Entropy-statistical analysis of the air conditioning cycle of an aircraft



Cite item

Full Text

Abstract

Most modern aircrafts widely use air conditioning systems in order to ensure comfortable flight conditions for passengers and crew, as well as to cool the equipment of the aircraft. The aircraft industry is developing every year and the requirements for such systems are growing. Preliminary calculations and analysis of such systems are of key importance in their development. Such calculations will help to determine the entire further path of system development and prevent many errors. They also help to regularly improve the performance of systems, in particular, their energy characteristics. The main requirements for systems are reliability, energy efficiency, and weight-and-dimensional characteristicss. The paper is devoted to analysis of the efficiency of the system and its individual units. In addition, there is considered separately the influence of third-party factors on the efficiency of the system, in particular, the presence of moisture in the working air flow. This article discusses the results of thermodynamic calculation and analysis by the entropy-statistical method of the air conditioning system in various operating modes. The efficiency of the system as a whole is considered and the influence of imperfection of each of its units in particular is analyzed. The standard parameters of the operation of such systems on airplanes were taken as the initial parameters for calculating the systems. For the analysis, a system with a two-wheel turbo-cooling unit with moisture removal on the high-pressure path was selected. A schematic diagram of the system is given, formulas for calculating the minimum required work to compensate the production of entropy for the units of the system are presented. To ensure the calculations, the software complexes MathCAD, Coolprop and Matlab were used.

About the authors

V. I Merkulov

Moscow Polytechnic Unveirsity

DSc in Engineering Moscow, Russia

I. V Tishchenko

Bauman Moscow State Technical University

PhD in Engineering Moscow, Russia

S. A Abalakin

Bauman Moscow State Technical University

Email: sa.abalakin@gmail.com
Moscow, Russia

References

  1. Архаров А.М. Основы криологии. Энтропийно-статистический анализ низкотемпературных систем. Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2014.
  2. Arkharov A.M., Semenov V.Y., Krasnonosova S.Dб (2016). An Entropy-Statistical Analysis of a Natural Gas Liquefaction Plant with External Nitrogen Cooling Cycle. Chemical and Petroleum Engineering, 51 (11-12) 725-735.
  3. Arkharov A.M., Semenov V.Y., Krasnonosova S.D (2016). Methodology of Statistical Entrophy Analysis of Small-Scale Natural Gas Liquefiers. Chemical and Petroleum Engineering, 51 (9) 665-673
  4. Шустров Ю.М., Антонова Н.В., Дубровин Л.Д. Проектирование систем кондиционирования воздуха. Издательство «Машиностроение». 2006.
  5. Меркулов В.И., Тищенко И.В., Абалакин С.А. Применение электрокомпрессоров в системах кондиционирования воздуха вертолетов. Известия МГТУ «МАМИ». 2019. № 2(40). С. 59-66.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2020 Merkulov V.I., Tishchenko I.V., Abalakin S.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».