Конструкторский

26.10.202626.10.2026

Онлайн версии МКЭ-Ф и BGModeller

Стартовая страница сайта mkefweb.com. Документация представлены на английском и русском языках. Кнопки и меню не переводятся. Одинаковые для обеих версий документации.

Итак, поскольку теперь есть веб-интерфейс, стало возможно выложить его онлайн. Безусловно возникла необходимость ограничить объем вычислений. Тем не менее получилось вполне приемлемо. Дополнительно, поскольку архитектура уже и так была основана на API, были добавлены MCP сервера. Они позволяют работать с программами вообще без непосредственного взаимодействия с UI, а только в рамках диалога с LLM-агентом. Вы можете нарисовать на бумаге схему, расставить размеры, заделки, нагрузку и отдать фото на расчёт агенту, сказав «make no mistakes». Современный агент, скорее всего, справился бы с простой статикой без МКЭ-Ф конечно, но в более сложной схеме или в динамике вряд-ли.
Для запуска лабораторных онлайн версия МКЭ-Ф не подходит (для этого приводится ссылка на GitHub).

06.10.202622.10.2026

Обновление МКЭ-Ф

Обновлена программа МКЭ-Ф. Наверное самым большим нововведением стал единый веб-интерфейс. Больше не нужно вводить команды. Хотя при желании — консоль Octave в вашем распоряжении.
Онлайн версия (ограничена по вычислительной мощности): MKE-F & BGModeller

16.11.202417.11.2024

Матрица размерностей

В статье про матричный подход к получению безразмерных величин, мы не рассматривали, почему в коде ищется нуль-пространство для матрицы. Восполним этот пробел.

Читать далее «Матрица размерностей»

11.11.202411.11.2024

Пи-теорема в матричной форме

По книге «Scale-Up in Chemical Engineering» Second, Completely Revised and Extended Edition (Marko Zlokarnik).
В книге дана матричная формулировка задачи анализа размерностей. Вместо эвристических рассуждений о том, какие переменные выбирать в роли повторяющихся, какие — нет, можно реализовать небольшой скрипт на Python и прокручивать массу вариантов.

Каждый скрипт для каждой полученной Пи-переменной выдает показатели степени, с которыми должны быть перемножены исходные переменные. Например для первого скрипта:

Pi Group 1: Matrix([[-1], [2], [-2], [1], [0], [0]])

$\Pi_{1} = \rho^{-1} d^{2} \nu^{-2} \Delta P^{1} q^{0} l^{0} = \frac{d^{2} \Delta P}{\rho \nu^{2}}$

Означает, что нужно перемножить первый параемтр в -1 степени (поделить на него), умножить на второй в квадрате, поделить на третий в квадрате и уможить на 4-й в первой степени.

Здесь приводятся только скрипты.

Скачать виртуальное кружение вместе со скриптами (Jupyter Notebook).

Имя: PyTheorem.zip Размер: 119065661 байтов (113 MiB) CRC32: AC0AC400

20.10.202420.10.2024

Уравнения связного графа. Решение системы

В этом видео получена система. Решим эти уравнения связного графа, применив Python, в частности библиотеки numpy, scipy и matplotlib. Построим графики решения.

Скачать только скрипт.

Скачать целиком виртуальное окружение Python (Jupiter Notebook и все библиотеки).

Имя архива виртуального окружения: HydraulicEquationsSolve01.zip
Размер: 195841054 байтов (186 MiB)
CRC32: 836DFC91

17.10.202417.10.2024

Элементы гидросистем для связного графа

Варианты различных элементов гидросистем, моделируемых однопортовыми компонентами связанного графа.

В этом видео показано построение уравнений для простой гидросистемы, в которой есть сопротивления, емкости и инерция. Эту систему уравнений можно решить и мы обязательно сделаем это в одной из следующих статей. Сейчас мы рассмотрим элементы гидросистем. Три основных (сопротивление, ёмкость и инерцию).

$\begin{aligned}V_1'= q - \frac{P_{R_1}}{R_1}, P_{R_1}= \frac{V_1}{C_1} - \frac{V_2}{C_2}, V_2'= \frac{P_{R_1}}{R_1} - \frac{\Gamma}{l_f}, \Gamma'= \frac{V_2}{C_2} - \Gamma \frac{R_2}{l_f}\end{aligned}$

Так выглядит система уравнений. Видите, выражения слагаемых вроде $\frac{V_1}{C_1}$ или $\frac{\Gamma}{l_f}$ ? В этой статье мы проясним, каким же образом расставлены выражения для расхода (под стрелками) и давления (над стрелками) связанного графа в видео.

Не считая видео, это вторая статья по Bond Graph Modelling. Первая статья здесь.

15.09.202420.09.2024

Гидравлика в Bond Graph Modelling

Пример связанного графа (по гидросистеме рис.3.22 a, книги [1]). 0- и 1- сопряжения показаны в кружочках. Обратите внимание у 0-сопряжений на стрелках (связях) одинаковые давления (V1/C1 или V2/C2). У 1-сопряжений на стрелках одинаковые расходы (PR1/R1 или Г/If). SF — источник потока, С — емкости, R — дроссели, If — длинная труба (инерция жидкости).

Bond Graph Modelling — моделирование на основе связных графов. При расчетах гидравлических систем или других систем (электрических, механических), для которых применимы правила Кирхгофа, применяется общий подход по систематизации состава системы и порядка взаимодействия элементов. Bond Graph Modelling для гидравлики полезен при автоматизации расчета для больших и мультидисциплинарных систем. При расчетах систем небольших размеров проще составлять интуитивные математические уравнения, как показано в статье о Mathematica.

Многие ведь наверное пробовали моделирование систем в Amesim? Что же нужно для формирования вычислительного ядра способного анализировать сложные разветвленные системы, говорить о наличии неправильно подключенных компонентов, неправильно выбранных субмоделей (для дросселей) или алгебраических циклов. Такое поведение возможно благодаря определенной формализации и учету однообразия в расчетах цепей.

Сложно уложить в одну статью полноценное описание. Я приведу ссылки, что почитать и ссылки на практические примеры составления графов и уравнений. Язык источников — английский. Может быть позже буду приводить примеры (в других статьях), однако следует отметить, что простых примеров достаточно в приведенной литературе.

12.07.202415.07.2024

КПД по данным телеметрии в Python

Интересный датасет нашел. Из области телеметрии. Набор данных (Data Set) подготовлен по результатам полетов устройства DJI Matrice 100. Ссылка в конце статьи. Данные представлены в виде временных рядов. Мы поработаем с отображением временных рядов и посчитаем энергозатраты и КПД по данным телеметрии.

10.07.202412.07.2024

Виртуальные окружения Python

В Python много пакетов. В зависимости от задачи, мне приходится ставить один или несколько. Однако, для каких-то пакетов может понадобиться поставить конкретную версию других. Использовать одну установку Python для всех задач — неправильно, будут лишние пакеты. Да и при контейнеризации приложения, хотелось бы указать только необходимые для работы конкретного скрипта пакеты. Виртуальные окружения используются как раз для этого.

Эта заметка о том, как создаются виртуальные окружения и как можно автоматизировать их создание, чтобы не вводить каждый раз одни и те же команды.

03.12.202303.12.2023

Золотниковые устройства, плунжерные устройства, гидроцилиндры. Материалы и технологии для изготовления

Обзор некоторой доступной в литературе информации о материалах и технологических параметрах, участвующих в процессе изготовления золотниковых устройств, насосов и гидроцилиндров.