Заключение

В ходе выполнения данной дипломной работы были рассмотрены и анализированы существующие модели и методы моделирования процессов сушки пористых и объемных материалов. Были изучены физические и математические аспекты процессов сушки, что позволило глубже понять и описать процессы массопереноса и теплопередачи в пористых телах.

Основной задачей исследования было разработать и оптимизировать математическую модель, которая бы описывала динамику изменения влажности и температуры в объемных телах в процессе сушки. Разработанная модель была проверена на ряде примеров, включая сушку древесины, керамических изделий и строительных материалов. Экспериментальные данные, полученные в лабораторных условиях, использовались для валидации модели.

Важным аспектом работы стало использование программного обеспечения для решения систем дифференциальных уравнений, что обеспечило высокую точность результатов. Применение численных методов, таких как метод конечных элементов, позволило учесть сложную геометрию объектов и неоднородность их структуры.

Основные результаты работы включают:

1. Разработку улучшенной модели сушки пористых материалов, учитывающей как макроскопические, так и микроскопические процессы.

2. Подтверждение адекватности модели путем сопоставления с экспериментальными данными. Модель показала хорошее согласие с реальными процессами, особенно при длительной сушке.

3. Анализ влияния различных параметров (температура, скорость воздушного потока, влажность исходного материала) на эффективность процесса сушки.

4. Разработку рекомендаций для промышленных применений на основе полученных моделей.

Полученные результаты не только подтвердили теоретические предположения, но и показали практическую значимость исследования. Модель можно использовать для оптимизации существующих и проектирования новых сушильных установок, что сделает процесс более эффективным и экономичным.

Следует отметить, что несмотря на значительные успехи в моделировании процессов сушки, вопросы точности и универсальности моделей остаются открытыми. Дальнейшие исследования могут быть направлены на улучшение точности предсказаний моделей путем включения более сложных физических процессов и химических реакций, которые могут происходить в материале в процессе сушки.

Также актуальной является задача разработки адаптивных систем управления сушкой, которые бы регулировали процесс в реальном времени на основе данных о состоянии материала, полученных с помощью датчиков влажности и температуры.

Исследование показало важность тесной интеграции теоретических расчетов и экспериментальных данных для разработки надежных и эффективных технологических процессов. Результаты данной работы могут быть использованы как в академических, так и в промышленных целях, способствуя повышению качества и экономической эффективности процессов сушки в различных отраслях.

Список использованной литературы

1. Касаткин А.Г. Основные процессы и аппараты химической технологии / А.Г. Касаткин. – М.: Химия, 1973. – 784 с.

2. Павлов К.Ф., Романков П.Г., Носков А.А. Примеры и задачи по курсу процессов и аппаратов химической технологии. – Л.: Химия, 1981. – 560 с.

3. Чернобыльский И.И., Танайко Ю.М. Сушильные установки химической промышленности. – Киев: Техника, 1969. – 116 с.

4. Справочник химика / сост. Б. П. Никольский, О. Н. Григоров и др. – М. – Л. : Химия,1966. т.5–6. – 973 с.

5. Чернобыльский, И.И. Сушильные установки химической промышленности / И. И. Чернобыльский, Ю. М. Тананайко. – Киев: Техника, 1969. –278 с.

6. Вилькоцкий, А. И. Процессы и аппараты химической технологии / А. И. Вилькоцкий, В. А. Марков, Л. В. Новосельская. – Минск: БГТУ, 2011. – 288 с.

7. Дытнерский, Ю.И. и др. Основные процессы и аппараты химической технологии. Пособие по проектированию. / Ю. И Дытнерский. – М. : Химия, 1991. – 496 с.

8. Калишук, Д.Г. Процессы и аппараты химической технологии. Методические указания к курсовому проектированию по одноименной дисциплине. / Д. Г Калишук, С. К. Протасов, В. А. Марков. – М. : БГТУ, 1992. – 42 с.

9. Справочник проектировщика, ч. 11. Вентиляция и кондиционирование воздуха/ сост. Н. В. Остапчук, А. М. Пизик. – М. : строй. издат., – 1978. – 509 с.

10. Лыков, А.В. Теория сушки. - М. - Л.: Энергия, 1968. - 472 с.

11. Лыков, А.В. Теория тепло- и массопереноса / А. В. Лыков, Ю. А. Михайлов. - М.-Л.: Госэнергоиздат, 1963. - 535 с.

12. Аэров, М.Э. Аппараты со стационарным зернистым слоем / М. Э. Аэров, О. М. Тодес, Д. А. Наринский. - Л.: Химия, 1979. - 176 с.

13. Аэров, М.Э. Гидравлические и тепловые основы работы аппаратов со стационарным и кипящим зернистым слоем / М. Э. Аэров, О. М. Тодес. - М. - Л.: Химия, 1968. - 512 с.

14. Аэров, М.Э. Аппараты со стационарным зернистым слоем / М. Э. Аэров, О. М. Тодес, Д. А. Наринский. - Л.: Химия, 1979.

15. Ананьин, П.И. Высокотемпературная сушка древесины / П. И. Ананьин, В. Н. Петри. - М.: Гослесбумиздат, 1963.

16. Лыков, А.В. Тепломассообмен. - М.: Энергия, 1978. - 480 с.

17. Соколов, Е.А. Струйные аппараты / Е. Я. Соколов, Н. М. Зингер. - М.: Энергоатомиздат, 1989. - 350 с.

18. Манъковский, О.Н. Теплообменная аппаратура химических производств / О. Н. Маньковский, Л. Р. Толчинский, М. В. Александров. - Л.: Химия, 1976. - 368 с.

19. Коган, В. Б. Гетерогенные равновесия / В.Б. Коган. - Л.: Химия, 1968. - 432 с.

20. Дикис В. М. Сушка сыпучих пищевых продуктов сбросом давления в потоке перегретого пара: Автореф. дисс. ... канд. техн. наук / В.М. Дикис. - Воронеж, 1970. - 34 с.

21.  Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления. Теория и практика. М.: Радиотехника, 2009. 393 с.

22. Гороховский А.Г. Технология сушки пиломатериалов на основе моделирования и оптимизации процессов тепломассопереноса в древесине: дис. ... д-ра техн. наук. Екатеринбург, 2008. 290 с.

23. Гороховский А.Г., Шишкина Е.Е., Чернышев О.Н. Оптимальное управление процессами тепломассообмена при конвективной сушке древесины // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 6.

24. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 736 с.

25. Лыков А.В. Теория сушки. М.: Энергия, 1968. 470 с.

26. Лыков А.В. О системах дифференциальных уравнений тепломассопереноса в капиллярно-пористых телах // Инж.-физ. журн. 1974. Т. XXVI. № 1. С. 18-25.

27. Никитенко Н.И. Исследование нестационарных процессов тепло- и массо-обмена методом сеток. Киев: Наук. думка, 1971. 266 c.

28. Основы государственной политики в области использования, охраны, защиты и воспроизводства лесов в Российской Федерации на период до 2030 года: распоряжение Правительства РФ № 1724-р от 26 сент. 2013 г.

29. Побединский В.В., Газизов А.М., Санников С.П., Побединский А.А. Диэлектрическая проницаемость лесного фонда в зависимости от параметров среды при радиочастотном мониторинге // Вестн. Мордов. ун-та. 2018. Т. 28, № 2. С. 148-163.

30. Санников С.П., Побединский В.В., Бородулин И.В., Черницын М.А., Кузьминов Н.С. Зависимость падения мощности сигнала при радиочастотном мониторинге лесного фонда от конструктивных параметров // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. 2016. № 3(17). С. 23-29.

31. Санников С.П., Побединский В.В., Газизов А.М., Бородулин И.В., Черни-цын М.А., Кузьминов Н.С. Зависимость падения мощности сигнала от параметров лесной среды при радиочастотном мониторинге лесного фонда // Системы. Методы. Технологии. 2016. № 4(32). С. 181-187.

32. Смирнов М.С. О системе дифференциальных уравнений процесса сушки // Инж.-физ. журн. 1961. Т. IV, № 9. С. 40-44.

33. Цой П.В. Методы расчета задач тепломассопереноса. М.: Энергоатомиздат, 1984. 416 c.

34. Шишкина Е.Е. Энергосберегающая технология конвективной сушки пиломатериалов на основе управляемого влагопереноса в древесине: дис. ... д-ра техн. наук. Екатеринбург, 2016. 336 с.

35. Шубин Г. С. Сушка и тепловая обработка древесины (вопросы теории, методы расчета процессов, совершенствование технологии): дис. ... д-ра техн. наук. М., 1985. 381 c.

36. Шубин Г.С. Обобщенная система уравнений тепломассопереноса при переменных условиях среды и ее реализация на ЭВМ для расчета процессов сушки древесины // Изв. вузов. Лесн. журн. 1988. № 3. С. 49-56.

37. Шубин Г.С. Сушка и тепловая обработка древесины. М.: Лесн. пром-сть, 1990. 336 с.

38. Alguliyev R., Abdullayeva F. Development of Fuzzy Risk Calculation Method for a Dynamic Federation of Clouds. Intelligent Information Management, 2015, vol. 7, no. 4, pp. 230-241. DOI: 10.4236/iim.2015.74018

39. Ali A., El-Serafi K., Mostafa S.A.K., El-Sheimy N. Frequency Features Based Fuzzy System for Rotating Machinery Vibration Analysis Using Smartphones Low-Cost MEMS Sensors. Journal of Sensor Technology, 2016, vol. 6, no. 3, pp. 56-74. DOI: 10.4236/jst.2016.63005

40. Azzouz S., Dhib K.B., Bahar R., Ouertani S., Elaieb M.T., Elcafsi A. Mass Dif-fusivity of Different Species of Wood in Convective Drying. European Journal of Wood and Wood Products, 2018, vol. 76, iss. 2, pp. 573-582. DOI: 10.1007/s00107-017-1212-9

41. Carneiro A.L.G., Porto Jr. A.C.S. An Integrated Approach for Process Control Valves Diagnosis Using Fuzzy Logic. World Journal of Nuclear Science and Technology, 2014, vol. 4, no. 3, pp. 148-157. DOI: 10.4236/wjnst.2014.43019

42. Da Silva W.P., da Silva L.D., e Silva C.M.D.P.S., Nascimento P.L. Optimization and Simulation of Drying Processes Using Diffusion Models: Application to Wood Drying Using Forced Air at Low Temperature. Wood Science and Technology, 2011, vol. 45, iss. 4, pp. 787-800. DOI: 10.1007/s00226-010-0391-x

43. Da Silva W.P., e Silva C.M.D.P.S., Rodrigues A.F., de Figueiredo R.M.F. One-Dimensional Numerical Solution of the Diffusion Equation to Describe Wood Drying: Comparison with Two- and Three-Dimensional Solutions. Journal of Wood Science, 2015, vol. 61, iss. 4, pp. 364-371. DOI: 10.1007/s10086-015-1479-6

44. Espinoza O., Bond B. Vacuum Drying of Wood - State of the Art. Current Forestry Reports, 2016, vol. 2, iss. 4, pp. 223-235. DOI: 10.1007/s40725-016-0045-9

45. Garg H. A Linear Programming Method Based on an Improved Score Function for Interval-Valued Pythagorean Fuzzy Numbers and Its Application to Decision-Making. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 2018, vol. 26, no. 01, pp. 67-80. DOI: 10.1142/S0218488518500046

46. Gour A., Pardasani K.R. Statistical and Soft Fuzzy Set Based Analysis of Amino Acid Association Patterns in Peptide Sequence of Swine Influenza Virus. Advanced Science, Engineering and Medicine, 2018, vol. 10, no. 2, pp. 137-144. DOI: 10.1166/asem.2018.2118

47. Jia X., Hayashi K., Zhan J., Cai Y. The Moisture Transfer Mechanism and Influencing Factors in Wood during Radio-Frequency/Vacuum Drying. European Journal of Wood and Wood Products, 2016, vol. 74, iss. 2, pp. 203-210. DOI: 10.1007/s00107-015-0985-y

48. Lin J.-J., Chuang C.-J., Ko C.-F. Applying GA and Fuzzy Logic to Breakdown Diagnosis for Spinning Process. Intelligent Information Management, 2017, vol. 9, no. 1, pp. 21-38. DOI: 10.4236/iim.2017.91002

49. Mamdani E.H. Application of Fuzzy Logic to Approximate Reasoning Using Linguistic Synthesis. IEEE Transactions on Computers, 1977, vol. 26, no. 12, pp. 11821191. DOI: 10.1109/TC.1977.1674779

50. MATLAB Release Notes for R2008a. MathWorks. Available at: https://www.mathworks.com/help/matlab/release-notes.Highlight

51. Miranda G.H.B., Felipe J.C. Computer-Aided Diagnosis System Based on Fuzzy Logic for Breast Cancer Categorization. Computers in Biology and Medicine, 2015, vol. 64, pp. 334-346. DOI: 10.1016/j.compbiomed.2014.10.006

52. Moises S.A., Pereira S. do L. Dealing with Empty and Overabundant Answers to Flexible Queries. Journal of Data Analysis and Information Processing, 2014, vol. 2, no. 1, pp. 12-18. DOI: 10.4236/jdaip.2014.21003

53. Nakagawa K., Tamura A., Adachi S. Optimization of Food Dye (Betanin) Retention during Hot Air Drying: Design Space Calculation with Consideration of Reaction and Substrate Transfer Kinetics. Drying Technology, 2018, vol. 36, iss. 15, pp. 1920-1929. DOI: 10.1080/07373937.2018.1463538

54. Ntaganda J.M., Haggar M.S.D., Mampassi B. Fuzzy Logic Strategy for Solving an Optimal Control Problem of Therapeutic Hepatitis C Virus Dynamics. Open Journal of Applied Sciences, 2015, vol. 5, no. 9, pp. 527-541. DOI: 10.4236/ojapps.2015.59051

55. Obataya E., Higashihara T. Reversible and Irreversible Dimensional Changes of Heat-Treated Wood during Alternate Wetting and Drying. Wood Science and Technology, 2017, vol. 51, iss. 4, pp. 739-749. DOI: 10.1007/s00226-017-0918-5

56. Ouertani S., Koubaa A., Azzouz S., Hassini L., Dhib K.B., Belghith A. Vacuum Contact Drying Kinetics of Jack Pine Wood and Its Influence on Mechanical Properties: Industrial Applications. Heat and Mass Transfer, 2015, vol. 51, iss. 7, pp. 1029-1039. DOI: 10.1007/s00231-014-1476-0

57. Ouertani S., Koubaa A., Soufien A., Rim B., Lamine H., Belghith A. Microwave Drying Kinetics of Jack Pine Wood: Determination of Phytosanitary Efficacy, Energy Consumption, and Mechanical Properties. European Journal of Wood and Wood Products, 2018, vol. 76, iss. 4, pp. 1101-1111. DOI: 10.1007/s00107-018-1316-x

58. Perez O. Fuzzy Law: A Theory of Quasi-Legal Systems. Canadian Journal of Law & Jurisprudence, 2015, vol. 28, iss. 2, pp. 343-370. DOI: 10.1017/cjlj.2015.31

59. Phonetip K., Ozarska B., Brodie G.I. Comparing Two Internal Check Measurement Methods for Wood Drying Quality Assessment. European Journal of Wood and Wood Products, 2017, vol. 75, iss. 1, pp. 139-142. DOI: 10.1007/s00107-016-1115-1

60. Piegat A. Fuzzy Modeling and Control. Heidelberg, Physica-Verlag, 2001. 760 p. DOI: 10.1007/978-3-7908-1824-6

61. Prakash O., Ranjan S., Kumar A., Tripathy P.P. Applications of Soft Computing in Solar Drying Systems. Solar Drying Technology. Ed. by O. Prakash, A. Kumar. Singapore, Springer, 2016, pp. 419-430. DOI: 10.1007/978-981-10-3833-4 14

62. Safin R.R., Khasanshin R.R., Khakimzyanov I.F., Mukhametzyanov Sh.R., Kainov P.A. Increasing the Energy Efficiency of the Process of Oscillating Vacuum-Conductive Drying of Wood by Means of a Heat Pump. Journal of Engineering Physics and Thermophysics, 2017, vol. 90, iss. 2, pp. 310-317. DOI: 10.1007/s10891-017-1569-y

63. Schneider J., Urban R. A Proof of Donsker's Invariance Principle Based on Support Functions of Fuzzy Random Vectors. International Journal of Uncertainty, Fuzz-iness and Knowledge-Based Systems, 2018, vol. 26, no. 01, pp. 27-42. DOI: 10.1142/S0218488518500022

64. Shtovba S., Rotshtein A., Pankevich O. Fuzzy Rule Based System for Diagnosis of Stone Construction Cracks of Buildings. Advances in Computational Intelligence and Learning. Ed. by H.J. Zimmermann, G. Tselentis, M. van Someren, G. Dounias. Dordrecht, Springer, 2002, pp. 401-412. DOI: 10.1007/978-94-010-0324-7 28

65. Simulink Release Notes for R2008a. MathWorks. Available at: https://www.mathworks.com/help/simulink/release-notes.Highlight (accessed 15.02.19).

66. Situmorang Z., Situmorang J.A. Intelligent Fuzzy Controller for a Solar Energy Wood Dry Kiln Process. 2015 International Conference on Technology, Informatics, Management, Engineering & Environment (TIME-E), September 7-9, 2015. Samosir, Indonesia, 2015, pp. 152-157. DOI: 10.1109/TIME-E.2015.7389765

67. Situmorang Z., Wardoyo R., Hartati S., Istiyanto J.E. The Schedule of Optimal Fuzzy Controller Gain with Multi Model Concept for a Solar Energy Wood Drying Process Kiln. International Journal of Operations and Quantitative Management, 2009, vol. 15, no. 2, pp. 137-151.

68. Sychevskii V.A. Heat and Mass Transfer in Convective Wood-Drying Plants. Journal of Engineering Physics and Thermophysics, 2018, vol. 91, iss. 3, pp. 705-771. DOI: 10.1007/s10891-018-1793-0

69. Takagi T., Sugeno M. Fuzzy Identification of Systems and Its Applications to Modeling and Control. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 1985, vol. SMC-15, iss. 1, pp. 116-132. DOI: 10.1109/TSMC.1985.6313399

70. Uraon K.K., Kumar S. Analysis of Defuzzification Method for Rainfall Event. International Journal of Computer Science and Mobile Computing, 2016, vol. 5, iss. 1, pp. 341-354.

71. Xu W., Liu G., Yu X. A Binomial Tree Approach to Pricing Vulnerable Option in a Vague World. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 2018, vol. 26, no. 01, pp. 143-162. DOI: 10.1142/S0218488518500083

72. Yue H., Li J., Shi J., Yang W. Adaptive Fuzzy Tracking Control for Stochastic Nonlinear Systems with Time-Varying Input Delays Using the Quadratic Functions. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 2018, vol. 26, no. 01, pp. 109-142. DOI: 10.1142/S0218488518500071

73. Zadeh L.A. Fuzzy Sets. Information and Control, 1965, vol. 8, iss. 3, pp. 338353. DOI: 10.1016/S0019-9958(65)90241 -X

74. Zadeh L.A. Fuzzy Logic. Computer, 1988, vol. 21, no. 4, pp. 83-93. DOI: 10.1109/2.53

75. Zhao Y., Zhihui W., Iida I., Huang R., Lu J., Jiang J. Studies on Pre-Treatment by Compression for Wood Drying I: Effects of Compression Ratio, Compression Direction and Compression Speed on the Reduction of Moisture Content in Wood. Journal of Wood Science, 2015, vol. 61, iss. 2, pp. 113-119. DOI: 10.1007/s10086-014-1451-x

76. Zhou Z., Wang K. Sliding Mode Controller Design for Wood Drying Process. Wood Science and Technology, 2018, vol. 52, iss. 4, pp. 1039-1048.