Автоматизированные методы моделирования волокнистых продуктов при проектировании систем измерения линейной плотности

• Автор: Сухарев, Вадим Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 173 с. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение.
Глаза 1 Методы и средства исследования неровноты линейной плотности продуктов прядения

1.1. Неровнота продуктов прядения, ее источники и виды.

1.2. Роль теории случайных функций в исследовании неровноты продуктов прядения по линейной плотности

1.3. Характеристики неровноты, методы их измерения и оценки.

1.4. Автоматизация измерения неровноты по линейной плотности.

1.5. Спектральные методы исследования неровноты продуктов прядения.

1.6. Выводы по главе

Глава 2 Анализ математических моделей неровноты продуктов прядения по линейной плотности.

2.1. Моделирование как средство исследование сложных технологических систем.

2.2. Базовые соотношения между основными характеристиками линейной плотности одномерных продуктов прядения
2.3. Модели случайных потоков и их использование для описания неровноты продуктов прядения .
2.3.1. Модель идеально ровного продукта .
2.3.2. Модель иуассоновского случайного продукта.
2.4. Моделирование неровноты продуктов прядения случайными импульсными потоками
2.5. Модели продуктов прядения с периодической неровнотой.
2.6. Модели продуктов с локальной неровнотой.
2.7. Модели продуктов с комбинированной неровнотой
2.8. Выводы по главе 2.
Глава 3 Разработка компьютерных моделей неровноты продуктов прядения по линейной плотности
3.1. Компьютерное моделирование и его возможности для исследования неровноты продуктов прядения, их измерения и оценки.
3.2. Статистические методы оценки характеристик неровноты моделируемых продуктов прядения. .
3.3. Базовая компьютерная модель одномерного потока волокон.
3.4. Выводы к главе 3.
Глава 4 Компьютерные эксперименты с моделями волокнистых продуктов
4.1. Эксперименты с моделями однородных волокнистых продуктов
4.2. Исследование неоднородной неровноты по линейной плотности волокнистого продукта. . .
4.7. Выводы к главе
Глава 5 Разработка структуры автоматизированного моделирующего комплекса и исследование динамики чувствительных элементов для проектирования систем контроля и управления линейной платностью волокнистых продуктов
5.1. Структура автоматизироаннго моделирующего комплекса для проектирования систем контроля и управления линейной плотностью волокнистых продуктов.
5.2. Интерактивная система для автоматизированного исследования волокнистых продуктов и проектирования измерительных комплексов . .
5.3. Динамические модели основных чувствительных элементов измерительных систем для исследования линейной плотности волокнистых продук
5.3.1. Динамические свойства емкостного измерительного устройства
5.3.1. Динамические свойства механического измерительного устройства
Общие выводы по работе.
Литература


Однако фактическое расположение волокон даже в чесальной ленте отличается от идеально случайного расположения. Нерознота реальных продуктов всегда выше неровноты т. Эта дополнительная неровнота объясняется несовершенной работой машин и вытяжных приборов, нестационарной работой их рабочих органов. Таким образом, по величине отклонения характеристик реального продукта от характеристик идеального можно судить об эффективности и совершенстве данного процесса, а также о степени равномерности продукта, образуемого в этом процессе. ГЛАВА 1. Источниками неровноты продуктов прядения являются вероятностная природа свойств формирующих эти продукты волокон их длина, тонина, протяженность, извитость, прочность, цепкость, удлинение, содержание сорных примесей и т. Перечисленные характеристики являются важными как для стабильности технологических процессов, так и для свойств получаемой пряжи и изделий из нее. Следует отметить, что показатели неровноты по различных характеристикам проукта прядения взаимосвязаны между собой, например, неровнота по линейной плотности и неровнота по механической прочности продукта. При этом общепризнано, что важнейшим показателем для продуктов прядения является неровнота по линейной плотности, поскольку она, вопервых, связана практически со всеми другими характеристиками продукта, и, вовторых, сама определяет такие свойства получаемой пряжи, как равномерность внешнего вида и равномерность по прочности, которые, в свою очередь, прямо отражаются на внешнем виде текстильных полотен тканых или вязаных и стабильности процессов снижении обрывности, повышениии производительности оборудования и др. Большинство процессов прядильного производства имеет целью понижение линейной плотности потока волокнистого материала до линейной плотности пряжи, удаление сорных примесей и непрядомых волокон, распрямление и параллелизацию волокон в продукте. При этом возрастает число точек контакта между отдельными волокнами, сцепляемость между ними, что отражается на увеличении прочности пряжи. Одновременно улучшается ее внешний вид, технологические и эксплуатационные показатели. Осуществление этих требований возможно за счет интенсивных механических воздействий на волокнистый материал и отдельные волокна. Действительно, пусть случайная величина, характеризующая случайные изменения линейной плотности продукта в некотором его поперечном сечении. Средняя линейная плотность равна математическому ожиданию этой величины М , а квадратическая характеристика неровноты коэффициент вариации СУ , М где а, среднеквадратическое отклонение линейной плотности ,. Щ М с, тогда как коэффициент вариации остается неизменным СУ ц СУ Казалось бы, что относительная неровнота продукта не меняется. Однако, проблема в том, что сам коэффициент а утонения продукта разный в разных сечениях продукта, т. Причиной тому служат указанные выше источники неровноты. Еариация случайной величины относительно ее математического ожидания т. Найденное соотношение между коэффициентами вариации на самом деле является приближенным, поскольку оно получено при предположении, что случайные величины а и Е, некоррелированные, а их вариации малы по сравнению со средними значениями, что позволяет пренебречь квадратами и болос высокими степенями этих вариаций. Для проверки его работоспособности был выполнено статистическое моделирование, в котором генерировались значений случайной величины и значений коэффициента утонения а. Затем вычислялись 0С значений случайной величины г а с,. Для выборочных значений а, г строились гистограммы в качестве оценок законов распределения и вычислялись оценки математического ожидания и коэффициента вариации. Эксперимент выполнен для двух вариантов. В первом случайные величины Е, и а распределены по нормальному закону с параметрами 1 и СУЕ, 5 и Ма 0. СУа 5. Во втором сучайная величина Е, распределена по экпоненциальному закону с параметром р. М, а случайная величина а по равномерному закону с Ма 0. СУа 5. Е обоих вариантах специально выбраны сильно отличающиеся по форме распределения случайных величин т.