Математичне моделювання процесу розволокнення: розробка прогностичних моделей якості регенерованих волокон
Вантажиться...
Дата
2025
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Хмельницький національний університет
Анотація
У статті представлено комплексне дослідження математичного моделювання процесів розволокнення текстильних відходів як ключового етапу їх рециклінгу в парадигмі циркулярної економіки. На основі
експериментальних даних встановлено кореляційні залежності між структурно-механічними характеристиками вихідної текстильної сировини (ступінь зношеності, волокнистий склад, щільність, міцність) та технологічними параметрами процесу розволокнення (швидкість обертання робочих органів, температурний режим, вологість середовища, інтенсивність механічного впливу). Запропоновано багатофакторну математичну модель, яка дозволяє прогнозувати якісні показники регенерованих волокон (довжину, міцність, ступінь пошкодження, однорідність) залежно від вхідних параметрів процесу. Досліджено застосування нейромережевих технологій для підвищення точності прогнозування якості волокон при нелінійних взаємодіях між факторами впливу.
Експериментально встановлено, що нейромережеві моделі забезпечують суттєво вищу точність прогнозування в умовах складних нелінійних взаємодій порівняно з регресійними моделями. Розроблено адаптивну систему керування процесом розволокнення, що забезпечує оптимізацію технологічних режимів для різних категорій текстильних відходів: натуральних, синтетичних, змішаних, а також відходів різного походження (постспоживчих, виробничих, комерційних). На основі розроблених математичних моделей проведено порівняльний аналіз існуючих промислових технологій розволокнення та обґрунтовано їх оптимізаційні параметри. Практична значущість дослідження полягає у розробці рекомендацій щодо налаштування технологічних режимів розволокнення, які забезпечують максимальне збереження корисних властивостей вторинних волокон при мінімальних енергетичних затратах. Обґрунтовано економічну та екологічну ефективність впровадження розроблених математичних моделей у виробництво, що підтверджено
результатами промислових випробувань.
The article presents a comprehensive investigation of mathematical modeling of textile waste defibration processes as a key stage in their recycling within the circular economy paradigm. Based on experimental data, correlation dependencies have been established between the structural and mechanical characteristics of the initial textile raw materials (degree of wear, fiber composition, density, strength) and the technological parameters of the defibration process (rotation speed of working elements, temperature regime, environmental humidity, intensity of mechanical impact). A multifactorial mathematical model has been proposed that allows predicting the quality indicators of regenerated fibers (length, strength, degree of damage, homogeneity) depending on the input process parameters. The application of neural network technologies to improve the accuracy of fiber quality prediction with nonlinear interactions between influence factors has been investigated. It has been experimentally established that neural network models provide significantly higher prediction accuracy under conditions of complex nonlinear interactions compared to regression models. An adaptive control system for the defibration process has been developed, which ensures optimization of technological regimes for various categories of textile waste: natural, synthetic, mixed, as well as waste of different origins (post-consumer, industrial, commercial). Based on the developed mathematical models, a comparative analysis of existing industrial defibration technologies has been conducted, and their optimization parameters have been substantiated. The practical significance of the research lies in the development of recommendations for adjusting technological defibration regimes that ensure maximum preservation of the useful properties of secondary fibers with minimal energy consumption. The economic and environmental efficiency of implementing the developed mathematical models in production has been substantiated, which is confirmed by the results of industrial tests.
The article presents a comprehensive investigation of mathematical modeling of textile waste defibration processes as a key stage in their recycling within the circular economy paradigm. Based on experimental data, correlation dependencies have been established between the structural and mechanical characteristics of the initial textile raw materials (degree of wear, fiber composition, density, strength) and the technological parameters of the defibration process (rotation speed of working elements, temperature regime, environmental humidity, intensity of mechanical impact). A multifactorial mathematical model has been proposed that allows predicting the quality indicators of regenerated fibers (length, strength, degree of damage, homogeneity) depending on the input process parameters. The application of neural network technologies to improve the accuracy of fiber quality prediction with nonlinear interactions between influence factors has been investigated. It has been experimentally established that neural network models provide significantly higher prediction accuracy under conditions of complex nonlinear interactions compared to regression models. An adaptive control system for the defibration process has been developed, which ensures optimization of technological regimes for various categories of textile waste: natural, synthetic, mixed, as well as waste of different origins (post-consumer, industrial, commercial). Based on the developed mathematical models, a comparative analysis of existing industrial defibration technologies has been conducted, and their optimization parameters have been substantiated. The practical significance of the research lies in the development of recommendations for adjusting technological defibration regimes that ensure maximum preservation of the useful properties of secondary fibers with minimal energy consumption. The economic and environmental efficiency of implementing the developed mathematical models in production has been substantiated, which is confirmed by the results of industrial tests.
Опис
Ключові слова
текстильні відходи, розволокнення, регенеровані волокна, математичне моделювання, прогностичні моделі, циркулярна економіка, textile waste, defibration, regenerated fibers, mathematical modeling, predictive models, circular economy
Бібліографічний опис
Математичне моделювання процесу розволокнення: розробка прогностичних моделей якості регенерованих волокон / В. Пасатюк, О. Поліщук, О. Поліщук, А. Толстюк // Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences. – 2025. – Vol. 353, Iss. 3.2. – P. 186-192.