ПОИСК Статьи Чертежи Таблицы МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ Краткие теоретические сведения из "Процессы газовыделения из стержней горячего и холодного отверждения " Выявлены особенности газовыделения из образцов, взятых с разных частей стержня, связанные с технологией получения стержня, в основе которой лежит фильтрация через пористые материалы. [c.156] Определение параметров фильтрации газов в стержневых смесях представляет важную практическую задачу на стадиях изготовления стержней, хотя недостаточно исследована в теоретическом плане. [c.156] Рабочие процессы изготовления стержней с использованием явления протекания (фильтрации) газа условно можно разделить на два этапа. В процессе изготовления это протекание (фильтрация) газа в стержневой смеси. [c.156] Отметим, что вопросы контроля зернового состава пока не нашли достаточно полного отражения в работах исследователей. Вместе с тем, как следует из рассмотренной модели фильтрации, зерновой состав смесей играет важную роль в процессах изготовления стержней. Эффективность процесса фильтрации увеличивается с уменьшением вязкости газа. Идея использования газовых смесей с пониженной вязкостью может быть интересной и в случае изготовления стержней. [c.158] Дагшая глава посвящена моделированию процессов газо-выделения, которое позволяет на этапе проектирования литейных цехов спрогнозировать газовыделения на основе полученных математических зависимостей. [c.160] Таким образом, для анализа и моделирования литейных процессов широко используют экспериментально-статистические методы математического описания. Применяют те методы анализа, которые lia основе экспериментальных данных позволяют сделать выводы о распределении случайных переменных, сравнить их между собой. Кроме того, большое внимание уделяют анализу их распределения, статистическим оценкам, проверке гипотез [.58]. [c.160] Случайной величиной в математической статистике называется величина, которая в результате опыта может принять то или иное заранее неизвестное значение. [c.160] Например, случайными величинами могут быть неточности взвешивания шихты, колебания химического состава, степень усвоения кислорода в процессе плавки и т.д. [c.161] Содержание серы в чугуне для каждой плавки можно назвать случайной переменной. При допустимом содержании серы в чугуне среди п плавок имеем п плавок низкого качества (содержание серы превышает допустимое значение), тогда п абсолютная, ап п относи гельная частота плавок низкого качества. Если проследить п других плавок, то получим гь плавок низкого качества с относительной частотой 2 / п. [c.161] Значения относительных частот будут колебаться около постоянного числа, которое назовем вероятностью того, что плавка окажется низкого качества. Относительная частота может колебаться от О до 1, в соответствии с пределами изменения вероятности. [c.161] Соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайной величины и соответствующими им вероятностями называется законом распределения. [c.161] Из вопросов, связанных с обработкой опытов, необходимо рассмотреть также вопрос о сглаживании экспериментальных зависимостей [23, 58]. [c.164] Обычно точки, на полученном в результате эксперимента графике, располагаются не совсем правильным образом - дают некоторый разброс, т.е. обнаруживают случайные отклонения от видимой общей закономерности. Эти отклонения связаны с неизбежными для различных опытов ошибками измерения. Поэтому возникает задача сглаживания экспериментальной зависимости. Желательно обработать экспериментальные данные так, чтобы по возможности точно отразить общую тенденцию зависимости у(х), по вместе с тем сгладить незакономерные, случайные отклонения, связанные с неизбежными погрешностями самого наблюдения. [c.164] Для решения подобных задач обычно применяют расчетный метод - метод наименьших квадратов. Этот метод дает возможность при заданном типе зависимости т = (т)так выбрать ее числовые параметры, чтобы кривая у = (р х)в известном смысле наилучшим образом отображала экспериментальные данные. [c.165] Смысл метода наименьших квадратов, при котором требование наилучшего согласования кривой т = (.v)и экспериментальных точек, в том, чтобы сумма квадратов отклонений экспериментальных точек от сглаживающей кривой была минимальной [23]. [c.165] Для определения зависимостей, которым подчиняются полученные в результате исследования кривые, использовали метод наименьших квадратов. [c.165] Значение показателя определенности - это число оз О до 1, которое отражает близость значений линии тренда к фактическим данным. Чем больше значения этого показателя, тем достовернее линия тренда. [c.165] Математическую зависимость газовыделения оксидов углерода, оксидов азота или фенола, а также значения ко 5ффициен-тов а, Ъ, с определяли методом полиномиальной аппроксимации эксперименлальных данных по методу наименьших квадратов. [c.167] Значения коэффициентов а, Ь к с, полученные авторами, приведены в табл. 4.2. [c.168] Для более наглядного восприятия по найденным зависимостям (36), (37), (38) и коэффициентам построены расчетные кривые газовыделения исследуемых вредных веществ, выделяющихся при термодеструкции стержней, полученных но горячим ящикам и Со1б-Ьох-ат п-процессу, а также из формовочной смеси в зависимости от степени ее уплотнения. [c.168] Вернуться к основной статье