LibRar.Org.Ua — Бібліотека українських авторефератів


Головна Легка промисловість → Оптимізація технологічного процесу розстилу соломи луб'яних культур

показників відокремлюваності, міцності та гнучкості волокна. Контроль якості трести та волокна проводили за відповідними методиками, викладеними в ГОСТ 14897-69; 2975-73; 21383-89; 27034-86, ДСТУ 4015-2001. Статистичну обробку результатів дослідження здійснювали із застосуванням методів математичної статистики з використанням персонального комп'ютера і програм „Mathematica 4.2" та „Microsoft Word".

Було розраховано дисперсію, середнє квадратичне відхилення, коефіцієнт кореляції, довірчий інтервал. Ці дані наведено в додатках дисертації. Для фізико-механічних показників якості трести довірчий інтервал становить для міцності – 1,00 - 1,50Н, для гнучкості – 6,3 -7,9мм.

З метою зменшення впливу негативних чинників на процес перетворення лляної та конопляної соломи в тресту в дисертаційній роботі запропоновано обробляти солому льону та конопель хімічними препаратами, здатними пригнічувати розвиток гнильної і патогенної мікрофлори. Така обробка сприятиме рівномірному розподілу вологи та хімічних препаратів на стеблах луб'яних культур і створюватиме сприятливе середовище для рівномірного та інтенсивного розвитку пектиноруйнівної мікрофлори, що в свою чергу полегшить відокремлювання лляного та конопляного волокна від деревини. Тому під час досліджень обробляли солому льону та конопель хімічними композиційними препаратами на основі поверхнево-активних речовин.

З різних класів ХКП для досліджень було вибрано такі речовини:

L - натрієва сіль додецилбензолсульфокислоти – аніонактивний препарат;

К - натрієва сіль додецилдіоксіетилсульфокислоти – аніонактивний препарат;

Н - оксіетильований нонілфенол АФ 9-10 (неонол АФ 9-10) – неіоногенний препарат.

У третьому розділі наведено результати теоретичних досліджень. Детально описано механізм одержання трести із соломи льону та конопель. На основі аналізу мікробіологічних і хімічних процесів, які відбуваються під час розстилання на стеблах луб'яних культур, доведено, що вихід і якість волокна залежать від динаміки розвитку корисної і шкідливої мікрофлори процесу. Тому за допомогою технічних і фізико-хімічних заходів необхідно створювати на стелищі сприятливі умови для розвитку пектиноруйнівної мікрофлори, тобто оптимізувати режимні параметри процесу розстилання, визначити найбільш значущі фактори, що впливають на мікробіологічний склад і ступінь впливу їх на перебіг біологічного процесу перетворення соломи в тресту.

Таким чином, одним із важливих завдань дисертаційної роботи є визначення факторів, що впливають на динаміку зміни фізико-механічних властивостей трести льону та конопель, оцінка ступеня впливу цих факторів на технологічний процес розстилу і вибір тих факторів, контроль і керування якими дозволить підвищити результативність процесу приготування трести шляхом розстилу.

Після визначення цих факторів необхідно дослідити залежності зміни основних фізико-механічних показників луб'яних волокон при варіюванні певних факторів з метою пошуку математичних залежностей, що описують ці зміни, або математичних моделей процесу.

Одержані в результаті математичні моделі допоможуть на основі встановлених закономірностей перебігу процесу перетворення луб'яної сировини в тресту розробити методику керування цим процесом.

Нові знання про об'єкт оптимізації дають можливість визначати режим і технологію приготування трести шляхом розстилу або вводити нові технологічні операції в процес приготування трести шляхом розстилу.

Ці зміни в режимі та технології розстилання пов'язані з підвищенням як якості трести, так і економічної ефективності технологічного процесу приготування трести на стелищі.

В роботі теоретично обґрунтовано фактори оптимізації, від яких залежить створення умов існування та живлення мікроорганізмів: тепло, вологість, кількість живильних мінеральних речовин і аерація.

В рамках дисертаційної роботи досліджено варіант оптимізації тієї частини процесу, яка обмежена вимірюванням технологічних параметрів розстилу та прийняттям рішення відносно штучного втручання в процес.

Штучні дії на об'єкт в даному випадку будуть полягати у видачі команди про початок підйому трести. Для забезпечення рівномірного зволоження при розстилі запропоновано систему автоматичного регулювання зволоження соломи під час розстилу. Всі елементи, що складають систему, вхідні та вихідні сигнали є неперервними функціями терміну приготування трести шляхом розстилу.

Для вирішення питання оптимізації процесу перетворення соломи луб'яних культур в тресту описано теоретичні основи математичного аналізу результатів досліджень, які використано в експериментальній частині дисертації.

У четвертому розділі наведено експериментальні дослідження з розробки регресивної факторної моделі впливу фізико-механічних параметрів на якість трести. В підрозділах 4.1 і 4.2 визначено статистичні та динамічні характеристики технологічного процесу, як об'єкта досліджень, з метою пошуку оптимальних режимів його перебігу. Результати досліджень представлено у вигляді таблиць, графіків та рівнянь, які дають математичний опис технологічного процесу. На першому етапі експериментальних лабораторних досліджень проведено оцінку впливу вологості на характер зміни в часі розривного навантаження та гнучкості волокна при незмінній температурі. В результаті розрахунку матриці вихідних і вхідних даних одержано рівняння регресії, що описують залежність зміни розривного навантаження лляного та конопляного волокна від вологості вихідної сировини в межах 30, 50, 70, 100, 130%. Контроль розривного навантаження проводили через кожну добу протягом 20 діб. Як приклад, в табл. 1 наведено розрахунок залежності розривного навантаження від терміну приготування трести шляхом розстилу при вологості соломи 30%.

Таблиця 1

Залежність розривного навантаження лляного волокна від терміну приготування трести шляхом розстилу при вологості соломи 30 %

Термін розстилу, доба

Розривне навантаження, Н

Термін розстилу, доба

Розривне навантаження, Н

1

298

11

144

2

259

12

138

3

230

13

130

4

210

14

125

5

190

15

120

6

178

16

113

7

170

17

108

8

162

18

105

9

154

19

103

10

150

20

100


В результаті розрахунку матриці вихідних даних, які наведено в табл. 1,