Научная статья на тему 'Многокритериальная оценка качества функционирования зерносушилок различных типов'

Многокритериальная оценка качества функционирования зерносушилок различных типов Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

CC BY
128
24
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
обработка зерна / эффективность функционирования / нечетко-возможностная модель / зерносушилка / grain processing / efficiency of functioning / fuzzy-potential model / grain dryer

Аннотация научной статьи по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям, автор научной работы — Керимов Мухтар Ахмиевич

В технологиях послеуборочной обработки зерна сушка является самым энергозатратным мероприятием. Широкий модельный ряд зерносушилок предполагает выбор рационального варианта из множества альтернатив. Для решения оптимизационной задачи предложен обобщенный показатель, который может быть использован при обосновании инженерной методики расчета параметров технической оснащенности. Для оценки качества функционирования зерносушилки использован нечетковозможностный подход. Сформировано факторное пространство, отражающее моделируемый процесс. На основании разработанной модели установлены наиболее значимые факторы в технологическом процессе сушки зерна.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

MULTICRITERIA ASSESSMENT OF QUALITY OF FUNCTIONING OF GRAIN DRYERS OF DIFFERENT TYPES

In post-harvest grain processing technologies, drying is the most energyintensive measure. A wide range of grain dryers involves the choice of a rational option from a variety of alternatives. To solve the optimization problem, a generalized indicator has been proposed, which can be used to substantiate the engineering methodology for calculating technical equipment parameters. To assess the quality of the functioning of the dryer, a fuzzy-opportunity approach was used. Formed factor space, reflecting the simulated process. On the basis of the developed model, the most significant factors in the technological process of drying grain are established.

Текст научной работы на тему «Многокритериальная оценка качества функционирования зерносушилок различных типов»

УДК 636.4.087.61

Керимов Мухтар Ахмиевич,

д-р техн. наук, профессор, профессор

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЗЕРНОСУШИЛОК РАЗЛИЧНЫХ ТИПОВ

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный

аграрный университет, martan-rs@yandex.ru

Аннотация. В технологиях послеуборочной обработки зерна сушка является самым энергозатратным мероприятием. Широкий модельный ряд зерносушилок предполагает выбор рационального варианта из множества альтернатив. Для решения оптимизационной задачи предложен обобщенный показатель, который может быть использован при обосновании инженерной методики расчета параметров технической оснащенности.

Для оценки качества функционирования зерносушилки использован нечетко-возможностный подход. Сформировано факторное пространство, отражающее моделируемый процесс. На основании разработанной модели установлены наиболее значимые факторы в технологическом процессе сушки зерна.

Ключевые слова: обработка зерна, эффективность функционирования, нечет-ко-возможностная модель, зерносушилка.

Mukhtar A. Kerimov,

Doctor of Engineering Science, Professor

MULTICRITERIA ASSESSMENT OF QUALITY OF FUNCTIONING OF GRAIN DRYERS OF DIFFERENT TYPES

Saint Petersburg, Saint Petersburg State Agrarian University, martan-rs@yandex.ru

Abstract. In post-harvest grain processing technologies, drying is the most energy-intensive measure. A wide range of grain dryers involves the choice of a rational option from a variety of alternatives. To solve the optimization problem, a generalized indicator has been proposed, which can be used to substantiate the engineering methodology for calculating technical equipment parameters.

To assess the quality of the functioning of the dryer, a fuzzy-opportunity approach was used. Formed factor space, reflecting the simulated process. On the basis of the developed model, the most significant factors in the technological process of drying grain are established.

Keywords: grain processing, efficiency of functioning, fuzzy-potential model, grain

dryer.

Введение. Удаление избыточной влаги, обеспечивающее надежность хранения свежеубранной зерновой массы, делает сушку основной и обязательной производственной операцией в технологиях послеуборочной обработки зерна. Особенно актуален процесс сушки зерновороха для хозяйствующих субъектов, расположенных в зоне с повышенной влажностью. Например, в Северо-Западном регионе вероятность кондиционной влажности убранного зерна не превышает 0,1. Среднемного-летняя влажность зерновороха при комбайновой уборке составляет 28%. В технологии обработки зерна сушка является самым энергозатратным мероприятием. Ее доля нередко составляет около 75% от всех затрат, связанных с доведением обрабатываемой зерновой массы до требуемых кондиций (по влажности и засоренности).

Широкий модельный ряд зерносушилок, представленных на производственном рынке, предполагает выбор оптимального варианта технической оснащенности для сушки зерновороха [1].

Целью данного исследования является разработка обобщённого показателя оценки эффективности функционирования зерносушилки по её техническим характеристикам независимо от типа конструкции. Такой показатель может быть использован при обосновании единой инженерной методики выбора рационального варианта сушилки из множества альтернатив.

Материал и методы. У шахтных зерносушилок сушильная камера выполнена в виде шахты, в которой размещены короба для подачи нагретого воздуха. Производительность агрегата зависит от его типа и изменяется в диапазоне от 2 до 100 т/ч. Теплоноситель нагревается до температуры 160...200 оС.

Барабанная сушилка использует аналогичный шахтному принцип действия, однако отличается меньшей производительностью и наличием более жестких режимов сушки. Температура теплоносителя в барабанных сушилках может изменяться в пределах 40-200 оС. Съём влаги за один пропуск зерна составляет примерно 8%.

В карусельной сушилке реализуется продувка слоя зерна, находящегося на решетчатой платформе, потоком подогретого воздуха. При этом время контакта зерна с теплоносителем в сравнении с рассматриваемыми вариантами является наибольшим, а температура изменяется в диапазоне 40.120 оС.

Зерносушение, таким образом, является сложным многопараметрическим процессом, математическая формализация которого представляет собой научно-технологическую задачу.

Для оценки качества функционирования сложных технических объектов в сельском хозяйстве находят широкое применение математические методы, например, нечётко-возможностный подход, в основе которого лежит использование знаний высококвалифицированных специалистов - экспертов [2].

Первым этапом в реализации нечётко-возможностного подхода является формирование факторного пространства, отражающее моделируемое явление [3]. При этом в модели учитываются наиболее значимые технико-технологические факторы, а само факторное пространство должно системно описывать изучаемое явление.

Результаты и обсуждение. В данной постановке задачи в качестве зависимой переменной выбрана У - обобщённая характеристика сушильного агрегата в следующем факторном пространстве:

Х1 - влажность зерна, %; Х2 - температура теплоносителя, 0С; Х5 - степень травмируемости зерна (1-повреждаемость%), Х4 - удельная пропускная способность (производительность); Х5 - удельные энергетические затраты (по топливу), кг/т зер-

на;

Х6 - Удельные экономические затраты на сушку зерна, руб/т.

Каждый фактор записывается в виде логико-лингвистической переменной (рис 1).

Ил(у)

Низкая

Ниже среднего

Средняя

Выше среднего

Высокая

0,3

0,5

0,7, у1

1

0

Рис. 1. У1 - обобщённая характеристика сушильного агрегата

Фрагмент опросной матрицы с оценками эксперта и расчётами по модели приведён в таблице 1.

Таблица 1.

Опросная матрица и расчетные значения показателей качества функционирования зерносушилок

№№ строки матрицы Влажность зерна, % Температура теплоносителя, С Степень травмируемости зерна, % Производительность, т/ч Удельные энергетические затраты, кг/т зерна Удельные экономические затраты, руб/т Обобщенный показатель качества процесса сушки зерна, У

Экспертные оценки, Экспертные оценки, Расчетный показатель

х1 X2 X3 X4 X5 X6 Ул Уэ Ур

1 -1 -1 -1 1 1 1 Н 0,30 0,29

2 -1 -1 -1 1 1 -1 НС 0,40 0,41

3 1 1 -1 1 1 -1 Н-НС 0,35 0,1

29 1 -1 1 -1 -1 -1 ВС-В 0,65 0,62

30 -1 -1 1 -1 -1 1 ВС-В 0,65 0,66

31 1 1 1 -1 -1 1 ВС 0,60 0,63

32 -1 1 1 -1 -1 -1 В 0,70 0,66

Оценки эксперта обрабатывались с помощью методов теории планирования экспериментов для получения коэффициентов полиномиальной модели. Полученная модель имеет вид (1):

Y = 0,5+0,031*х1+0,016*х2+0,016*х3+0,034*х4+0,072*х5+0,025*х6-0,01б*х2*х6+0,01б*х4*х6-0,022*х5*х6-0,019*х1*х2*х5+0,022*х1*х2*х6-

0,016*x1*x3*x6 (1).

В модели приведены только значимые коэффициенты в нормированном (стандартизованном) виде для возможности сравнения их между собой.

Построенная в пятифакторном пространстве нечётко-возможностная модель даёт представление о предпочтениях экспертов относительно эффективности работы зерносушилок. Разработан корреляционный график между расчётными значениями по полиному и экспертными оценками, который представлен на рис. 2.

На полученной модели произведены расчёты показателей эффективности работы зерносушилок трёх типов при постоянных значениях

влажности, производительности и температуры теплоносителя, соответствующих режиму сушки продовольственного зерна. Результаты расчетов представлены в таблице 2.

о/ о о / а/ ° /в о / 1 /

8 а а/ ( /О о _ /8 \

,30--f-1--1-1-

,30 ,40 .50 ,00 ,70

Экспертные_оценки

Рис. 2. Корреляция между экспертными оценками и расчетными значениями

по полиному

Таблица 2

Результаты сравнения эффективности зерносушилок по обобщённому показателю

Тип сушилки Марка Влажность зерна, % Температура тепло-но-сителя, 0С Производитель-ность т/ч Степень травмиру-емости зерна, % Уд. Энергетические затраты в год, кВт*ч/т Расчётные значения У

Шахтная СЗШ-8 28,00 200,00 8,00 2,00 30 0,44

Барабанная СЗСБ-8 28,00 180,00 8,00 1,50 32 0,5

Карусельная СЗК-10Б 28,00 90,00 8,00 0,50 26 0,52

Обобщённый показатель позволяет с единых позиций и по одной методике сравнить разные типы зерносушилок. Расчетные значения обобщенного показателя У приведены в таблице 2.

Коэффициент корреляции, как видно из рис. 2, равняется 0,98. Это свидетельствует о том, что модель адекватно описывает мнение эксперта.

Таким образом, по результатам проведённого исследования наиболее рациональной из представленного модельного ряда является карусельная зерносушилка.

Заключение. Получена нечётко-возможностная модель для оценки эффективности функционирования зерносушильного агрегата.

Из анализа полиномиального выражения следует, что наиболее значимыми в процессе зерносушения являются следующие факторы: удельные энергетические затраты на сушку зерна, производительность агрегата, влажность зерновороха.

Расчёты по модели показывают, что при равных значениях производительности сушилок и начальной влажности зерна, обработанного в продовольственном режиме, наименее ресурсозатратной является зерносушилка карусельного типа.

Таким образом, разработанная нечётко-возможностная модель способна выступать инструментом оценивания эффективности функционирования зерносушильного агрегата вне зависимости от его типа.

Список литературы

1) Керимов М.А. Оценка условий и качества функционирования зерновых сушилок. - В кн.: Автоматизация процессов послеуборочной обработки зерна. - Л.:

1985. - с. 70-74.

2) Брахман Т.Р. Многокритериальность и выбор альтернативы в технике. - М.:

Радио и связь, 1984. - 288 с.

3) Петровский А.Б. Теория принятия решений. - М.: Издат. центр «Академия»,

2009. - 400 с.

УДК 519.854.2; 004.02; 004.04

Биченкова Оксана Федоровна,

аспирант,

Судакова Лидия Владимировна,

студент,

Черненькая Людмила Васильевна,

д-р техн. наук, профессор

ПОСТРОЕНИЕ ОПТИМАЛЬНОГО РАСПИСАНИЯ С УЧЕТОМ УСЛОВИЯ ПРЕДШЕСТВОВАНИЯ

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого,

Высшая школа киберфизических систем и управления Института компьютерных наук и технологий, e-mail: lida_sudakova@mail.ru

Аннотация: Рассматривается задача составления оптимального расписания для одной машины. Особенностью данной задачи является наличие условий предше-

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.