Моделирование процесса теплообмена и автоматическая корректировка тепловых режимов вулканизации покрытий гуммированных объектов

• Автор: Свистунов, Максим Вениаминович
• Шифр специальности: 05.14.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Череповец
• Количество страниц: 168 с.

1. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕПЛОВЫХ ПРОЦЕССОВ КАК ОСНОВА АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПР1ЕССОМ ВУЛКАНИЗАЦИИ ГУММИРОВОЧНЫХ ПОКРЫТИЙ.
1.1. Тепловые процессы и задачи теплопроводности при вулканизации гуммированных изделий.

1.2. Методы решения задач теплопроводности при термообработке гуммируемых изделий

1.3. Математические модели процесса теплообмена.

2. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПОСТРОЕНИЯ УСТРОЙСТВ УПРАВЛЕНИЯ ТЕПЛОВЫМ ПРОЦЕССОМ ПРИ ВУЛКАНИЗАЦИИ ИЗДЕЛ ИЙ

2.1. Методы и устройства для оптимизации и прогнозирования

режимов работы объектов с распределенными параметрами.

2.2. Анализ методов и устройств для оптимизации, контроля параметров, корректировки режимов и управления процессом вулканизации изделий.

2.3. Основные задачи работы.

3. АДАПТИВНАЯ ДИСКРЕТНАЯ СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕПЛОВЫМ ПРОЦЕССОМ ПРИ ВУЛКАНИЗАЦИИ ГУММИРОВОЧНЫХ IЮКРЫТИЙ
3.1. Синтез адаптивной дискретной системы управления объектом с иррациональной передаточной функцией.
3.2. Исследование характеристик процесса вулканизации покрытий гуммированных изделий и определение аппроксимирующей передаточной функции объекта.
3.3. Синтез адаптивной дискретной системы управления объектом
с изменяющимися параметрами и запаздыванием 3
3.4. Выбор периода дискретизации цифровой системы управления по заданной точности регулирования процесса вулканизации гуммировочных покрытий
4. ДИСКРЕТНЫЙ РЕГУЛЯТОР СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ
ПРОЦЕССОМ ВУЛКАНИЗАЦИИ ПОКРЫТИЙ
ГУММИРОВАННЫХ ОБЪЕКТОВ.
4.1. Построение дискретного регулятора по передаточной функции линейного регулятора.
4.2. Устройство для корректировки коэффициента усиления дискретного регулятора по результатам анализа выходных характеристик объекта.
5. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОАППАРА ТНОГО КОМПЛЕКСА
АВТОМАТИЧЕСКОЙ КОРРЕКТИРОВКИ ТЕПЛОВЫХ РЕЖИМОВ
ПРИ ИЗГОТОВЛЕНИИ ГУММИРОВА1ЫХ ИЗДЕЛИЙ И
ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА
5.1. Разработка методики оптимизации тепловых режимов вулканизации гуммированных изделий.
5.2. Исследование влияния граничных условий на продолжительность вулканизации покрытий гуммированных объектов при автоматической корректировке тепловых режимов
5.3. Разработка принципов автоматической корректировки режимов вулканизации гуммированных изделий
5.4. Синтез функциональной схемы комплекса автоматической корректировки тепловых режимов вулканизации гуммировочных покрытий
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


МКР и МКЭ этот метод требует дискретизации и определения значений температуры только в пограничной зоне области, которая разбивается на конечные элементы, а процесс внутри области описывается интегральным уравнением. Таким образом, значительно сокращается объем вычислений, что делает МГЭ более выгодным, чем МКЭ при решении двух и трехмерных задач теплопроводности, исследовании неограниченных областей, решении систем уравнений высокого порядка и т. Метод прямых предполагает проведение дифференциальноразностной аппроксимации, в результате которой уравнение с частными производными преобразуется в систему обыкновенных дифференциальных уравнений, после чег о используется один из аналитических или численных методов. Стохастические методы. К стохастическим относятся методы, которые опираются на положения теории вероятностей и математической статистики и оперируют случайной или вероятностной информацией. Эти методы содержат, как правило, три компоненты, отражающие их специфику. Они моделируют случайные процессы, работают с вероятностными моделями и предусматривают решение задач статической теории оценивания . Наиболее распространенными стохастическими методами являются теоретический вероятностный метод ТВ, метод МонтеКарло, x метод Е и метод оптимальной динамической фильтрации. Теоретической основой первых трех методов является использование для описания тепловых явлений дискретных или непрерывных цепей Маркова, свойства которых должны быть определены в процессе решения задачи. Цепь Маркова определяется вероятностными переходами из некоторого состояния в другие.