECEDENTS...................47
Oboronov T., Fedorus H., Poryadina D.
SELECTION OF THE MOST OPTIMAL COLLECTOR FOR
HOT WATER ON THE EXAMPLE OF A PRESCHOOL
INSTITUTION..............................................................52
Shakhova M., Bukunov S.
USING THE WIN32 API LIBRARY TO CREATE GRAPHIC
IMAGES IN A CONSOLE APPLICATION .......................55

The scientific heritage No 41 (2019) 3
BIOLOGICAL SCIENCES
ПРОДУКТИВНОСТЬ САХАРНОЙ СВЕКЛЫ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ИНТЕНСИФИКАЦИИ
ТЕХНОЛОГИИ ВЫРАЩИВАНИЯ В ЦЕНТРАЛЬНОЙ ЗОНЕ КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ
Резвицкий Т.Х.
Студент Кубанского Государственного Аграрного
Университета имени И.Т. Трубилина
Факультета агрономии и экологии, город Краснодар
Тикиджан Р.А.
Кочубей С.С.
Милаш А.В.
Калашник В.Ю.
PRODUCTIVITY OF SUGAR BEET, DEPENDING ON THE INTENSIFICATION OF GROWING
TECHNOLOGY IN THE CENTRAL ZONE OF THE KRASNODAR TERRITORY
Rezvichkiy T.
Student of the Kuban State Agrarian University named after I.T. Trubilin
Faculty of agronomy and ecology, city of Krasnodar
Tikidzhan R.
Kochubey S.
Mitlash A.
Kalashnik V.
Аннотация
В статье рассматривается зависимость продуктивности сахарной свеклы от интенсификации техноло-
гии выращивания. Приводятся данные о площади листьев, динамике накопления сырого вещества корне-
плодами и продуктивности сахарной свеклы.
Abstract
The article discusses the dependence of sugar beet productivity on the intensification of growing technology.
Data on leaf area, dynamics of raw material accumulation by root crops and sugar beet productivity are presented.
Ключевые слова: сахарная свекла, технология выращивания, интенсификация, продуктивность.
Keywords: sugar beet, growing technology, intensification, productivity.
Сахарная свекла очень значима как источник
сырья для получения сахара и корма сельскохозяй-
ственным животным. Так же, получаемые жом и
патока – необходимое сырье для пищевой промыш-
ленности. При высоком уровне культуры земледе-
лия сорта и гибриды сахарной свеклы в России спо-
собны обеспечивать сбор сахара 70 ц/га и более, а
ботва с каждого гектара дает столько же кормовых
единиц и переваримого протеина, как и клевер при
нормальном урожае [3].
Сейчас, в корнеплодах сахарной свеклы при
благоприятных условиях, содержание сахара со-
ставляет 16–20 %, иногда доходя до 24 % и даже 26

4 The scientific heritage No 41 (2019)
%. Такое содержание сахара дает возможность по-
лучить на заводе из 100 центнеров корнеплодов са-
харной свеклы от 12 до 17 центнеров чистого са-
хара.
Решающее значение для продуктивного выра-
щивания сахарной свеклы имеют следующие эле-
менты технологии: обработка почвы, уход за посе-
вами, система удобрения, защита растений от сор-
няков, болезней и вредителей, применение регуля-
торов роста [2].
В опыте изучались 4 варианта технологий вы-
ращивания сахарной свеклы, которые имели услов-
ные обозначения: 000 – экстенсивная, 111 – беспе-
стицидная, 222 – экологически допустимая, 333 –
интенсивная. Элементы технологий показаны в
таблице 1
Таблица 1
Схема опыта
Название и
индекс
Уровень плодородия А
Система удобре-
ния
В
Система защиты
растений
С
Экстенсив-
ная-контроль
000
Исходный уровень ААо Без удобрений ВВо Без средств защиты ССо
Беспестицид-
ная-111
Средний уровень
(200т/га
навоза+200кг/га P2 О5)
АА1
Минимальная
доза удобрений
(N45 P45 K45+30т
навоза)
ВВ1
Биологическая си-
стема защиты расте-
ний (биопрепараты)
СС1
Экологиче-
ски допусти-
мая-222
Повышенный уровень
(400т/га
АА2
Средняя доза
удобрений (N90
P90 K90 +60т
навоза)
ВВ2
Химическая система
защиты растений от
сорняков
СС2
Интенсивная-
333
Высокий уровень
(600т/га
АА3
Высокая доза
удобрений (N180
P180 K180 +120т
навоза)
ВВ3
Химическая система
защиты растений от
сорняков, вредите-
лей и болезней
СС3
Исходя от варианта опыта применялись агро-
технические приемы:
1) 000 – технология экстенсивная – прове-
дены 2 ручные прополки;
2) 111 – технология беспестицидная – 2 руч-
ные прополки и применение биопрепаратов –
БФТИМ, КС-2, Ж (3 л/га) + Бикол, СК (3 л/га);
3) 222 – технология экологически допустимая
– применение гербицидов: Бетанал – 1,25 л/га + Ка-
рибу – 0,02 кг/га;
4) 333 – технология интенсивная – использо-
вание гербицидов: Бетанал – 1,25 л/га + Карибу –
0,02 кг/га + применение фунгицида Сфера макс (0,3
л/га) и инсектицида Децис Профи (0,04 л/га).
Среднеранний гибрид Евгения КВС сахари-
стого типа, отличается высоким потенциалом уро-
жайности и сахаристости. Оригинатор данного ги-
брида – фирма КВС (KWS) – Германия. Вегетаци-
онный период – 120–145 дней. Имеет высокую
адаптационную способность к различным поч-
венно-климатическим условиям.
Посев провели в оптимальные сроки для цен-
тральной зоны Краснодарского края – 9 апреля се-
ялкой Amazone, в агрегате с трактором МТЗ-1221.
Норма высева – 6,0 семян на 1 погонный метр, се-
мена заделывались на глубину 4 см. Уборка сахар-
ной свеклы проводилась в первой декаде сентября
вручную.
Погодные условия в год проведения опыта
складывались неблагоприятно для формирования
урожая сахарной свеклы. Имел место быть избыток
тепла и недостаток влаги, что ухудшило условия
для роста и развития растений, но одновременно с
этим способствовало повышенному накоплению
сахара в корнеплодах [1].
Важным показателем роста и развития расте-
ний является их общая листовая поверхность.
Нарастание поверхности листьев сахарной свеклы
связано с их образованием и усыханием.
Таблица 2
Площадь листьев сахарной свеклы в зависимости от технологий выращивания, см² на 1 растение
Индекс варианта опыта
Дата определения
01.06 01.07 01.08 01.09
Экстенсивная – 000 (к) 701 1171 1016 –
Беспестицидная – 111 910 1447 1211 –
Экологически допустимая – 222 1050 1770 1312 –
Интенсивная – 333 1170 1889 1490 –
Как свидетельствуют данные опыта, приведен-
ные в таблице 2, по мере роста свеклы листовая по-
верхность нарастает, к июлю достигая максимума,
а после постепенно уменьшается. Это связано с от-
миранием листьев.
Анализ динамики накопления сырого веще-
ства корнеплодами сахарной свеклы показал, что

интенсификация технологии выращивания способ-
ствовала получению более высоких показателей по
сравнению с контролем. Однако, к концу вегетации
более крупные корнеплоды сформировались на ва-
рианте с беспестицидной технологией возделыва-
ния – 397 г, что на 8 г больше контроля. (таблица 3).
Таблица 3
Динамика накопления сырого вещества корнеплодами сахарной свеклы в зависимости
от технологии выращивания, г на одно растение (2018 г.)
Индекс варианта опыта
Дата определения
01.06 01.07 01.08 01.09
Экстенсивная – 000 (к) 26 244 341 389
Беспестицидная – 111 46 261 361 397
Экологически допустимая – 222 57 279 357 384
Интенсивная – 333 59 291 366 390
Продуктивность – это основной признак, по
которому можно судить об эффективности любого
агроприема.
Изучение данных об урожае в нашем опыте
позволяет сделать вывод о том, что более интенсив-
ные технологические приемы возделывания сахар-
ной свеклы не приводят к образованию более высо-
кого урожая корнеплодов по сравнению с контро-
лем.
Урожайность сахарной свеклы варьировала в
пределах от 281 до 290 ц/га. Максимальной она от-
мечалась при беспесицидной технологии и состав-
ляла 290 ц/га (таблица 4).
Таблица 4
Продуктивность сахарной свеклы в зависимости от технологии ее выращивания, 2018 г.
Индекс
варианта
опыта
Урожайность,
ц/га
Отклонение
от контроля
Содержание
сахара, %
Сбор
сахара,
ц/га
Отклонение от
контроля по сбору
сахара
ц/га % ц/га %
000 (к) 285 – – 21,6 61,6 – –
111 290 5 1,7 21,1 61,2 –0,4 0,6
222 281 –4 1,4 20,6 57,9 –3,7 6,0
333 285 0 – 20,8 59,3 –2,3 3,7
НСР05 8,64
Применение экологически допустимой и ин-
тенсивной технологий привело к снижению уро-
жайности свеклы на 4 ц/га (или 1,4 %), сбора сахара
– на 2,3–3,7 ц/га (или 3,7–6,0 %) по сравнению с
контрольным вариантом. Так же к снижению са-
хара в корнеплодах (на 0,5–1,0 %) привели все изу-
чаемые технологии выращивания. При беспести-
цидной технологии удалось получить небольшую
прибавку урожайности корнеплодов сахарной
свеклы по сравнению с контролем на 5 ц/га. Од-
нако, результаты математической обработки пока-
зали, что все отклонения урожайности при различ-
ных технологиях возделывания не имеют суще-
ственного различия по сравнению с контролем.
Список литературы
1. Агроклиматический обзор за 2017–2018
сельскохозяйственный год по Краснодарскому
краю. - Краснодарский ЦГМС. – Краснодар, 2018. –
265 с.
2. Пузанова Л.Н. Контроль и оценка этапов
жизненного цикла сахарной свеклы / Л.Н. Пуза-
нова, С.В. Хлюпина, Л.Ю. Смирнова // Инноваци-
онные решения при производстве продуктов пита-
ния из растительного сырья: Сб. научн. Статей и до-
кладов 3-й Межд. Науч.-практ. Конференции,
Воронеж 26–27.09 2017 г. ВГУИТ. – Воронеж, 2017.
– С. 673–679.
3. Смирнов М.А. Производство сахарной
свеклы в России: состояние, проблемы, направле-
ния развития / М.А. Смирнов // Сахарная свекла. –
2018. – №7. – С. 2–6.

СЕЗОННЫЕ ОСОБЕННОСТИ ЗАГРЯЗНЕНИЯ ВОЗДУХА Г. АКСУ ПАВЛОДАРСКОЙ
ОБЛАСТИ КАЗАХСТАНА
Русяев М.В.
научный сотрудник, магистр биологии
Научно-исследовательская санитарно-гигиеническая лаборатория
Института общественного здравоохранения и профессионального здоровья НАО «МУК»
Гульмарал Н.
менеджер научных исследований, магистр химии
Жарылқасын Ж.Ж.
заведующий лабораторией, к.м.н., ассоциированный профессор
Кызкенова А.Ж.
преподаватель-стажер кафедры фармацевтических дисциплин и химии, магистр химии
SEASONAL FEATURES OF AIR POLLUTION TO THE AKSU OF THE PAVLODAR REGION OF
KAZAKHSTAN
Rusyaev M.
Researcher, master in biology
The scientific-research sanitary-hygienic laboratory of the
Institute of Public Health and Professional Health of NC JSC "MUK"
Gulmaral N.
Research Intern, master of technology degree
Zharylkassyn Z.
Head of Laboratory, PhD, Associate Professor
Kyzkenova A.
Trainee teachers Department of pharmaceutical sciences and chemistry
Master of technology degree, the scientific-research sanitary-hygienic laboratory of the
Аннотация
Степень загрязнения атмосферного воздуха промышленных городов различается в разные периоды
года. Для ее оценки использовались концентрации вредных веществ. Был проведен расчет индекса загряз-
нения атмосферы по пяти показателям (ИЗА5). Отбор проб производился в 10 точках на разном удалении
от предприятий, оказывающих непосредственное воздействие на атмосферный воздух г. Аксу.
Abstract
The degree of air pollution in industrial cities varies at different times of the year. For its assessment, the
concentration of harmful substances was used. The atmospheric pollution index was calculated using five indica-
tors (IZA5). Sampling was carried out at 10 points at different distances from enterprises that have a direct effect
on the air of Aksu.
Ключевые слова: атмосферный воздух, экология, индекс загрязнения, промышленность, выбросы,
сезонные изменения
Keywords: atmospheric air, ecology, emission index, industry, emissions, seasonal changes
Введение: Загрязнение воздуха в промышлен-
ных городах, как фактор риска для здоровья насе-
ления, появившийся с началом индустриализации,
не теряет своих позиций и в наше время. Воздух,
это та субстанция, которая поступает в организм
постоянно и вредные вещества, находящиеся в его
составе, напрямую проникают в кровь, что нега-
тивно сказывается на работе всех органов и систем,
в той или иной степени.
Загрязнение атмосферного воздуха входит в
число 10 основных факторов, влияющих на здоро-
вье населения во всем мире [2]. Оно является одной
из основных проблем санитарного состояния окру-
жающей среды, которая касается каждого в странах
с низким, средним и высоким уровнем доходов.
По оценкам ВОЗ, в 2016 году загрязнение ат-
мосферного воздуха в городах и сельских районах

привело к 4,2 миллионам случаев преждевремен-
ной смерти в мире. Загрязнения атмосферного воз-
духа является непропорционально высоким для
населения стран с низким и средним уровнем дохо-
дов. Так, 91% среди 4,2 млн. случаев преждевре-
менной смерти имеет место именно в этих странах.
Последние оценки указывают на значительную
роль загрязнения воздуха в развитии сердечно-со-
судистых заболеваний и смерти от них [3].
Загрязнение происходит из-за природных и
техногенных источников. Хотя природные источ-
ники вносят существенный вклад в загрязнение
воздуха в засушливых регионах, более подвержен-
ных лесным пожарам и пыльным бурям, вклад дея-
тельности человека намного превышает естествен-
ные источники [4].
Мониторинг загрязнения селитебной зоны
промышленных городов от предприятий, которые
зачастую являются градообразующими, не теряет
своей актуальности, ввиду негативного влияния
выбросов на здоровье населения, что, в свою оче-
редь, подтверждает необходимость контроля для
минимизации воздействия при формировании здо-
ровой нации.
С развитием новых технологий предоставля-
ется возможность минимизировать негативное воз-
действие промышленных предприятий на здоровье
населения прилегающих городов и на экосистему в
целом, путем установки современных систем филь-
трации и отчистки, а также конверсии выбросов [1].
Одним из городов, подверженных техноген-
ному воздействию является г. Аксу Павлодарской
области.
Цель исследования: изучить состояние атмо-
сферного воздуха г. Аксу и дать оценку содержания
загрязняющих веществ в данном населенном
пункте.
Материалы и методы: Для определения со-
держания вредных веществ в атмосферном воздухе
использовались общепринятые методы, изложен-
ные в руководстве по методам определения вред-
ных веществ. При сборе, обработке и анализе полу-
ченных материалов пользовались официальными
руководящими документами.
Отбор проб атмосферного воздуха проводился
согласно РД 52.04.186-89 «Руководство по кон-
тролю загрязнения атмосферы» в определенных
точках местности. В теплый и холодный периоды
года (июнь, ноябрь) проводили отбор проб атмо-
сферного воздуха г. Аксу в 10 точках 3 раза в день,
в течение 3 суток (утром, днем, вечером) с помо-
щью газоанализатора ГАНК-4. Замеры содержания
в атмосферном воздухе загрязняющих веществ (фе-
нол, диоксид азота, оксид углерода, диоксид серы,
взвешенные вещества) проводили стандартными
методами в соответствии с «Руководством по кон-
тролю загрязнения атмосферы». Оценку результа-
тов проводили по отношению к ПДК анализируе-
мого вещества в воздухе по ПДКмр и ПДКсс. Крат-
ность превышение ПДКсс загрязняющих веществ
при расчете индекса загрязнения атмосферы
(ИЗА5), как интегрального показателя была исполь-
зована с учетом пересчета на 3 класс опасности (к 1
классу – 1,7; 2 классу – 1,3; 3 классу – 1,0; 4 классу
– 0,15). Величина ИЗА5 рассчитывалась по значе-
ниям среднегодовых концентраций, поэтому этот
показатель характеризовал уровень длительного за-
грязнения воздуха. Установлены 4 категории каче-
ства воздуха в зависимости от уровня загрязнения.
Уровень загрязнения считается (ИЗА5) низким при
значениях менее 5, ИЗА5 повышенным от 5 до 6,
ИЗА5 высоким от 7 до 13, ИЗА5 очень высоким, за-
грязнение свыше 14.
При помощи программ STATISTICA 10, Excel
2010 были проведенырасчеты показателей по первич-
ным данным. Была использована вариационная ста-
тистика с расчетом среднего арифметического,
ошибки среднего, доверительного интервала, раз-
маха колебаний.
Результаты исследования: Аксу – промыш-
ленный город в Павлодарской области Казахстана.
Расположен в 50 км к югу от г. Павлодар на левом
берегу р. Иртыш. Климат г. Аксу умеренный, резко
континентальный. Длительная суровая зима с
устойчивым снежным покровом и жаркое лето с не-
большим количеством осадков. Средняя темпера-
тура января -5,8 ºС, а июля +21,5 ºС. Среднегодовое
количество осадков – 303 мм. Среднегодовая тем-
пература воздуха – +3,3 ºC, относительная влаж-
ность воздуха – 69 %, средняя скорость ветра – 3,1
м/с.
Производственную инфраструктуру города
представляют два градообразующих предприятия:
Аксуский завод ферросплавов и электрическая
станция АО ЕЭК. Они оказывают непосредствен-
ное влияние на качество атмосферного воздуха,
наряду с автотранспортом и частным сектором.
Степень воздействия предприятий на атмосферный
воздух г. Аксу зависти от погодных условий и ин-
тенсивность выбросов.
В теплый период года концентрации взвешен-
ных веществ в воздухе г. Аксу в среднем составили
1,1 ПДКсс, для диоксида азота этот показатель со-
ставил 1,2 ПДКсс, с повышением концентрации в
районе дач и Аксуского завода ферросплавов до 2,7
и 4,8 раз соответственно. Эта тенденция справед-
лива и для диоксида серы, превышение концентра-
ция которого в тех же точках варьировалась от 6,1
до 10,3 ПДКсс соответственно, в среднем по городу
этот показатель составил 2,5 ПДКсс. Концентрации
фенола в 40% проб была выше ПДКсс от 1,1 до 3
раз, в среднем по городу этот показатель был в пре-
делах санитарных норм. Уровень оксида углерода в
атмосферном воздухе в среднем был равен 0,95
ПДКсс, с превышением концентрации в 40% проб
до 1,04 – 1,99 раза соответственно (таблица 1).

Таблица 1
Оценка уровня загрязнения атмосферного воздуха г. Аксу в теплый период года
Показатели N М±m, мг/м3
ДИ Размах колебаний (Min-Max)
ПДК
мг/м3
Кратность
к ПДК
Взвешенные
вещества
10 0,17±0,01 0,14: 0,19 0,1-0,21 0,15 1,1
Диоксид
азота
10 0,05±0,02 0,008: 0,09 0,013-0,19 0,04 1,2
Диоксид серы 10 0,12±0,05 0,009: 0,2 0,03-0,51 0,05 2,5
Фенол 10 0,003±0,0008 0,001: 0,005 0,001-0,009 0,003 1
Оксид угле-
рода
10 2,9±0,5 1,7: 3,99 0,97-5,97 3 0,95
Примечание – ДИ – доверительные интервалы [-95%: +95%]
В холодный период года концентрация взве-
шенных веществ по г. Аксу составила 0,7 ПДКсс,
однако по ул. Пушкина 2 этот показатель был выше
нормы в 2 раза. Среднесуточные показатели кон-
центрации диоксида азота в 30% были выше ПДКсс
от 1,3 до 7,5 раз, в среднем по г. Аксу этот показа-
тель составил 1,3 ПДКсс. Концентрации диоксида
серы в 40% проб были выше ПДКсс от 1,1 до 11,8
раз, в среднем по городу этот показатель составил
2,3 ПДКсс. Концентрации фенола в 30% проб была
выше ПДКсс от 1,1 до 1,9 раз, в среднем по городу
этот показатель составил 0,7 ПДКсс. Уровень ок-
сида углерода в атмосферном воздухе г. Аксу в хо-
лодный период года был выше нормы в районе Ак-
суского завода ферросплавов и составил 1,7 ПДКсс,
в среднем по городу этот показатель равен 0,3
ПДКсс (таблица 2).
Таблица 2
Оценка уровня загрязнения атмосферного воздуха г. Аксу в холодный период года
Показатели N М±m, мг/м3
ДИ Размах колебаний (Min-Max)
ПДК
мг/м3
Кратность
к ПДК
Взвешенные
вещества
10 0,1±0,02 0,05: 0,15 0,03-0,3 0,15 0,7
Диоксид
азота
10 0,05±0,03 -0,01: 0,12 0,004-0,3 0,04 1,3
Диоксид серы 10 0,1±0,06 -0,02: 0,25 0,01-0,6 0,05 2,3
Фенол 10 0,002±0,0005 0,001: 0,003 0,001-0,006 0,003 0,7
Оксид угле-
рода
10 0,8±0,5 -0,35: 1,9 0,03-5,1 3 0,3
Примечание – ДИ – доверительные интервалы [-95%: +95%]
Среднегодовой Индекс загрязнения атмо-
сферы ИЗА5 по г. Аксу в среднем равен 6,05 у.е.,
что соответствует повышенному уровню загрязне-
ния.
В теплый период этот показатель выше, чем в
холодный, и близок к высокому уровню загрязне-
ния: ИЗА5 – 6,8 и 5,3 у.е. соответственно.
Концентрации вредных веществ в атмосфер-
ном воздухе г. Аксу в теплый период года выше, по
сравнению с холодным периодом (Рисунок 1).

Рисунок 1 Сравнительная оценка уровня загрязнения атмосферного воздуха г. Аксу
Исходя из полученных данных можно гово-
рить о том, что наибольший вклад в загрязнение ат-
мосферного воздуха г. Аксу вносит диоксид серы,
диоксид азота, взвешенные вещества, фенол и ок-
сид углерода.
Заключение:
Промышленную инфраструктуру города Аксу
представляют два градообразующих предприятия,
которые оказывают непосредственное влияние на
качество атмосферного воздуха, наряду с авто-
транспортом. Степень воздействия предприятий на
атмосферный воздух г. Аксу в теплый период была
выше и определялась большими концентрациями
диоксида серы, взвешенных веществ, фенола и ок-
сида углерода, нежели в холодный период. Коэф-
фициент загрязнения атмосферы в летнее время ха-
рактеризовал состояние атмосферного воздуха по-
вышенным уровнем, приближающийся в
отдельных районах к высокому. ИЗА5 в летнее
время составлял 6,8 у.е. (размах колебаний), а в
зимнее время 5,3 у.е. (размах колебаний), что сви-
детельствует о более низком и равномерном загряз-
нении воздуха в холодное время года.
Выводы: 1) Атмосферный воздух г. Аксу
наиболее загрязнен в теплый период. 2) Наиболь-
ший вклад в загрязнение вносит диоксид серы. 3) В
холодный период года степень воздействия пред-
приятий на атмосферный воздух г. Аксу была ниже.
1. Гребенюк Л. В., Ерёмин В. Н., Решетников
М. В., Фомина О. В. Оценка воздействия автотранс-
порта на состояние атмосферного воздуха и поч-
венного покрова на территории города Энгельса
(Саратовская область) Известия Саратовского уни-
верситета. Новая серия. Серия Науки о Земле.
2014;(2):57-63.
https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-vozdeystviya-
avtotransporta-na-sostoyanie-atmosfernogo-vozduha-
i-pochvennogo-pokrova-na-territorii-goroda-engelsa-
saratovskaya
2. Vardoulakis, S., Kettle, R., Cosford, P., Lin-
coln, P., Holgate, S., Grigg, J., Kelly, F., Pencheon, D.,
2018. Local action on outdoor air pollution to improve
health. Int. J. Public Health 63, 557-565.
3. WHO (World Health Organization), 2018.
Fact sheets - Ambient (outdoor) air quality and health
2 May 2018. Available at:
https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/de-
tail/ambient-(outdoor)-air-quality-and-health
4. WHO (World Health Organization), 2019.
Ambient air pollution: Pollutants Available at:
https://www.who.int/airpollution/ambient/pollu-
tants/en/

TECHNICAL SCIENCES
ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ ДЕРЕВЯННЫХ КОНСТРУКЦИЙ
Выставкина Е.В.
Студент, Санкт-Петербургский Государственный
Архитектурно-Строительный Университет
ADVANTAGES AND DISADVANTAGES OF WOODEN STRUCTURES
Vystavkina E.
Student, Saint-Petersburg State
University of Architecture and Civil Engineering
Аннотация
В данной статье рассмотрены преимущества и недостатки деревянных конструкций для строительства
домов. Представлены сравнения деревянных конструкций с другими материалами для строительства.
Abstract
This article discusses the advantages and disadvantages of wooden structures for building houses. Compari-
sons of wooden structures with other materials for construction are presented.
Ключевые слова: деревянные конструкции, дерево, древесина, строительство, преимущества, недо-
статки.
Keywords: wooden structures, wood, timber, building, advantages, disadvantages.
C тех пор, как доисторический человек впер-
вые вышел из пещеры, самым распространенным
материалом для строительства укрытий стала дре-
весина. Нашим предкам не потребовалось много
времени, чтобы понять, насколько полезно дерево.
Этот удивительный материал не только очень стой-
кий, но и легок в обращении, является хорошим
изолятором и найти его можно в изобилии. Со вре-
менем различные цивилизации заинтересовались
визуальной привлекательностью дома, а за счет
своей приятной текстуры дерево стало еще более
популярным.
Рис.1. Деревянные конструкции.
В наше время для строительства зданий в ос-
новном используются железобетонные, металличе-
ские и деревянные конструкции, каменную и кир-
пичную кладку. В данной статье рассмотрим основ-
ные преимущества и недостатки деревянных
конструкций. Деревянные конструкции могут ис-
пользоваться в зданиях различного назначения,
будь то частные дома, высокие башенные блоки,
большие залы или мосты.
Основное преимущество конструкции дере-
вянного каркаса заключается в том, что каркас из-
готавливается за пределами площадки для соответ-
ствия размерам и поставляется только после того,
как он будет готов к сборке.
По сравнению со строительством с использо-

ванием каменной кладки, которое должно осу-
ществляться полностью на месте, каркас из дерева
менее подвержен влиянию плохой погоды или низ-
ких температур. Это может быть существенным
преимуществом, позволяющим строить круглого-
дично без повышенного риска задержек.
Следующим преимуществом деревянных кон-
струкций является скорость. При использовании
сборного деревянного каркаса времени, необходи-
мого для строительства дома на месте, требуется
меньше, чем для традиционного дома из стандарт-
ного кирпича и блочной конструкции. Это связано
с тем, что деревянный каркас обычно монтируется
на месте плотниками поставщика в течение не-
скольких дней, а не недель. Это означает, что
можно быстрее начать работы внутри помещения.
Тепловые свойства древесины. Многие мате-
риалы меняются по размеру и объему при измене-
нии температуры. Они расширяются с повышением
температуры. Это означает линейное и объемное
расширение. Расширение вызывает снижение проч-
ности материалов. В результате нагрева стальные
конструкции расширяются и разрушаются. Древе-
сина практически не расширяется от жары. Наобо-
рот, под воздействием тепла оно высыхает и наби-
рает силу.
Коэффициент теплопроводности древесины
очень низкий, по этой причине древесина использу-
ется для изготовления спичек, рукояток метизов,
потолков и настенных покрытий.
Удельная теплоемкость древесины высокая.
Это означает, что для повышения и понижения тем-
пературы одного килограмма древесины требуется
большое количество энергии. Древесина требует
почти вдвое больше тепловой энергии, чем камни и
бетон; Точно так же ей требуется в три раза больше
энергии, чем для нагрева стали.
Преимущества древесины при пожаре. Совер-
шенно очевидно, что древесина может гореть, в то
время как некоторые из альтернативных материа-
лов, таких как каменная кладка и сталь, не горят,
хотя в конечном итоге они будут разрушаться и раз-
рушаться при воздействии высоких температур.
Это может привести к поспешному выводу, что де-
ревянные постройки не так безопасны в случае по-
жара, как кирпичные и блочные дома, но реальная
картина не так проста.
Если спросить, является ли стальная балка или
деревянная балка наиболее уязвимой при воздей-
ствии огня, большинство людей скажут, что это
древесина. Это естественный ответ, потому что
сталь не горит. На самом деле ответ опять не так
прост. Когда сталь достигает критической темпера-
туры, она выходит из строя внезапно и катастрофи-
чески, потому что при сильном нагреве она размяг-
чается и в конце концов плавится. Когда деревян-
ная балка находится в огне, внешняя сторона
начинает гореть немедленно, как и следовало ожи-
дать. Но после того, как внешние стороны сгорели,
они превращаются в древесный уголь, который не
горит и фактически изолирует от тепла. Из-за этого
эффекта обугливания центр древесины защищен от
повреждений в течение длительного времени,
прежде чем балка действительно разрушится и рух-
нет.
Так же не стоит забывать, что дерево является
экологическим материалом.
У древесины есть некоторые недостатки.
Тяжелые и плотные каменные конструкции
всегда будут иметь преимущество, когда речь идет
о звукоизоляции и уменьшении шума. Хотя есть
способы борьбы с этим с деревянным каркасом,
включая использование звукопоглощающих одеял
и более тяжелых гипсокартонных листов для созда-
ния двойных слоев.
Разрушение древесины со временем. Агенты,
вызывающие разрушение и разрушение древесины,
делятся на две категории: биотические (биологиче-
ские) и абиотические (небиологические). Биотиче-
ские агенты включают в себя гниющие и плесневые
грибы, бактерии и насекомые. Абиотические
агенты включают солнце, ветер, воду, некоторые
химические вещества и огонь.
Рис.2. Древесина после воздействия бактерий и насекомых.

В сравнении с металлом, древесина имеет низ-
кую прочность. Так же рабочий пролет деревянной
конструкции составляет не более 6 метров.
Современная строительная индустрия в значи-
тельной степени универсальна для преодоления су-
ществующих недостатков любой архитектуры. Вы-
бор или не выбор дерева для строительства явля-
ется важным вопросом, но стоит помнить, что оно
является хорошим строительным материалом.
1. 9 Pros and cons of a timber frame self-build.
URL: http://www.fotheringham-
homes.com/news/2018/pros-and-cons-of-a-timber-
frame-self-build (дата обращения: 24.11.2019)
2. Advantages and disadvantages of timber
houses. URL: https://www.strategiesonline.net/ad-
vantages-disadvantages-timber-houses/ (дата обраще-
ния: 23.11.2019)
3. Pros & Cons of Timber Frame Buildings.
URL: http://www.constructionchat.co.uk/articles/tim-
ber-frame-buildings/ (дата обращения: 24.11.2019)
4. Wood as a Building Material; It's Benefits and
Disadvantages. URL: https://www.ktb.gov.tr/EN-
98769/wood-as-a-building-material-it39s-benefits-
and-disadvan-.html (дата обращения: 24.11.2019)
ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ АНАЛИЗА ЭКСПЛУАТАЦИОННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК
АВИАЦИОННОГО ГТД С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА МАЛЫХ ОТКЛОНЕНИЙ
Загорский В.А.
доктор технических наук, профессор
профессор кафедры эксплуатации авиационной техники
Самарского национального исследовательского университета
имени академика С.П. Королёва
Деста Абебе Бекеле
аспирант кафедры эксплуатации авиационной техники
Самарского национального исследовательского университета
имени академика С.П. Королёва
EVALUATION OF THE ACCURACY OF THE PERFORMANCE ANALYSIS OF AIRCRAFT GAS
TURBINE ENGINE USING THE METHOD OF SMALL DEVIATIONS
Zagorsky V.
Doctor of technical Sciences, Professor
Professor of the Department of aircraft maintenance of the
Samara national research
Desta Abebe Bekele
Post-graduate student of the Department of aircraft maintenance of the
Samara national research University
Аннотация
Проведены расчетно-аналитические исследования применения метода малых отклонений для опреде-
ления термогазодинамических параметров авиационного газотурбинного двигателя и его элементов. Вы-
полнена оценка точности метода малых отклонений для анализа эксплуатационных характеристик
авиационного ГТД и его элементов. Определены соотношения и величины для анализа погрешностей ме-
тода малых отклонений в случае степенной функции одной переменной и трех переменных. Рассмотрены
результаты расчетов относительных погрешностей метода малых отклонения для степенной функции с
показателем степени 1...5n  . Сделан вывод о том, что для получения достаточной точности решения,
при которой относительная погрешность не превышает 3%, в случае степенного уравнения пятого порядка
(n = 5) в качестве предельной величины малых отклонений приращений аргументов следует принимать
величину не более 5% от их номинального значения.
Abstract
We have presented computational and analytical studies for the method of small deviations to determine gas-
thermodynamic parameters of aircraft gas turbine engine and its elements. Performed the estimation accuracy of
the method of small deviations for analysis of performance of aircraft gas turbine engines and its elements. Defined
ratios and values for analysis of the method of small deviations inaccuracy in the case of a power function of one
variable and three variables. Considered relative inaccuracies calculated results for the method of small deviations
of the power function with an exponent of 1...5n  . It is concluded that in order to obtain sufficient accuracy of
the solution in which the relative inaccuracy is less than 3%in the case of the power equation of the fifth order
( 5)n  as a limit value increments of small deviations arguments should be no more than 5% the magnitude of
their nominal value.

Ключевые слова: Авиационной ГТД, эксплуатационные характеристики, метод малых отклонений,
ряд Тейлора, дифференциал функции, погрешность приращения функции.
Keywords: gas turbine engine, performance, method of small deviations, Taylor series, differential of a func-
tion, the inaccuracy increment function.
Реальный рабочий процесс авиационного ГТД
состоит из совокупности взаимосвязанных между
собой процессов в его функциональных элементах
и модулях. В общем случае рабочее тело (воздух),
попадая через входное устройство в двигатель,
сжимается в вентиляторе и компрессоре, подогре-
вается (сжигается) в камере сгорания, расширяется
в турбинах и создает реактивную тягу, истекая из
сопла. Таким образом, рабочий цикл авиационного
ГТД представляет собой совокупность сложных не-
стационарных физико-химических процессов, про-
текающих таким образом, что даже незначитель-
ные изменения в одном из них вызывают соответ-
ствующие изменения в других. В настоящее время,
для моделирования рабочего процесса Авиацион-
ной ГТД и его элементов используются различные
системы уравнений, такие как уравнения Ньютона,
Эйлера, Прандтля, уравнения Навье-Стокса и дру-
гие. Вид этих систем уранений и их количество
определяются требуемой точностью моделирова-
ния реальных процессов. В любом случае числен-
ное решение системы уравнений требует значи-
тельных вычислительных мощностей и времени (от
нескольких минут, до нескольких часов или дней и
более при конечно-разностных решениях сложных
систем дифференциальных уравнений на установ-
ление).
Метод малых отклонений используется для
инженерного анализа изменений эксплуатацион-
ных характеристик авиационного ГТД и его эле-
ментов, связаных с небольшими отклонениями от
установленных (номинальных значений) условий и
режимов работы[1,2]. Этот метод позволяет произ-
вести существенное упрощение исходной системы
уравнений рассматриваемого процесса. В основе
упрощения лежит допущение о том, что отклоне-
ния аргументов и функций достаточно малы и сле-
довательно изменение функции можно принять
равным ее дифференциалу. Рассмотрим суть дан-
ного допущения.
Предположим, что в общем случае интересую-
щая нас функциональная зависимость имеет вид
( )y f x (рисунок 1).
Рисунок 1 Графическое определение величины изменения функции
0 0( ) ( )y f x x f x    и ее дифференциала
'
( )dy f x x  при изменении аргумента х на ве-
личину 0x a x  
Точная величина малого отклонения (измене-
ния) функции y при изменении аргумента x
может быть определена при помощи ряда Тейлора:
' '' 2 ''' 3 ( )1 1 1
( ) ( ) ( ) ... .
2! 3! !
n n
y f x x f x x f x x f x
n
           
В данном случае мы имеем дифференциаль-
ноее уравнение n-го порядка. Величина степени n
зависит от степени уравнения ( )y f x . Рассмот-
рим возможность упрощения (линеаризации) диф-
ференциального уравнения степени n путем ис-
ключения из ряда Тейлора членов порядка малости
выше первого. В этом случае полагается, что ввиду
малого отклонения аргумента от номинального зна-
чения ( lim 0x  ), приращение функции
( lim 0y  ), будет также мало и равно ее диф-
ференциалу первого порядка dy .
Упрощенное уравнение для определения вели-
чины малого отклонения (изменения) функции y
при малом изменении аргумента x будет иметь
вид:
'
( )y dy f x x    ,
т.е. величина изменения функции y будет
равна произведению первой производной от этой
функции
'
( )f x , умноженной на величину
изменения аргумента x .
Касательная к графику функци ( )y f x
строится в точке с координатами  0 0;x y .

В этой же точке определяется первая производной
от этой функции
'
( )f x . Как видно из графика,
дифференциал функции
'
( )dy f x x  меньше
приращения функции y на величину отброшен-
ных членов ряда Тейлора (членов выше первого по-
рядка). Таким образом, упрощение решения задачи
определения величины малого отклонения функ-
ции при малом отклонении величины аргумента до-
стигается путем снижения точности, а следова-
тельно и достоверности расчетов.
На парктике возникает вопрос, какова погрешность
описанного выше упрощения и до каких величин
отклонения аргумента x от его нормативного
значения 0x можно пользоваться методом малых
отклонений с тем, чтобы получать достаточно до-
стоверные результаты расчетов.
Для ответов на эти вопросы определим величины
погрешностей малого отклонения (изменения)
функции y при изменении аргумента x на при-
мерах степенных функциональных зависимостей
вида
n
y k x  . Для удобства расчетов составим
таблицу необходимых величин и соотношения для
их определения (таблица 1).
Таблица 1.
Определяемые в расчете величины и соотношения для анализа погрешностей метода малых
отклонений для степенной функции одной переменной
Наименование величины Соотношения для определения величин
Значение функции при
0x x 0 0
n
y k x 
Первая производная в точке
 0 0;x y
' ' 1
0 0 0( ) n
y f x k n x 
   
Приращение аргумента 0x a x  
0x x x   0 0 (1 )n n
x xy k x a    
Приращение функции в точке
0x x x   0 0 0 (1 ) 1n n
x xy y y k x a
         
Дифференциал функции в точке
 0 0;x y
' 1
0 0 0( ) n n
dy f x x k n x a x k a n x
          
Абсолютная погрешность в определении
приращения функции 0 0 (1 ) (1 )n n
xD y dy k x a a n           
Относительная погрешность
приращения функции
0 0 0 (1 ) (1 )n
y xD D y a a n       
Рассмотрим два случая. В первом случае будем
считать, что приращение величины аргумента
составило 5%, т.е. 0 00,05x a x x     . Во
втором случае приращение величины аргумента
составило 10%, т.е. 0 00,1x a x x     ..
Поскольку в расчетных соотношениях,
описывающих рабочие процессы в ГТД и его
элементах практически не используются
зависимости выше пятого порядка выполним
вычисления относительных погрешностей метода
малого отклонения для 1....5n  и . Результаты
расчетов запишем в таблицу 2.
Таблица 2.
Результаты расчетов относительных погрешностей метода малого отклонения для 1....5n 
Наименование величины
Приращение величины аргумента 5%, т.е.
0 00,05x a x x    
Показатель степени уравнения n
1 2 3 4 5
Относительная погрешность приращения
функции (относительно 0y ), %
0 0,25 0,76 1,55 2,63
Наименование величины Приращение величины аргумента 10%, т.е.
0 00,1x a x x    
1 2 3 4 5
Относительная погрешность приращения
функции (относительно 0y ), %
0 1 3,10 6,41 11,05
Примечание. Жирным шрифтом для удобства сравнения в таблице выделены относительные
погрешности, величины которых превышают допустимое значение в 3%.

В случае линейной зависимости y k x  , где
k – постоянный коэффициент, ряд Тейлора не
содержит члены выше первого порядка.
Касательная к графику функции y k x  в любой
ее точке совпадает с самой линией функции и
поэтому относительные погрешности метода ма-
лых отклонений равны 0.
В парктических расчетах относительную по-
грешность определяют относительно нормативного
значения функции 0y . Если принять, что в практи-
ческих расчетах точность должна быть не хуже
3%, то при приращении величины аргумента на
5% достоверность метода малых отклонений до-
статочна при степени расчетных соотношений
5n  .
При приращении величины аргумента на
10% достоверность метода малых отклонений со-
ответствует заданной при степени расчетных соот-
ношений 2n  . Этого явно недостаточно.
На практике очень часто расчетные соотноше-
ния содержат больше одной переменной. Напри-
мер, для упрощенного описания процесса движе-
ния воздуха во входном устройстве ГТД в качестве
переменных необходимо использовать темпера-
туру, давление и коэффициент восстановления пол-
ного давления. В этом случае мы имеем функцию
трех переменных. В упрощенных соотношениях ра-
бота компрессора также определяется тремя пере-
менными величинами – температурой давлением и
КПД процесса сжатия. В общем случае уравнения
для ГТД и его элементов, используемые в методе
малых отклонений содержат от трех до пяти пере-
менных. Оценим возможные погрешности упро-
щенных расчетов по методу малых отклонений в
случае использования степенной функции трех пе-
ременных. В общем случае такая функция имеет
вид ( , , )y f x z r , где , ,x z r – переменные вели-
чины (аргументы).
Расмотрим степенную функциональную зави-
симость
n n n
y k x l z m r      . Также, как и в
предвдущем случае приращение функции y заме-
ним ее дифференциалом dy . В данном случае диф-
ференциал будет суммой первых частных произ-
водных функции по каждой переменной, умножен-
ных на приращения каждого из аргументов:
' ' '
( ) ( ) ( )y dy f x x f z z f r r       
Выясним какова погрешность данного упрощения
и до каких величин отклонения аргумента x от
его нормативного значения 0x можно получать до-
статочно достоверные результаты при расчетах по
методу малых отклонений..
Определим величины погрешностей малого
отклонения (изменения) функции
y при измене-
нии аргументов
, ,x z r   . Для удобства расче-
тов составим таблицу, в которую выпишем все не-
обходимые величиы и соотношения для их
определения (таблица 3).
Таблица 3.
Определяемые в расчете величины и соотношения для анализа погрешностей метода малых отклонений
в случае степенной функции трех переменных
Наименование величины Соотношения для определения величин
0 0 0; ;x x z z r r   0 0 0 0
n n n
y k x l z m r     
Первая производная в точке
 0 0 0; ;x z r
' ' ' ' 1 1 1
0 0 0 0 0 0 0( ) ( ) ( ) n n n
y f x f z f r k n x l n z m n r  
           
Приращение аргумента
0 0 0; ;x a x z b z r c r        
0 0 0; ;x x x z z z r r r      0 0 0 0(1 ) (1 ) (1 )n n n n n n
x xy k x a l z b m r c            
Приращение функции в точке
0 0 0; ;x x x z z z r r r      0 0 0 0 0(1 ) 1 (1 ) 1 (1 ) 1n n n n n n
x xy y y k x a l z b m r c
                           
Дифференциал функции в точке
 0 0 0; ;x z r
' ' '
0 0 0
( ) ( ) ( )
n n n
dy f x x f z z f r r
k a n x l b n z m c n r
         
          
Абсолютная погрешность в
определении приращения функции 0 0
0 0
(1 ) (1 )
(1 ) (1 ) (1 ) (1 )
n n
x
n n n n
D y dy k x a a n
l z b b n m r c c n
           
                 
Относительная погрешность
 
0 0 0
0 0 0
0 0 0
(1 ) (1 ) (1 ) (1 ) (1 ) (1 /
( )
y x
n n n n n n
n n n
D D y
k x a a n l z b b n m r c c n
x z r
 
                             
 

Вычисления относительных погрешностей
метода малого отклонения выполним для порядка
степенного уравнения 1....5n  . Для сравнения
полученных результатов с результатами расчетов
для функции одной переменной будем считать что
0 0 0 2x z r   . Как и для функции одной
переменной рассмотрим два случая. В первом
случае приращение величин аргументов будет
одинаковым и составит 5%, т.е. 0,05a b c   .
Тогда
0 0 0 0 0 00,05 ; 0,05 ; 0,05x a x x z b z z r c r r              
Во втором случае приращение величины аргумента
составило 10%, т.е. 0,1a b c   . Тогда
0 0 0 0 0 00,1 ; 0,1 ; 0,1x a x x z b z z r c r r              
Результаты расчетов запишем в таблицу 4
Таблица 4.
Результаты расчетов относительных погрешностей метода малого отклонения для 1....5n 
Наименование величины
Приращение величины аргумента 5%, т.е.
0 0 0 0 0 00,05 ; 0,05 ; 0,05x a x x z b z z r c r r              
1 2 3 4 5
Относительная
погрешность
приращения функции, %
0 0,25 0,76 1,55 2,63
Наименование величины Приращение величины аргумента 10%, т.е.
0 0 0 0 0 00,1 ; 0,1 ; 0,1x a x x z b z z r c r r              
1 2 3 4 5
Относительная
погрешность
приращения функции, %
0 1 3,10 6,41 11,05
Примечание. Жирным шрифтом для удобства сравнения в таблице выделены относительные
погрешности, величины которых превышают допустимое значение в 3%.
Сравнение результатов расчета по методу
малых отклонений относительных погешностей
n n n
y k x l z m r     
представленных в таблице 4 с результатaми расчета
относительных погрешностей приращения функци
n
y k x  (таблица 2) позволяет сделать
следующие выводы:
1. Величина относительной погрешности
приращения степенной функции возрастает при
увеличении порядка степенного уравнения n.
2. Величина относительной погрешности
приращения степенной функции возрастает при
увеличении приращений аргументов (переменных
степенной функции).
3. Для получения достаточной точности
решения, при которой относительная погрешность
не превышает 3%, в случае степенного уравнения
пятого порядка ( 5)n  в качестве предельной
величины малых отклонений приращений
аргументов следует принимать величину не более
5% от их нормативного значения.
4. При приращении величин аргументов на
10% результаты метода малых отклонений
являются достоверными при степени расчетных
уравнений до 2n  .
В целях расширения возможностей
применения метода малых отклонений для
решения задач исследования процессов в ГТД и их
элементах требуется уточненить метод малых
отклонений.
1. А.М. Антонова, А.В. Воробьев, А.С.
Матвеев, А.С. Орлов, Использование метода малых
отклонений для анализа эффективности тринарных
парогазовых установок, // Известия Томского
политехнического университета. Теплоэнергетика.
- 2013. - Т. 323. № 4. – С.47-51.
2. Нечаев Ю.Н., Федоров Р.М. Теория
авиационных газотурбинных двигателей. Ч. I, М.,
«Машиностроение», 1977. – 312 с.
3. Черкез А.Я. Инженерные расчеты
газотурбинных двигателей методом малых
отклонений: издание третье, переработнное и
дополненное. – М.: Машиностроение, 1975. – 380 с.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ АЭРОДИНАМИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ДВИГАТЕЛЯ ТРАНСПОРТНОГО
СРЕДСТВА
Дьяков И.Ф.
Доктор технических наук, профессор
Ульяновский технический университет
Пинков А.П.
кандидат экономических наук, зав.кафедрой «Автомобилестроение»
Ульяновский технический университет
Кольнев Д.В.
инженер, Ульяновский технический университет
Моисеев Ю.В.
кандидат экономических наук, начальник отдела «Безопасности» УВД
Дьяков В.И.
кандидат технических наук, инженер отдела АСУ ООО «Евроизол»
PREDICTION OF AERODYNAMIC PROPERTIES MOTOR TRANSPORT VEHICLE
Dykov I.
Doctor of Engineering Science, professor of the Department
Ulyanovsk State Technical University
Pinkov A.
Candidate of economic Sciences, head Department «Аutomotive Industry»
Ulyanovsk technical University
Kolnev D.
Engineer, Ulyanovsk technical University
Moiseev Y.
Candidate of economic Sciences, head of Department "Security" UVD
Dyakov V.
Candidate of technical Sciences, engineer of ACS Department of LLC «Euroizol»
Аннотация
Рассмотрены вопросы прогнозирования аэродинамических свойств двигателя с целью поддержания
на заданном уровне техническое состояние транспортного средства при эксплуатации и снижения излуче-
ния шума в кабине в стадии проектирования. Даны спектральные характеристики основных источников
звуковой вибрации и шума. Определены изменения звуковой волны, которая происходит по различным
законам – детерминированным или случайным. Случайная звуковая волна в основном зависит от неров-
ности дорожной поверхности. Детерминированный сигнал связан с износом подшипников скольжения и
деталей газораспределительного механизма при этом возникает чистый тон, при случайным − звук вос-
принимается как случайный шум. Различают механический и аэродинамический шумы. Шумовая харак-
теристика двигателя рассмотрена с использованием функции распределения Вейбулла. Для прогнозирова-
ния технического состояния двигателя использована нейронная сеть. Полученные результаты показали,
что поддержание двигателя в техническом исправном состоянии при эксплуатации позволит снизить вы-
брос ядовитых веществ в среднем 35 % и значительно уменьшить его дымление.
Abstract
The problems of forecasting the aerodynamic properties of the vehicle engine in order to maintain its technical
condition during operation are considered. Spectral characteristics of the main sources of sound vibration and noise
are given. It is noted that the change of the sound wave can occur according to different laws – deterministic or
random. A random sound wave is associated with irregularities in the road surface. With a deterministic signal, in
the case of wear of the sliding bearings and parts of the timing mechanism, a pure tone occurs, while the sound is
perceived as a random noise. Distinguish mechanical and aerodynamic noise. They are presented based on neural
technology, to predict the technical condition of the engine aerody-namic noise.
The prediction of the noise characteristic of the engine is considered using the Weibull distribution function.
The results showed that maintaining the engine in good technical condition will reduce the emission of toxic sub-
stances by an average of 35 % and significantly reduce its smok
Ключевые слова: прогнозирование, транспортное средство, акустическое излучение, нейронная тех-
нология, спектральная плотность, случайный шум, звуковое давление, наработка.
Keywords: prediction, vehicle, acousticradiation, neuraltechnology, spectraldensity, randomnoise, sound-
pressure, operatingtim.

Постановка проблемы
Повышенный внешний и внутренний шум
транспортного средства характеризует низкий тех-
нический уровень подготовки производства, слабое
обоснование технологии компоновки агрегатов и
другие факторы (износ − как агрегатов в целом, так
и его частей). Акустическое излучение шума оказы-
вает негативное влияние на окружающую среду [1,
с.41;2] и условия труда человека, вызывая утомляе-
мость, а при длительном воздействии–профессио-
нальному заболеванию [3;4, c.24]. Кроме того, зву-
ковая вибрация вызывает кинематическое возму-
щение узлов и агрегатов транспортного средства,
способствующее ослаблению крепежа, усталост-
ным поломкам, выходу из строя контрольно-изме-
рительных приборов.
Анализ последних исследований и публика-
ций
Обеспечение виброакустической безопасности
транспортных средств является комплексной зада-
чей [5, c. 26]. Однако полезным фактором является
то, что излучаемый шум может быть использован
как источник информации о техническом состоя-
нии узлов и агрегатов, а также о предупреждении
пешеходов на проезжей части дороги. Можно
утверждать, что в настоящее время транспортные
потоки, плотность которых постоянно возрастает,
являются основным источником шума на город-
ских улицах [6,c. 155]. Вследствие этого в Европе,
США, Японии национальные правительства и меж-
дународные организации предпринимают ужесто-
чение допустимых уровней шума транспортных
средств [7, 8, 9]. Допустимый уровень шума: 68
дБ(А) – для легковых и 80 дБ(А) – для грузовых
транспортных средств. введенные в 2019 г., позво-
ляют считать, что снижение шума является одной
из первоочередных задач обеспечения экологиче-
ской безопасности автотранспорта.
Нерешенные проблемы
Проектирование транспортного средства с ми-
нимальными шумовыми характеристиками явля-
ется сложной технической задачей, требующей ана-
лиза всей совокупности процессов генерации и рас-
пространение шума, системного подхода при
оптимизации приемов и комплекса конструктив-
ных средств для их уменьшения остаются нерешен-
ными.Проверка меры согласованности значений
весов производится определением коэффициента
корреляции ir . Например, для двигателя рассмат-
ривается уровень звуковой мощности в соотноше-
нии с номинальной мощностью двигателя; для
трансмиссии – частотой вращения вращающихся
частей; впуска-выпуска – частотой вращения вала
двигателя; шины – шероховатостью поверхности и
вентилятора – угловой скоростью вентилятора.
Примерный перечень весов после обучения: 0,45
относится к двигателю; 0,12− к вентилятору; 0,06 и
0,30 –к системе впуска и выпуска газов двигателя;
0,05 − к шинам и 0,02 –к трансмиссии.остаются не-
решенными. В связи с этим вначале определяют ос-
новные акустические характеристики источников
шума, вырабатывают оптимальные пути, конструк-
торские предложения и прогнозирования измене-
ния шума агрегатов и систем транспортных
средств. Прогноз – это вероятностное утверждение
о будущем с относительно высокой степенью до-
стоверности степени износа деталей. Чем раньше и
точнее будет прогнозировано интенсивность из-
носа деталей по шуму, тем меньше времени затра-
чивается на проведение ремонта. Эффективность
прогнозирования зависит от точности инструмен-
тальных средств. Точность прогноза можно обеспе-
чить, используя нейронную технологию. В этом
случае алгоритмы акустических расчетов транс-
портного средства представляют на основе извест-
ных в теории законов распространения, отражения
и поглощения звуковых волн, используя принцип
суперпозиции и математических зависимостей,
описывающих эти закономерности. Изменение зву-
ковой волны может происходить по различным за-
конам – детерминированным или случайным. Слу-
чайная звуковая волна связана с неровностями до-
рожной поверхности. При детерминированном
сигнале возникает чистый тон, при случайным−
звук воспринимается как случайный шум.При ма-
тематическом моделировании различают механи-
ческий (структурный) и аэродинамический шумы.
Шумовые характеристики относятся к основным
техническим характеристикам транспортного сред-
ства. Они во многом определяют его конкуренто-
способность, поэтому требования по ограничению
шума возрастают во всех странах.
Цель исследований
Основной целью исследований являются воз-
можности выявления наиболее интенсивного ис-
точника шума, его прогнозирования и способы сни-
жения звуковой вибрации транспортного средства.
К ним относятся колебания двигателя, агрегаты
трансмиссии, тормозная система, подвеска, удары в
подвижных сочленениях. Кроме того, появляются
излучатели вторичного шума, к которым относят
детали с большими поверхностями – облицовки,
крылья, панели кабины, которые могут усилить
акустические излучения в результате вибрации и
резонансных явлений. При вибрации их элементов
возникают звуковые колебания. Силы, возникаю-
щие звуковые колебания можно рассматривать на
основе теории спектрального анализа. Спектраль-
ная плотность силы звукового колебания определя-
ется при помощи прямого преобразования – инте-
грала Фурье:
    ω
ω di t
FS F t e t



  ,
где ω частота вибрации системы;  F t 
функция времени; i  мнимое число; t  время, в
течение которого производилось измерение.
Если у двигателя возмущающие силы посто-
янны, то их спектры будут являтьсяфункцией двух
переменных – скоростного (частота вращения n
вала двигателя) и нагрузочного (индикаторное дав-
ление ip ) режимов работы двигателя, или одной из

Vol 1-№-41-41-2019

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Similar to Vol 1-№-41-41-2019

Similar to Vol 1-№-41-41-2019 (20)

More from The scientific heritage

More from The scientific heritage (20)

Vol 1-№-41-41-2019