Алгоритм прогнозирования вибрационного состояния ротора турбины с использованием машинного обучения

Разработан алгоритм машинного обучения для решения задачи прогнозирования вибрационного состояния с целью совершенствования сборочных процессов ротора турбины с использованием его цифрового двойника. Цифровой двойник ротора включает в себя специально созданную в CAD-модуле программы NX параметрическую 3D модель и расчётный проект в системе ANSYS, в котором имитируются условия работы ротора. Проведены расчёты параметров виброускорения и силы реакции опор ротора на критических частотах вращения в зависимости от геометрических погрешностей. Для снижения трудоёмкости расчётов были подобраны архитектуры нейронных сетей для прогнозирования параметров вибрационного состояния в зависимости от геометрических погрешностей роторов. Создана и использована оригинальная численная модель балансировки, учитывающая производственные отклонения ротора.