Диссертация на соискание степени доктора философии (PhD) Научные консультанты Кутжанова А. Ж., к т. н., доцент Кричевский Г. Е., д т. н., профессор
жүктеу/скачать 2,82 Mb.
|
Алматинский технологический университет
01-нұсқа, сайыс Уздик жыл бирлестиги
| K/Sm
CR% = * 100% (3) К/^дп где CR% - фиксация красителя на волокне, %; K/Sm - коэффициент Гуревича-Кубелки-Мунка для образцов после промывки; K/Sdn - коэффициент Гуревича-Кубелки-Мунка для образцов до промывки. Фурье-ИК спектроскопия. В работе использован FTIR спектрометр Nicolet Thermo Scientific 6700 (США). Для исследования образования функциональных групп и химических связей после крашения ткани медным комплексом хлорофилла с применением золь-гель-метода использован метод инфракрасной спектроскопии с преобразованием Фурье (FTIR). UV-VIS спектроскопия. Для изучения анализа спектральных характеристик красителя использован спектрофотометр Jenway 6705 в режиме поглощения и пропускания световых волн в видимой и ультрофиолетовой области света с длиной волны 190 - 1100 нм. Проводили анализ растворов красителя, а так же изменения цветовых параметров при взаимодействии с протравой Математические методы обработки результатов На основе полученных экспериментальных данных составлены математематические модели (по полному факторному эксперименту) непрерывного процесса крашения на основе модифицированного золь-гель метода с использованием программного обеспечения научных исследований «MatLab» и получены оптимальные значения концентрации жидкого стекла и лимонной кислоты и температурных режимов термической обработки. В качестве выходного параметра контролировали разрывную нагрузку окрашенной ткани по основе и интенсивность окраски полученных образцов. По результатам полного факторного эксперимента проведен статистический анализ, включающий: проверку воспроизводимости эксперимента; проверку значимости коэффициентов регрессии; проверку адекватности уравнений регрессии эксперименту. Факторным планированием эксперимента называется такое планирование, при котором одновременно варьируются все факторы. Такое планирование обеспечивает достаточную точность эксперимента при меньшем числе опытов. В математической модели, получаемой на основе эксперимента с факторным планированием, каждый коэффициент регрессии определяется по результатам всех N опытов, поэтому дисперсия его в N раз меньше дисперсии ошибки опыта. Если математическая модель представляет линейное уравнение Y = bo + biXi + b2X2+^ + bnXn, (4) (5) где i = 1, 2, ... , N; N - число опытов. Для ПФЭ N = m , где m - количество уровней, k - число факторов. Коэффициенты b1 и b2 характеризуют влияние фактора Хг или Х2 на Y, они рассчитываются по формулам: N bi = y Yi * (6) где b0 - среднее арифметическое всех экспериментально определенных значений критерия оптимизации Yi: где Yi - значение критерия оптимизации при поддержании фактора Х1 или Х2 на уровне i. Коэффициент b12 характеризует влияние парного взаимодействия факторов Х1 или Х2 на Y, рассчитывается по формуле: Ь, = Г Yi* (Xi х2) /N (8) Расчет частных коэффициентов bi заканчивается проверкой их значимости с помощью t - критерия Стьюдента. Некоторые из коэффициентов регрессии могут оказаться - незначимыми. Чтобы установить, значим коэффициент или нет, необходимо, прежде всего, вычислить оценку дисперсии, с которой он определяется: жүктеу/скачать 2,82 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|