Site bölümleri
Editörün Seçimi:
- İngilizce dövmeler için ifadeler (çeviri ile)
- İngilizce, Rusça, Latince kızlar ve erkekler için çeviri ile yazıt dövmeler
- Uyanma zamanı kaderimizi nasıl etkiler?
- Uyanma zamanı kaderimizi nasıl etkiler?
- Dünyanın gümbürtüsü yine duyuluyor... Kıyametin sesleri mi yoksa başka bir şey mi?
- Ünlü yazarlar hakkında bilinmeyenler
- Pavel Bazhov - Maden ustabaşı: Danil'in bir aptal ya da beceriksiz peri masalı ustası
- Binbaşı Deev'in bir arkadaşı vardı - Binbaşı Petrov
- Narsist insanlar kimlerdir ve onlara nasıl davranmalı?
- “Sanırım hayatımı boşuna yaşadım” (10 fotoğraf)
reklam
Bir zaman serisi modeline dayalı olarak bilgi sistemlerinin güvenlik düzeyini değerlendirmek ve tahmin etmek için deneysel ve analitik bir yöntem. Saha deneyleri: artıları ve eksileri |
1. Dinamiğin temel denklemleri Teknolojik nesnelerin matematiksel modellerinin geliştirilmesine yönelik aşağıdaki yaklaşımlar ayırt edilebilir: teorik (analitik), deneysel-istatistiksel, bulanık modeller oluşturma yöntemleri ve kombine yöntemler... Bu yöntemlerin açıklamasını yapalım. Analitik Yöntemler teknolojik nesnelerin matematiksel bir tanımının derlenmesine genellikle, incelenen nesnede meydana gelen fiziksel ve kimyasal süreçlerin teorik analizi temelinde ve ayrıca temel alınarak statik ve dinamik denklemlerini türetme yöntemleri denir. ekipmanın belirtilen tasarım parametreleri ve işlenmiş maddelerin özellikleri. Bu denklemleri türetirken, maddenin ve enerjinin korunumuna ilişkin temel yasaların yanı sıra kütle ve ısı transferi süreçlerinin kinetik yasaları, kimyasal dönüşümler kullanılır. Teorik bir yaklaşıma dayalı matematiksel modelleri derlemek için, nesne üzerinde deneyler yapmak gerekli değildir, bu nedenle, bu tür yöntemler, süreçleri yeterince iyi çalışılmış yeni tasarlanmış nesnelerin statik ve dinamik özelliklerini bulmak için uygundur. Bu tür model derleme yöntemlerinin dezavantajları, nesnenin yeterince eksiksiz bir açıklamasıyla bir denklem sistemi elde etmenin ve çözmenin karmaşıklığını içerir. Petrol arıtma süreçlerinin deterministik modelleri, açıklanan sistemin yapısı ve bireysel alt sistemlerinin işleyişinin düzenlilikleri hakkında teorik fikirler temelinde geliştirilir, yani. temelli teorik yöntemler... Sistem üzerinde en kapsamlı deneysel verilere sahip olsa bile, bu bilgi genelleştirilmemişse ve resmileştirilmemişse, yani deterministik bir model aracılığıyla işleyişini açıklamak imkansızdır. incelenen süreçlerin mekanizmasını bir kesinlik ile yansıtan kapalı bir matematiksel bağımlılıklar sistemi şeklinde sunulur. Bu durumda, sistemin istatistiksel bir modelini oluşturmak için mevcut deneysel verileri kullanmalısınız. Deterministik bir modelin geliştirme aşamaları Şekil 2'de gösterilmektedir. 4.
Sorunun formülasyonu Matematiksel modelin formülasyonu Analitik yöntem seçildi mi? Parametre seçimi hesaplanır süreç Deneysel Kontrol görevi tanımını çözme model sabitleri Değil Kontrol deneyleri Yeterlilik kontrolü Düzeltme doğal model modelleri üzerinde deneyler Nesne yok Evet optimizasyon Hedef tanımlama ile süreç optimizasyonu model fonksiyon modelini ve kısıtlamasını kullanarak ile süreç kontrolü Yönetim modeli modeli kullanmak 4. Deterministik model geliştirme aşamaları Çeşitli petrol arıtma süreçlerinin modellenmesindeki belirli problemlerin içeriğindeki önemli farklılıklara rağmen, modelin inşası, uygulanması ortaya çıkan zorlukların başarıyla üstesinden gelmenizi sağlayan, birbiriyle ilişkili belirli bir dizi aşamayı içerir. Çalışmanın ilk aşaması, sistem ve bilgisi hakkındaki ilk verilerin analizine dayanan görevin formülasyonu, modelin inşası için tahsis edilen kaynakların değerlendirilmesi dahil olmak üzere görevin formülasyonudur (blok 1). (personel, finans, teknik araçlar, zaman vb.) beklenen bilimsel, teknik ve sosyo-ekonomik etki ile karşılaştırıldığında. Problemin ifadesi, geliştirilen modelin sınıfının ve doğruluğu ve hassasiyeti, hızı, çalışma koşulları, sonraki ayarlamalar vb. için ilgili gereksinimlerin oluşturulmasıyla sona erer. İşin bir sonraki aşaması (blok 2), formalizasyonunun çıkarlarına göre fenomenin temel bileşenlerine (ısı transferi, hidrodinamik, kimyasal reaksiyonlar, faz dönüşümleri) bölünmüş, açıklanan sürecin özünün anlaşılmasına dayanan modelin formülasyonudur. vb.) ve kabul edilen ayrıntı derecesine göre kümeler (makro seviye), bölgeler, bloklar (mikro seviye), hücreler. Aynı zamanda, hangi fenomenlerin ihmal edilmesinin gerekli veya uygunsuz olduğu, söz konusu fenomenlerin karşılıklı ilişkisini ne ölçüde hesaba katmanın gerekli olduğu netleşir. Seçilen fenomenlerin her birine belirli bir fiziksel yasa (denge denklemi) atanır ve seyri için başlangıç ve sınır koşulları belirlenir. Bu oranların yazılması matematiksel semboller- ilk matematiksel modelini oluşturan incelenen sürecin matematiksel açıklamasından oluşan sonraki aşama (blok 3). Sistemdeki süreçlerin fiziksel doğasına ve çözülmekte olan problemin doğasına bağlı olarak, matematiksel model, modelin seçilen tüm alt sistemleri (blokları) için kütle ve enerji dengesi denklemleri, kinetik denklemleri içerebilir. kimyasal reaksiyonlar ve faz geçişleri ve maddenin, momentumun, enerjinin vb. aktarımının yanı sıra modelin çeşitli parametreleri arasındaki teorik ve (veya) ampirik ilişkiler ve sürecin koşulları üzerindeki kısıtlamalar. Çıkış parametrelerinin bağımlılığının örtük doğası nedeniyle Y girdi değişkenlerinden x Ortaya çıkan modelde, uygun bir yöntem seçmek ve sorunu çözmek için bir algoritma geliştirmek gerekir (blok 4), blok 3'te formüle edilmiştir. Kabul edilen algoritmayı uygulamak için analitik ve sayısal araçlar kullanılır. İkinci durumda, bir bilgisayar programı oluşturmak ve hatalarını ayıklamak (blok 5), hesaplama sürecinin parametrelerini seçmek (blok 6) ve bir kontrol hesabı yürütmek (blok 8) gereklidir. Analitik bir ifade (formül) veya bilgisayara girilen bir program, modelin doğal bir nesneye yeterliliği sağlanmışsa, bir süreci incelemek veya tanımlamak için kullanılabilecek yeni bir model biçimini temsil eder (blok 11). Yeterliliği kontrol etmek için, modele dahil edilen bu faktörlerin ve parametrelerin değerleri hakkında deneysel veriler (blok 10) toplamak gerekir. Bununla birlikte, modelin yeterliliğini yalnızca biliniyorsa (tablo verilerinden ve referans kitaplarından) veya ek olarak sürecin matematiksel modelinde bulunan bazı sabitler deneysel olarak belirlenmişse (blok 9) kontrol etmek mümkündür. Modelin yeterliliğini kontrol etmenin olumsuz bir sonucu, yetersiz doğruluğunu gösterir ve bir dizi farklı nedenin sonucu olabilir. Özellikle bu kadar büyük bir hata vermeyen yeni bir algoritmanın uygulanabilmesi için programın yeniden yazılması, ayrıca matematiksel modelin düzeltilmesi ya da fiziksel modelde değişiklik yapılması için, ihmalin ihmal edildiği anlaşılırsa, programın yeniden yazılması gerekebilir. herhangi bir faktör başarısızlığın nedenidir. Modelin (blok 12) herhangi bir düzeltmesi, elbette, alttaki bloklarda yer alan tüm işlemlerin yeniden uygulanmasını gerektirecektir. Modelin yeterliliğinin kontrol edilmesinin olumlu bir sonucu, model üzerinde bir dizi hesaplama (blok 13) gerçekleştirerek süreci inceleme olasılığını açar, yani. elde edilen bilgi modelinin kullanılması. Doğruluğunu artırmak için bilgi modelinin sıralı ayarlanması, dikkate alınarak karşılıklı etki faktörler ve parametreler, modele ek faktörlerin eklenmesi ve çeşitli "ayar" katsayılarının iyileştirilmesi, nesnenin daha derin bir çalışması için bir araç olabilecek, doğruluğu artırılmış bir model elde etmenizi sağlar. Son olarak, teorik analiz veya deneyler kullanılarak amaç fonksiyonunun (blok 15) oluşturulması ve sistemin optimum bölgeye amaca yönelik evrimini sağlamak için modele bir optimize edici matematiksel aparatın (blok 14) dahil edilmesi, bir sürecin optimizasyon modeli. Otomatik kontrol araçları sisteme dahil edildiğinde, üretim sürecini gerçek zamanlı olarak kontrol etme probleminin (blok 16) çözümü için elde edilen modelin uyarlanması, matematiksel bir kontrol modeli oluşturma çalışmalarını tamamlar. Analitik yöntem, nesnenin tasarımını dikkate alarak, incelenen nesnede meydana gelen fiziksel ve kimyasal süreçleri tanımlayan temel yasalar temelinde statik ve dinamik denklemlerinin bulunduğu nesnenin matematiksel bir tanımını derlemekten oluşur. ekipman ve işlenmiş maddelerin özellikleri. Örneğin: maddenin ve enerjinin korunumu yasalarının yanı sıra kimyasal dönüşüm, ısı ve kütle aktarımı süreçlerinin kinetik yasaları. Analitik yöntem, fizikokimyasal süreçleri iyi çalışılmış yeni teknolojik nesnelerin tasarımında kullanılır. Avantajlar: Gerçek bir nesne üzerinde deney gerektirmez; Kontrol sisteminin tasarım aşamasında matematiksel bir tanım tanımlamanızı sağlar; Kontrol nesnesinin dinamiklerinin tüm ana özelliklerini hesaba katmaya izin verir - doğrusal olmama, durağan olmama, dağıtılmış parametreler, vb. Geniş bir benzer kontrol nesnesi sınıfı için uygun evrensel bir matematiksel açıklama sağlar. Kusurlar: Gerçek bir nesnenin tüm özelliklerini hesaba katan yeterince doğru bir matematiksel model elde etmenin zorluğu; Modelin ve gerçek sürecin yeterliliğini kontrol etmek, tam ölçekli deneyler gerektirir; Birçok matematiksel model, sayısal olarak tahmin edilmesi zor olan bir dizi parametreye sahiptir. Deneysel yöntem, üzerinde özel bir deney kurarak gerçek bir nesnenin özelliklerini belirlemekten oluşur. Yöntem basittir, düşük emek yoğunluğuna sahiptir ve belirli bir nesnenin özelliklerini doğru bir şekilde belirlemenizi sağlar. Dinamik özellikleri belirlemek için deneysel yöntemler aşağıdakilere ayrılır: kontrol nesnesinin zamansal özelliklerini belirleme yöntemleri; kontrol nesnesinin frekans özelliklerini belirleme yöntemleri. Dinamik özellikleri belirlemek için geçici yöntemler sırayla aktif ve pasif olarak ayrılır. Aktif yöntemler, test test sinyallerinin nesnenin girişine beslenmesini içerir (adım veya dikdörtgen darbeler, periyodik ikili sinyal). Avantajlar: matematiksel bir tanım elde etmede yeterince yüksek doğruluk; Deneyin nispeten kısa süresi. Pasif yöntemlerde, nesnenin girişine hiçbir test sinyali gönderilmez, sadece nesnenin normal işleyişi sürecindeki doğal hareketi kaydedilir. Giriş ve çıkış sinyallerinde elde edilen veri dizileri, istatistiksel yöntemlerle işlenir. Kusurlar: Elde edilen matematiksel açıklamanın düşük doğruluğu (çünkü normal çalışma modundan sapmalar küçüktür); doğruluğu artırmak için büyük miktarda veri biriktirme ihtiyacı (binlerce puan); • Deney, regülasyon sisteminin kapsadığı bir cisim üzerinde yapılırsa, cismin giriş ve çıkış sinyalleri arasında regülatör vasıtasıyla korelasyon (ara bağlantı) etkisi gözlemlenir. Bu ilişki matematiksel açıklamanın doğruluğunu azaltır. Deneysel yöntemle, işlenmiş ve elde edilen maddelerin özellikleri, teknolojik sürecin çalışma parametreleri ve nesnenin tasarım özellikleri arasındaki işlevsel ilişkileri belirlemek mümkün değildir. Bu dezavantaj, deneysel yöntemle elde edilen sonuçların aynı tipteki diğer nesnelere genişletilmesine izin vermez. En etkili olanı deneysel-analitik yöntemdir, nesnenin analitik olarak elde edilen yapısı kullanılarak parametreleri saha deneyleri sırasında belirlenir. Analitik ve deneysel yöntemlerin bir kombinasyonu olan bu yöntem, avantaj ve dezavantajlarını dikkate alır. Deneysel verileri yumuşatma, yöntemler Deneysel verileri işlerken, yaklaşım ve enterpolasyon kullanılır. Veriler bir hatayla kaydedilirse, o zaman yaklaşıklık kullanmak gerekir - verilerin genellikle deneysel noktalardan geçmeyen, ancak bağımlılığı izleyen bir eğri ile yumuşatılması, ölçüm hatasından kaynaklanan olası hataları ortadan kaldırarak. Veri hatası küçükse, enterpolasyon kullanılır, yani. Her bir deney noktasından geçen bir yumuşatma eğrisini hesaplayın. En iyi yaklaşım yöntemlerinden biri yoldur (yöntem) en küçük kareler 150 yılı aşkın bir süre önce Legendre ve Gauss'un çabalarıyla geliştirilen . En küçük kareler yöntemi, mevcut noktalar kümesi için en iyi işlevsel bağımlılığı elde etmenizi sağlar (en iyi, sapmaların karelerinin toplamının minimum olduğu anlamına gelir). Eğer y1, y2, ... noktalarını kesikli bir çizgi ile seri halinde bağlarsak, bu = f(x) fonksiyonunun grafik bir temsili değildir, çünkü bu deney serisini tekrarlarken, şundan farklı bir kesikli çizgi elde ederiz. ilk. Bu, ölçülen y değerlerinin istatistiksel dağılım nedeniyle gerçek y = f (x) eğrisinden sapacağı anlamına gelir. Görev, deneysel verilere, y = f (x) gerçek bağımlılığına mümkün olduğunca yakın geçecek olan düzgün (kırık olmayan) bir eğri ile yaklaşık olarak yaklaşmaktır. Regresyon analizi parametrelerin birçok faktöre bağlı olduğu süreçlerde bağımlılıkları elde etmek için kullanılır. Genellikle x ve y değişkenleri arasında bir ilişki vardır, ancak iyi tanımlanmamıştır. En basit durumda, bir x değeri, y'nin birkaç değerine (koleksiyona) karşılık gelir. Bu gibi durumlarda ilişkiye regresyon denir. İstatistiksel bağımlılıklar açıklanmıştır Matematiksel modeller işlem. Model mümkün olduğunca basit ve yeterli olmalıdır. Regresyon analizinin görevi, regresyon denklemini kurmaktır, yani. arasındaki eğri türü rastgele değişkenler ve aralarındaki bağlantının sıkılığının, ölçüm sonuçlarının güvenilirliğinin ve yeterliliğinin değerlendirilmesi. x ve y arasında böyle bir ilişkinin varlığını önceden belirlemek için, noktalar grafiklerde çizilir, sözde korelasyon alanı oluşturulur. Korelasyon alanı, x ve y arasındaki ilişkinin türünü karakterize eder. Alanın şekline göre, düz veya eğrisel bağımlılığı karakterize eden grafiğin şekli kabaca yargılanabilir. Puanların korelasyon alanında ortalaması alınırsa, deneysel regresyon bağımlılığı adı verilen kesik bir çizgi elde edebilirsiniz. Kesik bir çizginin varlığı, ölçüm hataları, yetersiz ölçüm sayısı, incelenen olgunun fiziksel doğası vb. fenomenolojik yöntem Gıda üretim süreçlerinin karmaşıklığı ve işletme faktörlerinin çeşitliliği nesnel bir temel oluşturur. geniş uygulama fenomenolojik bağımlılıklar denir. Tarihsel olarak, enerji ve madde transferinin çok sayıda fenomeni, formun bağımlılıkları ile yaklaştırılır. ben = aX, (1) Neredeyim - sürecin hızı; a - sabit; X - sürecin arkasındaki itici güç. Bu tür fenomenlerin sınıfı şunları içerir: katı bir cismin deformasyonu (Hooke yasası); elektrik akımının bir iletken boyunca hareketi (Ohm yasası); moleküler ısı transferi (Fourier yasası); moleküler kütle transferi (Fick yasası); genelleştirilmiş (sadece moleküler değil) ısı ve kütle transferi yasaları; bir sıvı boru hattından geçerken enerji kayıpları (Darcy ve Weisbach yasaları); bir cismin sürekli bir ortamda hareketi (Newton'un sürtünme yasası), vb. Bu fenomenleri tanımlayan yasalarda, sabitlerin fiziksel bir anlamı vardır ve buna göre adlandırılır: elastik modül, elektrik direnci, moleküler termal iletkenlik, moleküler difüzyon katsayısı, konvektif termal iletkenlik veya türbülanslı difüzyon katsayısı, Darcy sürtünme katsayısı, viskozite vb. Buna dikkat çeken Rus asıllı Belçikalı fizikçi I. Prigogine, Hollandalı fizikçiler L. Onsager, S. de Groot ve diğerleri bu olguları fenomenolojik olarak adlandırılan bağıntı (1) biçiminde genelleştirdiler. fenomenlerin mantığı. Özü kısaca aşağıdaki gibi formüle edilen fenomenolojik araştırma yönteminin temelini oluşturdu: denge durumundan küçük sapmalar için akış hızı Bence herhangi bir karmaşık süreç, bu sürecin itici gücüyle orantılıdır. X. Bu yöntemi kullanarak araştırmanın ana zahmeti, bu sürecin uyaranları olan faktörleri veya parametreleri ve sonucunu karakterize eden faktörleri belirlemektir. Bunları tanımladıktan sonra, aralarındaki ilişki bağımlılık (1) şeklinde ve bunları birbirine bağlayan katsayının sayısal değeri ile temsil edilir. a deneysel olarak belirlenir. Örneğin, ekstraksiyon işleminin itici gücü, ham maddedeki ve ekstraktandaki ekstrakte edilebilir maddenin konsantrasyonları ΔС arasındaki fark ise ve işlemin hızı, bu maddenin konsantrasyonunun zamana göre türevi ile karakterize edilir C hammaddede, o zaman şunu yazabiliriz: BΔC, nerede B- çıkarma oranı katsayısı. Sürecin hem itici gücünü hem de etkinliğini karakterize eden bir dizi parametreyi her zaman adlandırabilirsiniz. Kural olarak, açık bir şekilde ilişkilidirler. Bu nedenle, fenomenolojik denklem, sürecin itici gücünü ve etkinliğini karakterize eden herhangi bir parametre kombinasyonu için birçok versiyonda yazılabilir. Fenomenolojik yöntem, biçimsel olduğundan, devam eden süreçlerin fiziksel özünü ortaya çıkarmaz. Bununla birlikte, fenomenleri tanımlamanın basitliği ve deneysel verileri kullanmanın basitliği nedeniyle yaygın olarak kullanılmaktadır. Deneysel yöntem İncelenen sorunun ön analizine dayanarak, istenen sonuç üzerinde belirleyici veya önemli bir etkiye sahip olan faktörler seçilir. Sonuç üzerinde çok az etkisi olan faktörler atılır. Faktörleri göz ardı etmek, analizin basitliği ile incelenen fenomeni tanımlamanın doğruluğu arasındaki uzlaşma arayışı ile ilişkilidir. Deneysel çalışmalar, kural olarak, bir model üzerinde gerçekleştirilir, ancak bunun için endüstriyel bir kurulum da kullanılabilir. Belirli bir plana göre ve gerekli tekrarlarla yapılan deneysel çalışmalar sonucunda, faktörler arasındaki bağımlılıklar grafiksel veya hesaplanmış denklemler şeklinde ortaya çıkarılmaktadır. Deneysel yöntem aşağıdaki avantajlara sahiptir:
Aynı zamanda, deneysel araştırma yönteminin iki önemli dezavantajı vardır:
Analitik metod Bu yöntem, fizik, kimya ve diğer bilimlerin genel yasalarına dayanarak, tüm benzer fenomen sınıfını tanımlayan diferansiyel denklemlerin derlenmesi gerçeğinden oluşur. Örneğin, Fourier diferansiyel denklemi, ısının termal iletkenlik yoluyla aktarıldığı vücudun herhangi bir noktasındaki sıcaklık dağılımını belirler: 2 ton, (2) a, termal yayılımdır, m 2 / s; T - Laplace operatörü; 2 t = + +. Denklem (2) herhangi bir durağan ortam için geçerlidir. Analitik yöntemin avantajı, elde edilen diferansiyel denklemlerin tüm fenomen sınıfı (ısı iletkenliği, ısı transferi, kütle transferi vb.) için geçerli olmasıdır. Ancak, bu yöntemin önemli dezavantajları vardır:
|
Kültür |
Bana ait |
davul |
Kültür |
Kurutmadan önce tohum nem içeriği,% |
Tahıl kurutucudan geçen geçiş sayısı |
Bana ait |
davul |
||||
kurutma maddesi sıcaklığı, o C |
o C |
ısıtma tohumlarının sınırlayıcı sıcaklığı, o C |
kurutma maddesi sıcaklığı, o C |
ısıtma tohumlarının sınırlayıcı sıcaklığı, o C |
ısıtma tohumlarının sınırlayıcı sıcaklığı, o C |
||||||
Buğday, çavdar, arpa, yulaf |
Bezelye, fiğ, mercimek, nohut, pirinç |
||||||||||
26 yaş üstü |
|||||||||||
Karabuğday, darı |
|||||||||||
Mısır |
|||||||||||
26 yaş üstü |
|||||||||||
Ayrıca, tahıl ve tohumların belirli bir nem verme kapasitesi nedeniyle, hemen hemen tüm kurutucuların Tarım, tahıl kütlesinin bir geçişi için gıda tahılı modlarında yalnızca %6'ya kadar ve tohum için %4-5'e kadar nem giderme sağlar. Bu nedenle yüksek nemli tahıl kütleleri 2-3 hatta 4 kez kurutuculardan geçirilmelidir (bkz. Tablo 1).
Sorun numarası 1.
3,0 t / saat un elemek için belirtilen parametrelere sahip bir tambur eleğinin uygunluğunu belirleyin. İlk veri:
Şifrenin sondan bir önceki basamağı |
Şifrenin son rakamı |
||
ρ, kg / m3 |
n, rpm |
||
α, º |
sağ, m |
||
h, m |
0,05 |
Çözüm
Verilen:
ρ - dökme malzeme ağırlığı, 800 kg / m 3 ;
α - tamburun ufka eğim açısı, 6;
μ, malzemenin gevşeme katsayısıdır, 0.7;
n - tamburun devir sayısı, 11 rpm;
r - tambur yarıçapı, 0,3 m;
H - elek üzerindeki malzeme tabakasının yüksekliği, 0,05 m.
Pirinç. 11. Bir tambur elek şeması:
1 - tahrik mili; 2 - davul kutusu; 3 - elek
burada μ malzeme gevşeme katsayısıdır μ = (0.6-0.8); ρ - dökme malzeme ağırlığı, kg / m 3 ; α - tamburun ufka eğim açısı, derece; r - tambur yarıçapı, m; H - elek üzerindeki malzeme tabakasının yüksekliği, m; n - tamburun devir sayısı, rpm.
Q = 0,72 0,7 800 11 tg (2 6) =
= 4435,2 0,2126 = 942.92352 0,002 = 1,88 t/saat
Tambur elek veriminin elde edilen değerini şu koşulda verilen 3.0 t/h ile karşılaştıralım: 1.88< 3,0 т/ч, значит барабанное сито с заданными параметрами непригодно для просеивания 3,0 т/ч муки.
Cevap: uygun değil.
Sorun numarası 2.
8000 kg / saat malzemeyi sıralamak için düz bir döner ekranın boyutlarını (uzunluğunu) belirleyin. İlk veri:
Şifrenin sondan bir önceki basamağı |
Şifrenin son rakamı |
||
r, mm |
ρ, t / m3 |
||
α, º |
Hmm |
||
0 , 4 |
Çözüm
r - eksantriklik, 12 mm = 0.012 m;
α - yay ekranının dikey eğim açısı, 18º;
F - elek üzerindeki malzemenin sürtünme katsayısı, 0.4;
ρ - dökme malzeme ağırlığı, 1,3 t / m 3 = 1300 kg/m3;
H - elek üzerindeki malzeme tabakasının yüksekliği, 30 mm = 0,03 m;
φ, yatak yüzeyinin malzeme ile eksik yüklenmesini hesaba katan doldurma faktörüdür, 0,5.
Pirinç. 12. Döner ekran diyagramı:
1 - yay; 2 - elek; 3 - şaft vibratörü; 4 - eksantriklik
Döner ekranın dönüş hızı:
rpm
Elek üzerinden malzeme ilerleme hızı:
Hanım,
nerede - ekran milinin dönme sıklığı, rpm; r - eksantriklik, m; α - yay ekranının dikey eğim açısı, derece; F Malzemenin eleğe karşı sürtünme katsayısıdır.
Hanım.
Ekrandaki malzemenin kesit alanı S:
kg / saat,
nerede S - ekrandaki malzemenin kesit alanı, m 2; v - ekran boyunca malzeme ilerleme hızı, m / s; ρ - dökme malzeme ağırlığı, kg / m 3 ; φ, yatak yüzeyinin malzeme ile eksik yüklenmesini hesaba katan doldurma faktörüdür.
2.
Ekran uzunluğu b:
H - elek üzerindeki malzeme tabakasının yüksekliği.
Cevap: ekran uzunluğu b = 0.66 m.
Sorun numarası 3.
Tamburun iç çapı varsa, şeker lapasını ayırmak için askıya alınmış dikey santrifüjün şaftındaki gücü belirleyin. D = 1200 mm, tambur yüksekliği H = 500 mm, dış tambur yarıçapı r2 = 600 mm. İlk verilerin geri kalanı:
Şifrenin sondan bir önceki basamağı |
Şifrenin son rakamı |
||
n, rpm |
τ p, s |
||
m b, kg |
ρ, kg / m3 |
1460 |
|
g, mm |
m s, kg |
D - tamburun iç çapı, 1200 mm = 1,2 m;
H - tambur yüksekliği, 500 mm = 0,5 m;
r n = r 2 - tamburun dış yarıçapı, 600 mm = 0,6 m
n - tambur dönüş frekansı, 980 rpm;
m b - varil ağırlığı, 260 kg;
D - mil boynunun çapı, 120 mm = 0.12 m;
τ p - tambur hızlanma süresi, 30 s;
ρ - lapa yoğunluğu, 1460 kg / m 3 ;
m ile - süspansiyon ağırlığı, 550 kg.
Pirinç. 13. Tamburun duvarlarındaki basıncın büyüklüğünü belirleme şeması
Tambur dönüş frekansını açısal hıza dönüştürme:
sevindim / s.
Kapasiteler N 1, N 2, N 3 ve N 4:
KW
nerede - santrifüj tamburunun kütlesi, kg; r n - tamburun dış yarıçapı, m;τ p - tambur hızlanma süresi, s.
Halka şeklindeki masöz tabakasının kalınlığı:
nerede - tambura yüklenen süspansiyonun kütlesi, kg; n - tamburun iç kısmının yüksekliği, m.
Maslak halkasının iç yarıçapı (Şekil 13'e göre):
r n = r 2 Tamburun dış yarıçapıdır.
Kinetik enerjiyi masöze aktarma gücü:
KW
nerede η - katsayı faydalı eylem(hesaplamalar için kabul edin r = 0.8).
Santrifüj tamburundaki ayırma faktörü:
nerede - süspansiyonlu tamburun kütlesi ( m = mb + ms), kg; F - ayırma faktörü:
Rulmanlardaki sürtünmenin üstesinden gelme gücü:
KW
nerede p ω - tamburun açısal dönüş hızı, rad / s; D - mil boynunun çapı, m; F - yataklardaki sürtünme katsayısı (hesaplamalar için 0.01 alın).
KW.
Tamburun havadaki sürtünmesini yenecek güç:
KW
nerede D ve H - tamburun çapı ve yüksekliği, m; n - tambur dönüş frekansı, rpm.
Elde edilen güç değerlerini formülde değiştirin:
KW.
Cevap: santrifüj mili gücü N = 36.438 kW.
Sorun numarası 4.
Şifrenin sondan bir önceki basamağı |
Şifrenin son rakamı |
||
t, ºС |
32,55 |
φ , % |
r - toplam hava basıncı, 1 bar = 1 10 5 Pa;
T - hava sıcaklığı, 32.55 ºС;
φ - bağıl nem, %75 = 0.75.
Ek B'ye göre doymuş buhar basıncını belirliyoruz ( r bize ) belirli bir hava sıcaklığı için ve SI sistemine dönüştürün:
için t = 32,55 ºС p sat = 0,05 · 9,81 · 10 4 = 4905 Pa.
Hava nemi içeriği:
nerede p - toplam hava basıncı, Pa.
Nemli havanın entalpisi:
burada 1.01 ρ = havanın ısı kapasitesidir const kJ / (kgK); 1.97 - su buharının ısı kapasitesi, kJ / (kg · K); 2493 - 0'da özgül buharlaşma ısısı С, kJ / kg; T - kuru termometre ile hava sıcaklığı, S.
Islak hava hacmi:
Islak hava hacmi (m olarak 3 1 kg kuru hava için):
hava için gaz sabiti nerede, 288 J / (kg · K'ye eşittir); T - mutlak hava sıcaklığı ( T = 273 + t), K.
M3 / kg.
Cevap: nem içeriği χ = 0.024 kg / kg, entalpi Bence = 94.25 kJ/kg ve nemli havanın hacmi v = 0.91 m3 / kg kuru hava.
bibliyografya
1. Plaksin Yu.M., Malakhov NN, Larin VA Gıda üretimi için işlemler ve aparatlar. - E.: KolosS, 2007 .-- 760 s.
2. Stabnikov V.N., Lysyansky V.M., Popov V.D. Gıda üretimi için prosesler ve aparatlar. - E.: Agropromizdat, 1985 .-- 503 s.
3. Trisvyatsky L.A. Tarım ürünlerinin depolanması ve teknolojisi. - E.: Kolos, 1975 .-- 448 s.
Yeni
- İngilizce Öğrenmek için İngilizce Eğitmeni Ses Eğitmeni
- Telefonda İngilizce konuşuyoruz - faydalı kelimeler ve deyimler
- İngilizce en iyi alıntılar
- Konu Araba, yol - Sürücü için İngilizce Yabancılarla tanışan sürücüler için Rusça-İngilizce konuşma kılavuzu
- Zarfın İngilizce cümledeki yeri: fiilden önce mi sonra mı?
- Çocuklar ve yetişkinler için en iyi İngilizce sesli hikayeler: destekleyici metinler ve faydalı ipuçları ile Bir çocukla İngilizce sesli dersler öğrenin
- Yeni Başlayanlar için İngilizce: Başlangıç ve Temel Düzeyler için Program
- Uzun Süreli Belleğin Üç Sırrı Hatırlamak için Ne Kadar Tekrarlamanız Gerekir?
- Ezberleme ve tekrarlama kalıpları Materyal tekrarı
- İlk okuduğunuz şeyi nasıl hatırlarsınız: etkili yollar ve öneriler Bilgiyi tekrarlamak ne kadar sürer