All issues

В работе представлены результаты моделирования расчетных случаев приводнения возвращаемого аппарата (ВА) пилотируемого транспортного корабля нового поколения в условиях штиля. Рассмотрены случаи посадки ВА с работающими и с выключенными двигательными установками.

Задача приводнения ВА моделировалась в рамках двухфазной постановки с наличием двух несмешивающихся фаз: воды и газа, состоящего из воздуха и продуктов сгорания, поступающих из двигательной установки. Параметры течения в каждой фазе резко отличаются друг от друга по величине плотности и скорости распространения звука. Истечение продуктов сгорания из сопловых установок характеризуется высокими скоростями и давлениями, что усложняет задачу, по сравнению со свободным падением ВА в воду. В расчетах используется упрощение постановки задачи, в котором при взаимодействии горячих струй с водой кипение, испарение и образование водяного пара не учитываются. Газовые струи только нагревают и вытесняют воду.

Для моделирования переноса межфазных границ применяется метод VOF (Volume of fluid), где перенос контактной поверхности описывается конвективным уравнением, а поверхностное натяжение на межфазной границе учитывается давлением Лапласа. Ключевой особенностью метода является расщепление поверхностных ячеек, куда заносятся данные соответствующей фазы. Уравнения для обеих фаз (уравнения неразрывности, импульса, энергии и другие) в поверхностных ячейках решаются совместно.

Моделирование приводнения ВА занимает длительное время, что связанно с особенностями явного расчета уровня границы раздела фаз (свободной поверхности). Для получения качественных результатов свободная поверхность должна быть разрешена большим количеством расчетных ячеек, но при этом за один шаг интегрирования перемещаться не более чем на одну ячейку.

В процессе приземления исследовались гидродинамическое воздействие на ВА, динамика его движения и остойчивость ВА после приводнения, оценивались продольные перегрузки. Полученные данные использовались для анализа нагружения и прочности конструкции корпуса ВА, а также его отдельных элементов.

The reentry vehicle of the transportation spacecraft that is being created by RSC Energia in regular mode makes soft landing on land surface using a parachute system and thruster devices. But in not standard situations the reentry vehicle also is capable of executing a splashdown. In that case, it becomes important to define the hydrodynamics impact on the reentry vehicle at the moment of the first contact with the surface of water and during submersion into water medium, and to study the dynamics of the vehicle behavior at more recent moments of time.

This article presents results of numerical studies of hydrodynamics forces on the conical vehicle during splashdown, done with the FlowVision software. The paper reviews the cases of the splashdown with inactive solid rocket motors on calm sea and the cases with interactions between rocket jets and the water surface. It presents data on the allocation of pressure on the vehicle in the process of the vehicle immersion into water medium and dynamics of the vehicle behavior after splashdown. The paper also shows flow structures in the area of the reentry vehicle at the different moments of time, and integral forces and moments acting on the vehicle.

For simulation process with moving interphases in the FlowVision software realized the model VOF (volume of fluid). Transfer of the phase boundary is described by the equation of volume fraction of this continuous phase in a computational cell. Transfer contact surface is described by the convection equation, and at the surface tension is taken into account by the Laplace pressure. Key features of the method is the splitting surface cells where data is entered the corresponding phase. Equations for both phases (like the equations of continuity, momentum, energy and others) in the surface cells are accounted jointly.

Наличие контактной границы между водой и маслом сильно снижает электрическую прочность масляной фазы. Присутствие электрического поля приводит к различной степени поляризации на границе раздела и появлению силы, действующей на жидкость с большей диэлектрической проницаемостью (вода) в направлении жидкости с меньшей диэлектрической проницаемостью (масло), что приводит к развитию неустойчивости контактной поверхности. Неустойчивость в результате своего развития приводит к вытягиванию струйки воды в толщу масла и нарушению изоляционного промежутка.

В настоящей работе экспериментально и численно исследуется электрогидродинамическая неустойчивость на границе фаз «электропроводящая вода – трансформаторное масло» в сильно неоднородном электрическом поле, направленном перпендикулярно контактной границе. Представлены результаты натурного и численного эксперимента по исследованию развития электрогидродинамической неустойчивости в сильном электрическом поле на границе раздела воды и трансформаторного масла, приводящей к деформации этой границы жидкостей. Система состоит из шарообразного электрода радиусом 3,5 мм, помещенного в воду проводимостью 5 мкСм/см, и тонкого электрода-лезвия толщиной 0,1 мм, помещенного в трансформаторное масло марки ГК. Контактная граница проходит на одинаковом расстоянии от ближайших точек электродов, равном 3 мм. В работе показано, что при некоторой напряженности электрического поля происходит рост конусообразной структуры воды в сторону электрода, погруженного в трансформаторное масло. Численно получено соответствие как формы образующейся водной структуры (конуса) в течение всего времени роста, так и размера, отсчитываемого от ее вершины до уровня начальной контактной границы разделения фаз. Исследована динамика роста данной структуры. И в численном расчете, и в эксперименте обнаружено, что размер образующегося конуса вдоль линии соединения электродов линейно зависит от времени.

The presence of a contact boundary between water and transformer oil greatly reduces the electrical strength of the oil phase. The presence of an electric field leads to varying degrees of polarization at the interface and the appearance of a force acting on a liquid with a higher dielectric constant (water) in the direction of a liquid with a lower dielectric constant (oil). This leads to the contact surface instability development. Instability as a result of its development leads to a stream of water being drawn into oil volume and a violation of the insulating gap. In this work, we experimentally and numerically study electrohydrodynamic instability at the phase boundary between electrically weakly conductive water and transformer oil in a highly inhomogeneous electric field directed perpendicular to the contact boundary. The results of a full-scale and numerical experiment of studying of the electrohydrodynamic instability development in a strong electric field at the interface between water and transformer oil are presented. The system consists of a spherical electrode with a radius of 3.5 mm, placed in water with a conductivity of 5 $\mu S/cm$, and a thin blade electrode 0.1 mm thick, placed in transformer oil of the GK brand. The contact boundary passes at the same distance from the nearest points of the electrodes, equal to 3 mm. The work shows that at a certain electric field strength, the cone-shaped structure of water grows towards the electrode immersed in transformer oil. A numerical correspondence was obtained for both the shape of the resulting water structure (cone) during the entire growth time and the size measured from its top to the level of the initial contact boundary of phase separation. The dynamics of this structure growth has been studied. Both in numerical calculations and in experiment, it was found that the size of the resulting cone along the electrode connection line depends linearly on time.

Рассмотрены основные современные сценарии изменений гидрохимического и температурного режимов вод Азовского моря на долгосрочную перспективу. Предложены новые схемы моделей механизмов адаптации водорослей к изменениям гидрохимического режима и температуры среды. По сравнению с традиционными эколого-эволюционными схемами данные модели имеют относительно малую размерность, высокое быстродействие и позволяют проводить разнообразные расчеты на многолетнюю перспективу (эволюционно значимые времена). На основе математической эколого-эволюционной модели нижних трофических уровней экосистемы оценено влияние изменения указанных факторов среды на динамику биомасс и микроэволюцию азовских водорослей. В каждом сценарии расчеты производились на 100 лет, при этом устанавливались финальные значения переменных и параметров, не зависящие от выбора момента старта в модели. В процессе такого асимптотического компьютерного анализа обнаружено, что в результате потепления климата и температурной адаптации организмов происходит естественное увеличение среднегодовой биомассы теплолюбивых водорослей (Pyrrophyta и Cyanophyta). Однако для ряда диатомовых водорослей (Bacillariophyta), даже с учетом их температурной адаптации, среднегодовая биомасса может неожиданно уменьшиться. Вероятно, это явление связано с ужесточением конкуренции между видами с близкими температурными параметрами существования. Также было исследовано воздействие вариации химического состава стока р. Дон на динамику биогенных веществ и водорослей Азовского моря. Оказалось, что соотношение органических форм азота и фосфора в водах моря мало изменяется. Данное явление стабилизации будет иметь место для всех высокопродуктивных водоемов с низкой проточностью, так как обусловлено преимущественно автохтонным происхождением органического вещества.

Base long-term modern scenarios of hydrochemical and temperature regimes of the Sea of Azov were considered. New schemes of modeling mechanisms of algal adaptation to changes in the hydrochemical regime and temperature were proposed. In comparison to the traditional ecological-evolutionary schemes, these models have a relatively small dimension, high speed and allow carrying out various calculations on long-term perspective (evolutionally significant times). Based on the ecology-evolutionary model of the lower trophic levels the impact of these environmental factors on the dynamics and microevolution of algae in the Sea of Azov was estimated. In each scenario, the calculations were made for 100 years, with the final values of the variables and parameters not depending on the choice of the initial values. In the process of such asymptotic computer analysis, it was found that as a result of climate warming and temperature adaptation of organisms, the average annual biomass of thermophilic algae (Pyrrophyta and Cyanophyta) naturally increases. However, for a number of diatom algae (Bacillariophyta), even with their temperature adaptation, the average annual biomass may unexpectedly decrease. Probably, this phenomenon is associated with a toughening of competition between species with close temperature parameters of existence. The influence of the variation in the chemical composition of the Don River’s flow on the dynamics of nutrients and algae of the Sea of Azov was also investigated. It turned out that the ratio of organic forms of nitrogen and phosphorus in sea waters varies little. This stabilization phenomenon will take place for all high-productive reservoirs with low flow, due to autochthonous origin of larger part of organic matter in water bodies of this type.

Оценка безопасности плотин все в большей степени опирается на непрерывный мониторинг гидрометеорологических параметров; однако выявление ранних стадий неустойчивости остается сложной задачей вследствие сложных пространственно-временных взаимодействий и сильного дисбаланса наблюдений аварийных состояний. В настоящей работе предлагается фреймворк глубокого обучения на основе архитектуры сверточной двунаправленной рекуррентной нейронной сети с управляемыми вентилями (CNN–BiGRU) для выявления пространственно-временных предвестников неустойчивости плотин по многомерным гидрометеорологическим временным рядам. Сверточный компонент модели извлекает локальные временные паттерны, связанные с краткосрочными флуктуациями, тогда как двунаправленная рекуррентная структура позволяет моделировать долгосрочные зависимости и эволюцию динамики, предшествующие критическим состояниям.

Предложенная модель была протестирована на реальном наборе данных мониторинга плотины, включающем измерения уровня воды, метеорологические параметры и производные динамические индикаторы. Для учета дисбаланса классов применяется стоимостно-ориентированная стратегия обучения с использованием весов классов без применения синтетического увеличения выборки. Экспериментальные результаты демонстрируют высокие показатели качества классификации: точность (accuracy) — 0,961, прецизионность — 0,901, полнота — 0,757 и F1-мера — 0,823. Дополнительно модель достигает значений ROC AUC = 0,907 и PR AUC = 0,819, что свидетельствует о высокой способности к разделению классов в условиях сильного дисбаланса данных.

Анализ значимости признаков показывает, что краткосрочная и среднесрочная изменчивость уровня воды, включая скользящее стандартное отклонение, волатильность и многоуровневые градиенты, играет ключевую роль в формировании предаварийного поведения системы, обеспечивая физически интерпретируемое понимание динамики отклика плотины. Полученные результаты подтверждают, что фреймворк CNN–BiGRU эффективно выявляет значимые пространственно-временные предвестники неустойчивости и может служить надежным инструментом поддержки принятия решений в задачах мониторинга безопасности плотин в реальных эксплуатационных условиях.

Dam safety assessment increasingly relies on continuous monitoring of hydrometeorological variables; however, identifying early-stage instability remains challenging due to complex spatio-temporal interactions and highly imbalanced failure observations. This study proposes a deep learning framework based on a Convolutional Bidirectional Gated Recurrent Unit (CNN–BiGRU) architecture to learn spatio-temporal precursors of dam instability from multivariate hydrometeorological time series. The convolutional component extracts localized temporal patterns associated with short-term fluctuations, while the bidirectional recurrent structure captures long-range dependencies and evolving dynamics preceding critical states.

The proposed model is evaluated on a real-world dam monitoring dataset comprising multiple water-level, meteorological, and derived dynamic indicators. To address class imbalance, a cost-sensitive training strategy using class weighting is adopted without synthetic oversampling. Experimental results demonstrate strong predictive performance, achieving an accuracy of 0.961, precision of 0.901, recall of 0.757, and an F1-score of 0.823. The model further attains a ROC-AUC of 0.907 and a PR-AUC of 0.819, indicating robust discrimination capability under imbalanced conditions.

Feature importance analysis reveals that short- and medium-term water level variability, including rolling standard deviation, volatility, and multi-scale gradients, play a dominant role in characterizing pre-instability behavior, providing physically interpretable insights into dam response dynamics. The findings suggest that the CNN–BiGRU framework effectively captures meaningful spatio-temporal precursors and offers a reliable data-driven tool for supporting dam safety monitoring and decision-making under real operational conditions.