Разработка способов управляемого формирования волокнистого потока методом компьютерного моделирования

• Автор: Зиновьев, Александр Геннадьевич
• Шифр специальности: 05.19.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 145 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. ОБЗОР ТЕОРЕТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕРОВНОТЫ ВОЛОКНИСТОГО ПОТОКА. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ.

1.1 Геометрические модели.

1.2 Символьные модели для оценки величины неровноты

1.3 Символьные модели для оценки характера неровноты.

1.4 Статистическое моделирование волокнистых потоков .

Выводы по первой главе и постановка задачи

ГЛАВА 2. КОНЦЕПТУАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕТОДОВ ФОРМИРОВАНИЯ

ВОЛОКНИСТОГО ПОТОКА И ЭМУЛЯТОРА.

2.1 Анализ и синтез концептуальных моделей с неуправляемым формированием

волокнистого потока.

2.2 Синтез основных моделей с управляемым формированием волокнистого потока.
2.3 Разработка требований к технологическому эмулятору формирования
волокнистого потока.
Выводы по второй главе
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ЭМУЛЯТОРА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ НЕРОВНОТЫ ВОЛОКНИСТОГО ПОТОКА.
3.1 Разработка структурограммы эмулятора.
3.2 Модуль формирования признаковой модели волокнистого потока.
3.3 Модуль задания параметров модели.
3.4 Модуль анимации и автоматизированного расчета величины и характера неровноты
волокнистого потока.
3.5 Модуль автоматизированного эксперимента
Выводы по третьей главе.
ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ СТАТИЧЕСКИХ УПРАВЛЯЕМЫХ И НЕУПРАВЛЯЕМЫХ МОДЕЛЕЙ ФОРМИРОВАНИЯ ВОЛОКНИСТОГО ПОТОКА
4.1 Тестирование эмулятора на примере пуассоновской модели и модели и
4.2 Статическая модель с непроницаемыми границами зоны формирования
4.3 Эталонная модель управляемой укладки волокнистого элемента в наиболее тонкое
сечение потока 0.
4.4 Статическая модель с управляемым смещением порций 1.
4.5 Статическая модель с управляемым смещением волокнистых элементов
Выводы по четвертой главе.
ГЛАВА 5. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ПАРАМЕТРОВ ВОЛОКНИСТЫХ ЭЛЕМЕНТОВ НА НЕРОВНОТУ ПОТОКА.
5.1 Влияние ориентации волокон на неровноту волокнистого потока
5.2 Влияние нераспрямленности и крючковатости волокнистых элементов на
неровноту потока
5.3 Влияние комплексности волокнистых элементов на неровноту потока
Выводы по пятой главе
ГЛАВА 6. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ УПРАВЛЯЕМЫХ МОДЕЛЕЙ ФОРМИРОВАНИЯ ВОЛОКНИСТОГО ПОТОКА.
6.1 Динамическая модель формирования волокнистого потока.
6.2 Концепция и структура устройства динамического управляемого формирования
волокнистого потока
6.3 Исследование динамической модели с управляемым отводом волокнистого потока
1
6.4 Исследование динамической модели с управляемой подачей волокнистых элементов МОШ.
6.5 Исследование динамической модели с управляемым шагом отвода волокнистого потока МОШ
6.6 Исследование модели с комбинированным управлением МБ
Выводы по шестой главе
ОБЩИЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ВВЕДЕНИЕ


При теоретическом подходе линейная плотность потока Тх связывается с другими характеристиками потока пх число передних концов волокон приходящихся на единицу длины потока плотность передних концов волокон тх сдвиг между передними концами волокон тх число волокон в сечении потока, 2х площадь поперечного сечения потока. Теоретическое изучение неровноты волокнистого потока основано на построении моделей волокнистого потока, полученных при различных допущениях. Все теоретические модели можно разбить на 3 класса геометрические, аналитические, или символьные1 и численные. Исторически первой появилась геометрическая модель волокнистого потока, предложенная Васильевым 2 в г. Она получила в дальнейшем название модели в виде параллелограмма, хотя более точно назвать такую модель лестничной. В геометрической модели Васильева А. Н. волокна из потока Рис. Рис. Число волокон в сечении потока будет равно числу волоконступенек в поперечном сечении такой лестницы. Величина сдвига между передними концами соседних волокон равна величине ступеньки в лестнице. При фиксированной длине волокна и величине сдвига модель имеет геометрический образ параллелограмма. Важным достоинством модели является наглядность. Модель показывает, что при увеличении сдвига между волокнами в потоке возникает тонкое место, а при уменьшении сдвига между передними концами волокон возникает утолщенное место в волокнистом потоке. Таким образом, колебание величины сдвига волокон приводит к колебанию числа волокон в потоке. Геометрическая модель довольно долго использовалась для исследования причин возникновения неровноты в прядении 3. Другие варианты геометрической модели волокнистого потока показаны на Рис. Несмотря на наглядность, геометрические модели не дают возможности количественно оценить неровноту волокнистого потока. Учитывая уровень развития теории вероятностей, развитие теории неровно волокнистых потоков пошло по пути приложения основ теории вероятностей к проблеме неровноты потока в виде символьных моделей. Точвчная
волокнистого. Рис. Заметим, что все приведенные выше графические модели являлись статическими. Развитие компьютерных технологий позволяет ставить вопрос о создании класса живых анимационных моделей волокнистых потоков. При этом анимационная модель может рассматриваться не только как средство для более глубокого понимания формирования волокнистого потока по известным схемам, но и как средство для создания новых гипотетических способов формирования волокнистого потока с учетом управляющих воздействий по сложным алгоритмам управления, формализация которых в символьной форме затруднена. Первая символьная модель волокнистого потока была предложена i и 4 в г. Пуассона. Поэтому она получила название пуассоновской модели. Модель отражает по существу приложение теории вероятностей к проблеме неровноты волокнистого потока. Действительно, в теории вероятностей доказана частная теорема о независимом повторении опытов в одних тех же условиях теорема Лапласа 5. Если под опытами понимать равновероятное и независимое разбрасывание к одиночных волокон на некотором отрезке, то для некоторого сечения потока возможны лишь два события А пересечение волокном сечения потока с вероятностью р или А непересечение этого сечения с вероятностью 7 р. Р т Сртркт ,
где С число сочетаний из А по т
1. Заметим, что это выражение может быть сразу получено из формулы 1. Следует заметить, что при к независимых опытах бросаний волокон можно ввести случайную величину У общее число появления событий А пересечение волокном сечения потока с вероятностью р в к опытах в виде суммы. Согласно центральной предельной теореме 5 сумма одинаково распределенных дискретных случайных величин по теореме Лапласа приближается к нормальному закону. При этом такое приближение происходит достаточно быстро. На Рис. Пуассона. Как видно, даже при среднем числе волокон в сечении потока равном совпадение очень хорошее. К пуассоновской модели волокнистого потока можно подойти и на основе точечной модели образования волокнистого потока см. Рис. В
1.