Melnik, V., Zelensky, A., & Zelensky, A.
(2023).
Design of centrifugal radial fans using regression analysis methods.
Machinery & Energetics,
14(3),
47-60.
https://doi.org/10.31548/machinery/3.2023.47
З розвитком науково-технічного прогресу в сільському господарстві актуальним є застосування операційно-математичного моделювання для ефективного вирішення завдань та ресурсозбереження в галузі сільськогосподарського машинобудування. Тому метою дослідження було визначення оптимальних параметрів відцентрового радіального вентилятора пневматичної сівалки точного висіву шляхом побудування нової математичної моделі процесу його роботи. Досягнення цього було здійснене шляхом застосування методів математичного моделювання при плануванні багатофакторних експериментів. В результаті визначено комплекс автоматизованого експерименту, що призводить до суттєвого підвищення продуктивності наукової роботи. Встановлено статистичне уявлення про експеримент, що дозволяє перейти до багатофакторного активного експерименту, в якому є можливість відокремити вплив факторів від шумового фону та здійснити перехід до статистичних методів аналізу результатів. Саме це дозволило отримати можливість прогнозування оптимальних характеристик відцентрового радіального вентилятора сівалки точного висіву. У процесі даного дослідження складено нове рівняння регресії у вигляді полінома першого ступеня, яке визначає вплив кожного із факторів на величину та значення відгуку. Визначено коефіцієнти полінома, проведено оцінку значущості коефіцієнтів та перевірку на адекватність запропонованої моделі. Після отримання рівняння регресії виникла можливість графічної побудови залежності функції відгуку від чинників впливу. Також проведено дробовий факторний експеримент, реалізуючи який визначено значення параметрів стану об’єкта Y при всіх можливих поєднаннях рівнів варіювання факторів Xi. На підставі встановленого функціонального взаємозвязку між вихідним параметром вентилятора одержане рівняння регресії наступного вигляду: Pv=Pv(n, ß1, ß2, z). Це дало підстави прогнозувати отримання повного тиску Pv (Ра), при заданні різних значень незалежних величин n, ß1, ß2 та z. Застосування отриманих аналітичних залежностей суттєво спростило визначення оптимальних конструктивних параметрів пневматичних систем для розробки та конструювання сівалок сучасного технічного рівня
математична модель, багатофакторний процес, тиск, частота обертального руху, кути установки, кількість лопаток
[1] Arkes, J. (2023). Regression analysis: A practical introduction. New York: Routledge.
[2] Aydın, E.Ö., Tepe, E., & Balcan, C. (2022). Identification of determinants during the registration process of industrial heritage using a regression analysis. Journal of Cultural Heritage, 58, 22-32.
[3] Beloev, H., Adamchuk, V., Kaletnik, G., & Bulgakova, O. (2021). The basis of scientific research in the field of agricultural engineering. Ruse: Academic Publishing House Ruse University.
[4] Chobal, I., Chobal, O., Myslo, Yu., Petryshynets, I., & Rizak, V. (2023). Elastic-plastic properties of Li2B4O7 determined by nanoindentation. Scientific Herald of Uzhhorod University. Series “Physics”, 53, 53-63. doi: 10.54919/physics/53.2023.53.
[5] Darlington, R.B., & Hayes, A.F. (2016). Regression analysis and linear models: concepts, applications, and implementation (methodology in the social sciences). London: Guilford Press.
[6] Ding, H.C., Chang, T, & Lin, F. (2020). The influence of the blade outlet angle on the flow field and pressure pulsation in a centrifugal fan. Processes, 8(11), article number 1422. doi: 10.3390/pr8111422.
[7] Frost, J. (2020). Introduction to statistics: An intuitive guide for analyzing data and unlocking discoveries. State College: Statistics by Jim Publishing.
[8] Kharati-Koopaee, M., & Moallemi, H. (2019). Effect of blade tip grooving on the performance of an axial fan at different tip clearances in the absence and presence of inlet guide vanes. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part A: Journal of Power and Energy, 234(1), 72-84. doi: 10.1177/095765091985042.
[9] Kononyuk, A.E. (2010). Fundamentals of scientific research. (General theory of experiment). Book 1. Kyiv. Establishment of Ukraine.
[10] Li, Z.H., Ye, X.X., & Wei, Y.K. (2020). Investigation on vortex characteristics of a multi-blade centrifugal fan near volute outlet region. Processes, 8(10), article number 1240. doi: 10.3390/pr8101240.
[11] Meng, F.N., Wang, L.J., Ming, W., & Zhang, H.X. (2023). Aerodynamics optimization of multi-blade centrifugal fan based on extreme learning machine surrogate model and particle swarm optimization algorithm. Metals, 13(7), article number 1222. doi: 10.3390/met13071222.
[12] Montgomery, D.C., Peck, E.A., & Vining, G. (2013). Solutions manual to accompany introduction to linear regression analysis (5th ed). Hoboken: Wiley.
[13] Nadikto, V.T. (2019). Fundamentals of scientific research. Kherson: Oldie-Plus.
[14] Nitri Asomani, S., Yuan, J., Wang, L., Appiah, D., & Adu-Poku, K.A. (2020). The impact of surrogate models on the multi-objective optimization of Pump-As-Turbine (PAT). Energies, 13(9), article number 2271. doi: 10.3390/en13092271.
[15] Peng, G.J., Hong, S.M., Chang, H., Zhang, Z.R., & Fan, F.Y. (2021). Optimization design of multistage pump impeller based on response surface methodology. Journal of Theoretical and Applied Mechanics, 59(4), 595-609. doi: 10.15632/jtam-pl/141939.
[16] Ping, X., Yang, F., Zhang, H., Zhang, J., Zhang, W., & Song, G. (2021). Introducing machine learning and hybrid algorithm for prediction and optimization of multistage centrifugal pump in an ORC system. Energy, 222, article number 120007. doi: 10.1016/j.energy.2021.120007.
[17] Tanzim, F., Kontos, E., & White, D. (2022). Generating prediction model of fan width by optimizing paint application process for Electrostatic Rotary Bell atomizer. Results in Engineering, 13, article number 100302. doi: 10.1016/j.rineng.2021.100302.
[18] Tong, S., Zhao, H., Liu, H., Yu, Y., Li, J., & Cong, F. (2020). Multi-objective optimization of multistage centrifugal pump based on surrogate model. Journal of Fluids Engineering, 42(1), article number 011101. doi: 10.1115/1.4043775.
[19] Wang, Y., Chen, L., Zhou, J., Li, T., & Yu, Y. (2022). Low-rank kernel regression with preserved locality for multi-class analysis. Pattern Recognition, 141, article number 109601. doi: 10.1016/j.patcog.2023.109601.
[20] Xu, Z.Q., Liu, X.M., Liu, Y., Qin, W.X., & Xi, G. (2022). Flow control mechanism of blade tip bionic grooves and their influence on aerodynamic performance and noise of multi-blade centrifugal fan. Energies, 15(9), article number 3431. doi: 10.3390/en15093431.
[21] Zhou, S.Q., & Li, Y.B. (2019). Volute characteristics of centrifugal fan based on dynamic moment correction method. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part A: Journal of Power and Energy, 233(2), 176-185. doi: 10.1177/0957650918779856.