Методика определения пылепроницаемости материалов спецодежды рыскулова Б. Р., д т. н., проф


НазваниеМетодика определения пылепроницаемости материалов спецодежды рыскулова Б. Р., д т. н., проф
страница1/5
Дата публикации11.03.2013
Размер1.01 Mb.
ТипАнализ
referatdb.ru > Математика > Анализ
  1   2   3   4   5
УДК 687
МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПЫЛЕПРОНИЦАЕМОСТИ МАТЕРИАЛОВ СПЕЦОДЕЖДЫ
Рыскулова Б.Р., д.т.н., проф.

Алматинский технологический университет, г. Алматы, Республика Казахстан

e-mail: br.ryskulova@mail.ru
Анализ существующих приборов и устройств по определению пылепроницаемости позволил сделать вывод о том, что они не обеспечивают высокой объективности в оценке пылепроницаемости ткани.

При испытании не учитываются условия эксплуатации спецодежды, когда пыль проникает через материал, разрушающийся из-за истирания во время эксплуатации. Трение происходит в контакте с пылью и механическими воздействиями в области полочки, рукавов в локте, передней и задней половинок брюк во время кинетики движения рабочего в реальных условиях эксплуатации.

Совмещение процесса истирания с одновременным испытанием на пылепроницаемость позволит получить реальную модель износа в лабораторных условиях с помощью разработанного устройства.

Основным критерием оценки при проницаемости является количество поглощенной пыли.

Разработанное устройство, предназначенное для оценки пылепроницаемости материалов, дает возможность получить новый эффект, а именно, приблизить испытание тканей к реальным условиям использования спецодежды

Известные способы оценки пылепроницаемости текстильных матери­алов не учитывают реальных условий эксплуатации пылезащитной одежды, при которых на нее одновременно воздействуют пыль и истирающие факторы.

Цель разработанного способа состоит в моделировании реальных условий эксплуатации специальной одежды.

Для определения пылепроницаемости тканей специальной одежды с учетом условий эксплуатации разработан новый способ. По этому спо­собу пылепроницаемость определяют следующим образом: элементар­ную пробу размером 100X100 мм закрепляют между системой колец, затем устанавливают их в нижней камере, сверху вентилятором подает­ся пылевоздушная масса. Пыль, .прошедшая через образец и диафраг­му, собирается в отверстиях и через канал подается на фильтр. О пыле­проницаемости судят по количеству пыли, прошедшей через пробы и осевшей на фильтр, а потеря пыли на пленке истирающего механизма будет для всех испытаний одинаковой при одинаковом объеме подавае­мой пыли.

Коэффициент пылепроницаемости определяют по формуле

Где: m0 - количество пыли, взятое для испытаний; m1 - количество пы­ли, прошедшее через материал; m2 - количество пыли, осевшее на ма­териале; n -количество циклов при истирании.
Коэффициент пылеемкости определяют по формуле

где: m0 - количество пыли, взятое для испытаний; mk - количество пы­ли, прошедшее через материал, mн - количество пыли, осевшее на фильтре.

Таким образом, методика позволяет моделировать реальные условия эксплуатации спецодежды, и кинетику движений рабочих при которых на нее воздействует пыль, и истирающие факторы.

Методика может быть использована вместо опытной носки.
ЛИТЕРАТУРА

1. Коузов Т.А. и др. «Методы определения физико-химических свойств промышленных пылей». Л., Химия, 1989 г., с.30-40
УДК УДК 667.01
^ РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ФОРМОВОЧНЫХ СВОЙСТВ МАТЕРИАЛОВ ДЛЯ ОДЕЖДЫ
Лисиенкова Л.Н., к.т.н., доц.

ГОУ ВПО «Южно-Уральский государственный университет», г. Челябинск, Россия

e-mail: lisienkovaln@mail.ru
При производстве и эксплуатации одежды на материалы и их системы действуют небольшие по величине (1–20% от разрывных) циклические нагрузки, приводящие к изменению структуры и деформированию материала. Изучение характеристик свойств, получаемых при действии на материалы циклических нагрузок, меньше разрывных, имеет большой научный и практический интерес.

Косвенные методы оценки коэффициентов жесткости при изгибе, несминаемости, упругости, изменения линейных размеров материалов после влажно-тепловых воздействий и других пригодны для контроля качества материалов, поступающих на швейные предприятия, однако не позволяют комплексно оценить показатели формуемости и формоустойчивости материалов в процессах производства и эксплуатации одежды [1].

В данной работе разработаны методы и средства, позволяющие моделировать действие факторов производства и эксплуатации одежды, и реализующие комплексную оценку показателей формовочных свойств материалов.

Для реализации испытаний разработаны новый метод и устройство циклического пространственного растяжения [2], принципиальное отличие которых заключается в возможности измерения компонент деформации материалов после заданного числа циклов растяжения. Это позволяет изучать динамику изменения деформации материалов в условиях испытания, имитирующих воздействие технологических и эксплуатационных факторов.

Сущность методики заключается в оценке полной, обратимой, необратимой компонент дефор-мации (в % и долях), при расчете которых используются результаты измерения величины провисания пробы материала при нагружении hмакс, после снятия нагрузки h1 и после отдыха hост (рис.1).


Рис. 1. Положение пробы материала перед испытанием (1) и в условиях

пространственного растяжения (2).
Измерительная система устройства (рис. 2, 1–9) позволяет: автоматизировать контроль и управление всеми механизмами устройства; автоматически измерять и учитывать величину начального провисания пробы относительно нулевого уровня Δh в текущих измерениях (см. рис. 1); моделировать условия испытаний. Высокую точность результатов измерения величины провисания пробы (приборная погрешность измерений не более 10 мкм) обеспечивают дифференциальные фотодатчики (см. рис. 2, 5–6). Экспериментально установлены оптимальные параметры испытания материалов для одежды костюмного ассортимента [3]. Динамика изменения показателей свойств материалов при воздействии внешних факторов анализируется на основе показателей пластичности (%), упругости (%), жесткости условной (Н). Расчет относительной деформации (%), усредненного напряжения σ (МПа), равновесного модуля упругости Е3 (МПа) выполняется по уравнениям теоретических моделей в системе MathCAD [4].


Рис. 2. Схема устройства для циклического пространственного растяжения: измерительная система (1–9), включающая:
^ 1 – пружинный зонд, 2 – безлюфтовая втулка, 3 – направляющая, 4 – коромысло,

5 – фотодатчик зонда, 6 – дифференциальный фотодатчик, 7 – каретка, 8 – ходовой винт,

^ 9 – измерительное устройство; 10 – опорная площадка для размещения грузов;

11 – электродвигатель; 12 – механизм нагружения; 13 – зажимные кольца фиксации пробы;

^ 14 – каретка, перемещающаяся на столе 15; 16 – шаговый электродвигатель;

17– электронный блок с панелью ввода и индикации данных.
Экспериментальная проверка разработанного метода проводилась при исследовании образцов кож, тканей, трикотажных полотен, а также пакетов, полученных при формозакреплении деталей из тканей и кожи дублированием и обработкой полимерными дисперсиями.

Для имитации внешних воздействий пробы материалов предварительно подвергали технологической обработке (увлажнению, нагреву, влажно-тепловой обработке, формованию, формозакреплению) или воздействию факторов эксплуатации (химической чистке, носке изделий) и последующему циклическому растяжению. В зависимости от материала число циклов растяжения варьировалось от 1 до 3000 при нагрузке на пробу в цикле 0,5–2,0 даН.

Анализ величины и динамики изменения компонент деформации после 1000 циклов пространственного растяжения образцов одежных кож в кондиционном, влажном состоянии (30%) и при воздействии тепла (рис. 3) позволил сделать вывод, что наиболее интенсивное изменение полной деформации и ее компонент наблюдается в первые 250 циклов растяжения материалов. В последующие 250–1000 циклов растяжения увеличение полной деформации образцов в основном связано с увеличением ее обратимой компоненты. Результаты исследования совместного влияния усилия, влаги и тепла на одежные кожи (см. рис. 3) показали, что тепло способствует увеличению доли необратимой деформации и скорости релаксационных процессов в материалах.

Циклы
Образец
Условия


– обратимая – необратимая
Рис. 3. Доли деформации одежных кож в условиях пространственного растяжения проб при разных климатических условиях.
^ Образцы: 1 - кожа хромовая; 2 - винилискожа ТР с пористым ПВХ-покрытием;

3 - винилискожа ТР (замшевая); 4 - уретанискожа ТР с мембранным ПЭУ-покрытием.
Для моделирования кинетики накопления остаточной деформации костюмных тканей при воздействии циклических усилий величиной 1,0–4,0 даН использовали уравнение

εнеобр (n) = a arctg (j·n), (1)

где: n – период (циклы) растяжения;

а, j – коэффициенты уравнения (параметры интенсивности процесса).

Данная функция адекватна исследуемому процессу в соответствии со статистическим смыслом величины остаточной деформации и обладает необходимыми для моделирования кинетики вязкоупругих процессов свойствами, а также простотой моделирования исследуемого процесса. В результате аппроксимации экспериментальных данных найдены коэффициенты а и j уравнения (1). На рис. 4 представлены графики моделей накопления остаточной деформации тканей в интервале 1–2000 циклов растяжения при нагрузке 15 Н, рабочих размерах пробы 60 мм, индентора – 15 мм, времени нагружения и отдыха пробы в единичном цикле по 10 с. Результаты моделирования показали, что коэффициент а уравнения (1) прогнозирует упругие деформации, обусловленные волокнистым составом тканей: чем меньше модуль упругости и больше растяжимость материала, тем больше значение а (рис. 4, образец 3). Коэффициент j определяет скорость накопления остаточной деформации в материале при воздействии внешних циклических сил и прогнозирует параметры их формования и формоустойчивость: чем быстрее накапливается необратимая деформация в материале, тем больше значение коэффициента j (рис. 4, образцы 1, 4, 5).

Установленные диапазоны значений параметров а и j позволяют оценить динамику изменения деформации тканей костюмного ассортимента при производстве и эксплуатации. Для других режимов испытаний установлены аналогичные зависимости исследуемого процесса.

Кроме того, экспериментально показано, что метод циклического пространственного растяжения позволяет оценить не только свойства исходных материалов, но и идентифицировать степень износа материалов, бывших в эксплуатации. Результаты показали, что при однократном растяжении необратимая деформация пробы материала, подвергавшегося эксплуатации, меньше по сравнению с величиной данного показателя у контрольной пробы. Это объясняется тем, что при эксплуатации в материале уже произошли структурные изменения и при последующем его растяжении интенсивных релаксационных процессов не происходит.

На основе результатов исследований установлены оптимальные режимы испытания материалов методом циклического растяжения, разработаны методики оценки формовочной способности и формоустойчивости материалов и практические рекомендации для швейных предприятий.



εнеобр (n) = a arctg (j·n)





Циклы, n


Рис. 4. Графические модели остаточной деформации тканей:
1 - моноэластичная; 2 - камвольная полушерстяная;

3 - биэластичная; 4 - камвольная полушерстяная; 5 - тонкосуконная полушерстяная.
ЛИТЕРАТУРА

1. Лисиенкова, Л.Н. Влияние технологических и эксплуатационных факторов на показатели надежности материалов и систем в одежде: монография / Л.Н. Лисиенкова. – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2008. – 223 с.

2. Пат. 2354953 С2 Российская Федерация, МПК G01N 3/08 Устройство для определения де-формационных свойств кожи и подобных ей гибких материалов / Е.В. Баранова, Л.Н. Лисиенкова, В.И. Стельмашенко, А.В. Саламатин. – Опубл. 10.05.09; Бюлл. № 13.

3. Лисиенкова, Л.Н. Исследование деформационных свойств костюмных тканей методом пространственного растяжения / Л.Н. Лисиенкова // Известия вузов. Серия «Технология текстильной промышленности». – 2009. – № 5. – С. 6–8.

4. Лисиенкова, Л.Н. Анализ деформационного состояния материалов для одежды в условиях пространственного растяжения / Л.Н. Лисиенкова, Е.А. Кирсанова // Известия вузов. Серия «Технология текстильной промышленности». – 2010. – № 2. – С. 28–30.


УДК: 658. 527
^ ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА ШВЕЙНЫХ ИЗДЕЛИЙ
Мокеева Н.С., д.т.н., проф., Петрова Е.В.

Новосибирский технологический институт Московского государственного университета

дизайна и технологии (филиал)), г. Новосибирск, Россия

e-mail: petrovaev0211@yandex.ru
Успех каждого предприятия в значительной степени зависит от его инновационного потенциала, эффективности и качества производимых им товаров и услуг.

Инновационный потенциал предприятия, то есть его способность поставлять на рынок продукты или новую технологию и утверждать их на рынке, является фактором, в значительной степени определяющим шансы предприятия на выживание. В настоящее время на рынках предложение превосходит спрос, вследствие чего усиливается конкуренция в области ценообразования и качества. Чтобы удержаться на рынке, предприятие должно разработать стратегию развития и защиты своих возможных преимуществ. В силу того, что число отраслей, подвергающихся бурным технологическим изменениям, постоянно растет, промышленная инновация становится все более важным инструментом маркетинга, позволяющим предприятию побеждать в конкурентной борьбе и закрепляющим его рыночные преимущества. Инновационный потенциал предприятия – это индикатор его возможностей приспособиться к быстро меняющейся ситуации на рынке, а тем более в области fashion-индустрии.

Эффективность, то есть соотношение между прибылью и затратами предприятия, в последнее время заметно возросла как в швейной промышленности, так и во всех областях производства. Причиной этого является использование современных производственных процессов, прогресс в области вычислительной техники, и как следствие этого – развитие производства, опирающихся на применение компьютеров (computer aided manufacturing - CAM).

К неценовым мерам, с помощью которых предприятие может укрепить свое положение на рынке и уменьшить давление конкуренции, можно отнести – обеспечение качества. В соответствии с Международным стандартом ИСО 9000 [1] качество продукции – это совокупность свойств и характеристик продукции, которые придают ей способность удовлетворять обусловленные или предполагаемые потребности. Не обладая достаточно высоким уровнем качества, изделия не смогут утвердиться на рынке, по крайней мере, на рынке со средними и высокими ценами. Основой успеха японской промышленной продукции на европейских рынках было, например, сочетание новейшей техники (технических инноваций) с высоким качеством при сравнительно низких ценах. Таким образом, можно сделать вывод, что обеспечение качества продукции - важный инструмент в поддержании и укреплении конкурентоспособности.

Качество как стратегическая цель приобретает все более важное значение для предприятия, так как потребитель при покупке все чаще ориентируется именно на качество. Поэтому еще на стадии проектирования технологического процесса должны быть определены и спрогнозированы допустимые области отклонений признаков качества по отношению к заданным, при которых объем бракованной продукции будет минимальным.

Традиционно осуществление проверки результатов выполнения работ, а так же разработки и осуществления корректирующих воздействий, являлось использованием статистических методов контроля качества. Проверка, то есть контроль качества, заключается в том, чтобы при обработке специально собранных данных обнаружить несоответствия, то есть дефекты, отклонения проверяемых параметров от запланированных значений, а также найти причину их появления. Воздействие состоит в разработке и проведении мероприятий по устранению причин несоответствий. После устранения причин осуществляется проверка соответствия контролируемых параметров запланированным значениям (стандарту или норме). Для сбора информации о качестве используются специально разработанные бланки – контрольные листы. Применение контрольных листов является вспомогательным методом, позволяющим представить информацию в удобной форме, облегчить последующий анализ данных о качестве, выявление причин возникновения несоответствий с помощью статистических методов контроля. Обычно для анализа данных используют несложные для понимания и применения статистических методов – так называемые «семь инструментов контроля качества». Эти семь инструментов объединяют следующие методы [2]: графики, расслоение, контрольные карты, диаграмма частот (диаграмма Парето), причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы, «рыбий скелет»), диаграмма разброса, гистограмма. Для контроля качества продукции в швейной промышленности наибольшее распространение получили первые пять из перечисленных методов.

Современные тенденции управления производственными процессами на производстве стремятся к осуществлению операций по обеспечению качества на как можно раннем этапе с целью недопущения брака и исправления бракованных изделий. Этого можно добиться за счет автоматизации обеспечения качества на производстве и введение, как уже упоминалось ранее, компьютерной техники. Как в информатике при обработке данных в зависимости от характера взаимосвязи между устройством для ввода данных и центральным компьютером говорят об «on-line» или «off-line» - режиме, так и в области контроля качества можно говорить об «on-line» или «off-line» - контроле в зависимости от того, проводится контроль во время процесса изготовления или отдельно от него

Наблюдаемую тенденцию перехода от «off-line» - контроля к «on-line» - контролю можно назвать « Делай сразу хорошо». Контроль качества на стадии подготовки процесса к производству позволяет быстро распознавать и исправлять ошибки. Предпосылкой этого является очень быстрая обработка поступающих результатов измерений. Переход от статичной проверки качества (количественная проверка статистическими методами после завершения процесса изготовления) к динамичному регулированию (прогнозирование до процесса производства, регулирование и проверка во время процесса производства) стал возможным только благодаря применению компьютеров. Предприятия, придерживающиеся этой линии, могут путем снижения брака и устранения доводочных работ достичь роста продуктивности производства. Целью при этом является полное овладение процессом производства, при котором, в идеальном случае, брака не бывает.

Объектом исследования в данной работе является раскройное производство, которое занимает одно из самых важных мест в процессе изготовления швейных изделий. Ведь именно на этапе раскроя закладываются основные параметры качественного и конкурентоспособного изделия. Особого внимания при этом заслуживают методы прогнозирования параметров технологического процесса раскройного производства, способствующих повышению качества продукции. Однако предсказание технологических характеристик представляет собой непростую задачу. Достаточно трудно построить адекватную модель, описывающую многофакторный процесс превращения рулона материала в детали кроя. На практике обычно используются эмпирические формулы, полученные статистической обработкой большого количества опытных данных с привлечением регрессионного анализа. Причем эти формулы могут достаточно сильно различаться в зависимости от выбранного метода регрессии. В случае, когда существует большое количество входных и выходных величин, сложным образом взаимосвязанных между собой, регрессионная модель (формула) не может полностью воспроизвести данные, полученные в реальном процессе.

Для управления и точного прогнозирования параметров технологического процесса раскройного производства необходима не только математическая модель процесса, но и система, которая позволяла бы воспроизводить прогноз с достаточной точностью.

Таким образом, в настоящее время возрастает необходимость в системах, которые были бы способны не только выполнять однажды запрограммированную последовательность действий над заранее определенными данными, но и могли бы анализировать вновь поступающую информацию, находить в ней закономерности, делать прогноз, генерировать методы, правила и алгоритмы обработки информации для принятия решения. Для реализации названных задач лучшим образом зарекомендовали себя так называемые нейронные сети. Поэтому методология нейронных сетей привлекает сегодня внимание многих исследователей.

Для прогнозирования качества швейных изделий на стадии раскройного производства сконструированы нейронные сети для операций настилания полотен материала, рассекания настила на части, вырезания деталей кроя в «чистый» край и дублирования деталей кроя. Задача состоит в подборе параметров управления, при которых объем бракованной продукции будет минимален.

Исходная выборка данных содержит 149 записей со значениями технологических параметров той или иной операции. Отдельная колонка содержит информацию о наличии брака: в случае, если количество бракованных изделий при заданных значениях технологического процесса превышает допустимый порог (в данном случае 10%), то на выходе нейронной сети при наличии брака ставится 1, в противном случае – 0. Чем ближе число к единице, тем больше вероятность недопустимого количества брака. В качестве входов модели выступают параметры технологического процесса.

Количество входных и выходных нейронов известно, каждый из входных нейронов соответствует одному из системных и случайных факторов, влияющих на качество раскройного процесса, нейрон в выходном слое представляет собой прогнозируемое значение, наличие брака или его отсутствие.

Обучение нейронной сети производилось методом обучения «с учителем», т.е. сети предъявляются примеры входных данных и выходных, что является положительным моментом, поскольку закладываются данные (например, артикул, волокнистый состав и поверхностная плотность материала, толщина, особенности технологического процесса, характеристики оборудования и др.), характерные для конкретного предприятия. При этом значительно сокращаются затраты времени на проверку, контроль и регулирование операций по обеспечению качества, что способствует слаженной работе всего технологического процесса раскройного цеха и повышается качество изделий в целом.

На основе проведенных исследований и результатов анализа разработана методика прогнозирования качества изделия в зависимости от параметров технологического процесса раскройного производства.

Разработанная методика показывает принципиальную возможность решения задач, связанных с проблемами качества изделий легкой промышленности при помощи современных технологий анализа данных.

Реализация данной методики осуществлялась при помощи аналитической платформы Deductor, разработанной российской компанией BaseGroup Labs (г. Рязань).

Внедрение метода нейросетевого моделирования в производство позволит снизить затраты времени на проектирование и анализ технологического процесса раскройного производства на 43 % и получить общий экономический эффект порядка 47 тыс. руб.
  1   2   3   4   5

Похожие рефераты:

Оглавление
Ц, канд мед наук Н. С. Дмитриев, проф С. Н. Лапченко, проф. В. Т. Пальчун, проф. О. К. Патякина, проф. В. С. Погосов, акад. Амн СССР...
Текстиль. Ткани для одежды. Подробная методика определения характеристик...
Обозначение размеров одежды. Часть Термины, определения и методика снятия мерок (исо 3635: 1981 модифицированный)
Прика з
Для определения качества и пригодности к характеру и условиям работы спецодежды, спецобуви и других средств индивидуальной защиты...
«Утверждаю» первый проректор проф. Ермаганбетов М. Е. Расписание учебных занятий
История Древнего мира и сред веков (срсп) проф. Шарипова А. В., проф. Тимченко С. В
Методика кадастровой оценки земель, занятых многолетними насаждениями
Бонитировка почв и методика определения оценочных коэффициентов по почвенным свойствам и условиям местности
Программа вступительного экзамена по специальности для поступающих...
Государственным общеобразовательным стандартом по специальности «050606-Химия». Программа составлена д Х. н., доц. Турмухановой М....
210 от 20. 01. 09: Объявление об итогах государственных закупок спецодежды...
Кф тоо «нпц мэсх» объявляет об итогах проведения государственных закупок спецодежды способом ценовых предложений
Методика определения удельных расходов топлива на тепло в зависимости...
Методика определения удельных расходов топлива на тепло в зависимости от параметров пара, используемого для целей теплоснабжения
Презентация учебников и учебных пособий ппс казэу км. Т. Рыскулова,...
Казахский экономический университет имени Т. Рыскулова приглашает принять участие в работе VIII республиканской учебно-методической...
Электронная версия учебного пособия Дьякова Б. Н
Изложены основные понятия геодезии, способы определения координат точек на плоскости, описаны геодезические измерительные приборы...

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
referatdb.ru
referatdb.ru
Рефераты ДатаБаза