Последовательная и параллельная работа насосов#
1. Введение#
В инженерии, будь то проектирование систем водоснабжения, топливных систем летательных аппаратов или технологических линий на производстве, насосы редко работают в единичном экземпляре. Для достижения необходимых параметров — большего напора или большего расхода — инженеры объединяют насосы для совместной работы.
В связи с этим возникает ряд вопросов: как предсказать поведение такой системы до её физической сборки? Как избежать дорогостоящих ошибок и найти оптимальную конфигурацию? Ответ — использование системного моделирования и расчетов.
В этом уроке мы сфокусируемся на двух фундаментальных способах соединения насосов: последовательном и параллельном. С помощью среды REPEAT VISION мы научимся создавать, настраивать и анализировать виртуальные модели этих систем. Вы увидите, как изменение конфигурации напрямую влияет на ключевые выходные параметры: расход (Q) и напор (H).
2. Рассматриваемая модель и ее характеристики#
В рамках данного урока рассматривается модель сети и насоса, представленные в уроке Построение расходно-напорной характеристики сети (см. рис. 1 ниже).
Процесс построения модели, а также заполнения свойств отображен в уроке.
Рис. 1 Модель гидравлической сети с насосом Wilo Star-RS 25/4#
Построим кривые насоса и сети на основе данных, полученных в описанном уроке. Код для построения представлен далее.
Важно
Обращаем ваше внимание, в контексте данного урока связь между моделью REPEAT VISION и JupyterLite не устанавливается. В данном случае он используется как удобный инструмент визуализации.
Построение характеристик насоса и сети
# Импорт необходимых библиотек
import piplite
import pandas as pd
# Характеристика сети
system_head_curve_df = pd.DataFrame({
'massFlowRate': [0.000000, 0.036842, 0.073684, 0.110526, 0.147368, 0.184211,
0.221053, 0.257895, 0.294737, 0.331579, 0.368421, 0.405263,
0.442105, 0.478947, 0.515789, 0.552632, 0.589474, 0.626316,
0.663158, 0.700000],
'pressureDrop': [30000.000000, 30037.216415, 30171.196080, 30356.192800,
30591.674870, 30879.679700, 31218.609300, 31607.275800,
32044.753000, 32530.294700, 33063.283000, 33643.198700,
34209.597000, 34942.093300, 35660.350000, 36424.071000,
37232.990700, 38086.874000, 38985.507000, 39928.697000]
})
# Характеристика насоса Wilo Star-RS 25/4
pump_curve_df = pd.DataFrame({
'massFlowRate': [0.0, 0.0693, 0.1386, 0.2079, 0.2772, 0.3465, 0.3881],
'pressureDrop': [38182.5, 36028.6, 33776.8, 31525.0, 29077.4, 26434.0, 24867.6]
})
# Импортируем и устанавливаем необходимые библиотеки для визуализации
import matplotlib.pyplot as plt
await piplite.install("seaborn")
import seaborn as sns
def plot_pressure_drop_curve(system_head_curve_df, pump_curve__df, figsize=(10, 6)):
"""
Создает график зависимости потерь давления от массового расхода.
Parameters:
-----------
system_head_curve_df : pd.DataFrame
DataFrame с колонками 'massFlowRate' и 'pressureDrop' для характеристики сети
pump_curve__df : pd.DataFrame
DataFrame с колонками 'massFlowRate' и 'pressureDrop' для характеристики насоса
figsize : tuple
Размер графика в дюймах (ширина, высота)
"""
# Настройка стиля графика
plt.style.use('seaborn-v0_8-dark')
# Создаем фигуру и оси с указанным размером
fig, ax = plt.subplots(figsize=figsize, dpi=100)
# Фильтруем данные, исключая NaN значения для чистоты графика
clean_data = system_head_curve_df.dropna(subset=['pressureDrop'])
# Данные для насоса
clean_pump_data = pump_curve__df.dropna(subset=['pressureDrop'])
# Проверяем, есть ли данные для отображения
if len(clean_data) == 0:
print("Нет данных для построения графика (все значения NaN)")
return
# Создаем основной график - линию с маркерами
# Используем маркеры 'o' для точек и линию для соединения
# График РНХ сети
ax.plot(clean_data['massFlowRate'],
clean_data['pressureDrop'],
marker='o', # Маркеры в виде кружков
markersize=8, # Размер маркеров
linewidth=2, # Толщина линии
color='steelblue', # Цвет линии
alpha=0.8, # Прозрачность
label='Характеристика гидравлической сети', # Метка для легенды
markerfacecolor='white', # Заливка маркеров
markeredgewidth=2) # Толщина обводки маркеров
# График РНХ насоса
ax.plot(clean_pump_data['massFlowRate'],
clean_pump_data['pressureDrop'],
marker='o', # Маркеры в виде кружков
markersize=8, # Размер маркеров
linewidth=2, # Толщина линии
color='#e63946', # Цвет линии
alpha=0.8, # Прозрачность
label='Характеристика насоса', # Метка для легенды
markerfacecolor='white', # Заливка маркеров
markeredgewidth=2) # Толщина обводки маркеров
# Настройка осей графика
ax.set_xlabel('Массовый расход, кг/с',
fontsize=12,
fontweight='bold',
labelpad=10) # Отступ подписи от оси
ax.set_ylabel('Потери давления, Па',
fontsize=12,
fontweight='bold',
labelpad=10) # Отступ подписи от оси
# Заголовок графика
ax.set_title('Расходно-напорная характеристика',
fontsize=14,
fontweight='bold',
pad=20) # Отступ заголовка
# Добавляем сетку
ax.grid(True, which='both', linestyle='--', color='#2F4F4F', alpha=0.6)
# Настраиваем пределы осей с небольшим запасом
x_min, x_max = clean_data['massFlowRate'].min(), clean_data['massFlowRate'].max()
y_min, y_max = clean_data['pressureDrop'].min(), clean_data['pressureDrop'].max()
# Добавляем 5% запаса по осям
x_padding = (x_max - x_min) * 0.05
y_padding = (y_max - y_min) * 0.05
ax.set_xlim(x_min - x_padding, x_max + x_padding)
ax.set_ylim(y_min - 12 * y_padding, y_max + y_padding)
# Добавляем легенду с настройками позиционирования
ax.legend(loc='lower right',
bbox_to_anchor=(1.0, 0.012),
fontsize=10,
framealpha=0.9,
facecolor='#2F4F4F',
edgecolor='white')
# Настраиваем внешний вид графика
# Убираем лишние отступы
plt.tight_layout()
# Отображаем график
plt.show()
# Возвращаем объекты фигуры и осей для возможной дальнейшей настройки
return fig, ax
# Создаем график
fig, ax = plot_pressure_drop_curve(system_head_curve_df, pump_curve_df)
В результате выполнения кода получаем следующие кривые (см. рис. 2 ниже), характеризующие работу одного насоса на заданную сеть.
Рис. 2 Графики характеристик насоса и сети#
3. Последовательная работа насосов на сеть#
3.1. Описание#
Последовательная работа насосов в сети применяется в случаях, когда напор, развиваемый одним насосом, недостаточен для подачи жидкости на заданную высоту, или в тех случаях, когда последовательное включение насосов позволяет обеспечить подачу необходимого расхода при заданной характеристике сети. [1]
При такой схеме включения напорный патрубок одного насоса подключается к всасывающему патрубку второго насоса.
3.2. Построение характеристики#
Суммарная характеристика работы двух последовательно включенных насосов строится путем сложения их ординат при одних и тех же подачах, так как напор, развиваемый последовательно работающими насосами, равен сумме напоров, развиваемых каждым из этих насосов. [1]
Построим характеристику двух одниковых насосов Wilo Star-RS 25/4, работающих последовательно средствами JupyterLite.
Код для построения характеристики
# Импорт необходимых библиотек
import piplite
import pandas as pd
# Характеристика сети
system_head_curve_df = pd.DataFrame({
'massFlowRate': [0.000000, 0.036842, 0.073684, 0.110526, 0.147368, 0.184211,
0.221053, 0.257895, 0.294737, 0.331579, 0.368421, 0.405263,
0.442105, 0.478947, 0.515789, 0.552632, 0.589474, 0.626316,
0.663158, 0.700000],
'pressureDrop': [30000.000000, 30037.216415, 30171.196080, 30356.192800,
30591.674870, 30879.679700, 31218.609300, 31607.275800,
32044.753000, 32530.294700, 33063.283000, 33643.198700,
34209.597000, 34942.093300, 35660.350000, 36424.071000,
37232.990700, 38086.874000, 38985.507000, 39928.697000]
})
# Характеристика насоса Wilo Star-RS 25/4
pump_curve_df = pd.DataFrame({
'massFlowRate': [0.0, 0.0693, 0.1386, 0.2079, 0.2772, 0.3465, 0.3881],
'pressureDrop': [38182.5, 36028.6, 33776.8, 31525.0, 29077.4, 26434.0, 24867.6]
})
# Получаем характеристику двух последовательно работающих насосов
pump_series_curve_df = pd.DataFrame({
'massFlowRate': [0.0, 0.0693, 0.1386, 0.2079, 0.2772, 0.3465, 0.3881],
'pressureDrop': [38182.5, 36028.6, 33776.8, 31525.0, 29077.4, 26434.0, 24867.6]
})
pump_series_curve_df['pressureDrop'] = pump_series_curve_df['pressureDrop'] * 2
# Импортируем и устанавливаем необходимые библиотеки для визуализации
import matplotlib.pyplot as plt
await piplite.install("seaborn")
import seaborn as sns
def plot_pressure_drop_curve(system_head_curve_df, pump_curve__df, pump_series_curve_df, figsize=(10, 6)):
"""
Создает график зависимости потерь давления от массового расхода.
Parameters:
-----------
system_head_curve_df : pd.DataFrame
DataFrame с колонками 'massFlowRate' и 'pressureDrop' для характеристики сети
pump_curve__df : pd.DataFrame
DataFrame с колонками 'massFlowRate' и 'pressureDrop' для характеристики насоса
pump_series_curve_df: pd.DataFrame
DataFrame с колонками 'massFlowRate' и 'pressureDrop' для характеристики двух последовательно работающих насосов
figsize : tuple
Размер графика в дюймах (ширина, высота)
"""
# Настройка стиля графика
plt.style.use('seaborn-v0_8-dark')
# Создаем фигуру и оси с указанным размером
fig, ax = plt.subplots(figsize=figsize, dpi=100)
# Фильтруем данные, исключая NaN значения для чистоты графика
clean_data = system_head_curve_df.dropna(subset=['pressureDrop'])
# Данные для насоса
clean_pump_data = pump_curve__df.dropna(subset=['pressureDrop'])
# Данные для двух последовательных насосов
clean_pump_series_data = pump_series_curve_df.dropna(subset=['pressureDrop'])
# Проверяем, есть ли данные для отображения
if len(clean_data) == 0:
print("Нет данных для построения графика (все значения NaN)")
return
# Создаем основной график - линию с маркерами
# Используем маркеры 'o' для точек и линию для соединения
# График РНХ сети
ax.plot(clean_data['massFlowRate'],
clean_data['pressureDrop'],
marker='o', # Маркеры в виде кружков
markersize=8, # Размер маркеров
linewidth=2, # Толщина линии
color='steelblue', # Цвет линии
alpha=0.8, # Прозрачность
label='Характеристика гидравлической сети', # Метка для легенды
markerfacecolor='white', # Заливка маркеров
markeredgewidth=2) # Толщина обводки маркеров
# График РНХ насоса
ax.plot(clean_pump_data['massFlowRate'],
clean_pump_data['pressureDrop'],
marker='o', # Маркеры в виде кружков
markersize=8, # Размер маркеров
linewidth=2, # Толщина линии
color='#e63946', # Цвет линии
alpha=0.8, # Прозрачность
label='Характеристика насоса', # Метка для легенды
markerfacecolor='white', # Заливка маркеров
markeredgewidth=2) # Толщина обводки маркеров
# График РНХ последовательно работающих насосов
ax.plot(clean_pump_series_data['massFlowRate'],
clean_pump_series_data['pressureDrop'],
marker='o', # Маркеры в виде кружков
markersize=8, # Размер маркеров
linewidth=2, # Толщина линии
color='#ffd166', # Цвет линии
alpha=0.8, # Прозрачность
label='Характеристика двух последовательно работающих насосов', # Метка для легенды
markerfacecolor='white', # Заливка маркеров
markeredgewidth=2) # Толщина обводки маркеров
# Настройка осей графика
ax.set_xlabel('Массовый расход, кг/с',
fontsize=12,
fontweight='bold',
labelpad=10) # Отступ подписи от оси
ax.set_ylabel('Потери давления, Па',
fontsize=12,
fontweight='bold',
labelpad=10) # Отступ подписи от оси
# Заголовок графика
ax.set_title('Расходно-напорная характеристика',
fontsize=14,
fontweight='bold',
pad=20) # Отступ заголовка
# Добавляем сетку
ax.grid(True, which='both', linestyle='--', color='#2F4F4F', alpha=0.6)
# Настраиваем пределы осей с небольшим запасом
x_min, x_max = clean_data['massFlowRate'].min(), clean_data['massFlowRate'].max()
y_min, y_max = clean_data['pressureDrop'].min(), clean_pump_series_data['pressureDrop'].max()
# Добавляем 5% запаса по осям
x_padding = (x_max - x_min) * 0.05
y_padding = (y_max - y_min) * 0.05
ax.set_xlim(x_min - x_padding, x_max + x_padding)
ax.set_ylim(y_min - 12 * y_padding, y_max + y_padding)
# Добавляем легенду с настройками позиционирования
ax.legend(loc='lower right',
bbox_to_anchor=(1.0, 0.012),
fontsize=10,
framealpha=0.9,
facecolor='#2F4F4F',
edgecolor='white')
# Настраиваем внешний вид графика
# Убираем лишние отступы
plt.tight_layout()
# Отображаем график
plt.show()
# Возвращаем объекты фигуры и осей для возможной дальнейшей настройки
return fig, ax
# Создаем график
fig, ax = plot_pressure_drop_curve(system_head_curve_df, pump_curve_df,pump_series_curve_df)
После выполнения кода получаем следующие характеристики, рис. 3:
Рис. 3 Кривая последовательной работы насосов#
Для определения рабочей точки недостаточно точек графика совместной работы насосов, добавим точки на основе данных о РНХ насоса и повторим построения (см. рис. 4 ниже).
Необходимые изменения данных
# Характеристика насоса Wilo Star-RS 25/4
pump_curve_df = pd.DataFrame({
'massFlowRate': [0.0, 0.0693, 0.1386, 0.2079, 0.2772, 0.3465, 0.3881, 0.4851, 0.5544, 0.6238],
'pressureDrop': [38182.5, 36028.6, 33776.8, 31525.0, 29077.4, 26434.0, 24867.6, 21049.3, 18112.2, 15175.1]
})
# Получаем характеристику двух последовательно работающих насосов
pump_series_curve_df = pd.DataFrame({
'massFlowRate': [0.0, 0.0693, 0.1386, 0.2079, 0.2772, 0.3465, 0.3881, 0.4851, 0.5544, 0.6238],
'pressureDrop': [38182.5, 36028.6, 33776.8, 31525.0, 29077.4, 26434.0, 24867.6, 21049.3, 18112.2, 15175.1]
})
pump_series_curve_df['pressureDrop'] = pump_series_curve_df['pressureDrop'] * 2
Рис. 4 Кривая последовательной работы насосов с большим количеством расчетных точек#
Таким образом, рабочая точка насоса соответствует расходу около 0.56 [кг/с].
Перейдем в модель и рассчитаем рабочую точку в ней.
3.3. Реализация последовательной работы насосов в математической модели#
Добавьте еще один насос после первого, как показано на рис. 5:
Рис. 5 Модель последовательной работы насосов#
Запустите модель и определите рабочую точку по датчику расхода, рис. 6:
Рис. 6 Расход среды при последовательной работе двух насосов Wilo Star-RS 25/4#
Значение расхода составляет 0.5607444 [кг/с], что соответствует построенным ранее кривым и определённой графически рабочей точке.
4. Параллельная работа насосов на сеть#
4.1. Описание#
Параллельная работа насосов применяется в следующих случаях:
Для увеличения общей производительности системы (подачи)
Для обеспечения резервирования и повышения надежности системы
Для гибкого регулирования производительности и экономии энергии
При такой схеме включения напорный патрубок каждого насоса подключается к общей системе.
4.2. Построение характеристики#
Суммарная характеристика работы двух параллельно включенных насосов строится путем сложения их абсцисс при одних и тех же напорах.
Суммарная подача насосов, работающих параллельно в общей системе, меньше, чем сумма подачи этих же насосов при их раздельной работе.
Подсказка
При увеличении общего расхода среды, подаваемой в систему, возрастают потери напора, а следовательно, увеличивается и напор, необходимый для подачи данного расхода, что влечет за собой уменьшение подачи каждого насоса. [1]
Построим характеристику двух одниковых насосов Wilo Star-RS 25/4, работающих параллельно средствами JupyterLite.
Код для построения характеристики
# Импорт необходимых библиотек
import piplite
import pandas as pd
# Характеристика сети
system_head_curve_df = pd.DataFrame({
'massFlowRate': [0.000000, 0.036842, 0.073684, 0.110526, 0.147368, 0.184211,
0.221053, 0.257895, 0.294737, 0.331579, 0.368421, 0.405263,
0.442105, 0.478947, 0.515789, 0.552632, 0.589474, 0.626316,
0.663158, 0.700000],
'pressureDrop': [30000.000000, 30037.216415, 30171.196080, 30356.192800,
30591.674870, 30879.679700, 31218.609300, 31607.275800,
32044.753000, 32530.294700, 33063.283000, 33643.198700,
34209.597000, 34942.093300, 35660.350000, 36424.071000,
37232.990700, 38086.874000, 38985.507000, 39928.697000]
})
# Характеристика насоса Wilo Star-RS 25/4
pump_curve_df = pd.DataFrame({
'massFlowRate': [0.0, 0.0693, 0.1386, 0.2079, 0.2772, 0.3465, 0.3881],
'pressureDrop': [38182.5, 36028.6, 33776.8, 31525.0, 29077.4, 26434.0, 24867.6]
})
# Получаем характеристику двух параллельно работающих насосов
pump_parallel_curve_df = pd.DataFrame({
'massFlowRate': [0.0, 0.0693, 0.1386, 0.2079, 0.2772, 0.3465, 0.3881],
'pressureDrop': [38182.5, 36028.6, 33776.8, 31525.0, 29077.4, 26434.0, 24867.6]
})
pump_parallel_curve_df['massFlowRate'] = pump_parallel_curve_df['massFlowRate'] * 2
# Импортируем и устанавливаем необходимые библиотеки для визуализации
import matplotlib.pyplot as plt
await piplite.install("seaborn")
import seaborn as sns
def plot_pressure_drop_curve(system_head_curve_df, pump_curve__df, pump_parallel_curve_df, figsize=(10, 6)):
"""
Создает график зависимости потерь давления от массового расхода.
Parameters:
-----------
system_head_curve_df : pd.DataFrame
DataFrame с колонками 'massFlowRate' и 'pressureDrop' для характеристики сети
pump_curve__df : pd.DataFrame
DataFrame с колонками 'massFlowRate' и 'pressureDrop' для характеристики насоса
pump_parallel_curve_df: pd.DataFrame
DataFrame с колонками 'massFlowRate' и 'pressureDrop' для характеристики двух параллельно работающих насосов
figsize : tuple
Размер графика в дюймах (ширина, высота)
"""
# Настройка стиля графика
plt.style.use('seaborn-v0_8-dark')
# Создаем фигуру и оси с указанным размером
fig, ax = plt.subplots(figsize=figsize, dpi=100)
# Фильтруем данные, исключая NaN значения для чистоты графика
clean_data = system_head_curve_df.dropna(subset=['pressureDrop'])
# Данные для насоса
clean_pump_data = pump_curve__df.dropna(subset=['pressureDrop'])
# Данные для двух параллельно работающих насосов
clean_pump_parallel_data = pump_parallel_curve_df.dropna(subset=['pressureDrop'])
# Проверяем, есть ли данные для отображения
if len(clean_data) == 0:
print("Нет данных для построения графика (все значения NaN)")
return
# Создаем основной график - линию с маркерами
# Используем маркеры 'o' для точек и линию для соединения
# График РНХ сети
ax.plot(clean_data['massFlowRate'],
clean_data['pressureDrop'],
marker='o', # Маркеры в виде кружков
markersize=8, # Размер маркеров
linewidth=2, # Толщина линии
color='steelblue', # Цвет линии
alpha=0.8, # Прозрачность
label='Характеристика гидравлической сети', # Метка для легенды
markerfacecolor='white', # Заливка маркеров
markeredgewidth=2) # Толщина обводки маркеров
# График РНХ насоса
ax.plot(clean_pump_data['massFlowRate'],
clean_pump_data['pressureDrop'],
marker='o', # Маркеры в виде кружков
markersize=8, # Размер маркеров
linewidth=2, # Толщина линии
color='#e63946', # Цвет линии
alpha=0.8, # Прозрачность
label='Характеристика насоса', # Метка для легенды
markerfacecolor='white', # Заливка маркеров
markeredgewidth=2) # Толщина обводки маркеров
# График РНХ параллельно работающих насосов
ax.plot(clean_pump_parallel_data['massFlowRate'],
clean_pump_parallel_data['pressureDrop'],
marker='o', # Маркеры в виде кружков
markersize=8, # Размер маркеров
linewidth=2, # Толщина линии
color='#ffd166', # Цвет линии
alpha=0.8, # Прозрачность
label='Характеристика двух параллельно работающих насосов', # Метка для легенды
markerfacecolor='white', # Заливка маркеров
markeredgewidth=2) # Толщина обводки маркеров
# Настройка осей графика
ax.set_xlabel('Массовый расход, кг/с',
fontsize=12,
fontweight='bold',
labelpad=10) # Отступ подписи от оси
ax.set_ylabel('Потери давления, Па',
fontsize=12,
fontweight='bold',
labelpad=10) # Отступ подписи от оси
# Заголовок графика
ax.set_title('Расходно-напорная характеристика',
fontsize=14,
fontweight='bold',
pad=20) # Отступ заголовка
# Добавляем сетку
ax.grid(True, which='both', linestyle='--', color='#2F4F4F', alpha=0.6)
# Настраиваем пределы осей с небольшим запасом
x_min, x_max = clean_data['massFlowRate'].min(), clean_pump_parallel_data['massFlowRate'].max()
y_min, y_max = clean_pump_parallel_data['pressureDrop'].min(), clean_data['pressureDrop'].max()
# Добавляем 5% запаса по осям
x_padding = (x_max - x_min) * 0.05
y_padding = (y_max - y_min) * 0.05
ax.set_xlim(x_min - x_padding, x_max + x_padding)
ax.set_ylim(y_min - 12 * y_padding, y_max + y_padding)
# Добавляем легенду с настройками позиционирования
ax.legend(loc='lower right',
bbox_to_anchor=(1.0, 0.012),
fontsize=10,
framealpha=0.9,
facecolor='#2F4F4F',
edgecolor='white')
# Настраиваем внешний вид графика
# Убираем лишние отступы
plt.tight_layout()
# Отображаем график
plt.show()
# Возвращаем объекты фигуры и осей для возможной дальнейшей настройки
return fig, ax
# Создаем график
fig, ax = plot_pressure_drop_curve(system_head_curve_df, pump_curve_df,pump_parallel_curve_df)
После выполнения кода получаем следующие характеристики, рис. 7:
Рис. 7 Кривая параллельной работы насосов#
Таким образом, рабочая точка насоса соответствует расходу около 0.35 [кг/с].
Перейдем в модель и рассчитаем рабочую точку в ней.
4.3. Реализация параллельной работы насосов в математической модели#
Скопируйте модель, используемую для исследования последовательной работы насосов, расположите и подключите насосы по паралелльной схеме, как показано на рис. 8. В качестве связанного блока для датчика расхода укажите трубопровод 2, чтобы измерять суммарный расход в сети, а не расход одного насоса.
Рис. 8 Модель параллельной работы насосов#
Запустите модель и определите рабочую точку по датчику расхода, рис. 9:
Рис. 9 Расход среды при параллельной работе двух насосов Wilo Star-RS 25/4#
Значение расхода составляет 0.3453702 [кг/с], что соответствует построенным ранее кривым и определённой графически рабочей точке.
5. Выводы#
В ходе выполнения урока была успешно освоена методика сравнительного анализа двух принципиальных схем совместной работы насосов — последовательной и параллельной — с использованием ПО REPEAT VISION. Практическая работа позволила реализовать полный цикл инженерного исследования: от построения теоретических суммарных характеристик на основе классических методов (суммирования ординат для последовательного и абсцисс для параллельного соединения) до верификации этих расчётов с помощью математических моделей.
Системное моделирование во многом упрощает процесс расчета работы гидравлической системы с насосным оборудованием и оптимизирует процесс настройки и подбора необходимых параметров (геометрия, материалы, конфигурация, состав оборудования), сокращая предпроектные этапы проектирования. В конечном итоге повышается надежность и энергоэффективность итогового решения.