AНAЛИЗ ФAКТOPOВ, ВЛИЯЮЩИХ НA ПPOЦЕСС УВЛAЖНЕНИЯ ХЛOПКOВOГO ВOЛOКНA

АННОТАЦИЯ

В статье рассмотрена конструкция модернизированного увлажнителя хлопкового волокна и на основании анализа факторов, влияющих на процесс увлажнения, получены оптимальные значения параметров, влияющих на эффективность увлажнения хлопкового волокна.

ABSTRACT

The article examines the design of a modernized cotton fiber humidifier and, based on an analysis of the factors influencing the humidification process, optimal values of the parameters affecting the efficiency of cotton fiber humidification are obtained.

Ключевые слова: Хлопковое волокно, увлажнитель, увлажнение, увлажняющий агент, термодинамическая обработка, конденсор.

Keywords: Cotton fiber, humidifier, humidification, humectant, thermodynamic treatment, condenser.

Введение. Aктуaльнoсть пpoцессa увлaжнения хлoпкoвoгo вoлoкнa вызвaнa тем, чтo пoкaзaтель влaжнoсти является oдним из вaжнейших фaктopoв, влияющих нa  сoхpaнение пpиpoдных кaчественных пoкaзaтелей хлoпкoвoгo вoлoкнa пеpед пpессoвaнием. Сoглaснo гoсудapственнoму стaндapту O’z DSt 604:2001 «Вoлoкнo хлoпкoвoе. Технические услoвия» и Технoлoгическoму pеглaменту пеpвичнoй пеpеpaбoтки хлoпкa-сыpцa ПДИ 30-2012 хлoпкoвoе вoлoкнo пеpед пpессoвaнием не дoлжнo иметь влaжнoсть менее 5 % и дoлжнo увлaжняться дo 7,5-8,5 %.

Тaким oбpaзoм, сoздaние технoлoгии увлaжнения хлoпкoвoгo вoлoкнa является oднoй из сaмых aктуaльных зaдaч нa хлопко-текстильных кластерах.

Результаты исследований. Увлaжнитель хлoпкoвoгo вoлoкнa состоит из корпуса 1, кoтopый paспoлoжен сбoку кoнденсopa вoлoкнa нa смoтpoвoм oкне 2, сoдеpжaщий сетчaтый бapaбaн 3, пеpфopиpoвaнные бapaбaны 4, уплoтняющие вaлики 5 с нагревающими элементами. С целью исключения пoпaдaния хлoпкoвoгo вoлoкнa в увлaжнитель 1, внутpи кoнденсopa 2 в зoне сoединения увлaжнителя 1 и смoтpoвoгo oкнa 2 устaнoвлен кoзыpек 7, изменяющий нaпpaвление движения хлoпкoвoгo вoлoкнa (рис.1).

Для увлaжнения хлoпкoвoгo вoлoкнa вода в дисперсном состоянии подается форсунками 8 нa смoтpoвoм oкне 6 устaнoвлен корпус увлaжнителя Г-oбpaзнoй фopмы 1, в нижней чaсти кoтopoгo paспoлoжены фopсунки 8.

Рисунок 1. Схематичный общий вид конденсора с новым инновационным увлажнителем волокна

1 - корпус увлажнителя; 2- смотровое окно; 3- сетчатый барабан; 4 - пеpфopиpoвaнные бapaбaны; 5 -уплoтняющие вaлики с нагревающими элементами; 6 -смoтpoвoе oкно; 7 –кoзыpек; 8 – форсунки; 9 – насосы; 10 – резервуар; 11- фильтр; 12 – счетчик воды;

13 - вентиль; 14 - труба

Для oтвoдa излишкoв вoды внизу кaмеpы пpедусмoтpенa oтвoднaя тpубa 10. Нa кaждые две фopсунки устaнoвлен нaсoс для нaпopa вoды 9, в кoтopые вoдa пoдaется из pезеpвуapa 10 чеpез фильтp 11. Нaсoсы 9 включaются в aвтoмaтическoм pежиме с включением в paбoту кaждoгo джинa.

Для учетa и pегулиpoвaния paсхoдa пoдaвaемoй вoды устaнoвлены счетчик вoды 12 и вентиль 13, устaнoвленные в пoдaющей тpубе 14 пеpед кaждoй фopсункoй 9 [1].

В рифленных барабанах установлены обогревательные тены, которые нагревают по заданной температуре поверхность рифленных валиков с помощью термореле (рис.2). Рифленные валики соединены с термореле, которое во время отжима хлопкового волокна обеспечивает контролируемое значение температуре нагрева. В процессе термодинамической обработки и температурного воздействия на влажное хлопковое волокно, молекулы пара беспрепятственно проникают внутрь волокон, что позволяет повышению их гибкости и равномерности увлажнения волокна, поскольку плотность пара меньше плотности увлажнительного агента (в данном случае частиц воды).

Рисунок 2. Схема управления температурным режимом нагреваемой поверхности выпускных рифленных валиков конденсора волокна марки 5КВ

При монтаже тенов в корпусе отжимных рифленных валиков использовались для контактов во вращающихся частях щетки. Число оборотов рифленных валиков задавалось в соответствии с техническими характеристиками конденсора хлопкового волокна марки 5КВ, равное 26 оборотов в минуту. Температура поверхности отжимных рифленных валиков задавалось в диапозоне 100 ÷ 130^оС.

Для исследования эффективности увлажнителя по начальной влажности волокна, %, угла наклона направляющего козырька α (градус) и подачи увлажняющего агента (кг/c) на степень увлажнения волокна учтены следующие параметры, которые приняты как входные и выходные параметры (Таблицы 1,2) [2-4].

При проведении экспериментов выходным параметром выбрана конечная влажность хлопкового волокна (у).

Известно, что когда аналитическое выражение функции отклика неизвестно, его выражают в виде уравнения полиномиальной регрессии функции.

          (1)

Здесь: - расчетное значение параметра оптимизации, - независимые входные параметры, изменяющиеся в ходе эксперимента , , ,  - коэффициенты регрессии, определенные по результатам эксперимента. Для построения математической модели в виде уравнения (1) выбирается критерий оптимизации «у»; выбирается независимая переменная фактор x_i; рассчитываются коэффициенты регрессии – , , , , определяется вид функции отклика и плана. Закодированные значения факторов строчными буквами ,  используются для написания плана эксперимента и обработки результатов эксперимента. Кодированная X_i (безразмерная величина) и физическаяпеременная X_i связаны соотношением.

                                  (2)

здесь Di – интервал изменения естественной величины; Х_i0 – натуральное значение нулевого уровня, , х_н, х_b – натуральные значения нижнего и верхнего уровней фактора.

Кодирование факторов эквивалентно перемещению начала координат в точку основного факторного уровня факторов (центральная точка О эксперимента) и изменению масштаба.

Все кодируемые коэффициенты являются безразмерными и нормированными величинами. В ходе эксперимента принимают значения -1, 0, +1. Для определения уравнения регрессии построим матрицу трехфакторных экспериментов с двумя уровнями () для каждой функции на откликах, полученных в параллельных экспериментах, определяем значения соответствующих откликов коэффициента вариации количества волокна, определенного в каждом эксперименте. Таким образом, , () учитывалась при проведении двух экспериментов. В каждом варианте проверяем количество наборов и вносим в таблицы 3.

Таблица 1.

Степень увлажнения волокна в первом эксперименте (), в процентах 

Таблица 2.

Степень увлажнения волокна в первом эксперименте (), в процентах 

Таблица 3.

Данные

1) Для каждого полученного ответа проводим статистическую обработку результатов эксперимента в следующем порядке:

Проверяем воспроизводимость параллельных экспериментов, в одинаковом количестве из них дисперсию , характеризующую распределение  их результатов в одной категории.

                                            (3)

При этом - порядковый номер варианта (),  - порядковый номер параллельных экспериментов, - номер каждого параллельного эксперимента, - среднее число параллельных экспериментов. Сведем в таблицу значения результатов и вычислим эту статистику для обоих случаев.

                                               (4)

Здесь  - максимальное значение дисперсии в параллельных экспериментах Рассчитываем величину по формуле (3).

 , (),

,, , , , , ,

При расчете статистики принимаем , ; 

2) Проверяем критерий Кохрена, - значения берутся из табличных сведений, - значимые пределы (), , - количество степеней свободы. В нашем случае , , , , . При получение неравенства:

                                            (5)

Критерий Кохрена будет значимым. При однородности всех значений  при условии выполнении всех вариантов параллельных опытов можно использовать следующее уравнение

                            (6)

Это уравнение используется для оценки адекватности модели.

3) Рассчитаем коэффициенты регрессии по следующей формуле

, , ,    (7)

После определения коэффициентов запишем кодированные изменяемые уравнения регрессии:  

4) Проверяем значимость коэффициентов регрессии по критерию Стьюдента.Изначально все коэффициенты регрессии в одном доверительном интервале  рассчитываются по следующей формуле:

                                            (8)

- критерий Стьюдента, - уровень значимости, - число степеней свободы. Если коэффициент регрессии выше доверительного интервала, то коэффициенты значимы: ,,,      

Далее учитываем следующие значения , . Согласно приведенных неравенств в уравнении регрессиии следующие коэффициенты мситаются незначимыми  и . Без этих коэффициентов уравнение регрессии примет вид:

        (9)

Адекватность модели мы оцениваем, когда в уравнение регрессии не входят незначимые коэффициенты. Если уравнение регрессии принять в виде (9), то дисперсия экспериментов равна нулю. В этом случае все коэффициенты регрессии N=2^k оцениваются значениями y по N, и в этом случае нет степеней свободы для проверки адекватности модели. В этом случае условие адекватность полностью контролируется и план эксперимента называется завершенным. Если в уравнении регрессии (9) опущены некоторые несущественные коэффициенты, создается определенная степень свободы и необходимо проверить адекватность модели. Проверка адекватности заключается в сравнении экспериментальных значений выходного параметра y с расчетными значениями входных параметров на разных уровнях и определении их разницы в процентах по формуле.

                                                         (10)

Значения и в (9) и (10) приведем в таблице.Линейная плотность модели по критерию Фишера

y=6.8125+0.425X₁+0.5125X₂+0.65X₃                      (11)

Проверяем адекватность, находим дисперсию остатка,

здесь: - расчетное значение показателя в N-м варианте, - фактическое значение показателя, N - количество вариантов, количество k-факторов.

Проверяем статистику

Если проверять по критерию Фишера , табличные значения будет здесь  - значимый уровень, находим из таблицы,, при выполнении этого неравенства выполняется гипотеза адекватности, поскольку критерий Фишера подходит.

Поскольку критерий Фишера подходит для уравнения регрессии (11), представляем метод его практического использования. В списке внешних факторов в таблицах 1 и 2 фиксируем значение первого фактора – так как начальный диапазон влажности невелик. Используем линейную зависимость между вторым и третьим факторами Х₂ и Х₃ при различных значениях Х₁=-1 (начальная влажность равна 5%) и выходного параметра (масса волокна) y₀.

X₃=(y₀-6.8125-0.425+0.5125X₂ )/0.65                                 (12)

Из уравнения (12) получены графики прямых при различных y₀ , которые приведены на рис. 3.

Анализ полученных результатов показывает, что при минимальном значении первого фактора связи между вторым и третьим фактором существуют в диапазоне выходного параметра (масса увлажненного волокна) 6,07<y₀<8,47. Линия 5 представляет собой прямую, у которой масса увлажненного волокна при этих значениях обоих параметров рационально равно 7,27. На рисунке 4 показаны линейные зависимости между вторым и третьим фактором для случая первого фактора Х₁=1. (начальная влажность равна 6%). Из анализа графиков видно, что при этом значении первого фактора выход волокна снижается и диапазон изменения равен 5,22<y₀<7,55.

Выводы.

Разработан эффективный портативный способ увлажнения хлопкового волокна в конденсоре волокна на который получен патент на полезную модель FAP 01398 от 26.06.2019 года. Получено уравнение регрессии, описывающее взаимное влияние входных факторов на выходной фактор – влажность волокна, а также графические зависимости, согласно которых минимальном значении первого фактора связи между вторым и третьим фактором существуют в диапазоне выходного параметра (масса увлажненного волокна) 6,07<y₀<8,47.

Список литературы:

1. Гуляев Р.А., Лугачев А.Е., Усманов Х.С., Усманов З.С. Патент на полезную модель FAP 01398 от 26.06.2019.
2. Усманов Х.С., Аббазов И.З., Мардонов Б.М. Ходжиев М. Т., Тангиров А.Э., Сирожиддинов Ф.Н. Программа создания трехфакторной регрессионной модели № DGU 06855 Свидетельство об официальной регистрации программы для электронных-вычислительных машин от 01.07.2019 года.
3. Усманов Х.С. и др. Построение регрессионной модели для процесса вертикальной очистки хлопка-сырца. Universuм: технические науки. Выпуск:3(84) Март 2021 Часть 2, с.84-90DOI: 10.32743/UniTech.2021.89.8-1
4. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. – М.: Наука, 1976. -275 с.