WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 

Pages:   || 2 |

«АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ И ОБЕСПЕЧЕНИЕ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ ПРЯДИЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СРЕДСТВ ОПЕРАТИВНОГО МОНИТОРИНГА ...»

-- [ Страница 1 ] --

На правах рукописи

МАТРОХИН АЛЕКСЕЙ ЮРЬЕВИЧ

АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ И ОБЕСПЕЧЕНИЕ КАЧЕСТВА

ПРОДУКЦИИ ПРЯДИЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА

С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СРЕДСТВ ОПЕРАТИВНОГО МОНИТОРИНГА

Специальности:

05.19.02 – Технология и первичная обработка текстильных материалов и сырья;

05.02.23 – Стандартизация и управление качеством продукции.

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Иваново 2011

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Ивановская государственная текстильная академия» (ИГТА).

доктор технических наук, профессор

Научный консультант Гусев Борис Николаевич доктор технических наук, профессор

Официальные оппоненты:

Жуков Владимир Иванович доктор технических наук, профессор Непомилуев Валерий Васильевич доктор технических наук, доцент Башков Александр Павлович ФГБОУ ВПО «Московский государственный

Ведущая организация текстильный университет им. А.Н. Косыгина»

Защита диссертации состоится 10 ноября 2011 г. в 11.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.061.01 при федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Ивановская государственная текстильная академия» по адресу:

г. Иваново, пр. Ф. Энгельса, 21, ауд. Г-235. E-mail: rector@igta.ru., факс:

(4932)412108.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Ивановской государственной текстильной академии. Текст автореферата размещен на сайте ВАК России: http://vak.ed.gov.ru/ru/dissertation.

Автореферат разослан 30 сентября 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Кулида Н.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы связана с тем, что привлекательность любого предприятия для потребителей определяется характеристиками ее продукции, которые соответствуют установленным требованиям, превосходят уровень аналогичной продукции конкурентов и постоянно улучшаются.
При этом качество продукции и ее потребительские свойства играют ключевую роль в достижении успеха. Выстраивая сеть своих процессов, организации пытаются понять требования клиентов, а затем максимально точно их удовлетворить. Зачастую в организациях различного профиля роль проектирования остается второстепенной, хотя именно данный процесс позволяет преобразовать применимые обязательные требования и пожелания потребителей в конкретные характеристики качества сырья, полуфабрикатов и готовой продукции, понятные исполнителям работ, контролерам и менеджерам. Особенно остро проблема проектирования стоит в тех отраслях, где продукция на протяжении производственного цикла представляет собой непрерывный поток с изменяющимися свойствами. Наглядным примером является текстильная промышленность, и в частности ее первая цепочка - прядильное производство. В нем сырьевой поток многократно трансформируется в результате последовательного воздействия технологического оборудования на соответствующих переходах, приобретая новые формы (кипа, смесь, настил, лента, ровница, пряжа) и определенные свойства (равномерность, чистоту, прочность и др.). При этом показатели свойств продукции имеют высокую вариацию и одновременно зависят от многих факторов.

Современная практика проектирования продукции прядильного производства ограничена итеративным составлением рецептуры рабочей смеси волокон, критерием оптимальности которой является только удельная разрывная нагрузка пряжи, прогнозируемая с помощью одной из эмпирических формул. Несмотря на накопленный опыт в научно обоснованном проектировании свойств пряжи по указанной схеме, данное направление характеризуется рядом недостатков. В частности, при проектировании не учитываются требования к качеству пряжи, состоящие в обеспечении необходимой равномерности по толщине, равномерности по прочности и чистоте (отсутствии пороков). Эти свойства не проектируются на практике именно в связи с отсутствием какихлибо научных рекомендаций. Применение известных эмпирических зависимостей в большей степени относится только к прогнозирования разрывной нагрузки. В то же время процесс проектирования по своей сущности должен иметь другие входные и выходные данные. Входными данными проектирования должны стать минимальные требования к показателям качества пряжи, установленные в стандартах, или иные требования к ее свойствам, предъявляемые со стороны потребителей. Выходными данными проектирования будет не только оптимальная рецептура смеси волокон с учетом наличного волокна, но и интервальные оценки допустимых значений ключевых показателей качества полуфабрикатов. На этом основании следует считать актуальной разработку новой концепции процесса проектирования требуемого уровня качества продукции прядильного производства.

Работа проводилась по плану госбюджетных НИР на 2006…2011. гг.

Цель работы заключается в повышении объективности и оперативности принимаемых решений о качестве продукции в технологических процессах прядильного производства за счет применения методологии автоматизированного проектирования продукции и использования средств оперативного мониторинга.

Для достижения цели в работе поставлены и решены следующие задачи:

- проведен анализ современного состояния проблемы проектирования и оценивания качества продукции прядильного производства;

- разработаны основные теоретические положения проектирования продуктов прядильного производства с использованием рекуррентных нейронных сетей;

- разработана методология проектирования критериев приемки и установления допусков на определяющие показатели качества продуктов прядильного производства;

- созданы оптические компьютеризированные методы измерения показателей геометрических и структурных свойств текстильных волокон, учитываемых при осуществлении процесса проектирования;

- разработаны компьютеризированные методы измерения отдельных показателей структурных свойств полуфабрикатов прядильного производства и пряжи;

- сформирован алгоритм и реализовано необходимое программное обеспечение для автоматизированного проектирования сортировок и смесей волокон;

- разработаны элементы пользовательского интерфейса и средства визуализации результатов проектирования допускаемых значений определяющих показателей технологических свойств полуфабрикатов и пряжи.

Основные методы исследований. Высокая степень обоснованности научных положений обусловлена корректным применением комплекса методов теоретических и экспериментальных исследований. На этапе теоретического обоснования технических решений использованы научные методы по управлению качеством, квалиметрии, проектированию свойств продуктов прядильного производства и текстильному материаловедению. На этапе практического воплощения решений широко применялись методы математической статистики, теории вероятностей, кластерного анализа, методы цифровой обработки сигналов и изображений. Экспериментальные исследования предложенных методов мониторинга проводились с помощью оригинальных прикладных программ, созданных на базе системы матричных вычислений MATLAB. Достоверность результатов экспериментальных исследований обеспечивается использованием стандартных методов статистической обработки прямых измерений с определением предельной погрешности измерений.

Новые научные результаты, полученные в работе, состоят в следующем:

1) по специальности 05.19.02:

- разработан алгоритм автоматизированного проектирования состава смесей текстильных волокон с использованием рекуррентных нейронных сетей;

- сформирована организационная модель процесса проектирования продукции прядильного производства, учитывающая современное функциональное разделение труда;

- разработан единый подход к установлению границ допустимых значений ключевых показателей качества пряжи и полуфабрикатов прядильного производства;

- установлен комплекс математических моделей, описывающих причинно-следственные связи между входными данными проектирования, характеристиками сырья и полуфабрикатов прядильного производства;

- разработаны технические средства неразрушающего контроля показателей структурных свойств полуфабрикатов прядильного производства, осуществляемого на работающем технологическом оборудовании;

2) по специальности 05.02.23:

- разработана принципиальная модель автоматизированного процесса проектирования качества продукции прядильного производства и показана его роль в системах обеспечения качества нештучной продукции;

- предложена концепция определения количественных критериев качества продукции в потоковых технологических системах, основанная на оценке ценности, добавленной на соответствующих технологических этапах;

- создана методика проектирования допустимых значений определяющих показателей качества полуфабрикатов прядильного производства с использованием методов кластерного анализа и теории статистического регулирования;

- разработаны стандартные образцы и объективные способы поверки методов измерения показателей геометрических и структурных свойств волокон, обеспечивающие применение данных методов в сфере государственного регулирования обеспечения единства измерений.

Практическая значимость работы состоит в том, что ее результаты позволяют пользователям в автоматизированном режиме реализовать весь комплекс задач проектирования продукции прядильного производства: от установления оптимальной рецептуры смеси волокон до установления проектных нормативов (допустимых границ) определяющих показателей качества промежуточных полуфабрикатов и пряжи. Для информационной поддержки автоматизированного проектирования создано необходимое программное обеспечение, способное накапливать, анализировать и использовать оперативную информацию о качестве сырьевого потока на различных этапах производственного цикла. Кроме того в результате исследований создана инструментальная база методов измерений показателей геометрических и структурных свойств сырья, полуфабрикатов прядильного производства и пряжи.

Научные результаты использованы при создании системы автоматизированного проектирования продуктов прядильного производства в рамках программы «СТАРТ», финансируемой Фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере по теме «Разработка методологии автоматизированного проектирования смесей волокон на основе рекуррентных нейронных сетей с использованием данных мониторинга технологических процессов». Практическое внедрение результатов работы осуществлялось в условиях прядильного производства Фурмановской ПТФ № ОАО «ХБК «Шуйские ситцы» (Ивановская обл.). Часть результатов исследования внедрена в учебный процесс ИГТА в виде измерительных стендов для выполнения научно-исследовательских и лабораторных работ аспирантами и студентами. Практическое использование результатов диссертационной работы подтверждается соответствующими актами.

Апробация работы. Материалы диссертационной работы доложены и получили положительную оценку: на заседании кафедры материаловедения, товароведения, стандартизации и метрологии ИГТА; на научном семинаре ИГТА по проблемам повышения эффективности технологических процессов текстильной и легкой промышленности; на заседании кафедры Организация производства и управление качеством ГОУ ВПО «Рыбинская государственная авиационная технологическая академия им П.А. Соловьева»; на международных научнотехнических конференциях «Современные наукоемкие технологии и перспективные материалы текстильной и легкой промышленности» (Прогресс-2002, 2004…2008, 2010), ИГТА, Иваново, 2002...2010 гг.; на всероссийских научнотехнических конференциях «Проблемы льноперерабатывающего комплекса России», «Актуальные проблемы переработки льна в современных условиях», «Современные наукоёмкие инновационные технологии развития промышленности региона» (Лен-2002…2010), КГТУ, Кострома, 2002…2010 гг.; на международной научно-технической конференции «Перспективы использования компьютерных технологий в текстильной и легкой промышленности» (ПИКТЕЛИГТА, Иваново, 2003 г.; на межвузовских научно-технических конференциях аспирантов, магистров и студентов «Молодые ученые - развитию текстильной и легкой промышленности» (Поиск-2002…2008, 2010), ИГТА, Иваново, 2002.

..2010 гг.; на международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы создания и использования новых материалов и оценки их качества», ПАИМС, Москва, 2002 г.; на межрегиональной научно-практической конференции «Региональные производители их место на современном рынке товаров и услуг», КГТЭИ, Красноярск, 2003 г.; на всероссийской научнотехнической конференции «Актуальные проблемы проектирования и технологии изготовления текстильных материалов специального назначения» (ТехтекстильДИТУД, Димитровград, 2005 г.; на VIII, IX и Х Всероссийских конференциях-семинарах «Проектирование, контроль и управление качеством продукции и образовательных услуг», СамГТУ, Сызрань, 2005 г., ТГУ, Тольятти, 2006, гг.; на ХI Международной научно-практической конференции «Наука», МГУС, Москва, 2006 г.; на международной научно-практической конференции «Менеджмент качества продукции и услуг», БГТУ, Брянск, 2007, 2010 гг.; на межрегиональной научно-практической конференции «Актуальные проблемы потребительского рынка товаров и услуг», КГМА, Киров, 2009 г.

Разработанные научно-технические продукты, в т.ч. лабораторный измерительный комплекс «МиниЛАБ-1», демонстрировались на выставках:

Ивановский инновационный салон «ИННОВАЦИИ-2004» (г. Иваново, 15- декабря 2004 г.); Ивановский инновационный салон «ИННОВАЦИИ-2005» (г.

Иваново, 14-16 декабря 2005 г.); Ивановский инновационный салон «ИННОВАЦИИ – 2006» (г. Иваново, 6-7 декабря 2006г.); Ивановский инновационный салон «ИННОВАЦИИ-2007» (г. Иваново, …-… декабря 2007 г.); II Всероссийский молодежный инновационный конвент (С.-Петербург, 9-10 декабря 2009 г.); IV Петербургский партнериат «Санкт-Петербург – регионы России и зарубежья. Межрегиональное и международное сотрудничество малого и среднего бизнеса» (г. С.-Петербург, 10-12 марта 2010 г.); Ивановский инновационный салон «ИННОВАЦИИ-2010» (г. Иваново, 30 сентября - 1 октября 2010 г.).

Личный вклад автора. Соискателю принадлежит основная роль в постановке и решении задач, в непосредственном выполнении теоретических и экспериментальных исследований, разработке соответствующих алгоритмов и программного обеспечения, обобщении результатов и формулировке выводов, изложенных в диссертации.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 80 печатных работ. Из них одна монография, одна статья в журнале «Стандарты и качество», 23 статьи в журнале «Известия вузов. Технология текстильной промышленности», одна статья в журнале «Текстильная промышленность»

(указанные журналы, входят в перечень ВАК), две статьи в журнале «Методы менеджмента качества», четыре статьи в журнале «Вестник ИГТА», восемь статей в сборниках материалов семинаров и конференций различного уровня, четыре патента РФ на изобретение, один патент РФ на полезную модель, три свидетельства ФИПС об официальной регистрации программы для ЭВМ, одно свидетельство ОФАП о регистрации разработки, остальные публикации – тезисы конференций различного уровня.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, заключения с основными выводами по работе, библиографического списка и четырех приложений. Работа изложена на 464 страницах машинописного текста, включает 137 рисунков, 115 таблиц.

Библиографический список состоит из 253 наименований. Приложения составляют 57 страниц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, определена цель исследований, дана характеристика научной новизны и практической значимости работы.

В первой главе проведен анализ существующего состояния проблемы проектирования и оценивания качества продукции прядильного производства. Рассмотрены современные организационные, технико-технологические и экономические факторы, способствующие повышению качества и конкурентоспособности продукции.

Исследование практического опыта по внедрению и функционированию систем менеджмента качества (СМК) на отечественных текстильных предприятиях показало, что формальное использование документальных методов распределения ответственности и полномочий не способно привести к значительному изменению результативности бизнес-процессов и повышению качества продукции. Функции управления процессами жизненного цикла должны совершенствоваться на основе теории всеобщего управления качеством (TQM) и современных информационных технологий. Научному решению проблем управления качеством, а также совершенствованию подходов и концепций TQM посвящены труды таких отечественных и зарубежных ученых, как Ю.П. Адлер, В.Я. Белобрагин, Б.В. Бойцов, В.В. Бойцов, Г.П. Воронин, В.Г. Версан, А.В.

Гличев, О.П. Глудкин, С.Д. Ильенкова, В.А. Лапидус, В.В. Окрепилов, М.З.

Свиткин, А.И. Субетто, Ph. Crosby, W.. Dming, A. Feigenbaum, К. Ishikawa, J.

Juran, W.A Shewhart, G. Taguchi и др.

Предварительный анализ текущего состояния дел в управлении качеством продукции на текстильных предприятиях РФ позволил установить, что ключевым направлением в улучшении их работы может стать разработка и внедрение в рамках СМК новых автоматизированных средств проектирования, учитывающих применимые требования к выпускаемой продукции, а также фактическую информацию о возможностях технологических процессов. В ходе анализа различных методов проектирования (прогнозирования) свойств текстильной продукции (в том числе пряжи) установлены общие подходы и принципы получения выходных данных проектирования. Показано, что развитию современных подходов к проектированию текстильной продукции способствовали работы российских ученых Н.М. Белицина, А.Н. Ванчикова, В.А. Ворошилова, К.И. Корицкого, А.А.Синицына, А.Н. Соловьева, В.А. Усенко, Ю.С. Шустова и др. Среди зарубежных разработок в области проектирования свойств текстильных изделий следует отметить труды таких ученых как B. Cavaney, P. Grkan, G.A.R.

Foster, A. Majumdar, M.W. Suh, M.E. reyen, и др.

Проведенный анализ научных работ позволил сделать следующие выводы.

Во-первых, существующую практику проектирования состава сырья на основе оптимизации механических свойств пряжи необходимо дополнить критериями в виде геометрических и структурных характеристик. Во-вторых, в дополнение к традиционному установлению рецептуры сырья (смеси волокон) критически важно получить инструмент для установления проектных нормативов по важнейшим показателям качества промежуточных продуктов (полуфабрикатов). В-третьих, процесс проектирования необходимо обеспечить средствами оперативного мониторинга качества продукции на всех этапах производственного цикла: от приемки волокнистого сырья до получения пряжи.

На следующем этапе проведено исследование в отношении существующей системы оценивания качества сырья и продуктов (полуфабрикатов) прядильного производства. Рассмотрены различные виды применяемого контрольноизмерительного оборудования, а также перспективные инновационные разработки в этой области. Показано, что значительный вклад в развитие современных методов оценки качества волокон, нитей и полуфабрикатов прядильного производства внесли работы отечественных ученых Б.Н. Гусева, Н.А. Коробова, С.М. Кирюхина, П.А. Севостьянова, Н.А. Смирновой, Е.Л. Пашина, П.Г. Шляхтенко и др. Среди существующих разработок особый интерес вызывают новые методы оценки качества текстильных материалов и изделий, основанные на использовании современных компьютерных средств и информационных технологий. Вместе с тем отмечена необходимость в разработке инструментальных средств количественной оценки качества отдельных свойств волокнистого сырья и полуфабрикатов, поскольку их отсутствие или высокая трудоемкость имеющихся средств могут сказаться на качестве информационной базы, которую предполагается использовать в процессе проектирования.

Выбор компьютерных средств в качестве основы для разработки программно-аппаратных измерительных комплексов обусловлен целым рядом преимуществ, а именно: универсальностью применения вычислительной и периферийной техники при реализации различных методов измерений; возможностью совершенствования измерительных алгоритмов и расширения их функций; высокой автоматизацией на различных этапах процесса измерений – от сбора первичных данных до выдачи итоговых результатов; высокими техническими характеристиками современных устройств ввода/вывода информации, способствующими снижению инструментальной составляющей погрешности измерений.

Применение новых информационных технологий на сегодняшний день не ограничивается аппаратными и программными средствами получения и обработки сигналов. В последнее время активно развивается теория интеллектуальных вычислений, связанная с построением и применением искусственных нейронных сетей. Использование данного инструментария в целях проектирования заданного уровня свойств текстильных материалов является оправданным, поскольку нейронные сети не только выполняют однажды запрограммированную последовательность действий над заранее определенными данными, но и способны сами анализировать вновь поступающую информацию, находить в ней закономерности и самостоятельно производить моделирование причинноследственных связей.

На основании проведенного анализа сделан вывод о том, что процесс проектирования продукции в потоковых системах может стать основой для эффективного управления ее качеством при условии интенсивного использования возможностей современных информационных технологий как в получении первичных данных, так и в определении связей между влияющими факторами.

Вторая глава посвящена разработке теоретических основ проектирования продуктов прядильного производства и оптимизации состава смеси волокон с использованием рекуррентных нейронных сетей.

В основе предложенной модели проектирования свойств пряжи и других продуктов прядильного производства лежит концепция PDCA (рис. 1), согласно которой управление любым процессом осуществляется посредством четырех этапов: «Планируй» - «Делай» - «Проверяй» – «Действуй».

(требования потребителей, контрактные требования, требования отраслевых и национальных стандартов, база данных технического контроля) Входные данные проектирования Рис. 1. Модель процесса проектирования свойств полуфабрикатов и пряжи с учетом установленных требований и технологических возможностей В соответствии с предложенной в работе концепцией проектирование не может опираться на единственную, заранее определенную и неизменную во времени формулу. Аналитические выражения могут и должны динамично изменяться, они сами являются внутренним результатом проектирования, основанным на статистическом анализе накопленных фактических данных лабораторных испытаний и операционного технического контроля. Главными результатами проектирования следует считать состав смеси волокон, утвержденный соответствующим уполномоченным лицом, а также номинальные и предельно допустимые значения определяющих единичных показателей качества (ЕПК) пряжи и полуфабрикатов прядильного производства, установленные в ходе статистического анализа и с учетом действующих стандартов.

Задачи обработки информации о производимой продукции и процессах прядильного производства осложняются большим количеством технологических переходов, видов полупродуктов и соответствующих им ЕПК. В связи с этим, целесообразно применить принципы искусственного интеллекта, когда решение о выборе проектируемого значения принимается на основании множества критериев (функций), соревнующихся между собой и дополняющих друг друга. Подобные динамичные системы и устойчивые алгоритмы проектирования реализуются с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС), а именно сетей с обратной связью.

Одной из главных задач на начальном этапе создания ИНС является установление критически важных показателей качества, которые могут быть использованы как критерии оптимизации (входные данные) при автоматизированном проектировании. Минимальный, перечень показателей качества пряжи определен с учетом ГОСТ 4.8-2003 и включает: удельную разрывную нагрузку Ру (сН/текс); коэффициент вариации по разрывной нагрузке Ср (%);

коэффициент вариации по линейной плотности (диаметру) Ст (Сd), %; число пороков, приходящихся на 1000 м пряжи N (шт.); дополнительно учитывался коэффициент использования разрывной нагрузки волокон в пряже Кисп, определяемый по формуле где Pпр – разрывная нагрузка пряжи, сН; Pв – средневзвешенная разрывная нагрузка волокон смеси, сН; Тпр – фактическая линейная плотность пряжи, текс;

Тв – средневзвешенная линейная плотность волокон смеси, текс; f(Т) – функция, устанавливающая влияние интенсивности скручивания на величину Pпр.

Следующей задачей разработки ИНС является установление перечня влияющих параметров, которые относятся к качеству исходного сырья или к результативности технологических процессов. Для выявления и оценивания таких параметров предложена стратегия непрерывного формирования добавленной ценности продуктов прядильного производства (рис. 2).

Рис. 2. Концепция формирования добавленной ценности продуктов прядильного производства На каждом этапе прядильного производства происходит преобразование, которое преследует определенную цель и может быть оценено с помощью единичных и комплексных показателей результативности. Для описания сущности добавленной ценности материального потока предложено общее выражение для оценки качества продукта на любом производственном этапе:

где Qn, Qn-1 – значение КПК продукта рассматриваемого (п-го) и предшествующего (п–1-го) технологических этапов прядильного производства; i – коэффициент весомости i-го технологического этапа; Rn – комплексный показатель результативности (КПР) рассматриваемого технологического этапа:

здесь j – коэффициент весомости j-го единичного показателя результативности (ЕПР); m – количество ЕПР n-го технологического этапа; qj – j-й ЕПР рассматриваемого технологического этапа, определяемый по выражению где x j - фактическое значение j-го единичного показателя результативности;

x j - номинальное (базовое) значение j-го единичного показателя результативности; sgn x – сигнум-функция от х, то есть Предлагаемая схема объединяет такие понятия, как качество продукта и результативность технологического этапа. Результативность технологических этапов предлагается оценивать вторичными свойствами продуктов, т.е.

величиной изменения их первичных свойств.

Отправной точкой в данной схеме служит качество спроектированной смеси, которое, в свою очередь, оценивается совокупностью показателей (удельной разрывной нагрузкой Рув, верхней средней длиной UHML, показателем зрелости Z, средней линейной плотностью Tв, площадью сорных примесей Area), преобразованных в безразмерные величины.

Результирующая комплексная оценка качества пряжи в шкале отношений от 0,0 до 1,0 указывает на общее состояние технологической линии, которое учитывается в дальнейшем при проектировании оптимального состава смеси волокон. Результаты по определению применимости ЕПР промежуточных технологических этапов приведены в табл. 1.

Качественная Наименование и обозначение Применимость характеристика ЕПР, выраженных в относи- к технологическому этапу (вторичное свойство) тельном отклонении Фактической доли компонен- Получение технологической смеСмешиваемость Объемной массы волокнисто- Получение технологической смеРазрыхляемость Доли (или числа) пороков и Получение технологической смеОчищаемость Выравниваемость Следующая задача исследования состояла в установлении причинноследственных связей между проектируемыми параметрами пряжи и влияющими факторами, в т.ч. показателями качества исходного сырья. Результаты построения методами множественного корреляционного анализа математических моделей, описывающих влияние характеристик волокнистого сырья на проектируемые показатели качества пневмомеханической пряжи, приведены в табл. 2.

Наименование проектируемого ЕПК пряжи Уравнение регрессии Удельная разрывная нагрузка Коэффициент вариации по разрывной наСр = 9,882 – 0,070Lв – 0,83Z + 0,314сор грузке Число пороков на 1000 м Коэффициент использования разрывной Значения коэффициентов, представленные в табл. 2, могут быть использованы только в определенном контексте (в условиях конкретного предприятия) и только на стадии запуска нейронной сети. Согласно плану эксперимента построены матрицы связей, позволившие определить наиболее значимые факторы (табл. 3).

Одной из заявленных операций проектирования является составление смеси волокон. При рассмотрении этой операции следует отметить, что объем обрабатываемых данных очень велик, поэтому получение оптимального состава смеси с желаемой точностью потребовало применения автоматизированного алгоритма (рис.3).

НАЧАЛО

Подтверждение идентификационных данных пользователя эмпирических завиподбором оптимального состава Рис. 3. Алгоритм процесса проектирования смеси (сортировки) волокон Первый шаг в проектировании состава конкретной сортировки волокон состоит в задании требуемых значений количественных характеристик планируемой к производству пряжи исходя из назначения пряжи и особенностей технологической линии, которую предполагается задействовать для изготовления пряжи. Основным шагом является автоматизированный перебор вариантов смесей из имеющегося на складе сырья, анализ приемлемости вариантов по установленным критериям и выбор оптимального варианта, имеющего наименьшую стоимость сырьевой составляющей и наименьшую величину интегрального отклонения расчетных значений всех проектируемых показателей качества пряжи от их требуемых значений (рис. 4).

Корректированные коэффициенты уравнений Рис. 4. Фрагмент алгоритма проектирования смесей по обработке данных с подбором оптимального состава смеси волокон Сущность работы ИНС (рис. 5) состоит в том, что каждое уравнение регрессии связано с одним из нейронов, на выходе которого генерируется величина рассогласования между требуемым и расчетным значением соответствующего проектируемого показателя качества пряжи Yi.

Рис. 5. Структура ИНС для проектирования сортировок волокон Величина рассогласования по i - му показателю определяется выражением где (Yтреб)i - требуемое значение i -го проектируемого показателя качества пряжи;

(Yрасч)i - расчетное значение i –го проектируемого показателя качества пряжи.

Моделирование вариантов сортировок, расчет значений проектируемых ЕПК пряжи и определение критериев приемлемости сортировок осуществляется многократно в результате перебора всех возможных комбинаций партий и долей их вложения. Перебор осуществляется последовательно на нескольких уровнях.

Сначала из имеющейся складской базы данных извлекается массив данных о партиях хлопковых волокон с приемлемыми уровнями градации (типами, сортами и классами). На втором уровне моделирования вариантов сортировок выполняется перебор партий добавляемых компонентов с учетом их требуемого количества (устанавливается в качестве исходных данных). На третьем уровне перебора вариантов сортировок варьируются доли вложения каждого элемента сортировки.

В третьей главе приведены результаты теоретических и экспериментальных исследований по проектированию критериев приемки продуктов прядильного производства по выбранным единичным показателям качества.

Операции установления критериев приемки выполняются в соответствующих слоях нейронов ИНС (рис. 6) и включают: сбор текущих данных; определение расчетных значений ЕПК по математическим моделям; определение номинальных значений ЕПК и расчет доверительных интервалов.

Перечень проектируеи ЕПР технологических мых ЕПК полуфабриАктуализация процесса проектирования Перечень ЕПК сырья В результате проведенного эксперимента и анализа выборочных данных построены математические модели, которые использованы в качестве нейронов ИНС первого слоя. Номинальные значения по каждому показателю устанавливаются в результате работы своей ветви ИНС (рис. 7).

Коэффициенты весомости k-го уравнения определяются выражением где CVk 100 Yk Yk факт - коэффициент вариации от неадекватности проектиm нение от неадекватности; Y факт Yфакт j m - среднее арифметическое знаj чение по фактическим данным; m – объем выборки.

Согласно предлагаемому алгоритму номинальное значение определяется как средневзвешенное значение из расчетных значений, сгенерированных нейронами ИНС. Причем весомости этих уравнений на стадии запуска ИНС равны. На стадии функционирования ИНС весомости определяются на основании соотношения «сигнал/шум», которое численно равно коэффициенту вариации от неадекватности расчетных и фактических значений по предыдущим итерациям проектирования. В табл. 4 приведены определенные номинальные значения ЕПК пряжи.

Обозначение ЕПК пряжи Номер нейрона в ветви ИНС Расчетное значение ЕПК Номинальное ЕПК Следующей стадией проектирования критериев приемки продукции является установление допусков, то есть интервалов приемлемых значений определяющих показателей качества продукции. Одной из основных проблем в области определения допусков является выбор диапазона, позволяющего условно разделить продукцию на «годную» и «негодную». Применительно к продукции прядильного производства такая постановка задачи неактуальна, поскольку выпускаемая пряжа и полуфабрикаты прядильного производства представляют собой непрерывный поток. В условиях операционного контроля речь о принятии или отклонении партии не идет. Поэтому основная роль допусков должна заключаться в предупреждении о возможном появлении несоответствий в продукции или сбоев в технологическом процессе. В связи с этим предлагается новая методика установления допусков, которая приведена на рис. 8.

Рис. 8. Последовательность операций по установлению допускаемых значений ЕПК Анализ статистической управляемости технологического процесса предусматривает применение в ходе мониторинга контрольных (Х - Rx) карт по основным проектируемым показателям. Определение доверительного технологического интервала по показателю «коэффициент вариации выпускной ленты» на основе генеральной совокупности данных показано на рис. 9.

Рис. 9. Определение доверительных интервалов ЕПК В дальнейшем предусмотрены процедуры актуализации нейронной сети по обратной связи. Режим актуализации определяется результатами функционирования процесса с точки зрения его соответствия установленным допускам.

Каждый режим имеет свои основания, цели и набор действий. Для автоматизированной диагностической оценки состояния процесса используются критерии:

количество выходов за границы допуска и индекс работоспособности СPK:

Совместный анализ индекса работоспособности по совокупности кластеров также проводится с помощью ИНС (рис. 10).

Рис. 10. Структура ИНС для диагностической оценки состояния технологического процесса В текущем режиме актуализации корректировке подвергаются только весомости уравнений. При этом наибольший вклад в проектирование конкретного показателя качества продукта будет вносить то уравнение, которое характеризуется наибольшей адекватностью, т.е. проектируемые значения близки к фактическим значениям. В отдельных реализациях нейронной сети допустимо снижение коэффициента весомости используемого уравнения до статистически незначимой величины. Это требует наиболее радикального режима актуализации, который предусматривает пересмотр уравнений множественного корреляционного анализа не только по величине коэффициентов, но и по составу аргументов. В этом случае уравнение может быть полностью исключено из общего алгоритма. Таким образом, повторяющийся процесс проектирования должен приводить к автономному уточнению полученных зависимостей посредством обратной связи на основе результатов постоянного мониторинга технологического процесса.

В четвертой главе в рамках совершенствования процесса входного контроля разработаны методы измерения показателей геометрических и структурных свойств волокон с использованием компьютерных средств.

Разработка производительного метода измерения показателей протяженности обусловлена тем, что среди выбранных 17 ЕПР технологических этапов и ЕПК исходного сырья семь показателей прямо или косвенно связаны с характеристиками протяженности волокон. Традиционные методы измерения показателей протяженности, используемые в России, характеризуются высокой трудоемкостью и не отвечают потребностям оперативного мониторинга.

Рассмотрены современные методы измерения показателей протяженности волокон и установлено, что наиболее подходящим является метод оптоэлектронного сканирования очесанной части волокнистого продукта (ленты).

Предложено техническое решение и устройство для подготовки к измерению (рис. 11, а), с помощью которого можно получить пробу нового вида, представляющую собой двухстороннюю бородку (рис. 11, б). При этом каждая сторона пробы готовится и сканируется независимо от другой стороны, что позволяет получить практически прямую и максимально узкую линию стыка.

Рис. 11. Изображение устройства (а) для подготовки пробы нового вида к измерению показателей протяженности и результирующее изображение пробы нового вида (б) Согласно предлагаемому способу измерения показателей протяженности после фотоэлектрического сканирования пробы на основании первичных данных строят диаграмму (эмпирическую функцию) изменения оптической плотности поглощенного светового потока по длине пробы. Существенным достижением применения пробы нового вида является возможность сопоставления различных показателей протяженности волокон, применяемых за рубежом (система HVI) и в отечественной практике. В первом случае используется эмпирическая функция плотности поглощенного светового потока (рис. 12, а). Для определения средней условной длины из вершины диаграммы (т. А) проводят касательные к ее боковым ветвям и вычисляют полусумму тангенсов этих углов 1 и 2, для определения верхней средней длины касательные к боковым ветвям диаграммы проводят из т. С, лежащей посередине отрезка АВ, и вычисляют полусумму тангенсов углов 3 и 4. Для определения длины при заданной оптической плотности поглощенного светового потока (50% или 2,5% квантилей) на соответствующем расстоянии от оси абсцисс (т. С или т. D) проводят горизонтальный отрезок, соединяющий две ветви построенной диаграммы, длина которого численно равна удвоенной длине соответствующей характеристики.

Плотность поглощенного светового потока Плотность поглощенного светового потока Плотность поглощенного светового потока Плотность поглощенного светового потока Рис. 12. Анализ эмпирической функции плотности поглощенного светового потока: а) при определении показателей протяженности в системе HVI; б) при определении показателей, принятых в отечественной практике Для определения показателей протяженности, принятых в отечественной практике, необходимо проанализировать диаграмму изменения оптической плотности поглощенного светового потока. При анализе (отдельно по ветвям, находящимся справа и слева от т. А) был сделан вывод, что распределения, находящиеся по обеим сторонам от т. А, согласуются с законом распределения, известным как логарифмически нормальный. Указанный закон характеризуется двумя параметрами: математическим ожиданием М и средним квадратическим отклонением. Вместе с тем известно, что распределение текстильных волокон по длине в штапеле согласуется с нормальным законом распределения, который характеризуется математическим ожиданием М1 и средним квадратическим отклонением 1. Поэтому для того, чтобы перейти от эмпирической функции изменения оптической плотности поглощенного светового потока по длине пробы к функции распределения текстильных волокон по длине в штапеле, можно воспользоваться аддитивной передаточной функцией, связывающей нормальный F. L, M 1, 1 и логарифмически нормальный F.. L, M, законы распределения:

График изменения передаточной функции представлен на рис. 12, б (вверху). Фактически он показывает накопленное приращение/уменьшение доли волокон в сечении пробы в процессе ее формирования, т.е. функцию распределения сдвигов волокон друг относительно друга. Для того чтобы определить величину приращения или уменьшения доли волокон в каждом сечении пробы, необходимо продифференцировать функцию F(L) по длине. В результате получена функция плотности распределения сдвигов волокон в пробе (рис. 12, б). В ходе дальнейшего дифференцирования определена функция плотности распределения кончиков текстильных волокон по длине пробы. Путем суммирования функции плотности распределения сдвигов волокон в пробе и функции плотности распределения кончиков волокон в пробе получают расчетную функцию плотности распределения текстильных волокон по длине в штапеле (для каждой ветви). После суммирования абсолютных значений функции в порядке симметрии относительно начала координат строят итоговую функцию (диаграмму распределения) и по известным формулам определяют значения искомых показателей протяженности.

В целях поверки существующих методов измерения показателей протяженности волокон разработан базовый метод, который предусматривает компьютерный анализ изображений одиночных неориентированных волокон и имеет улучшенные метрологические характеристики. Предварительно установлено, что наибольший вклад в возникновение методической погрешности существующего метода вносит операция измерения длины одиночного волокна.

Причиной погрешности является неадекватность контролируемому объекту модели, параметры которой принимаются в качестве измеряемой величины. Это связано с тем, что измерение осуществляется дискретно по небольшим участкам изображения (размером от 1 до 17 пикселей), поэтому любое отклонение от прямолинейного расположения волокна внутри соответствующего участка приводит к систематическому искажению (уменьшению) получаемого результата относительно действительного значения. Экспериментально установлено влияние извитости (кривизны) волокон на получаемые результаты и создан алгоритм, который учитывает количество изгибов и прогнозирует погрешность от кривизны волокон. В результате методическая составляющая итоговой погрешности метода снижена с 1,34 % до 0,5%, итоговая же погрешность метода снижена с 1,59% до 0,99%.

Данные эксперимента по сравнению результатов измерений показателей протяженности предлагаемым и базовыми методами представлены в табл. 5.

Наименование Показатели, определяемые согласно ГОСТ 3274.5- Среднеквадратическое длины, мм Коэффициент вариации по длине, % Доля коротких (короче мм) волокон, % Показатели, определяемые согласно ASTM D 1447-07 (США) Средняя условная длина (mean length), мм Верхняя средняя длина (upper half mean length), мм 2,5%-ная длина перекрытия (2,5% span length), мм тия (50% span length), мм Отношение однородности (uniformity ratio), % Индекс коротких волокон fiber index), % Затраты времени на получение однократного результата измерения показателей протяженности предлагаемым методом составляют 12…15 минут, что является приемлемым для задач оперативного мониторинга и проектирования.

В той же главе отражены результаты разработки инструментального метода определения показателей зрелости хлопковых волокон. В основе известных методов определения показателей зрелости лежит экспертная оценка принадлежности исследуемого волокна к той или иной группе зрелости. Такой подход к процессу измерения обладает недостатками, связанными с определенной субъективностью, высокой трудоемкостью и низкой информативностью оценки. Перспективным решением данной проблемы является разработка инструментальных средств получения визуальной информации о хлопковых волокнах и алгоритмов ее обработки на основе современных информационных технологий с целью определения информативных показателей зрелости хлопковых волокон.

Прежде всего, разработан новый показатель зрелости хлопковых волокон, который гармонизирован с международной системой оценки зрелости хлопковых волокон по стандарту ASTM D 3818-1976 (США). Он позволяет учесть особенности формы поперечного сечения волокон и вычисляется по выражению где - относительная величина фактического заполнения площади поперечного сечения волокна целлюлозой с учетом имеющегося в волокне канала; Sw - площадь части поперечного сечения хлопкового волокна, непосредственно занятая фибриллами целлюлозы, мкм2; S w S S v ; S -площадь поперечного сечения волокна, измеренная по внешнему контуру, мкм2; Sv - площадь той части поперечного сечения хлопкового волокна, которую занимает канал, мкм2; Р - периметр поперечного сечения по внешнему контуру, мкм; Э - эталонное значение заполнения площади поперечного сечения волокна целлюлозой, определенное по выборке волокон с оптимальными параметрами зрелости ( Э 0,777 ).

Проведен анализ элементов макроструктуры хлопковых волокон, наблюдаемых в поляризованном свете, с целью установления признаков распознавания волокон различной степени зрелости. В результате исследований дополнительно к цветовым оттенкам изображений волокон выявлены такие признаки, как неравномерность интенсивности изображений волокон в поперечном направлении (зернистость поверхности волокна) и неравномерность интенсивности изображений волокон в продольном направлении (пространственная извитость волокна). Все эти признаки косвенно характеризуют зрелость волокон.

В результате проведенных исследований на основе корреляционного анализа опытных данных получено эмпирическое выражение для косвенного определения показателя Z, имеющее вид где IR, IG, IB – индексы цветовых составляющих цифровых изображений хлопковых волокон в палитре RGB; v1 – параметр, характеризующий неравномерность интенсивности изображений волокон в поперечном направлении; v2 – параметр, характеризующий неравномерность интенсивности изображений волокон в продольном направлении.

На стадии получения изображений волокон использованы основные технические средства: биологический микроскоп с увеличением объектива 10х, оснащенный поляризационным комплектом, цифровая камера-окуляр с размерами матрицы 1280х1024 и собственной оптической системой с коэффициентом увеличения 10х, смонтированная с пластиной анализатора поляризационного комплекта. Указанные технические устройства сопряжены между собой и с процессорно-вычислительным блоком (персональным компьютером).

Распознавание волокон различной степени зрелости выполняется в автоматическом режиме после запуска измерительного алгоритма и основывается на идентификации цветовых параметров и признаков структурной неравномерности изображений волокон в поперечном (рис. 13, а) и в продольном направлениях (рис. 13, б).

Средняя яркость в столбцах Рис. 13. Признаки распознавания изображений хлопковых волокон различной зрелости: в поперечном (а); в продольном направлениях (б) Для распознавания волокон и измерения их оптических характеристик создана компьютерная программа, которая реализует принципы гибридной обработки цифровых изображений хлопковых волокон, полученных в поляризованном свете. Сущность гибридной обработки заключается в использовании различных фильтров и конкурирующих алгоритмов получения измерительной информации. В частности, для выделения изображений волокон использован ряд математических фильтров (Собела, Превита, Лапласа, ГауссаЛапласа) в различных вариациях. Для анализа неравномерности изображений волокон использованы возможности вейвлет-преобразований, в частности импульсные функции Койфмана и симметричные вейвлет-функции.

Установлена методика поверки метода определения показателей зрелости хлопковых волокон, предусматривающая контроль точности в отношении выходного измеряемого показателя зрелости Z и в отношении первичных физических величин, характеризующих способность оптической системы воспринимать и передавать цвет измеряемого объекта. По известной методике обработки результатов многократных измерений была определена предельная погрешность измерений, которая не превышает 3,5%.

Пятая глава посвящена созданию комплекса компьютеризированных методов измерения отдельных показателей структурных свойств полуфабрикатов прядильного производства и пряжи.

Выбор перечня ЕПК продуктов прядильного производства и постановка соответствующих научных задач связаны с получением объективных данных для последующего проектирования. Особый интерес вызывают показатели, определение которых в настоящее время затруднено по техническим причинам. Среди таких показателей следует выделить количество пороков в технологической смеси, в кардном прочесе, коэффициент распрямленности волокон в ленте, а также соотношение компонентов в неоднородных смесях (продуктах). Все перечисленные показатели могут быть оценены на основе оптических измерений с использованием широко распространенных аппаратных средств (оптического планшетного сканера и/или фотокамеры). Разработан алгоритм и соответствующая программа для ЭВМ, позволяющие выделять и идентифицировать инородные объекты на поверхности волокнистых материалов. Новый способ измерений обладает расширенными функциональными возможностями за счет использования полноцветного изображения пробы, применения нового механизма выделения отдельных инородных объектов, а также дополнительных критериев обнаружения инородных объектов, таких, как кожица хлопковых семян с волокном. Отмечено, что данный порок, как правило, имеет видимый ореол из-за волокон с повышенной желтизной. Поэтому в качестве нового признака распознавания предложено использовать долю точек изображения (пикселей), находящихся в прямоугольной окрестности каждого инородного объекта и имеющих коэффициент желтизны (b) не ниже 15 единиц. Коэффициент желтизны определяется по цифровому изображению в стандартной палитре красного, зеленого и синего цветов (sRGB) по формуле где R, G, B – значения интенсивности соответственно красной, зеленой и синей цветовых составляющих пикселей в условных единицах от 0 до 255.

Численные значения показателя желтизны (b) и пиксели, удовлетворяющие указанным условиям, показаны на рис. 14. Критерием распознавания кожицы с волокном является значение доли «желтых» пикселей, превышающее 0,1.

Рис. 14. Окрестность инородного объекта в численном (а) и в визуальном (б) представлении Предлагаемый способ позволяет измерять такие показатели, как общее число крупных сорных примесей; общая доля сорных примесей по площади; количество кожицы семян с волокном; распределение (доли) пороков пяти видов по занимаемой площади; число мелких сорных примесей. Затраты времени на получение однократного результата измерения не превышают 5 минут. Результаты измерений используются для оперативной оценки показателя G.

Аналогичный подход использован для оценки соотношения компонентов технологической смеси, отличающихся по цвету.

Актуальной задачей является разработка экспресс-метода определения соотношения компонентов в смесях неоднородных неокрашенных волокон.

Проанализирован ряд признаков, используемых для распознавания волокон различной природы, и показано, что традиционные способы предусматривают длительные и трудоемкие исследования. Вместе с тем известно, что длина натуральных и химических волокон подчиняется различным законам распределения. В частности, распределение хлопковых волокон по длине согласуется с нормальным законом, имеющим коэффициент эксцесса, близкий к нулю (рис. 15, а). Распределение синтетических волокон по длине с некоторыми допущениями можно считать импульсным, сконцентрированным около значения номинальной длины в узком интервале длин (рис. 15, б). В результирующем распределении смеси волокон по длине (рис. 15, в) можно выделить явные признаки наличия синтетического компонента, которые коррелируют с долей его вложения в смесь. Данное наблюдение положено в основу кластеранализа суммарного распределения и выделения долей двухкомпонентной смеси.

Доля волокон, Рис. 15. Распределение исходных волокон по длине: а - хлопковое, б полиэфирное; в – смесь хлопкового и полиэфирного в соотношении 50/ Последовательность определения состава смеси имеет следующий вид:

- отбор проб волокон каждого исходного компонента смеси;

- измерение показателей протяженности и построение фактической диаграммы распределения по длине каждого компонента;

- отбор пробы смеси волокон в заданной точке технологического процесса;

- измерение показателей протяженности и построение фактической диаграммы распределения по длине смеси волокон;

- построение моделей результирующего распределения с учетом данных о распределении исходных компонентов и доли их вложения с шагом в - анализ интегрального отклонения E эмпирического распределения fфакт(L) смеси волокон по длине от моделируемого распределения fмод(L):

где Lmin, Lmax – минимальное и максимальное значения длины волокон в выборке;

- выбор варианта модели смеси, имеющей наименьшее отклонение от фактического распределения по длине смеси волокон E min.

Результаты апробации метода демонстрируют, что отклонение результатов оценки доли вложения компонентов S от действительных значений не превышает 1...2%.

Дополнительно к перечисленным методам разработана методика определения показателей распрямленности косвенным путем на основе оценки изменения показателей протяженности волокон. Известно, что при движении волокнистых продуктов в вытяжных приборах волокна под воздействием сил трения распрямляются, однако передние по ходу движения концы волокон могут изгибаться под углом 180°, что снижает полезную длину волокон и ухудшает дальнейший процесс формирования пряжи. Метод определения распрямленности основан на анизотропии пробы волокон, приготовленной для измерения показателей протяженности в прямом и обратном направлении по ходу движения продукта (рис. 16).

Направление движения продукта (ленты) Направление движения продукта (ленты) Рис. 16. Функция распределения оптической плотности поглощенного светового потока при прямом (а) и обратном (б) направлениях движения продукта Показатель распрямленности волокон в ленте вычисляется по формуле где f(L) – функция оптической плотности поглощенного светового потока.

На заключительном этапе разработан оптический метод и устройство для динамического измерения показателей структурных свойств нитей, в котором первичным преобразователем является мегапиксельная видеокамера.

В шестой главе представлены результаты по созданию пользовательского интерфейса системы автоматизированного проектирования (САПР) продуктов прядильного производства.

Задача по созданию пользовательского интерфейса САПР, баз данных и соответствующих программ обусловлена тем, что пользователи не заинтересованы в излишней информации и должны видеть лишь внешнюю оболочку, позволяющую рядовому сотруднику решать текущие задачи мониторинга и проектирования.

Прежде всего, разработана структура базы исходных данных мониторинга, которая позволяет идентифицировать собираемые сведения по номеру технологической линии, по этапу прядильного производства, по средству и месту получения данных, а также по единице технологического оборудования и дате проведенных измерений. Решена задача создания пользовательского интерфейса подсистемы проектирования сортировок и смесей волокон. Интерфейсный блок позволяет заполнять, просматривать и корректировать складскую базу данных о качестве сырья, устанавливать входные данные проектирования и управлять протоколами с результатами проектирования (рис. 17).

Рис. 17. Итоговый протокол проектирования сортировки хлопковых волокон Блок установления проектных нормативов (рис. 18) позволяет инициировать запуск искусственной нейронной сети, отслеживать состояние каждой технологической линии и технологического этапа относительно соблюдения проектных норм, просматривать текущие параметры оборудования, а также выбирать тип задачи для актуализации параметров искусственной нейронной сети для следующей итерации проектирования.

Рис. 18. Элементы пользовательского интерфейса программы по установлению проектных нормативов Практическим результатом работы программы является база данных проектных нормативов по продуктам прядильного производства (рис. 19), которая отражает достигнутый уровень технологических возможностей предприятия на текущий момент времени.

Рис. 19. Внешний вид базы данных проектных нормативов для продуктов прядильного производства В заключение определена экономическая эффективность внедрения и использования САПР «Прядение». Совокупные затраты на ее внедрение для отдельного потребителя составят 2 000 тыс. рублей. В то же время годовой совокупный эффект, получаемый от прямых и косвенных факторов, составляет от 11 000 до 21 000 тыс. руб.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ ПО ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЕ

1. Предложена принципиальная модель процесса автоматизированного проектирования качества продукции прядильного производства, позволяющая проектировать оптимальный состав перерабатываемых смесей и гибко устанавливать внутренние нормативные значения определяющих показателей качества полуфабрикатов и исходного сырья.

2. Разработан алгоритм и программное обеспечение компьютерного проектирования состава рабочих смесей волокон с использованием рекуррентных нейронных сетей, учитывающие до пяти критериев оптимизации и накопленные данные о результативности технологических процессов.

3. На основе корреляционно-регрессионного анализа с использованием данных оперативного мониторинга установлены математические модели, описывающие причинно-следственные связи между входными данными проектирования, характеристиками сырья и полуфабрикатов прядильного производства.

4. С использованием методов кластерного анализа и теории статистического регулирования создана методика проектирования предельно допустимых значений ключевых технологических показателей качества пряжи и полуфабрикатов прядильного производства.

5. Разработан новый метод косвенного измерения характеристик протяженности текстильных волокон, основанный на анализе цифровых изображений проб волокон нового вида, обладающий расширенными функциональными возможностями и производительностью.

6. Предложен новый объективный метод инструментального определения показателей зрелости хлопковых волокон посредством компьютерной обработки цифровых изображений в поляризованном свете с использованием гибридных математических фильтров.

7. На основе метода измерения показателей протяженности волокон составлена методика определения уровня распрямленности волокон в кардной и выпускной ленте, учитывающая анизотропию по протяженности волокон в прямом и обратном направлениях движения продукта.

8. Разработан экспресс-метод определения параметров засоренности кардного прочеса и технологической смеси волокон посредством распознавания образов инородных примесей на цифровом изображении поверхностного слоя.

9. Разработано устройство и метод динамического измерения показателей структурных свойств пряжи на основе анализа потокового видеоизображения движущейся нити, позволяющий существенно расширить номенклатуру измеряемых параметров при общем сокращении трудоемкости измерений.

10. Разработаны средства метрологического обеспечения измерения показателей структурных свойств волокон, полуфабрикатов прядильного производства и пряжи, необходимые для применения получаемых результатов в сфере государственного регулирования обеспечения единства измерений.

ПУБЛИКАЦИИ, ОТРАЖАЮЩИЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Матрохин, А.Ю. Инструментальное определение показателей зрелости хлопковых волокон и их применение при проектировании качества продуктов прядильного производства / А.Ю.

Матрохин, А.В. Круглов, Б.Н. Гусев, О.А. Шаломин. – Иваново: ИГТА, 2010. – 272 с.

2. Матрохин, А.Ю. Проектирование новых показателей протяженности волокон / А.Ю. Матрохин, Б.Н. Гусев, Н.А. Коробов // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2002. – № 4 - 5. – С. 20...25.

3. Матрохин, А.Ю. Разработка методики проектирования качества смеси различных видов волокон / А.Ю. Матрохин, Н.В. Буторина, Б.Н. Гусев // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2003. – № 1. – С. 27...31.

4. Матрохин, А.Ю. Проектирование качества чесальной ленты / А.Ю. Матрохин, О.А.

Шаломин, Б.Н. Гусев // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2003.

– № 2. – С. 15...17.

5. Матрохин, А.Ю. Направления совершенствования системы градации качества текстильных волокон / А.Ю. Матрохин, Б.Н. Гусев, Н.В. Евсеева // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2003. – № 4. – С. 14...17.

6. Матрохин, А.Ю. Разработка универсального компьютерного метода измерения показателей протяженности хлопковых волокон / А.Ю. Матрохин, О.А. Шаломин, Н.А. Коробов, Б.Н. Гусев, Т. Леониди // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. С. 115...118.

7. Матрохин, А.Ю. Проектирование качества ленты с ленточных машин / А.Ю. Матрохин, О.А. Шаломин, Б.Н. Гусев // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2004. – № 1. – С. 6...8.

8. Матрохин, А.Ю. Проектирование качества пряжи пневмомеханического способа прядения / А.Ю. Матрохин, О.А. Шаломин, Б.Н. Гусев // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2004. – № 2. – С. 6...8.

9. Матрохин, А.Ю. Проектирование сортировки хлопковых волокон требуемого качества и экономичности / А.Ю. Матрохин, О.А. Шаломин, Д.П. Зубко, Б.Н. Гусев // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2004. – № 4. – С. 12...15.

10. Матрохин, А.Ю. Компьютерные средства проектирования качества и экономичности сортировки хлопковых волокон / А.Ю. Матрохин, Б.Н. Гусев, О.А. Шаломин // Текстильная промышленность. - 2004. – № 9. – С. 48...52.

11. Матрохин, А.Ю. Совершенствование системы классификации качества текстильных нитей / А.Ю. Матрохин, Е.В. Назарова, Б.Н. Гусев // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2005. – № 3. – С. 12...15.

12. Матрохин, А.Ю. Формирование алгоритма компьютерной обработки изображения пряжи для измерения показателей ее ворсистости / А.Ю. Матрохин, Т.Н. Коробова, Б.Н. Гусев, Т. Леониди // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2005. – № 2. – С. 109...113.

13. Матрохин, А.Ю. Исследование комплексного метода определения зрелости хлопковых волокон / А.Ю. Матрохин, А.В. Круглов, Б.Н. Гусев // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2005. – № 5. – С. 96...98.

14. Матрохин, А.Ю. Выявление аналитической зависимости между характеристиками протяжённости волокон прямого и косвенного методов измерений / А.Ю. Матрохин, Н.А.

Коробов, Б.Н. Гусев // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2006.

– № 5. – С. 29...32.

15. Матрохин, А.Ю. Оценка качества процесса измерения засоренности хлопкового волокна компьютерным методом / А.Ю. Матрохин, Н.В. Евсеева, О.А. Шаломин, Б.Н. Гусев // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2006. – № 6. – С. 12...15.

16. Матрохин, А.Ю. Анализ методов проектирования и контроля качества текстильных материалов / А.Ю. Матрохин, Н.В. Евсеева, Б.Н. Гусев // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2008. – № 1. – С. 99...102.

17. Матрохин, А.Ю. Исследование точности компьютерного метода измерения длины одиночных волокон / А.Ю. Матрохин, Н.А. Коробов, О.А. Шаломин, Б.Н. Гусев // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2008. – № 2. – С. 13...16.

18. Матрохин, А.Ю. Определение взаимосвязи между прямыми и косвенными показателями засоренности хлопковых волокон / А.Ю. Матрохин, О.А. Шаломин, Б.Н. Гусев // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2008. – № 5 – С. 16…20.

19. Матрохин, А.Ю. Идентификация показателей желтизны хлопковых волокон / А.Ю.

Матрохин, О.А. Шаломин, А.В. Круглов, Б.Н. Гусев // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2009. – № 1. – С. 20...24.

20. Чистякова, Н.Э. Описание технологического процесса кардочесания с применением методологии IDEF0 / Н.Э. Чистякова, А.Ю. Матрохин // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2009. – № 2. – С. 105...107.

21. Матрохин, А.Ю. Выявление информативных признаков для определения зрелости хлопкового волокна / А.Ю. Матрохин, О.А. Шаломин, А.В. Круглов, Б.Н. Гусев // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2009. – № 4. – С. 7...10.

22. Шаломин, О.А. Оптимизация значений параметров процесса измерения показателей засоренности хлопковых волокон по их цифровому изображению / О.А. Шаломин, А.Ю.

Матрохин, Б.Н. Гусев // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2009.

– № 6. – С. 103..106.

23. Шаломин, О.А. Лабораторный измерительный комплекс для оценки показателей качества хлопковых волокон / А.Ю. Матрохин, О.А. Шаломин, Б.Н. Гусев // Известия вузов.

Технология текстильной промышленности. - 2010. – № 4. – С. 120...123.

24. Матрохин, А.Ю. Метрологическая оценка показателя зрелости хлопковых волокон / А.Ю. Матрохин, О.А. Шаломин, А.В. Круглов, Б.Н. Гусев // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2010. – № 2. – С. 12..15.

25. Матрохин, А.Ю. Моделирование поперечного сечения хлопковых волокон различного уровня зрелости / А.Ю. Матрохин, О.А. Шаломин, А.В. Круглов, Б.Н. Гусев // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2010. – № 6. – С. 7..11.

26. Матрохин, А.Ю. Управление качеством потребительской продукции на основе автоматизированного проектирования / А.Ю. Матрохин, О.А. Шаломин, Б.Н. Гусев // Стандарты и качество. - 2010. – № 12. – С. 24..27.

27. Матрохин, А.Ю. Определение эффективности технологического процесса / А.Ю.

Матрохин, Н.Э. Чистякова, Б.Н. Гусев // Методы менеджмента качества. - 2005. – № 11. – С.

6...9.

28. Матрохин, А.Ю. Проектирование качества продукции в потоковых технологических системах / А.Ю. Матрохин, О.А. Шаломин, Б.Н. Гусев // Методы менеджмента качества. - 2006. – № 11. – С. 28...32.

Статьи в других журналах и сборниках научных трудов 29. Матрохин, А.Ю. Разработка методики проектирования оптимального распределения смеси различных видов волокон по показателям протяженности / А.Ю. Матрохин, Б.Н.

Гусев // Вестник ИГТА. - 2002.– № 2. – С. 67...72.

30. Матрохин, А.Ю. Проектирование качества технологической смеси волокон / А.Ю.

Матрохин, О.А. Шаломин // Вестник ИГТА. - 2003.– С. 103...105.

31. Матрохин, А.Ю. Формирование методических основ проектирования качества продуктов прядильного производства / А.Ю. Матрохин // Проектирование, контроль и управление качеством продукции и образовательных услуг: матер. VIII Всерос. конф.семинара. - Сызрань: СамГТУ, 2005. – С. 73…77.

32. Матрохин, А.Ю. Разработка элементов информационной системы менеджмента качества текстильного предприятия / А.Ю. Матрохин, А.Ю. Комлев // Вестник ИГТА. С. 121...123.

33. Шаломин, О.А. Компьютерное распознавание сорных примесей и определение показателей засоренности хлопковых волокон / О.А. Шаломин, А.Ю. Матрохин // Вестник ИГТА. - 2006. – № 4. – С. 130...133.

34. Матрохин, А.Ю. Интерпретация показателя степени желтизны хлопковых волокон, измеряемого при анализе цифрового изображения / А.Ю. Матрохин, О.А. Шаломин, Н.А.

Маслова // Проектирование, контроль и управление качеством продукции и образовательных услуг: матер. IX Всерос. научно-технической конф. – Тольятти: ТГУ, 2006. - Ч.2 – С. 39...42.

35. Матрохин, А.Ю. Исследование компьютерного метода измерения показателей протяженности одиночных волокон / А.Ю. Матрохин // Наука: сб. научных статей XI Междунар. научно-практич. конф. – М.: МГУС, 2006. – Ч.2. –С. 104…107.

36. Матрохин, А.Ю. Выявление количественных характеристик при проектировании качества смесовой пряжи / А.Ю. Матрохин // Сборник трудов, посвященный 100-летию Г.Н.

Кукина. – М.: МГТУ им. А.Н. Косыгина, 2007. – С. 195…200.

37. Матрохин, А.Ю. Организация процесса автоматизированного проектирования качества продукции прядильного производства / А.Ю. Матрохин // Менеджмент качества продукции и услуг: матер. междунар. научно-практической конф. – Брянск: БГТУ, 2007. – С.

53…55.

38. Матрохин, А.Ю. Разработка системы количественных показателей качества компьютерной программы проектирования сортировки хлопковых волокон / А.Ю. Матрохин // Проектирование, контроль и управление качеством продукции и образовательных услуг: материалы Х Всерос. научно-технической конф. – Тольятти: ТГУ, 2007. - Ч.1 – С. 41...

44.

39. Матрохин, А.Ю. Разработка методологии автоматизированного проектирования качества продуктов прядильного производства на основе рекуррентных нейронных сетей / А.Ю. Матрохин // Менеджмент качества продукции и услуг: матер. междунар. научнопрактической конф. – Брянск: БГТУ, 2010. – С. 50... 53.

40. Гойс, Т.О. Поиск путей повышения качества продукции и эффективности деятельности текстильного предприятия / Т.О. Гойс, И.Н. Синяева, А.Ю. Матрохин // Актуальные проблемы потребительского рынка товаров и услуг: материалы межрег. научно-практич.

конф. – Киров: КГМА, 2009. – С. 37... 39.

41. Пат. 2234676 Российская Федерация, МПК7 G 01 B 11/02. Способ определения характеристик длины группы текстильных волокон / Матрохин А.Ю., Шаломин О.А., Коробов Н.А., Гусев Б.Н.– Опубл.20.08.2004, Бюл. № 23.

42. Пат. 2343404 Российская Федерация, МПК7 G01B 11/02. Способ определения длины текстильных волокон по компьютерному изображению / Матрохин А.Ю. Коробов Н.А., Шаломин О.А., Гусев Б.Н. – Опубл. 10.01.2009, Бюл. № 1.

43. Пат. 2348035 Российская Федерация, МПК7 G 01 N 33/36. Способ определения степени зрелости хлопковых волокон / Круглов А.В., Гусев Б.Н., Матрохин А.Ю., Павлов С.В. – Опубл. 27.02.2009, Бюл. № 6.

44. Пат. 2411501 Российская Федерация, МПК7 G01N 21/27 Способ идентификации инородных объектов на поверхности волокнистых материалов по компьютерному изображению / Матрохин А.Ю., Шаломин О.А., Гусев Б.Н., Коробов Н.А., Румянцев Н.А. – Опубл. 10.02.2011, Бюл. № 4.

45. Пат. 72548 U1 Российская Федерация, МПК7 G 01 N 21/01 Устройство для подсчета волокон / Круглов А.В., Гусев Б.Н., Матрохин А.Ю. - Опубл. 20.04.2008, Бюл. № 11.

46. Свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2003610935.

Компьютерный анализ протяженности элементарных текстильных волокон / Коробов Н.А., Матрохин А.Ю. – Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ, г. Москва, 17.04.2003 г.

47. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № Компьютерное проектирование сортировки хлопковых волокон заданного уровня качества и экономичности / Матрохин А.Ю., Шаломин О.А., Гусев Б.Н., Зубко Д.П., Павлычев С.Ю., Коробов Н.А. – Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ, г. Москва, 11.01.2005 г.

48. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № Определение показателей засоренности и цвета текстильных волокон по компьютерному изображению / Матрохин А.Ю., Шаломин О.А., Гусев Б.Н., Коробов Н.А., Павлычев С.Ю., Румянцев Н.А. – Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ, г. Москва, 16.05.2008 г.

49. Свидетельство об официальной регистрации разработки № 8924 Определение показателей засоренности текстильных волокон по компьютерному изображению / Матрохин А.Ю., Шаломин О.А., Гусев Б.Н. – Зарегистрировано в Отраслевом фонде алгоритмов и программ, г. Москва, 17.08.2007 г.

50. Матрохин, А.Ю. Создание компьютерной базы данных для проектирования качества продуктов прядильного производства / А.Ю. Матрохин, О.А. Шаломин // Молодые ученые - развитию текстильной и легкой промышленности (Поиск 2002): сб. матер. межвузовской научно-технической конф. асп., магистров и студ. – Иваново: ИГТА. - 2002. - С. 313.

51. Матрохин, А.Ю. Определение стратегии проектирования качества смеси волокон / А.Ю. Матрохин, Б.Н. Гусев // Современные наукоемкие технологии и перспективные материалы текстильной и легкой промышленности (Прогресс-2002): сб. матер. международной научно-технической конф. - Иваново: ИГТА, 2002. -С. 174…175.

52. Матрохин, А.Ю. Формирование схемы компьютерного проектирования качества нетканых материалов / А.Ю. Матрохин, О.А. Шаломин // Актуальные проблемы создания и использования новых материалов и оценки их качества: сб. матер международной научно-практической конф. - М.: ПАИМС, 2002. – С. 164…165.

53. Матрохин, А.Ю. Определение оптимальной стратегии проектирования качества текстильных материалов / А.Ю. Матрохин // Актуальные проблемы переработки льна в современных условиях (Лен - 2002): сб. матер международной научно-технической конф. – Кострома: КГТУ, 2002. - С. 80.. 81.

54. Матрохин, А.Ю. Разработка компьютерного метода определения показателей засоренности пряжи / А.Ю. Матрохин // Региональные производители их место на современном рынке товаров и услуг: сб. матер межрегиональной научно-практической конф. – Красноярск: КГТЭИ, 2003. – С. 41...42.

55. Матрохин, А.Ю. Построение алгоритма компьютерного измерения характеристик протяженности группы текстильных волокон / А.Ю. Матрохин, О.А. Шаломин // Молодые ученые – развитию текстильной и легкой промышленности (ПОИСК-2003): сб. матер межвузовской научно-технической конф. асп. и студ. – Иваново: ИГТА, 2003. – С. 340…341.

56. Коробова, Т.Н. Систематизация и проектирование функциональных показателей ворсистости пряжи / Т.Н. Коробова, А.Ю. Матрохин // Молодые ученые – развитию текстильной и легкой промышленности (ПОИСК-2003): сб. матер межвузовской научнотехнической конф. асп. и студ. – Иваново: ИГТА, 2003. - С. 327…328.

57. Матрохин, А.Ю. Формирование базы данных для контроля качества текстильных нитей / А.Ю. Матрохин, В.В. Голубев // Потребительский рынок: качество товаров и услуг: материалы международной научно-практической конф. - Орел: ОрелГТУ, 2002. - С.

166.. 167.

58. Матрохин, А.Ю. Выявление метрологических проблем компьютерного измерения свойств текстильных материалов / А.Ю. Матрохин // Перспективы использования компьютерных технологий в текстильной и легкой промышленности (ПИКТЕЛ-2003): сб.

матер международной научно-технической конф..– Иваново: ИГТА, 2003. – С. 252...253.

59. Стопониш, Н.Э. Разработка информационной модели процессов измерения, анализа и улучшения для объектов текстильной и легкой промышленности / Н.Э. Стопониш, А.Ю. Матрохин // Молодые ученые – развитию текстильной и легкой промышленности (ПОИСК-2004): сб. матер межвузовской научно-технической конф. аспирантов и студентов. – Иваново: ИГТА, 2004. – С. 182…183.

60. Матрохин, А.Ю. Формирование методик по определению результативности процессов прядильного производства / А.Ю. Матрохин // Современные наукоемкие технологии и перспективные материалы текстильной и легкой промышленности (Прогресс - 2004): сб. матер международной научно-технической конф. - Иваново: ИГТА, 2004. - Ч. 1.-С. 186...187.

61. Матрохин, А.Ю. Компьютерное проектирование сортировки хлопковых волокон / А.Ю. Матрохин, О.А. Шаломин, Д.П. Зубко // Современные наукоемкие технологии и перспективные материалы текстильной и легкой промышленности (Прогресс-2004): сб.

матер международной научно-технической конф. - Иваново: ИГТА, 2004. - Ч. 1. -С.

167…168.

62. Матрохин, А.Ю. Нормирование характеристик засоренности волокон растительного происхождения / А.Ю. Матрохин // Актуальные проблемы переработки льна в современных условиях (Лен - 2004): сборник трудов международной научно-технической конф. – Кострома: КГТУ, 2004.- С. 68.

63. Матрохин, А.Ю. Разработка компьютерных средств по процессу проектирования качества продуктов прядильного производства / А.Ю. Матрохин // Современные наукоемкие технологии и перспективные материалы текстильной и легкой промышленности (Прогресс - 2005): сб. матер международной научно-технической конф. - Иваново: ИГТА, 2005. - Ч. 1. - С. 172...173.

64. Матрохин, А.Ю. Особенности проектирования качества продуктов прядильного производства / А.Ю. Матрохин // Актуальные проблемы проектирования и технологии изготовления текстильных материалов специального назначения (Техтекстиль - 2005): сб.

матер всероссийской научно-технической конф. - Димитровград: ДИТУД, 2005. - С.

253…254.

65. Круглов, А.В. Разработка методов компьютерного измерения показателей качества текстильных волокон / А.В. Круглов, А.Ю. Матрохин // Научные чтения студентов и аспирантов: сборник статей по результатам работы научно-технической конф. - Тольятти: ТГУ, 2005.

- Ч. 1. - С. 208.

66. Коробова, Т.Н. Классификация расположения ворсинок на поверхности пряжи для компьютерного метода их выявления / Коробова Т.Н., Матрохин А.Ю. // Научные чтения студентов и аспирантов: сб. статей по результатам работы научно-технической конф. - Тольятти:

ТГУ, 2005. -Ч. 1. - С. 206.

67. Матрохин, А.Ю. Статистический анализ процесса измерения показателей засорённости хлопковых волокон / А.Ю. Матрохин // Современные наукоёмкие инновационные технологии развития промышленности региона (Лен-2006): сб. матер международной научнотехнической конф. – Кострома: КГТУ, 2006. – С. 88...89.



Pages:   || 2 |
 


Похожие работы:

«УДК 629.783 Старков Александр Владимирович СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ КОСМИЧЕСКИМИ АППАРАТАМИ С УЧЕТОМ ТРЕБОВАНИЙ БЕЗОПАСНОСТИ ПРОВЕДЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ Специальность 05.07.09 Динамика, баллистика, управление движением летательных аппаратов АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учной степени кандидата технических наук МОСКВА 2012 Работа выполнена на кафедре Системный анализ и управление Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего...»

«КАПРАЛОВ ВЛАДИМИР МИХАЙЛОВИЧ Методология экспериментальной оценки накопления повреждений многоцикловой усталости, вибропрочности и пределов выносливости лопаток турбомашин Специальность: 05.04.12 Турбомашины и комбинированные турбоустановки АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук Санкт-Петербург 2010 2 Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный...»

«Дедов Алексей Сергеевич ОБОСНОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ И РАЗРАБОТКА ДРОССЕЛЬНОГО ПНЕВМАТИЧЕСКОГО УДАРНОГО МЕХАНИЗМА ДЛЯ ЗАМЕНЫ ТРУБОПРОВОДОВ ВОДООТВЕДЕНИЯ Специальность 05.05.04 - Дорожные, строительные и подъемно-транспортные машины Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Новосибирск - 2012 1 Работа выполнена в Новосибирском государственном архитектурно-строительном университете (Сибстрин) на кафедре Строительные машины, автоматика и...»

«Столяров Дмитрий Петрович СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СИСТЕМЫ ЗАЩИТЫ И КОНТРОЛЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ КРАНА МОСТОВОГО ТИПА 05.02.02 – Машиноведение, системы приводов и детали машин АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Томск 2010 2 Работа выполнена в Томском государственном архитектурностроительном университете Научный руководитель : кандидат технических наук, доцент Орлов Юрий Александрович Официальные оппоненты : доктор технических наук,...»

«КАСАТКИНА Елена Геннадьевна ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА ПЛАТИНИТА СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ ЕГО ПРОИЗВОДСТВА Специальность 05.02.23 – Стандартизация и управление качеством продукции (металлургия) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Магнитогорск – 2006 2 Работа выполнена в ГОУ ВПО Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова Научный руководитель доктор технических наук, профессор Гун Геннадий Семенович Официальные...»

«Корягин Артем Владимирович РАЗРАБОТКА МЕТОДОЛОГИИ МОНИТОРИНГА В ИНТЕГРИРОВАННОЙ СИСТЕМЕ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА ПРЕДПРИЯТИЙ ПОДГОТОВКИ ГАЗА К ТРАНСПОРТУ 05.02.23 - Стандартизация и управление качеством продукции АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Москва – 2012 2 Работа выполнена в ФГБОУ ВПО Кубанский государственный технологический университет Научный доктор химических наук, профессор руководитель Доценко Сергей Павлович Официальные...»

«Коробкин Владимир Владимирович МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ И БЕЗОПАСНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ МЕХАТРОННОГО КОМПЛЕКСА ПЕРЕГРУЗКИ ЯДЕРНОГО ТОПЛИВА АТОМНОГО РЕАКТОРА ВВЭР-1000 Специальность 05.02.05 - Роботы, мехатроника и робототехнические системы Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Таганрог –2007 Работа выполнена на кафедре Интеллектуальных и многопроцессорных систем (ИМС) Технологического института Южного федерального...»

«Скляров Андрей Анатольевич ПРИКЛАДНЫЕ МЕТОДЫ СИНЕРГЕТИЧЕСКОГО СИНТЕЗА ИЕРАРХИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ АВТОНОМНЫМИ МОБИЛЬНЫМИ РОБОТАМИ Специальность 05.02.05 Роботы, мехатроника и робототехнические системы АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Таганрог 2013 ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность проблемы. В настоящее время, в связи с нарастающей автоматизацией сфер жизнедеятельности человека, робототехнические системы (РТС) нашли свое...»

«Сливин Алексей Николаевич СОЗДАНИЕ УЛЬТРАЗВУКОВЫХ АППАРАТОВ С ОПТИМИЗАЦИЕЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ СВАРКИ Специальность 05.03.06 – Технологии и машины сварочного производства АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Бийск – 2008 Работа выполнена в Бийском технологическом институте (филиале) государственного общеобразовательного учреждения высшего профессионального образования Алтайский государственный...»

«Нетелев Андрей Викторович ИДЕНТИФИКАЦИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ТЕПЛОПЕРЕНОСА В РАЗЛАГАЮЩИХСЯ МАТЕРИАЛАХ ТЕПЛОЗАЩИТНЫХ ПОКРЫТИЙ ЛА Специальность 05.07.03 - Прочность и тепловые режимы летательных аппаратов АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Москва 2011 Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования Московский авиационный институт (национальный...»

«Лазарев Владислав Евгеньевич ПОВЫШЕНИЕ РЕСУРСА РАСПЫЛИТЕЛЕЙ ТОПЛИВА В ДИЗЕЛЯХ СНИЖЕНИЕМ НАГРУЖЕННОСТИ ПРЕЦИЗИОННЫХ СОПРЯЖЕНИЙ 05.04.02 – Тепловые двигатели Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук Барнаул – 2008 Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Южно-Уральский государственный университет. Научный консультант : доктор технических наук, профессор Рождественский Юрий...»

«КАЗАЧЕК Семен Викторович НЕРАЗРУШАЮЩИЙ КОНТРОЛЬ НАПРЯЖЕННОГО СОСТОЯНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ МАШИН И КОНСТРУКЦИЙ МЕТОДОМ АКУСТОУПРУГОСТИ 05.02.11 – Методы контроля и диагностика в машиностроении АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Москва - 2010 Работа выполнена в Нижегородском филиале Учреждения Российской Академии наук Института машиноведения им. А. А. Благонравова РАН и в ООО Инженерная фирма ИНКОТЕС. Научный руководитель : доктор технических...»

«ГАРИПОВ Марат Данилович МНОГОТОПЛИВНЫЙ РАБОЧИЙ ЦИКЛ ПОРШНЕВЫХ ДВС 05.04.02 – Тепловые двигатели АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук Челябинск – 2013 2 Работа выполнена в ФГБОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет на кафедре Двигателей внутреннего сгорания Научный консультант : Еникеев Рустэм Далилович доктор технических наук, профессор Официальные оппоненты : Кукис Владимир Самойлович, доктор технических...»

«Басманов Сергей Владимирович ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ КАРЬЕРНЫХ АВТОСАМОСВАЛОВ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ИХ ТЕХНИЧЕСКОГО УРОВНЯ Специальность 05.05.06 – Горные машины Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Кемерово 2012 2 Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачёва. Научный руководитель – доктор...»

«Курмангалиева Дина Бакыт-кожаевна НАУЧНЫЕ ОСНОВЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА И БЕЗОПАСНОСТИ ПИЩЕВЫХ ПРОДУКТОВ 05.02.23 – стандартизация и управление качеством продукции Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук Республика Казахстан Астана, 2010 Работа выполнена в Евразийском Национальном Университете им. Л.Н.Гумилева Научный консультант : доктор технических наук, профессор Усембаева Ж.К. Официальные оппоненты : доктор...»

«Гаврилов Илья Юрьевич ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЛИЯНИЯ НАЧАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ПАРА НА ВОЛНОВУЮ СТРУКТУРУ И ПАРАМЕТРЫ ДВУХФАЗНОГО ПОТОКА В СОПЛОВОЙ ТУРБИННОЙ РЕШЕТКЕ Специальность 05.04.12 – Турбомашины и комбинированные турбоустановки АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Москва – 2014 Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования Национальный исследовательский университет...»

«НИКИФОРОВ ИГОРЬ ПЕТРОВИЧ ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВНУТРЕННЕГО ШЛИФОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ ПОНИЖЕННОЙ ЖЕСТКОСТИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ 05.03.01 – Технологии и оборудование механической и физико-технической обработки Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук Санкт-Петербург 2007 2 Работа выполнена на кафедре Технология конструкционных материалов государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Санкт-Петербургский...»

«КОВКОВ ДЖОРДЖ ВЛАДИМИРОВИЧ Разработка методики выбора орбит космических аппаратов астрофизических комплексов Специальность 05.07.09 Динамика, баллистика, управление движением летательных аппаратов АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Москва – 2011 1 Работа выполнена на кафедре Системный анализ и управление Московского авиационного института (государственного технического университета, МАИ). Научный руководитель : доктор технических...»

«УРМАКШИНОВА Елена Рониславовна МЕТОДЫ РАСЧЕТА И ПРОЕКТИРОВАНИЯ АНТРОПОМОРФНЫХ ДЕМОНСТРАЦИОННЫХ РОБОТОВ Специальность 05.02.05 – Роботы, мехатроника и робототехнические системы Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Санкт-Петербург 2003 Диссертация выполнена на кафедре Машиноведения ГОУ Бурятский государственный университет. Научный руководитель : доктор технических наук, проф., засл. деятель науки РФ Челпанов Игорь Борисович Официальные...»

«Колесниченко Мария Георгиевна ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА УПАКОВКИ ИЗ ПЛЁНОК ПОЛИЭТИЛЕНА С ПРОГНОЗИРУЕМЫМИ СВОЙСТВАМИ Специальность 05.02.13 – Машины, агрегаты и процессы (печатные средства информации) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Москва – 2010 г. Работа выполнена на кафедре Инновационные технологии и управление в ГОУ ВПО Московский государственный университет печати. Научный руководитель : доктор технических наук, профессор Ефремов...»








 
© 2013 www.diss.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, Диссертации, Монографии, Методички, учебные программы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.