close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

mu nerovnotavpryad 2013

код для вставкиСкачать
Министерство образования и науки Российской Федерации
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
«САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ
УНИВЕРСИТЕТ ТЕХНОЛОГИИ И ДИЗАЙНА»
Кафедра технологии и проектирования текстильных изделий
Технология пряжи и нитей.
Неровнота в прядении
методические указания
для магистров направления
261100.68 - Технология текстильных изделий
для всех форм обучения
Составители:
М. И. Осипов
А. А. Мороков
Санкт-Петербург
2013
Рекомендовано
на заседании кафедры
технологи и проектирования
текстильных
изделий
25 февраля 2013 г.,
протокол № 7
Рецензент
д-р. техн. наук, проф.
Н. М. Ашнин
Методические указания предназначены для магистров направления
261100.68 «Технология текстильных изделий» всех форм обучения и содержат
основы теории неровноты пряжи и полуфабрикатов в прядильном производстве,
а также методы ее исследования
Оригинал подготовлен составителями
и издан в авторской редакции
Подписано в печать 21.03.13. Формат 60х84 1/16. Печать трафаретная.
Усл. печ. л.1.7.Тираж 100 экз. Заказ44/13.
http://www.publish.sutd.ru
Отпечатано в типографии ФГБОУ ВПО «СПГУТД»
191028, Санкт-Петербург, ул. Моховая, 26
ВВЕДЕНИЕ
Неровнота одно из наиболее отрицательных свойств продуктов прядения. Она влияет не только на качественные показатели продуктов прядения,
ткачества, трикотажного производства, но и технико-экономические показатели работы предприятия. Неровнота пряжи увеличивает обрывность на прядильных машинах, увеличивается загрузка персонала обслуживающего оборудование, снижается производительность труда. Поэтому очень большое
значение имеет контроль, оценка и исследование неровноты загрузка продуктов прядения.
Неровнота продуктов прядения обусловлена свойствами сырья (все
свойства волокон величины случайные) и нестационарностью протекания
технологического процесса. Неровнота пряжи по различным свойствам вызывает различные дефекты в готовых изделиях. Например, неровнота пряжи по
линейной плотности или крутке может проявиться в ткани или трикотажном
полотне в виде полосатости, зебристости или муарового эффекта. Если пряжа
имеет большую неровноту по удлинению и прочности, то получают полотна с
различной растяжимостью и упругостью. Поэтому очень большое значение
имеет контроль, оценка и исследование неровноты загрузка продуктов прядения.
1. Сущность неровноты и ее виды
Продукты прядения имеют неровноту различных видов. Неровнота,
возникающая на первых переходах технологического процесса, может трансформироваться, как по виду, так и по своему характеру, на последующих переходах, что вызывает определенные сложности при ее оценке. Различные
виды неровноты взаимосвязаны и взаимозависимы.
Изменение свойств продукта по длине определяет неровноту следующих видов:
- неровноту по линейной плотности (по массе отрезков различной длины);
- неровноту продукта по объемному весу (объемной плотности);
3
- неровноту продукта по физико-механическим свойствам (прочности,
удлинению, влажности, крутке и др.).
Изменения строения продукта по его длине и поперечному сечению,
которые характеризуются изменением свойств элементов (волокон) и изменением взаимного расположения этих элементов называется структурной неровнотой. Различают:
- качественную структурную неровноту;
- геометрическую структурную неровноту.
Примером качественной структурной неровноты может служить неравномерное распределение волокон по длине в ленте, то есть различия в штапельной длине, законе распределения волокон по длине, коэффициенте вариации волокон в различных участках ленты. Структурная неровнота ленты
по длине волокон может преобразовывать в процессе вытягивания на последующих переходах в неровноту по линейной плотности и по другим свойствам.
Примерами геометрической структурной неровноты могут служить:
- ручьистость – компактное расположение одного рода или цвета по
всем сечениям и по всей длине продукта;
- порционное строение продукта (лента с гребенной машины состоит из
отдельных порций, обладающих определенными свойствами);
- групповое расположение волокон, так называемая «штапельковая»
структура продукта, характерно для продуктов прядения из химических волокон;
- неравномерный сдвиг волокон одинаковых по свойствам относительно друг друга вдоль продукта (сдвигом волокон в прядении называют расстояние между характерными точками волокон, например, передними кончиками, вдоль оси продукта).
Геометрическая структурная неровнота также может преобразовывать в
неровноту по свойствам, в первую очередь в неровноту по линейной плотности.
Неровнота по свойствам и структурная неровнота могут иметь различный характер. В зависимости от своего характера изменения свойств и структуры неровнота делится на следующие виды:
4
- периодическую (длина и амплитуда волн колебания свойств продукта
одинаковы). Может быть гармонической и негармонической;
- непериодическую или случайную (амплитуда и длина волн колебаний
свойств продукта случайные величины);
- функциональную, то есть с односторонним нарастающим отклонением какого-либо свойства, например, в течение определенного периода увеличение линейной плотности продукта на выходе машины;
- локальную или местную (одноразовое отклонения величины свойства
продукта на его большой длине);
- комбинированную (совокупность нескольких видов неровноты).
Продукты прядения, получаемые на различных однотипных машинах
или различных веретенах и выпусках одних и тех же машин, могут иметь различную неровноту, как по величине, так и по характеру. Поэтому при оценке
неровноты продуктов различают следующие виды неровноты:
- внутреннюю неровноту (неровнота внутри паковки с одной машины,
одного выпуска, одного веретена);
- внешнюю неровноту (неровнота между средними характеристиками
продукта со многих машин, выпусков, веретен);
- общую неровноту (сумма внешней и внутренней неровноты продукта).
Разделение общей неровноты на внутреннюю и внешнюю позволяет установить место возникновение неровноты и ее характер.
Неровнота продуктов прядения по линейной плотности является одним
из главнейших показателей неровноты продукта, так как линейная плотность
взаимосвязана со всеми другими свойствами продукта, а так же со структурной неровнотой. Поэтому в дальнейшем мы будем в основном говорить о неровноте по линейной плотности продукта и распространять наши выводы на
другие виды неровноты.
2. Оценка неровноты продуктов прядения по их свойствам
О неравномерности продукта прядения по какому–либо его свойству в
настоящее время принято судить по величине его среднеквадратического от-
5
клонения, отнесенного к его среднему значению и выраженному в процентах.
Это среднеквадратическая неровнота, которая вычисляется по формуле
С(Y) 
(Y)
100% ,
Y
m
_
 (Y  Y)
(1)
2
i
(Y) 
i1
,
m 1
где m –число испытаний.
Часто эту величину называют коэффициентом вариации. Это правомерно, если эта величина выражена не в процентах.
Вышеуказанные формулы могут применяться для оценки неровноты
продуктов прядения, если результаты испытания свойств продукта подчиняются нормальному закону распределения, что обычно и бывает. В лаборатории предприятия по специальным правилам отбирают образцы продукции,
после испытаний, которых получают ряд значений свойства продуктов. Если
образец продукции для испытания состоит из нескольких паковок, то можно
определить внутреннюю, внешнюю и общую неровноту. Если известно среднеквадратическое отклонение внутри паковки (σi) и среднеквадратическое отклонение между паковками (σвнеш.) и число паковок N, то можно рассчитать
общее среднеквадратическое отклонение (σобщ.) свойства продукта от среднего:
N
2
общ.   внеш.


2
âí åø .

i 1
N
2
i
,
1 N
1 N
2
  Yi  Y ; Y   Yi ,
N i1
N i 1


где Y - общее среднее значение по всем паковкам;
Yi - среднее значение показателя внутри каждой паковки.
Если выразить среднеквадратическое отклонение через квадратическую
неровноту продукта (формула 1), то получим
6
2
внеш.
Cобщ.  С
1 N 2 2

C Y  C2внеш.  С2внут. ,
2  i i
NYi i1
(2)
где Ci - внутренняя неровнота каждой паковки;
Свнут.- средняя внутренняя неровнота паковок.
Другой мерой неровноты является линейная неровнота, под которой
понимают отношение среднего отклонения по абсолютной величине к среднему арифметическому
H(Y) 
 Yi  Y
mY
100%,
(3)
Этот показатель в настоящее время применяется редко, так как коэффициент вариации сильнее реагирует на малое число больших отклонений от
номинального значения и тем самым более точно отражает величину неровноты продукта.
При большом числе измерений и нормальном законе распределения показателя
C

H  1,253H.
2
2.1. Основные технологические причины неровноты
Основными причинами возникновения неровноты продуктов прядения
являются технологические причины.
1. Несоблюдение постоянства состава смеси. Из-за этого возникает
структурная неровнота, которая в процессе переработки волокон, вызывает
неровноту по основным свойствам полуфабрикатов и пряжи.
2 Неудовлетворительное смешивание: неправильный подбор оборудования и режимов работы, - вызывает структурную неровноту и, как следствие,
неровноту по свойствам.
3. Неудовлетворительное разрыхление, что препятствует хорошему перемешиванию и протеканию процесса чесания.
7
4. Неровнота увеличивается в процессе вытягивания из-за нестационарного движения волокон в поле вытягивания, из-за закономерного уменьшения
числа волокон в сечении продукта.
5. Погрешности работы технологического оборудования.
2.2. Методы измерения неровноты
Различают три основных метода измерения неровноты:
1.Весовой или дискретный.
2.По диаграмме, записанной на специальных механических приборах.
3.На автоматических ровнотомерах.
При весовом методе различные полуфабрикаты и пряжа разрезаются
или разрываются на отрезки различной длины:
- холст на метровые отрезки;
- лента чесальная и ленточных машин на однометровые отрезки (обычно число отрезков 100);
- ровница; на 10-метровые отрезки;
- лента и ровница при необходимости на короткие трехсантиметровые
отрезки;
- пряжа на 100 метровые отрезки при проверке линейной плотности и
на 50-ти сантиметровые при проверке прочности.
По результатам взвешивания или разрыва пряжи рассчитывается коэффициент вариации С или линейная неровнота Н, которая сравнивается с нормативной документацией предприятия или с ГОСТом. При сравнение делается вывод о принадлежности данной продукции к тому или иному сорту и пригодности ее к дальнейшему использованию.
При втором метод записывается диаграмма изменения линейной плотности продукта на специальном приборе: холста - на приборе Кука, ленты- на
приборе АТЛ и т.д..В настоящее время данный метод применяется редко, его
заменил метод, основанный на измерении неровноты на ровнотомерах. Принципы работы автоматических ровнотомеров были разработаны в 50-х гг.
прошлого века. Первой фирмой, которая изготовила такой лабораторный
прибор была фирма «Uster» (Швейцария). В настоящее время многие фирмы
8
выпускают такие приборы, в том числе существует отечественный прибор
КЛА-2. Принцип действия всех приборов примерно одинаков.
Принципиальная блок-схема ровнотомера представлена на рис.1. Ровнотомер КЛА-2 предназначен для измерения неровноты по линейной плотности продукта по длинам:
- 4 мм и более - для пряжи;
- 8 мм и более – для ровницы;
- 12 мм и более - для ленты.
1
Запись
3
в файл
Расчет
характери
стик
неровноты
на ЭВМ
2
Рис. 1. Блок-схема ровнотомера
Принцип действия заключается в сравнении частот двух высокочастотных
генераторов 1 и 2. Генератор 1 имеет постоянную частоту, а генератор 2 имеет измерительный конденсатор, через который проходит продукт с определенной скоростью. Если продукт равномерен или неподвижно расположен
между пластин конденсатора, то частоты генераторов 1 и 2 равны, разницы
частот не возникает. При прохождении продукта частота генератора 2 изменяется пропорционально линейной плотности продукта, возникает дисбаланс
частот, который в дискриминаторе 3 преобразуется в колебания тока, пропорциональные линейной плотности пропускаемого продукта. Эти колебания
с определенным интервалом от 4 мм и более (в зависимости от скорости про9
пуская продукта и ширины датчика) записываются в файл на ЭВМ. Затем по
этим данным рассчитываются по специальным программам коэффициенты
вариации по различным отрезкам, а также спектрограмма и другие показатели, о которых пойдет речь ниже.
3. Понятие о неровноте идеального и гипотетического продукта
В идеальном продукте все волокна одинаковой длины и толщины, расположены они «организовано», то есть сдвиги между передними концами волокон одинаковы. В этом случае в каждом сечении продукта будет одно и тоже число волокон одинаковых по свойствам. В этом случае неровнота такого
продукта с идеальной структурой будет равна нулю.
В реальном продукте волокна расположены случайным образом, так как
все процессы, осуществляемые рабочими органами машин, случайны. К случайному расположению волокон необходимо стремиться, так как все свойства
волокон и процессы случайны. Неслучайное расположение волокон ведет к
появлению структурной неровноты.
Английский ученый Мартиндейл предложил модель продукта (рис.2) со
случайным расположениям волокон при этом были сделаны следующие допущения:
n
m
m1
n1
ni
mi
10
Рис. 2. Схема гипотетического продукта
1. Все волокна распрямлены и параллельны оси продукта.
2. Волокна одинаковы по толщине и равномерны вдоль своей длины.
3. Расположение волокон относительно друг друга событие независимое.
4. В продукте имеются волокна различной длины
l1, l2, l3 … lk,
среднее число которых соответственно
n1,n2 ,n3 nk .
Общее число волокон в поперечном сечении
k
n   ni ,
(4)
i 1
При таких условиях вероятность появления волокна в с длиной li в данном
сечении продукта
Pi 
ni
,
m
где m – общее число волокон в продукте.
При достаточно большой длине продукта m , Ði  0 .
В этом случае вероятность появление волокна данной длины починяется закону Пуассона
e n  n 
k n k
Pn 
e или P  n  
n!
n!
n
(5)
при Pi m i  k  n i .
Для распределения Пуассона дисперсия равна среднему значению, следовательно, для каждого потока li дисперсия числа волокон равна среднему
числу волокон этого потока
Di  ni.
Так как расположение волокон событие независимое, то дисперсия равна сумме дисперсий
D n ,
i
i
11
D  n  2.
Тогда коэффициент вариации гипотетического продукта при вышеуказанных допущениях будет вычисляться по следующей формуле
Сг1 
100
n100 100


.
n
n
n
(6)
Так как досчить «случайного» расположения волокон (по закону
Пуассона), тем более идеального практически не удается, то фактическая
неровнота всегда выше неровноты гипотетического продукта. Это
происходит от недостаточно эффективного протекания процессов
смешивания, разрыхления, кардочесания, а также вытягивания. Вытягивание
продукта чаще всего приводит к отклонению расположения волокон от
«случайного», вызывает колебания линейной плотности продукта. Таким
образом по отклонению фактической неровноты продукта от гипотетической
можно судить о совершенстве технологического процесса.
Если учитывать неровномерность волокон по толщине (по диаметру, по
площади поперечного сечения), то формула приобретает вид
C2q
100
100k 0
Cã2 
1
или C г 2 
,
100
n
n
(7)
где Cq – неровнота волокон по площади поперечного сечения, %.
k0 – для хлопка 1,06, для шерсти 1,12, для льна 1,3, для химических волокон 1,02.
3.1. Индекс и уровень неровноты
Индексом неровноты называют отношение фактической неровноты к
гипотетической
I
Cф
Сг 2

Сф n
100k 0
.
(8)
С увеличением неровноты действительного продукта индекс неровноты
I растет. Чем больше индекс неровноты у одного из продуктов одной приро12
ды и линейной плотности, тем меньше степень его равномерности, менее совершенна технология производства.
Однако исследования показали, что индекс неровноты увеличивается с
увеличением линейной плотности продукта. Было установлено, что при
большой линейной плотности волокна группируются, то есть их расположение в продукте не является независимым. Поэтому индекс неровноты не может быть использован для сравнения неровноты продуктов различной линейной плотности.
Г.М.Барнет предложил другую формулу для определения неровноты
гипотетического продукта, учитывающую группируемость волокон
C ã3 
100k 0
,
M
(9)
где М – среднее число волокон в группе. Чем больше волокон в поперечном
сечении продукта, тем больше вероятность того, что они группируются
M
n
;
mãð
mгр  0,25 3 n.
Подставляя последние выражения в формулу (9), можно получить формулу уровня неровноты окончательного вида
L
Cô
Cã3

Cô n
50k0
(10)
Формула (10) может быть использована при n ≥ 64. При n<64 используют индекс неровноты I. Уровень неровноты, также как и индекс неровноты
характеризует неровноту продукта относительно общего уровня техники и
технологии прядения.
В таблице приводятся рекомендуемые Г.М. Барнетом значения уровня
неровноты пряжи для оценки качества.
13
Таблица 1 - Уровень неровноты пряжи
Пряжа
Оценка неровноты
Хлопчатобумажная
Вискозная
Нейлоновая
Гребенная
шерстяная
Кардная
Гребенная
Отличная, ниже
1,7
1,4
1,5
1,4
1,2
Очень хорошая
1,7-2,0
1,4-1,6
1,5-1,7
1,4-1,5
1,2-1,3
Хорошая
2,0-2,3
1,6-1,8
1,7-1,9
1,5-1,6
1,3-1,4
Удовлетворительная
2,3-2,6
1,8-2,0
1,9-2,1
1,6-1,7
1,4-1,5
2,6
2,0
2,1
1,7
1,5
Плохая, выше
4. Методы исследования неровноты
Такие показатели как квадратическая и линейная неровнота, индекс и
уровень неровноты только оценивают неровноту, но не дают представления о
ее характере и месте возникновения. Например, на рисунке 3 приведены диаграммы изменения характеристики продукта с одинаковой средней величиной и неровнотой, но характер изменения неровноты различен.
Очевидно, что такой характер неровноты вызван различными причинами, определить которые по коэффициенту вариации нельзя.
В зависимости от поставленной задачи при исследовании неровноты
применяют различные методы исследования:
1. Корреляционный анализ.
2. Спектральный анализ.
3. Градиенты неровноты.
При исследовании неровноты применяют теорию случайной функции,
так как диаграммы (реализации) изменения характеристик продукта во времени или по длине являются случайными функциями
Случайные функции – это функции, каждому значению аргументу которых соответствует случайная величина со своими характеристиками.
Случайные функции бывают нестационарными – среднее значение непостоянно; стационарными неэргодичными – среднее значение постоянно, но
различно для разных реализаций; стационарными эргодичными – все харак14
теристики случайной функции постоянны во времени, в том числе и среднее
значение.
Анализ стационарной эргодичной случайной функции можно проводить по одной реализации достаточно большой длины. Далее будем анализи-
Периодическое изменение показателя
Z
Z
L
Z
Постепенное изменение
показателя
Z
Сначала продукт ровный, а затем по-
L
казатель изменяется периодически
Z
Z
L
Рис.3. Различный характер неровноты продукта
ровать стационарную (однородную) эргодичную случайную функцию.
Следует отметить, что характеристики случайной функции – это неслучайные функции (среднее значение, дисперсия, корреляционная функция и
т.д.).
15
4.1. Корреляционный анализ
Корреляционный анализ заключается в определении корреляционной
функции или ее графика - коррелограммы, по которой определяют наличие
периодических или близких к периодическим колебания определенной длины
волны.
Коррелограмма показывает связь между сечениями случайной функции
находящимися друг от друга на одинаковом расстоянии χ, от этого расстояния. Каждое значение нормированной корреляционной функции – это коэффициент корреляции между сечениями , находящимися на расстоянии χ.
Нормированная корреляционная функция имеет значения от -1 до 1.
Нормированная корреляционная функция рассчитывается по формуле:
np
1
( ) 
np
  y (x )  y  y (x
i
i
i
i 1
 2 (y)
i
 )  y 
,
(11)
где n - число точек реализации;
p – номер сдвига между сечениями на интервал ΔX, при этом χ = ΔX х P.
Методы определения нормированной корреляционной функции будут
изучены в курсе «Методы и средства исследования технологических процессов».
4.1.1. Виды корреляционных функций
Нормированная корреляционная функция периодической гармонической функции также периодическая функция с той же длиной волны (рис. 4).
Для абсолютно случайной функции нормированная корреляционная
функция при
  1 равна нулю (рис. 5).
Эти два случая не в встречаются в практике прядения.
Для случайной функции (случайной неровноты продукта) нормированная корреляционная функция экспоненциальная (рис. 6). Чем больше расстояние между сечениями, тем меньше связь между ними. Такая корреляционная функция характерна для неровноты чесальной ленты.
Для случайной функции с периодической составляющей (комбинированная неровнота) нормированная корреляционная функция периодическая с
16
Z(L)
0

L


1
0
Рис. 4. Нормированная корреляционная функция
периодической гармонической функции
Z(L)
0
L

1
0

При   0      1
При   0      0
-1
Рис. 5. Нормированная корреляционная функция
абсолютно случайной функции
постепенным затуханием колебаний (рис. 7). Такая корреляционная функция
17
Z(L)
0
L

1
0

-1
Рис. 6. Нормированная корреляционная функция
случайной функции
Z(L)
0


L
1

0

-1
Рис. 7. Нормированная корреляционная функция
случайной функции с периодической
характерна для неровноты продукта с машин с вытяжными приборами.
18
Для любой стационарной однородной случайной функции      0
при   .
Корреляционная функция является важной характеристикой неровноты
продуктов прядения. Она позволяет выявить наличие периодических волн
изменения линейной плотности в продукте. Однако она не дает представления, какая волна дает наибольший удельный вес в общую неровноту. Для любого гармонического колебания одинаковой длины волны независимо от его
амплитуды нормированная корреляционная функция будет иметь один и тот
же вид.
Для определения вклада каждой волны в общую неровноту продукта
используют амплитудные или дисперсионные спектры.
4.2. Спектральный анализ
Сущность спектрального анализа заключается в определении спектра
амплитуд волн (например, линейной плотности), образующих неровноту по
его длине. Спектр дает информацию о частотном составе неровноты, доле
участия составляющих волн в общей дисперсии продукта.
Из математики известно, что периодическую функцию можно представить в виде бесконечного ряда Фурье (условие Дерихле)
Z x  
A0 m 
2nx
2nx 
   a n cos
 b n sin
,
2 n 1 

 
an 
2


2
 Z x  cos

bn 
2


2

2
 Z  x  sin


2
An 
a
2
n
(12)
2nx
dx,

2nx
dx,


 bn2 ,
19
A0 1

2 

2
 Z  x dx,


2
где a n ,b n - коэффициенты ряда Фурье;
A n - амплитуда n-ой гармоники.
Тогда
b
A0 
 2nx

Z x  
  A n sin 
  n , tgn  n .
an
2 n 1
 

Таким образом, периодическая функция Z  x  может быть представлена как сумм гармоник с длинами волн, кратными длине волны  основной
гармоники. Совокупность амплитуд A n и называется амплитудным спектром
(рис.8).
An

1
2
3
4
5
Рис. 8. Амплитудный спектр
В случае непериодической случайной функции ее нельзя представить
суммой гармоник с длинами волн, имеющими определенные дискретные значения. В этом случае функцию представляют суммой бесконечного числа
гармоник с непрерывно изменяющейся длиной волны (частотой). При этом
20
дискретный спектр заменяется сплошным и называется спектральной плотностью амплитуд. Учитывая, что
S     2

dc
d
2
,


1
Z x 
S eix d,

2 
(13)

1
S   
Z  x eix dx,

2 
(14)
где S    - спектральная плотность амплитуд;
dc – приращение комплексной амплитуды каждого отдельного колебания.
При    0, A  0, но приращение амплитуды dc конечно (см. рис.9).
S(ω)
2 dc
S(ω)
0
dω
Рис. 9
Подставим в (13) S    и получим
21


1
dc
Z x  
2 eix d   dceix d.

d
2 

(15)
В случае однородной случайной функции используется для частотной
характеристики не спектральная плотность амплитуд, а спектральная плотность дисперсий.
Случайная функция может быть разложена на ряд гармонических колебаний с частотами 1, 2 ,... ,амплитуды которых являются случайными величинами. Так как каждое колебание имеет неодинаковую дисперсию, то дисперсию случайной функции можно представить распределенной по разным
частотам. Графическое изображение такого распределения дает спектр дисперсий. При увеличении числа гармоник (уменьшении  ) переходят к непрерывному спектру: спектральной плотности дисперсии (рис. 10). Площадь
S 
dD
ω
ω
Δω
Рис. 10
под кривой спектральной плотности дисперсии равна дисперсии

2
D 
 S d

22
(16)
Z(L)
0

L
S  

S  

0
Рис. 11. Спектральная плотность дисперсии
периодической гармонической функции
Z(L)
0
L
S  
0

Рис. 12. Спектральная плотность дисперсии
абсолютно случайной функции
Отметим, что для гармонических колебаний дисперсия равна половине
23
Z(L)
0
L
S  
0

1
Рис. 13. Спектральная плотность дисперсии
случайной функции
Z(L)
0
2
L
S  
0

1
2
Рис. 14. Спектральная плотность дисперсии
случайной функции с периодической
составляющей (комбинированная неровнота)
A2
квадрата амплитуды D 
2
24
Анализируя график спектральной плотности дисперсии устанавливают
характер неровноты продукта, волны, которые в наибольшей степени определяют дисперсию продукта и его неровноту.
4.2.1.Виды спектров
График спектральной плотности дисперсии периодической гармонической функции – это линия параллельная оси ординат соответствующая частоте или длине волны гармонических колебаний (рис. 11).
Для абсолютно случайной функции график спектральной плотности
дисперсии прямая линия параллельная оси абцисс (рис. 12).
Эти два случая не в встречаются в практике прядения.
Для случайной функции (случайной неровноты продукта) спектральная
плотность дисперсии представлена на рисунке 13. Такая спектральная плотность характерна для неровноты чесальной ленты. При этом  1  2,7L ср. , где
Lср. - средняя длина волокна
Для случайной функции с периодической составляющей (комбинированная неровнота) график спектральной плотности дисперсии представлен на
рисунке 14. Такой спектр характерен для неровноты продукта с машин с вытяжными приборами.
4.2.2.Получение спектров
Спектры получают на специальных приборах при оценке неровноты.
Принципы работы приборов описаны в разделе 2.2. Различные приборы дают
различные виды спектров.
На отечественном ровнотомере КЛА-2 получают график спектра по оси
ординат которого отложен коэффициент вариации в квадрате, а по оси абцисс
длина волны (рис 15). Такой график принято называть спектрограммой.
На спектрограммах выделяют так называемые «пики» и «горбы».
Пики показывают периодическую неровноту, вызванную дефектами органов вытяжных приборов или передачи движения.
25
Рис.15. Спектрограмма пряжи из хлопка
Рассчитать возможную длину волны от дефектного органа на спектрограмме можно по следующей формуле
(17)
 р   dE
где d – диаметр дефектного органа;
E – вытяжка от дефектного органа до выпускного органа машины, на которой получен испытываемый продукт.
d 3  30mm
d1  50mm
d 2  30mm
e2  2
e1  10
e
Рис. 16. Схема вытяжного прибора
для расчета дефектного цилиндра
26
Для цилиндров вытяжного прибора приведенного на рисунке 16 можно
рассчитать возможные дефектные волны от каждого цилиндра:
- 1-ый цилиндр 1  d1E    50  1=157mm;
- 2-ой цилиндр  2  d2e1    30 10=942mm;
- 3-ий цилиндр 1  d3e2e1    30  20=1885mm.
Если на спектрограмме появился пик на одной из рассчитанных длинах
волн, то можно предположить что данный цилиндр дефектный (например,
имеет эксцентриситет).
Горбы – вытяжные волны, которые возникают в процессах вытягивания
и их высота зависит от правильности установки параметров зон вытягивания
(вытяжки, разводки, нагрузки). При этом средняя длина вытяжной волны
пропорциональна средней длине волокна и равна
  2,7L ср. .
4.3.Градиенты неровноты
Градиент неровноты – это функция (или ее график), показывающая изменение коэффициента вариации в зависимости от длины отрезка. Различают
градиет внешней и внутренней неровноты.
Градиент внешней неровноты B  L   Cв2  L  характеризует изменение
коэффициента вариации линейной плотности продукта от длины отрезков L,
по которым ее измеряют.
Градиент внутренней неровноты V  L   Cвн.  L  характеризует среднее
значение коэффициента вариации, измеренного по отрезкам близким к нулю
внутри отрезков длиной L.
При этом V  0   0;B     0;V  L   B  L   C2об. , то есть сумма внутреннего и внешнего градиентов неровноты равна общей неровноте продукта. Это
формула (2) сложения внешней и внутренней неровноты. Для случайной
функции график градиента внешней неровноты с увеличением длины отрезка
стремится к 0, а градиента внутренней неровноты к C2об. (рис.17).
Чаще для анализа технологического процесса используется градиент
внешней неровноты. Так длинноволновая неровнота пряжи образуется на
первых переходах технологического процесса (рис. 18), например, на ленточ27
C2  L 
2
Cоб
V L
B L 
0
L
Рис. 17. Градиент внешней B  L  и внутренней V  L  неровноты
ных машинах, средневолновая неровнота на ровничных машинах, а коротковолновая на последнем переходе: на прядильной машине.
На рисунке 18 приведены градиенты внешней неровноты с двух паковок пряжи. Анализируя графики можно сказать, что при почти одинаковой
B  lg L 
Пряд. машина
Ленточная машина
Ровничная машина
1
2
lg L
0
1m
5m
10m
Рис. 17. Градиенты неровноты пряжи:
1 - первый вариант;
2 - второй вариант.
28
неровноте пряжи лучше работают ленточные и ровничные машины во втором
варианте, так как график градиента на средних и длинных волнах проходит
ниже.
Таким образом, с помощью градиента неровноты нельзя выявить конкретную причину неровноты продукта, но можно сделать выводы о технологической цепочке в целом.
29
ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение..............................................................................................................3
1. Сущность неровноты и ее виды ....................................................................3
2. Оценка неровноты продуктов прядения по их свойствам ...........................5
2.1. Основные технологические причины неровноты .................................7
2.2. Методы измерения неровноты ...............................................................8
3. Понятие о неровноте идеального и гипотетического продукта ................ 10
3.1. Индекс и уровень неровноты ............................................................... 12
4. Методы исследования неровноты ............................................................... 14
4.1. Корреляционный анализ .......................................................................16
4.1.1. Виды корреляционных функций ....................................................... 16
4.2. Спектральный анализ ........................................................................... 19
4.2.1. Виды спектров.................................................................................... 25
4.2.2. Получение спектров ........................................................................... 25
4.3. Градиенты неровноты ........................................................................... 27
30
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
7
Размер файла
903 Кб
Теги
nerovnotavpryad, 2013
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа