CC BY
18
пробы и автоматическое отделение и сброс в атмосферу транспортирующего сжатого воздуха от доставленной усредненной пробы и промывной воды;
- Устройство предварительного обезвоживания доставленной усредненной пробы, обеспечивающее автоматическое отделение из доставленной на анализ усредненной пробы контролируемого продукта твердой фазы.
Список литературы:
1. Саградян А.Л., Суворовская Н.А. Контроль технологического процесса флотационных фабрик. - М.: Изд. «Недра», 1964.
2. Брегман И.И., Хмара В.В., Голант Ю.А., Нефедьев Ю.И., Оголь А.Ф. Автоматизированная система аналитического контроля (АСАК) металлургических предприятий цветной металлургии. - М.: Цветметинформация, 1986. - 49 с.
3. Хмара В. Универсальная контейнерная система пневмотранспорта проб на анализ. Основы, принципы построения, конструкция, алгоритмы функционирования: монография. - Lambert Academie Publishing, 2012. - С. 89. -IBSN 978-3-8433-6602-1.
4. ЗАО «ТЕХНОЛИНК». Каталог продукции для автоматизированных систем опробования пульповых продуктов. - СПб., 2007.
5. Гудима В.И., Прокш Ю.Ф., Кузема А.С. Современные средства про-боотбора в процессах обогащения. - М.: Цветметинформация, 1986. - 28 с.
ПРИМЕНЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ, ОСНОВАННЫХ НА ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЯХ, ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКСПЛУАТАЦИОННЫХ ПАРАМЕТРОВ ПРОЦЕССА ГОРЕНИЯ ТВЕРДОГО ТОПЛИВА
© Прохоров Е.В.*, Мухутдинов А.Р.Ф
Казанский национальный исследовательский технический университет,
г. Казань
В работе показана возможность создания перспективного метода на основе нейросетевой модели, для прогнозирования эксплуатационных параметров горения твердого топлива.
* Аспирант кафедры Технологии твердых химических веществ.
* Профессор кафедры Технологии твердых химических веществ, доктор технических наук.
156
НОВОЕ СЛОВО В НАУКЕ И ПРАКТИКЕ
Ключевые слова: моделирование сложных систем, искусственные нейронные сети, обработки информации, оптимизация эксплуатационных параметров.
Вопросы, касающиеся точного математического моделирования сложных систем ответственного назначения, в последнее время набирают всё большую актуальность. Это связано с возрастающей необходимостью повышения надежности моделей и методов, применяемых при расчетах. В этом плане более привлекательными считаются решения, полученные аналитическими методами в виде аналитических формул, чья погрешность может быть оценена. Решения же, получаемые численными методами, представляющие собой массивы чисел, оцениваются лишь по изменениям этих чисел при увеличении количества разбиений заданной области. Однако уже давно показана теоретическая несостоятельность этого подхода, поэтому и следует относиться к таким решениям с большой осторожностью. Применение же аналитических методов связано с длительной, неоднообразной и кропотливой работой. Перспективным путем решения данной проблемы является применение технологий основанных на искусственных нейронных сетях (ИНС), позволяющих моделировать и оптимизировать эксплуатационные параметры различных процессов. Следует отметить, что ИНС позволяют исходя только из эмпирического опыта, строить модели, которые способствуют выявлению ранее неизвестных и не исследованных зависимостей.
Целью работы является изучение возможностей создания перспективного метода обработки информации на основе нейросетевой модели процесса горения твердого топлива (ТТ) для прогнозирования эксплуатационных параметров.
В работе изучена возможность создания перспективного метода обработки информации на основе нейросетевой модели. Предложенный подход на основе нейросетевой модели позволяет прогнозировать эксплуатационные характеристики ТТ аммиачно-селитренного состава (АСС) (в частности, скорости горения) при следующих входных параметрах: состав топлива (окислитель, добавка, горюче-связующее), окружающая среда, давление, дисперсность окислителя, направление распространения фронта горения, материал оболочки, диаметр заряда, плотность заряда. В среде разработки №шоРго была создана нейросетевая модель. Среда разработки, позволяет проектировать интеллектуальные программные модули, обучать их и тестировать. В процессе работы производился выбор оптимальной структуры (определялось оптимальное количество скрытых слоев - 2 и количество нейронов в слоях соответственно: 56; 56). После обучения системы осуществлялось тестирование, которое показала ошибку прогноза 4 %.
Таким образом, в результате проделанной работы показана возможность создания перспективного метода обработки информации на основе нейро-сетевой модели процесса горения ТТ для прогнозирования эксплуатационных параметров.
Список литературы:
1. Прохоров Е.В., Мухутдинов А.Р., Вахидова З.Р. Использование ней-росетевой модели для выявления особенностей процесса горения твердого топлива // Вестник Казан. технол. ун-та. - 2013. - Т. 16, № 4. - С. 115-117.
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ПОЛУЧЕНИЯ ВОДОРОДНОГО ТОПЛИВА ДЛЯ ТЕПЛОВЫХ АВТОТРАНСПОРТНЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ
© Шустров Ф.А.*, Коротков В.С.*
Московский государственный машиностроительный университет (МАМИ) (университет машиностроения), г. Москва
В статье описана разработка системы получения водородного топлива для двигателя внутреннего сгорания, предназначенного для эксплуатации в составе автотранспортного средства, с учетом выбранного исходного сырья для конверсии и наиболее подходящего каталитического комплекса, предназначенного для работы в составе системы выпуска отработавших газов. Определены основные составляющие разрабатываемой системы, ее функциональная схема и требования, предъявляемые к ее основному элементу - реактору конверсии метанола в синтез-газ с утилизацией энергии отработавших газов. Сформулированы ожидаемые результаты применения разработанной системы получения водородного топлива для автомобильного двигателя внутреннего сгорания.
Ключевые слова двигатель внутреннего сгорания, водородное топливо, синтез-газ, бортовая система конверсии, термокаталитическая конверсия метанола.
Водород обладает очень высокой энергоемкостью и уникальными экологическими качествами, что с уверенностью позволяет его называть одним из наиболее перспективных видов альтернативного топлива для двигателей внутреннего сгорания. Основными проблемами применения чистого водорода является отсутствие развитой инфраструктуры его производства, сложности хранения и заправки автомобилей. Водородное топливо, которое в технической литературе также принято называть, как синтез-газ, может быть получено в конверторе непосредственно на автомобиле из углеводородных видов топлива, наиболее перспективным из которых является метиловый спирт (метанол) [2Ошибка! Источник ссылки не найден.].
Получение водорода путем конверсии, в последние десятилетия, успешно применяется в стационарных энергоустановках, однако для авто-
* Заместитель директора научно-технического центра «Силовые агрегаты».
* Ведущий инженер научно-технического центра «Силовые агрегаты».
