Компонентҳои соиши тар, ки дар мошинҳои пармакунии нафт истифода мешаванд, ҳангоми интиқоли қувва ба бори баланд ва давраҳои такрории даргирӣ–ҷудошавӣ дучор мешаванд. Харошидаҳо, plowing grooves, ҷамъшавии мавод ва spalling-и маҳаллӣ, ки дар сатҳ ба вуҷуд меоянд, бо гузашти вақт метавонанд рафтори соиш, самаранокии трансмиссия ва эътимоднокии низомро тағйир диҳанд. Таҳқиқоти баррасишуда ба ҷойи он ки ин раванди фарсудашавиро танҳо бо як арзиши миёнаи ноҳамворӣ пайгирӣ кунад, ҳадаф дорад микроморфологияи сеченакаи сатҳро дар ҳамон минтақаи физикӣ пайгирӣ намуда, ҳолати минбаъдаи сатҳро бо зеҳни сунъӣ пешгӯӣ кунад.

Дар қабати якуми таҳқиқот озмоишҳои соиши диск-диск бо дастгоҳи UMT-Tribolab анҷом дода шуда, сатҳҳо пеш ва пас аз озмоиш бо интерферометри нури сафед скан карда шудаанд. Азбаски ҳар дафъа гузоштани намуна дар зери интерферометр ба дақиқан ҳамон мавқеи микроскопӣ имконнопазир буд, минтақаи умумии микро дар ду скан бо истифода аз Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) аз нав ёфт шуд. Дар мисоли 1000 r/min ва 1 MPa, 426 feature pair-и монанд мутобиқ карда шуд ва аз онҳо 67 ҷуфт, ки самт ва бузургии якхелаи displacement доштанд, гурӯҳи мутобиқати бартаридоштаро ташкил доданд.

Дар қабати дуюм сигнали баландии сатҳ бо Variational Mode Decomposition (VMD) ба ҷузъҳое бо хусусиятҳои басомади гуногун ҷудо карда шуд; шумораи модҳои K ва қиматҳои penalty factor α-и VMD бо алгоритми оптимизатсияи NRBO интихоб шуданд. Ҷузъҳои модалии ҳосилшуда баъдан ба шабакаи Transformer дода шуданд, ки вобастагиҳои дарозмасофаро меомӯзад. Манбаъ барои ин модели якҷоя R² = 0,96 ва RMSE = 2,69 µm гузориш медиҳад.

Таҳлилҳои суръати гардиш ва фишор нишон медиҳанд, ки ҳангоми зиёд шудани ҳар ду тағйирёбанда сатҳ ноҳамвортар ва номунтазамтар мешавад. Дар доираи 250–1000 r/min, Ra аз 0,81 то 1,02 µm; ва дар доираи 0,2–0,8 MPa аз 0,68 то 0,87 µm афзудааст. Манбаъ чунин шарҳ медиҳад, ки суръати гардиш махсусан ба kurtosis Sku ва фишор ба skewness Ssk таъсири бештар дорад.

Чаро бояд ҳамон минтақаи микроскопии сатҳ дубора ёфта шавад?

Чен кардани сатҳи соиш дар ду ҷои гуногун пеш ва пас аз озмоиш фарқ кардани он ки тағйири сатҳ аз фарсудашавии воқеӣ бармеояд ё аз фарқи табиии топографии минтақаҳои гуногун, душвор мегардонад. Аз ин рӯ, барои арзёбии боэътимоди таҳаввули морфологияи сатҳ бояд ҳамон минтақаи физикӣ дубора ёфта шавад.

Дар таҳқиқот қабул карда мешавад, ки ҳангоми аз нав бо даст ҷойгир кардани намуна, интерферометр ба минтақаи микроии пешина худкор барнамегардад. Ин мушкили ҷойгиршавӣ бо биниши компютерӣ ҳал карда мешавад.

SIFT Чӣ Гуна Ҳамон Минтақаи Фарсудашавиро Пеш ва Пас аз Озмоиш Меёбад?

SIFT дар ду тасвири микроскопии сатҳ нуқтаҳои хусусияти маҳаллиро ҷудо мекунад, ки нисбат ба миқёс, гардиш, сатҳи хокистарӣ ва тағйироти маҳдуди геометрӣ нисбатан устуворанд; descriptor-ҳои ду тасвирро мутобиқ мекунад ва бо истифода аз кластери бартаридоштаи displacement, ки аз бисёр feature pair-и бо як бузургӣ ва самт ҷойивазшуда ташкил шудааст, мавқеи минтақаи умумии сатҳро муайян мекунад.

Фазои миқёс ва Gaussian pyramid

SIFT ба ҷойи кор дар як тасвири ягонаи ҳалкунанда, миқёсҳои гуногуни ҳамворкунии ҳамон тасвирро месозад:

\[ L(x,y,\sigma)=G(x,y,\sigma)*I(x,y) \]

Дар ин ҷо \(I(x,y)\) тасвири аслӣ, \(G(x,y,\sigma)\) ядрои Gaussian ва \(\sigma\) параметри миқёсро ифода мекунад.

Функсияи Gaussian дар манбаъ:

\[ G(x_i,y_i,\sigma) = \frac{1}{2\pi\sigma^2} e^{ -\frac{(x-x_i)^2+(y-y_i)^2}{2\sigma^2} } \]

ба ин шакл таъриф шудааст.

Бо гирифтани фарқи тасвирҳои пайдарпайи Gaussian, Difference of Gaussians, яъне DoG pyramid сохта мешавад. Нуқтаҳое, ки нисбат ба ҳамсояҳои фазоӣ ва миқёсӣ экстремуми маҳаллӣ мебошанд, ҳамчун feature candidate интихоб мешаванд.

Subpixel localization

Азбаски DoG pyramid аз сатҳҳои дискретии пиксел ва миқёс иборат аст, экстремуми ибтидоии ёфтшуда метавонад дақиқан бар болои максимум/минимуми воқеӣ набошад. Аз ин рӯ, манбаъ бо тавсеаи Taylor ислоҳи мавқеи subpixel-ро татбиқ мекунад.

Пас аз хориҷ кардани нуқтаҳои контрасти паст ё ноустувор, ба ҳар key point самти бартаридошта таъин шуда, аз сохтори gradient-и атрофи он descriptor-и 128-ченака сохта мешавад.

Feature matching

Маҷмӯаҳои descriptor-и ду тасвир пеш ва пас аз озмоиш бо Euclidean distance муқоиса мешаванд. Ба ҷойи Exhaustive search сохтори kd-tree истифода мешавад ва барои ҳар feature наздиктарин ва дуюмин наздиктарин candidate муайян мегардад.

Фарқҳои координатии key point-ҳои мутобиқшуда баъдан ба displacement-и физикӣ табдил дода мешаванд.

Натиҷаи SIFT дар мисоли манбаъ

Дар шароити 1000 r/min ва 1 MPa:

• 426 feature pair-и монанд ёфт шудааст,
• 67-тои онҳо дар як кластери displacement ҷамъ шудаанд,
• фарқи пиксел/координата ҳамчун (159, 311) гузориш шудааст,
• офсети x 0,1542 mm,
• офсети y 0,357 mm ҳисоб шудааст.

Минтақае, ки ин кластери бартаридошта нишон медиҳад, ҳамчун майдони умумии скан пеш ва пас аз озмоиш қабул шудааст.

Чаро SIFT нисбат ба ORB ва Harris + NCC устувортар дониста шуд?

Манбаъ се усулро ба таври визуалӣ муқоиса мекунад. Сохтори Gaussian/DoG multi-scale, таъини dominant orientation ва descriptor-ҳои бар gradient асосёфтаи SIFT дар тағйироти миқёс, гардиш ва вайроншавии маҳаллии texture, ки аз фарсудашавӣ ба вуҷуд меоянд, feature-ҳои устувортар фароҳам меоранд.

Гарчанде ORB усули тезтар аст, бинобар сохтори бар FAST corner ва BRIEF асосёфтааш дар таҳқиқоти манбаъ нисбат ба тағйироти scale ва rotation маҳдудтар арзёбӣ шудааст. Harris + NCC бошад бештар ба gray-level correlation вобаста буда, scale invariance-и возеҳ таъмин намекунад.

Аммо таҳқиқот барои ин се алгоритм ҷадвали умумии рақамии localization-error ё precision/recall пешниҳод намекунад. Аз ин рӯ, натиҷаи дастгиришаванда дар сатҳи “SIFT дар муқоисаи визуалӣ мутобиқати устувортар ва ғанитар ҳосил кардааст” мемонад.

Морфологияи сатҳ чӣ гуна чен карда мешавад?

Интерферометри нури сафед минтақаҳои микроии сатҳи соишро худкор скан мекунад. Маълумот аввал рақамӣ карда мешавад, амали leveling-и сатҳ татбиқ мегардад ва қисмҳои гуногуни скан якҷо карда шуда, морфологияи сеченакаи сатҳ сохта мешавад.

Барои ҳар намуна:

• дар самти гирдогирд 100,
• дар самти радиалӣ 30,
• дар маҷмӯъ 3000 минтақаи микро

скан карда мешавад.

Ra, Ssk ва Sku чиро чен мекунанд?

Ra инҳирофи миёнаи мутлақи нуқтаҳои сатҳро аз ҳамвории истинод ифода мекунад:

\[ Ra= \frac{1}{MN} \sum_{j=1}^{M} \sum_{i=1}^{N} |Z_{ji}| \]

Ssk skewness-и тақсимоти баландии сатҳ, яъне асимметрияи қулла–чуқуриро тавсиф мекунад:

\[ Ssk= \frac{1}{S_q^3} \left[ \frac{1}{A} \iint_A z^3(x,y)\,dxdy \right] \]

Sku бошад kurtosis, яъне то чӣ андоза тақсимот ба қуллаҳои тез ва нӯгҳои водиҳои амиқ ҳассос аст, нишон медиҳад:

\[ Sku= \frac{1}{S_q^4} \left[ \frac{1}{A} \iint_A z^4(x,y)\,dxdy \right] \]

Ra дорои андозаи дарозӣ аст; Ssk ва Sku мувофиқи ин таърифҳо оморҳои бебуъди сатҳӣ мебошанд.

NRBO-VMD-Transformer Морфологияи Сатҳро Чӣ Гуна Пешгӯӣ Мекунад?

Модель ба ҷойи он ки морфологияи ибтидоии сатҳ ва шароити кориро дар як марҳила мустақиман ба Transformer диҳад, аввал сигналро бо VMD ба ҷузъҳои басомади гуногун ҷудо мекунад; NRBO параметрҳои муҳими VMD-ро худкор интихоб мекунад ва пайдарпаии модалии тартибёфтае, ки ба даст меояд, дар қабатҳои multi-head self-attention-и Transformer коркард шуда, морфологияи минбаъдаи сатҳ пешгӯӣ мешавад.

Қабати Transformer

Механизми асосии Transformer намояндагиҳои Query, Key ва Value мебошанд:

\[ Q=X^TW_Q \]

\[ K=X^TW_K \]

\[ V=X^TW_V \]

Scaled dot-product attention:

\[ Attention(Q,K,V) = softmax \left( \frac{QK^T}{\sqrt{d_k}} \right)V \]

ба ин шакл кор мекунад.

Якчанд attention head муносибатҳои гуногуни ҳамон пайдарпаиро параллелӣ меомӯзанд:

\[ MultiHead= Concat(Head_1,\ldots,Head_h)W_O \]

Дар модели манбаъ 8 attention head ва 6 Transformer layer истифода шудааст.

Positional encoding

Азбаски амали Attention тартиби пайдарпаиро худ аз худ намедонад, sinusoidal positional encoding илова мешавад:

\[ PE(pos,2i) = \sin \left( \frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}} \right) \]

\[ PE(pos,2i+1) = \cos \left( \frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}} \right) \]

Чаро VMD истифода мешавад?

Пайдарпаии баландии сатҳ метавонад рафтори non-stationary ва бисёрмиқёсӣ нишон диҳад. VMD сигнали аслиро ба K Intrinsic Mode Function бо хусусиятҳои center frequency-и гуногун ҷудо мекунад.

Агар шумораи модҳои K хеле кам интихоб шавад, баъзе хусусиятҳо метавонанд дар як компонент омехта шаванд; агар аз ҳад зиёд бошад, ҷудокунии нолозим ба вуҷуд меояд. Penalty factor α бошад modal bandwidth-ро назорат мекунад.

Вазифаи NRBO

NRBO дар ин таҳқиқот шабакае нест, ки мустақиман сатҳро пешгӯӣ кунад. Вазифаи он ҷустуҷӯи қиматҳои мувофиқ барои VMD аст:

• шумораи модҳои K,
• penalty factor α

.

Барои ҳар ҷуфти candidate-и параметрҳо VMD татбиқ шуда, қимати миёнаи sample entropy-и IMF-ҳои ҳосилшуда ҳамчун fitness ҳисоб карда мешавад. NRBO кӯшиш мекунад ин қиматро кам кунад ва decomposition-и зичтар бо такрори камтари иттилоотро пайдо намояд.

Гиперпараметрҳои манбаъ

Ёддошт дар бораи номи модель ва LSTM дар манбаъ

Сарлавҳа ва abstract-и мақола номи моделро SIFT-NRBO-VMD-Transformer медиҳад, дар ҳоле ки дар бисёр ҷойҳои бахшҳои усул ва натиҷа VMD-NRBO-Transformer истифода шудааст. Verianla ин ду ифодаро ҳамчун ду номгузории дар манбаъ истифодашуда барои ҳамон занҷири таҳқиқотӣ нигоҳ медорад.

Ҳамчунин дар матн гуфта мешавад, ки ба Transformer decoder як LSTM layer илова шудааст. Бо ин вуҷуд, дар Шакли 5, номи модель ва ҷадвали гиперпараметрҳо конфигуратсияи ҷудогонаи LSTM дода нашудааст. Аз ин рӯ, нақши дақиқи меъмории LSTM аз он чӣ матни манбаъ медиҳад, муфассалтар бароварда нашудааст.

Модель Морфологияи Воқеии Сатҳро То Чӣ Андоза Хуб Пешгӯӣ Кард?

Дар маҷмӯаи маълумоте, ки аз 50 шароити гуногуни корӣ сохта шудааст, модели якҷоя бо тақсимоти %80 омӯзиш–%20 санҷиш арзёбӣ шуда, R² = 0,96 ва RMSE = 2,69 µm ба даст овард; сатҳҳои сеченакаи таҷрибавӣ ва пешгӯишуда асосан ба ҳам мувофиқ буданд, дар ҳоле ки хатогиҳои маҳаллии баландтарин дар минтақаҳои asperity-и тез ва градиенти шадиди морфологӣ дида шуданд.

Тасдиқи морфология дар шароити A–C

Манбаъ шароити A, B ва C-и Ҷадвали 1-ро ҳамчун намунаҳои ҷудогонаи тасдиқ нишон медиҳад. Дар ҳар шароит:

• сатҳи воқеии 3D,
• пешгӯии модель,
• сатҳи absolute-error

паҳлу ба паҳлу пешниҳод мешаванд.

Дар харитаҳои хато бештар аз инҳирофи системавии миқёси калон хатогиҳои маҳаллӣ мушоҳида шудаанд. Манбаъ ин минтақаҳоро бо asperity deformation, plowing, material transfer, spalling-и маҳаллӣ ва тағйироти тасодуфии сатҳ алоқаманд мекунад.

Муқоисаи даҳ модель

Ин муқоиса танҳо барои ҳамин маҷмӯаи маълумот ва шароити implementation/hyperparameter-и дар манбаъ истифодашуда эътибор дорад. Аз ин ҷо наметавон хулоса кард, ки модель дар ҳар низоми трибологӣ аз ҳама алтернативаҳо беҳтар аст.

Таҳқиқоти ablation

Манбаъ ин натиҷаҳоро чунин шарҳ медиҳад: VMD сигнали non-stationary-ро ба ҷузъҳои осонтар ҷудошаванда табдил медиҳад, NRBO зарурати интихоби дастии параметрҳои VMD-ро кам мекунад ва Transformer муносибатҳои дарозмасофаро моделсозӣ мекунад.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Дастгоҳи озмоиши соиш ва фарсудашавӣ

Озмоишҳо дар UMT-Tribolab tribometer бо конфигуратсияи disk-on-disk анҷом дода шуданд. Низом:

• суръати танзимшавандаи 0–5000 r/min,
• доираи бор 0–2 MPa,
• дақиқии назорати ҳарорат ±4 °C

таъмин мекунад.

Бори нормалӣ бо сенсори фишори DFH-200 дар вақти воқеӣ чен карда шуд.

Намунаҳо

Friction disk аз маводи powder-metallurgy-и мисӣ; mating disk бошад аз пӯлоди 65 Mn сохта шудааст.

Геометрияи Friction disk:

• диаметри дохилӣ: 22 mm,
• диаметри берунӣ: 40,6 mm.

Бо мақсади қобили муқоиса будан, намунаҳо аз як партия истеҳсол интихоб шуда, сифати коркарди ибтидоӣ ва ноҳамвории сатҳи онҳо монанд арзёбӣ шудааст.

Шароити интихобшудаи озмоиш

Дар ҷадвали манбаъ E ва F бо қиматҳои якхела оварда шудаанд. Аммо дар бахши баъдии pressure-analysis, 0,2, 0,4, 0,6 ва 0,8 MPa истифода мешавад. Аз ин рӯ, мувофиқати эҳтимолии 0,6 MPa дар ҷадвал дар манбаъ равшан нест.

Таъсири суръати гардиш

Дар шароити 0,2 MPa, 5 дақиқа ва 25 °C суръат ба 250, 500, 750 ва 1000 r/min тағйир дода шуд.

Шарҳи физикии манбаъ чунин аст: зиёд шудани суръат дар lubricant film shear thinning ва rupture-и маҳаллиро ба вуҷуд меорад; гузариш аз молидани гидродинамикӣ ба mixed/boundary lubrication-ро осон мекунад; таъсирҳои frictional heating, metal–metal contact, plowing, adhesive tearing, fatigue spalling ва vibration-ро зиёд мекунад.

Тағйири возеҳи Sku бо суръат, тибқи манбаъ, бо пайдоиши бештари extreme peak ва deep valley алоқаманд аст.

Таъсири фишор

Дар 250 r/min, 5 дақиқа ва 25 °C фишор дар сатҳҳои 0,2, 0,4, 0,6 ва 0,8 MPa таҳлил шудааст.

Бо зиёд шудани фишор, дар минтақаҳои тамоси воқеӣ asperity deformation, lateral extrusion, material pile-up, abrasive wear, frictional heat ва material transfer шиддат мегиранд.

Манбаъ ҳассосияти бештари Ssk ба фишорро бо он алоқаманд мекунад, ки тақсимоти баландии сатҳ тадриҷан peak-dominated мешавад.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• SIFT метавонад барои аз нав ёфтани визуалии ҳамон минтақаи микро пеш ва пас аз озмоиш истифода шавад.
• Дар мисоли 1000 r/min ва 1 MPa, аз 426 feature pair, 67 ҷуфт кластери мувофиқи displacement ташкил доданд.
• Модели VMD-NRBO-Transformer дар маҷмӯаи маълумоти манбаъ R² = 0,96 ва RMSE = 2,69 µm ба даст овард.
• Модели пешниҳодшуда нисбат ба нӯҳ модели алтернативии дар манбаъ муқоисашуда RMSE-и пасттар ва R²-и баландтар нишон дод.
• Дар версияҳои ablation, ки VMD, NRBO ё Transformer хориҷ шудаанд, иҷроиш паст мешавад.
• Бо зиёд шудани суръати гардиш ноҳамвории сатҳ ва хусусиятҳои extreme morphology афзоиш меёбанд.
• Бо зиёд шудани фишор ноҳамвории сатҳ, деформатсияи пластикӣ ва морфологияи қулла-бартаридошта меафзояд.
• Дар натиҷаҳои манбаъ гуфта мешавад, ки суръати гардиш ба Sku ва фишор ба Ssk таъсири бештар дорад.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад

• Нишон дода нашудааст, ки модель дар мошини пармакунии дарунсохти вақти воқеӣ кор мекунад.
• Таҳқиқот ҳоло барои ҳамаи системаҳои муфтаи тар дар саҳро ҳадди умумии вайроншавӣ муайян намекунад.
• Бо localization-error-и рақамӣ нишон дода нашудааст, ки SIFT нисбат ба ORB ва Harris + NCC чанд фоиз дақиқтар аст.
• Умумисозӣ ба шароити берун аз 50 ҳолати корӣ бо ҳамон дақиқӣ кафолат дода намешавад.
• R² = 0,96 маънои онро надорад, ки ҳар нуқтаи маҳаллии asperity бо як дақиқӣ пешгӯӣ шудааст.
• Модель мустақиман муҳлати боқимондаи хизмат ё failure probability-ро намедиҳад.
• Пешгӯии Surface morphology ва вақти воқеии рух додани вайронии мошин як натиҷа нестанд.

Маҳдудиятҳои гузоришдиҳӣ дар дохили манбаъ

Дар тафсири илмии мақола се нукта бояд махсус нигоҳ дошта шаванд.

Якум: Номи модель бо ду тартиби гуногун, NRBO-VMD-Transformer ва VMD-NRBO-Transformer, истифода мешавад.

Дуюм: Дар ҷадвали Pressure experiment мувофиқати возеҳи шароити 0,6 MPa дида намешавад.

Сеюм: Дар матни Conclusion дар паҳлуи рақамҳои Ssk ва Sku воҳиди µm истифода шудааст; аммо дар таърифҳои математикии худи мақола ин ду параметр оморҳои нормализатсияшуда ва бебуъд мебошанд.

Ин фарқиятҳо аз ҷониби Verianla бо фарзияҳои берун аз манбаъ ислоҳ нашудаанд.

Таҳқиқоти оянда

Муаллифон дар марҳилаи баъдӣ мехоҳанд версияҳои lightweight deployment ва embedded implementation-и моделро таҳия кунанд, то морфологияи сатҳ ва ҳолати фарсудашавӣ дар системаҳои амалӣ ба шакли наздиктар ба вақти воқеӣ пешгӯӣ шавад.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Таҳқиқоти аслӣ: SIFT-NRBO-VMD-Transformer: A Vision-Based Data-Driven Interface Morphology Prediction Framework for Intelligent Wear Diagnosis of Wet Friction Components

Муаллифон: Yue Zhao; Yingli Li; Fangwei Luo; Xi Chen; Hongqiao Yan; Molin Su.

Муассисаҳо: CNPC Research Institute of Safety & Environment Technology; Key Laboratory of Oil & Gas Storage and Transportation Safety Risk Prevention, Ministry of Emergency Management, Beijing, China.

Corresponding author: Yue Zhao.

Маҷалла: Machines.

Ношир: MDPI.

Ҷилд / шумора / мақола: 14(6), 687.

DOI: 10.3390/machines14060687.

Ирсол: 26 Апрел 2026.

Ревизия: 6 Июн 2026.

Қабул: 9 Июн 2026.

Нашр: 14 Июн 2026.

Навъи манбаъ: Мақолаи таҳқиқотии аз баррасии ҳамсолон гузашта.

Литсензия: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Маблағгузорӣ: CNPC Youth Science and Technology Special Project, grant no. 2024DQ03211.

Дастрасии маълумот: Гуфта шудааст, ки бинобар маҳдудиятҳои махфият маълумоти таҳқиқот бо дархост аз corresponding author дастрас карда мешавад.

Бархӯрди манфиатҳо / вобастагии институтсионалӣ: Ҳамаи муаллифон кормандони CNPC Research Institute of Safety & Environment Technology мебошанд. Таҳқиқот аз ҷониби CNPC маблағгузорӣ шудааст. Муаллифон мегӯянд, ки маблағгузор дар тарҳи таҳқиқот, ҷамъоварии маълумот, таҳлил, тафсир, навиштани мақола ё қарори нашр нақш надоштааст.

Усул: Озмоиши фарсудашавии UMT-Tribolab disk-on-disk; white-light interferometry; скани сатҳи 3000 минтақаи микро; SIFT feature matching; VMD; NRBO parameter optimization; Transformer sequence prediction; муқоисаи нӯҳ модель ва таҳлили ablation.

Натиҷаи асосии тасдиқ: Модели якҷоя дар маҷмӯаи маълумоти манбаъ R² = 0,96 ва RMSE = 2,69 µm таъмин кардааст.

Натиҷаи асосии таҷрибавии морфология: Ҳангоми зиёд шудани ҳам rotational speed ва ҳам pressure, Ra, Ssk ва Sku меафзоянд; манбаъ суръати гардишро нисбат ба Sku ва фишорро нисбат ба Ssk омили ҳассостар мешуморад.

Маҳдудияти асосӣ: Таҳқиқот лабораторӣ аст ва ҳанӯз истифодаи саҳроии дарунсохти вақти воқеиро тасдиқ намекунад. Илова бар ин, дар номгузории модель, мувофиқати шароити озмоиши 0,6 MPa дар ҷадвал ва воҳидгузории Ssk/Sku фарқиятҳои гузоришдиҳии дохили манбаъ мавҷуданд.