Изучение процесса смешивания сыпучих материалов (на примере производства комбикормов) и интерпретация статистического результата пробоотбора смеси: размаха значений концентрации компонентов и дисперсии значений концентрации ключевого компонента.
Наиболее часто в качестве критерия оценки качества смеси применяется коэффициент неоднородности [1]: комбикорм сыпучий пробоотбор смесь В качестве критерия оценки качества смеси может быть использован также коэффициент равномерности смешивания. Первый и второй способы позволяют определять коэффициент неоднородности смеси, компоненты которого различаются либо по весу, либо по размеру, при третьем способе определение концентраций ключевого компонента проводится на основе сравнительного анализа способности компонентов смеси поглощать, отражать и преломлять свет. Так, в работе [2] описан способ определения коэффициента неоднородности смеси трудноразделимых сыпучих материалов, различающихся по цвету, который включает определение числа проб, минимально допустимого веса пробы, отбор проб смеси, нахождение концентрации ключевого компонента в пробе, вычисление коэффициента неоднородности смеси. Далее выбирают диапазон значений пикселей и присваивают все пиксели, находящиеся в этом диапазоне, ключевому компоненту, а другому - все остальные пиксели, производят подсчет пикселей, соответствующих каждому компоненту, и определяют концентрацию ключевого компонента, по которой вычисляют коэффициент неоднородности смеси.
Список литературы
1. Макаров, Ю.И. Аппараты для смешения сыпучих материалов [Текст]: Монография /Ю.И. Макаров. - М.: Машиностроение, 1973. -216 с.
2. Патент РФ 2371698 МПК G01N1/28. Способ определения коэффициента неоднородности сыпучих материалов/ А.Е. Лебедев, А.И. Зайцев, А.Б. Капранова, А.А. Павлов, А.В. Сугак, 2009
3. Патент РФ 2385454 МПК G01N1/38, В01F3/18. Способ определения качества смеси компонентов, различающихся по цвету/ М.Ю. Таршис, Л.В. Королев, А.И. Зайцев, 2010
4. Seber, G. A. F., Multivariate Observations, Wiley, New York, 1984.
5. Spath, H., Cluster Dissection and Analysis: Theory, FORTRAN Programs, Examples, translated by J. Goldschmidt, Halsted Press, New York, 1985.
6. Gorban A.N., Zinovyev A.Y. Principal Graphs and Manifolds, Ch. 2 in: Handbook of Research on Machine Learning Applications and Trends: Algorithms, Methods, and Techniques, Emilio Soria Olivas et al. (eds), IGI Global, Hershey, PA, USA, pp. 28-59. (2009)
Размещено на .ru
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
