Kirish texnologik qism

2.5 Materiallarning kattaligi bo’yicha taqsimlash
Ezilish va maydalashning ko'rib chiqilgan modellari bitta yo'q qilish protsedurasi natijasida jarayonning tavsifiga asoslanadi. Ushbu tavsifni yo'q qilish funktsiyasi deyiladi, uni tajribada aniqlash amalda juda qiyin. Ko'pgina baraban tegirmonlarida maydalash jarayoni ketma-ket yo'q qilish protseduralari natijasida amalga oshiriladi.
Agar U protseduralari mavjud bo'lsa va ularning har biri matritsa X bilan aniqlangan bo'lsa, unda ketma-ket protseduralar mahsulotlarini quyidagicha aniqlash mumkin:


_{ }

bu erda Xj j-tsikldagi yo'q qilish jarayonini tavsiflaydi.

U tsikllari sonini aniqlash maydalash moslamasining konstruktiv xususiyatlari bilan bog'liq bo'lishi mumkin. Shunday qilib, baraban tegirmoni uchun bitta tsikl bitta inqilob bilan belgilanadi.
Maydalash jarayoni muhim inertsiya va kechikish bilan aniqlanganligi sababli, jarayonning dinamik (kinetik) modellari o'z dasturini topdi. Ushbu modellarda maydalash jarayoni tezlik rejimini baholash nuqtai nazaridan ko'rib chiqiladi.
Zarralarning yo'q bo'lish tezligini belgilaydigan asosiy tenglama 1967 yilda V.K. Lavdi [10] birinchi tartibli differentsial tenglama [9] ko'rinishida:

bu yerda, W (D) - D o'lchamdagi zarrachaning massasi; K (D) - D kattaligi uchun tezlik konstantasi. W (D, x) dD cheksiz tor sinf uchun moddiy balansni tuzib, bu yerda _{ } - materialning _{ } vaqtidagi to'liq o'lchamdagi taqsimoti, V.K.

Lavdi integral granalometrik tarkibning ko'p parametrli distribyutorlaridan foydalanish zarurati tufayli amaliy shartlarga nisbatan yechimini topish juda qiyin bo'lgan integral-differentsial tenglamani oldi.
Materialning kattaligi bo'yicha taqsimlanishini aniqlash uchun zarracha kattaligiga nisbatan diskret shaklga aylantirilgan silliqlash tenglamalarini qo'llash maqsadga muvofiqdir.
Yig'ma maydalash paytida I o'lchamdagi materialning massasi X massasining o'zgarish tezligini moddiy balansni oddiy tuzish yo'li bilan olish mumkin, uning tenglamasi 1910 yilda V.E.Xorstom tomonidan ishlangan:

bu yerda i = 1, 2, ..., m; _{ }- yo'q qilish tezligining doimiyligi; a_ij - material massasining sinfdan sinfga o'tish koeffitsientlari.

Tenglama (1.11), mualliflarning fikriga ko'ra, matritsa shaklida yozilishi mumkin _{ }
bu yerda A koeffitsientlari matritsalari va K stavkalari konstantalari B qirg'in matritsalari va matritsani maydalash modelidagi tanlov matritsalari bilan bir xil rol o'ynaydi [9].
_{ } matritsasi bu holda boshlang'ich kattalik taqsimotini aks ettiradi. Kechiktirilgan maydalash jarayonini boshqarishni dinamik optimallashtirishni amalga oshirish uchun maqsad baraban tegirmonlarida pulpa uzunlamasiga va ko'ndalang harakatining rasmiylashtirilgan vakili. Tegirmon jarayonining davomiyligi yoki maydalash birligidagi pulpaning harakat vaqti maydalash jarayonining mahsuldorligining asosiy xarakteristikasi bo'lib, pulpa tegirmon orqali eksenel harakatlanishi bilan belgilanadi. Agar biz "birlashtirilgan" parametrlarga ega modelning shaklini ko'rib chiqsak, unda aralashtirish xususiyatlarini ketma-ket ulangan ideal aralashtirish zonalarining kombinatsiyasi sifatida taxmin qilish mumkin. Ko'p zonali modellarning eng oddiy holati bitta zonani o'z ichiga olgan ideal aralashtirish modelidir. Uaytel va Robinlar tegirmonni ideal aralashtirishning yagona zonasi sifatida namoyish etish printsipidan foydalanib, zarrachalarni yo'q qilish jarayoni va pulpa harakati natijasida tegirmonda material tarkibidagi o'zgarish tezligini quyidagi ifoda bilan aniqlanadi:


_{ } yoki

Bu yerda A, R, D matritsalar paydo bo'lish funktsiyasi, yo'q qilish tezligi va tushirish tezligi. Aslida, bu zarracha kattaligiga qarab, mos ravishda yo'q qilish, tanlash va tarqalish (tasniflash) funktsiyasi.
Ideal aralashtirish tasvirlariga asoslangan tegirmon modelining afzalligi shundaki, ushbu model matritsali modellar uchun hisob-kitoblarning soddaligi va mavjudligini dinamik modellar uchun xos bo'lgan vaqtga bog'liqlik shaklida to'g'ridan-to'g'ri yechim olish qulayligi bilan birlashtiradi.
Texnologik jarayonlarni maydalash va maydalashning ma'lum modellari energiya va material hajmini kamaytirish o'rtasidagi bog'liqlik yoki jarayonning eksperimental statistik bog'liqliklari va xususiyatlariga bog'liq. So'nggi paytlarda maydalash jarayonining energiya parametrlari ko'rsatkichlarini jarayonning dinamik xususiyatlari bilan birlashtirishga urinishlar qilinmoqda. Regressiya va dispersiyani tahlil qilish usullariga asoslangan eksperimental-statistik ko'p o'zgaruvchan modellar jarayonning chiquvchi o'zgaruvchisiga eng katta ta'sir ko'rsatadigan omillarni aniqlashga imkon beradi (maydalash jarayoni sifati mezonlari). Biroq, eksperimental statistik modellar muhim kamchiliklarga ega:
- ular jarayonning xususiyatlarini ekstrapolyatsiya qilish uchun mos emas;
- ular universallik xususiyatlariga ega emas va faqat ma'lum bir jarayonda foydalanishga yaroqlidir;
- modelni tuzishda, omillarning o'zgaruvchanligi bo'yicha eksperimental ma'lumotlarning takrorlanuvchanligi va bir xilligi talablarini amalga oshirish juda qiyin;
- maydalash va maydalash moslamasining ishlash shartlari o'zgarganda, yangi modelni ishlab chiqish zarur.
Neyron tarmoq modellari - bu texnologik jarayonlarning eksperimental-statistik modellarining zamonaviy turi [13]. Nerv tarmog'i modellarining shubhasiz afzalligi ularning haqiqiy jarayonga moslashish qobiliyatidir.Sun'iy neyron tarmoq modellari bu xususiyatni real ob'ektni o'rganish jarayonida sun'iy neyron tarmoqni (ANN) tashkil etuvchi neyronlarning ko'p qatlamli tuzilishidagi sinaptik koeffitsientlarni o'zgartirish orqali egallaydi.
Darhaqiqat, ANNlar - bu chiqadigan ma'lumotlarning joriy parametrlarini mustaqil ravishda ishlab chiqarishga qodir bo'lgan ishlaydigan kompyuter dasturi. Jarayonning kirish parametrlarining joriy qiymatlari kirishga berilganda real qiymatlarga yetarlidir [14]. ANN asosida amalga oshirilgan modellarning yuqori intellektiga qaramay, ushbu modellar bitta muhim kamchilikka ega - ular rasmiylashtirilgan ifodaga ega emas va tanlangan arxitektura uchun sinaptik koeffitsientlar to'plami bilan ishlaydigan kompyuter dasturi shaklida mavjud. Biroq, texnologik jarayonlarning neyron tarmoqlari modellarining aniqligi va yetarliligi shunchalik ravshanki, so'nggi paytlarda kompyuter texnikasi imkoniyatlarining tez rivojlanib borishi tufayli ushbu modellardan foydalanish sanoat ishlab chiqarishining barcha tarmoqlarida keng qo'llanilmoqda. Ruda materiallarini maydalash va maydalash jarayonlarining ko'rib chiqilgan matematik modellarining asosiy turlarini tahlil qilish shuni ko'rsatadiki, ushbu modellarni sintez qilishda asosiy e'tibor turli xil texnologik va energetik omillar va dizayn parametrlarining o'zgarishiga ta'sirini baholashga qaratiladi. Maydalashdan tashqari jarayon davomida chiqadigan mahsulotning zarracha kattaligi taqsimoti. Shu bilan birga, ma'dan materiallarini maydalash va maydalashni boshqarish samaradorligi mezonlari va ko'rsatkichlari amalda ko'rib chiqilmaydi. Shubhasiz, mahsulot granulometrik tarkibining barqarorligi maydalash tsiklining aniqlovchi va asosiy ko'rsatkichi bo'lishi kerak, ammo unchalik muhim bo'lmagan ish har ikkala birlikda ishlaydigan maydalash va maydalash jarayonlarini boshqarishni optimallashtirish shartlari va maqsadlarini aniqlashdir. yopiq tsiklda va kiyinish fabrikalarining texnologik sxemasiga kiritilgan.
Ko'rib chiqilgan deterministik (muvozanat), matritsali, kinetik (dinamik) modellar yordamida maydalash jarayonini boshqarishni amaliy amalga oshirish ishonchli. Ularni aniq sharoitlarda aniqlash juda qiyin. Shuning uchun bu ishda maydalash jarayonining matematik modelini sintez qilishda boshqariladigan jarayon haqida to'liq bo'lmagan ma'lumotlar sharoitida muammoni yechimini ta'minlaydigan noaniq mantiq, noaniq boshqaruv tamoyillaridan foydalaniladi.



Maydalash jarayonning statik xususiyatining sifatli ko'rinishi.