VSin

V

_



(1) где – модуль скорости ветра, – угол атаки к линии (угол между вектором скорости и ЛЭП).

Таблица 1. Интервальный ряд распределения

Интервал скоростей,

V

_ (м/с) Сумма 3 ÷ 6 6 ÷ 9 9 ÷ 12 12 ÷ 15 15 ÷ 18

Частота, ni 17 34 36 28 6 121

Относительная частота

f

_i^{* 0,14 0,28 0,3 0,23 0,05 1}

●

Технические науки

74

№2 2017 Вестник КазНИТУ

Относительные частоты определены по формуле

*

, n

f

_i

 n

ⁱ (2) где

n

- общее число наблюдений (

n

= 121).

Статистический ряд представлен в виде гистограммы (рисунок 1).

Рис. 1. Гистограмма и выравнивающая ее кривая

Далее, по виду гистограммы подобрана аппроксимирующая кривая, характеризующая лишь существенные черты статистических данных. Как видно из рисунка, выравнивание статистического ряда можно выполнить с помощью нормального закона. Плотность распределения в этом случае

 

2 , ) 1

(

²

2

2





m V

е V

f

 







(3) где m- математическое ожидание,



- среднеквадратическое отклонение.

При оценке параметров распределения используется статистическое среднее

m

^ и стати- стическая дисперсия D^

,

V

^*

k

1 i

*

f

i

m ^ 

^ (4)

, )

(V

^{* 2 *}

k

1 i

*

f

i

m D  

^

 

(5) где k число интервалов (k=5),

V

_i - представитель i–го разряда (принимается значение, соот- ветствующее середине интервала).

После вычисления, получили:m^

9 , 81

,D^

10 , 95

.

●

Техникалық ғылымдар

ҚазҰТЗУ хабаршысы №2 2017 75

Выбираем параметры нормального закона так, чтобы выполнялись условия

81 ,

*

 9

 m

m

,

  D

^

 3 , 31

(6)

Таким образом, плотность распределения можно представить следующим образом

 

9 , 21

81 ,

9 ²

12 , 0 ) (

 







V

е V

f

(7) На рисунке-1 также представлена выравнивающая гистограмму аналитическая кривая, по- строенная по формуле (7).

Согласованность аналитического и эмпирического распределения проверялась по критерию



2(Пирсона)

nF , ) nF -

k

(n

1 i

2 i 2

^ 

i



(8) где

F

_i - теоретическая вероятность попадания в i–й интервал, определяется с помощью нор- мированной функции нормального распределения

)

,

1

(





 



 



 





 

 





^{  }





m m V

F

_i

V

^{i i}

где Ф(х) – нормированная функция нормального распределения.

В результате вычисления получены: расчетное



²= 2,74 и табличное значение «хи» квадра- та



_² 

5 , 991

для уровня значимости





0 , 05

и степени свободы равным двум. Поскольку

2



 >



², то можно считать, что эмпирическое распределение, в общем, хорошо согласуется с нор- мальным распределением.

Полученные результаты позволяют определить вероятность, с которой наблюдается пляска проводов в определенном диапазоне скоростей ветра. Средняя скорость ветрового потока при пляске составляет около 10 м/сек. Среднеквадратичное отклонение



указывает на диапазон скорости, благоприятный для возникновения пляски проводов. В нашем случае этот диапазон лежит примерно в пределах от

m    6

м/сек до

m    13

м/сек. Согласно статистике, внутри этих границ лежат 84 из 121 наблюдении, то есть около 70%. Увеличение или уменьшение скорости ветра за этими пре- делами сопровождается уменьшением вероятности появления пляски проводов.

Следует отметить, что аэродинамическая неустойчивость гололедного отложения относительно ветрового потока должна зависеть одновременно от величины скорости ветра и его направления от- носительно к ЛЭП (угла атаки). Результаты анализа показывают, что в подавляющем большинстве случаев (около 70 %) пляска проводов наблюдалась в интервале углов от 30⁰ до 60⁰. О случаях пляски при угле атаки к линии под углом до 30⁰ в литературе не упоминаются. При дальнейшем уве- личении угла атаки (в диапазоне от 60 до 90⁰) число случаев пляски как одно полуволновых, так и много полуволновых несколько уменьшаются. При этом вероятность появления много полуволновой пляски уменьшается при перпендикулярном (или близкой к перпендикулярной) направлении ветра к ЛЭП.

Кроме того, следует отметить, что чаще всего одна полуволновая пляска возникает при ко- роткой длине пролета. С увеличением длины пролета возрастает вероятность появления много полу- волновой пляски.

●

Технические науки

76

№2 2017 Вестник КазНИТУ

ЛИТЕРАТУРА

[1]Бекметьев Р.М., Жакаев А.Ш., Ширинских Н.В. Пляска проводов воздушных линий электропереда- чи.- Алма-ата, «Наука», 1979, 152 с.

[2]Яковлев Л.В. Пляска проводов на воздушных линиях электропередачи и способы борьбы с нею.- М.:Энергопрогресс, 2002, 96 с.

[3]Глебов Э.С. Пляска проводов на воздушных линиях электропередачи 500 кВ.- М.: БТИ ОРГРЭС, 1965. 72 стр.

[4]Ржевский С.С., Хволес Е.А. Пляска проводов на ВЛ 500 кВ Бугульма-Бекетово //Науч.тр.всес.проект.- изыскат.НИИ Энергосетьпроект.1977.-Вып.9.-С.197-202.

[5]Либерман А.Я. Колебания на участках между распорками и пляска проводов линий высокого напряжения //материалы СИГРЭ – Сессия 1974 г. – Доклад 22-09/. - ВНИИЭ, Москва.

Джаманбаев М.А., Абитаева Р.Ш., Касымов А.

Сымдардың билеуін қоздыратың жел ағынының жылдамдығының қолайлы ауқымын бағалау Түйіндеме. Сымдар билеуінің пайда болуы және оның қарқындылығы желдің жылдамдығы және электр беріліс желілеріне (ЭБЖ) жел шабуыл бұрыштарымен тығыз байланысты. Сымдар билеуінің бақылау туралы статистикалық деректерді өңдеу негізінде желдің жылдамдығына байланысты билеу қайталану таралуының эмпирикалық және теориялық заңдар құрылды. Жел шабуыл бұрышының (электр желілері үшін желдің бағы- ты) сымдар билеу қайталануына әсері қаралды. Мақаланың соңында тиісті қорытындылар берілді.

Кілттік сөздер: электр тораптар, электр беріліс желілері, мұзқату, желдің жылдамдығы, сымдардың билеуі, статистикалық қатар, гистограмма, тарату тығыздығы.

Dzhamanbaev M.A., AbitaevaR.Sh., КasymovA.

Evaluation of favourable speed range of wind flow, the excitingdancing wires

Summary. Appearances dance wires and its intensity is closely related to the wind speed and wind angle of at- tack to the transmission line (TL). On the basis of processing of statistical data on the dance wires observations estab- lished empirical and theoretical distribution laws repeatability dances depending on wind speeds. It analyzes the impact of the wind angle of attack (direction of the wind to power lines) repeatability dancing wires. At the end of the article are given the appropriate conclusions.

Key words: power line, dancing wires glaze formation, wind speed, repeatability dancing wires, statistical se- ries, histogram, the distribution density.

УДК 004; 621.398

Z.M. Аbdiаkhmetovа, S.T. Mukhambetzhanov (al-Fаrаbi Kаzаkh Nаtionаl University,

Аlmаty, Kazakhstan)

SOLUTION OF А PROBLEM SIGNАL PROCESSING IN MАTLАB

Annotation. Wаvelet signаl trаnsformаtion, the theory which is founded in the eаrly 90, is no less common on аreаs of their аpplicаtions thаn the clаssicаl Fourier trаnsform. Wаvelets аre а speciаl function in the form of short wаves (wаvelets) with zero integrаl vаlue аnd the locаlizаtion of the independent vаriаble аxis (t or x), аble to shift аlong this аxis аnd scаling (expаnsion/ compression).

The аrticle presents the implementаtion of wаvelet trаnsform in Mаtlаb environment using the mаtrix method to function. Аpplicаtion of wаvelet аnаlysis of the most suitаble for the study of locаl signаls chаnge (identifying the fine structure of signаls contаining jumps, shаrp trаnsitions through zero of derivаtives, etc.).

The first WT was used by the Hungarian mathematician Alfréd Haar. For an input represented by a list of 2 numbers, the Haar wavelet transform may be considered to simply pair up input values, storing the difference and pass- ing the sum. This process is repeated recursively, pairing up the sums to provide the next scale: finally resulting in 2n- 1 differences and one final sum.

Keywords: wavelet transformation, digital signal processing, filter, Haar wavelets, Matlab.

Introduction

Currently, digital processing of signals is undergoing rapid development. It is used everywhere, radios, seismographs, medical electronics, communications, radio, astronomy, and others are actively being devel-

●

Техникалық ғылымдар

ҚазҰТЗУ хабаршысы №2 2017 77

oped and are market demand digital processors – specialized digital signal processing computers. Such wide- spread use generates an even wider demand for digital processors used in some cases on a massive scale.

One way to meet these needs is a reasonable choice of these algorithms. Rather than improve the per- formance of processor one million multiplications per second, up to five million per second, it is possible for some problems to try to organize the calculations to the speed of one million multiplications per second was enough.

In the analysis apparatus, or separate physical processes of data processing procedures (in circuit theo- ry) is convenient to use the concept of the signaling system. It is assumed that the system is some kind of

"black box" having an input and an output. The input signal is applied to the system input and output have changed, i.e., output. How is the signal change, that there is inside the "black box" - nobody cares. It is be- lieved that the system has some of the characteristics (properties), which lead to the observed at the output of the input signal changes. Knowing these characteristics of the systems can easily predict the impact that would have on the system signals passing there through.

For example, as the system can be considered the propagation of seismic waves in real environments.

In this case, the input signal acts as a short time impulse arising in the explosion. The output signal will gath- er (the set of seismic records recorded at different points of the surface of observation). The whole process of changing amplitudes, phases and frequencies of the individual components of the original signal, occurring during the propagation (reflection, refraction, diffraction and so forth.) And registration, education and the imposition of an initial impetus to a different class of waves, interference, etc. All of these processes and characterize the operation of the system at the initial momentum.

One of the basic requirements, which are often imposed on the signaling system, - a linear system.

Otherwise - the system perform linear conversion of signals passing through them. Transformations (the sys- tem) will be linear if the following two basic conditions: additivity and homogeneity. If we denote the signal at the input of the system x(t), and the output signal at the system output y(t), the passage of x (t) of the sig- nal L through the process system can be written by the formula

 

( ) )

(t L x t

y  _.

Here, under the symbol L - need to understand the law, according to which any input signal x (t) is as- sociated with the signal y (t).

Setting of the problem

Let these functions is for the sаke of simplicity аre integrаl, i.e. type

   

 t   2

^j

t k 

. (1)

Thus, we cаn cover the entire reаl аxis defined system functions. If the bаsis function

   



t L R_{2 (2)}

it hаs unit norm, then аll functions

   



^jk

t  2

^j2

 2

^j

t k 

(3) аre normаlized to unity, i.e.,

●

Технические науки

78

№2 2017 Вестник КазНИТУ



^jk

  

^{jk jk}

dt 





 ¹

(4) If а fаmily of functions



^jk

 

t is аn orthonormаl bаsis of L2(R), spаce, i.e.,

   

 ^

^jk

t ^

^lm

t   ^

^jk

^{ } t ^

^lm

^{ } t dt  ^{ }

jl km







(5)

аnd eаch function cаn be represented аs а series (in а bаsis decomposition)

   

f t c

_jk ^jk

t

j k









^

. (6)

which is uniformly convergent in L2(R), thаt is, lim f c_jk ^jk

N N

M M

 









^{ 0}

, where M N,  _{, (7)}

then the bаsic conversion function

  

t is cаlled orthogonаl wаvelet.

Orthogonаl systems of functions



^jk

 

t cаn be tested directly. Proof of completeness аnd closure of the bаse for eаch specific system should be cаrried out sepаrаtely. Аs а rule, they аre very complex аnd cumbersome. Links to these cаn be found in reviews.

The simplest exаmple of аn orthogonаl system of this type is the trаnsformаtion of the Hааr functions.

Bаsic function of this conversion is given by



^H

t t

t t



 

  

 



 

 

1 0 1 2

1 1 2 1

0 0 1

, /

, /

, , .

It is eаsy to check thаt аny two functions obtаined with the help of this bаse by wаvelet scаle trаns- formаtions аnd trаnsfers, hаve unit norm аnd orthogonаl.

Solution

Formulа integrаl wаvelet trаnsform bаsed on it is written in the form

 

^{W f a b}

^{ }

^{, } _a ^{f t}

^{ }

^_^{t b}_a ^_^{dt f t}

^{ }

^{ ab}

^{ }

^{t dt}















1

. (8)

With the help of this relаtionship we cаn formаlly express the discrete wаvelet trаnsform coefficients:

●

Техникалық ғылымдар

ҚазҰТЗУ хабаршысы №2 2017 79

 

c W f k

jk   j j









1 2 2,

(9)

Further, for brevity, insteаd of the expression

 

^{W f} we use the W a b

 

, ^{W f} notаtion, or simply

 

W f _.

The inverse trаnsform for continuous wаvelet trаnsform (15) is written in the sаme form аs the direct

     

f t C W a b t dadb

ab a

 ¹



²



 ,

(10) On the bаsis of this formulа is the bаsis of reconstruction built:

    ^{ }

f t f _jk ^jk t

j k







 ^, ,

 

(11) If



^jk

 

t - orthonormаl bаsis аnd

  

t - orthogonаl wаvelet, then the bаses

 

^ik аnd

  ^

^ik _{the sаme,}

аnd the formulа (23) is аn exаct inversion formulа.

Conclusion

In this pаper one dimensionаl mаtrix аlgorithm bаsed on discrete wаvelet decomposition wаs present- ed. The scаling signаl аnd multi-scаle wаvelet signаls аre simulаted jointly by borrowing informаtion from the exаmple signаl. The mаin аdvаntаge of the proposed technique is thаt the simulаtions аre performed jointly аcross аll scаles аt wаvelet domаin. Therefore, computаtionаl time cаn be eаsily reduced for lаrge domаin. The prаcticаl аdvаntаges of the proposed method аre demonstrаted through аn unconditionаl sim- ulаtion. Аlthough the simulаtion wаs performed in the wаvelet domаin, the stаtistics of the spаce-domаin dаtа were well reproduced.

The compаrаtive study reveаls thаt the proposed аlgorithm generаtes equаlly good reаlisаtions while reducing the computаtionаl time of the filtersim аlgorithm. This helps the proposed аlgorithm be аpplicаble for spаtiаl modeling of lаrge mining deposits аnd oil reservoirs.

For exаmple, trigonometric function wаs аdopted on figure 1. With the аpplicаtion of the Hааr wаvelet, it wаs trаnsformed into the mаtrix method. The wаvelet trаnsformаtion of the signаl using Mаtlаb progrаm is described below on 2-9 figures.

Figure 1. Initial signal

●

Технические науки

80

№2 2017 Вестник КазНИТУ

Figure 2. 1-step of processing

Figure 3. 2-step of processing

Figure 4. 3-step of processing

Figure 5. 4-step of processing

Figure 6. 5-step of processing

Figure 7. 6-step of processing

Figure 8. 7-step of processing

Figure 9. 8-step of processing

REFERENCES

[1] Yu.K.Demyаnovich, V.А.Hodаkovsky Introduction to the theory of wаvelets, St. Petersburg, 2007, 50 p.

[2] E.I. Bovbel, D.V. Tishkov; O. Kotov; А.M. Lukаshevich, Study of аcoustic signаl processing аlgorithms using continuous wаvelet trаnsform аt аn аrbitrаry scаle, Mn .: BSU, 2003. - 70 p.

[3] V.I.Vorobev, V.G.Gribunin, Theory аnd prаctice of wаvelet trаnsformаtion S.Pb., 1999 [4] L. Lewkowicz-Mаslyuk, А. Perebrin. Wаvelet аnаlysis аnd its аpplicаtions. Moscow, 1997.

[5] Аstаfievа N.M. Wаvelet - аnаlysis. Bаsic theory аnd аpplicаtion. Аdvаnces of Physicаl Sciences, t.166, vol.

11, November 1996.

[6] Kolmogorov А.N., Fomin S.V. Elements of functionаl аnаlysis. Moscow: Nаukа, 1968.

[7] Peng J., Topekа M.V. Wаvelets аnd their аpplicаtions to lineаr аnd non-lineаr problems of electromаgnetism. "Foreign rаdio electronics. The success of modern electronics," 1998, vol. 12 p.71.

[8] Zhаng, T., Switzer, P. аnd Journel, А. [2006] Filter-bаsed clаssificаtion of trаining imаge pаtterns for spаtiаl simulаtion. Mаthemаticаl Geology, 38(1), 63-80.

[9] Dalabaev S., Mukhambetzhanov S.T., Abdiakhmetova Z.M. Simulation-based adaptive filter matlab. Алма- ты. Вестник 4(79) 2013.

●

Техникалық ғылымдар

ҚазҰТЗУ хабаршысы №2 2017 81

Абдиахметова З.М., Мухамбетжанов С.Т.

Матлабта сигналдарды өңдеу мәселесін шешу

Түйіндеме. Негізі 90-жылдардың басында қаланған вейвлет түрлендіру теориясы классикалық Фурье түрлендіруге қарағанда қолданылу аясы еш кем емес. Вейвлеттер қысқа толқындар болып табылатын ерекше функциялар болып табылады, олардың интегралды мәні нөл емес және (t немесе x) бойынша тәуелсіз айныма- лы болып табылады, әрі осы осьтер бойынша жылжып, масштабталуға (созылу/жиырылу) бейім.

Мақалада Mаtlаb ортасында вейвлет түрлендіруі матрицалық әдісті қолдану арқылы жүзеге асырылған.

Вейвлет түрлендіруді қолдану сигналдардың локалды өзгерулерін зерттеуде (секірістері бар сигналдардың құ- рылымын, туындылардың нөлден лезде өтулері және т.б.) пайдалы.

Алғашқы ВТ атақты венгр ғалымы Альфред Хаармен қолданылған болатын. 2 нөмірден тұратын тізім кіріс ақпараты ретінде қабылданған, Хаар вейвлет-түрлендіруін сақталған айырым мен берілетін қосындыдан тұратын жұп деуге болады. Бұл үрдіс рекурсивті түрде 2n-1 айырым және 1 қосынды болғанша қайталана береді.

Түйін сөздер: вейвлет түрлендіру, сандық сигналдарды өңдеу, фильтр, Хаар вейвлеттері, Matlab.

Абдиахметова З.М., Мухамбетжанов С.Т.

Решение проблем обработки сигналов в Матлабе

Резюме. Bейвлет- преобразование сигналов, теория которого основана в начале 90-х годов, является не менее общим по областям своих применений, чем классическое преобразование Фурье. В статье приводится реализация вейвлет преобразования в среде Mаtlаb с использованием матричного метода для функции.

Применение вейвлет-анализа наиболее целесообразно для изучения локальных изменений сигналов (выявления тонкой структуры сигналов, содержащих скачки, резкие переходы производных через нуль и т.п.).

Первым фунцию Вейвлет преобразования использовал известный венгерский ученый Альфред Хаар. Для ввода, представленного списка из двух номеров, хааровское вейвлет-преобразование можно рассматривать просто на пары входных значений, сохраненной разности и передачи полученной суммы. Этот процесс повто- ряется рекурсивно, генерирование продолжается до суммы, что в конце концов, приводит к 2n-1 разности и одной конечной суммы.

Ключевые слова: вейвлет преобразование, обработка цифровых сигналов, фильтр, вейвлеты Хаара, Matlab.

ОӘК 677.11.518.4

К.Е. Сарыбаева, М.Ш. Шардарбек, Э.Е. Сарыбаева, К.Т. Маханбеталиева (Таразский государственный университет имени М.Х. Дулати,

Тараз, Қазақстан Республикасы, [email protected]) ҚОС ҚАБАТТЫ ТРИКОТАЖ КЕЗДЕМЕСІН ТОҚУ КЕЗІНДЕ

ШИКІЗАТТЫ ТИІМДІ ТАҢДАУ

Аннотация. Мақалада ілмектер ұзындығының оңтайлы қатынастары экспериментті түрде анықтау три- котаждың үш құрылымы үшін орындалды: әрбір қатарда және бағанада негізгі жіптерден түзілген нобайлармен екі жатық өрімдерін біріктіру, жатық өрім жіптерінен түзілген нобайлармен жатық өрімді туынды жатық өрім- дерімен пресстік біріктіру, екі туынды жатық өрімін қатардағы екі жіптерден түзілген нобайлармен инелереге кезекпен біріктіру. Әртүрлі құрылымды қос қабатты трикотаждың қабаттарындағы ілмектердің ұзындығының оңтайлы қатынастарын біле отырып, тоқу тығыздығын сақтай отырып, шикізат шығының төмендетуге болады және сонымен бірге осындай трикотаждан жасалған бұйымдардың өзіндік құнын төмендетуге болады.

Түйін сөздер: трикотаж жаймалары, қос қабатты трикотаж, қиыстырылған өрім, ілмектің ұзындығы, трикотаж құрылымы.

Иілмелі өрімді немесе негіздеп тоқылған трикотаждың қалыпты құрылымдары үшін шикізат- тың шығынын келесі формула бойынша анықтауға болады:

мұндағы

Q — 1 м² кездемеге кететін шикізат шығыны, г;

ℓ — АВ ауданына келетін, иірімжіптің ұзындығы, мм;

Т — иірімжіптің сызықтық тығыздығы, текс;

А — ілмекті қадам, мм;

●

Технические науки

82

№2 2017 Вестник КазНИТУ

В — ілмекті қатардың биіктігі, мм.

Нақты бір өрімді трикотаж үшін ілмектің ұзындығының оның ауданына белгілі тәуелділігі бо- лады. Бұл тәуелділік мынандай, әрбір АВ мәніне трикотаждың тепе-теңдік күйде болған жағдайда тек бір ғана l мәні сәйкес келеді [1].

Кез-келген қос қабатты трикотаждың жағдайы басқаша болады, оның l мәні әртүрлі болады, демек, тоқудың тығыздығы бірдей болған жағдайда 1 м² кездемеге кететін шикізат шығыны да әртүрлі. Және, керісінше, тоқу тығыздығы әртүрлі болған кезде салмағы бірдей болады.

Қос қабатты трикотаж екі дербес бірдей өрімдерден тұрады. Олар тоқу процесінде ілмекті құ- рылымның қандай-да бір элементтері арқылы біріктірілген, мысалы, негізгі жіптерден түзілген но- байлардың көмегімен [2]. Трикотаждың бір қабатының ілмектердің тұрақты ұзындығында басқа қа- баттағы ілмектердің ұзындығы кең ауқымда өзгеруі мүмкін.

Ілмектерінің ұзындығы төмен қабат тірек болып табылады және кездеменің тығыздығын анық- тайды. Екінші қаббаттағы ілмектің ұзындығын арттырған кезде артық жіптер пайда болады, ол сал- мақтың артуына алып келеді. Белгілі-бір мәннен өткеннен кейін екінші қабаттағы ілмектердің ұзын- дығын азайту бірінші қабаттағы ілмектің ауданының қысқаруына алып келеді. Екінші қабаты тірек болады, ілмектің ұзындығымен анықталатын, трикотаждың тығыздығы ілмектің ұзындығы азайған сайын жоғарылайды, ол трикотаждың салмағының жоғарылауына алып келеді.

Мұндай салыстырмалы күрделі тәуелділік оптимумы болатын және кез-келген құрылымды қос қабатты трикотажға тән. Беткі және ішкі қабаттарға арналған иірімжіптің белгілі-бір құраушы өрімдерінде, талшықты құрамында және қалыңдығында, салмағы минималды болған кезде, қос қа- батты трикотаждың беткі және ішкі жақтарындағы ілмектер ұзындығының нақтылы қатынасы бола- ды. Бұл қатынастарды анықтау әрекеті аналитикалық тұрғыдан оң нәтижелер берген жоқ. Бұл бір қа- баттың екінші қабатқа әсер етуін ескеру, құрылымды геометриялық талдау әдісінің көмегімен ілмек- тер ұзындығының қатынасын және тоқу тығыздығының өзгеруі кезінде ілмектердің жеке бөлшекте- рінің орналасуы мен пішінінің өзгеруін ескеру мүмкін еместігімен түсіндіріледі.

Ілмектер ұзындығының оңтайлы қатынастарын экспериментті түрде анықтау трикотаждың үш құрылымы үшін орындалды:

- әрбір қатарда және бағанада негізгі жіптерден түзілген нобайлармен екі жатық өрімдерін бі- ріктіру;

- жатық өрім жіптерінен түзілген нобайлармен жатық өрімді туынды жатық өрімдерімен прес- стік біріктіру;

- екі туынды жатық өрімін қатардағы екі жіптерден түзілген нобайлармен инелереге кезекпен біріктіру.

1-суретте аталған өрімдердің графикалық жазбалары берілген. Кездеменің беткі жағы T=

31,3текс таза жүн иірімжібінен тоқылған, ал ішкі жағына орталық композициялық ротатабельді жос- парлау шарттарына сәйкес қалыңдығы әртүрлі мақта иірімжібі пайдаланылды.

Беткі қабаттың иірімжібінің қалыңдығы және ілмектердің ұзындығы тұрақты болып қалды, тәуелсіз ауыспалылар ретінде келесілер таңдалынып алынды: Х1 – ішкі қабаттағы ілмектердің ұзын- дығы, мм; Х2 – ішкі қабаттағы иірімжіптің сызықтық тығыздығы, текс. Беткі қабаттағы ілмектің ұзындығы трикотаждың құрылымын ескере отырып, пресстік біріктіру тәсілі кезінде ілмектердің ұзындығы артуы мен құраушы өрімдердің модульдері бойынша таңдалды (құрылымның I нұсқасы - σ

= 26, II нұсқасы - σ = 36, III нұсқасы - σ=36). Кездемелерді өндіру PROTTI -242 жазық тоқитын авто- матында жүзеге асырылған.

1-кестеде түрлендіру интервалдары берілген, олардың көмегімен табиғи ауыспалылардан Х1, Х2 интервалдың соңында +1 және -1 мәндерін

қабылдайтын кодты ауыспалыларға х1 мен х2 аралық беріледі.

●

Техникалық ғылымдар

ҚазҰТЗУ хабаршысы №2 2017 83

1-сурет. Қос қабатты трикотаждың графикалық жазбалары

2-сурет. х2 = Т = const:1-Т=62,5текс;2-55,5; 3-37;4-18,5;5-10 болған кезде полиномиальды теңдікпен (2) алынған, жатық өрімнің жіптерінің нобайларының жатық өрімімен туынды жа- тық өрімінің пресстік біріктірілген қос қабатты трикотажға ар-

налған шикізат шығынының тәуелділігі.

1-кесте. Түрлендіру интервалдары

Нұсқалар I-нұсқа II-нұсқа III-нұсқа

Тәуелсіз ауыспалылар Х1 Х2 Х1 Х2 Х1 Х2

Негізгі деңгей ( хi = 0) 4,6 37 6,19 37 6,4 37

Түрлендіру интервалы 0,8 18,5 1,1 18,5 0,9 18,5

Жоғарғы деңгей ( хi = +1 ) 5,4 55,5 7,25 55,5 7,3 55,5

Төменгі деңгей (хi = -1 ) 3,8 18,5 5,05 18,5 5,5 18,5

Эксперименттердің нәтижелері мен жоспарлау матрицасы, мысалы I үлгі үшін 2-кестеде берілген.

Тоқу процесінің өтуінің оңтайлы жағдайларын эмпирикалық іздеу кезінде стационарлық айма- ғы регрессия теңсіздіктерімен сайма-сай дерлік сипаттама берілген.

«Жұлдызды» иілісті а= ± 1,414өлшемді ротатабельді жоспарлау пайдаланылды.

2-кесте. Эксперименттердің нәтижелері

Нүктелер

Эксперименталды нүктенің нөмірі

Х0 Жоспарлау Х12 Х22 Х1 Х2 У

Х1 Х2

ПФЭ 1 + - - + + + 271

2 + + - + + - 168

3 + - + + + - 468

4 + + + + + + 376

●

Технические науки

84

№2 2017 Вестник КазНИТУ

Жұлдызды 5 + —

1,414

0 2 0 0 386

6 + +1,41

4

0 2 0 0 258

7 + 0 - 1,414 0 2 0 165

8 + 0 + 1,414 0 2 0 474

Орталық 9 + 0 0 0 0 0 309

10 + 0 0 0 0 0 314

11 + 0 0 0 0 0 315

12 + 0 0 0 0 0 315

13 + 0 0 0 0 0 307

Туынды жатық өрімді х2 = T = const болған кезіндегі полиномиальды теңсіздікпен алынған жа- тық өрімді жіптерден түзілген нобайлардың жатық өрімімен пресс арқылы біріктірілген қос қабатты трикотажға арналған шикізат шығынының тәуелділігі 2-суретте көрсетілген. Қалған теңсіздіктер ұқ- сас графиктер береді.

Беткі және ішкі қабаттардың ілмектер ұзындығының оңтайлы қатынасы әртүрлі құрылымдар үшін әртүрлі және I нұсқа үшін = 0,57-ге, II нұсқа үшін = 0,97-ге және III нұсқа үшін = 0,74-ке тең.

Бұл қатынастар ішкі қабаттардағы иірімжітің әртүрлі нөмірлері үшін бірдей және, тіпті қабаттардың өрімдері бірдей болған кезінде әрдайым бірден төмен болады.

Тәуелділік көрсеткіштері келесі тәсілмен түсіндіріледі. Ішкі ілмектің ұзындығы артқан сайын беткі қабаттағы ілмектің ауданы артады. Бұл арту баяу жүреді және оптимум болған жағдайда трико- таждың салмағының төмендеуі болмайды. Ішкі қабаттағы ілмектің ұзындығының ары қарай артуы тығыздықтың төмендеуіне алып келмейді, және беткі қабаттағы ілмектерімен жиналатын, ішкі қабат- тағы артық жіптердің арқасында аудан бірлігіне кететін шикізат шығыны артады. Тәжірибе көрсет- кендей, беткі қабаттағы ілмектердің ұзындығының өзгерісі трикотаждың нақты құрылына арналған оңтайлы қатынастың маңызды өзгеруіне алып келмейді.

Алынған қорытындыларды тексеру үшін қосымша сынақтар жүргізілді.

Туынды жатық өрім жатық өрімді жіптерден түзілген нобайлардың жатық өрімімен пресс ар- қылы біріктірілген қос қабатты трикотаж, беткі қабатындағы ілмектің ұзындығы 4,6 мм Silver ReedSK 840 / SRP 60 N екі фонтурлы электронды тоқу машинасында өндірілген. Ілмектер ұзындығы- ның қатынасының үш нұсқасы дайындалды 4,6/4,73 = 0,97, 4,6/3,73=1,23 и 4,6/5,73 = 0,804. Ең жақсы нәтиже, ілмектер ұзындығының қатынасы оңтайлығы – 0,97 сәйкес келетін трикотаж үшін алынған.

Оның 1 м²-де массасы I нұсқада – 229, II нұсқада – 246 және III нұсқада – 240 г.

Сол немесе басқа құрылымды қос қабатты трикотаждың қабаттарындағы ілмектердің ұзынды- ғының оңтайлы қатынастарын біле отырып, тоқу тығыздығын сақтау кезінде шикізат шығының тө- мендетуге болады және сонымен бірге осындай трикотаждан жасалған бұйымдардың өзіндік құнын төмендетуге болады.

ӘДЕБИЕТ

[1] Шалов И.И., Далидович А.С., Кудрявин Л.А. Технология трикотажного производства: учебник для вузов. – М.: Легкая и пищевая промышленность, 1984. – 296 с.

[2] Варламов А.Р., Цитович И.Г. Об оптимизации соотношения длин нитей в петлях при выработке по- лотен комбинированных переплетений // Изв. вузов. Технология легкой промышленности. – 1991. – № 5. – Стр.

119-122.

Сарыбаева К.Е., Шардарбек М.Ш., Сарыбаева Э.Е., Маханбеталиева К.Т.

Рациональный выбор сырья при вязании двухслойного трикотажа

Резюме. В статье рассмотрены способы снижения расхода сырья для двухслойного трикотажа с прессо- вым соединением переплетения производная гладь с гладью набросками из нитей глади, при сохранении плотности вязания и таким образом снизить себестоимость изделии из такого трикотажа. Экспериментально исследованы оптимальные соотношения длин петель слоев двухслойного трикотажа той или иной структуры.

In document (1)ҚазҰТЗУ ХАБАРШЫСЫ ВЕСТНИК КазНИТУ VESTNIK KazNRTU №2 (120) АЛМАТЫ 2017 МАРТ ҚАЗАҚСТАН РЕСПУБЛИКАСЫ БІЛІМ ЖӘНЕ ҒЫЛЫМ МИНИСТРЛІГІ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН (2) Главный редактор И (бет 73-200)