Главная Контакты Добавить в избранное Авторы Вопросы и ответы
,

УДК 677.11.021:621.3.078.08

МОДЕЛЮВАННЯ ТЕХНОЛОГІЧНОГО ПРОЦЕСУ ОДЕРЖАННЯ ТРЕСТИ ПРИ ВИКОРИСТАНІ ШТУЧНОГО ЗВОЛОЖЕННЯ З УРАХУВАННЯМ  СКЛАДУ МІКРОФЛОРИ

Горач О.О., Тернова Т.І.

Постановка проблеми. В Україні льон олійний вирощують переважно як культуру для одержання олії з насіння. Солома льону олійного після збирання насіння здебільшого залишається просто неба або спалюється. Через це втрачається велика кількість цінної сировини для текстильної промисловості. Збільшення посівних площ відведених під льон олійний, змушує переглянути ставлення до цієї культури. За останні роки на півдні України значною мірою змінилася структура посівних площ. Виробничі та наукові дослідження свідчать про перспективність та економічну доцільність розширення посівних площ льону олійного. Зростання тенденції збільшення площ посівів в державі під дану культуру вимагає пошуку шляхів використання стеблової частини, так як на даний час її спалюють або отримують волокно із соломи. У такому випадку можна виділити лише лубоподібне волокно, непридатне для подальшого використання у текстильній промисловості. Моделювання технологічних процесів з метою розробки технології одержання трести із соломи льону олійного є важливою також і у зв’язку із занепадом галузі льонарства та зменшення обсягів вирощування льону-довгунця. Відродження галузі льонарства можливе за умови комплексних системних досліджень, направлених на розробку нових та удосконалення існуючих технологій і машин для її реалізації. А збільшення площ під лубоволокнисті культури дозволить забезпечити різні галузі вітчизняною сировиною для виробництва екологічної конкурентноздатної текстильної продукції.

Аналіз останніх досліджень. В результаті аналізу літературних джерел з питань застосування інноваційних технологій одержання лляної трести із соломи льону олійного та льону-довгунця [1-6] встановлено, що технологічний процес росяного мочіння льону олійного майже не вивчений, не існує режимів і параметрів його здійснення в умовах півдня України, де в останні роки значно зросли посівні площі, відведенні під цю культуру.

Постановка завдання. Метою статті є моделювання і дослідження мікробіологічних процесів, які розвиваються на стеблах в процесі перетворення соломи льону олійного в тресту із застосуванням багаторазового штучного зволоження.

Результати досліджень та їх обговорення. Відомо, що для одержання лляної сировини з високими показниками якості необхідно створити оптимальні умови для розвитку пектиноруйнівної мікрофлори, яка розвивається на стеблах соломи в процесі розстилання. Завдання ускладнюється тим, що основні посіви льону олійного зосереджені в південному регіоні, де кліматичні умови не сприятливі для протікання біологічного процесу розстилу, тому необхідно об’єктивно підійти до розробки сприятливих умов для розвитку аеробних та анаеробних мікроорганізмів.

На даний час технологія розстилу льону-довгунця в західних областях нашої країни вивчена достатньо, є вагомі теоретичні і практичні доробки щодо інтенсифікації та удосконалення цього процесу [3-5]. Однак для півдня України, де вирощують льон олійний, не розроблено технологічні прийоми екологізації росяного мочіння соломи та не досліджено мікробіологічні процеси, які відбуваються під час розстилу, не визначено фізичні та хімічні фактори, за допомогою яких можливо пригнічувати або інтенсифікувати розвиток тих чи інших мікроорганізмів. Як зазначалася вище, головною перешкодою для нормального перебігу процесу розстилу є несприятливі кліматичні умови півдня України (табл.1).

 

 

 

Таблиця 1

Основні метеорологічні показники в роки проведення досліджень

(за даними Херсонської метеостанції)

 

Метеорологічні показники

Рік

2005

2006

2007

2008

(липень-серпень, середні значення)

Температура повітря, ˚C

t день

31,5

34,0

35,0

32,0

t ніч

23,3

23,4

25,6

23,6

Відносна вологість повітря, %

W  день

28,5

21,0

22,5

27,5

W  ніч

64,5

58,0

54,0

59,5

 

Метеорологічні умови на півдні України в липні-серпні 2005-2008 рр. свідчать про те, що при достатньо високій денній температурі повітря 31,5-35,0˚C та низькій відносній вологості повітря 28,5-31,0% біологічний процес перетворення лляної соломи в тресту проходити не буде, оскільки він відбувається під дією анаеробних та аеробних бактерій і грибів. Ці мікроорганізми розвиваються на поверхні стебел при відносній вологості повітря 60% і температурі 15-20°С [6, 7]. На основі теоретичних досліджень, враховуючи особливості анатомічної будови та хімічного складу льону олійного, у роботі було зроблено висновок, що одним із шляхів створення цих умов є застосування штучного зволоження [8].

З метою визначення оптимальних параметрів зволоження розісланих на льонищі стрічок льону олійного було досліджено динаміку вологопоглинання стебел протягом 90 хвилин з інтервалом у 10 хвилин. Через кожні 10 хвилин зволоження відбиралися по п’ять проб стебел масою 10 г з різних ділянок льонища за методикою Доспехова Б.А [9]. Зважування здійснювалося окремо для кожної проби до зволоження і її початкова маса вважалася масою абсолютно сухого матеріалу, оскільки всі проби підсушувалися до досягнення постійної маси. Через певні проміжки часу проби зважувались і ця маса вважалася масою мокрого матеріалу.

Результати проведених досліджень було математично оброблено за допомогою програмних пакетів Mathcad 13” та Curve Expert 1.3”. На основі одержаних даних було здійснено математичні розрахунки для вибору найкращої функції, яка з найбільшою ймовірністю відображає залежність відносної вологості стебел від терміну зволоження.

У результаті математичної обробки експериментальних даних, одержаних під час дослідження процесу вологопоглинання стеблами льону було отримано математичні моделі процесу вологопоглинання для льону олійного сортів Південна ніч  – 9 моделей, Айсберг – 9 моделей, Дебют – 8 моделей та льону-довгунця сорту Чарівний – 8 моделей, які мали достатньо високий коефіцієнт кореляції (r > 0,95) та мінімальне середньоквадратичне відхилення (S), які є достатніми для проведення технологічних розрахунків. Для використання отриманих залежностей в якості трендових моделей з метою прогнозування динаміки технологічного процесу було вибрано найкращу з вищезазначених моделей. Для всіх досліджуваних сортів льону як математичну модель використано раціональну функцію (1), що має найкращі показники коефіцієнтів кореляції та середньоквадратичного відхилення, які наведено в табл. 2.

 

(1)

 

 

 

 

Таблиця 2

Математичні моделі процесу вологопоглинання для стебел досліджуваних сортів льону

Сорт льону

Математична залежність

Коефіцієнт кореляції, r

Середнє квадратичне відхилення, S

 

Південна ніч

 

0,999

2,096

 

Айсберг

 

0,999

1,951

 

Дебют

 

0,999

1,805

 

Чарівний

 

0,999

2,254

 

Аналізуючи залежність відносної вологості стебел соломи льону від терміну зволоження (рис. 1), можна зробити висновок, що процес вологопоглинання в обох групах льону відбувається майже однаково і не залежить від групи льону та від сорту. Результати дослідження процесу вологопоглинання стеблами льону олійного свідчать, що вологість 98,5-101,1% досягається за 10 хвилин зволоження. За цей проміжок часу простежується перша критична точка, де крива вологості має перший перегин. Це свідчить, що після 10 хвилин зволоження закінчується адсорбція вільної вологи і починається поглинання зв’язаної вологи.

 

 

Рис. 1 Залежність відносної вологості від терміну зволоження стебел соломи льону олійного сорту Південна ніч (1),  льону олійного сорту Айсберг (2),  льону олійного сорту
Дебют (3) та  льону-довгунця сорту Чарівний (4)

 

Для більш точного визначення оптимального терміну вологопоглинання вільної адсорбційної вологи було проведено математичні розрахунки швидкості вологопоглинання і визначено найкращі моделі, які описують даний процес.

У результаті математичної обробки результатів дослідження отримано близько двадцяти моделей для кожного досліджуваного сорту. Виключивши залежності, що мають точки розривів у технологічному інтервалі та дослідивши математичні моделі, які залишилися, за важливими показниками було обрано моделі, що найкраще описують динаміку зміни швидкості вологопоглинання. Як виявилося, найкраще описують динаміку зміни швидкості вологопоглинання функціональні залежності Exponential Fit (2) та Modified Power (3):

 

,

(2)

.

(3)

 

Залежності швидкості вологопоглинання від терміну зволоження  наведено на рис. 2 і описано рівняннями (4)-(7).

Для льону олійного сорту Південна ніч:

(4)

Коефіцієнт кореляції r = 0,985, середньоквадратичне відхилення S =0,493.

Для льону олійного сорту Айсберг:

(5)

Коефіцієнт кореляції r = 0,986, середньоквадратичне відхилення S=0,469.

Для льону олійного сорту Дебют:

(6)

Коефіцієнт кореляції r = 0, 979, середньоквадратичне відхилення S=0,553.

Для льону-довгунця сорту Чарівний:

(7)

Коефіцієнт кореляції r = 0, 976, середньоквадратичне відхилення S=0,594.

 

Рис. 2 Залежність швидкості вологопоглинання від терміну зволоження стебел

льону олійного сорту Південна ніч (1),  льону олійного сорту Айсберг (2),  льону олійного сорту    Дебют (3) та  льону-довгунця сорту Чарівний (4)

 

Аналіз кривих швидкості вологопоглинання свідчить, що на початку зволоження швидкість накопичення вологи стеблами стрімко зростає, потім вона зменшується і починаючи з 10 до 90 хвилин накопичення вологи відбувається дуже повільно. З наукової точки зору це пояснюється тим, що на початку процесу поглинається адсорбційна волога. Саме ця волога на поверхні стебел льону буде мати вирішальне значення для перебігу біологічного процесу розвитку пектиноруйнівної мікрофлори. Подальше зволоження стебел льону показало, що процес вологопоглинання поступово уповільнюється у зв’язку з тим, що волога проходить всередину мікрокапілярів. На нашу думку, ця волога не буде брати участі в мікробіологічних процесах, тому подальше зволоження є недоцільним.

Враховуючи особливості кліматичних умов півдня України, паралельно з дослідженням процесу вологопоглинання було досліджено зворотній процес – вологовіддачу адсорбційної вологи – з метою з’ясування того, як довго буде утримуватися волога на стеблах соломи і чи достатньо здійснювати одноразове зволоження на початку процесу одержання трести з соломи льону олійного.

У результаті математичної обробки експериментальних даних було отримано математичні моделі процесу вологовіддачі. Виключивши моделі з недостатнім значенням коефіцієнта кореляції, отримаємо для льону олійного сортів Південна ніч – 6 моделей, Айсберг – 9 моделей, Дебют – 12 моделей та для льону-довгунця сорту Чарівний – 3 моделі. Зазначені моделі мають високий ступінь кореляції та мінімальне середнє квадратичне відхилення, які є достатніми для проведення інженерних розрахунків.

Для узагальнення результатів дослідження процесу десорбції на основі одержаних даних було проведено математичні розрахунки і визначено моделі з найкращими показниками коефіцієнтів кореляції та середнього квадратичного відхилення, які найбільш достовірно описують характер перебігу даного процесу (табл. 3). Графічне зображення цих моделей в одному масштабі наведено на рис. 3.

Таблиця 3

Математичні моделі процесу вологовіддачі для стебел досліджуваних сортів льону

Сорт льону

Математична залежність

Коефіцієнт кореляції, r

Середнє квадратичне відхилення, S

 

Південна ніч

 

MMF Model:   

0,998

1,697

 

Айсберг

 

Harris Model:  

0,972

5,526

 

Дебют

 

Logistic Model:  

0,974

5,164

 

Чарівний

 

Rational Function:

0,978

4,764

 

 

Рис. 3 Залежність вологовіддачі стебел льону від терміну розстилу:

1 – льон олійний сорту Південна ніч; 2 – льон олійний сорту Айсберг;

3 – льон олійний сорту Дебют; 4 – льон-довгунець сорту Чарівний

 

Аналіз даних табл. 3 та рис. 3 свідчить, що через 12 годин після зволоження вологість розісланих стебел льону досліджуваних сортів у середньому становить 30%. З плином часу вологість розісланих стебел льону поступово зменшується і через 24 години дорівнює їх початковій вологості. Тому додаткове зволоження, як показують результати проведених досліджень, потрібно здійснювати не пізніше ніж через 12 годин після першого зволоження.

Виходячи з цього, можна зробити висновок, що в умовах півдня України одноразове зволоження на початку технологічного процесу перетворення соломи в тресту є недостатнім.

Таким чином, аналіз кривих швидкості вологовіддачі дає можливість визначити оптимальні терміни та режими зволоження соломи льону в динаміці процесу розстилу в умовах півдня України, а також визначити необхідну кількість операцій зволоження. Однак для того, щоб дати об’єктивну оцінку ефективності застосування операцій штучного зволоження, необхідно дослідити їх вплив на перебіг мікробіологічних процесів, які відбуваються на стеблах льону під час перетворення соломи в тресту.

Для підтвердження позитивного впливу штучного зволоження на перебіг технологічного процесу перетворення соломи льону олійного в тресту паралельно з дослідженнями процесів сорбції та десорбції було проведено дослідження з вивчення видового складу мікроорганізмів, які розвиваються на стеблах льону [10].

При вивченні видового складу мікроорганізмів на стеблах льону олійного в процесі приготування лляної трести шляхом розстилу, як контрольний варіант були взяті стебла льону олійного без зволоження розісланого шару стрічки на льонищі.

У табл. 4, 5 наведені результати дослідження видового та кількісного складу мікрофлори, яка розвивається на стеблах льону в контрольному варіанті та при одноразовому зволоженні розісланого шару стрічки.

Таблиця 4

Зміна видового складу мікрофлори в процесі розстилу в контрольному варіанті та при одноразовому зволоженні

Видовий склад

Термін розстилу, годин

Контрольний варіант

Одноразове зволоження

12

24

12

24

Alternaria linicola

-

р/з

р/з

ч/з

Ascochuta linicola

-

-

р/з

-

Bipolaris gorokiniana

-

-

-

-

Cladosporium herbarum

-

р/з

р/з

ч/з

Colletotrichum lini

-

р/з

р/з

ч/з

Dothiorela gregaria

-

-

-

ч/з

Fusarium gibosum

-

-

-

р/з

Fusarium graminear

-

-

-

р/з

Gonatobotrys flava

-

-

р/з

р/з

Septoria linicola

 

-

р/з

ч/з

 

р/з – рідко зустрічаються, частота менше 30 %;

ч/з – часто зустрічаються, частота 30 – 50 %;

 

Узагальнюючи отримані дані, можна відмітити, що при дослідженні процесу розстилу із застосуванням однієї операції зволоження видовий склад мікрофлори в плині процесу розстилання значно відрізняється від контрольного варіанту, де зволоження стебел не проводилося.

Аналіз кількісного складу мікрофлори показує, що за добу розстилу при застосуванні одноразового зволоження стебел льону на льонищі в термін 1-12 годин починається утворення мікроорганізмів. Після 12 годин процес розвитку організмів інтенсифікується, зростає кількість пектиноруйнівної мікрофлори Alternaria linicola, Cladosporium herbarum, Colletotrichum lini, тоді як процес утворення пектиноруйнівної мікрофлори у контрольному варіанті майже не розвивається (табл. 4, 5).

Таблиця 5

Кількісний склад мікрофлори: контрольний варіант та при одноразовому зволоженні

Тип мікрофлори

Термін розстилу, годин

Контрольний варіант

Одноразове зволоження

12

24

12

24

Целюлозоруйнівні, тис. шт./г

-

45

60

150

Патогенні, шт./г

-

-

120

300

 

Дані табл. 4, 5 свідчать, що при відсутності зволоження в кліматичних умовах півдня України, мікробіологічний процес приготування трести не розвивається. Дослідження видового та кількісного складу мікрофлори при застосуванні операції зволоження дало змогу встановити, що зволоження має позитивний вплив на розвиток пектиноруйнівної мікрофлори, а отже на технологічний процес перетворення лляної соломи в тресту. Але як показали результати дослідження процесу вологовіддачі одного зволоження на добу не достатньо для нормального перебігу процесу утворення мікроорганізмів на стеблах льону.

Тому в роботі було проведено дослідження мікрофлори, яка розвивається на стеблах розісланої стрічки при застосуванні дворазової операції штучного зволоження з метою визначення того, наскільки сприятливим та дієвим є застосування повторної операції зволоження на розвиток пектиноруйнівної мікрофлори.

На початку розстилу солома всіх варіантів знаходилась в рівних умовах, тому дані про видовий склад мікроорганізмів для кожного сорту не зображені, оскільки для всіх досліджуваних сортів льону олійного процес перетворення соломи в тресту відбувається аналогічно. Повторне зволоження, як показали результати дослідження процесу вологовіддачі проводили через кожні 12 годин розстилу, терміном 10 хвилин, коли вологість стебел була не менше 30 %. Суттєві зміни видового та кількісного складу мікрофлори почали відбуватися після першої доби розстилу.

У табл. 6 наведено дані про зміну видового складу мікроорганізмів через кожну добу розстилу при застосуванні дворазової операції штучного зволоження.

Таблиця 6

Зміна видового складу мікрофлори в процесі розстилу при дворазовому зволоженні

Видовий склад

Термін розстилу, діб

1

2

3

4

5

6

7

8

Alternaria linicola

ч/з

ч/з

ч/з

дом.

дом.

дом.

дом.

дом.

Cladosporium herbarum

ч/з

ч/з

дом.

дом.

дом.

ч/з

ч/з

ч/з

Colletotrichum lini

дом.

дом.

дом.

дом.

дом.

дом.

дом.

ч/з

Fusarium gibosum

-

-

р/з

р/з

р/з

р/з

ч/з

ч/з

Fusarium raminear

-

-

р/з

-

-

-

-

-

Fusarium venaceum

-

-

-

-

-

р/з

-

-

Gonatobotris flava

-

-

р/з

р/з

р/з

ч/з

ч/з

ч/з

Septoria linicola

р/з

-

р/з

р/з

р/з

ч/з

ч/з

ч/з

 

р/з – рідко зустрічаються, частота менше 30 %;

ч/з – часто зустрічаються, частота 30 – 50 %;

дом. – домінуючі, які зустрічаються з частотою більше 50 %.

 

Аналіз видового складу мікрофлори показав, що при застосуванні дворазової операції зволоження з 1 по 3 добу вилежування на стеблах льону олійного пектиноруйнівні мікроорганізми Alternaria linicola, Cladosporium herbarum, Colletotrichum lini зустрічаються з частотою 50 % і на 4-5 добу вилежування були домінуючими, при цьому шкідлива целюлозоруйнівна мікрофлора, представниками якої є Fusarium avenaceum, Fusarium graminear в процесі вилежування не зустрічалися у той час як гриби Gоnatobotrys flava, Septoria linicola, які відносяться до целюлозоруйнівних, зустрічалися з частотою менше 30%. Крім них в процесі приготування трести приймали участь Fusarium gibosum (фузаріозне в’янення), які з’явилися на третю і до п’ятої доби розстилу зустрічалися з частотою менше 30 %.

Починаючи з 6-8 доби розстилу домінуючими залишалися пектиноруйнівні гриби Alternaria linicola, Cladosporium herbarum, Colletotrichum lini, які зустрічаються з частотою більше 50% і були домінуючими, але разом з тим відбулося значне збільшення кількості целюлозоруйнівних і патогенних грибів: Gоnatobotrys flava, Septoria linicola, які зустрічалися з частотою 30-50%. З 7-8 доби розстилу почали розвиватися патогенні гриби Fusarium gibosum, які зустрічалися з частотою 30-50%, тоді як їх частота в період 1-6 доби залишалася не більше 30%.

Аналіз кількісного складу мікрофлори показує, що в термін 6-8 діб інтенсивно зростає кількість целюлозоруйнівної і патогенної мікрофлори (табл. 6, 7).

 

Таблиця 7

Кількісний склад мікрофлори в процесі розстилу при дворазовому зволоженні

Тип мікрофлори

Термін розстилу, діб

1

2

3

4

5

6

7

8

Целюлозоруйнівні, тис. шт./г

180

195

210

219

280

564

790

930

Патогенні, шт./г

365

384

405

420

506

758

960

1240

 

Дослідження видового й кількісного складу мікроорганізмів, які розвиваються на соломі льону олійного в процесі розстилання з 1-5 доби розстилу, свідчать, що застосування дворазового зволоження на добу сприяє створенню оптимальних умов в основному для розвитку пектиноруйнівної та меншої кількості целюлозоруйнівної мікрофлори, тобто сприяє якості трести та отриманого з неї волокна. Але, як показують результати мікробіологічних досліджень подальший процес перетворення соломи льону олійного в тресту з використанням дворазової операції штучного зволоження сприяє не тільки утворенню пектиноруйнівної мікрофлори, а й розвитку шкідливої.

Висновки:

1.                  Результати моделювання і дослідження процесу вологопоглинання стебел льону олійного показали, що вологість близька до 100 % досягається за 10 хвилин зволоження. За цією вологістю простежується перша критична точка, де крива вологості має перший перегин, що свідчить про те, що після 10 хвилин зволоження закінчується адсорбція вільної вологи і починається вологопоглинання зв’язаної.

2.                  Аналіз кривих швидкості вологовіддачі показує, що одноразове зволоження в умовах півдня України за добу є недостатнім для перетворення лляної соломи в тресту. Оскільки, вологість сировини для розвитку мікроорганізмів не достатня і зменшується за 1 годину на 45% і досягає критичної точки 60% плавно зменшується до початкової вологості матеріалу протягом доби.

3.                  Моделювання технологічного процесу перетворення лляної соломи показало, що при відсутності зволоження в кліматичних умовах півдня України, мікробіологічний процес приготування трести не буде розвиватися. Дослідження видового та кількісного складу мікрофлори при застосуванні операції зволоження дало змогу встановити, що зволоження має позитивний вплив на розвиток пектиноруйнівної мікрофлори, а отже на технологічний процес перетворення лляної соломи в тресту.

4.                  З’ясовано, що вилежування соломи льону олійного на льонищі відбувається за участю тих самих мікроорганізмів, що для льону-довгунця. Дослідження видового й кількісного складу мікроорганізмів, які розвиваються на соломі льону олійного в процесі розстилання свідчать, що застосування дворазового зволоження на добу сприяє створенню оптимальних умов для розвитку пектиноруйнівної та зменшенню кількості целюлозоруйнівної мікрофлори, тобто сприяє якості трести й отриманого з неї волокна. Однак, як показують результати мікробіологічних досліджень, надалі в процесі перетворення соломи льону олійного в тресту з використанням дворазового штучного зволоження відбувається інтенсивний розвиток пектиноруйнівної мікрофлори, а й розвитку целюлозоруйнівної та патогенної. Тому для того, щоб науково обґрунтувати ефективність застосування операцій штучного зволоження, під час розстилу соломи льону олійного в кліматичних умовах півдня України, необхідно здійснити дослідження фізико-механічних характеристик трести з метою визначення того, яким чином утворення мікроорганізмів впливає на якість трести та одержаного з неї волокна.

 

In work results of research of qualitative and quantitative structure of microflora which develops on stalks of straw of oil flax, in the course of reception trusts with use of an artificial irrigation are resulted.

 

1.                  Живетин В.В., Гинзбург Л.Н., Ольшанская О.М. Лен и его комплексное использование. –М.: Информ-Знание, 2002. – с. 400.

2.                  http://www.russianflax.ru/info/articles

3.                  Ковальов В.Б., Смик Д.С. Індустріальна технологія у льонарстві. – Київ: Урожай, 1985. с. 47-53.

4.                  Викторова А.В. Интенсификация – основной путь развития льноводства, комплексная механизация – основа интегральной организации. Ярославль: Верхне-Волжское кн. изд-во, 1975. – 94 с.

5.                  Возняковская Ю.М. Микробиология мочки льна – М.: Легкая и пищевая промышленность, 1981. 120 с.

6.                  Цветков С.Г. Грибы на соломке и тресте льна // Лен и конопля. 1962. № 8. С.40-43.

7.                  Лесик Б.В., Хилевич В.С., Сеньков А.Н. Сохранение качества соломы льна // Лен и конопля. – 1977. № 2. – С. 36-38.

8.                  Рой О.О., Граділь О.В. Хімічний склад та властивості волокна льону олійного // Легка промисловість. – 2008. – № 3. –  С. 49-50.

9.                  Доспехов Б.А. Методика полевого опыта. - М.: Агропромиздат, 1985.-351с.

10.              Билай В.И. Методы экспериментальной микологии / В.И. Билай. – К.: Наукова думка, 1982. – 550 с.

 

 





Ответы на вопросы [_Задать вопроос_]

Читайте также

 
Водічев В.А. Порівняльний аналіз швидкодії алгоритмів керування у системі оптимізації технологічного процесу металообробки.

Тарасюк В.П., Алдохіна А.С. Основні положення методики побудови оптимального розкладу управління обладнанням паралельних технологічних процесів на основі експертних оцінок.

Місюра М.Д., Кишенько В.Д. Математичні моделі технологічних процесів пивоварного виробництва як об’єктів автоматизації

Білий Л.Д. Моделювання періодичних процесів нелінійних електромеханічних систем

Григор'єв О.В., Селевко Г.О. Визначення "простих" властивостей та внутрішніх функцій у семіотичній моделі малого підприємства при розв'язанні задач кадрового ме-неджменту

Тернова Т.І. Урахування морфогенетичного рівняння в математичній моделі тканини.

Русанов С., Луняка К., Карманов В. Математичне моделювання процесу віброкипіння сипких середовищ.

Русанов С.А., Луняка К.В., Клюєв О.І., Глухов Г.М. Математичне моделювання робочого процесу в апаратах з віброкиплячим шаром та розробка систем автоматизованого моделювання гідродинаміки віброкиплячих шарів

Водічев В.А. Аналого-цифровий регулятор режиму металообробки для верстатів з числовим програмним керуванням.

Червинський В.В., Бессараб В.І. Ієрархічна система оптимального управління установкою з газифікації вугілля методом напівкоксування з циркулюючим киплячим шаром

Ладієва Л.Р., Зав'ялова Т.П. Оптимізація плівкового апарату роторного типу за максимальною продуктивністю

Щокін В.П., Сушенцев О.О., Коломіц Г.В. Інтелектуальна система управління з нечітким адаптивним емулятором

Селякова С. М. Структура інтелектуальної системи управління збиральною кампанією

Голінко І.М., Ковриго Ю.М., Кубрак А.І. Настройка системи керування за імпульсною характеристикою об’єкта

Моделирование объектов и систем управления

Соколов А.Е., Махова Е.О. Моделирование процесса принятия педагогического решения при компьютеризированном обучении

Славко О.Г. Порівняльний аналіз керування регулятором на основі локальної моделі керованого процесу та П-регулятором

Войтенко В.В., Дикусар Е.В, Ситников В.С. Определение частоты среза устройства сглаживания данных на основе метода скользящего среднего

Передерій В.І. Алгоритм визначення та оцінки характеристик ефективності комп’ютерних систем на початковій стадії проектування в умовах невизначенності

Ляшенко С.А, Ляшенко А.С. Оценка модели псевдолинейной регрессии

Ладієва Л.Р. Математична модель процесу газової мембранної дистиляції

Носов П.С., Косенко Ю.І. Нечіткі моделі і методи ідентифікації та прогнозу стану інформаційної моделі студента

Китаев А.В., Глухова В.И. Анализ работы синхронного двигателя с неявнополюсным ротором по данным каталога

Дорошкевич В.К., Пироженко А.В., Хитько А.В., Хорольский П.Г. К определению требований к системам увода космических объектов

Голінко І.М., Ковриго Ю.М., Кубрак А.І. Настройка системи керування за імпульсною характеристикою об’єкта

Яшина К.В., Садовой А.В. Комплексная математическая модель тепловых процессов, происходящих в дуговых электросталеплавильных печах

Шейник С.П., Рудакова А.В. Использование функций принадлежности для моделирования параметров распределенных объектов

Хомченко А.Н., Литвиненко Е.И. Метод барицентрического усреднения граничных потенциалов электростатического поля

Селяков Е. Б. Моделирование требований к техническим системам методами математической логики

Тодорцев Ю.К., Ларіонова О.С., Бундюк А.М. Математична модель контура теплопостачання когенераційної енергетичної установки

Кириллов О.Л. , Якимчук Г.С. Моделирование процесса управления системой перегрузки углеводородных жидких топлив

Шеховцов А.Н., Козел В.Н. Построение математической модели формирования распределенных систем

Китаев А.В., Глухова В.И. Анализ поведения генератора постоянного тока по данным каталога

Хомченко А.Н., Козуб Н.О. Задачі наближення функцій: від лагранжевих до серендипових поліномів

Хобин В.А., Титлова О.А. Определение температуры парожидкостной смеси в дефлегматоре АДХМ по результатам измерений температуры его поверхности

Григорова Т.М., Усов А.В. Вероятностно-статистическое моделирование маршрутизированных пассажиропотоков в крупных городах

Дубік Р.М., Ладієва Л.Р. Математична модель розділення неоднорідних рідких систем

Казак В.М, Лейва Каналес Родриго, Яковицкая Е.Ю. Моделирование динамики полета магистрального самолета на исследовательском стенде

Завальнюк И.П. Исследование процесса торможения автомобиля как критического режима динамической системы

Дмитриев С.А., Попов А.В. Построение портрета неисправностей проточной части газотурбинного двигателя на примере АИ-25

Русанов С.А., Луняка К.В., Клюєв О.І., Глухов Г.М. Математичне моделювання робочого процесу в апаратах з віброкиплячим шаром та розробка систем автоматизованого моделювання гідродинаміки віброкиплячих шарів

Боярчук В.П., Сыс В.Б. Экспериментальные исследования влияния технологии шлихтования на изменение жесткости текстильных нитей

Селін Ю.М. Використовування контекстних марківських моделей для аналізу дії промислових вибухів на будівельні конструкції

Рудакова А.В. Проблемы интеграции сложных систем

Передерій В.І., Касап А.М. Математична модель та алгоритм автоматизації розрахунку параметрів комп’ютеризованих систем працюючих у реальному часі

Передерий В.И., Еременко А.П. Математические модели и алгоритмы принятия релевантных решений пользователями автоматизированных систем с учетом личностных и внешних факторов на базе генетических алгоритмов

Михайловская Т.В., Михалев А.И., Гуда А.И. Исследование правил клеточных автоматов для моделирования процессов затвердевания квазиравновесных бинарных сплавов

Хомченко А.Н., Колесникова Н.В. Явление «сверхсходимости» в задаче Прандтля для уравнения Пуассона

Китаев А.В., Глухова В.И. Анализ работы трансформатора по данным каталога

Квасницкий В.В., Ермолаев Г.В., Матвиенко М. В., Бугаенко Б.В., Квасницкий В.Ф. Оценка применимости метода компьютерного моделирования к исследованию напряженно-деформиррованного состояния цилиндрических узлов

Китаев А.И., Глухова В.И. Анализ работы асинхронного двигателя по данным каталога

Шелестов А.Ю Имитационная модель взаимодействия GRID-узлов с очередью доступа к общей памяти

Chizhenkova R.A. Mathematical Aspects of Bibliometrical Analysis of Neurophysiological Investigations of Action of Non-ionized Radiation (Medline-Internet)

Хомченко А.Н., Козуб Н.А. Геометрическое моделирование дискретных элементов с криволинейными границами

Славич В.П. Модель автоматизованої системи управління потоками транспортних засобів

Маркута О.В., Мысак В.Ф. Программная реализация и исследование особенностей метода группового учета аргументов

Степанкова Г.А., Баклан І.В. Побудова гібридних моделей на основі прихованих марківських моделей та нейронних мереж

Бакшанська Т.Д., Рижиков Ю.Г., Тодорцев Ю.К. Математична модель процесу горіння природного газу з рециркуляцією продуктів згорання для цілей управління

Хомченко А.Н. Новые решения обобщенной задачи Бюффона

Передерий В.И., Еременко А.П. Математические модели и алгоритмы определения релевантности принимаемых решений с учетом психофункциональных характеристик пользователей при управлении автоматизированными динамическими системами

Ложечников В.Ф., Михайленко В.С., Максименко И.Н. Аналитическая много режимная математическая модель динамики газовоздушного тракта барабанного котла средней мощности

Ковриго Ю.М., Фоменко Б.В., Полищук И.А. Математическое моделирование систем автоматического регулирования с учетом ограничений на управление в пакете Matlab

Исаев Е.А., Наговский Д.А. Математическое описание влияния кривизны контактирующих тел на угол смачивания жидкости в межчастичном пространстве

Бідюк П.І., Литвиненко В.І., Кроптя А.В. Аналіз ефективності функціонування мережі Байєса

Тищенко И.А., Лубяный В.З. Математическое моделирование вокодера для определения оптимальной формы импульса сигнала возбуждения.

Николаенко Ю.И., Моисеенко С.В. Моделирование гармонического полиномиального базиса гексагона.

Козуб Н.А., Манойленко Е.С., Хомченко А.Н. Температурный тест для модифицированных базисов бикубической интерполяции.

Клименко А.К. Об упрощенном численном конструировании обратной модели динамического объекта.

Китаев А.В., Сушич Е.Ф. Расчет погрешностей измерительных трансформаторов.

Передерій В.І.,Касап А.М. Математична модель та алгоритм автоматизації розрахунку параметрів комп’ютеризованих систем працюючих у реальному часі

Шпильовий Л.В. Математична модель та алгоритм екстремального управління процесом осадження дисперсної фази суспензії.

Тулученко Г.Я. Інформаційний модуль експрес-пошуку точок еквівалентності процесу нейтралізації.

Тернова Т.І. Урахування морфогенетичного рівняння в математичній моделі тканини.

Попруга А.Г. Теоретические и экспериментальные исследования электрических нагревателей по критерию экономии энергии.

Китаев А.В., Сушич Е.Ф. Приложение положений теории дросселя и трансформатора к расчету и анализу электромагнитом переменного тока.