CC BY
28
7universum.com
№ 3 (36)
UNIVERSUM:
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
март, 2017
ТЕХНОЛОГИЯ, МАШИНЫ И ОБОРУДОВАНИЕ ЛЕСОЗАГОТОВОК, ЛЕСНОГО ХОЗЯЙСТВА, ДЕРЕВОПЕРЕРАБОТКИ И ХИМИЧЕСКОЙ ПЕРЕРАБОТКИ БИОМАССЫ ДЕРЕВА
МЕТОД ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК ПРИ ПРОЦЕДУРЕ ОПТИМИЗАЦИИ РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТА
Зотова Елена Васильевна
преподаватель, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова,
394030, РФ, г. Воронеж, ул. Карла Маркса, 67А E-mail: zev.23021980@yandex.ru
Пошовкина Милена Игоревна
студент, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, 394030, РФ, г. Воронеж, ул. Карла Маркса, 67А E-mail: milena2 799@mail. ru
EXPERT EVALUATION METHOD FOR OPTIMIZATION OF EXPERIMENTAL RESULTS
Elena Zotova
lecturer, Plekhanov Russian University of Economics, 394030, Russia, Voronezh, Karl Marx Street, 67A
Milena Poshovkina
student, Plekhanov Russian University of Economics, 394030, Russia, Voronezh, Karl Marx Street, 67A
АННОТАЦИЯ
Полученные методом экспертных оценок коэффициенты веса дают достоверную информацию о значимости параметров и показателей производства древесных пеллет. Для решения задачи обобщенной оптимизации составляется комплексный критерий на основании коэффициентов весомости. Выбранный метод для решения поставленной задачи позволяет провести многокритериальную оптимизацию по обобщенному критерию методом Монте-Карло для определения оптимальной точки с высокой точностью.
ABSTRACT
The weight coefficients obtained by the expert evaluation method provide the reliable information on significance of parameters and indicators of wood pellets production. The complex criterion is based on the weight coefficients to allow the solving of generalized problems. The method selected for solving of the problem enables the multicriteria optimization as per the generalized criterion by using the Monte Carlo method to determine the optimum point with high precision.
Ключевые слова: эксперт, метод, пеллеты, параметр, оптимизация.
Keywords: expert, method, pellets, parameter, optimization.
Оптимальные значения регулируемых режимных параметров позволяют проводить управление грану-ляторами с наилучшими характеристиками пеллет и максимальной производительностью оборудования. Исследование промышленных технологий производства древесных пеллет показало большое количество параметров и показателей, влияющих на эффективность работы применяемого оборудования и с целью определения степени значимости показателей, влияющих на процесс пеллетирования и последующей
многокритериальной оптимизации параметров, нами был применен метод экспертного оценивания. Для этого проведено анкетирование инженерно-технических работников деревоперерабатывающих производств, которые определили состав каждой группы параметров (Таблица 1), при этом наиболее важный параметр оценивался баллом 1, а самый незначимый - баллами 8 и 4 по каждой из групп.
Библиографическое описание: Зотова Е.В., Пошовкина М.И. Метод экспертных оценок при процедуре оптимизации результатов эксперимента // Universum: Технические науки: электрон. научн. журн. 2017. № 3(36). URL: http://7universum.com/ru/tech/archive/item/4492
№ 3 (36)
март, 2017 г.
Таблица 1.
Параметры, определяющие технологию производства древесных пеллет
Наименование параметра Единицы измерения Обозначение Коэффициент веса
I группа. Входные режимные параметры
Количество подаваемого сырья кг/ч Х1 0,19
Влажность древесного сырья % Х2 0,15
Фракционный состав сырья мм Хз 0,16
Содержание лигнина (породный состав) % Х4 0,18
Расстояние между роликами и матрицей мм Х5 0,06
Частота вращения матрицы мин-1 Хб 0,03
Температура пара °С Х7 0,02
Содержание фаутной древесины °С Х8 0,21
II группа. Выходные технико-экономические показатели
Теплота сгорания пеллет МДж/кг У1 0,50
Механическая прочность пеллет % У2 0,25
Производительность гранулятора кг/ч Уз 0,15
Зольность % У4 0,10
Полученные коэффициенты веса дают достоверную информацию о значимости параметров и их показателей при производстве древесных пеллет [3, 4]. В работе был найден средний балл каждого параметра по формуле [5]
Для решения задачи обобщенной оптимизации составляется комплексный критерий К [3]:
К (X, ) = £ ^
У (X, )
(5)
1 "
ь, \ , ' = 1-г П1~1
(1)
где: Ь - балл, присвоенный ьму показателю ьм экспертом;
п - число экспертов.
Затем найденная средняя арифметическая оценка каждого показателя или параметра округлялась до целого числа, а ранг веса вычислялся по формуле [1]
где / - коэффициент, определяющий к максимуму или минимуму должен стремиться 1-й критерий оптимизации (/1 = /2 = /3 = 1, /4 = -1);
VI - весовой коэффициент, определяющий вклад 1-го критерия оптимизации и задаваемый экспертным путем (Таблица 1);
Г1.ср - среднее значение /-го критерия оптимизации, Г^р был определен усреднением по 81 проведенному эксперименту
ЯУ = N - —
(2)
У =Х У
г.сп / , т
(6)
где: N - число показателей каждой группы;
Яг - ранг каждого 1-го показателя, полученного округлением до целых.
Коэффициенты веса к параметров и показателей определялись по формуле [2]
к =
ЯУ;
(3)
где п - номер эксперимента;
Ут - значение показателя Г1, полученное в п-ном эксперименте.
Среди большого числа методов численной оптимизации выбран метод Монте-Карло. В рамках метода выбор случайного значения фактора X производится из диапазона X [1].
ЛШ1П ... Х^щах следующим образом
Х, = Х, тп + ¥ (тах - Х, тп ) ,
(7)
Таким образом, система математических моделей целевых функций процесса производства древесных пеллет имеет следующий вид [5]:
у = Ух( X,,..., X8;
У4 = У4 (X,,..., X8; *;,..., ^з)
(4)
где ^ - реализация случайной величины, распределенной равномерно в диапазоне Х^шт ... Х^шах.
Таким, образом, разработанная методика экспериментальных исследований процесса производства древесных пеллет [6] отвечает требованиям получения достоверной информации об исследуемом объекте и достаточно хорошо согласуется с реальными производственными условиями [2]. Определенные
,=1
1.ср
И=1
п
,=1
№ 3 (36)
март, 2017 г.
оптимальные технологические параметры X1..X8 для по обобщенному критерию представлены в таблице 2.
Результаты оптимизации технологических параметров пеллетирования
Таблица 2.
Наименование параметра или критерия Обозначение Результаты оптимизации по обобщенному критерию К
Количество подаваемого древесного сырья, кг/ч X1 1200
Влажность подаваемого сырья, % X2 8
Фракционный состав подаваемого сырья, мм X3 1
Содержание лигнина, % X4 29,8
Расстояние между роликами и матрицей, мм X5 0,4
Частота вращения матрицы, мин1 X6 140
Температура пара, ОС X7 130
Содержание фаутной древесины, % X8 1
Теплота сгорания, МДж/кг Y1 19,4
Механическая прочность, % Y2 97,7
Производительность, кг/ч Y3 1136
Зольность, % Y4 0,7
Обобщенный критерий K 0,798
В результате применения оптимальных режимов гранулирования по обобщенному критерию К получены гранулы, соответствующие требованиям к качеству пеллет класса А1 согласно ГОСТ Р 55114-2012. Экономический эффект от совершенствования технологии обеспечивается за счет повышения производительности гранулятора, введения в состав сырья
фаутной древесины и повышения срока эксплуатации прессующей матрицы и составляет 169 руб./тонна, что позволяет сделать вывод о целесообразности и эффективности примененной методики.
Список литературы:
1. Зотова Е.В. Анализ методик оценки физико-механических и тепловых характеристик древесных пеллет / Е.В.Зотова, А.О.Сафонов // Лесотехнический журнал. - 2014. - Т. 4. - № 1(13). - С. 113-126.
2. Зотова Е.В. Аналитическое исследование параметров, определяющих технологию производства древесных пеллет / Е.В.Зотова, А.О.Сафонов, А.Д.Платонов // Лесотехнический журнал. - 2014. - Т. 4. - № 1(13). -С. 127-132.
3. Сафонов А.О. Тенденции развития производства композиционных материалов из отходов древесины /
A.О.Сафонов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. - 2012. - № 75. - С. 474-483.
4. Экспериментальный стенд для исследования процессов прессования древесных гранул / О.Д.Мюллер,
B.И.Мелехов, Д.Л.Герасимчук [и др.] // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. - 2012. - № 1. - С. 42-46.
5. Safonov A. Mathematical modelling of the obj ective functions of the production process of wood pellets / A. Safonov, J.Sedliacik, E.Zotova // Acta Facultatis Xylologiae. - 2014. - Т. 56. - № 2. - С. 113-123.
6. Safonov A.O. Global trends in the development of the biofuel industry and its impact on the russian economy / A.O.Safonov, D.Zhou, Ya.Zhang // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. - 2016. - Т. 4. - № 5-1 (25-1). - С. 21-27.
