Mathematical modelling of the technology of processing the seed mass of vegetables and melons

Abstract

Designing modern seed processing machines requires a study of the regularities of technological processes, dynamics and conditions of operation. To determine the control parameters and their optimum values, it is necessary to use high-precision mathematical models of technologies of processing the vegetable and melon seed mass. A method has been suggested of modelling the technology of processing the seed mass of vegetables and melons based on nonlinear canonical decomposition of a random sequence of changes in the technological process parameters. The method of modelling the technology of processing the seed mass of vegetables and melons can be used to determine the optimum values of design and operation parameters of seed separating machines. This method allows obtaining mathematical models of technological processes for an arbitrary number of input parameters used to evaluate the characteristics of seeds, the degree of nonlinearity, and the peculiarities of stochastic connections. The method consists of the following stages: collection of statistical data; calculation parameters in the mathematical model; evaluation of the values of the parameters; calculation of the input parameters. The mathematical model of the processing technology of the seed mass of vegetables and melons does not impose any restrictions on the properties of the random sequence of input and output parameters (linearity, stationarity, monotonicity, scalarity, etc.). It allows taking into account the features of seed processing and, as a result, achieving the maximum quality of separation of vegetable and melon seeds. The method has been approved on the basis of the experimental installation of a separating machine. The results of the experimental studies have confirmed the high accuracy of the suggested method. The application of the suggested models reduces the average error of determination of seed losses. Statistic data for calculating mathematical model parameters have been obtained in the course of processing melons and cucumbers on an experimental installation. The results of the experimental studies have confirmed the high accuracy of the suggested method.

Проектування машин для обробки насіннєвої маси овоче-баштанних культур потребує дослідження закономірностей технологічних процесів, динаміки і умов функціонування. Для визначення управляючих параметрів та їхніх оптимальних значень необхідно використовувати високоточні математичні моделі технологічних процесів обробки насіннєвої маси овоче-баштаних культур. Запропоновано метод моделювання технологічного процесу переробки насіннєвої маси овочів та баштанних культур, що ґрунтується на нелінійному канонічному розкладі випадкової послідовності змін параметрів технологічного процесу. Метод математичного моделювання технологічного процесу обробки насіннєвої маси овоче-баштанних культур можна використовувати для визначення оптимальних значень конструктивних та режимних параметрів насіннєвідокремлювальних машин. Цей метод дозволяє отримати математичні моделі технологічних процесів для довільної кількості вхідних параметрів, які використовуються для оцінки характеристик насіння, порядку нелінійності та особливостей стохастичних зв’язків. Метод складається з наступних етапів: накопичення статистичних даних; параметри обчислення в математичній моделі; оцінка значення параметрів; обчислення вхідних параметрів. Математична модель технологічного процесу переробки насіннєвої маси овочів та баштан не накладає жодних обмежень на властивості випадкової послідовності вхідних та вихідних параметрів (лінійність, стаціонарність, монотонність, скалярність тощо), дозволяє взяти врахувати особливості переробки насіння і, як результат, досягти максимальної якості поділу насіння овочевих та баштанних. Метод був затверджений на основі експериментальної установки відокремлювальної машини. Результати експериментальних досліджень підтвердили високу точність запропонованого способу. Застосування запропонованих моделей зменшує середню похибку визначення втрат насіння. Статистичні данні для обчислення параметрів математичних моделей були отримані в результаті переробки на експериментальній установці таких культур як диня та огірок. Результати експериментальних досліджень підтвердили високу точність запропонованого методу