Диссертация (1152160), страница 32
Текст из файла (страница 32)
Пример полученного графика зависимости выходногопараметра Y1 вз (X7) от разных входных параметровАналогично по описанной выше методике сотавлены СПММ параметрических связей остальных выделенных участков производства муки представленные в последующих таблицах.СПММ стадии зерноочисткиПараметрическая модель стадии зерноочистки представлена на рисунке 3.24.190Х15Х16X9Y3взоX10X11Y4цзоX12Х13X14Рисунок 3.24. Параметрическая модель процесса стадии зерноочисткиТаблица 3.46Преобразованная матрица коэффициентов корреляции.X9X10X11X12X13X14X15X16Y3 взо(X17)Y4 цзо(X18)0,648010,842Y3 взо(X17)000000001Y4 цзо(X18)0000000000,69701X9X10X11X12X13X14X15X161000,7240, 6270,5350, 2310,7780, 6420, 587100,8230000,324000100,6580, 7680,8120,5680,7590,8650,632010,322000,2430,124000010,452000000,4860,37510,78400000000000100,67000, 34600,3540,136000-0,7370Таблица 3.47Регрессионная матрица связей.X9X10X11X12X13X14X15X16Y3 взо(X17)Y4 цзо(X18)X9X10X11X12X13X14X151000,2760,3730,4650,7690,2220,3580,412100,1820000,676000100,3420,2320,1880,4320,2410,1350,356010,678000,7660,876000010,5480- 0,263000000100,33000000,5140,62510,21600,65400,7660,864000000000,352010,158Y3 взо(X17)000000001Y4 цзо(X18)0000000000,30301X16Таблица 3.48Матрица безразмерных характеристик связей191X91X90X100X110,226X120X130X140X150X16Y3 взо 0,298(X17)Y4 цзо 0, 322(X18)00,59000,230010,546Y2 взо(X17)0000,2400,620,3401Y3 цзо(X18)000,68000,380000,48601X10X11X12X13X14X15X160100,38000,490,1600010000,5800,2360,460,28010,560000,3220000,431000,32000000100000,78-0,5800010000,3580,534000На основании проведенных расчетов получена математическая модельпроцесса приготовления сахарного сиропа:Y3 взо (X17)=0,3 X10+0,24 X12 +0,32 X13+0,55 X17Y4 цзо (X18) = 0,32 X10 + 0,36 X12 + 0,53 X13 +0,48 X17(3.74)(3.75)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 ( FP FT ).
С учѐтом вышеизложенного был сделан вывод об адекватности вышеприведѐнной математической модели.Часть полученных данных зависимости между выходными параметрамии входными переменными представлены в виде наглядных графиков для иханализа на рисунке 3.25.f(X10, X12); X13= constf(X10, X13); X12= constРисунок 3.25 Пример полученных графиков зависимости выходного параметраY3 взо при меняющихся X10, X12 , X13 и постоянном либо X12 , либо X13.СПММ стадии размола зерна в муку192Проведенные теоретические и экспериментальные исследования (п.1.2.1)и (п. 3.2.2) позволили спроектировать параметрическую модель процесса размола зерна в муку (рисунок 3.26).Х26X20Y5рз.....X23Y6рзX24X25Рисунок 3.26.
Параметрическая модель процесса размола зерна в муку.Таблица 3.49Преобразованная матрица коэффициентов корреляцииX20X21X22X23X24X25X26X27X28Y5врз(X29)Y6црз(X30)X20X21X22X23X24X25X26X27X2800000000,5810,66Y5врз(X29)0000000001Y6црз(X30)0000000000100,3200,340,260,380,420,360,460,5810,460,650,310,280,370,210,220,2400100,16000,0,28000,220,5410,39000,560,780,840000100000,6300000100,360,260,720000001000,56000000010,470,780,320,1400,380,800,420,480001Таблица 3.50Регрессионная матрица связейX20X21X22X23X24X25X26X27X28Y5врз(X29)Y6црз(X30)X20100,6800,660,740,620,580,640,54X210,4210,540,350,690,720,630,790,780,76X2200100,84000,0,720X2300,780,4610,71000,440,220,16X240000100000,37X2500000100,640,740,72X260000001000,56X27000000010,530,78X2800000000,4210,660,680,8600,620,20,58000Y5врз (X29) Y6црз (X30)0000000000000000001001193Таблица 3.51Матрица безразмерных характеристик связейX20X21X22X23X24X25X26X27X28Y5врз(X29)Y6црз(X30)X20X21X22X23X24X25X26X27X2800000000,4210,26Y5врз(X29)0000000001Y6црз(X30)0000000000100,6800,660,740,620,580,640,350,4210,540,350,690,720,630,790,780,2600100,84000,0,720,5400,780,4610,71000,440,220000010000000000100,640,740,720000001000,64000000010,530,280,280,220,320,220,80000001На основании проведенных расчетов получены математические моделипоказателей качества процесса размола зерна в муку:Y5 врз(X28)=0,35X20+0,26 X21 +0,54 X22 +0,72 X25+0,64 X26 +0,28 X27 +0,26 X28 (3.76)Y6 црз (X29)=0,28 X20+0,22 X21 +0,32 X22 +0,22 X23+0,80 X24(3.77)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 (.
FP FT ). С учѐтом вышеизложенного был сделан вывод об адекватности вышеприведѐнных математических моделей.Полученные результаты позволили определить влияние входных параметров на вкус и цвет полученной в процессе размола муки. Примеры полученных при этом наглядных графиков представлены на рисунке 3.27. [ 17 ].f(X20, X21); X25= constf(X20, X25); X21= constРисунок 3.27. Графики зависимости выходного параметра при меняющихсяX20, X21 , X25 и постоянных либо X25 , либо X211943.4.4. Разработка структурно – параметрических и математическихмоделей основных стадий производства сливочного маслаСПММ приемки и подготовки молока к производствуУчитывая проведенные выше исследования (п.1.2.1) и выявленныенаиболее информативные параметры, влияющие на качество сырья (молока),полуфарикатов и готовой продукции – сливочного масла (п.3.3.3), параметрическая модель подготовки сырья к производству сливочного масла показана нарисунке 3.28.X4X1X2Y1ппX3Y2ппX5X6Рис. 3.28.
Параметрическая модель подготовки сырья к производствусливочного маслаРазработанные на основе статистических данных и наблюдений состояния процесса производства сливочного масла на ОАО «Молочный комбинатВоронежский» структурно-параметрические модели корреляционных, регрессионных и безразмерных сопоставимых оценок параметрических связей основных участков производства данного продукта показаны в таблицах 3.52 – 3.66.Таблица 3.52Преобразованная матрица коэффициентов корреляции.X11X10X20,478X30X40,243X50X6Y1 вм (X7) 0,824Y2 цм (X8) 0,784X2010,3240000,4860, 265X30,645010000,7560,552X40,2410,6440,254100,45200X50000100,6240,426X6 Y1 вм (X7) Y2 цм (X8)0,358000,548000,663000,64500000100010001Таблица 3.53195Регрессионная матрица связейX1100,522X2010,676X30,35501X40,7590,3560,746X50000X40,757X50X6Y1 вм (X7) 0,176Y2 цм (X8) 0,2160000,5140, 7350000,2440,448100,452000100,3760,574X1X2X3X6 Y1 вм (X7) Y2 цм (X8)0,642000,452000,337000,35501000001000001Таблица 3.54Матрица безразмерных характеристик связейX1100,478X2010,324X30,64501X40,2410,6440,254X50000X40,243X50X6Y1 вм (X7) 0,818Y2 цм (X8) 0,4820000,2620,1420000,7560,452100,452000100,5640,346X1X2X3X6 Y1 вм (X7) Y2 цм (X8)0,358000,548000,663000,64501000001000001На основании проведенных расчетов получены математические моделипроцесса подготовки сырья к производству сливочного масла:Y1 вм (X8)=0,82 X1+0,26 X2 +0,76 X3+0,56 X5(3.78)Y2 цм (X9)==0,48 X1 + 0,14 X2 + 0,45 X3 +0,35 X5(3.79)Адекватность полученных уравнений была проверена по таким величинам, как относительная погрешность (δ=1,0384), коэффициент множественнойкорреляции (R=0,9611857), критерий Стьюдента (tr=274,367>>2), критерийФишера ( FP FT ).
С учѐтом вышеизложенного был сделан вывод об адекватности вышеприведѐнных математических моделей.Таким образом, полученные результаты моделирования позволили определить влияние входных параметров на вкус и цвет молока при его подготовке к производству сливочного масла. Пример полученных при этом наглядных графиков для их анализа представлен на рисунке 3.29. Подробные расчетыи все полученные графики приведены в нашей статье [ 19 ].196Рисунок 3.29. Пример полученных графиков зависимостей выходногопараметра Y1 вм от разных входных параметровАналогично по описанной выше методике сотавлены СПММ параметрических связей остальных выделенных участков производства сливочногомасла (см. рисунок 1.17), представленные в таблицах 3.55 - 3.66.СПММ стадии очистки, охлаждении и резервировании молокаПараметрическая модель процесса очистки, охлаждения и резервирования молока схематично представлена на рисунке 3.30.Х15Х16X9(X17)Y3вмоX10X11(X18) Y4цзоX12Х13X14Рисунок 3.30.
Параметрическая модель процесса очистки, охлаждения ирезервирования молокаТаблица 3.55Преобразованная матрица коэффициентов корреляции.X9X10X11X12X13X14X15X16Y3 вмоX9X10X11X12X13X14X15X16100,62400, 52700, 23100,7640, 48810,5420,3220,3240000,4580,5280100,65800,24200,759000100000,5240,36400,32201000,41200,3880010,36800,5680,24600, 312000,37510000000000010,442Y3 вмо(X17)000000001Y4 цмо(X18)000000000197(X17)Y4 цмо(X18)0, 34600,3540,412000001Таблица 3.56Регрессионная матрица связейX9X10X11X12X13X14X15X16Y3 вмо(X17)Y4 цмо(X18)0010,558Y3 вмо(X17)000000001Y4 цмо(X18)000000000001X9X10X11X12X13X14X15X16100,37600, 47300, 76900,2360, 51210,4580,6780,6760000,5520,4720100,34200,75800,241000100000,4760,63600,67801000,75400, 688000,625100000000,58800,6120010,63200,4320, 65400,6460,58800000Таблица 3.57Матрица безразмерных характеристик связейX9X10X11X12X13X14X15X16Y3 вмо(X17)Y4 цмо(X18)0010,442Y3 вмо(X17)000000001Y4 цмо(X18)000000000001X9X10X11X12X13X14X15X16100,62400, 52700, 23100,7520, 48810,5420,3220,3240000,2280,5280100,65800,24200,759000100000,5240,36400,32201000,24600, 312000,375100000000,41200,3880010,36800,5680, 34600,3540,41200000На основании проведенных расчетов получена математическая модельпроцесса очистки, охлаждения и резервирования молока:Y3 вмо (X17)=0,75 X9+0,23 X10 +0,76 X11+0,52 X12 +0,57 X14 +0,44 X16Y4 цмо (X18)==0,34 X10 + 0,35 X12 + 0,41 X13(3.80)(3.81)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), значение кри-198терия Фишера FP FT .
С учѐтом вышеизложенного был сделан вывод об адекватности вышеприведѐнных математических моделей. Часть полученных данных представлены на рисунке 3.31 в виде наглядных графиков для их анализа.f(X9, X11); X13= constf(X9, X13); X11= constРисунок 3.31. Пример полученных графиков зависимости выходного параметраY3 вмо при меняющихся X9, X11 , X13 и постоянном либо X11 , либо X13.СПММ стадии подогрева молока и сепарирования сливокПроведенные теоретические и экспериментальные исследования (п.1.2.1)и (п.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
