Исследование влияния ПАРАМЕТРОВ СОСТОЯНИЯ ОБРАЗЦОВ на режимы измерения показателя микронейр на акустическом приборе

Ахмедов Акмал

канд. техн. наук, ст. науч. сотр.

ОАО "Paxtasanoat ilmiy markazi", г. Ташкент, Республика Узбекистан

Е-mail: akhmiedov.akmal@mail.ru

Якубова Юлия Данировна

канд. техн. наук,

ОАО "Paxtasanoat ilmiy markazi", г. Ташкент, Республика Узбекистан

Е-mail: jakubovajulija@mail.ru

RESEARCH ON condition of sample characteristics influence upon measurement mode of micronaire at monochord

Akmal Akhmedov

Candidate of technical sciences, senior research assistant,

‘Paxtasanoat ilmiy markazi’, Tashkent, Republic of Uzbekistan

 Yuliya Yakubova

Candidate of technical sciences,

‘Paxtasanoat ilmiy markazi’, Tashkent, Republic of Uzbekistan

АННОТАЦИЯ

Изложены результаты исследований влияния вариации частоты звуковых колебаний, массы пробы и высоты измерительной камеры на градуировочную зависимость, характеризующую корреляционную связь выходного параметра акустического прибора с измеряемым показателем микронейр хлопкового волокна, с целью выбора оптимальных режимов измерения.

Методом регрессионного анализа построены и изучены 63 комбинаций режимов измерений с вариацией частоты звука, массы пробы и высоты измерительной камеры, на основании которых выбраны оптимальные режимы измерения с высоким коэффициентом корреляции 0,99, обеспечивающие минимальную погрешность измерений показателя микронейр.

ABSTRACT

There are listed the research results of acoustic frequency variation influence, of sample mass and level of measuring camera on calibrating dependence.

This dependence describes correlation relationship of monochord’s output parameter with measuring micronaire of cotton fibre in order to choose optimal measurement mode.

By regression analysis there are built and studied 63 combinations of measurement modes with variations in acoustic frequency, sample mass and level of measuring camera. Based on that combinations, there are chosen optimal measurement modes with high index of correlation 0,99 which provide minimal measurement errors of micronaire.

Ключевые слова: акустический прибор; хлопковое волокно, показатель микронейр

Key words: monochord, cotton fibre, micronaire.

В ОАО "Paxtasanoat ilmiy markazi" разработан акустический прибор для измерения показателя микронейр, характеризующий толщину волокна по международной классификации качества хлопкового волокна, используемый в мировой торговле волокном [1].

Основными параметрами акустического прибора, определяющими режимы измерения, являются частота звуковых колебаний, масса пробы и геометрические размеры (диаметр и высота) измерительной камеры. При выборе параметров рабочей камеры в целях унификации и сопоставимости показаний приборов в качестве аналога были учтены параметры прибора "Фиброфайн", входящего в состав измерительно-информационной системы HVI Spinlab-900, используемый для сертификации хлопкового волокна.

Параметры прибора "Фиброфайн" следующие:

Международным стандартом ISO 2403 для измерения показателя микронейр рекомендуется использовать плотность пробы волокна в измерительной камере в пределах 0,16—0,3 g/сm³. Эти рекомендации были учтены при выборе режимов измерений на акустическом приборе.

В качестве параметров прибора, определяющих режим измерения, были выбраны частота звуковых колебаний, масса пробы и высота измерительной камеры.

Исследования по выбору оптимальных режимов измерений проводили в диапазоне низких частот звуковых колебаний в пределах 50—200 Hz. Дальнейшее увеличение частоты звуковых колебаний более 200 Hz приводит к большому затуханию звуковых колебаний, что затрудняет измерение полезного сигнала.

Масса пробы варьировалась в фиксированных значениях 8, 10 и 12 g, а высота камеры на уровне 30, 40 и 50 mm. Изменение высоты камеры с обжатой в ней пробой хлопкового волокна позволяет варьировать плотность в пределах 0,13—0,32 g/сm³.

Критерием оптимизации при поиске режимов измерений был выбран коэффициент аппроксимации R², показывающий тесноту связи экспериментальной зависимости показателя микронейр в рабочем диапазоне изменения в пределах 2,5—6,0 Mic с теоретически выведенной зависимостью.

Экспериментальные исследования проведены на акустическом приборе, блок-схема которого представлена на рисунке 1. Прибор действует следующим образом. Звуковые колебания, возбуждаемые с помощью генератора 1 и акустического излучателя 2, падает на измеряемую пробу 3 хлопкового волокна, сжатого с помощью плунжера 4 до определенной плотности. Звуковые колебания, прошедшие через пробу, распространяясь внутри плунжера 4, попадают на микрофон 5. Электрический сигнал с электродинамического микрофона 5 регистрируется блоком измерения и индикации 6.

Рисунок 1. Блок-схема акустического прибора микронейр.

Выходной сигнал, измеряемый блоком 6, после прохождения через пробу, связан с параметрами волокна по соотношению [1, с. 37]:

                                       (1)

где U₀ — напряжение на микрофоне в отсутствии пробы, mV;

l — толщина слоя волокнистой массы, равная высоте измерительной камеры, mm;

Mic — показатель микронейра, Mic.;

B — постоянный коэффициент;

e — пористость пробы;

f — частота звуковых колебаний, Hz.

Пористость связана с размерами измерительной камеры и массой пробы через соотношение

                                                            (2)

Подставляя в формулу (1) значение для пористости по формуле (2) после несложных преобразований получим

                                   (3)

где m — масса пробы, g;

а — площадь сечения измерительной камеры, m²;

r — объемная плотность одиночного волокна, g/cm³.

Из уравнения (3) видно, что на величину выходного сигнала действительно влияют частота звуковых колебаний f, масса пробы m и высота измерительной камеры l.

Данное уравнение в логарифмическом масштабе следующее:

                                                     (4)

где b₀ =ln U_0,

Уравнение (4) было использовано в регрессионном анализе при выборе режимов измерений. Испытания проводились на 12 образцах хлопкового волокна с различных селекций (108-Ф, Бухара-6, С-6524, А-Баяут-2, Фергана-3, Юлдуз), различных промышленных сортов, имеющие различные значения микронейра. Испытания проводили в следующей последовательности.

Образцы хлопкового волокна массой 500 g пропускались через хлопковый анализатор типа АХ. Затем от каждого образца отбирали и взвешивали на весах по четыре пробы массой по 8, 10 и 12 g c точностью до 0,01 g. Параллельно от каждого образца отбирались пробы и проводились измерения на системе HVI

Spinlab-900 показателя микронейр.

Подготовленные и взвешенные пробы образцов с известной величиной микронейра каждой массы поочередно помещали в измерительную камеру экспериментального стенда, сжимали при помощи плунжера так, чтобы рабочая высота камеры составляла 50 mm и проводили измерения частотных характеристик пробы в диапазоне от 50 до 200 Hz при фиксированных частотах 50, 75, 100, 125, 150, 175, 200 Hz. Затем пробу уплотняли до высоты рабочей камеры 40 mm, а затем до 30 mm и повторяли вышеуказанные измерения. В таком порядке измерения повторяли и на остальных трех пробах. В такой последовательности проводились измерения и на остальных 11 образцах хлопкового волокна с другими значениями микронейра. По четырем замерам для каждого образца, с измеренным значением микронейра на системе HVI Spinlab-900, вычислялись средние значения сигнала на выходе микрофона для фиксированных масс, высот измерительной камеры, частоты звуковых колебаний. Таким образом, для каждого образца было реализовано 63 варианта опытов. Далее на основании средних значений результатов измерений выходного сигнала для различных частот, фиксированных масс проб, высот камеры и значения микронейра методом регрессионного анализа были рассчитаны уравнения линейной регрессии по формуле (4), связывающей логарифм выходного сигнала с показателем микронейр для 63 вариантов режимов измерения. Результаты расчёта даны в таблице 1.

Таблица 1

Сводные данные по расчёту коэффициента аппроксимации R² для различных режимов измерения с частотой звуковых колебаний f, масс проб m и высоты измерительной камеры l

Анализ обработанных экспериментальных данных показывает, что при выбранном диапазоне частот наблюдается тенденция к росту коэффициента аппроксимации с увеличением частоты, плотности и массы пробы. На рисунке 2 представлены зависимости коэффициента аппроксимации уравнений регрессий от частоты звуковых колебаний при массе пробы 8, 10 и 12 g для трех уровней высоты измерительной камеры.

Рисунок 2. Зависимости коэффициента аппроксимации уравнений регрессий от частоты звуковых колебаний для трех уровней высоты измерительной камеры при массе пробы:

а — 8 g; б — 10 g; в — 12 g; 1 — l=50 mm ; 2 — l= 40 mm; 3 — l=30 mm

Из представленных результатов видно, что для массы пробы 8 g (рис. 2 а) при плотности 0,15 и 0,21 g/cm³ стабилизация величины R² растет с увеличением частоты и достигает некоторой стабилизации на частоте 100 Hz.. Максимальная величина R² приходится на частоту 150 Hz. При плотности 0,13 g/cm³ коэффициент аппроксимации растет с увеличением частоты и достигает максимума при частоте175 Hz, затем наблюдается некоторый спад при частоте 200 Hz. Стабилизация коэффициента корреляции для масс 10 и 12 g наступает при плотности пробы более 0,25 g/сm³, что соответствует для массы 10 g при высоте рабочей камеры 30 и для массы 12 g — высоте 40 mm.

Из приведенных данных также видно, что при близкой объемной плотности измеряемой пробы (0,19; 0,20; 0,21 g/сm³) увеличение толщины слоя волокна ведет к незначительному росту коэффициента аппроксимации в рассматриваемом диапазоне частот, в то время как изменение плотности пробы и частоты звуковых колебаний существенно влияет на величину R². Например, на частоте 50 Hz увеличение плотности измеряемой пробы от 0,13 до 0,32 g/сm² приводить к соответствующему росту R² от 0,3730 до 0,9446. Аналогичная тенденция наблюдаются на всем диапазоне частот. Низкий уровень величины R² на низких частотах и малых плотностях измеряемой пробы вызван в основном усилением интерференционных явлений в зоне фронта измерительного микрофона из-за взаимодействия прошедших через пробу и отраженных от задней стенки плунжера звуковых волн, которые при совпадении по фазе усиливаются, а при противоположной фазе гасятся, приводя таким образом к усилению или ослаблению измеряемого сигнала. Причем, изменение фазы звуковых колебаний зависит от параметра волокна - пористости пробы и показателя микронейр. При низких частотах и малых объемных плотностях измеряемой пробы из-за малого волнового сопротивления пробы усиливается влияние интерференционных явлений на разброс экспериментальных точек относительно уравнения градуировочной зависимости выходного сигнала прибора от показателя микронейр.

Анализ результатов эксперимента также показал, что с увеличением частоты звуковых колебаний на образцах с различными значениями микронейр наблюдается уменьшение полезного выходного сигнала из-за большого затухания акустического сигнала. Причем, частота подчиняется экспоненциальному закону по формуле (1). В связи с этим, в целях получения высокого уровня полезного сигнала в качестве рабочей выбираем частоту звуковых колебаний 150 Hz.

Таким образом, в результате проведенных исследований выбраны следующие параметры режимов измерений на акустическом приборе:

·     масса пробы, g — 8—10

·     диаметр рабочей камеры, mm — 40

·     высота камеры, mm — 30—40

·     плотность пробы, g/сm² — 0,21—0,26

·     частота звуковых колебаний, Hz. — 150

При выбранном режиме измерений между показателем микронейр и выходным сигналом прибора установлена высокая корреляция с коэффициентом корреляции К=0,99. При этом погрешность измерения не превышала ± 0,1 Mic, что находится в пределах требуемого допуска.

Список литературы:

1.Ахмедов А.А.. Об акустическом методе для неразрушающего контроля показателя микронейр хлопкового волокна. // "STANDART". — 2012. — № 2. —С. 36—37.

2.Akhmedov, А.А. Acoustik method and device for measurement micronaire index of cotton fibre // China Science & Technology Overvise. — 2012. № 12. — Р. 37—38.