Диссертация (1152160), страница 31
Текст из файла (страница 31)
FP FT ). С учѐтом вышеизложенного был сделан вывод обадекватности вышеприведѐнной математической модели.Полученные результаты зависимости между выходным параметром Y4всси входными переменными представлены в виде наглядных графиков для иханализа ( часть полученных данных приведена на рисунке 3.13 ).f(X9, X15); X7= constf(X9, X7); X15= constРисунок 3.13 Пример полученных графиков зависимости выходного параметрапри меняющихся X9, X7 , X15 и постоянном либо X7, либо X15СПММ приготовления помадного сиропа180Проведенные теоретические и экспериментальные исследования (п.1.2) и(п.
3.3.1) позволили спроектировать параметрическую модель процесса приготовления помадного сиропа (рисунок 3.14).Х26X20Y1пс.....X23Y2псX24X25Рисунок 3.14 Параметрическая модель процесса приготовления помадногосиропаТаблица 3.31Преобразованная матрица коэффициентов корреляцииX20X20X21X22X23X24X25X26Y6впс(X27)Y7цпс(X28)X21X22X23X24X25X26100000,9580,587001000,6690,5520,871000100000,98500010000,6710,3210,66900100,99800,9580,55200010000,871000,998010,744Y6 впс(X27)000,9850,671000,7441000000,8660,9020Y7цпс(X28)000000,8660,90201Таблица 3.32Регрессионная матрица связейX20X21X22X23X24X25X26Y6впс(X27)Y2цпс(X28)X20100000,860,5900X2101000,570,460,8100X2200100000,91X2300010000,62X240,710,4900100,890000X250,640,31000100X2600,78000,9010,65Y6впс (X27)000,420,52000,551Y7цпс (X28)000000,670,7100,80,8101Таблица 3.33Матрица безразмерных характеристик связей181X20X21X22X23X24X25X26Y6впс(X27)Y7цпс(X28)X20100000,340,5200X2101000,520,410,7600X2200100000,36X2300010000,57X240,440,3800100,50X250,590,26000100X2600,37000,66010,51Y6впс (X27)000,180,51000,221Y7цпс (X28)000000,610,4800000,750,3901На основании проведенных расчетов получены математические моделипоказателей качества процесса приготовления помадного сиропа:Y6впс = 0,36 X22+0,57 X23+0,51 X26(3.58)Y7цпс = 0,75 X25 +0,39 X26(3.59)Адекватность полученных уравнений была проверена по таким величинам, как относительная погрешность (δ=1,0384), коэффициент множественнойкорреляции (R=0,9641857), критерий Стьюдента (tr=274,367>>2), критерийФишера (значение критерия Фишера расчетное больше критерия Фишера теоретического в 10 раз, т.е.
FP FT ). С учѐтом вышеизложенного был сделанвывод об адекватности полученной математической модели.Таким образом, предложенный метод СПМ позволяет определить влияние входных параметров на величину кристаллов сахара (вкус) и цвет помадного сиропа. Пример полученных при этом наглядных графиков для их анализапредставлены на рисунке 3.15. Подробные расчеты и все полученные графикиприведены в нашей статье [ 19 ].f(X20,X23); X25= constf(X20, X25); X23= constРисунок 3.15. Графики зависимости выходного параметра Y6впс применяющихся X20, X23 ,X25 и постоянном либо X23, либо X25182СПММ сбивания помадных массПараметрическая модель сбивания помадных масс представлена на рисунке 3.16.X29X30X31Y8 wпмY9tпмY10ϻпмY11цпмY12впмПроцесс сбиванияпомадных массX32 Х33 X34 X35 X36 X37Рисунок 3.16 Параметрическая модель процесса сбивания помадных массТаблица 3.34Преобразованная матрица коэффициентов корреляцииX29X30X31X32X33X34X35X36X37 Y8wпм(X38)0,6200000,56700,61200,82000,96300,61200010010,632 0,856100000X2900,6320,88700100X3010,633000000X310,632 0,63310,7720000X320,6320,8870,73600,772100X330,555000010X34 0,8560,736 0,555000010X3500000001X360,5670,6120,9630,6120000X370,820000000Y8wпм 0,620(X38)0,6310,607 0,885000000Y9tпм(X39)0,7160,6220,74100000Y10ϻпм 0(X40)0,8310,936000000Y11цпм 0(X41)0,8690,551000000Y12впм 0(X42)Y9tпм Y10ϻпм Y11цпмY12впм(X39)0000(X40)00,7160,63100000,622(X41) (X42)00000,83100,8690000,551000000,9360000,60700,8850,741000001000001000001000001Таблица 3.35Регрессионная матрица связейX29X30X31X32X33X34X35X36X37X29X30X31X32X33X34X35X3610000,140,560000100,380,7100000010,5600000,8300,320,7210,860000,410,780,1800,21100,8000,55000010,5900,2600000,710,51100,607000000010X37 Y8wпм Y9tпм Y10ϻпм Y11цпмY12впм(X38) (X39) (X40) (X41) (X42)000,160,6700,390,85010,810000,66000000000,8100,450,31000,580000,5200,310000,13000000,270000,1500,71000183Y8wпм 0,58(X38)0Y9tпм(X39)Y10ϻпм 0(X40)Y11цпм 0(X41)Y12впм 0(X42)0000,610000100000000,8500,780,520010000,630000,5100,6900010000,63000000,93600010000,6200,3600000001Таблица 3.36Матрица безразмерных характеристик связейX37 Y8wпм Y9tпм Y10ϻпм Y11цпмY12впм(X38) (X39) (X40) (X41) (X42)X29X30X31X32X33X34X35X361X290X300X310X32X33 0,54X34 0,230X350X360X370,33Y8wпм(X38)0Y9tпм(X39)Y10ϻпм 0(X40)Y11цпм 0(X41)Y12впм 0(X42)0100,650,35000000010,1900000,28000,220,5410,390000,8600,600,1200,37100,76000,830,73000010,5900,26000000,710,51100,60700000000100000,160,6700,390,850100,810000,660000100000,8100,450,310000,580000,5200,3100000,13000000,2700000,1500,7100000000,2900,780,520010000,430000,5100,6900010000,84000000,4200010000,4100,3600000001Полученные математические модели показателей качества процесса сбиванияпомадной массы имеют следующий вид:Y8wпм (X38) = 0,33 X29 + 0,83 X33(3.60)Y9tпм (X39) = 0,29 X33 + 0,78 X35 +0,52 X36(3.61)Y10ϻпм (X40) = 0,43 X30+0,51 X34+0,69 X36(3.62)Y11цпм (X41) = 0,84 X31+0,42 X37(3.63)Y12впм (X42) =0,41 X32 + 0,36 X34(3.64)Полученные результаты зависимости между выходным параметром Y12впм и переменными входными параметрами были представлены в виде наглядных графиков для их анализа (часть полученных данных приведена на рисунке 3.17).184Рисунок 3.17.
Графики зависимости выходного параметра Y12впм при двухменяющихся входных параметрах Xi и одном постоянном параметре Xin.СПММ приготовления помадной конфетной массыПараметрическая модель приготовления помадной конфетной массыпредставлена на рисунке 3.18.X43X44X45Y13tкмY14wкмY15цкмY16вкмПроцесс приготовленияпомадной конфетноймассыX46X47Рисунок 3.18.Параметрическая модель ТП приготовления конфетной массыТаблица 3.37Преобразованная матрица коэффициентов корреляцииX43X44X43X44X45X46Х4710010000,66300,6630,7420,82100010,66100000,6940,66110,8550,871000,7470X450X460Х47Y13tкм (Х48)0Y14wкм (Х49) 0,652Y15цкм (Х50) 0,744Y16вкм (Х51)000,742Y13tкм(Х48)00,821Y14wкм(Х49)0,6520Y15цкм(Х50)0,7440Y16вкм(Х51)0000,855100,6360,521000,87101000000,6360100000,52100100,6940,74700001Таблица 3.38Регрессионная матрица связейX43X44X45X46Х47X43X4410010000,23X450010,5700,26Y13tкм(Х48)00,21Y14wкм(Х49)0,490Y15цкм(Х50)0,250Y16вкм(Х51)0000000,361850X460Х47Y13tкм (Х48)0Y14wкм (Х49) 0,75Y15цкм (Х50) 0,64Y16вкм (Х51)00,720,810,660000,4600000,1410,380,17000,360,63100,520,2800,520100000,44010000,6400100,4300001Таблица 3.39Матрица безразмерных характеристик связейX43X44X43X44X45X46Х4710010000,1800,670,760,6100010,4100000,190,5210,330,12000,310X450X460Х47Y13tкм (Х48)0Y14wкм (Х49) 0,69Y15цкм (Х50) 0,58Y16вкм (Х51)000,21Y13tкм(Х48)00,26Y14wкм(Х49)0,440Y15цкм(Х50)0,200Y16вкм(Х51)0000,58100,420,23000,4701000000,390100000,5900100,310,3800001На основании проведенных расчетов получены математические моделипоказателей качества процесса приготовления конфетной массы:Y13tкм (Х48)=0,61 Х44+0,12 Х46(3.65)Y14wкм (Х49)=0,69 Х43+0,42 Х47(3.66)Y15цкм (Х50)=0,58 Х43+0,23 Х47(3.67)Y16вкм (Х51)=0,19 Х45+0,31 Х46(3.68)Часть полученных при этом наглядных графиков для их анализа представлены на рисунке 3.19.Рисунок 3.19.
Графики зависимости выходного параметра Y16вкм (Х51) при двухменяющихся входных параметрах Xi и постоянном одном входном параметреСПММ формования конфет186Параметрическую модель процесса формования корпусов конфет представлена на рисунке 3.20.X52X53X54Y17hфмПроцесс формованияконфетY18вфмY19цфмX55Рисунок 3.20 Структурно - параметрическая модель процессаформования конфетТаблица 3.40Преобразованная матрица коэффициентов корреляцииY17hфмY18вфмY19цфмX52X53X54X55X52X53X54X55Y17hфм (X56)Y18вфм (X57)Y19цфм (X58)1000,5700000100000,588001000,81300,5700010,75800(X56)0000,758100(X57)000,8130010(X58)00,58800001Таблица 3.41Регрессионная матрица связейX52X53X54X55Y17hфм (X56)Y18вфм (X57)Y19цфм (X58)X52X53X54X551000,230000100000,51001000,7800,110010,3700Y17hфм(X56)0000,62100Y18вфм(X57)000,190010Y19цфм(X58)00,6300001Таблица 3.42Матрица безразмерных характеристик связейX52X53X54X55Y17hфм (X56)Y18вфм (X57)X52X53X54X551000,5400010000001000,450,270010,290Y17hфм(X56)0000,2810Y18вфм(X57)000,37001Y19цфм(X58)00,5900001870Y19цфм (X58)0,2800001На основании проведенных расчетов получены математические моделипроцесса формования конфет:Y17hфм (X56) = 0,29 X55(3.69)Y18вфм (X57) = 0,45 X54(3.70)Y19цфм (X58) = 0,28 X53(3.71)Проведенные исследования позволили определить влияние входных параметров на вкус (величину кристаллов сахара) и цвет конфетных масс послеформования.
Часть полученных при этом наглядных графиков для их анализапредставлены на рисунке 3.21.Рисунок 3.21 Графики зависимости выходного параметра Y18вфм при одномпостоянном входном параметре Xin и меняющихся остальныхвходных параметрах Xi.3.4.3. Разработка структурно – параметрических и математическихмоделей основных стадий производства мукиСПММ подготовки сырья к производствуУчитывая выявленные наиболее информативные параметры, влияющиена качество сырья, полуфарикатов и готовой муки, параметрическая модельподготовки сырья к производству муки показана на рисунке 3.22.X4X1X2Y1взX3Y2цзX5X6Рис.
3.22. Параметрическая модель подготовки сырья к производству муки188Разработанные по описанной выше методологии на основе статистических данных и наблюдений состояния процесса на ОАО «Мелькомбинат в Сокольниках» структурно-параметрические модели корреляционных, регрессионных и безразмерных сопоставимых оценок параметрических связей основныхучастков производства муки представлены в таблицах 3.43 – 3.51.Таблица 3.43Преобразованная матрица коэффициентов корреляции.X1X2X3X1100-0,643X40X50X60X70Y1 вз (X7)0Y2 цз (X8)X2010X3001X4-0,6520,7470X500,5510X6000,863X7 Y1 вз (X7) Y2 цз (X8)0000, 132-0,74800,79800,5570,7330,53000-0,7560000,8630, 72300,557100,6840000100,3240,60200,684010000001-0,756-0,68700,6020-0,85710000-0, 62101Таблица 3.44Регрессионная матрица связейX1X2X3X1100X2010X3001X4-0,530,60X500,270X6000,33X7 Y1 вз (X7)000,82-0,250,620X4X5X6X7Y1 вз (X7)Y2 цз (X8)-0,27000000,450,2300-0,640000,590, 5400,38100,240000100,220,4400,46010000001-0,57-0,2400,30-0,5810Y2 цз (X8)000,48000-0,2301Таблица 3.45Матрица безразмерных характеристик связейX1X2X3X1100X2010X4X5X6X7Y1 вз (X7)Y2 цз (X8)-0,16000000,320,3800-0,430X3001000,480,4600,16X4-0,430,470X500,220X6000,48X7 Y1 пвз (X7)000,18-0,150,380100,180000100,780,1300,53010000001-0,43-0,7600,230-0,4210Y2 цз (X8)000,56000-0,7701189На основании проведенных расчетов получены математические моделипроцесса подготовки сырья к производству зерна:Y1 вз (X7) = - 0,56 X2 - 0,42 X7Y2 цз (X8) = 0,18 X3 - 0,15 X7(3.72)(3.73)Адекватность полученных уравнений была проверена по таким величинам, как относительная погрешность (δ=1,0384), коэффициент множественнойкорреляции (R=0,9641857), критерий Стьюдента (tr=274,367>>2), критерийФишера (значение критерия Фишера расчетное больше критерия Фишера теоретического в 10 раз, т.е.
FP FT ). С учѐтом вышеизложенного был сделанвывод об адекватности вышеприведѐнной математической модели. Таким образом, полученные результаты структурно-параметрического моделирования позволили определить влияние входных параметров на вкус и цвет зерна приего подготовке к производству муки. Пример полученного при этом графикапредставлен на рисунке 3.23. Подробные расчеты и все полученные графикиприведены в нашей статье [ 16 ].Рисунок 3.23.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
