CC BY
0
УДК 681.5.08
Б01: 10.17277/уе81тк.2023.04.рр.541-553
МЕТОД И АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕПЛОПРОВОДНОСТИ МАТЕРИАЛОВ ПРИ НЕОПРЕДЕЛЕННЫХ УСЛОВИЯХ
З. М. Селиванова, К. В. Скоморохов
Кафедра «Конструирование радиоэлектронных и микропроцессорных систем», selivanova_zm@mail.ru; ФГБОУВО «ТГТУ», Тамбов, Россия
Ключевые слова: алгоритм повышения точности; измерительная ситуация; модель оценки точности; неопределенные условия измерений.
Аннотация: Предложен метод определения теплопроводности материалов в условиях неопределенности, основанный на формировании структуры измерительной ситуации согласно теплопроводности исследуемых объектов и математической модели, устанавливающей зависимость влияния внешних факторов на точность определения теплопроводности. Осуществлена постановка задачи уменьшения погрешности при проведении теплофизических измерений. Установлены условия неопределенности определения параметров теплофизических свойств твердых материалов в соответствии с рекомендациями нормативных документов. Разработана структура измерительной ситуации для проведения тепло-физических измерений в зависимости от теплопроводности материалов. Создан алгоритм реализации метода контроля теплопроводности исследуемых объектов при неопределенных условиях. Доказано уменьшение погрешности неразрушаю-щего контроля теплофизических свойств объектов исследования при проведении экспериментальных исследований с использованием интеллектуальной измерительной системы.
Введение
На промышленных предприятиях организовано производство теплоизоляционных, полимерных, строительных и других видов материалов, отличающихся как широким диапазоном теплопроводности, так и различной структурой. Для определения теплопроводности X материалов и режимных параметров реализации технологических процессов производства материалов в неопределенных условиях применяется интеллектуальная информационно-измерительная система (ИИИС) [1]. В связи с этим существуют проблемы обеспечения точности контроля теплопроводности различного вида материалов и достаточно высокого метрологического уровня ИИИС.
В научных трудах российских и зарубежных авторов представлены теоретические сведения и методы определения теплопроводности материалов [2 - 4], ИИИС [5, 6]. Информация об ИИИС изложена в публикациях ученых, в которых описаны измерения в интеллектуальной среде, системы с реконфигурируемой структурой в зависимости от результатов идентификации измерительной ситуации, построенные на основе принципа единства измерений, теории нечетких множеств и созданной базы знаний. Реализация алгоритма функционирования ИИИС при неопределенных условиях осуществляется с использованием вероятностно-стохастических методов и нечеткой логики [7].
В результате анализа научных работ, в которых представлены методы контроля теплофизических свойств исследуемых объектов с применением ИИИС, установлены невысокая точность и оперативность функционирования интеллектуальных измерительных систем, что связано с проведением теплофизических измерений при неопределенных условиях.
Цель исследования - повышение точности неразрушающего контроля материалов в широком диапазоне теплопроводности.
Решение задачи уменьшения погрешности измерений теплопроводности объектов исследования включает следующее:
Дано: исследуемые твердые материалы в диапазоне теплопроводности X = 0,02.. .1 Вт/(м-К).
Для решения поставленной задачи необходимо:
1. Проведение измерений X материалов при погрешности результатов до 5 %.
2. Уточнить источники погрешности неразрушающего контроля X объектов исследования при неопределенных условиях измерений для коррекции полученных результатов.
3. Установить факторы, определяющие неопределенные условия измерений при функционировании ИИИС, и их влияние на результаты определения теплопроводности материалов.
4. Создать метод уменьшения относительной погрешности определения X исследуемых объектов до 5 %.
5. Предложить математическую модель, устанавливающую функциональную зависимость точностных параметров контроля X с учетом влияющих факторов при неопределенных условиях теплофизических измерений.
6. Разработать алгоритм реализации метода повышения точности неразру-шающего контроля теплопроводности материалов при функционировании ИИИС в условиях неопределенности.
Понятие неопределенности связано с результатом измерения, которое включает рассеяние значений, характерных для определяемой величины.
Стандартная неопределенность по типу А представляется в виде среднего квадратического отклонения с использованием статистических методов и рассчитывается по зависимости [8, 9]
- 1 п
где X = —^ Хг- - среднее арифметическое значение данных теплофизических экс-
Пг=1
периментов.
Неопределенные условия проведения теплофизических измерений определяются следующими факторами: изменением климатических условий в цехах предприятий по выпуску теплоизоляционных, полимерных, строительных и других материалов (температуры, влажности, давления), нестабильностью параметров, которые определяют режимы технологических процессов производства мате-
Постановка задачи повышения точности измерения теплопроводности материалов
Условия неопределенности измерения теплофизических свойств материалов
(1)
риалов (температуры, влажности, состава сырья и др.), теплофизического измерения (мощности теплового воздействия, числа тепловых импульсов, напряжения источника стабильного питания).
Метод повышения точности неразрушающего контроля теплопроводности твердых материалов при неопределенных условиях
При повышении точности неразрушающего контроля теплопроводности твердых материалов с применением ИИИС при неопределенных условиях необходимо учитывать инструментальные погрешности компонентов ИИИС, погрешности применяемых методов определения теплопроводности исследуемых объектов и параметров режимов технологического процесса изготовления различных видов материалов [10].
Метод повышения точности при контроле теплопроводности материалов включает следующие этапы:
1. Выполнить классификацию множества материалов B = В,i = 1, ..., Ж) с теплопроводностью X = 0,02.. .1 Вт/(м-К), представленного матрицей В, с разбиением на однотипные классы. В результате классификации формируется ряд множеств материалов, которые затем разбиваются на подмножества на основе применяемых критериев и параметров при их описании.
2. Разработка структуры измерительной ситуации, которая формируется для определения теплопроводности материалов при неопределенных условиях и отличается формированием необходимых структурных компонентов ИИИС, методов и информационных данных для реализации экспериментальных исследований X материалов с учетом их диапазона теплопроводности.
3. Реконфигурация структуры ИИИС (измерительного зонда, канала измерения, базы знаний) в соответствии с измерительной ситуацией согласно алгоритму функционирования ИИИС.
4. Обеспечение точности технологических процессов изготовления материалов с использованием критериев оценки технической и экономической эффективности, которые должны быть оптимальными для производства при изготовлении соответствующих видов материалов.
Критерий оценки точности технологического процесса представляется функционалом [11, 12]
Кт = ^ (X, У, Э),
где Кт - значения критерия точности (Сс - данные о концентрации сырья, См д -значения концентрации модифицирующих добавок, - сведения о влажности сырья и др.); X = (хьХ2,...,хп) - вектор параметров для управления режимами технологических процессов; У = (лУ2, — ,Уп) - вектор параметров, которые не управляют режимами технологических процессов и влияют на Кт (То с, -значения температуры и влажности окружающей среды соответственно, структура исследуемых объектов); Э = (э^, Э2,—, эп) - вектор параметров, характеризующих экономическую эффективность, учитывающий оперативность технологических процессов.
5. Обоснование повышения точности определения X материалов с использованием математической модели параметров точности при определении теплопроводности материалов [13].
Структура измерительной ситуации для проведения теплофизических измерений
Измерительная ситуация, формируемая в ИИИС теплопроводности материалов, характеризуется иерархической структурой, которая представлена в виде графа (рис. 1). Структура измерительной ситуации формируется в соответствии с теплопроводностью исследуемого материала в результате выбора метода измерения, измерительного зонда (с линейным, круглым или плоским нагревателем), режимных параметров для реализации метода определения X объекта исследования.
На рисунке 1 приведены следующие обозначения подстрочных индексов вершин графа: ИС - измерительная ситуация; ИО, АО - информационное и алгоритмическое обеспечение соответственно; ИИЗ - интеллектуальный измерительный зонд; ИВУ - интеллектуальное измерительное устройство; БЗ, БД - базы знаний и данных соответственно; МАО - модуль алгоритмического обеспечения; БФРП - блок формирования режимных параметров, а также обозначения надстрочных индексов: н, ср и в - низкая, средняя и высокая теплопроводность.
Структура измерительной ситуации отличается возможностью реконфигури-рования в зависимости от диапазона теплопроводности исследуемых материалов. Так, для диапазона материалов низкой, средней и высокой теплопроводности Хн , Хср и Хв структура измерительной ситуации должна содержать следующие
компоненты, которые соответствуют вершинам графа и представлены следующими кортежами:
Рис. 1. Фрагмент графа представления структуры измерительной ситуации
В алгоритме функционирования ИИИС при неопределенных условиях представление измерительной ситуации в виде кортежей применяется при реконфигу-рировании структуры интеллектуальной измерительной системы.
Математическая модель параметров точности при определении теплопроводности материалов
На точность и качество изготавливаемых материалов оказывает влияние множество режимных параметров технологических процессов на производстве: управляемых и неуправляемых.
На основе анализа результатов экспериментальных исследований твердых материалов в диапазоне теплопроводности X = 0,02.1 Вт/(м-К) с применением ИИИС создана математическая модель, устанавливающая зависимость точности определения X от влияющих факторов при неопределенных условиях теплофизи-ческих измерений.
Математическая модель устанавливает функциональную зависимость влияющих факторов на точность X и качество выпускаемых материалов на предприятии
Яп = /(й7, ,Х1 ,Ут, РИИИСX (3)
где - параметры, характеризующие точность измерения; с11 - входные параметры исследуемых объектов, сырья, оборудования; 5т - точность контроля X; X^, Ут - управляемые и неуправляемые параметры режимов технологических процессов соответственно; Рииис - параметры метрологического уровня ИИИС.
Математическая модель (3) включает совокупность зависимостей от влияющих параметров, входящих в состав модели,
X = / (^); X = / (Ху); X = / (Ут); X = / (РИИИС ). (4)
В функциональную зависимость X = /(Ут) из числа составляющих модели (4) включены значения дестабилизирующих факторов
X = /(Ут ) = /(Т, Ж ),
где Т, Ж - температура и влажность окружающей среды соответственно.
Ограничения, определяющие область существования математической модели (3):
5Т е 5Тдоп ; Х} е Х } доп ; Ут е Утдоп ; РИИИС е РИИИСдоп ,
где 5тдоп, Х]- доп, Ут доп, РИиисдоп - значения экспериментальных данных измерения (допустимые) при контроле X интеллектуальной измерительной системой. Экспериментальным путем установлено, что точность зависит от
влияющих параметров: di, XI, Ут , РИиис .
Экспериментальные данные позволили получить ряд основных аппроксимирующих зависимостей X = /); X = /(XI); X = /(Ут); X = /(РИИИС). На рисунке 2 представлены графики функциональных зависимостей теплопроводности одного из исследуемых материалов - минеральной ваты, от влияния температуры X = /(Т) (см. рис. 2, а) и влажности X = /(Ж) (см. рис. 2, б), а также аппроксимирующие их функции X = /(Т), X = /(Ж).
а)
б)
Рис. 2. Зависимости теплопроводности минеральной ваты от температуры X = f (T ) (а), влажности X = f (W ) (б) и аппроксимирующие их функции X = f (T ), X = f (W )
Получены аппроксимирующие функции зависимостей (4) X = f (T ) и X = f (W ), представленные в виде уравнений регрессии:
~ = f (T) = -3,310- 10-8T3 +1,843- 10-7T2 + 2,64- 10-4T + 0,039;
~ = f (W ) = 2,86 -10-7 W3 - 4,27 -10-5 W 2 + 0,0019W + 0,048.
Аппроксимирующая зависимость X = f (РИИИС ), входящая в состав математической модели (3), имеет следующий вид
X* = f (Рииис ) = 0,412 РИИИс + 0,572,
где РИИИС - относительная погрешность ИИИС неразрушающего контроля теплопроводности материалов X.
В базе знаний ИИИС представлено описание математической модели, которая применяется при реализации метода и алгоритма повышения точности контроля X исследуемых объектов.
Алгоритм реализации метода уменьшения погрешности измерения теплопроводности исследуемых объектов при неопределенных условиях
На рисунке 3 представлена блок-схема алгоритма повышения точности определения X. В приведенном алгоритме к основным этапам обеспечения точности измерения X материалов относятся следующие: контроль параметров режимов технологического процесса: управляемых и неуправляемых (ХурП и ХНрП), при изготовлении материалов на их соответствие допустимым значениям согласно нормативным документам, сохраненным в БЗ ИИИС; проведение тестового теп-лофизического измерения для определения диапазона теплопроводности материала; выбор структуры одного из видов измерительных ситуаций и измерительной системы согласно диапазону X материалов (Хн , Хср, Хв); проведение теплофизи-
ческого измерения и контроль соответствия X и относительной погрешности 5 измерения теплопроводности их допустимым значениям (Хдоп и 5доп ) [14].
Рис. 3. Блок-схема алгоритма повышения точности определения к (начало):
РП - режимный параметр; ДТ - диапазон X; УРП, НРП - управляемый и неуправляемый РП соответственно; АКУРП - аппаратура контроля УРП; ОР УРП - оборудование регулирования УРП; ИМ - исследуемые материалы; НДТ, СрДТ, ВДТ - низкий, средний и высокий диапазоны X соответственно
Рис. 3. Продолжение
Таблица 1
Результаты экспериментальных исследований теплопроводности материалов
Объекты Данные ГОСТ Данные измерения Погрешность измерения
исследования X, Вт/(м-К) 5 X , %
Полиметилметакрилат 0,195 0,189 3,08
Минеральная вата 0,039 0,038 2,56
Асбест 0,170 0,177 4,12
Шлакобетон 0,390 0,405 3,85
Стекло 0,630 0,661 4,92
Цемент 0,850 0,889 4,59
Данные теплофизических измерений по определению теплопроводности материалов с применением ИИИС
В реальных условиях промышленного предприятия выполнены теплофизи-ческие измерения теплопроводности строительных материалов в диапазоне до 1 Вт/(м-К) для проверки адекватности предложенных метода и алгоритма уменьшения погрешности контроля теплопроводности объектов в условиях неопределенности. В проводимых экспериментах использовалась образцовая мера -полиметилметакрилат (табл. 1).
Данные экспериментальных исследований материалов в диапазоне теплопроводности X = 0,02.1 Вт/(м-К) подтверждают, что применение метода и алгоритма повышения точности неразрушающего контроля теплопроводности материалов при неопределенных условиях позволяет обеспечить погрешность определения теплопроводности объектов исследования не более 5 %.
Заключение
Разработаны метод и алгоритм уменьшения погрешности измерений теплопроводности материалов в результате решения задачи их классификации в диапазоне теплопроводности X = 0,02.1 Вт/(м-К), отличающиеся поэтапным обеспечением точности результатов теплофизических измерений в результате контроля режимных параметров технологических процессов при производстве материалов, тестовых измерений для выбора измерительной ситуации и структуры ИИИС, контроля результатов измерения X на соответствие нормируемым значениям.
Установлена зависимость точности определения теплопроводности материалов от воздействующих факторов с использованием математической модели в виде совокупности функциональных связей точностных параметров X от влияющих параметров, реализованной в алгоритме функционирования ИИИС при контроле теплопроводности материалов.
Применение метода и алгоритма повышения точностных показателей контроля теплопроводности материалов ИИИС, применяемой на производстве, позволит сократить процент брака выпускаемой продукции.
Список литературы
1. Селиванова, З. М. Интеллектуальная информационно-измерительная система дистанционного контроля качественных параметров теплоизоляционных материалов в условиях воздействия дестабилизирующих факторов / З. М. Селиванова, Д. С. Куренков // Вестник Тамб. гос. техн. ун-та. - 2020. - Т. 26, № 1. -С. 6 - 19. doi: 10.17277/vestnik.2020.01.pp.006-019
2. Есьман, Р. И. Методика исследования теплофизических характеристик материалов со специальными свойствами / Р. И. Есьман, В. Ф. Шевцов, Г. Б. Ва-сильковский // Энергетика. Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ. - 2007. - № 4. - С. 52 - 57.
3. Теплофизические измерения и приборы / Е. С. Платунов, С. Е. Буравой, В. В. Курепин [и др.] ; под общ. ред. Е. С. Платунова. - Л. : Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1986. - 255 с.
4. Лыков, А. В. Теория теплопроводности / А. В. Лыков. - М. : Высшая школа, 1967. - 600 с.
5. An Effective Thermal Conductivity Measurement System / F. Madrid, X. Jorda, M. Vellvehi [et al.] // Research Article - 2004. - No. 75. - P. 4505 - 4510. doi: 10.1063/1.1795071
6. Селиванова, З. М. Информационно-измерительная система теплофизиче-ских свойств твердых материалов с интеллектуальным датчиком реконфигури-руемой структуры / З. М. Селиванова, В. С. Ерышова // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия: Приборостроение. - 2019. - № 5. - С. 4 - 19.
7. Intelligent Information and Measurement Complex for Remote Monitoring of the Thermal Coating Conductivity on the Oil Trunk Pipeline / Z. M. Selivanova, K. V. Skomorokhov, V. P. Belyaev [et al.] // AIP Conference Proceedings 2412 (1), 060017 (2021). doi:10.1063/5.0075640
8. РМГ 43-2001. Государственная система обеспечения единства измерений. Применение «Руководства по выражению неопределенности измерений». Рекомендации межгосударственные. - Введ. 07.01.2003. - М. : Изд-во стандартов, 2003. - 24 с.
9. Р50.2.038-2004. Рекомендации по метрологии. Государственная система обеспечения единства измерений. Оценивание погрешностей и неопределенности результата измерений. - Введ. 2005.01.01. - М. : Изд-во стандартов, 2005. - 11 с.
10. Селиванова, З. М. Повышение точности информационно-измерительных систем неразрушающего контроля теплофизических свойств твердых материалов / З. М. Селиванова, Т. А. Хоан // Измерительная техника. - 2015. - № 9. - С. 45 - 48.
11. Петров-Денисов, В. Г. Процессы тепло- и массообмена в промышленной изоляции / В. Г. Петров-Денисов, Л. А. Масленников. - М. : Энергоатомиздат, 1983. - 192 с.
12. Розно, М. И. Пора заняться техпроцессом / М. И. Розно, С. В. Шинко. -Н. Новгород : Центр «Приоритет», 2004. - 39 с.
13. Селиванова, З. М. Информационная и математические модели для прогнозирования надежности интеллектуальной информационно-измерительной системы теплофизических свойств материалов / З. М. Селиванова, К. В. Скоморохов // Надежность и качество сложных систем. - 2022. - № 2 (38). - С. 61 - 69. doi: 10.21685/2307-4205-2022-2-7
14. Селиванова, З. М. Интеллектуальная информационно-измерительная система мониторинга режимных параметров технологического процесса производства минераловатных плит / З. М. Селиванова, К. С. Стасенко // Вестник Тамб. гос. техн. ун-та. - 2013. - Т. 19, № 1. - С. 52 - 60.
A Method and Algorithm for Determining Thermal Conductivity of Materials under Uncertain Conditions
Z. M. Selivanova, K V. Skomorokhov
Department of Design of Radio-Electronic and Microprocessor Systems, selivanova_zm@mail.ru; TSTU, Tambov, Russia
Keywords: algorithm for increasing accuracy; measuring situation; accuracy assessment model; uncertain measurement conditions.
Abstract: The paper proposes a method for determining the thermal conductivity of materials under uncertain conditions, based on the formation of the structure of the measurement situation according to the thermal conductivity of the objects under study and a mathematical model that establishes the dependence of the influence of external factors on the accuracy of determining thermal conductivity. The problem of reducing the error when carrying out thermophysical measurements was formulated. Uncertain conditions have been established for determining the parameters of the thermophysical properties of solid materials in accordance with the recommendations of regulatory documents. The structure of the measuring situation has been developed for carrying out thermophysical measurements depending on the thermal conductivity of materials. An algorithm has been created for implementing a method for monitoring the thermal conductivity of the objects under study under uncertain conditions. A reduction in the error of non-destructive testing of the thermophysical properties of research objects has been proven when conducting experimental studies using an intelligent measuring system.
References
1. Selivanova Z.M., Kurenkov D.S. [Intelligent information-measuring system for remote monitoring of quality parameters of thermal insulation materials under the influence of destabilizing factors], Vestnik Tamb. gos. tekhn. un-ta [Bulletin of Tambov State Technical University], 2020, vol. 26, no. 1, pp. 6-19, doi: 10.17277/vestnik.2020.01 .pp.006-019 (In Russ., abstract in Eng.)
2. Esman R.I., Shevtsov V.F., Vasilkovsky G.B. [Methodology for studying the thermophysical characteristics of materials with special properties], Energetika. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy i energeticheskikh ob "yedineniy SNG [Energy .News of higher educational institutions and energy associations of the CIS], 2007, no. 4, pp. 52-57. (In Russ., abstract in Eng.)
3. Platunov E.S., Buravoy S.E., Kurepin V.V., Petrov G.S Under general ed. Platunova E.S. Teplofizicheskiye izmereniya i pribory [Thermophysical measurements and instruments], Leningrad: Mechanical engineering: Leningrad. department, 1986, 255 p. (In Russ.)
4. Lykov A.V. Teoriya teploprovodnosti [Theory of thermal conductivity], Moscow: Higher School, 1967, 600 p. (In Russ.)
5. Madrid F., Jorda X., Vellvehi M., Guraya C., Coleto J., Rebollo J. An Effective Thermal Conductivity Measurement System, Research Article, 2004, no. 75, pp. 45054510. doi: 10.1063/1.1795071
6. Selivanova Z.M., Eryshova V.S. [Information-measuring system of thermo physical properties of solid materials with an intelligent sensor of reconfigurable structure], Vestnik MGTU im. N.E. Baumana. Seriya: Priborostroyeniye [Bulletin of MSTU im. N.E. Bauman. Instrumentationseries], 2019, no. 5, pp. 4-19. (In Russ., abstract in Eng.)
7. Selivanova Z.M., Skomorokhov K.V., Belyaev V.P., Varepo L.G., Nagornova I.V. Intelligent Information and Measurement Complex for Remote Monitoring of the Thermal Coating Conductivity on the Oil Trunk Pipeline, AIP Conference Proceedings, 2412, 060017 (2021), doi:10.1063/5.0075640
8. RMG 43-2001. Gosudarstvennaya sistema obespecheniya yedinstva izmereniy. Primeneniye «Rukovodstva po vyrazheniyu neopredelennosti izmereniy». Rekomendatsii mezhgosudarstvennyye. [State system for ensuring the uniformity of measurements.Application of the "Guide to the Expression of Measurement Uncertainty".Interstate recommendations], Moscow: Publishing house of standards, 2003, 24 p. (In Russ.)
9 R50.2.038-2004. Rekomendatsii po metrologii. Gosudarstvennaya sistema obespecheniya yedinstva izmereniy. Otsenivaniye pogreshnostey i neopredelennosti rezul'tata izmereniy [Recommendations for metrology. State system for ensuring the uniformity of measurements. Estimation of errors and uncertainty of measurement results], Moscow: Izd-vo standartov, 2005, 11 p.
10. Selivanova Z.M., Khoan T.A. [Increasing the accuracy of information-measuring systems for non-destructive testing of thermophysical properties of solid materials], Izmeritel'naya tekhnika [Measuring technology], 2015, no. 9, pp. 45-48. (In Russ., abstract in Eng.)
11. Petrov-Denisov V.G., Maslennikov L.A. Protsessy teplo- i massoobmena v promyshlennoy izolyatsii [Heat and mass transfer processes in industrial insulation], Moscow: Energoatomizdat, 1983, 192 p. (In Russ.)
12. Rozno M.I., Shinko S.V. Pora zanyat'sya tekhprotsessom [It's time to take up the technical process], N. Novgorod: Priority Center, 2004, 39 p. (In Russ.)
13. Selivanova Z.M., Skomorokhov K.V. [Information and mathematical models for predicting the reliability of an intelligent information-measuring system of thermophysical properties of materials], Nadezhnost' i kachestvo slozhnykh sistem [Reliability and quality of complex systems], 2022, no. 2 (38), pp. 61-69. (In Russ., abstract in Eng.)
14. Selivanova Z.M., Stasenko K.S. [Intelligent information-measuring system for monitoring the operating parameters of the technological process for the production of mineral wool boards], Vestnik Tamb. state tech. un-ta [Vestnik Tamb. gos. tekhn. un-ta], 2013, vol. 19, no. 1, pp. 52-60. (In Russ., abstract in Eng.)
Methode und Algorithmus zur Bestimmung der Wärmeleitfähigkeit der Materialien unter unbestimmten Bedingungen
Zusammenfassung: Es ist eine Methode zur Bestimmung der Wärmeleitfähigkeit von Materialien unter Unsicherheitsbedingungen vorgeschlagen, die auf der Bildung der Struktur der Messsituation entsprechend der Wärmeleitfähigkeit der untersuchten Objekte und einem mathematischen Modell basiert, das die Abhängigkeit des Einflusses externer Faktoren auf die Genauigkeit der Bestimmung der Wärmeleitfähigkeit ermittelt. Es ist das Problem der Fehlerreduzierung bei der Durchführung thermophysikalischer Messungen formuliert. Für die Bestimmung der Parameter der thermophysikalischen Eigenschaften fester Materialien sind gemäß den Empfehlungen der Regulierungsdokumente Unsicherheitsbedingungen festgelegt. Die Struktur der Messsituation ist für die Durchführung thermophysikalischer Messungen in Abhängigkeit von der Wärmeleitfähigkeit von Materialien entwickelt. Es ist ein Algorithmus zur Implementierung der Methode zur Überwachung der Wärmeleitfähigkeit der untersuchten Objekte unter unsicheren Bedingungen erstellt. Bei experimentellen Untersuchungen unter Verwendung des intelligenten Messsystems ist nachgewiesen, dass der Fehler der zerstörungsfreien Kontrolle der thermophysikalischen Eigenschaften von Untersuchungsobjekten reduziert wird.
Méthode et algorithme pour déterminer la conductivité thermique des matériaux dans des conditions incertaines
Résumé: Est proposée une méthode de détermination de la conductivité thermique des matériaux dans des conditions d'incertitude basée sur la formation de la structure de la situation de mesure selon la conductivité thermique des objets étudiés et un modèle mathématique établissant la dépendance de l'influence des facteurs externes sur la précision de la détermination de la conductivité thermique. Est établie la tâche de réduire l'erreur lors de la réalisation de mesures thermophysiques. Sont établies les conditions d'incertitude concernant la détermination des paramètres des propriétés thermiques et physiques des matériaux solides conformément aux recommandations des documents réglementaires. Est élaborée la structure de la situation de mesure pour effectuer des mesures thermophysiques en fonction de la conductivité thermique des matériaux. Est créé un algorithme pour mettre en œuvre une méthode de contrôle de la conductivité thermique des objets étudiés dans des conditions incertaines. Est prouvée la réduction de l'erreur de contrôle non destructif des propriétés thermophysiques des objets d'étude lors des études expérimentales utilisant un système de mesure intelligent.
Авторы: Селиванова Зоя Михайловна - доктор технических наук, профессор кафедры «Конструирование радиоэлектронных и микропроцессорных систем»; Скоморохов Кирилл Викторович - аспирант кафедры «Конструирование радиоэлектронных и микропроцессорных систем», ФГБОУ ВО «ТГТУ», Тамбов, Россия.
