ISSN 0021-3454 (печатная версия)
ISSN 2500-0381 (онлайн версия)
Меню

1
Содержание
том 64 / Январь, 2021
СТАТЬЯ

DOI 10.17586/0021-3454-2021-64-1-47-55

УДК 667.6

МОДУЛЬ КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ ПРОЦЕССА СУШКИ ПОЛИМЕРНОГО ПОКРЫТИЯ ОЦИНКОВАННОЙ ПОЛОСЫ

Осколков В. М.
Череповецкий государственный университет, кафедра математического и программного обеспечения ЭВМ;


Варфоломеев И. А.
Череповецкий государственный университет, кафедра математического и программного обеспечения ЭВМ ; доцент


Ершов Е. В.
Череповецкий государственный университет, кафедра программного обеспечения ЭВМ; доцент


Аннотация. Предложен модуль оценки процесса сушки полимерного покрытия оцинкованной полосы, основанный на комплексной оценке кардинальных параметров этого процесса: температурного режима, концентрации паров растворителей, цветового отклонения полимерного покрытия. Для оценки этих параметров построены физические модели, учитывающие особенности применяемого технологического оборудования, — модель теплообменных процессов, происходящих внутри печи сушки; модель испарения растворителей с поверхности полосы в процессе сушки полимерного покрытия; модель прогнозирования цветового отклонения полимерного покрытия с использованием средств машинного обучения, в частности алгоритма „случайный лес“. Оценка каждого из кардинальных параметров представлена отдельным блоком, совокупность которых образует модуль оценки. Выполнена программная реализация модуля и представлены экспериментальные результаты.
Ключевые слова: прокат с полимерным покрытием, сушка полимерного покрытия, программный модуль, модуль оценки, комплексная оценка, прогнозирование, машинное обучение, „случайный лес“, параметрическая идентификация, система поддержки принятия решений

Список литературы:
  1. Игнатенко Т. Оцинкованный и окрашенный прокат: нерадужные перспективы // Металлоснабжение и сбыт. 2015. № 04. С. 36—45.
  2. Румянцев М. И., Данилова Д. С., Денисов С. В., Кузьмин А. Л., Стеканов П. А. Анализ параметров и результативности прокатки крупногабаритных листов для судостроения в условиях ОАО „ММК“ // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования. 2011. № 1. С. 238—241.
  3. Румянцев М. И., Чевардин Ю. А., Шубин И. Г., Пичугин Н. А., Филиппова Е. А. Анализ качества производства холоднокатаной ленты из электротехнической стали с применением методов SPC в условиях ЛПЦ-3 ОАО „Ашинский металлургический завод“ // Производство проката. 2010. № 10. С. 24—30.
  4. Румянцев М. И., Корнилов В. Л., Носенко О. Ю. Подход к анализу результативности технологии производства проката // Материалы 66-й науч.-техн. конф.: сб. докл. Магнитогорск, 2008. С. 53—55.
  5. Пилюгина Н. И., Михайловна Т. С., Мозговая Л. В. Контроль качества проката с полимерным покрытием в ОАО „ММК“ // Вестн. МГТУ им. Г. И. Носова. 2007. № 3. С. 73—75.
  6. Масютина Е. У., Ловцова Е. М. Адгезия как критерий оценки качества внутреннего полимерного покрытия нефтепромысловых труб // Трубопроводный транспорт: теория и практика. 2015. № 6. С. 8—11.
  7. Castela A. S., Simões A. M. Assessment of water uptake in coil coatings by capacitance measurements // Progress in Organic Coatings. 2003. Vol. 46. P. 55—61.
  8. Bryant G. F., Butterfield M. H. Simulator assessment of tandem cold-rolling-mill automatic gauge-control systems // Proc. of the Institution of Electrical Engineers. 1964. Vol. 111. P. 393—405.
  9. González-Marcos A., Alba-Elías F., Castejón Limas M., Ordieres J. Development of neural network-based models to predict mechanical properties of hot dip galvanised steel coils // Intern. Journal of Data Mining Modelling and Management. 2011. Vol. 3. P. 389—405.
  10. Boqiang L., Zhili D. Promoting energy conservation in China's metallurgy industry // Energy Policy. 2017. Vol. 104. P. 285—294
  11. Варфоломеев И. А. Метод и алгоритмы нейро-нечеткого управления многосвязными тепловыми объектами агрегата полимерных покрытий металла: Автореф. дис. ... канд. техн. наук. Череповец, 2013.
  12. Логачев М. В., Иваницкий Н. И., Давидович Л. М. Расчеты нагревательных устройств. Ч. 2. Расчеты электрических печей и установок. Минск: БНТУ, 2010.
  13. Калажоков З. Х., Калажоков Х. Х., Пономаренко Н. С., Таова Т. М. Кинетика мономолекулярной адсорбции молекул среды на металлической поверхности: Методические разработки. Нальчик: КБГУ, 2004. 37 с.
  14. Картиев С. Б., Курейчик В. М. Алгоритм классификации, основанный на принципах случайного леса, для решения задачи прогнозирования // Программные продукты и системы. 2016. № 2. С. 11—15.
  15. Иванова Е. И. Интеллектуальная информационная система для решения задач прогнозирования неисправностей вагонного оборудования на железнодорожном транспорте // Программные продукты и системы. 2015. № 4. С. 231—236.
  16. Чистяков С. П. Случайные леса: обзор // Тр. Карельского научного центра РАН. 2013. № 2. С. 117—136.
  17. Осколков В. М., Варфоломеев И. А., Виноградова Л. Н., Ершов Е. В. Разработка и внедрение модели прогнозирования цветового отклонения полимерного покрытия оцинкованной полосы // Программные продукты и системы. 2017. № 1. С. 143—147.