125742 (690672), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Качество поверхности плит можно улучшать повторным дополнительным прессованием при 371 0С в течение нескольких секунд. Такая высокая температура потребует дополнительного пресса, но зато не потребуется прикладывать столь высокое давление.
1.7 Предварительное и последующее отверждение связующего
Более низкая плотность плиты на ее пласти происходит, возможно, за счет полного отверждения связующего до достижения окончательной толщины плиты в процессе прессования. Большая часть этой более мягкой поверхности удаляется во время процесса шлифования. Мягкие поверхности связаны с предварительным отверждением или высыханием связующего, вызываемым в первый момент, когда горячие плиты пресса вступают в контакт с пакетом. При обычных температурах 163-191 0С отверждение связующего в наружном слое происходит почти мгновенно до того, как пакет уплотнен до конечной толщины. Хотя предварительное отверждение можно снять увеличением влажности наружного слоя, это может увеличить время прессования.
Вспомним относительно медленное смыкание плит в первых многоэтажных прессах для изготовления плит. Получали очень мягкие наружные поверхности и шлифованием снимали с наружных слоев до 3.2 мм. Многие многоэтажные прессы были модификацией прессов для производства фанеры, приспособленных для производства композиционных плит. Они смыкались снизу, что сначала закрывались нижние этажи, а потом верхние. В 16-этажном прессе это приводило к тому, что каждая плита имела различный профиль плотности, а следовательно, и различные свойства. Этот недостаток был ликвидирован в результате разработки системы одновременного смыкания плит пресса, так что все плиты прессуются идентично.
Последующее отверждение может быть и полезно и вредно. С одной стороны, оно выгодно для штабелирования в горячем состоянии плит с фенольным связующим; здесь отверждение заканчивается после выгрузки из пресса. С другой стороны, укладка плит в горячем состоянии с карбамидным связующим может привести к разрыву связей связующего в результате гидролиза, что вызывается воздействием температуры, влагосодержания и времени. Гидролиз происходит там, где молекулы связующего расщепляются, правда, по этому поводу существуют различные мнения. Одни считают, что такое явление происходит исключительно в древесине, так как она более чувствительна к потере прочности, другие считают, что разрыв происходит на плоскости соединения древесины со связующим.
Глава 2. Выбор и обоснование математической модели объекта
Выбрать модель означает выбрать вид функции. Данный этап самый ответственный. На данном этапе выбора вида модели экспериментатор должен располагать знаниями заранее проведенных исследований. На основании которых он может предположить о характере влияния фактора на параметрах процесса.
Полные и дробные факторные планы позволяют получить линейное описание зависимости отклика от каждого из варьируемых факторов. При детальном изучении большинства процессов лесопромышленных и деревообрабатывающих производств такое представление оказывается слишком грубым. В такой ситуации необходимо обратиться к экспериментальным планам второго порядка.
Планами второго порядка называют такие планы многофакторного эксперимента, с помощью которых можно получить математическое описание объектов в виде полиномов второго порядка. Для трех факторов соответствующее уравнение регрессии записывается в виде:
.
Эта модель содержит все слагаемые линейной модели: свободный член b0, линейные члены b1x1, b2x2, b3x3.
Также модель второго порядка включает квадратичные члены, являющиеся произведениями коэффициентов регрессии на квадраты двух различных факторов, т.е. члены вида b12x1x2, b13x1x3, b23x2x3. Зависимость выходной величины от каждого из факторов, полученная на основе квадратичной модели, представляется на графике отрезком параболы, имеющей ветви, направленные либо вверх, либо вниз. Позволяет достаточно полно описать широкий круг реальных зависимостей.
Глава 3. Выбор и составление плана эксперимента
К планам второго порядка относятся: В-планы и униформ-рототабельные планы (УРП).
В УРП опыты в угловых точках факторного пространства отсутствуют.
В В-планах второго порядка опыты поставлены в угловых точках факторного пространства, т.е. в условиях, когда все факторы принимают свои граничные значения. Это опыты вида
.
В-планы синтезированы математиками, исходя из требований наибольшей точности оценок коэффициентов регрессии. В этих планах каждый фактор варьируется на трех уровнях: -1, 0, +1 в нормализованных обозначениях. В-планы обладают следующим свойством, называемым композиционностью. Составной частью В-плана является полный факторный план ПФП. Это свойство полезно в тех случаях, когда по результатам поставленного ПФП и ДФП получилась неадекватная модель. Тогда есть возможность дополнительно поставить некоторое число опытов, так что все опытов в целом образуют В-план 2-го порядка, а их обработка позволит получить соответствующую модель.
Назовем звездной точкой В-плана условия опыта, в котором один из факторов принимает нормализованное значение: +1 или –1, а остальные фиксируются на основном уровне – ноль в нормализованных обозначениях. Звездные точки для трех факторов (в нормализованных обозначениях):
При числе факторов k имеется 2k различных звездных точек.
В-план состоит из точек ПФП, к которым добавлено 2k звездных точек. Общее число опытов В-плана, таким образом, равно
.
В-план для трех варьируемых факторов в нормализованных обозначениях представлен в таблице 3.1
Таблица 3.1
| Номер опыта | x1 | x2 | x3 | y |
| 1 | +1 | +1 | +1 | y1 |
| 2 | +1 | +1 | 1 | y2 |
| 3 | +1 | 1 | +1 | y3 |
| 4 | +1 | 1 | 1 | y4 |
| 5 | 1 | +1 | +1 | y5 |
| 6 | 1 | +1 | 1 | y6 |
| 7 | 1 | 1 | +1 | y7 |
| 8 | 1 | 1 | 1 | y8 |
| 9 | +1 | 0 | 0 | y9 |
| 10 | 1 | 0 | 0 | y10 |
| 11 | 0 | +1 | 0 | y11 |
| 12 | 0 | 1 | 0 | y12 |
| 13 | 0 | 0 | +1 | y13 |
| 14 | 0 | 0 | 1 | y14 |
В-план для трех варьируемых факторов в натуральных обозначениях представлен в таблице 3.2
Таблица 3.2
| Номер опыта | x1 | x2 | x3 | y |
| 1 | 180 | 13 | 20 | |
| 2 | 180 | 12 | 10 | |
| 3 | 180 | 7 | 20 | |
| 4 | 180 | 7 | 10 | |
| 5 | 160 | 13 | 20 | |
| 6 | 160 | 13 | 10 | |
| 7 | 160 | 7 | 20 | |
| 8 | 160 | 7 | 10 | |
| 9 | 180 | 10 | 15 | |
| 10 | 160 | 10 | 15 | |
| 11 | 170 | 13 | 15 | |
| 12 | 170 | 7 | 15 | |
| 13 | 170 | 10 | 20 | |
| 14 | 170 | 10 | 10 |
Глава 4. Проверка нормальности распределения выходной величины
Результаты предварительной серии опытов представлены в таблице 4.1
Таблица 4.1
| 9,342 | 9,199 | 9,356 |
| 9,221 | 9,303 | 9,224 |
| 9,324 | 9,84 | 9,495 |
| 9,085 | 9,439 | 10,07 |
| 8,718 | 9,606 | 9,651 |
| 9,583 | 10,192 | 9,818 |
| 9,501 | 9,208 | 9,931 |
| 9,839 | 9,562 | 9,553 |
| 10,657 | 10,115 | 9,7 |
| 9,965 | 10,007 | 9,642 |
| 10,054 | 8,111 | 9,775 |
| 9,992 | 8,482 | 9,323 |
| 10,019 | 9,664 | 9,213 |
| 9,898 | 9,253 | 11,085 |
| 9,039 | 8,962 | 9,418 |
| 9,596 | 9,611 | 8,921 |
| 9,183 | 9,946 | 9,941 |
| 9,909 | 9,714 | 9,365 |
| 9,47 | 9,567 | 8,959 |
| 9,239 | 9,179 | 9,043 |
Разобьем диапазон от 8,111 до 11,085 на интервалы равной длины. Для определения числа интервалов k воспользуемся формулой:
k = 1 + 3,2ln n, (4.1)
















