Measurement of direct photon emission in K+→π+π0γK^+ \to \pi^+ \pi^0 \gamma decay using stopped positive kaons

The radiative decay $K^+ \to \pi^+ \pi^0 \gamma$ ($K_{\pi 2 \gamma}$) has been measured with stopped positive kaons. A $K_{\pi 2 \gamma}$ sample containing 4k events was analyzed, and the $K_{\pi 2 \gamma}$ branching ratio of the direct photon emission process was determined to be $[6.1\pm2.5({\rm stat})\pm1.9({\rm syst})]\times 10^{-6}$. No interference pattern with internal bremsstrahlung was observed.Comment: 12 pages, 6 figures, 2 tables, to be published in Phys. Lett.

Technical requirements for measurements of minimal miscible pressure for gas injection using slim tube

© 2020 International Multidisciplinary Scientific Geoconference. All rights reserved. In this work the quality of the slim-tube packing was demonstrated, the inner diameter and porosity was determined by using X-ray computed tomography. The literature analysis of slim tube packing over was carried out. It is noted that in all cases of slim tube does not accept the most theoretically possible dense rhombic packaging. Moreover, the presence of interstices due to loose contact of the grains to each other illustrates the technological limitations when filling out. To confirm the absence of signs of defective packing, it is recommended to check the quality of the slim-tube

Improvement of heavy oil displacement efficiency by using aromatic hydrocarbon solvent

© 2020 International Multidisciplinary Scientific Geoconference. All rights reserved. Development of heavy oil deposits increases each year, due to consumption of conventional oil reserves. However, extraction process of heavy oil faces a number of problems. The main of these problems are high density and viscosity of heavy oil as well as high content of asphaltene-resin-paraffin components, which can be precipitated. Currently, the main methods that are being used for heavy oil recovery are thermal methods, like steam assisted gravity drainage (SAGD), cyclic steam stimulation (CSS) and in-situ combustion (ISC). Another alternative is using solvent-based recovery methods, which have advantages in terms of energy effectiveness and cost efficiency. In this work, using aromatic hydrocarbon solvent is considered as an oil displacement method. Solvent o-xylene has been chosen as the research object due to its vast area of application and ability to remove organic deposits. In this work different experimental techniques were conducted to evaluate the injection of xylene for improvement heavy oil recovery. Capillary imbibition experiments of oil saturated core samples by formation water and xylene solvent were conducted in order to compare their effectiveness under standard conditions. Filtration studies under reservoir conditions were performed on a core sample model saturated with heavy oil to evaluate displacement efficiency. In addition, filtration-volumetric parameters of core samples, group and elemental composition of oil, viscosity dependence on a solvent concentration, thermal stability of solvent as well as its aggregative stability were studied. According to the obtained results, application of o-xylene in imbibition experiments (duration 7 days) helped to increase displacement efficiency from 20 % in case of water to 61 % in case of solvent. Addition of small amount of solvent to heavy oil significantly decreased its viscosity. In case of addition of 3 wt.% of solvent viscosity of heavy oil reduced more than two times from 427.18 mPa·s to 208.4 mPa·s. Compared with the basic waterflooding process, using solvent injection leads to three times increasing of oil displacement efficiency, which reaches 69 %. In addition, o-xylene showed good dissolving ability with lowest cloud number of heavy oil in its media, which is equal to 0.22. According to the laboratory studies pilot test will be performed at the Akanskoye field using studied solvent

Prediction of the geometric parameters of products assemblies using neural network models

Использование прогнозных моделей технологических процессов сборки ответственных изделий позволит обеспечить адаптивное управление сборкой на основе измеренной информации. Прямое моделирование процесса сопряжений с использованием численных моделей сопряжений и конечно-элементных моделей сборок требует существенных вычислительных ресурсов и зачастую сопровождается проблемами сходимости решений. Для решения приведенных проблем возможно использование нейросетевых моделей, описывающих основные закономерности процесса сопряжения на основе накопленных результатов. В работе приведена методика для прогнозирования точности сопряжения деталей на основе действительных геометрических моделей поверхностей. Действительные модели деталей представляют собой массивы точек их поверхностей. В методике используется разработанная модель, позволяющая производить расчет сборочных геометрических параметров деталей. Рассмотрены результаты моделирования сопряжения деталей диск и проставка ротора турбины. Для прогноза параметра «радиальное биение» в зависимости от величины и характера отклонения формы и величины натяга сопрягаемых поверхностей была создана и обучена радиально-базисная нейронная сеть. The use of predictive models of technological processes for the assembly of critical products will allow for the adaptive management of the assembly based on the measured information. Direct simulation of the conjugation process using numerical models of interfaces and finite element models of assemblies requires significant computational resources and is often accompanied by convergence problems of solutions. To solve these problems, it is possible to use neural network models describing the main regularities of the conjugation process on the basis of accumulated results. In this paper, a technique is given for predicting the accuracy of the interface of parts on the basis of real geometric models of surfaces. The actual parts models are arrays of points on their surfaces. The methodology uses the developed model, which allows to calculate the assembly geometric parameters of parts. The results of modeling the mating of disk and spacer of the turbine rotor are considered. To predict the parameters of radial runout of the disk in the assembly, depending on the magnitude and nature of the form deviation and the magnitude of the gap of the interfaced surfaces, a radial-basic neural network was created and trained.Работа поддержана Министерством образования и науки Российской Федерации в рамках реализации программы повышения конкурентоспособности Самарского университета среди мировых ведущих научно-образовательных центров на 2013-2020 годы

Model and software module for predicting uncertainties in coordinate measurements in the NX OPEN API

В CAM-системах (Computer-aided manufacturing) существует возможность имитировать процесс измерения на станке и координатно-измерительной машине, и генерировать соответствующие команды измерения в управляющей программе. Измерения могут служить основой для реализации различных схем адаптивной обработки. Главное достоинство состоит в том, что по результатам измерения можно автоматически скорректировать процесс обработки, не снимая детали со станка. При измерении сложнопрофильных деталей на станке и координатно-измерительной машине (штампы, лопатки двигателей) существенно возрастают неопределенности измерения, расчет которых в современных CAM-системах (например, NX от компании SIEMENS и CATIA от компании Dassault Systèmes) при построении управляющих программ не производится. Это может привести к потере точности изготовления (вследствие недостаточной точности измерений) при внешне отлаженной программе обработки. В работе предложены модель и программный модуль для прогнозирования погрешностей измерений, реализованное средствами NX OPEN API, которое может быть интегрировано в модуле CAM. In CAM-systems (Computer-aided manufacturing), it is possible to simulate the measurement process on the machine and coordinate measuring machine, and generate measurement commands in the control program. Measurements can serve as the basis for the implementation of various adaptive processing schemes. The main advantage is that, based on the measurement results, you can automatically adjust the machining process without removing the parts from the machine. When measuring complex parts on the machine and coordinate measuring machine (stamps, engine blades), measurement uncertainties significantly increase, which are not calculated in modern CAM-systems (for example, NX from SIEMENS and CATIA from DassaultSystèmes). This can lead to a loss of processing precision (due to inadequate measurement accuracy) with an externally debugged program. The paper proposes a model and a software module for the prediction of measurement uncertainties, implemented by means of the NX OPEN API, which can be integrated into the CAM module.Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации в рамках выполнения государственного задания на 2018 год. Шифр проекта 9.11978.2018/11.12

Neural recognition model surfaces of machine parts based on the results of the optical scanning

Для прогнозирования показателей качества изделий (в частности, сборочных параметров) используются математические модели, реализованные в виде компьютерных моделей. Для адекватности расчётов необходимо иметь информацию о действительной геометрии деталей, которую можно получить с помощью бесконтактных измерений деталей сборки. В результате измерения деталей и узлов при помощи оптических или лазерных сканеров формируется массив измеренных точек большой размерности. После проведения стандартной обработки данных (например удаление шума, совмещение сканов, сглаживание, создание триангуляционной сетки) возникает необходимость распознавания отдельных поверхностей деталей. В работе приведена нейросетевая модель, позволяющая выполнять распознавание элементов на основе использования массива измеренных точек, полученных посредством сканирования. To predict the quality parameters of products (in particular, the assembly parameters) used mathematical models implemented in the form of computer models. For the adequacy of calculations, it is necessary to have information about the actual geometry of the parts, which can be obtained using noncontact measurements of parts of the assembly. As a result of measurement of parts and components using optical or laser scanner is formed an array of measured points large dimension. After the standard processing (e.g. noise removal, combining the scans, smoothing, creating triangulation mesh) becomes necessary recognition of individual surfaces of parts. The paper presents a neural network model that allows the recognition of elements based on the use of an array of measured points obtained by scanning.Работа поддержана Министерством образования и науки Российской Федерации в рамках реализации программы повышения конкурентоспособности Самарского университета среди мировых ведущих научно-образовательных центров на 2013-2020 годы. Экспериментальные исследования были выполнены на оборудовании ЦКП CAM-технологий (RFMEFI59314X0003)

Information model and software architecture for the implementation of the digital twin of the turbine rotor

Погрешности изготовления ротора турбины приводят к возникновению вибраций, ограничивающих допустимые режимы работы авиационных двигателей. Для уменьшения подобных вибраций текущая технология изготовления ротора содержит сложную процедуру его балансировки. Создание цифрового двойника ротора турбины позволит отказаться от процедуры балансировки и снизить затраты на изготовление детали. В данной работе представлены такие этапы создания цифрового двойника как определение типичных погрешностей изготовления ротора турбины, построение цифрового двойника детали с учетом погрешностей изготовления и определение его ключевых характеристик. Анализ свойств двойника позволяет оптимизировать его параметры и добиться снижения вибраций всего двигателя.Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации в рамках выполнения государственного задания на 2019 год, шифр проекта 9.11978.2018/11.12. В процессе выполнения работ использовалось оборудование ЦКП CAM- технологий Самарского университета

Neural network model in predicting digital geometric parameters relative position of aircraft engine parts

Качество авиационных и ракетных двигателей зависит прежде всего от геометрической точности сборочных единиц и деталей. Для прогнозирования показателей качества (в частности, сборочных параметров) используются математические модели, реализованные в виде компьютерных моделей. Прямое моделирование процесса сопряжений с использованием численных моделей сопряжений и конечно-элементных моделей сборок требует существенных вычислительных ресурсов и зачастую сопровождается проблемами сходимости решений. Для решения приведенных проблем возможно использование нейросетевых моделей, описывающих основные закономерности процесса сопряжения на основе накопленных результатов. В работе приведена нейросетевая модель для прогнозирования сборочных параметров деталей на основе использования действительных поверхностей деталей, полученных в результате математического моделирования. Рассмотрена сборка по коническим поверхностям. Для прогноза параметров сборок использована свёрточная нейронная сеть. The quality of aircraft and rocket engines depends primarily on the geometrical accuracy of assembly units and parts. To predict the quality parameters (in particular, the assembly parameters) used mathematical models implemented in the form of computer models. Direct modeling of the process of assembly using numerical models of conjugations and finite- element models of assemblies requires significant computational resources and is often accompanied by problems of convergence of solutions. To solve the above problems, it is possible to use neural network models describing the main regularities of the pairing process based on the accumulated results. The paper shows a neural network model for predicting the parameters of assembly parts based on the use of real surfaces of parts obtained as a result of mathematical modeling. Considered assembly on conical surfaces. To predict the parameters of the assemblies, a convolutional neural network was used.Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации в рамках выполнения государственного задания на 2019 год. Шифр проекта 9.11978.2018/11.12