CC BY
8
Ключевые конечные пользователи должны быть назначены в группу совместной разработки приложений. Чтобы добиться успеха, такая группа совместной разработки приложений должна обладать стойкостью. Она должна быть способна выдержать текучесть кадров и не должна быть уязвима к изменениям в команде персонала, которая разрабатывает систему информационной безопасности. Это означает, что процессы и процедуры должны быть задокументированы и интегрированы в организационную культуру. Они должны быть приняты и поддержаны руководством организации. [3]
Таким образом, что начать защищать коммерческую тайну организаций, таким предприятиям необходимо знать элементарные подходы для того, чтобы начать вводить информационную безопасность в организацию. Иначе компании понесут большие потери от кражи данных, интеллектуальной собственности организации.
Список использованной литературы:
1. Вострецова Е.В. Основы информационной безопасности: учебное пособие для студентов вузов. -Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2019. 204 с.
2. Гафнер В.В. Информационная безопасность: Учебное пособие. - Рн/Д: Феникс, 2017. - 324 с.
3. Whitman M. E., Mattord H. J. Principles of Information Security/ Boston: MA 02210, 2021. 743 с.
© Никишина А.П., 2022
УДК 501
Состина Е.В.
Кандидат тех. наук., доцент, ГУАП, г. Санкт-Петербург
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ИЗГОТОВЛЕНИЯ КОМПОЗИЦИОННЫХ ЭЛЕКТРОДНЫХ ЛЕНТ
Аннотация
В статье рассмотрен вопрос автоматизации технологического производства дисперсных материалов. Охарактеризована математическая модель изготовления композиционных электродных лент. Приведены математические расчеты прочности и толщины активного слоя. Сделан вывод об экономическом аспекте производства, о внедрении «искусственного интеллекта» при дозирования фракций.
Ключевые слова
Цифровизация производства, автоматизация производства, технологии, дисперсные композиции,
толщина и пористость активного слоя.
В настоящее время «цифровая трансформация» продолжает активно внедряться в различные области человеческой деятельности. Информационные технологии, искусственный интеллект переходит из раздела вспомогательных функций в основные средства технологического производства. Цифровизация химического предприятия значительно улучшит качество продукции, сократит время производства, исключает человеческий фактор и становится экономически выгодным.
Композиционные материалы широко используются в различных химических производствах. Человеческий фактор сильно ограничивает эффективность такого производства, в отличие от «искусственного интеллекта», который способен непрерывно оценивать и корректировать состав
электрода. Сложность этой проблемы состоит в том, что электрод получается дозированием и смешением дисперсных компонентов из какого-то числа бункеров-питателей, которые заполнены не монодисперсным материалом, а материалом, характеризующимся определенным гранулометрическим составом. Надо отметить, что гранулометрический состав задается достаточно четко, и в процессе изготовления необходимо обеспечить заданные допуски на содержание отдельных фракций материала. Рассмотрим математическую модель процесса формования ленточных электродов на основе оксида меди (II).
В качестве состава вещества возьмем состав сухой активной массы на основе CuO, технический углерод - 5...10%, связующее Ф-4Д - 5...10%, порошок CuO, приготовленный на основе оксида меди (II), остальное вещество 85...87%. Гранулометрический состав порошка CuO был выбран согласно рекомендациям [1]. Пасту активной массы готовили путем сухого смешения оксида меди и технического углерода, а затем смесь сухих компонентов соединяем суспензию фторопласта с разбавленной дистиллированной водой.
Ленты активной массы прокатывали из пасты активной массы, и из них формировали слои на противоположных валках большого диаметра с тканевыми оболочками. Слои активной массы накатывали на сетчатый токовый коллектор, который проводили через несколько валков. Электродные ленты пропускали через другие валки. Для удаления влаги использовали валки с тканевыми оболочками, после чего сушили и термообрабатывали. Температура термообработки составляла 300...320°С, время -10...15 мин. [2].
На каждом этапе изготовления применялись инновационные решения путем «цифрового двойника». Сопоставляли математическую модель процесса формования, полученную от «цифрового двойника» с реальным изготовлением электрода на производстве.
Для сравнительных исследований были выбраны контрольные электроды, которые представляли собой токовые коллекторы, с двух сторон содержащие пластины активной массы на основе CuO.
В качестве токовых коллекторов использовали тканые сетки. Сетки применяли толщиной hc = 0,02^0,2 мм и коэффициентом открытия K = 0,38^0,92, чаще использовали сетки толщиной hc = 0,1 мм и коэффициентом открытия К = 0,67 [4].
В ходе обжатия ленточного электрода с влажным активным слоем в валках с тканевыми оболочками часть влаги переходит в тканевые оболочки, за счет чего активный слой уплотняется и обезвоживается. Поэтому очень важно выбрать материал для оболочек, рассчитать их толщину и пористость. В связи с этим необходимо было определить, какое максимальное количество влаги впитывается различными материалами, используемыми для оболочек и выбрать наиболее эффективный вариант для конструкции и материал для оболочек. За счет IT-технологий это удалость быстро решить.
Предварительный анализ показал, что максимальное влагосодержание тканевых оболочек при прокатке меньше максимального влагосодержания тех же тканей в свободном состоянии. Следовательно, для оптимизации процесса содержания влаги в оболочках смоделировали условия работы, близкие к тем, в которых они работают при формовании электродов. Образец ленты из исследуемого материала оболочки смачивали жидкостью и обжимали в валках вместе с оксидномедной электродной лентой, расположенной в чехле из полиэтиленовой пленки. Таким образом, обеспечивались условия, близкие к реальным, наблюдаемым при формовании электродных лент.
Пористость материалов оболочек была рассчитана по объему влаги, которую впитывал материал под давлением. Также была определена масса сухого образца, масса влажного образца после обжатия в валках и объем образца, плотность пропитывающей жидкости. Массу определили взвешиванием на аналитических весах, а объем получали умножением его длины, ширины и толщины. Длину и ширину измерили с помощью инструментальных линеек и штангенциркуля, толщину - микрометром [2,3].
Расчет пористости оболочки был произведен по формуле:
P = mL - mS .100% PL . V
где P - эффективная пористость оболочки в процентах; mL - масса влажного образца после обжатия; ms - масса сухого образца; pt - плотность пропитывающей жидкости; V- объем образца. А влажность материалов W c max , %, определяли, используя формулу:
Как = mL maX ~ mS -100%
ms
где mLmax - максимальная масса влажного образца при свободной пропитке в жидкости; ms - масса сухого образца. Максимальную массу влажного образца при свободной пропитке в жидкости mLmax определили после выдержки 10-15 с в жидкости, в вертикальном положении в течение 1 мин. Влажность материалов при прокатке W cred , %, определяли как:
_mrw ~ m^
"red
= mLred ms ,шо%
ms ,
где mL red - масса влажного образца после пропитки в жидкости и прокатки; ms - масса сухого образца.
Пористость P активного слоя электродных лент определяли, используя формулу:
р =Ри ~Рк .100%
Ри ,
где ри - плотность смеси компонентов активной массы; рк - предполагаемая плотность пористого слоя активной массы. Плотность ри активного слоя оксидномедных электродов определяли в зависимости от его состава как плотность смеси по формуле:
1
Ри
I Cl i =1р ,
где Ci - содержание /-го компонента активной массы в долях единицы, р, - плотность /-го компонента активной массы. Плотность частиц - 2,26...2,27 г/см3 [3,4], плотность фторопластового связующего марки Ф-4 составляет 2,12...2,28 г/см3 [3,4], плотность оксида меди (II) - 6,45 г/см3 [2]. Истинная плотность активного слоя оксидномедных электродов изменялась в зависимости от состава активной массы в диапазоне от 5,05 до 5,20 г/см3.
Расчеты, произведенные по предложенной математической модели, и экспериментальная проверка результатов расчета показали: снижение брака, снижение себестоимости на 10-20%, повышение производительности на 3-5%, снижение травм и аварий за счёт устранения ошибок и человеческого фактора. Список использованной литературы:
1. Будзинский А.С., Филимонов В.А., Авраменко П.Я. Системы дозировки сухой шихты для электродной промышленности // Цветная металлургия. 1989. № 12. С.83 - 87.
2. Состина Е.В, Сербиновский М.Ю., Галкин С.А., Иванова Ю.Б. Расчет параметров уплотнения активного слоя при формировании ленточных электродов химических источников тока // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. 2005. Спец. вып.: Композиционные материалы. С. 59-65
3. Состина Е.В. Математическая модель процесса обработки композиционных электродных лент // Инженерный вестник Дона, 2021, №2 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2021/6816
4. Сербиновский М.Ю., Федорчук В.Е., Иванова Ю.Б., Состина Е.В. Разработка математической модели экологически чистого процесса формования непрерывных композиционных лент // Результаты исследований. 2009: материалы 58-й науч.-техн. конф. профессорско-преподавательского состава, науч. работников, аспирантов и студентов ЮРГТУ (НПИ) / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). Новочеркасск: ЮРГТУ (НПИ), 2009. С. 183-190.
© Состина Е.В., 2022
