CC BY
12
Наш опыт моделирования транспортных и подготовительных выработок по сечениям с применением сглаживания (на лету) доказал свою состоятельность и эффективность.
Список литературы
1. Гусев В.Н. Основы наземной лазерно-сканирующей съемки: учеб. пособие / В.Н. Гусев, А.И. Науменко, [и др.]. - СПб.: Санкт-Петерб. гос. горн. ин-т., 2007. - 86 с.
2. Гусев В.Н. Методические подходы к съемке карьеров лазерно-сканирующими системами / В.Н. Гусев [и др.] // Маркшейдерский вестник. -2009. - № 4. - C. 19-24.
3. Шенен П. Математика и САПР: в 2-х кн. Кн. 1. Пер. с франц. / П. Ше-нен, М. Коснар, И. Гардан др. - М.: Мир, 1988. - 204 с.
4. Нестеренко Е.А. Построение цифровой модели карьера по результатам наземной лазерно-сканирующей съемки / Е.А. Нестеренко, А.И. Науменко, В.Н. Гусев // Маркшейдерский вестник. - 2010. - № 1. - С. 45-49.
5. Рахаткулов Д.Х. Маркшейдерские модели горных выработок - теоретические и практические аспекты / Д.Х. Рахаткулов // Сборник научных трудов. - Магнитогорск, 2015. - С. 83-88.
6. Носов В.К. Методы оценки состояния гидротехнических тоннелей по данным лазерно-сканирующей съемки / В.К. Носов [и др.] // Записки Горного института. - СПб., 2011. - Том 190. - С. 267-273.
7. Середович В.А. Наземное лазерное сканирование: монография / В.А. Середович [и др.]. - Новосибирск: СГГА, 2009. - 261 с.
8. Besl P.J. A method for registration of 3D shapes / P.J. Besl, N.D. McKay // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 1992. -14 (2). - Р. 239-256.
ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕПЛОМАССООБМЕННЫХ ПРОЦЕССОВ ИНФРАКРАСНОГО ЖАРЕНИЯ ХЛОПКОВОЙ МАТКИ
1 2 © Саидмуратов У.А. , Саидмурадова Ш.У.
Бухарский инженерно-технологический институт, Бухарский медицинский коллеж, Узбекистан
Применение инфракрасного нагрева и изучение структуры потоков продукта в двухфазном потоке в процессе термообработке мятки семян
1 Доцент кафедры «Информационно-коммуникационной системы управления технологического процесса», кандидат технических наук.
2 Ведущий преподаватель кафедры «Информационных технологий».
хлопчатника - один из основных путей интенсификации процесса жарения.
Ключевые слова: термообработка, химико-технологические системы, тепломассообменные (ТМО) процессы, продифференцированние, инфракрасное жарение, влаготепловая обработка.
В работе определены оптимальные конструктивно - технологические параметры осуществления процесса инфракрасного жарения хлопковой мятки в среде растворителя. Продолжительность активного воздействия высоких температур снижена более 3000 раз при инфракрасном жарении хлопковой мятки в среде растворителя по сравнению с традиционным жарением в чанных жаровнях.
Известно, что основная задача современного этапа развития пищевой промышленности - интенсификация технологических процессов и обеспечении высокого качества продукции. Она достигается путем широкого внедрения в народном хозяйстве принципиально новых технологий переработки сырья, в том числе: переработки при импулсьном и терморадиационном энергоподводе, с учетом биотехнологических процессов, протекающих в клеточной структуре обрабатываемого продукта, позволяющих многократно повысить производительность производства, поднять эффективность использования ресурсов и снизить энерго- и материалоемкость установок.
Процесс маслосодержащих материалов является одной из основных стадий технологии производства растительных масел, в значительной мере влияющей на качество, себестоимость продукции, условия труда обслуживающего персонала и возможность создания непрерывно действующих механизированных линий. Поэтому изыскание и разработка способов интенсификации процесса влаготепловой обработки маслосодержащих материалов путем улучшения структуры потоков имеют актуальное значение, что может быть достигнуто внедрением новых способов обработки и обоснованием оптимальных режимных параметров.
Одним из наиболее распространенных способов термообработки матки семян хлопчатника - это процесс жарения, который осуществляется в чанных жаровнях глухом паром и в транспортерах с инфракрасная энергоподводом, способствующим эффективному извлечению масла.
Результаты исследований авторов работ [1, 4, 5] дают представление о механизме внутреннего тепло- и массопереноса в процессе термической обработки пищевых продуктов инфракрасными лучами и позволяют рекомендовать оптимальные технологические режимы.
Вместе с тем процесс термообработки маслосодержащих материалов, осуществляемый в чанных жаровнях, не обеспечивает равномерного распределения влаги и тепла в материале, а обработка в транспортерах инфракрасная энергоподводам не обеспечивает процесс жарения. Длительный
процесс жарения приводит к пережарке маслосодержащего материала и другим недостаткам, существенного влияющим на выход и качество масла.
Несомненно, что наиболее рациональный путь повышения эффективности установок для термообработки - совершенствование, интенсификация и оптимизация процессов перерабтоке маслосодержащих материалов, что имеет важное социальное значение.
Разработка оптимальных режимов термообработки матки семян хлопчатника, позволяющих сократить продолжительность процесса, снизать энергозатраты и повысить качество готовых изделий, имеет важное значение при производство растительных масел.
При разработке оптимальных технологических установок пищевой технологии на основе использования различных методов синтеза химико-технологических систем [3] с точки зрения сокращения трудоемкости вычислительных процедур наиболее целесообразно применять многоуровненые методы оптимизации, сущность которых заключается в декомпозиции исходной большой задачи оптимизации химико-технологических систем в целом на совокупность более простых задач оптимизации отдельных подсистем, входящих в данную химико-технологических систем, и в последующем координационном согласовании результатов решения задач оптимизации и для отдельных подсистем с учетом их структурных взаимосвязей в системе.
Однако, решение задач оптимизации непрерывных тепломассообмен-ных (ТМО) процессов, протекающих в аппаратах или установках в целом как локальных оптимизация является трудоемкими, так как мпри рассмотрении сложных ТМО систем число оптимизирующих факторов возрастает. В рассматриваемых ТМО системах число основных факторов превышает 20, даже при варьирований их в двух уровнях для оптимизации требуются более 107 альтернативных вариантов вычислений.
Функциональная декомпозиция задач оптимизации осуществлена исходя из иерархических структур ТМО систем, при которых структура взаимодействующих потоков рассматривается как основная центральная подсистема - процесс, в последующем расчленяющемся на более элементарные ТМО процессы. Решение задач оптимизации ТМО систем на 11 уровнях иерархии. Определить вид функции цели и экспериментальная оптимизации [1, 2] каждого уровня невозможно. Поэтому совмещая некоторые уровни иерархии оптимизацию ТМО систем рассмотрим на шести уровнях. Согласно вышеописанному на верхнем шестом уровне рассматривается технологическая установка, на пятом уровне - аппарат или установка, на четвертом уровне -структура взаимодействующих потоков материалов в аппарате, на третьем уровне - элементарный объем потока или элемент дисперсной фазы, на втором уровне - клетка материала и на нижнем первом - молекула.
Формулировка задачи оптимизации включает выбор критерия оптимальности, установление ограничений, выбор оптимизирующих факторов и определения целевой функции.
В молекулярном уровне в рассматриваемых ТМО процессах объектами элементарных процессов являются молекулы масла, растворителя, липидов, белков и других веществ, входящих в состав маслосодержащих клеток. Задача данного уровня заключается в определении значений теплофизических параметров.
На втором уроне объектом оптимизации для ТМО процесса инфракрасная жарение хлопковой мятки в среде растворителя является маслосодер-жащая клетка. Для рассматриваемых случаев основным целенеправленным элементарным процессом является максимальное разрушение стенки мас-лосодержащих клеток, который способствует в конечном итоге увеличению выхода масла и интенсифицирует массоперенос в твердой фазе. Поэтому в качестве критерия оптимальности выбирается степень разрушения стенки маслосодержащей клетки.
На третьем уровне объектами оптимизации являются: в инфракрасном жарение хлопковой мятки в среде растворителя - частица твердой фазы. Степень жарения частиц маслосодержащего материала характеризуется количеством разрушенных клеток в нем. Поэтому в качестве критерия оптимальности выбирается степень разрушения стенок клеток в частице маслосодержащего материала.
На четвертом уровне оптимизации объектом элементарных ТМО процессов является структура потоков. Процессы, протекающие в частицах потоков косвенно характеризуются структурой потоков. С точки зрения анализа и синтеза ТМО процессов наиболее эффективным является, зафиксированы структуры потоков я ячеечной моделью. Поэтому в качестве критерия оптимальности рассматриваемых ТМО процессов выбирается число ячеек.
На пятом уровне объектами оптимизации являются аппараты и установки для осуществления ТМО процессов. Здесь задачу оптимизации можно сформулировать в виде многокритериальной задачи. На данном уровне объекты оптимизации характеризуются конструктивно-технологическими показателями.
На шестом уровне объектами оптимизации являются установки для инфракрасного жарения хлопковой мятки в среде растворителя. Рассматриваемых установки являются частью технологических линий и в них получаются промежуточные продукты, поэтому в качестве экономического критерия оптимальности в них целесообразно выбрать приведенную сумму переменных и постоянных расходов к единице выпускаемых продукций.
Оптимизации нижних уровней технологических установок для осуществления ТМО процессов рассмотрена на инфракрасном жарении в среде растворителя.
В рассматриваемых нами задачах оптимизации ТМО систем в нижних 1-4 уровнях виды целевых функций неизвестны и невычислимы, поэтому для отыскания экстремума целевых функций в данных уровнях применяется экспериментальный метод.
На пятом уровне оптимизации из-за сложности приведения целевых функций к явным видам и трудоемкости продифференцирования вследствие их многофакторности, исключается возможность применения аналитических методов оптимизации. Так как, в данном уровне целевые функции заданы алгоритмами вычислений при заданных значениях факторов и математические модели ТМО процессов построены по блочному принципу со структурированием по структуре потоков для таких случаев целесообразно применение численных методов оптимизации. Для решения рассматриваемых классов задач проще всего применение оптимизации перебором и сканированием [1, 2].
Список литературы:
1. Бояринов А.И., Кафаров В.В. Методы оптимизации в химической технологии. - М.: Высщая школа. 1975. - 576 с.
2. Закгейм А.Ю. Введение в моделирование химико-технологических процессов. - М.: Химия. 1982. - 288 с.
3. Кафаров В.В., Дорохов И.Н. Системный анализ процессов химической технологии. - М.: Наука, 1976. - 500 с.
4. Кафаров В.В., Дорохов И.Н. Системный анализ процессов химической технологии. Топологический принцип формализации. - М.: Наука. 1979. - 400 с.
5. Современные методы биофизических исследований: практикум по биофизике / Под.ред. А.В. Рубина. - М.: Высщая школа. 1988. - 359 с.
АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ СИСТЕМЫ АВИАЦИОННО-КОСМИЧЕСКОГО ПОИСКА И СПАСАНИЯ
© Соболев А.В.1
Ульяновский институт гражданской авиации имени Главного маршала авиации Б.П. Бугаева, г. Ульяновск
В статье произведен анализ работы системы авиационно-космического поиска в контексте поисково-спасательного обеспечения полетов в РФ. Автором проанализированы данные по безопасности полетов, выделены основные негативные и положительные аспекты проводимой политики в области поиска и спасания. Данное исследование позволяет системно взглянуть на работу системы авиационно-космического поиска и спасания.
Ключевые слова: системный анализ, поиск и спасание, воздушное судно, космический аппарат, индекс потерь.
1 Аспирант.
