Nghiên cứu, thiết kế, chế tạo và thực nghiệm máy ép viên đa nguyên liệu 4

53 CHƯƠNG 4 VẬT LIỆU PHƯƠNG TIỆN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Chương này trình bài các phương pháp nghiên cứu, dụng cụ thí nghiệm, cách xác định các biến đầu vào của thực nghiệm và các hàm mục tiêu và phương pháp xử lý số liệu thực nghiệm sản xuất viên nén từ máy ép viên theo mục tiêu của luận văn 4 1 Tổng quát các nội dụng thực hiện đề tài nghiên cứu Đề tài của luận văn được thực hiện theo trình tự như sau Hình 4 1 Tóm tắt thực hiện đề tài luận văn Khảo sát các đối tượng nghiên cứu (mùn cưa, bột.

CHƯƠNG CỨU VẬT LIỆU PHƯƠNG TIỆN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN Chương trình phương pháp nghiên cứu, dụng cụ thí nghiệm, cách xác định biến đầu vào thực nghiệm hàm mục tiêu phương pháp xử lý số liệu thực nghiệm sản xuất viên nén từ máy ép viên theo mục tiêu luận văn 4.1 Tổng quát nội dụng thực đề tài nghiên cứu Đề tài luận văn thực theo trình tự sau: Khảo sát đối tượng nghiên cứu (mùn cưa, bột Nylon tạo từ máy cắt nghiền) Khảo sát đánh giá nguyên lý máy ép viên Tính tốn thiết kế máy ép viên kiểu khuôn phẳng Xác định thông số ảnh hưởng đến chất lượng làm việc máy ép viên Thực nghiệm xác định chế độ làm việc máy ép đến hàm mục tiêu (ƞ,Nr,pvn,qvn) KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CƠNG BỐ Kết luận Hình 4.1 Tóm tắt thực đề tài luận văn 53 4.2 Phương pháp nghiên cứu 4.2.1 Phương pháp nghiên cứu lý thuyết 4.2.1.1 Phương pháp kế thừa Kế thừa có chọn lọc với kết nghiên cứu tác giả nghiên cứu lĩnh vực thiết kế máy ép viên nén thơng qua cơng trình khoa học cơng bố Tìm hiểu mợt số máy ép viên nén sở nước nhập Tiếp cận tiếp thu ý kiến chuyên gia, nhà nghiên cứu lĩnh vực chế tạo máy nói chung lãnh vực máy ép viên nói riêng Tiến hành khảo sát cơng nghệ thiết bị, tìm hiểu phân tích thiết bị để nắm bắt thông số công nghệ, yêu cầu kỹ thuật thiết bị làm sở so sánh, đánh giá thiết bị nghiên cứu lý thuyết thực nghiệm Tìm hiểu ưu điểm nhược điểm máy ép viên để thực lựa chọn nguyên lý phù hợp cho việc sản xuất viên nén đa nguyên liệu theo hướng nghiên cứu luận văn đề Trên sở tiếp cận, tìm hiểu công nghệ, thiết bị kinh nghiệm chuyên mơn, tiếp thu có chọn lọc ưu khuyết điểm làm sở vững cho trình nghiên cứu giúp tiết kiệm thời gian, cơng sức, chi phí nghiên cứu đem lại hiệu tốt cho đề tài 4.2.1.2 Phương pháp giải tích tốn học Áp dụng cơng thức tốn học lĩnh vực thiết kế chế tạo máy để giải toán thiết kế theo hướng tạo mơ hình vật lý giải toán qui hoạch thực nghiệm 4.2.2 Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm Quy hoạch thực nghiệm (QHTN) Fisher đề xuất năm 30 kỷ XX để giải toán thực nghiệm Fisher đưa một lĩnh vực thống kê tốn học giải tích phương sai, cho phép ước lượng vai trò yếu tố tổng phương sai Giải tích phương sai giải tích hồi qui dựa sở QHTN có mối liên hệ rất phức tạp 54 Trong luận văn tác giả lựa chọn phương pháp thực nghiệm đơn yếu tố, nhằm xác định khoảng nghiên cứu miên giá trị yếu tố cần nghiên cứu, từ xác định điểm thích hợp Nguyên tắc phương pháp thực nghiệm đơn yếu tố cố định yếu tố khác để xác định ảnh hưởng yếu tố biến thiên tới hàm mục tiêu mà đốn định thăm dị trước Qua thăm dị khoảng nghiên cứu cho phép yếu tố ảnh hưởng tới giá trị cực trị hàm mục tiêu Trên sở đó, luận văn tiến hành làm thực nghiệm đơn yếu tố với việc sử dụng phần mềm SPSS để xử lý số liệu thống kê xác định miền giá trị, từ kết thu cho phép xây dựng chế độ làm việc máy ép hợp lý Nội dung thực nghiệm đơn yếu tố xác định ảnh hưởng thông số công nghệ liên qua đến hàm mục tiêu gồm hiệu suất sản xuất viên nén  (%), tiêu hao điện riêng Nr ( kWh/ kg sản phẩm), khối lượng riêng viên nén vn (kg/m3) nhiệt trị riêng qvn (kcal/kg) Các thực nghiệm tiến hành bao gồm: 4.3 Xác định thông số nghiên cứu đầu vào phương pháp xác định 4.3.1 Các thơng số ảnh hưởng đến q trình sản xuất viên nén đa nguyên liệu Các thông số đầu vào ảnh hưởng đến trình sản xuất viên nén bao gồm: - Độ ẩm hỗn hợp mùn cưa bột nilon - Đường kính hạt nguyên liệu mùn cưa bột nhựa - Tỷ lệ hỗn hợp mùn cưa nilon - Vận tốc tương đối lô ép với khuôn ép - Khe hỡ qua lô ép với khn ép - Số vịng quay khn ép - Áp lực ép 55 - Nhiệt đợ q trình ép Kế thừa thông số công nghệ từ kết đề tài “Nghiên cứu ứng dụng công nghệ khí hóa để xử lý rác thải rắn sản xuất công nghiệp - chế biến tạo lượng phục vụ cho q trình sấy bảo quản nơng sản, thực phẩm.” PGS.TS Bùi Trung Thành [41] a Các thơng số kế thừa gồm: - Đường kính hạt ngun liệu lấy cho loại 1mm - Tỷ lệ hỗn hợp nguyên liệu sản xuất viên nén 15% nylon 85% mùn cưa - Độ ẩm hỗn hợp nguyên liệu sản xuất viên nén chon 13% Độ ẩm nguyên liệu một thông số quan trọng trình ép viên, đợ ẩm ngun liệu q khơ làm cho ma sát thành lỗ với nguyên liệu tăng cao dẫn đến làm tăng lượng bụi bột, tăng phản lực ép dẫn đến vỡ khn Đợ ẩm cao làm cho liên kết viên trở lên yếu làm viên dễ vỡ Trong điều kiện thí nghiệm luận văn chon độ ẩm 13% b Vận tốc tương đối lô ép với khuôn ép Vận tốc tương đối lơ với khn ép có ảnh hưởng tới suất chất lượng tạo viên Tuy nhiên vận tốc tăng một phạm vi nhất định suất tăng theo, vận tốc tăng (vận tốc cao) khả ép lại Ngoài vận tốc lên cao ảnh hưởng tới trình chạy ổn định máy c Khe hở lô khuôn ép Khe hở lơ với khn có ảnh hưởng rất lớn tới áp lực ép dẫn đến ảnh hưởng tới chất lượng viên ép Khoảng cách nhỏ viên ép chặt d Áp lực ép Để ép viên có hình dạng đợ bền nhất định khn ép lơ ép ḅc phải chịu một áp lực rất lớn để tạo sức ép làm cho vật liệu khỏi lỗ khn Áp lực dẫn tới vỡ tức thời khuôn, thời gian làm việc vượt tạo tổn thương mỏi khuôn làm ảnh hưởng tới chất lượng viên ép thành phẩm Bởi vậy, việc chọn vật liệu phương pháp chế tạo khuôn nhân tố rất quan trọng định tính bền 56 khuôn Trong điều kiện phạm vi luận văn tác giả không đưa thông số vào nghiên cứu khơng có khả điều chỉnh thơng số e Nhiệt độ Trong trình tạo viên, khuôn chịu sức ép co dãn vật liệu ép lô nén ép vật liệu vào lỗ khuôn gây ma sát vật liệu với vật liệu ma sát vật liệu với khuôn lô ép làm phát sinh nhiệt buồng ép viên Nhiệt phát sinh lớn làm cháy nguyên liệu, làm biến đổi thành phần nguyên liệu ảnh hưởng đến tỷ lệ viên thành phẩm xuất máy ép Phạm vi nghiên cứu luận văn thực theo dõi tương nhiệt độ phát sinh từ trình sản xuất ảnh hưởng đến hàm mục tiêu mà không thực điều chỉnh thống số 4.3.2 Phương pháp xác định thông số ảnh hưởng đến hàm mục tiêu Như trình bày phần giới hạn nghiên cứu kế thừa kết nghiên cứu đề tài luận văn tập trung nghiên cứu thông số làm việc ảnh hưởng đến hàm mục tiêu gồm số vịng quay khn ép nkh (vịng/phút) khe hở khuôn ép lô ép (mm) a Phương pháp xác định số vịng quay khn ép Số vịng quay khn ép xác định cách đo đồng hồ đô tốc độ kỹ thuật số hiệu Lutron - DT-2235B thiết bị đo theo nguyên lý tiếp xúc phạm vi đo từ 0.5 đến 19,999 RPM, Đợ xác : ± 0.05% b Khe hở lô khuôn ép Khe hở lơ với khn có ảnh hưởng rất lớn tới áp lực ép dẫn đến ảnh hưởng chất lượng viên ép Khe hở lô khuôn ép xác định thước lá, phạm vi điều chỉnh khoảng từ (0,3÷1,2)mm c Phương pháp xác định độ ẩm nguyên liệu vào máy ép Độ ẩm nguyên liệu không đề tài luận văn nghiên cứu, chi có tính chất kiểm tra đo xác định độ ẩm nguyên liệu theo yêu cầu phải cấp vào đạt 13% Kiểm tra độ ẩm nguyên theo theo cơng thức 4.1 Sử dụng chén sứ có nắp cho sấy nhiệt độ 100C làm nguội bình hút ẩm Cân khoảng 10g mẫu cần đo (mùn cưa, hỗn hợp mùn cưa) 57 xác tới 0,001g cho vào chén sấy Đặt nhiệt độ nhiệt độ (80  5)C Lấy chén đậy nắp, làm ng̣i bình hút ẩm cân Sấy tiếp 30 phút, cân chênh lệch hai lần cân liên tiếp khơng q 0,001g Cách tính độ ẩm nguyên liệu M= G0 + Gch − Gn 100% G0 (4.1) Trong đó: G0–khối lượng mẫu ban đầu, g Gch–khối lượng chén sau sấy 100C, g Gn–khối lượng chén mẫu sau sấy lần cuối, g Gn–1–khối lượng chén mẫu sau sấy lần thứ n–1, g Với Gn–1 – Gn 0,01g 4.4 Các hàm mục tiêu (thông số đầu ra) phương pháp xác định 4.4.1 Các hàm mục tiêu nghiên cứu Các hàm mục tiêu (các thông số đầu ra) trình sản xuất viên nén gồm: Hiệu suất sản xuất viên nén đa nguyên liệu (viên nén đạt kích thước khỏi máy nén) (%) Tiêu hao điện riêng Nr( kWh/kg viên nén) Khối lượng riêng viên nén  (kg/m3) Nhiệt trị viên nén qvn ( kcal/kg) Ý nghĩa hàm mục tiêu cụ thể sau : a Hiệu suất sản xuất viên nén Hiệu suất máy ép chịu ảnh hưởng nhiều thông số đầu vào từ thành phần, độ ẩm, lực ép, công nghệ máy ép Để đánh giá thông số cần thay đổi một yếu tố đầu vào cố định thơng số cịn lại để tìm hiểu mức đợ ảnh hưởng lên hiệu 58 suất qua có điều chỉnh phù hợp Nó đánh giá sở tỉ lệ viên nén tạo thành so với nguyên liệu hỗn hợp cấp vào Hiệu suất sản xuất viên nén có đơn vị % b Nhiệt trị viên nén Nhiệt trị viên nén xem thông số phản ánh hiệu trình ép viên nén sở thay đổi thông số đầu vào gồm lực ép , thành phân ngun liệu, đợ ẩm Việc có thành phần nylon hỗn hợp giúp tăng nhiệt trị viên nén lên gây vấn đề trình đốt cháy viên nén Nhiệt tri viên nén tính theo kcal/kg c Khối lượng riêng viên nén Khối lượng riêng viên nén thông số đánh giá thành phần tạo viên nén, lực ép viên nén kích thước viên nén Khối lượng riêng viên nén tính theo kg/m3 d Tiêu hao điện riêng Tiêu hao điện riêng sản xuất viên nén tiêu đánh giá tiêu thu điện sản xuất kg viên nén đa nguyên liệu 4.4.2 Phương pháp xác định hàm mục tiêu (thông số đầu ra) a Xác định hiệu suất tạo viên nén (tỉ lệ thu hồi sản phẩm viên) Hiệu suất sản xuất viên nén thống số quan trọng đánh giá chất lượng máy thiết kế, tỷ lệ hỗn hợp tạo viên nén lực ép viên nén Hiệu suất hay gọi tỉ lệ thu hồi xác định theo cơng thức: = mvn 100% mnlieu Trong đó: mnlieu – khối lượng tổng cộng xác định cho mẻ sản phẩm khỏi máy ép bao gồm bợt cịn sót lại khơng nén, viên vụn lọt qua lỗ sàng viên nén theo kích thước xác định, kg mvn – Khối lượng viên nén phần khối lượng xác định kích thước bao gồm đường kính, chiều dài viên khoảng xác định từ 10-30mm Khối lượng viên nén thu hồi theo kích thước xác định,(kg) 59  – Tỉ lệ thu hồi (%) b Xác định nhiệt trị viên nén Hình 4.2 Cân tiểu ly điện tử Ohaus Hình 4.3 Máy phân tích đợ ẩm Axis Nhiệt trị viên nén xác định dựa tỉ lệ thành phần nguyên liệu tạo thành Q trình ép tạo thành viên nén với làm tăng khối lượng riêng hỗn hợp nguyên liệu nhiệt trị bị ảnh hưởng thành phần So với nhiên liệu khác nhiệt trị viên nén khác Nhiệt trị viên nén xác định theo công thức: Qv = mmc x 20,52+ m nhưaPP x 41 (4.2) Trong đó: Qv – Nhiệt trị viên nén thành phẩm, kcal/kg mmc - thành phần mùn cưa viên nén quy kg mnl - thành phần nylon viên nén quy kg Nhiệt trị mùn cưa lấy theo tài liệu có giá trị 4900kcal/kg Nhiệt trị bợt nhựa PP lấy theo tài liệu lấy giá trị :9765,8kcal/kg Tiến trình xác định nhiệt trị tính tốn sau: Thực hiện: Cân một viên nén cân tiểu ly xác định khối lượng viên nén (gam) Tiến hành xác định khối lượng (gam) thành phần mùn cưa bột nhựa PP theo tỷ lệ trộn ban đầu Căn vào khối lượng xác định x nhiệt trị nguyên liệu theo tài liệu đính kèm tính 60 nhiệt trị viên nén quy kcal/kg c Xác định khối lượng riêng viên nén Khối lượng riêng viên nén phụ thuộc nhiều vào khối lượng riêng tỉ lệ thành phần khác có viên nén Khi tạo thành viên nén đa nguyên liệu viên nén có khối lượng riêng khác đo đạc thơng qua thí nghiệm Phương pháp xác định khối lượng riêng cách cho viên nén vào ống nghiệm tích xác định 250 ml cân khối lượng hỗn hợp viên nén ống nghiệm để xác định khối lượng viên nén Lượng nhiên liệu chiếm chỗ ống nghiệm theo thể tích tính cách xác định chiều cao đo đường kính ống xác định Công thức xác định khối lượng riêng: vn = mvn vvn (4.3) Trong đó:  – khối lượng riêng viên nén, kg/m3 mvn – khối lượng viên nén, kg vvn – thể tích riêng viên nén, m3 Thể tích riêng viên nén xác định theo công thức: vvn = 3,14.dvn (4.4) d Tiêu hao điện riêng Tiêu hao điện riêng định nghĩa chi phí tiêu hao điện để sản xuất 1kg sản phẩm viên nén (Wh/kg sản phẩm) Trong q trình thí nghiệm, sử dụng đồng hồ điện pha Emic để xác định tổng điện tiêu hao cho tồn bợ q trình (kWh) sau chia cho lượng sản phẩm tạo q trình sản x́t viên nén Từ ta tính chi phí tiêu hao điện trình sản xuất viên nén đa nguyên liệu mợt kg sản phẩm viên nén, tính lợi ích kinh tế sản xuất viên nén đa nguyên liệu nhầm góp phần tạo nguồn nguyên liệu tái tạo tương lai 61 4.5 Các thiết bị đo phương pháp đo Thiết bị đo, phương pháp đo, tiêu cần đo phải đặc biệt quan tâm, có việc đo đúng, xác định thơng số từ cho phép xây dựng chế đợ làm việc máy ép viên 4.5.1 Dụng cụ đo khối lượng Sử dụng cân đồng hồ Nhơn Hòa loại 20kg, loại 1kg, thị giá trị kim vạch hiển thi, dung sai  0,01g, cân tiểu ly Sartorius có đợ xác 0,001 để đo khối lượng nguyên liệu đưa vào máy ép viên Hình 4.4 Cân loại sử dụng cân khối lượng nguyên liệu sản phẩm mẫu 4.5.2 Dụng cụ xác định kích thước hạt nguyên liệu Kích thước hạt xác định giá trị đường kính trung bình (mm) thơng qua bộ rây tiêu chuẩn mã hiệu E – 11 – 70 USA sản x́t Hình 4.5 Bợ rây dùng phân loại nguyên liệu 62 4.5.3 Dụng cụ đo độ ẩm khối hạt Sử dụng máy đo độ ẩm vật liệu rời mã hiệu MA45 hãng Sartorius, CHLB Đức sản xuất năm 2006, dung sai đo 0.01% Mẫu đo có khối lượng khoảng 10- 20g, đặt nhiệt độ theo nhiệt độ sấy cao nhất cho phép Cho mẫu vào máy chờ đợi kết hình điện tử LCD Hình 4.6 Máy đo đợ ẩm Sartorius 4.5.4 Dụng cụ đo công suất tiêu thụ điện thiết bị sử dụng điện Hình 4.7 Dụng cụ đo điện HIOKI 3286 Mục đích xác định tiêu thụ điện thiết bị điện hệ thống thiết bị mơ hình thí nghiệm Trong số thiết bị tiêu thụ có yêu cầu thay đổi số vịng quay mơ tơ khn ép Đo chi phí tiêu thụ điện thơng qua dụng cụ HIOKI 3286-20 hãng HIOKI Nhật Bản sản xuất Dung cụ đo dịng điện (I) pha, đo hiệu điện (U) pha, đo công suất tiêu thụ điện biểu kiến pha đo công suất tiêu thụ điện hiệu dụng 63 pha Dung sai đo công suất ± 0.001kW, dung sai hiệu điện ± 0.1V, dung sai dòng điện ± 0.01A Ngoài việc đo tiêu thụ điện dụng cụ đo dịng vạn đo tiêu thị điện thông qua điện kế đo tiêu thụ điện Chỉ số tiêu thụ máy ép xác định hiệu số bắt đầu thực thí nghiệm đến kết thúc Điện kế có thang đo 1kW-200kW, đợ xác 1/1000kW Hình 4.8 Điện kế đo tiêu thụ điện va bảng điều khiển 4.5.5 Dụng cụ đo nhiệt độ thân máy ép viên Hình 4.9 Súng bắn nhiệt độ Để đo nhiệt độ máy ép trình làm việc, kết hợp với quan sát chất lượng viên ép Luân văn kết hợp sử hai loại dụng cụ đo nhiệt độ kiểu nhiệt kế thủy ngân hãng Daewon, Korea sản xuất, có dung sai  0,5% Các dụng cụ dí sát vào vỏ khuôn máy ép để đo nhiệt độ Để đo thân nhiệt máy ép sử dụng máy đo nhiệt độ hồng 64 ngoại GM550 Người dùng cần nhắm tia Laser đến vị trí đo, nhấn nút, đọc nhiệt đợ thi hình chưa đầy một giây dải nhiệt độ đo -50 đến 550 ° C 4.5.6 Máy đo số vịng quay khn ép lô ép Vận tốc khuôn ép lô ép đo Máy đo tốc đợ vịng quay Lutron DT-2235B Model : DT-2235B Lutron – Đài Loan sản xuất Hình 4.10 Dụng cụ đo số vịng quay 4.6 Phương pháp sử dụng thực nghiệm 4.6.1 Mô tả tổng quát phương pháp Để đánh giá ảnh hưởng thông số ghi đến q trình sấy muối tinh tầng sơi liên tục, luận văn sử dụng phương pháp quy hoạch thực nghiệm đa yếu tố Vì thế, ngồi việc phân tích kết nghiên cứu ghi phân phối khí để xác định khoảng cần khảo sát thơng số (Đường kính lỗ ghi, chiều cao từ mặt ghi đến vành mũ, đường kính vành mũ) cần phải tiến hành nghiên cứu thực nghiệm đơn yếu tố để xác định xu hướng định lượng ảnh hưởng thông số ghi đến hàm mục tiêu M2, k Nq dựa nguyên tắc cố định thông số thông số khảo sát Tiếp theo để đánh giá ảnh hưởng tổng hợp, đồng thời ba thông số (dl, , D) tác động đến mục tiêu M2, k Nq, nghiên cứu sử dụng phương pháp thực nghiệm yếu tố tồn phần để xây dựng phương trình thực nghiệm M2, k Nq phụ thuộc dl, , D q trình sấy muối tinh tầng sơi liên tục 65 Quy hoạch thực nghiệm phương pháp tổ chức thí nghiệm cho mất mợt số thí nghiệm nhất thu nhận lượng thông tin nhiều nhất Đây phương pháp cho phép nghiên cứu ảnh hưởng đồng thời nhiều yếu tố cơng nghệ đến mợt tiêu q trình mà khơng cần phải cố định thay đổi biến số Kết cuối quy hoạch thực nghiệm xây dựng nên một mơ hình tốn học dạng phương trình hồi quy biểu thị mối quan hệ thông số đầu với thông số đầu vào Phương pháp mô tả thống kê quan niệm hệ một hộp đen, cấu trúc tính chất bên khơng biết rõ Nói cách khác, mơ hình thống kê khơng cho biết chất bảo tồn chất động học hệ mà mô tả mối quan hệ thông số đầu vào đầu hệ sở phương pháp toán học thống kê X1- Khe hở khuôn ép rulo lăn ép (mm) X2- số vịng quay khn ép (vòng /phút) Y1-Hiệu suất (%) Y2-Nhiệt trị(kcal/kg) Y3-Khối lượng riêng( kg/m3 Y4-Tiêu hao điện riêng(kWh/kg) Hình 4.11 Minh họa mơ hình hợp đen Như vậy, mối quan hệ đầu vào – đầu túy quan sát thực nghiệm không dựa một sở lý thuyết Trong trường hợp cấu trúc hộp đen, hàm mô tả hàm nhiều biến Y = (X1, X2, , Xk) phân tích thành dãy Taylor tức hàm hồi quy lý thuyết: k k k j =1 i j j =1 Y = 0 +   j X j +  ij X i X j +   jj X 2jj + +  Với nhiễu  tuân theo luật phân phối chuẩn (0, 2) 66 (4.5) Để xác định hệ số hồi quy lý thuyết 0, j, ij, jj, cần có vơ hạn số thực nghiệm mà thực tế số thực nghiệm hữu hạn, nên xuất hệ số hồi quy thực nghiệm (cịn gọi thơng số mơ hình thống kê) b0, bj, bij, bjj, hàm tốn mơ tả hệ hàm hồi quy thực nghiệm Mơ hình bậc hai hàm có dạng: k k k j =1 i j j =1 Y = b0 +  b j X j +  bij X i X j +  b jj X 2jj (4.6) Phương sai nhiễu  theo luật phân phối chuẩn Dξ = σ2 Nếu bố trí thí nghiệm theo qui hoạch trực giao bậc hai xây dựng mơ hình thống kê Y biểu diễn gần nhất hàm Y Các bước xây dựng phương trình hồi quy thực nghiệm Xây dựng ma trận thí nghiệm X có tính trực giao Xác định hệ số bj phương trình hồi quy thực nghiệm Y Kiểm định giả thiết qua ba bước: Bước Kiểm định sai số chuẩn ξ Bước Kiểm định hệ số bj phương trình hồi quy Bước Kiểm tra phù hợp phương trình hồi quy Y Trong hệ số hồi quy xác định kiểm định theo tiêu chuẩn thống kê Student Do khó khăn mặt khí việc thay đổi thơng số ghi nên thực thí nghiệm khơng có điểm “ ”, luận văn chuyển sang sử dụng phương pháp thực nghiệm yếu tố tồn phần (nghĩa tiến hành tất thí nghiệm mà tổ hợp mức yếu tố X thể hiện) số thí nghiệm cần thực 33 = 27 thí nghiệm Do tiến hành thí nghiệm đơn yếu tố nên phương pháp người ta cho phép thực hai mức số thí nghiệm đa yếu tố cần làm 23 = thí nghiệm, hai mức thường hai giá trị biên yếu tố X Kết hợp với thí nghiệm đơn yếu tố tổng số thí nghiệm cần thực 15 thí nghiệm Tuy nhiên, phương pháp cho kết phương trình hồi quy dạng bậc nên tốn cực trị 67 xác định vùng giới hạn nghiên cứu (không đại diện cho giá trị vùng nghiên cứu) Mơ hình có dạng sau: Y = b0 + b1.X1 + b2.X2 + b3.X3 + b12.X1.X2 + b13.X1.X3 + b23.X2.X3 (4.7) 4.6.2 Giới thiệu chương trình SPSS Statistics 17.0 SPSS Statistics 17.0 (Statistical Package for Social Sciences) mợt hệ thống tồn diện quản lý liệu phân tích thống kê mơi trường đồ họa SPSS lấy liệu từ nhiều loại file khác sử dụng chúng để tạo bảng báo cáo, đồ thị vẽ đường phân bố, đường xu hướng, thông kê mơ tả thực nhiều phân tích thống kê phức tạp Môi trường làm việc SPSS gồm hai phần: phần soạn thảo liệu đầu vào (SPSS Data Editor) phần kết đầu (Out – SPSS Viewer) SPSS Data Editor gồm Data Viewer Variable Viewer cho phép nhập số liệu đầu vào trực tiếp Add file số liệu dạng Excel.xml, đồng thời định dạng biến số theo dạng số (Number) hay dạng chữ Sau khởi đợng chương trình thấy giao diện SPSS sau: Màn hình quản lý liệu (data view) Hình 4.12 Mơ hình quản lý liệu (data view) 68 Màn hình quản lý biến (variable view): Hình 4.13 Mơ hình quản lý biến (variable view) Màn hình hiển thị kết (output): Hình 4.14 Mơ hình hiển thị kết (output) 69 Trong đó: - Variable Name: tên biến (dài kí tự khơng có kí tự đặc biệt) - Type: kiểu bợ mã hóa - Labels: nhãn biến, phần nhập nhiều giá trị nhãn phù hợp với thiết kế bảng liệu - Value: Giá trị giá trị mã hóa (value) tương ứng với nhãn giá trị (value label) - Missing: ký hiệu giá trị khuyết (lỗi) - Column: thiết đặt độ lớn cợt mang tên biến vị trí nhập liệu biến - Measure: thang đo lường Trên sở cấp độ thang đo lường (biểu danh, thứ tự, khoảng cách tỉ lệ), SPSS phân thành thang đo (biểu danh (nominal), thứ tự (ordinal) scale (khoảng cách tỉ lệ) - Phần mềm SPSS cho phép xử lý phép phân tích thông kê thông thường: - Bivariate statistics (thống kê hai biến số): Means (trung bình); t-test (phép thủ kiểm tra, phân tích…); ANOVA (phân tích phương sai); Correlation (tương quan) bao gồm bivariate (hai biến), partial (tương quan phần, tương quan khơng hồn tồn), distances (tương quan rời rạc, lỏng lẻo); Nonparametric tests (kiểm tra thông số giới hạn) - Prediction for numerical outcomes: Linear regression (dự đoán kết số dạng hồi qui tuyến tính…) - Prediction for identifying groups: Factor analysis (phân tích nhân tố); cluster analysis (phân tích cho dám đơng) bao gồm two – step (hai bậc), K – means (số K), hierarchic (có thứ bậc) - SPSS cho phép lưu chạy thuật toán giúp việc kiểm tra kết dễ dàng - Phạm vi luận văn giới thiệu mợt vài chức bản, ngồi cịn nhiều chức khác cơng cụ,… tìm hiểu kỹ qua tài liệu phần mềm [46] 70 - Trong luận văn này, tác giả quan tâm đến phương pháp phân tích hồi quy (Regression), phân tích phương sai (ANOVA – Analysis of Variance) giới thiệu cụ thể phần 4.6.3 Phương pháp phân tích hồi quy SPSS Statistics 17.0 Phương pháp phân tích hồi quy Curve Estimation cung cấp đường cong thống kê hồi quy đồ thị quan hệ 11 mơ hình đánh giá đường cong hồi quy Thống kê: Mỗi mơ hình đưa ra: hệ số hồi quy, hệ số tương quan R, R2, R2 hiệu chỉnh, độ lệch chuẩn tính tốn, bảng phân tích phương sai, giá trị dự đoán, phần dư, khoảng dự đoán Các mơ hình tính tốn gồm có: - Linear: dạng phương trình mơ hình y = a + bx Chuỗi giá trị y mơ hình theo hàm tuyến tính x - Logarithmic: dạng phương trình mơ hình y = a + b.ln(x) - Inverse: mơ hình xác định phương trình y = a + b/x - Quadratic: dạng phương trình mơ hình y = a + bx + cx2 - Cubic: dạng phương trình mơ hình y = a + bx + cx2 + dx3 - Power: phương trình có dạng y = a.xb hay ln(y) = ln(a) + b.ln(x) - Compound: phương trình có dạng y = a.bx hay ln(y) = ln(a) + ln(b).x - S – curve: phương trình có dạng y = e(a + b/x) hay ln(y) = a + b/x - Logistic: có dạng y = 1/(1/u + a.bx) hay ln(1/y – 1/u) = ln(a) + ln(b).x Với u giá trị biên Sau chọn Logistic phải chọn giá trị biên để sử dụng phương trình hồi quy Giá trị phải một số dương lớn giá trị biến phụ tḥc lớn nhất - Growth: dạng phương trình mơ hình y = e(a + bx) hay ln(y) = a + bx - Exponential: có dạng phương trình y = a.ebx hay ln(y) = ln(a) + bx Ta chọn lúc mợt nhiều mơ hình hồi quy 71 Hình 4.15 Giao diện phần Curve Estimationcho tất mơ hình tốn Trong có phần Variable thơng số đầu vào ảnh hưởng đến thông số đầu khác (Dependent) độ ẩm, tiêu hao điện quạt, tỷ lỡ hạt Mỗi mơ hình đưa ra: hệ số hồi quy, hệ số tương quan R, R2, R2 hiệu chỉnh, độ lệch chuẩn tính tốn, bảng phân tích phương sai, giá trị dự đoán, phần dư, khoảng dự đốn Các mơ hình tính tốn gồm có: - Linear: phân tích tuyến tính, dạng phương trình mơ hình y = a + bx Chuỗi giá trị y mơ hình theo hàm tuyến tính x - Logarithmic: phân tích hàm logaric, dạng phương trình y = a + b.ln(x) - Inverse: phân tích nghịch đảo, mơ hình xác định phương trình y = a + b/x - Quadratic: phân tích phương trình bậc hai, dạng phương trình mơ hình y = a + bx + cx2 - Cubic: phân tích khối, dạng phương trình bậc 3: y = a + bx + cx2 + dx3 - Power: phân tích lũy thừa, phương trình mơ hình có dạng 72 y = a.xb hay ln(y) = ln(a) + b.ln(x) - Compound: phân tích hỗn hợp, phương trình có dạng y = a.bx hay ln(y) = ln(a) + ln(b).x - S - curve: phân tích đường cong hình S, phương trình có dạng y = e(a + b/x) hay ln(y) = a + b/x - Growth: phân tích phát triển, dạng phương trình mơ hình y = e(a + bx) hay ln(y) = a + bx - Exponential: phân tích theo luật số mũ, có dạng phương trình y = a.ebx hay ln(y) = ln(a) + bx Ta chọn lúc mợt nhiều mơ hình hồi quy Để xác định mơ hình phù hợp sử dụng, vẽ đồ thị phân bố liệu Nếu biến phân bố mợt cách tuyến tính sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính Nếu biến khơng quan hệ tuyến tính, sử dụng mơ hình phức tạp Xem đồ thị phân tán liệu (Scatterplot), đồ thị có dạng giống đồ thị hàm tốn học sử dụng mơ hình hồi quy loại hàm Như vậy, ta cần thực thí nghiệm mơ hình thực tế để có bảng số liệu cung cấp cho việc xử lý số liệu thực nghiệm Để xác định mô hình phù hợp sử dụng, vẽ đồ thị phân bố liệu Nếu biến phân bố một cách tuyến tính sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính Nếu biến khơng quan hệ tuyến tính, sử dụng mơ hình phức tạp Xem đồ thị phân tán liệu (Scatterplot), đồ thị có dạng giống đồ thị hàm tốn học sử dụng mơ hình hồi quy loại hàm Dữ liệu: Các biến đợc lập biến phụ thuộc phải biến định lượng Nếu chọn Time làm biến đợc lập thay chọn mợt biến khác q trình tính tốn tạo mợt biến thời gian có khoảng cách cho trường hợp Trong trường hợp biến phụ tḥc phải một biến xác định theo thời gian 73 Các bảng hệ số đồ thị đạt từ phân tích hồi quy: Bảng 4.1 Tổng kết mơ hình Model Summary R R Square Adjusted R Square Std Error of the Estimate 0,996 0,992 0,984 0,691 The independent variable is VAR00001 Bảng 4.2 Phân tích phương sai ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig Regression 116,310 58,155 121,759 0,008 Residual 0,955 0,478 Total 117,265 The independent variable is VAR00001 Bảng 4.3 Các hệ số Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig Coefficients B Std Error Beta VAR00001 0,307 0,058 5,386 5,339 0,033 VAR00001 ** 0,000 0,000 -4,440 -4,401 0,048 (Constant) -40,552 15,855 -2,558 0,125 74 Đồ thị quan hệ hai biến đường cong hồi quy cho tất mô hình tốn thống kê Hình 4.16 Mơ đồ thị quan hệ ảnh hưởng đường kính nguyên liệu đến hiệu śt sản x́t mơ hình tốn thống kê Trong điểm tròn biểu diễn điểm thực nghiệm đường cong biểu diễn đồ thị phương trình hồi quy theo mơ hình tính - Cách thức tiến hành phân tích Curve Estimation: - Từ menu chọn: Analyze/Regression/ Curve Estimation… - Hộp thoại Curve Estimation: 75 Chọn một nhiều biến phụ tḥc Chọn mợt biến đợc lập (có thể chọn biến độc lập thời gian) Các lựa chọn: - Case Labels: chọn một biến để làm nhãn biểu đồ phân tán - Save: lưu giá trị dự đoán, phần dư khoảng dự đốn làm biến - Include constant in equation: tính số phương trình hồi quy Hằng số đưa vào mặc định - Plot models: Vẽ đồ thị giá trị biến phụ thuộc đường cong mơ hình lựa chọn theo biến đợc lập Mỗi biến phụ tḥc có đồ thị riêng biệt - Display ANOVA table: hiển thị bảng tổng kết phân tích phương sai cho mơ hình lựa chọn - Từ bảng đồ thị nhận ta đưa kết luận mối quan hệ biến độc lập biến phụ tḥc đồng thời có phương trình tương quan gần biến 76 4.7 Kết luận Mô hình thí nghiệm thiết kế chế tạo máy ép viên kiểu khuôn phẳng Mẫu lấy đo lấy ngẫu nhiên, tiến hành thí nghiệm phải thực thí nghiệm lặp lại lần, lấy giá trị trung bình Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm đơn yếu tố cho phép đánh giá mức độ xu hướng ảnh hưởng thông số làm việc đến chất lượng làm việc máy ép Chương thực bước chuẩn bị cần thiết cho trình nghiên cứu thực nghiệm làm tảng tăng đợ tin cậy tính xác cho kết thực nghiệm trình bày chương 77 ... sản xuất viên nén đa nguyên liệu một kg sản phẩm viên nén, tính lợi ích kinh tế sản xuất viên nén đa nguyên liệu nhầm góp phần tạo nguồn nguyên liệu tái tạo tương lai 61 4. 5 Các thiết bị đo... Trong trình tạo viên, khn chịu sức ép co dãn vật liệu ép lô nén ép vật liệu vào lỗ khuôn gây ma sát vật liệu với vật liệu ma sát vật liệu với khuôn lô ép làm phát sinh nhiệt buồng ép viên Nhiệt... xác 0,001 để đo khối lượng nguyên liệu đưa vào máy ép viên Hình 4. 4 Cân loại sử dụng cân khối lượng nguyên liệu sản phẩm mẫu 4. 5.2 Dụng cụ xác định kích thước hạt nguyên liệu Kích thước hạt xác