ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ОБОСНОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ ПРИГОТВЛЕНИЯ СОЕВЫХ КОРМОВЫХ ПРОДУКТОВ

Экспериментальные исследования проводились согласно разработанной программе с использованием частных и общих методик.

На данном этапе исследований определены физико - механические свойства сухих, замоченных и пророщенных семян сои, а также соевой белково-минеральной пасты и суспензии, полученной на её основе. Результаты по определению физико-механических свойств указанных продуктов приведены в таблице 14.

Таблица 14 Физико-механические свойства соевого сырья и готовых _____________кормовых продуктов___________________

Вид продукта

Влажность, %

Плотность, кг/м3

Угол естественного откоса, град

1. Семена сои

12-13

650-700

25-27

2. Семена сои (замоченные 20-22 ч)

70-72

700-720

27-33

3. Пророщенные семена сои (1 ростка = 5-10 см)

72-75

400-450

60-70

4. Соевая белково- минеральная паста

65-70

720-750

30-40

5. Суспензия

88-90

1030-1050

-

На втором этапе исследований устанавливались зависимости водонасыщения семян сои в процессе их замачивания в воде от продолжительности замачивании, то есть устанавливалась зависимость

^B = Z(t3), (133)

где кв - коэффициент водонасыщения.

На рисунке 40 представлена данная зависимость. После аппроксимации получен следующий её вид:

= 250,9 — 150,9 .е-°'206Ч (134)

Зависимость коэффициента водонасыщения к семян сои от времени его замачивания t — к = /(t)

Рис. 40 . Зависимость коэффициента водонасыщения кв семян сои от времени его замачивания t3кв = /(t3): -Ц^^^Цласть оптимальных значений

Соответствующие преобразования данной функциональной зависимости относительно параметра t3 дают следующую рабочую формулу для определения времени замачивания:

t3 = 24,3 + 4,8 ? 1п(2 50,9 - fcB). (135)

С учетом дополнительного времени, необходимого для соответствующей ферментации, проходящей в семенах сои при замачивании, и осуществления более эффективного последующего проращивания к значению t3, полученному по выражению (135), необходимо добавить с' = 5 ч.

t3 = [24,3 - 4,8 • 1п(250,9 - кв)] + 5. (136)

На третьем этапе экспериментальных исследований устанавливалась зависимость скорости прорастания семян сои от таких факторов, как: Я - высота слоя семян; г“ - температура проращивания в термостате, °C; К - кратность полива, то есть в общем, неявном виде необходимо было установить следующую зависимость:

vnp=Aff;t°;K)->max.

Данную зависимость, как многофакторную, решено было устанавливать в виде уравнения регрессии с соответствующими коэффициентами. При наложении на данную зависимость такого условия, как гпр -> шах позволяет принять полученное уравнение за математическую модель процесса проращивания семян сои.

В таблицах 15 и 16 приведены факторы данного процесса и уровни их варьирования, а также матрица планирования и результаты эксперимента.

Таблица 15

Факторы и уровни их варьирования

Факторы

Факторы

Высота слоя семян, Н,м

Температура, t,°c

Кратность полива, К

Xi

*2

Хз

Верхний уровень

0,20

32

7,0

Основной уровень

0,15

28

5,0

Нижний уровень

0,10

24

3,0

Интервал варьирования

0,05

4,0

2,0

После реализации эксперимента по матрице трехуровнего плана (табл. 16) и получения значений критериев оптимизации в ходе эксперимента проведена обработка экспериментальных данных и построена математическая модель процесса проращивания семян сои.

Таблица 16

Матрица планирования и результаты эксперимента

Xi

Х2

Хз

Y

1

-1

-1

+1

0,5

2

+1

-1

-1

0,3

3

-1

+ 1

-1

0,6

4

+1

+ 1

+1

0,5

5

-1

-1

-1

0,2

6

+1

-1

+ 1

0,3

7

-1

+ 1

+1

0,5

8

+1

+ 1

-1

0,2

9

-1,215

0

0

0,8

10

1,215

0

0

0,5

11

0

-1,215

0

0,3

12

0

1,215

0

0,4

13

0

0

-1,215

0,3

14

0

0

1,215

0,5

15

0

0

0

0,6

Полученное уравнение в кодированной и раскодированной формах имеет следующий вид:

У = 0,568 - 0,079%! + 0,057Х2 + 0,0 68%3 + 0,063%? - 0,140%22 -0,107%2 -> max (137)

= -6,745 - 9,110 - Я Ч- 0,506 • t + 0,300 ? к + 2,510 • Н2 - 0,008• Г2 -

^ПР

0,026-к2-* max (138)

Регрессионный анализ зависимости — f(.Xi;X3;X3) и коэффициентов в полученных уравнениях (137) и (138) приведен в таблицах 17-19.

Согласно данным, содержащимся в таблицах, адекватность полученной модели подтверждается с вероятностью Р = 0,95 при коэффициенте корреляции R = 0,902 неравенством FR > FT.

Перейдя от кодированных значений факторов У? = f(%i;%2;%3) к натуральным^ = К), получили зависи

мость скорости роста (4.7) от основных технологических параметров процесса проращивания семян сои.

В таблице 17 приведены значения показателей, соответствующих области экстремальных значений факторов %1,%2,%3.

Таблица 17

Регрессионный анализ зависимости У? = /(%1;%2;%3)

Шаг анализа

1

2

3

4

Коэффициенты модели

go

0,56788

0,56788

0,56788

0,56788

gi

-0,07893

-0,07893

-0,07893

-0,07893

а?.

0,05675

0,05675

0,05675

а3

0,06784

0,06784

0,06784

0,06784

а12

-0,03750

-0,03750

Д13

0,01250

а23

-0,01250

«11

0,06277

0,06277

0,06277

0,06277

а22

-0,14045

-0,14045

-0,14045

-0,14045

азз

-0,10658

-0,10658

-0,10658

-0,10658

Стандартное отклонение

0,07291

0,07291

0,08666

0,12193

R-корреляция

0,90257

0,89904

0,88299

0,83067

F-критерий

2,1974

3,6889

4,0443

3,3389

Таблица 18

Результаты регрессионного анализа

Критерий

а0

°1

а2

аз

а12

а13

а23

а11

а22

азз

Заключение об адекватности

Y

0,568

-0,079

0,057

0,068

-

-

-

0,063

-0,140

-0,107

4.150

4,044

Таблица 19

Области экстремальных значений

Критерий

А

Х2

и

-1,21

0,20

0,32

0,772

-1,21

0,20

0,31

0,772

-1.21

0,21

0,32

0,772

-1.21

0,20

0,33

0,772

-1.21

0,21

0,31

0,772

-1,21

0,19

0,32

0,772

-1,21

0,21

0,33

0,772

-1,21

0,19

0,31

0,772

-1,21

0,19

0,33

0.772

-1,21

0,20

0,30

0,772

Анализ частных коэффициентов корреляции показал, что на процесс проращивания семян сои наибольшее значение оказывают факторы Х1иХз, то есть высота слоя семян сои, а также кратность их полива.

После получения адекватных моделей данного процесса определялись координаты оптимума и изучались поверхности отклика Ki = f(X1;X2;X3) - (рис.41-46).

Проведенный анализ и решение полученного уравнения с учетом условия vnp -> max позволили определить оптимальные значения параметров процесса проращивания семян сои, которые равны

  • - высота слоя семян сои Н = 0,09 м;
  • - температура проращивания г° = 28,8°С;
  • - кратность полива к = 5,0-6,0.

При данных значениях факторов скорость роста гпр = мм/ч.

Эти данные, полученные в ходе эксперимента, позволяют опре

делить продолжительность проращивания по формуле 7 (глава 2). = ЛХ1 = -1,21;

ШШ 0 2

О 26

ЯЯШ 0.32

ЕЗ О.Зв

Г~~1 О 44

ЩД 0 5 0 56

  • ?? 0 62
  • О 60
  • ?? 0 74
  • ?? 0 8
  • ?? above

Рис.41. Поверхность и сечение поверхности отклика

П = ЛЛ = -1,21;Х23)

^ = /(^ = -1,21;^)

Сечения поверхности отклика  l,21;X;Jf)

Рис. 42. Сечения поверхности отклика l,21;X2;Jf3)

li = /(^1^2 = 0,20;Х3)

Поверхность и сечение поверхности отклика

Рис. 43. Поверхность и сечение поверхности отклика

Y1 = f(xi^2 = 0,20; Я3)

М 0 2 ?i 0 26 ?M 0 32 ES3 0 38

I I 0 44

СП 0 5 l~] 0 36 ?? 0.62 Ml 0 68 Ml 0 74 0 8

IM above

  • 02 ---О 26 ---0.32 —- 0 38 ---0 44 — 0 5
  • 0.56 ---0 62 -----068
  • 0 74 ----0.8

Рис. 44. Сечение поверхности отклика Yx = f(X1;X2 = 0,20;Х3)

= ЛА;Х23 = 0,32)

Поверхность и сечение поверхности отклика

Рис. 45. Поверхность и сечение поверхности отклика

0.2 0.26 0.32 0.38 0 44 05 056 062 066 0 74

Об above

Yi = = °'32)

= f(X1-,X1-,X3 = 0,32)

  • 02 --- 0 26
  • 0.32 --- 0 38 --О 44 --- 0.5 ------ О 56 ---О 62
  • 0.68 ----0.74 ---- 0.8

Рис. 46. Сечение поверхности отклика I j = ~ 0.32)

При обосновании параметров процесса влаготепловой обработки семян сои за критерии оптимизации принимались [60]

  • - У3 - давление разрушения термообработанных семян сои -а, МПа;
  • - У4 - удельные затраты теплоты - Д<2, МДж/кг.

В качестве факторов, влияющих на данные критерии оптимизации, приняты следующие:

  • - JVi - температура пара в термоаграриях - Г, °C;
  • - Х2 - продолжительность влаготепловой обработки семян сои - tBT0, мин;
  • - Х3 - интенсивность снижения давления пара в термоаграриях -Y, МПа/мин.

На основе предварительных опытов были выбраны интервалы варьирования факторов, соответствующие почти стационарной области функции отклика.

В таблице 20 приведены факторы и интервалы их варьирования, которые обоснованы в процессе поисковых исследований.

Таблица 20 Факторы и интервалы их варьирования

по изучению процесса влаготепловой обработки семян сои

Обозначения

Температура пара в термоагрегате, t,°C

Продолжительность ВТО, tBT0, мин

Интенсивность снижения давления пара в термоагрегате, Тсд, МПа/мин

Интервалы варьирова-ния, Е

y2

10

20

0,01

Верхний уровень, +1

130

80

0,04

Основной уровень, 0

120

60

0,03

Нижний уровень, -1

ПО

40

0,02

Звездная точка, +1,215

132,15

84,3

0,04215

Звездная точка, -1,215

107,85

35,7

0,01785

В таблице 21 приведена матрица планирования и результаты экспериментальных исследований по определению давления разрушения соевых семян (У3) и удельных затрат тепла ОТП Y4 при влаготепловой обработке.

Таблица 21

Матрица и результаты эксперимента по обоснованию оптимального режима влаготепловой обработки семян сои

№ опыта

*1

Х2

Х3

Г3, МПа

Y4, МДж/кг

1

-

-

+

15,1

1,6

2

+

-

-

11,2

1,4

3

-

+

-

10,4

1,7

4

+

+

+

4,0

1,8

5

-

-

-

16,0

1,1

6

+

-

+

6,0

1,3

7

-

+

+

4,2

1,7

8

+

+

-

4,0

2,0

9

-1,215

0

0

9,2

1,35

10

1,215

0

0

3,1

1,6

И

0

-1,215

0

12

1,5

12

0

1,215

0

3,2

2,1

13

0

0

-1,215

5,2

1,6

14

0

0

1,215

3,8

1,4

15

0

0

0

3,3

1,5

Математическая обработка результатов эксперимента позволила получить математические следующие модели процесса ВТО семян сои:

- в кодированном виде

У3 = 3,911 - 2,548%! - 3,323Х2 - 1,278Х3 + 0,913Х1Х2 + 1.885Xf +

2,867Х22 ;(139)

У4 = 1,469 + 0,064^ + 0,231Х2 - ОДВД - 0,075Х2%3 + 0Д48Х2; (140)

- в раскодированном виде

а = 378,4- 5,0527t= - l,574tBTO - 127,8v + 0,0046f • tBT0 + 0.01885(f)2 + 0,0071(f)2 (141)

AQ = -2,935 - 0,0364f - 0,016tBT0 + 142,5v- tv- 0,375tBTOTv +

0,0004(tBTO)2 (142)

Регрессивный анализ (табл. 22 и 23) и проверка уравнений (табл. 24) показали, что математические модели (139-142) адекватно описывают процесс ВТО семян сои.

Таблица 22

Регрессивный анализ зависимости У3 =

Коэффициент модели

Шаг анализа

1

2

3

4

5

6

До

1,561

1,561

1,521

1,521

1,469

1,469

ai___

0,0643

0,0643

0,0640

0,0640

0,0640

0,0640

G2

0,231

0,231

0,231

0,231

0,231

0,231

“з

-0,004

-

-

-

-

-

°12

0,05

0,050

0,050

-

-

-

°13

-0,100

-0,100

-0,100

-0,100

-0,100

-0,100

а23

-0,075

-0,075

-0,075

-0,075

-0,075

-

Дц

-0,072

-0,072

-0,072

-0,072

-

-

а22

0,148

0,148

0,148

0,148

0,148

0,148

азз

-0,055

-0,055

-

-

-

-

Стандартное отклонение

0,108

0,099

0,101

0,107

0,113

0,126

R-корреляция

0,939

0,939

0,926

0,905

0,881

0,835

F-критерий

8,60

11,58

12,42

12,67

13,37

12,62

Таблица 23

Регрессионный анализ зависимости = /’(Х’пХ’г^з)

Коэффициент модели

Шаг анализа

1

2

3

4

5

«0

3,352

3,352

3,352

3,911

3,911

fll

-2,548

-2,548

-2,548

-2,548

-2,548

а2

-3,323

-3,323

-3,323

-3,323

-3,323

Дз

-1,278

-1,278

-1.278

-1,278

-1,278

а12

0,913

0,913

0,913

0,913

-

ахз

0,238

0,238

-

-

-

а23

-0,0125

-

-

-

-

«11

1,884

1,884

1,884

1,884

1,884

а22

2,867

2,867

2,867

2,867

2,867

азз

0,767

0,767

0,767

-

-

Стандартное отклонение

1,797

1,641

1,540

1,548

1,694

R-корреляция

0,944

0,944

0,942

0,933

0,910

F-критерий

9,33

12,59

16,30

18,65

18,22

Таблица 24

Данные по проверке полученных уравнений регрессии

В кодированном виде

В раскодированном виде

К

Р2

о

де

14.1690

1.4970

14.2160

1.5450

9.8030

1.4750

9.8780

1.5230

8.2530

1.7590

8.1320

1.9510

2.4270

1.7370

2.3620

1.9290

16.7250

1.1470

16.7720

1.1950

7.2470

1.4250

7.3220

1.4730

5.6970

1.8090

5.5760

2.0010

4.9830

2.0870

4.9180

2.2790

9.7895

1.3912

9.7750

1.4992

3.5979

1.5468

3.6344

1.6548

12.1808

1.4068

12.2455

1.4451

4.1059

1.9681

3.9835

2.1813

5.4638

1.4690

5.4748

1.5770

2.3582

1.4690

2.3692

1.5770

3.9110

1.4690

3.9220

1.5770

В результате решения полученных уравнений, определены оптимальные значения факторов по процессу влаготепловой обработки семян сои:

  • - температура пара в термоагрегатах 130°С;
  • - продолжительность влаготепловой обработки семян сои 49 мин;
  • - интенсивность снижения давления пара в термоагрегатах 0,004 МПа/мин, при значениях критериев оптимизации равны

а = 4,2251 МПа; bQ = 1.464 МДж/кг.

На следующем этапе исследований определялись наиболее значимые факторы получения белково-минеральной пасты методом априорного ранжирования факторов. В качестве критериев оптимизации приняты однородность гранулометрического состава пасты —бпи,% (отклик - rs) и давление гомогенизации - Р , МПа (отклик -г6).

В результате обработки априорной информации и проведённой серии поисковых опытов выделены наиболее значимые факторы, оказывающие наибольшее влияние на принятые критерии оптимизации 0пи и Р :

  • - угловая скорость вращения винта со, с-1;
  • - угол наклона образующей конического вала винта - а, градус;

- размер кольцевой щели фильеры - 6, мм .

Обозначения факторов и уровни их варьирования приведены в таблице 25.

Таблица 25

Уровни и интервалы варьирования факторов

по изучению процесса приготовления белково-минеральной пасты

Факторы

Обозначения

5, мм

а, град

ы,с 1

Центр эксперимента

0

0,6

15

6,0

Интервал варьирования

Е

0,4

50

4,0

Верхний уровень

+1

1,0

20

10,0

Нижний уровень

-1

0,2

10

2,0

Звездная точка +

+ 1,215

1,086

21,75

10,86

Звездная точка -

-1,215

0,114

8,25

3,14

После реализации эксперимента по матрице трехуровнего плана (табл. 26) и получения значений критериев оптимизации в ходе эксперимента ( отклики y5 и у6) проведена обработка полученных экспериментальных данных и построены математические модели процесса получения белково-минеральной пасты.

Таблица 26

Матрица планирования и результаты эксперимента

по изучению процесса приготовления белково-минеральной пасты

№ опыта

*2

х3

1

-1

-1

+1

86

0,88

2

+1

-1

-1

95

0,82

3

-1

+1

-1

91

0,86

4

+1

+ 1

+1

87

0,73

5

-1

-1

-1

92

0,90

6

+1

-1

+1

90

0,85

7

-1

+1

+1

81

0,86

8

+1

+1

-1

89

0,80

9

-1,215

0

0

90

0,84

10

+1,215

0

0

95

0,60

11

0

-1,215

0

89

0,82

12

0

+1,215

0

86

0,64

13

0

0

-1,215

91

0,86

14

0

0

+1,215

81

0,65

15

0

0

0

92

0,62

Расчёт дисперсий откликов y5 и у&и проверка их однородности показали, что дисперсии откликов однородны, а потому можно считать, что влияние ошибок и случайных помех по всем точкам матрицы плана одинаковые и дисперсии параллельных опытов сравнимы между собой.

С целью обоснования оценки влияния факторов по результатам эксперимента рассчитаны уравнения регрессии (программа APPOL). Данные уравнения в кодированной форме имеют следующий вид:

- для однородности гранулометрического состава пасты:

У- = 89,995 + 1,559*. - 1,702*, - 3,209*3 +1,125*.*, + 2,142*? - 1,245*?

  • — 2,261*3 maxi
  • - для давления гомогенизации:

У6 = 0,629 - 0,054*! - 0,038*2 - 0,028*3 + 0,059*? + 0,066*22 + 0,083*32min;

Таблица 27

Регрессионный анализ зависимости У5 = f(X1;X2,X3)

Шаг анализа

1

2

3

4

Коэффициенты модели

89,9950

89,9950

89,9950

89,9950

1,5590

1,5590

1,5590

1,5590

-1,7024

-1,7024

-1,7024

-1,7024

-3,2093

-3,2093

-3,2093

-3,2093

-0,3750

-0,3750

-

-

1,1250

1,1250

1,1250

-

-0,1250

-

-

-

2,1424

2,1424

2,1424

2,1424

-1,2446

-1,2446

-1,2446

-1,2446

-2,2607

-2,2607

-2,2607

-2,2607

Стандартное отклонение

18,4190

18,5440

19,6690

29,7940

R-корреляция

0,96243

0,96217

0,95983

0,93850

F-критерий

6,2819

8,3150

10,2400

8,4428

Таблица 28

Регрессионный анализ зависимости у5 = f(xi:x2;X3)

Шаг анализа

1

2

3

4

Коэффициенты модели

0,62890

0,62890

0,62890

0,62890

-0,05402

-0,05402

-0,05402

-0,05402

-0,03823

-0,03823

-0,03823

-0,03823

-0,02877

-0,02877

-0,02877

-

-0,01000

-0,01000

-

-

-0,00250

-

-

-

-0,01000

-

-

-

0,05973

0,05973

0,05973

0,05973

0,06651

0,06651

0,06651

0,06651

0,08344

0,08344

0,08344

0,08344

Стандартное отклонение

0,02866

0,02871

0,03031

0,039278

R-корреляция

0,90124

0,90106

0,89523

0,86142

F-критерий

2,1630

2,8778

4,6126

4,3148

Таблица 29

Результаты регрессионного анализа

Критерий

ао

ai

аг

аз

ai2

аи

агз

ан

агг

азз

Заключение об адекватности

Fr

Ft

У5

89,995

1,559

-1,702

-3,209

-

1,125

-

2,142

-1,245

-2,26

  • 10,2
  • 4

3,79

У

0,629

-0,054

-0,038

-0,029

-

-

-

0,060

0,067

0,08

4,61

4,15

Адекватность полученных моделей подтверждается с вероятностью Р=0,95 при коэффициентах корреляции /^=0,962 и я2 =0,901 неравенством fr>ft.

Перейдя от кодированных значений факторовУ5_6 = f(x3ix2ix3} К натуральным 0пи = Ц6-,а,ы) и Р= f (5; а; ш), ПОЛуЧИЛИ ЗЛВИСИМОСТЬ показателей однородности гранулометрического состава 0пи и давления Р процесса приготовления белково-минеральной пасты от основных конструктивных и режимных факторов.

В раскодированной форме уравнения имеют следующий вид :

- для однородности гранулометрического состава:

бпи = 5,786 - 0,028(5 + 3,930а + 2,359а) + 1,125<5w + 8,569$2 - 0,078а2 - 0,565w2

  • ->тах;
  • - для давления гомогенизации:

Р = 5,448 - 8,248(5 - 0,242а - 0,222w + 2.38952 + 0,004а2 + 0,021w2 -> mtn-,

В таблице 30 приведены значения показателей, соответствующих области экстремальных значений факторов процесса получения пасты.

Таблица 30

Области экстремальных значений факторов

Критерий

А

*2

П-6

И -max

1,21

-0,68

-0,41

95,978

1,21

-0,69

-0,41

95,978

1,21

-0,68

-0,40

95,978

1,21

-0,69

-0,40

95,978

1,21

-0,67

-0,41

95,978

1,21

-0,68

-0,42

95,978

1,21

-0,70

-0,41

95,978

1,21

-0,69

-0,42

95,978

1,21

-0,67

-0,40

95,978

1,21

-0,70

-0,40

95,977

- mln

0,45

0,29

0,17

0,609

0,45

0,28

0,17

0,609

0,46

0,29

0,17

0,609

0,45

0,29

0,18

0,609

0,46

0,28

0,17

0,609

0,45

0,28

0,18

0,609

0,46

0,29

0,18

0,609

0,44

0,29

0,17

0,609

0,45

0,30

0,17

0,609

0,46

0,28

0,18

0,609

Анализ частных коэффициентов корреляции показал , что на процесс получения белково-минеральной пасты наибольшее вли яние оказывают угловая скорость вращения винта - <у (фактор х3) и зазор в кольцевой фильере <5 (фактор а).

После получения адекватных математических моделей технологического процесса получения соевой белково-минеральной пасты определялись координаты оптимума и изучались поверхности ОТКЛИКОВ Ys И Y&.

В нашем случае возникает необходимость в анализе двух критериев оптимизации - однородности гранулометрического состава 0пи и давления гомогенизации Р. С этой целью проводили поиск компромисса между указанными критериями оптимизации путём наложения поверхности одного критерия на поверхность другого.

Для поиска компромиссного решения задачи по нахождению оптимальных значений уровней факторов для нескольких критериев использовался метод Паретто - оптимального решения (программа KPS).

На рисунках 47-58 представлены поверхности откликов г5_6 = f(^i;x2;X3) и сечения этих поверхностей.

Анализ и решение полученных уравнений регрессии позволили определить оптимальные значения параметров , которые равны

  • - угловая скорость винта - ы = 5 с-1;
  • - угол наклона образующей конического вала винта -а = 28 - 29°;
  • - размер кольцевой щели фильеры - $ = о,2 мм.

При указанных выше значениях параметров процесса однородность гранулометрического состава равна бпи =94,6% , а давление гомогенизации Р=0,645 МПа.

Одновременно с определением качества пастообразного кормового продукта устанавливалась зависимость производительности Q от скорости движения пасты в фильере пастоизготовителя i/ф , а также удельная мощность процесса приготовления пасты.

Данные зависимости представлены на рисунке 59.

is =f(^i = 1,19;*2;*з)

  • ?? У»
  • ?В 100
  • ?? abo

оа

Л4

« 0 0 к

  • -Ю*
  • 12

Рис. 47. Поверхность отклика К5 = f(Xt = 1,19 ;X2;Z3)

*12 -о а -64 OQ Q4 05 12

Х2

Г5 = /(Zi;X,;X3 = 0,04)

  • 80
  • 82
  • 84
  • 86
  • 88
  • 90
  • 92
  • 94
  • 96
  • 98
  • 100 abov

=f(Xi = 1,19;Z2;X3)

Mi 0.6 Mi 0.64 m o.68

  • ? 0.72
  • ? 0.76 CZ) 0.8 ?? 0 84 ?? 0.88 Ml 0.92 Ml 0.96

Ml 1

Ml abovt

Рис. 53. Поверхность отклика = f(Xt = 1,19 ;X2;X3)

  • 0.6
  • 0.76
  • 0.84
  • 0.92
  • 0.96

Ye = /(Zi -,X2 = O,11;X3)

  • ?? 06
  • ?? 0 64

EZ3 0.68

? 0.72

IZZ) 0 76

IZZ) 08

  • ?Zj 0 84
  • ?? 0 88
  • ?? 0 92
  • ?i 0 96
  • ?? 1

abovt

Рис. 55. Поверхность отклика Y6 = f(X2 ;X2 = 0,11;Х3)

  • 0.6
  • 0.64
  • 0.68
  • 0.72
  • 0.76
  • 0.8
  • 0.84
  • 0.88
  • 0.92
  • 0.96
  • 1

У6=/(Х1;Х2;Х3 = 0,04)

  • 0.6
  • 0.64
  • 0.68
  • 0.72
  • 0.76
  • 0.8
  • 0.84
  • 0.88
  • 0.92
  • 0.96
  • 1 above

Рис.57. Поверхность отклика = f(X323 = 0,04)

  • ------- 0.6
  • 0.64
  • 0 68
  • 0 76
  • 0.84

0.92

О 96

Рис. 58. Сечения поверхности отклика = f(Xt ;Х2;Х3 = 0,04)

  • - 0,015
  • - 0,014
  • - 0,013
  • - 0,012

Рис.59. Зависимость производительности пн пастоизготовителя и энергоёмкости:

л/уд от скорости движения пасты в фильтре иф;

Q3- экспериментальная;

q7 - теоретическая.

Из представленных зависимостей следует, что с увеличением линейно возрастает и производительность пастоизготовителя пн. При значениях =0,20-0,25 м/с у~м составляет 80-100 кг/ч. В то же время с увеличением производительности пастоизготовителя снижается удельная мощность, которая при пн= 80-100 кг/ч находится в пределах муд =0,015-0,0175 кВт.ч/кг.

На этом этапе была установлена зависимость степени гомогенизации пасты от параметров пастоизготовителя 0П = /(/.ф), где z-ф-длина фильеры.

Данная зависимость представлена на рисунке 60.

  • 0т, 100%
  • 100
  • 75
  • 50
  • 25
  • 0

О 2 4 6 8 10 12

Рис. 60. Зависимость степени гомогенизации пасты 0ПН от длины фильеры ?ф. пастоизготовителя

Анализ данной зависимости показывает , что с увеличением ц увеличивается и качество пасты. При , равной 10-12 мм, степень гомогенизации пасты составляет 99,0%. Для данного вида кривой с помощью метода наименьших квадратов определён коэффициент с, равный 0,01. Таким образом, экспериментально подтверждена гипотетически предложенная зависимость.

При обосновании параметров для приготовления ЗЦМ в качестве критерия применены затраты мощностей на привод активатора У7 Вт.

В качестве факторов, влияющих на процесс работы активатора, приняты следующие:

  • х- частота вращения активатора, мин-1;
  • 2- высота лопаток рабочего агрегата мм;
  • 2 - соотношение диаметров ёмкости и активатора.

В таблице 30 приведены уровни и интервалы варьирования факторов, а в таблице 31 матрица плана 3- факторного эксперимента и результаты по 15 опытам.

Таблица 30

Уровни и интервалы варьирования факторов

Уровни

Обозначения

Факторы

Xjn

X2/h

Х3

Центр эксперимента

X

600

13

2,2

Интервал варьирования

Е

200

3

0,5

Верхний уровень

+1

800

16

2,7

Нижний уровень

-1

400

10

1,7

Звездная точка +

+1,125

843

16,645

2,8075

Звездная точка -

-1,125

357

9,355

1,5925

Таблица 31

Матрица плана полного факторного эксперимента и его реализация

х2

^3

Затраты мощности у7

1

-

-

+

105

2

+

-

-

190

3

-

+

-

150

4

+

+

+

170

5

-

-

-

135

6

+

-

+

160

7

-

+

+

120

8

+

+

-

200

9

-1,215

0

0

115

10

1,215

0

0

175

11

0

-1,215

0

160

12

0

1,215

0

150

13

0

0

-1,215

140

14

0

0

1,215

165

15

0

0

0

150

Для оценки влияния факторов по матрице планирования и результатам эксперимента рассчитаны регрессионные уравнения (программа Appol ). Расчетные значения коэффициентов регрессии приведены ниже:

ь0= 151,08 b1=30,274 ь2=5,308 ь3= - 11,052

ь11= -4,41 ь12=5,591

Исключение статистически незначимых коэффициентов осуществлялось по критерию Стьюдента.

Таким образом, уравнение регрессии имеет следующий вид:

Г7= 5,591 (х2)2- 4,41 (х±)2 + 30,274 х2 + 5,308х2 -

-11,052х3+151,08-min. (147)

Математическая модель после раскодирования имеет вид

=151,18 + 0,28367п - 14,382h - 22,104С -

- 0,0001025+ 0,62122 - min. (148)

После получения адекватной математической модели процесса определялись координаты оптимума и изучались поверхности отклика в окрестностях оптимума.

Для интерпретации модели были рассчитаны координаты квазиэкстремальных значений критериев (программа Scan ).

Для анализа влияния факторов на процесс построены поверхности отклика (рис. 61-63) и сечения этих поверхностей (рис. 64 - 66).

При этом исходные данные уравнения регрессии сводили к уравнениям с двумя факторами, оставляя третий на постоянном уровне.

На основании анализа поверхности отклика сделано заключение, что при стабилизации хх=0 (п=600 мин-1;) (рис.64) рабочая мощность (y7) снижается при уменьшении высоты лопаток активатора и увеличении отношения диаметров. При этом минимальному значению рабочей мощности ]?= 138,799 Вт соответствует х2= -0,7- -0,3 (h=l 1... 12 мм) и х3=1 ( 02,7).

При стабилизации x2=0 (h=13 мм) (рис.65) уменьшение рабочей мощности наблюдается при снижении частоты вращения активатора и увеличении отношений диаметров, а выход белка при этом возрастает. Минимальное значение рабочей мощности У = 105,344 Вт зафиксировано при хл= -1 (п=400 мин-1) и^3=1 (С=2,7).

При стабилизации х3 (С=2,2) (рис. 66) уменьшение рабочей мощности происходит при снижении частоты вращения активатора и высоте лопаток активатора h=ll-12 мм. При этом мини-

мальное значение рабочей мощности 1^=115,167 Вт наблюдается npHA= -1 (п=400 мин-1) их2= -00,5 (h=l 1,5мм).

ГХ= Ж = о^2^3) ;

Ymin = 138,799

  • 170
  • 180
  • 160
  • 150
  • 140
  • 136
Зависимость рабочей мощности N от высоты лопаток активатора h(x) и отношения диаметров С(х) при частоте вращения активатора N(A’)=600 мин

Рис.61. Зависимость рабочей мощности Np от высоты лопаток активатора h(x2) и отношения диаметров С(х3) при частоте вращения активатора N(A’1)=600 мин-1

Зависимость рабочей мощности N? от частоты вращения активатора n(A'i) и отношения диаметров С(^) при высоте лопаток активатора h(X) =13 мм

Рис. 62. Зависимость рабочей мощности N? от частоты вращения активатора n(A'i) и отношения диаметров С(^3) при высоте лопаток активатора h(X2) =13 мм

Зависимость рабочей мощности N от частоты вращения активатора n(X) и высоты лопаток активатора h(X) при отношении диаметров C(Jf) =2,2

Рис. 63. Зависимость рабочей мощности Np от частоты вращения активатора n(Xt) и высоты лопаток активатора h(X2) при отношении диаметров C(Jf3) =2,2

Проекции поверхностей рабочей мощности (ЛГ) на плоскость ЬС при n=const

Рис. 64. Проекции поверхностей рабочей мощности (ЛГр) на плоскость ЬС при n=const

Проекции поверхностей рабочей мощности (М) на плоскость n С при h=const

Рис. 65. Проекции поверхностей рабочей мощности (Мр) на плоскость n С при h=const

Проекции поверхностей рабочей мощности (JV?) на плоскость hn при C=const

Рис. 66. Проекции поверхностей рабочей мощности (JV?) на плоскость hn при C=const

В результате решения задачи по оптимизации процесса определены оптимальные значения факторов: частота вращения активатора ^=0,26 (п=652 мин-1) , высота лопаток активатора *2=0,28 (h=l 3,8 мм) и соотношение диаметров емкости и рабочего органа я3=1, минимальное значение (лг?= 152,71 Вт).

На данном этапе исследований изучен процесс получения суспензии на основе соевой белково-минеральной пасты. За критерий оптимизации данного продукта принята однородность суспензии, характеризуемая степенью гомогенизации пасты в жидкой среде ( воде), т.е. устанавливалась зависимость, которая в общем виде может быть выражена как

6с = f(tnc) -> max. (149)

Данная зависимость в её графическом изображении представлена на рисунке 67.

<7св> %

Зависимость однородности суспензии 6с и содержания сухих веществ от времени перемешивания t0c=f(t.) при соотношении соевая паста

Рис.67. Зависимость однородности суспензии и содержания сухих веществ от времени перемешивания tnc0c=f(tni.) при соотношении соевая паста : вода = 1:9

Указанная зависимость аппроксимированы выражением следующего вида с коэффициентами, которые определены методом наименьших квадратов:

в c=99,3-89,3-e-0,309tnl: (150)

Анализ данной зависимости показывает , что однородность суспензии с увеличением времени перемешивания увеличивается, причём в начальный период времени более интенсивно, а затем менее интенсивно. При этом характер кривой приобретает более плавный вид и при определённых значениях t, равных 10-12 минутам, значения не изменяются. При этом:

Т=14,5-3,21п(99,3-??с). (151)

В то же время анализ зависимости СЕ от времени перемешивания tnc показывает, что к этому времени содержание сухих веществ в суспензии достигает 12% то есть своего максимального значения. Данные зависимости получены для соотношения паста: вода= 1:9 .

При производственной проверке результатов исследований в качестве исходных требований к продуктам предъявлялись требования, в первую очередь связанные с их качеством. Показатели качества соевой белково-минеральной пасты и соевой белковоминеральной суспензии для поросят и телят должны соответствовать требованиям технических условий.

В качестве таких требований выделены следующие: -однородность гранулометричесокго состава пасты;

  • - отсутствие металломагнитных примесей в пасте и суспензии;
  • - содержание влаги в пастообразном продукте 60-70%;
  • -однородность соевой белково-минеральной суспензии 99-100%.

На рисунке 68 представлена технологическая схема получения соевых белково-минеральных кормовых продуктов.

Технологическая схема получения соевых белково-минеральных кормовых продуктов

Рис. 68. Технологическая схема получения соевых белково-минеральных кормовых продуктов

На рисунке 69 представлена конструктивно-технологическая схема линии по производству соевых белково-минеральных кормовых продуктов в виде пасты и суспензии. При проведении испытаний корма в виде пасты и суспензии готовились по стандартной рецептуре, в которой соевая мука заменялась на соевую пасту, а молоко - на суспензию.

Конструктивно-технологическая схема линии по производству соевых белково-минеральных кормовых продуктов виде пасты и суспензии

Рис. 69. Конструктивно-технологическая схема линии по производству соевых белково-минеральных кормовых продуктов виде пасты и суспензии: УЗ - устройство для замачивания семян сои; УП - устройство для проращивания семян сои; ТА- термоагрегат; ПИ - пастоизготовитель ;

СМ - смеситель; СС - семена сои; ПСС - пророщенные семена сои;

ТОСС - термообработанные семена сои

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ ОРИГИНАЛ   След >