DSc in Engineering
д.т.н.
PhD in Engineering
к.т.н.
An experimental setup was made to create a machine for the purpose of grinding root crops with specified dimensions. The object of study is the functioning of the root crop chopper. Experiments and analysis of the data obtained were carried out using the theory of experimental design. When conducting a statistical analysis, comparisons of the two groups on quantitative scales were based on the non-parametric Mann-Whitney test. To describe the quantitative indicators, the mean value and standard deviation in the format «M±S» were used. To use the ability to predict some target quantitative variable based on several independent variables (factors), the multiple regression analysis method was used. The value of static significance was fixed at a probability level of error of 0,05. Statistical data processing was performed using the Statistica 10 and SAS JMP 11 application software packages. One of the main indicators of the quality of a machine is its energy intensity. As a result of processing the experiments, regression dependences and response surfaces were obtained, which reflect describing the processes that take place. According to the results of the regression modeling of the response «Energy intensity of the process E, W», it can be concluded that the most important combination of factors is the set: «Root and tubers diameter», «X4⋅x5» and «X4⋅x4». The model has a high level of forecast quality (R2 = 98 %).
Для создания машины с целью измельчения корнеклубнеплодов с заданными размерами изготовлена экспериментальная установка. Объектом исследования является функционирование измельчителя корнеклубнеплодов. Эксперименты и анализ полученных данных проводились с использованием теории планирования экспериментов. При проведении статистического анализа сравнения двух групп по количественным шкалам проводились на основе непараметрического критерия Манна - Уитни. Для описания количественных показателей использовались среднее значение и стандартное отклонение в формате «M±S». Чтобы использовать возможность прогнозирования некоторой целевой количественной переменной на базе нескольких независимых переменных (факторов), применялся метод множественного регрессивного анализа. Величина статической значимости была зафиксирована на уровне вероятности ошибки 0,05. Статистическая обработка данных выполнена с использованием пакетов прикладных программ Statistica 10 и SAS JMP 11. Одним из основных показателей качества работы машины является ее энергоемкость. В результате обработки эспериментов получены регрессионные зависимости и поверхности отклика, отражающие описывающие происходящие процессы. По результатам регрессионного моделирования отклика «Энергоемкость процесса Э, Вт» можно заключить, что наиболее важным сочетанием факторов является набор: «Диаметр корнеклубнеплода», «X4⋅x5» и «X4⋅x4». Модель имеет высокий уровень качества прогноза (R2 = 98 %).