An intelligent system, based on hydrodynamic method and artificial neural networks usage for automotive fuels quality definition have been developed. Artificial neural networks optimal structures for the octane number of gasoline, cetane number, cetane index of diesel fuel definition have been substantiated and their accuracy has been analyzed. The implementation of artificial neural networks by means of microcontroller-based systems has been considered.
In the original version of the book, the misspelt co-author name "Marko Kleapch" has been changed to read as "Marko Klepach" in Chapter 44. The erratum chapter and the book have been updated with the change.
The method of multicriterial parametric synthesis of two-circuit systems with discrete controllers in the space of parameters of their adjustment, including periods of discreteness of system contours is offered. The example that proves the effectiveness of this method was shown. The developed control system was applied to the simulation model of arm manipulator
ДОСЛІДЖЕННЯ ТА АВТОМАТИЗАЦІЯ РЕАКТОРІВ БІОЛОГІЧНОГО ОЧИЩЕННЯ СТОКІВ ПРИ КОНТРОЛІ КОНЦЕНТРАЦІЇ КИСНЮАктуальність. Вирішено актуальну задачу розроблення математичних моделей процесів очищення стічних вод, з урахуванням автоматизованого керування.Мета роботи -розробка математичної моделі процесу очищення стічних вод від біологічних речовин іммобілізованими мікроорганізмами при багатоступеневому анаеробно-аеробному способі очищення, яка б враховувала процеси окислення органічних речовин, розмноження і відмирання бактерій як сукупність взаємодії різних факторів в залежності від концентрацій розчиненого у воді кисню та забруднюючих органічних речовин.Метод. У роботі використано методи математичної фізики та гідродинаміки для побудови математичних моделей процесів очищення рідин, загальні підходи до побудови модельних задач, у яких одні складові домінують над іншими. Побудовано математичну модель процесу біологічного очищення стічних вод, що враховує зміну концентрацій забруднення, активного мулу і кисню при розмноженні та відмиранні бактерій в біологічних реакторах різного типу.Результати. Знайдено розв'язок відповідної модельної задачі з використанням функції pdepe середовища MatLab. Наведені результати розрахунків розподілу концентрації забруднення, активного мулу та кисню протягом часу очистки рідини, які враховують здатність бактерій до розмноження та відмирання.Висновки. Проведені експерименти підтвердили адекватність побудованої моделі. На основі отриманих результатів розроблено автоматизовану систему управління допустимою концентрацією забруднення у стічних водах, яка забезпечує енергозберігаючі принципи роботи установки.Ключові слова: математична модель, біологічне очищення, зворотний вплив, контроль кисню, автоматизоване управління. НОМЕНКЛАТУРА ( ), C x t -концентрація забруднення; ε -малий параметр (він враховує переваги одних складників процесу над іншими, а саме: явища міжком-понентної взаємодії процесу і є малим порівняно з інши-ми його складниками). ВСТУПІнтенсивний розвиток промисловості призводить до збільшення виробничих потужностей підприємств, що супроводжується погіршенням стану природних екосис-тем, зокрема, через недостатнє очищення промислових стоків, які є невід'ємною частиною харчового, мікробіо-логічного, фармацевтичного та багатьох інших вироб-ництв. Кількість і різноманітність відходів залежать від профілю і асортименту продукції підприємства. Незалеж-но від типу всі стічні води потребують обов'язкового очи-щення, оскільки в них містяться забруднюючі речовини, які значно перевищують допустимі концентрації [1].В залежності від концентрації забруднювачів у стічних водах для забезпечення відповідних допустимих показ-ників і зменшення згубного впливу на довкілля викорис-товують магнітні, механічні, біологічні та інші очисні системи. Одним з найчастіше застосовуваних методів є біологічне очищення [2, 3], де використовуються проце-си аеробної очистки (додатково подається повітря), ана-еробної очистки (без доступу повітря).В основі процесу біологічної очистки лежить дегра-дація і окислення органі...
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.