Методика определения пылепроницаемости материалов спецодежды

При испытании не учитываются условия эксплуатации спецодежды, когда пыль проникает через материал, разрушающийся из-за истирания во время эксплуатации. Трение происходит в контакте с пылью и механическими воздействиями в области полочки, рукавов в локте, передней и задней половинок брюк во время кинетики движения рабочего в реальных условиях эксплуатации.

Совмещение процесса истирания с одновременным испытанием на пылепроницаемость позволит получить реальную модель износа в лабораторных условиях с помощью разработанного устройства.

Основным критерием оценки при проницаемости является количество поглощенной пыли.

Разработанное устройство, предназначенное для оценки пылепроницаемости материалов, дает возможность получить новый эффект, а именно, приблизить испытание тканей к реальным условиям использования спецодежды

Известные способы оценки пылепроницаемости текстильных матери­алов не учитывают реальных условий эксплуатации пылезащитной одежды, при которых на нее одновременно воздействуют пыль и истирающие факторы.

Цель разработанного способа состоит в моделировании реальных условий эксплуатации специальной одежды.

Для определения пылепроницаемости тканей специальной одежды с учетом условий эксплуатации разработан новый способ. По этому спо­собу пылепроницаемость определяют следующим образом: элементар­ную пробу размером 100X100 мм закрепляют между системой колец, затем устанавливают их в нижней камере, сверху вентилятором подает­ся пылевоздушная масса. Пыль, .прошедшая через образец и диафраг­му, собирается в отверстиях и через канал подается на фильтр. О пыле­проницаемости судят по количеству пыли, прошедшей через пробы и осевшей на фильтр, а потеря пыли на пленке истирающего механизма будет для всех испытаний одинаковой при одинаковом объеме подавае­мой пыли.

Коэффициент пылепроницаемости определяют по формуле

Где: m₀ - количество пыли, взятое для испытаний; m₁ - количество пы­ли, прошедшее через материал; m₂ - количество пыли, осевшее на ма­териале; n -количество циклов при истирании.
Коэффициент пылеемкости определяют по формуле

где: m₀ - количество пыли, взятое для испытаний; m_k - количество пы­ли, прошедшее через материал, m_н - количество пыли, осевшее на фильтре.

Таким образом, методика позволяет моделировать реальные условия эксплуатации спецодежды, и кинетику движений рабочих при которых на нее воздействует пыль, и истирающие факторы.

Методика может быть использована вместо опытной носки.
ЛИТЕРАТУРА

1. Коузов Т.А. и др. «Методы определения физико-химических свойств промышленных пылей». Л., Химия, 1989 г., с.30-40

Косвенные методы оценки коэффициентов жесткости при изгибе, несминаемости, упругости, изменения линейных размеров материалов после влажно-тепловых воздействий и других пригодны для контроля качества материалов, поступающих на швейные предприятия, однако не позволяют комплексно оценить показатели формуемости и формоустойчивости материалов в процессах производства и эксплуатации одежды [1].

В данной работе разработаны методы и средства, позволяющие моделировать действие факторов производства и эксплуатации одежды, и реализующие комплексную оценку показателей формовочных свойств материалов.

Для реализации испытаний разработаны новый метод и устройство циклического пространственного растяжения [2], принципиальное отличие которых заключается в возможности измерения компонент деформации материалов после заданного числа циклов растяжения. Это позволяет изучать динамику изменения деформации материалов в условиях испытания, имитирующих воздействие технологических и эксплуатационных факторов.

Сущность методики заключается в оценке полной, обратимой, необратимой компонент дефор-мации (в % и долях), при расчете которых используются результаты измерения величины провисания пробы материала при нагружении hмакс, после снятия нагрузки h1 и после отдыха hост (рис.1).


Рис. 1. Положение пробы материала перед испытанием (1) и в условиях

пространственного растяжения (2).

Для имитации внешних воздействий пробы материалов предварительно подвергали технологической обработке (увлажнению, нагреву, влажно-тепловой обработке, формованию, формозакреплению) или воздействию факторов эксплуатации (химической чистке, носке изделий) и последующему циклическому растяжению. В зависимости от материала число циклов растяжения варьировалось от 1 до 3000 при нагрузке на пробу в цикле 0,5–2,0 даН.

Анализ величины и динамики изменения компонент деформации после 1000 циклов пространственного растяжения образцов одежных кож в кондиционном, влажном состоянии (30%) и при воздействии тепла (рис. 3) позволил сделать вывод, что наиболее интенсивное изменение полной деформации и ее компонент наблюдается в первые 250 циклов растяжения материалов. В последующие 250–1000 циклов растяжения увеличение полной деформации образцов в основном связано с увеличением ее обратимой компоненты. Результаты исследования совместного влияния усилия, влаги и тепла на одежные кожи (см. рис. 3) показали, что тепло способствует увеличению доли необратимой деформации и скорости релаксационных процессов в материалах.

Циклы
Образец
Условия


– обратимая – необратимая
Рис. 3. Доли деформации одежных кож в условиях пространственного растяжения проб при разных климатических условиях.
Образцы: 1 - кожа хромовая; 2 - винилискожа ТР с пористым ПВХ-покрытием;

3 - винилискожа ТР (замшевая); 4 - уретанискожа ТР с мембранным ПЭУ-покрытием.
Для моделирования кинетики накопления остаточной деформации костюмных тканей при воздействии циклических усилий величиной 1,0–4,0 даН использовали уравнение

ε_необр (n) = a arctg (j·n), (1)

где: n – период (циклы) растяжения;

а, j – коэффициенты уравнения (параметры интенсивности процесса).

Данная функция адекватна исследуемому процессу в соответствии со статистическим смыслом величины остаточной деформации и обладает необходимыми для моделирования кинетики вязкоупругих процессов свойствами, а также простотой моделирования исследуемого процесса. В результате аппроксимации экспериментальных данных найдены коэффициенты а и j уравнения (1). На рис. 4 представлены графики моделей накопления остаточной деформации тканей в интервале 1–2000 циклов растяжения при нагрузке 15 Н, рабочих размерах пробы 60 мм, индентора – 15 мм, времени нагружения и отдыха пробы в единичном цикле по 10 с. Результаты моделирования показали, что коэффициент а уравнения (1) прогнозирует упругие деформации, обусловленные волокнистым составом тканей: чем меньше модуль упругости и больше растяжимость материала, тем больше значение а (рис. 4, образец 3). Коэффициент j определяет скорость накопления остаточной деформации в материале при воздействии внешних циклических сил и прогнозирует параметры их формования и формоустойчивость: чем быстрее накапливается необратимая деформация в материале, тем больше значение коэффициента j (рис. 4, образцы 1, 4, 5).

Установленные диапазоны значений параметров а и j позволяют оценить динамику изменения деформации тканей костюмного ассортимента при производстве и эксплуатации. Для других режимов испытаний установлены аналогичные зависимости исследуемого процесса.

Кроме того, экспериментально показано, что метод циклического пространственного растяжения позволяет оценить не только свойства исходных материалов, но и идентифицировать степень износа материалов, бывших в эксплуатации. Результаты показали, что при однократном растяжении необратимая деформация пробы материала, подвергавшегося эксплуатации, меньше по сравнению с величиной данного показателя у контрольной пробы. Это объясняется тем, что при эксплуатации в материале уже произошли структурные изменения и при последующем его растяжении интенсивных релаксационных процессов не происходит.

На основе результатов исследований установлены оптимальные режимы испытания материалов методом циклического растяжения, разработаны методики оценки формовочной способности и формоустойчивости материалов и практические рекомендации для швейных предприятий.

Циклы, n


Рис. 4. Графические модели остаточной деформации тканей:
1 - моноэластичная; 2 - камвольная полушерстяная;

3 - биэластичная; 4 - камвольная полушерстяная; 5 - тонкосуконная полушерстяная.
ЛИТЕРАТУРА

1. Лисиенкова, Л.Н. Влияние технологических и эксплуатационных факторов на показатели надежности материалов и систем в одежде: монография / Л.Н. Лисиенкова. – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2008. – 223 с.

2. Пат. 2354953 С2 Российская Федерация, МПК G01N 3/08 Устройство для определения де-формационных свойств кожи и подобных ей гибких материалов / Е.В. Баранова, Л.Н. Лисиенкова, В.И. Стельмашенко, А.В. Саламатин. – Опубл. 10.05.09; Бюлл. № 13.

3. Лисиенкова, Л.Н. Исследование деформационных свойств костюмных тканей методом пространственного растяжения / Л.Н. Лисиенкова // Известия вузов. Серия «Технология текстильной промышленности». – 2009. – № 5. – С. 6–8.

4. Лисиенкова, Л.Н. Анализ деформационного состояния материалов для одежды в условиях пространственного растяжения / Л.Н. Лисиенкова, Е.А. Кирсанова // Известия вузов. Серия «Технология текстильной промышленности». – 2010. – № 2. – С. 28–30.

УДК: 658. 527

Инновационный потенциал предприятия, то есть его способность поставлять на рынок продукты или новую технологию и утверждать их на рынке, является фактором, в значительной степени определяющим шансы предприятия на выживание. В настоящее время на рынках предложение превосходит спрос, вследствие чего усиливается конкуренция в области ценообразования и качества. Чтобы удержаться на рынке, предприятие должно разработать стратегию развития и защиты своих возможных преимуществ. В силу того, что число отраслей, подвергающихся бурным технологическим изменениям, постоянно растет, промышленная инновация становится все более важным инструментом маркетинга, позволяющим предприятию побеждать в конкурентной борьбе и закрепляющим его рыночные преимущества. Инновационный потенциал предприятия – это индикатор его возможностей приспособиться к быстро меняющейся ситуации на рынке, а тем более в области fashion-индустрии.

Эффективность, то есть соотношение между прибылью и затратами предприятия, в последнее время заметно возросла как в швейной промышленности, так и во всех областях производства. Причиной этого является использование современных производственных процессов, прогресс в области вычислительной техники, и как следствие этого – развитие производства, опирающихся на применение компьютеров (computer aided manufacturing - CAM).

К неценовым мерам, с помощью которых предприятие может укрепить свое положение на рынке и уменьшить давление конкуренции, можно отнести – обеспечение качества. В соответствии с Международным стандартом ИСО 9000 [1] качество продукции – это совокупность свойств и характеристик продукции, которые придают ей способность удовлетворять обусловленные или предполагаемые потребности. Не обладая достаточно высоким уровнем качества, изделия не смогут утвердиться на рынке, по крайней мере, на рынке со средними и высокими ценами. Основой успеха японской промышленной продукции на европейских рынках было, например, сочетание новейшей техники (технических инноваций) с высоким качеством при сравнительно низких ценах. Таким образом, можно сделать вывод, что обеспечение качества продукции - важный инструмент в поддержании и укреплении конкурентоспособности.

Качество как стратегическая цель приобретает все более важное значение для предприятия, так как потребитель при покупке все чаще ориентируется именно на качество. Поэтому еще на стадии проектирования технологического процесса должны быть определены и спрогнозированы допустимые области отклонений признаков качества по отношению к заданным, при которых объем бракованной продукции будет минимальным.

Традиционно осуществление проверки результатов выполнения работ, а так же разработки и осуществления корректирующих воздействий, являлось использованием статистических методов контроля качества. Проверка, то есть контроль качества, заключается в том, чтобы при обработке специально собранных данных обнаружить несоответствия, то есть дефекты, отклонения проверяемых параметров от запланированных значений, а также найти причину их появления. Воздействие состоит в разработке и проведении мероприятий по устранению причин несоответствий. После устранения причин осуществляется проверка соответствия контролируемых параметров запланированным значениям (стандарту или норме). Для сбора информации о качестве используются специально разработанные бланки – контрольные листы. Применение контрольных листов является вспомогательным методом, позволяющим представить информацию в удобной форме, облегчить последующий анализ данных о качестве, выявление причин возникновения несоответствий с помощью статистических методов контроля. Обычно для анализа данных используют несложные для понимания и применения статистических методов – так называемые «семь инструментов контроля качества». Эти семь инструментов объединяют следующие методы [2]: графики, расслоение, контрольные карты, диаграмма частот (диаграмма Парето), причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы, «рыбий скелет»), диаграмма разброса, гистограмма. Для контроля качества продукции в швейной промышленности наибольшее распространение получили первые пять из перечисленных методов.

Современные тенденции управления производственными процессами на производстве стремятся к осуществлению операций по обеспечению качества на как можно раннем этапе с целью недопущения брака и исправления бракованных изделий. Этого можно добиться за счет автоматизации обеспечения качества на производстве и введение, как уже упоминалось ранее, компьютерной техники. Как в информатике при обработке данных в зависимости от характера взаимосвязи между устройством для ввода данных и центральным компьютером говорят об «on-line» или «off-line» - режиме, так и в области контроля качества можно говорить об «on-line» или «off-line» - контроле в зависимости от того, проводится контроль во время процесса изготовления или отдельно от него

Наблюдаемую тенденцию перехода от «off-line» - контроля к «on-line» - контролю можно назвать « Делай сразу хорошо». Контроль качества на стадии подготовки процесса к производству позволяет быстро распознавать и исправлять ошибки. Предпосылкой этого является очень быстрая обработка поступающих результатов измерений. Переход от статичной проверки качества (количественная проверка статистическими методами после завершения процесса изготовления) к динамичному регулированию (прогнозирование до процесса производства, регулирование и проверка во время процесса производства) стал возможным только благодаря применению компьютеров. Предприятия, придерживающиеся этой линии, могут путем снижения брака и устранения доводочных работ достичь роста продуктивности производства. Целью при этом является полное овладение процессом производства, при котором, в идеальном случае, брака не бывает.

Объектом исследования в данной работе является раскройное производство, которое занимает одно из самых важных мест в процессе изготовления швейных изделий. Ведь именно на этапе раскроя закладываются основные параметры качественного и конкурентоспособного изделия. Особого внимания при этом заслуживают методы прогнозирования параметров технологического процесса раскройного производства, способствующих повышению качества продукции. Однако предсказание технологических характеристик представляет собой непростую задачу. Достаточно трудно построить адекватную модель, описывающую многофакторный процесс превращения рулона материала в детали кроя. На практике обычно используются эмпирические формулы, полученные статистической обработкой большого количества опытных данных с привлечением регрессионного анализа. Причем эти формулы могут достаточно сильно различаться в зависимости от выбранного метода регрессии. В случае, когда существует большое количество входных и выходных величин, сложным образом взаимосвязанных между собой, регрессионная модель (формула) не может полностью воспроизвести данные, полученные в реальном процессе.

Для управления и точного прогнозирования параметров технологического процесса раскройного производства необходима не только математическая модель процесса, но и система, которая позволяла бы воспроизводить прогноз с достаточной точностью.

Таким образом, в настоящее время возрастает необходимость в системах, которые были бы способны не только выполнять однажды запрограммированную последовательность действий над заранее определенными данными, но и могли бы анализировать вновь поступающую информацию, находить в ней закономерности, делать прогноз, генерировать методы, правила и алгоритмы обработки информации для принятия решения. Для реализации названных задач лучшим образом зарекомендовали себя так называемые нейронные сети. Поэтому методология нейронных сетей привлекает сегодня внимание многих исследователей.

Для прогнозирования качества швейных изделий на стадии раскройного производства сконструированы нейронные сети для операций настилания полотен материала, рассекания настила на части, вырезания деталей кроя в «чистый» край и дублирования деталей кроя. Задача состоит в подборе параметров управления, при которых объем бракованной продукции будет минимален.

Исходная выборка данных содержит 149 записей со значениями технологических параметров той или иной операции. Отдельная колонка содержит информацию о наличии брака: в случае, если количество бракованных изделий при заданных значениях технологического процесса превышает допустимый порог (в данном случае 10%), то на выходе нейронной сети при наличии брака ставится 1, в противном случае – 0. Чем ближе число к единице, тем больше вероятность недопустимого количества брака. В качестве входов модели выступают параметры технологического процесса.

Количество входных и выходных нейронов известно, каждый из входных нейронов соответствует одному из системных и случайных факторов, влияющих на качество раскройного процесса, нейрон в выходном слое представляет собой прогнозируемое значение, наличие брака или его отсутствие.

Обучение нейронной сети производилось методом обучения «с учителем», т.е. сети предъявляются примеры входных данных и выходных, что является положительным моментом, поскольку закладываются данные (например, артикул, волокнистый состав и поверхностная плотность материала, толщина, особенности технологического процесса, характеристики оборудования и др.), характерные для конкретного предприятия. При этом значительно сокращаются затраты времени на проверку, контроль и регулирование операций по обеспечению качества, что способствует слаженной работе всего технологического процесса раскройного цеха и повышается качество изделий в целом.

На основе проведенных исследований и результатов анализа разработана методика прогнозирования качества изделия в зависимости от параметров технологического процесса раскройного производства.

Разработанная методика показывает принципиальную возможность решения задач, связанных с проблемами качества изделий легкой промышленности при помощи современных технологий анализа данных.

Реализация данной методики осуществлялась при помощи аналитической платформы Deductor, разработанной российской компанией BaseGroup Labs (г. Рязань).

Внедрение метода нейросетевого моделирования в производство позволит снизить затраты времени на проектирование и анализ технологического процесса раскройного производства на 43 % и получить общий экономический эффект порядка 47 тыс. руб.
ЛИТЕРАТУРА

1. Международный стандарт ИСО 9000. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. 2-е изд. 2000-12-15. ISO - 2000.

2. «Семь инструментов качества» в японской экономике. – М.: Изд.стандартов, 1990. – 88с.

УДК 687:620.1

Качество швейных изделий при изготовлении находится в прямой зависимости от дефектов, допущенных в процессе производства. Поэтому прогнозирование уровня качества продукции основывается на вероятности появления и возможности предотвращения дефектов продукции.

Для получения прогнозной величины дефектов продукции необходимо определить влияние факторов в условиях производства, которыми является совокупность промышленных и социально-психологических факторов. Данная группа факторов представляет собой набор характеристик производственных процессов среды: «человек - средства труда - предметы труда». Роль человеческого фактора обусловлена его заинтересованностью в производстве качественной продукции. При этом возникает множество внутренних мотиваций, определяющих предрасположенность личности к труду, которые позволяют направить потенциал рабочего на достижение необходимого результата.

Одним из методов достижения эффективности результатов в задачах прогнозирования является изучение возможности использования новых систем «искусственного интеллекта» (нейронные сети), которые позволят вести не только учет системных факторов, но и определять прогнозные значения.

Нейронная сеть - самообучающаяся система, имитирующая деятельность человеческого мозга, состоит из большого числа связанных между собой однотипных элементов – нейронов (S), которые получают входные сигналы через несколько входных каналов. Каждый входной сигнал проходит через синаптическое соединение, имеющее определенный вес.

, (1)

i – номер входа нейрона;

n – число выходов нейрона

х_i − значение i-го выхода нейрона;

w_i − вес i-ой синаптической связи.

С каждым нейроном связано определенное пороговое значение. Вычисляется взвешенная сумма входов, из нее вычитается пороговое значение и в результате получается величина активации нейрона. Сигнал активации преобразуется с помощью функции активации и в результате получается выходной сигнал нейрона (y) [1]:

y = f(s) (2)

Процесс обучения нейронной сети основан на использовании алгоритма Back-Propagation, то есть обратного распространения ошибки и алгоритма RPROP (Resilient Propagation).

Сущность алгоритма обратного распространения ошибки заключается в следующем. В процессе функционирования выходная ошибка сети, вычисляемая на каждой итерации, распространяется по нейронной сети от выхода к входу (то есть в направлении, обратном распространению сигнала) используется для расчета корректировки весов нейронов каждого скрытого слоя сети:

(3)

i – номер входа нейрона;

p – число нейронов в выходном слое;

Y_i – желаемые значения i-го выхода сети;

d_i – целевое значение получившегося i-го выхода сети после обучения

Алгоритм RPROP использует так называемое «обучение по эпохам», когда коррекция весов происходит после предъявления сети всех примеров из обучающей выборки:

η_ij – скорость обучения i и j нейронов сети;

k – шаг обучения сети. [2]

Обучение при реализации любого из алгоритмов происходит до тех пор, пока целевая функция не достигнет заданного значения.

При постановке задачи прогнозирования уровня качества швейной продукции необходимо определить архитектуру нейронной сети. Поэтому определены входные данные, которыми являются установленные группы факторов, влияющих на качество швейных изделий (Xi), выходные значения - соответствующие группы дефектов, возникновение которых может быть вызвано в процессе производства швейных изделий (Yi). В свою очередь, прогнозируемые виды дефектов позволяют сформировать показатель качества Q, из расчета того, что продукция без дефектов соответствует Q=1

τ – число выходов нейрона;

α–значения нейронов сети;

Y_α − количество дефектов Y_i группы;

w_α − суммарный вес дефектов внутри группы Y_i.

Следовательно, во входном слое использовано 40 нейронов {X₁…Х₄₀} – параметры группы факторов, в выходном 4 нейрона {Y₁…Y₄} - параметры группы дефектов. Для определения количества скрытых слоев и количества нейронов в них, использована теорема Колмогорова. Помимо немногочисленных исключений, чаще всего используются сети, имеющие один скрытый слой (максимум - два), причем количество нейронов в слое может различаться (как правило, от N до 3N)

Таким образом, наилучшие результаты после построения показала сеть, состоящая из 40 входных нейронов {X₁…Х₄₀} с одним скрытым слоем с 80 нейронами и выходными значениями {Y₁…Y₄}, характеризующие группы дефектов при использовании алгоритма Resilient Propagation.

Для прогнозирования вероятности появления дефектов швейных изделий использован корреляционный анализ, который позволяет оценивать влияние различных факторов на результат. При вычислении прогнозного значения определена зависимость появления дефектов в процессе производства швейных изделий. Так, при вычислении влияния различных видов тканей (при использовании швейной машины класса MO-6716 S «JUKI» (Япония)) на появление дефектной продукции была установлена зависимость, при которой обработка деталей швейных изделий из смесовых тканей (из хлопчатобумажных и полиэфирных нитей) сводится к минимальной возможности появления различных групп дефектов, в то время как использование полиэфирной ткани приводит к возрастанию возможности появления дефектной продукции.

Работоспособность каждого человека индивидуальна и может меняться в течение смены. В период ее снижения возрастает возможность появления дефектной продукции. Одним из главных факторов в снижении работоспособности является среда микроклимата рабочего места. Например, было установлено, что длительно воздействующий на работников производственный шум может стать внешним раздражителем и приводить к утомляемости. В результате была установлена зависимость, при которой снижение величины уровня шума (от 80 дБА и меньше) приводит к снижению возможности появления дефектов вследствие снижения утомляемости. В процессе влажно-тепловой обработки в воздух поступают значитель­ные теплоизбытки. Температура воздуха может достигать 28°С. Такие параметры воздуха при малой скорости его движения приводят к нарушению процессов термо­регуляции. В результате появляется утомляемость и возрастание возможности появления дефектной продукции. В связи с этим была установлена зависимость, при которой снижение показателя температуры до 22-24°С возможность появления дефектов снижается.

Кроме параметров микроклимата рабочего места важным фактором является внутренняя мотивация, для которой характерны высокое качество продукции, удовлетворенность трудом, высокая дисциплина. На основании этого были проведены исследования, в результате которых было установлено, что при наличии у работника внутренних мотивационных комплексов возможность появления дефектности продукции снижается.

После спрогнозированных значений дефектов производится расчет комплексного показателя качества Q швейных изделий по формуле (5), позволяющего сделать вывод о предполагаемом уровне качества швейных изделий. В том случае, если полученное значение окажется неудовлетворительным, есть возможность изменения данного прогнозного значения путем изменения значений тех факторов из исходного набора, которые в большей степени вызвали появление дефектов швейных изделий.

Таким образом, использование нейронной сети в рамках разработанной технологии доказывает свою практическую необходимость для предприятий швейной отрасли. Определение прогнозной величины уровня качества швейных изделий позволит производить снижение затрат времени на изготовление, а также стоимости обработки изделия за счет исключения операций, связанных с появлением брака. В свою очередь, данная тенденция позволит увеличить рост производительности труда, минимизировать появление низкосортных или несортных изделий, тем самым повышая экономический уровень предприятия.

1. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 424 с.

2. Оссовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И. Д. Рудинского. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 344 с.

УДК 677.4.

В последние годы, благодаря мощному развитию технологий, нетканые материалы находят преимущественное применение в процессах фильтрования, как материалы, имеющие по сравнению с ткаными материалами более равномерную структуру, в которой индивидуальные свойства волокон используются максимально. От параметров фильтровального материала зависят основные рабочие характеристики фильтра и фильтрующего элемента, его качество и, в конечном итоге, его эффективность и стоимость.

Высокая эффективность фильтров достигается комбинированием различных способов производства и нанотехнологий с использованием тонких волокон. Однако требования потребителей получить одновременно более дешевые и эффективные нетканые фильтровальные материалы (НФМ) несовместимы. Тем не менее, их использование для очистки выбросов на металлургических заводах, продуктов сгорания выхлопных газов в автомобилях и масел в дизельных двигателях в перспективе получит еще большее развитие. Несмотря на экономические трудности и удорожание используемого сырья и энергии, этот сектор рынка характеризуется динамичностью и устойчивостью спроса. Поэтому перед изготовителями НФМ стоит задача повышения качества и срока службы, а также поиск альтернативных решений.

Наиболее приемлемым сырьем для получения нетканого фильтровального материала для очистки горячих газов являются термостойкие волокна, к которым относятся ароматические полиамиды и минеральные волокна. На Западе для производства указанных материалов используются мета- и параарамидные волокна, к которым относятся номекс, кермель, нью – стар, кевлар и др. Все они являются дорогостоящим сырьем. Однако, существуют другие виды сырья, более дешевые и позволяющие эксплуатировать произведенные из них материалы при достаточно высоких температурах. Это минеральные волокна, в частности, базальтовое волокно.

Базальты – это высокостабильные по химическому и минералогическому составу экструзивные магматические горные породы, запасы которых в мире практически неограничены и составляют от 25 до 38% площади, занимаемой на Земле всеми магматическими породами.

Базальтовые волокна получают из однокомпонентного дешевого сырья (базальта) при одностадийном технологическом процессе, что обуславливает их более низкую (на 15 - 20%) себестоимость и окупаемость, которая со сроком составляет от 3 до 5 лет, даже в условиях России, по сравнению, например, со стекловолокнами. При этом из 1кг. базальтового сырья получается практически тот же 1кг. готового базальтового высококачественного волокна. Сами установки для производства базальтовых волокон являются экологически чистыми, компактными и в процессе работы не выделяют никаких промышленных отходов; в атмосферу уходят только продукты полного сгорания природного газа, прошедшие предварительное охлаждение в рекуператорах и очистку в фильтрах.

Базальтовые волокна обладают уникальными свойствами: высоким уровнем физико-механических и химических свойств, повышенной стойкостью в агрессивных средах и к вибрациям, долговечностью (не менее 100 лет), стабильностью свойств при длительной эксплуатации в различных условиях, хорошей адгезией к различным связующим, что, в свою очередь, определяет их как перспективнейший материал для получения новых композиционных материалов и изделий из них различного назначения.

Эти волокна работоспособны в широком диапазоне температур от –260 до +700°С, при которых разрушаются углеродные (+600...800°С) и стеклянные (ниже -60°С и выше +500°С) волокна. Базальтовые волокна экологичны, не выделяют опасных для здоровья людей веществ в воздушной и водяной средах, негорючи, взрывобезопасны. Они полностью заменили канцерогенный асбест во всех областях его применения, превосходя его по всем свойствам, в том числе - по теплоизоляционным - более чем в 3 раза. Базальтовые волокна уверенно и объективно вытесняют из подавляющего большинства сегментов рынка и стеклянные волокна. Основным и практически единственным сдерживающим фактором широкого применения и распространения базальтовых волокон и изделий сегодня является крайне низкий существующий объем их реального промышленного производства в России.

Таким образом, применение базальтовых волокон для получения нетканого фильтровального материала для очистки горячих газов по своим эксплуатационным характеристикам вполне способны конкурировать с дорогостоящими импортными аналогами. Постоянное сотрудничество с партнерами и потребителями, представляющими различные отрасли промышленности, в области применения фильтрующих материалов также способствует продвижению базальтового волокна на рынке.
ЛИТЕРАТУРА

1. Мухамеджанов Г., Трушников М., Конюхова С. Нетканые фильтрующие материалы для окрасочно-сушильных камер автозаводов и предприятий сервиса // «Технический текстиль», № 3, март 2002.

2. Стечкина И.Б., Кирш В.А. Оптимизация параметров аэрозольных волокнистых фильтров. Коллоидный журнал, №1, 2001.

3. Аблесимов Н.Е., Земцов А.Н. Релаксационные эффекты в неравновесных конденсированных системах. Базальты: от извержения до волокна. Москва, ИТиГ ДВО РАН, 2010.

УДК 677.11.023.75.001.5
ВЛИЯНИЕ СПОСОБА ПРОПИТКИ НА ФИЗИКО-МЕХАНИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА ЛЬНЯНОЙ ОСНОВНОЙ ПРЯЖИ
Будник А.А., к.т.н., Битус Е.И., д.т.н.

Российский заочный институт текстильной и легкой промышленности, г. Москва, Россия

e-mail: evgenbit@yandex/ru
Одним из основных процессов, обеспечивающих повышение технологических свойств основной пряжи, является пропитка, которая может осуществляться различными способами: нанесением растворов или дисперсий высокополимерных пленкообразующих в виде пен, эмульсий, расплавов низкоплавких синтетических восков, сквозной пропиткой и т.д.

Определение технологических свойств основной льняной пряжи

Обрывность основной пряжи мокрого прядения, выработанной кольцевым способом, и пневмомеханического сухого прядения на ткацких станках показала, что она неодинакова и составляет соответственно 1-5 и 0,1-0,6 на 1м ткани. Это подтверждает вывод о том, что способ прядения оказывает существенное влияние на эффективность переработки пряжи в ткачестве.

Для изучения влияния внешних дефектов пневмомеханической пряжи на ее выносливость к многократному растяжению, т.е. фактора, который в наибольшей степени влияет на обрывность в ткачестве, были отобраны образцы пряжи, имеющие утолщения, превышающие диаметр в 1,5 раза и более, утонения, составляющие 0,5 диаметра и менее, а также ровные участки. Была определена выносливость мягкой и обработанной пряжи. Оказалось, что в процессе пропитки значительно увеличивается средняя выносливость пряжи с дефектами, при этом средняя выносливость мягкой бездефектной пряжи практически такая же, как и обработанной пряжи с дефектами.

В результате пропитки было снижено количество обрывов в местах утолщений. Это можно объяснить тем, что утолщенные участки имеют пониженную крутку, поэтому композиция свободно проходит внутрь пряжи, уплотняя ее в результате скрепления отдельных волокон. Наряду с этим в 2,5 раза уменьшена средняя выносливость пряжи в утоненных участках. В среднем она составила 600 циклов, что почти в 3 раза меньше, чем необходимо для нормального протекания процесса ткачества. Общее количество разрушившихся образцов с утоненными участками при 2000 пульсирующих нагружений для обработанной и мягкой пряжи оказалось практически одинаковым, т.е. пропитка упрочнила те участки пряжи, которые имели утолщения, при этом условия переработки в ткачестве утоненных участков не изменились.

Выносливость пряжи без видимых дефектов остается на прежнем уровне, а количество обрывов на таких участках составляет 10% от общего количества.

Было исследовано также изменение ворсистости пряжи в зависимости от крутки и пропитки. Для оценки ворсистости предложена характеристика, называемая удельной линейной ворсистостью и определяемая как отношение суммарной длины ворса к единице длины пряжи.

Установлено, что с увеличением коэффициента крутки пряжи в исследованном диапазоне удельная ворсистость уменьшилась с 3,2 до 1,2, т.е. в 2,6 раза, а в процессе подготовки к ткачеству (после пропитки) она уменьшается в 2,4 раза. После переработки на станке ворсистость вновь увеличивается в 1,7 раза. Это происходит в результате удаления компонентов с поверхности пряжи, которая является одним из источников пыли в ткацком производстве.

Исследования пряжи кольцевого способа прядения подтвердили полученные выводы. Следует отметить, что добавление химических волокон приводит к увеличению ворсистости, следовательно, такая пряжа должна подвергаться дополнительной обработке, предотвращающей увеличение ворсистости не только за счет облета композиции, но и в результате электризации в процессе переработки.

При переработке льнохимической пряжи с содержанием синтетических волокон свыше 12% вследствие появления зарядов статического электричества при зевообразовании на нитях основы и при прокладывании утка возникает эффект отталкивания нитей одна от другой.

Таким образом, утоненные участки пневмомеханической пряжи наиболее опасны с точки зрения возникновения обрывов в ткачестве, которые при существующей технологии не устраняются в процессе подготовки пряжи к ткачеству. Утолщенные участки могут быть значительно упрочнены при пропитке, однако необходимо определить их предельно допустимый размер, при превышении которого эти участки, застревая в ламелях, галевах и берде, могут привести к обрыву.

Анализ распределения обрывности по причинам и зонам показывает, что наибольшее количество обрывов происходит в зоне ламелей, ремиза, берда, т.е. в зонах наибольших истирающих воздействий. Основными местами обрывов являются слабые места пряжи, а также узлы, утолщения, места неправильной присучки.

Неравномерность распределения обрывов по длине и ширине основы свидетельствует о том, что обрывы – случайное явление. Но уровень обрывности при определенной технологии переработки и конструкции станка является стабильной величиной.

Из сказанного следует, что в процессе подготовки пряжи к ткачеству следует обеспечить ее возможную геометрическую ровноту, не снижая при этом линейную плотность за счет вытяжки при пропитке.

В процессах подготовки пряжи к ткачеству необходимо стремиться максимально возможно не снижать физико-механические ее свойства. Основная пряжа должна обладать определенной выносливостью к многократным растягивающим нагрузкам, стойкостью к истиранию, низкой степенью электризуемости.

Основной параметр контроля качества пропитки – увеличение прочности пряжи, которое достигается за счет увеличения контактов в ней вследствие приклеивания.

Однако практика показывает, что тенденция к уплотнению нити отрицательно сказывается на ее способности к переработке, снижаются усталостные характеристики и гибкость пряжи. Как уже говорилось, существующая технология пропитки не влияет на уровень обрывности тонких участков пряжи. В связи с этим представляет интерес попытка увеличить межволоконные физико-химические и механические связи в нитях при условии придания им равновесности.

Путем классификации волокон, находящихся в стеклообразном состоянии, можно изменить их конформацию таким образом, что количество механических контактов увеличится. Благодаря только такому преобразованию, исключая наличие связующих, можно повысить работоспособность нитей.

Результаты исследований на примере хлопчатобумажной пряжи показали, что наилучшая перерабатываемость в ткачестве наблюдается у нитей с максимально полной релаксацией внутренних напряжений, осуществляемой на пропиточном оборудовании. Для пряжи каждого вида может быть определена необходимая степень релаксации внутренних напряжений.

В связи с изложенным для гидрофильных волокон и нитей из них особое значение приобретают введение и удержание влаги в нити после шлихтования на уровне, обеспечивающем оптимальные физико-механические свойства. Это – первая задача пропитки. Введение пластификатора позволяет также уменьшить трение пряжи и снизить истирающее воздействие одной нити о другую на ткацком станке.

Вторая задача пропитки – повышение устойчивости пряжи к многократным истирающим и растягивающим нагрузкам путем введения компонентов шлихты, обеспечивающих фиксацию усадки по диаметру пряжи, в том числе ее утолщенных мест; включение ворсовых волокон в работоспособную часть нити за счет приклеивания их к телу пряжи и защита от истирающих воздействий деталей ткацкого станка.

Однако при этом повышается коэффициент трения о нити направляющие детали станка, в результате чего ухудшается технологический процесс.

В производственных условиях широко применяется нанесение на пряжу различных жиров: воска, стеарина, парафина. Однако операция вощения выполняет и самостоятельные функции. С помощью вощения можно консервировать влагу в нити независимо от типа шлихтующего препарата, уменьшать электризуемость нитей. Таким образом, стадия вощения должна занять соответствующее место в многостадийном процессе. Результаты работ, проводимых по использованию препаратов для вощения свидетельствуют о высоком технологическом и экономическом эффекте этого способа обработки.

Процесс пропитки многостадиен и должен включать в себя: процесс пластификации пряжи, пропиткой, что обеспечивает после сушки компактную структуру, нанесение на поверхность пряжи антифрикционных материалов.

Важнейшая технологическая задача – выбор оптимальных сочетаний пропитывающих веществ, оборудования в технологии. Большое значение имеют контроль и регулирование вытяжки пряжи на пропиточном оборудовании.

Для обработки пряж из целлюлозных волокон (лен, хлопок, вискоза) и их смесей с синтетическими волокнами используются в основном крахмалопродукты и модифицированный крахмал, а также некоторые синтетические пленкообразующие.

Разработаны многокомпонентные составы для пропитки основ с применением модифицированных крахмалов и кремнийорганических соединений. Обработка основ пропитывающим составом (крахмал + кремнезоль) при снижении крахмала на 30-40% обеспечивает повышение устойчивости к истиранию и изгибу в 6-7 раз по сравнению с традиционным способом шлихтования.

Из модифицированных крахмалов наиболее эффективен Кроко 250, который имеет низкую вязкость и высокую расщепляемость – 82-90%.

Производственные испытания компонентов по разработанной рецептуре на показали, что пропитка модифицированным крахмалом обеспечивает в пропитке льняных и хлопчатобумажных основ снижение расхода клеющего вещества на 45%, обрывности в ткачестве на 22%, увеличение производительности ткацкого станка на 8-11%.

Модифицированные крахмалы не требуют применения расщепителей, легки в приготовлении, сокращается продолжительность варки шлихты на 50% и соответственно снижаются энергозатраты при приготовлении составов.

В результате проведенных исследований были получены новые рецептуры пропитывающих составов для льняных, льносинтетических, льноджутовых пряж, хлопчатобумажной пряжи, синтетических нитей, лавсана и т.п.

В результате данной работы по рациональному расходу химических материалов, и более эффективному их использованию на пропитывающем оборудовании, получено снижение расхода применяемых компонентов на 30% и более.
ЛИТЕРАТУРА

1. Будник А.А., Прокудин А.М., Иринархов В.П. Лабораторный стенд для пропитки. Информ. Листок -№88-25, 1988, УДК.677.053.75.

2. Будник А.А. Суровягин М.И. Оценка эффективности шлихтованияльняной оческовой пряжи сухого способа прядения. Сб начн. Трудов ЦНИИЛКА.-М.: ЦНИИТЭИлегпром.-1989.

3. Е.И Битус, Ullrich Munstermann, Alexey Zaitsev. Оптимизация производства нетканых материалов по технологии «SPUNLACE». Сб. научных трудов Международной конференции: «Современные информационные технологии в образовании, науке и промышленности. Международная академия информатизации. ГОУ ВПО «РосЗИТЛП».М. 2009 г

4. Битус Е.И. Инновационные технологии в производстве нетканых материалов. Сб. научных трудов международной научно-технической конференции «Инновационность научных исследований в текстильной и легкой промышленности». Международная академия информатизации. ГОУ ВПО «РосЗИТЛП». М. 2010 г.

УДК 687
СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ МЕХАНИЧЕСКИХ СВОЙСТВ МАТЕРИАЛОВ

Для исследования механических свойств материалов в агрессивной среде разработаны устройства и методика, позволяющая определить составные части деформации, пробы материала и их уменьшение под воздействием агрессивных сред при кратковременном и длительном воздействии при диапазоне поворота зажимов от 0 до 360^ОС.

Основная цель работы — приближение испытаний текстильных материалов для специальной одежды к реальным условиям носки, когда происходит не только изгиб и складкообразование, но и перекручивание складок в областях рукавов и брюк.

Поставленная цель достигается тем, что проба материала закрепля­ется под действием груза предварительного натяжения, поворачивается в расправленном состоянии в вертикальной плоскости на угол от 0 до 90^О. При этом на пробу действуют агрессивной жидкостью, ее дополни­тельно подвергают перекручиванию и фиксируют в любом из выбранных диапазонов от 0 до 360^ОС образованием складки.

Перекручивание материала с образованием складки позволяет полностью моделировать процесс носки специальной одежды и наблюдать воздействие агрессивной жидкости в этих складках. Одновременно с свойствами определяется смачиваемость по плоскости и в фиксированной складке, а также кислотостойкость. Заранее подготовленную пробу ткани закрепляют в зажимах, затем расправляют ее под дей­ствием груза предварительного натяжения, поворачивают вместе с за­жимом в вертикальной плоскости, после этого разбрызгивают по пробе агрессивную жидкость (фосфорную кислоту) и наблюдают, как ка­пельки кислоты воздействуют на ткань, скатываются с нее, задержива­ются и быстро поглощаются.

В процессе, имитирующем носку специальной одежды, пробу перекручивают на любой из углов (0-360°) и наблюдают, как ведет себя кислота в складках.

Угол поворота от 0 до 360° выбран с учетом всех возможных поло­жений тела, например, поворот в локтевом и плечевом суставах руки, поворот тела или поворот в коленном суставе ног с изгибом и поворотом тела. Диапазон поворота позволяет получить складку, находящуюся в любой позиции по отношению к источнику агрессивных сред.

Для определения механических свойств текстильных материалов под действием фосфорной кислоты концентрацией от 0 до 85% продолжительность воздействия принимается равной 6 мин при температуре -10° до +10°С.

Под действием груза предварительного натяжения наблюдается сначала прямая релаксация (60 мин), а затем после снятия груза и в течение 45-60 мин обратная релаксация деформации. По аналогии определяется релаксация напряжения.

Определение механических свойств материалов в агрессивной среде и их взаимосвязь со смачиваемостью и скатыванием жидкости производится следующим образом.

Пробы выдерживают в климатических условиях при температуре 20^ОС и влажностью воздуха 65±2% в течение 24 часов.

Пробы материала 30+150мм, в количестве 16 штук, из них основе 6, а утку 8 и контрольных 2.

Все пробы зажимают до ширины 25мм, удаляя продольные нити общих сторон так, чтобы длина бахромы с каждой стороны была не больше 5мм.

Толцинометром в трех местах определяют толщину и подсчитывают массу груза для создания заданного напряжения. Заданное напряжение должно составлять не менее 9,8*10-6 мПа, его можно определить при помощи разрывной машины и силоизмерительного устройства разработанного прибора по формуле:



P=_*F,

где: F- Площадь поперечного сечения пробы, мм²;

P- Нагрузка в зажимах.

Одновременно с механическими свойствами определяют угол смачивания по проектированию бокового изобретения капли жидкости, нанесенный на поверхность пробы, рассматриваемый через экран.

Если угол смачивания 0 > 90^о, при изменении угла наклона образца происходит скатывание и смачивание определяется на при фиксированном повороте корпуса на угол от 0 до 180º к горизонтали, так и при фиксированном повороте устройства. Диапазон поворота зажимов от 0 до 360º возможен в любом их взаимном расположении.

Складка при перекручивании образца имитирует носку спецодежды в реальных условиях, поворот в локтевом и плечевом суставах руки, поворот ноги в коленном суставе с изгибом мал. Диапазон поворота позволяет получить складку, находящуюся в любой позиции по отношению к источнику агрессивных сред.

Таким образом, использование предлагаемого метода позволяет значительно сократить время и затраты на определение пригодности новых материалов для специальной одежды, повысить эффективность лабораторных испытаний. Сокращается степень риска при носке спецодежды в промышленных условиях. А так же применение метода позволит повысить эффективность защитных свойств материала и надежность проектируемой специальной одежды.

1. Киселева С., Артемова В.К. «Разработка новых методов оценки защитных свойств специальной одежды», Тезисы межд. Конф., г. Северодонетск, 1986 г., С.30-35

УДК 677.31.027

Известно, что пористую структуру волокнистых материалов можно характеризовать следующими показателями: удельной поверхностью, общим объемом пор, распределением пор по радиусам, средним эффективным радиусом пор. Основную информацию о пористости дают экспериментальные данные по равновесной физической адсорбции и капиллярной конденсации паров воды [2].

Предпосылкой для изучения пористой структуры шерстяного волокна различного качества явилось разное поведение их в процессе крашения. Для выяснения данного явления исследовали пористую структуру шерсти трех видов: мериносовой 70к, помесной 60к и цигайской 58-56к, отличающихся группой и классом тонины.

На рис.1 представлены изотермы сорбции паров воды шерстяным волокном различного качества.

Из кинетических кривых сорбции паров воды различными видами шерстяного волокна, снятых при P/Ps = 0,8-0,6 (рис.2), видно, что величина равновесной сорбции выше у цигайской шерсти и снижается в ряду: цигайская 58-56к, помесная 60к, мериносовая 70к. Обычно высокую сорбционную способность полимеров объясняют высокоразвитой поверхностью и пористостью.

Более развитой поверхностью обладает шерсть цигайская 58-56к, снижение величины удельной поверхности наблюдается при переходе от цигайской шерсти 58к (177,81 м²/г) к помесной 60к (169,4м²/г) и к мериносовой 70к (134,27м²/г).

1. Кричевский Г.Е. Химическая технология текстильных материалов Москва. «РосЗИТЛП», 2001. Том 2.

2. Лабораторный практикум по текстильному материаловедению. Учебное пособие для ВУЗов./ 2-е изд., перераб. и доп. Кукин Г.Н., Соловьев А.Н., Кобляков А.И. – М.: / Легпромбытиздат, 1986.

УДК 331.41./.43:621.38

Частицы пыли производственного происхождения имеют различную форму и размеры, поэтому понятие размера частицы ввиду большого разнообразия форм условно. В пылеулавливании, также как и в отстаивании сточных вод, принято характеризовать размер частицы через ее седиметационный диаметр шара, скорости осаждения и плотности. В настоящее время известно несколько различных конструкций аппаратов для очистки газов от пыли. Однако, все они в основе процессов разделения аэрозолей используют принципы гравитации, инерции и диффузии.

Проанализированы физические, химические, а также электрические свойства хлопковых волокон, что создало предпосылки для изучения процессов зарядки и разрядки аэрозольных частиц, диагностики по их физическим параметрам и разработки способов и устройств на коронном разряде для контроля и очистки воздуха от высокодисперсных аэрозольных частиц.

Под воздействием внешних сил макромолекулы полимерных веществ, являющихся основной составной частью большинства текстильных волокон, имеют тенденцию к распрямлению и ориентации по направлению приложенной силы. Во всех процессах обработки волокон и формирования различных текстильных изделий, исходным материалом для которых являются пряжа, нити, ткани, присутствует трение. Особенно важную роль играют поля трения в различных процессах безверетенного прядения, где фактически различные способы служат одной цели – созданию таких сил трения, напряженности и конфигурации волокон, что обеспечило бы стабильное зарабатывание в пряжу достаточно распрямленных и ориентированных волокон, находящихся в механическом напряженном состоянии. Рассматриваемые под таким углом зрения характеристики фрикционных свойств волокон дают информацию, необходимую для понимания процессов аэродинамического, электростатического и пневмомеханического безверетенных способов прядения, а также для расчета, проектирования и конструирования соответствующих устройств. Установлено, что частицы пыли бывают электрически нейтральны только в начале образования, то есть тот или иной знак электрического заряда частиц высокодисперсной пыли зависит от способа их получения и от химического состава частиц. Частицы пыли могут получать заряд также в результате трения о твердую поверхность. Под влиянием искусственной ионизации, например, в коронном разряде с острия в запыленной зоне образуются крупные агрегаты пыли, состоящие из многих скоагулированных мелких частиц. Отсюда следует весьма важный вывод: высокодисперсная пыль, находясь в зоне искусственной ионизации и электростатического поля, меняет свое агрегатное состояние; вместо частиц радиусом порядка 0,1–1,0 мкм в запыленной зоне появляются крупные частицы, состоящие из тысяч мелких скоагулированных частиц.

Для интенсификации ряда процессов очистки запыленного воздуха существенное значение имеют вопросы зарядки и разрядки аэрозольных частиц, связанных с электрокоагуляцией разноименно заряженных частиц. При этом кулоновские силы притяжения, возникающие между ними, способствуют их сближению и коагуляции.

Разработан способ, в котором создают участки коронного разряда разной полярности и соединяют их последовательно. В основу способа контроля запыленности газа положены процессы зарядки аэрозольных частиц в результате взаимодействия с отрицательными ионами кислорода атмосферного воздуха, находящимися в отрицательном объемном заряде коронного разряда в первом участке.

Затем происходят процессы разрядки их в положительном объемном заряде коронного разряда во втором участке, где присутствуют в подавляющем большинстве положительные ионы кислорода и азота. Эффективность зарядки частиц диспергированного материала в потоке газа при этом способе зарядки в значительной степени зависит от формы, размеров и природы материала самих частиц аэрозоля. Между тем, частицы различных диспергированных материалов в потоке газа стремятся получить предельный заряд одного знака, соответствующего знаку коронирующего электрода. Поэтому, разница между электрическими зарядами материалов – проводников, полупроводников и диэлектриков оказалась незначительной, а высокая интенсивность зарядки частиц в поле коронного разряда резко снижает требования к выбору характеристик зарядовой зоны коронного разряда. На рисунке 1 представлено устройство для контроля запыленности газа.

П
осле подключения высокого напряжения и возникновения коронного разряда в камерах в рабочем объеме образуется электрический ветер в направлении коронирующих игл 2. При подаче достаточно высокого напряжения на первую иглу 2 между ней и сеточным электродом 3 возникает отрицательный коронный разряд, в то время между второй иглой 2 и сеточным электродом 3 появляется положительный коронный разряд.

1. 
   
   жүктеу/скачать 1.01 Mb.
   
   Достарыңызбен бөлісу: