Тези доповідей, матеріали конференцій
Постійне посилання на розділhttps://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/7373
Переглянути
35 результатів
Результати пошуку
Документ Engineering approach to optimization of pneumatic transportation processes in the food industry(2024) Volodin, Sergiy; Mironchuk, Valeriy; Zaporozhets, OleksandrThe study is aimed at developing and improving mechatronic systems for pneumatic transportation of bulk food products. The relevance of this topic is due to the ever-increasing requirements for the efficiency and accuracy of such systems in modern production processes. Existing models of pneumatic conveying often do not take into account the complex physical processes that occur during the movement of particles in a compressed air stream, such as particle migration, hydrodynamic and electrical interactions. This leads to inaccuracies in calculations and, as a result, to a decrease in the efficiency and reliability of systems. To solve this problem, we developed an experimental mechatronic module that allows us to study the process of pneumatic transportation in detail.Документ Математичне моделювання періодичного твердофазового екстрагування цільових компонентів(2021) Зав'ялов, Володимир Леонідович; Мисюра, Тарас Григорович; Попова, Наталія Вікторівна; Чорний, Валентин Миколайович; Запорожець, Юлія Владиславівна; Деканський, Вадим ЄвгенійовичСтан теорії твердофазового екстрагування в сучасній інженерії відрізняється значною емпірикою при узагальнені дослідних даних. Недостатньо робіт, які розкривають механізми, що лежать в основі явищ перенесення в багатофазових середовищах. При цьому використання теоретичних моделей часто обмежено можливостями застосування до окремих процесів при стаціонарних умовах, зростає вимога до точності розрахунків і моделювання, підвищується роль теорії. При твердофазовомуекстрагуванні процес зазвичай розглядається як нестаціонарний і час екстрагування в цілому визначається часом вилучення цільового компонента з частинок сировини.Документ Математичне моделювання процесу мембранного розділення дисперсних систем(2018) Пащенко, Богдан СергійовичВ ході дослідження було отримано вираз з граничними умовами, в якому замість рівняння Нав'є-Стокса використано рівняння збереження енергії, що можна використати для розрахунку режимів руху течії дисперсних систем у каналі керамічного мембранного елемента. Це дозволяє суттєво підвищити експлуатаційні характеристики обладнання призначеного для реалізації даного процесу.Документ The adequacy of mathematical modeling in powder products manufacturing processes(2019) Shtefan, Yevgenii; Mikhailov, Anatoliy; Litvinenko, Aleksandr; Kadomsky, Sergiy; Pashchenko, BohdanThe materials present a system of equations that can be used to create a mathematical model of deformation processes that allows taking into account the structural, mechanical, and rheological parameters of the solid phase of the material.Документ Створення системи підтримки прийняття рішень для забезпечення безперебійного виконання замовлень на молокозаводі(2022) Чорнобай, Катерина Юріївна; Сєдих, Ольга Леонідівна; Грибков, Сергій ВіталійовичВ роботі запропонована система підтримки прийняття рішень, в основі якої покладена математична модель постачання готової продукції в залежності від плану виготовлення виробництвом (підприємством) кінцевого продукту, а також забезпечення постачання її на регіональні склади або до кінцевого замовника. Система пошуку альтернативних оптимальних рішень базується на запропонованих модифікованих алгоритмах мурашиної колонії.Документ Використання методу регресійного аналізу для математичного моделювання процесу пророщування насіння льону(2019) Краєвська, Світлана Петрівна; Єщенко, Оксана Анатоліївна; Стеценко, Наталія ОлександрівнаЗ побудованої математичної моделі випливає, що максимальна енергія проростання становить 99,64% і досягається при температурі 27,5°С та вологості 95%. У виробничих умовах можна проводити процес пророщування насіння льону за температур від 20 до 30 °С, якщо вологість навколишнього середовища 95%. При зменшенні вологості до 70% діапазон температур може становити 23-30 °С, при цьому значення енергії проростання становить від 90 до 100%. From the constructed mathematical model it follows that the maximum germination energy is 99.64% and is achieved at a temperature of 27.5 ° C and a humidity of 95%. In production conditions, it is possible to carry out the process of germination of flax seeds at temperatures from 20 to 30 ° C, if the ambient humidity is 95%. With a decrease in humidity of up to 70%, the temperature range can be 23-30 ° С, while the value of germination energy is from 90 to 100%.Документ Моделювання процесу денітрифікації питної води(2019) Сєдих, Ольга Леонідівна; Чобану, Валерія ВячеславівнаУ даній роботі розроблена модель процесу денітрифікації питної води, яка використовується при створенні програмного модуля для використання в системі «Контроль якості чистої води на забруднених територіях». In this work, a model of the process of denitrification of drinking water, which is used when creating a software module to be used in the system «Control of the quality of clean water in contaminated territories».Документ Математичне моделювання процесу біологічного очищення забруднених вод як об’єктa автоматичого керування(2017) Лобок, Олексій Петрович; Гончаренко, Борис Миколайович; Віхрова, Лариса Григорівна; Сич, Марина АнатоліївнаНаведені та обґрунтовані прийняті припущення при складанні математичної моделі процесу. Представлена і розглянута структурно-параметрична схема технологічного процесу біологічного очищення забруднених вод. Наведена в диференціальному вигляді математична модель та дані роз’яснення складових. Вибрані вхідна (керувальна) та вихідна (керована) величини моделі за каналом керувального діяння. З метою подальшого полегшення розв’язку наводяться вираз математичної моделі у векторному вигляді та вираз керованої величини. Проведена лінеаризація моделі та наведений її лінеаризований вигляд. Наведені вирази дискретних операторів критерія якості керування процесом очищення, дробового - регулятора та системи керування в цілому. Наведені результати чисельного моделювання системи керування процесом очищення води на основі розробленої моделі. The assumptions made in the compilation of the mathematical model of the process are given and justified. The structural-parametric scheme of the technological process of biological treatment of polluted waters is presented and considered. A mathematical model is given in a differential form and explanations of its components are given. The input (control) and output (controlled) values of the model along the control action channel are selected. The expression of the mathematical model in vector form and the expression for the controlled quantity are given for further facilitating the solution. The linearization of the model is carried out and its linearized form is given. Expressions of discrete operators of the quality criterion for control of the cleaning process, fractional regulator and control system are given. The results of numerical simulation of the water treatment process control system based on the developed model are presented. The degree of efficiency in the application of fractional regulators as part of the automatic control system based on classical mathematical model of the process and the reasons for the high sensitivity of optimality criterion and transients on the order of fractional derivatives and integrals require further research.Документ Статистичний аналіз і прогнозування як елементи консалтингових послуг(2016) Івченко, Любов Олександрівна; Пугач, Наталія АнатоліївнаВ роботі пропонується декілька шляхів прогнозування динаміки кількості суб’єктів туристичного підприємництва в сільській місцевості Карпатського економічного району України. Для прогнозування використано прості і багатофакторні регресійні моделі. В якості факторів, було розглянуто як регіональні, так і макроекономічні показники. The paper suggests several options for predicting the dynamics of the number of subjects of tourist entrepreneurship in rural areas in the Carpathian economic region of Ukraine. Simple and multifactorial regression models were used for forecasting. As factors, both regional and macroeconomic indicators were considered.Документ Конструктивні підходи до побудови моделі процесу розвитку технічної системи(НУХТ, 2016) Валіулін, Геннадій Раіфович; Любімов, Валерій Михайлович; Кривопляс-Володіна, Людмила ОлександрівнаМатематичне моделювання встановлює зв’язки між значеннями різних змінних, визначених в процесі вимірювань. Моделювання, базуючись на вимірюваннях, в свою чергу, є фундаментом для методів прийняття рішень і управління. Математичні моделі розділяють на індикаторні (що зв’язують індикаторні змінні) і латентні (що зв’язують латентні змінні). Індикаторнолатентні моделі відносять до вимірювань – метричних моделей, а не до математичного моделювання. Тобто, слід чітко розділяти математичні моделі і моделі апроксимації: - якщо певна залежність знайдена емпірично, як функція, що «найкращим чином» наближує емпіричні дані - це апроксимація, що відноситься до рівня вимірювання; - якщо та ж залежність знайдена з теоретичних міркувань, ширших ніж зв'язок між даними змінними, то це вже математична модель і ця модель відноситься до рівня математичного моделювання.Mathematical modeling establishes the connection between the values of different variables identified in the course of measurements. Modeling based on measurements, in turn, is the basis for decision-making and management practices. Mathematical models are divided into the indicator (linking the indicator variables) and latent (linking the latent variables). Indikatornolatentni model refers to the measurement - metric models, not to mathematical modeling. That is, it should be clearly separate mathematical models and approximation models: - if a certain relationship is found empirically, as a function of "best" brings empirical data - it is an approximation, which refers to the measurement level; - If the same relationship is found from theoretical considerations, wider than the connection between these variables, it's a mathematical model and this model belongs to the category of mathematical modeling.