Assessment of model adequacy of the process of grain impurities separation from the fraction of light waste in settling chamber to experimental results


Cite item

Full Text

Abstract

The fullest utilization of harvested grain is an important task of agricultural production. During separation of seed grain from grain heap a large amount of grain impurities (feeble and crushed grain) being a valuable animal feed is lost. One of the effective methods of separation of grain impurities from light waste is the fractionation on aerodynamic properties. When developing and improving the devices for fractionation of light waste by means of airflow, it is necessary to carry out a large number of experiments, which is associated with time, energy and material consumption. Mathematical modeling allows to minimize the number of experiments. Before applying a mathematical model in designing of technical devices, it is necessary to assess its adequacy. The article presents the assessment of adequacy of the results of mathematical modeling of light waste fractionation process to the experimental results. Qualitative assessment of adequacy is carried out by determining whether the results of mathematical modeling are within the tolerance range of experimental data; quantitative assessment is carried out by means of statistical hypotheses testing. The results of theoretical calculations draw one sample, the results of experiments draw another. Two statistical hypotheses are considered. Each of the hypotheses is tested at 0.05 of significance level. The hypothesis that both of received samples belong to the same parent population is tested with the use of the sign test. As a result of research, the hypothesis is accepted on the selected significance level. Then a regression model is developed for each of the samples, and using the Chow test the hypothesis about the coincidence of constructed regression models is tested. As a result of research, the second hypothesis is also accepted at 0.05 of significance level. The considered mathematical model can be used in the design of technical devices for fractionation of light waste.

About the authors

V. E Saitov

N.V. Rudnitskiy Zonal Research Institute of Agriculture of the North-East

Email: vicsait-valita@e-kirov.ru
DSc in Engineering Kirov, Russia

A. N Suvorov

Center for Distance Education of Children

Email: suvorov-alex@mail.ru
PhD in Engineering Kirov, Russia

References

  1. Саитов В.Е. Инновации в послеуборочной обработке зернового материала: Монография. Saarbrücken: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012. 152 с.
  2. Бардасов С.А. Эконометрика: Учеб. пособие. Тюмень: Изд-во Тюменского ГУ, 2010. 264 с.
  3. Саитов В.Е., Суворов А.Н. Моделирование рабочего процесса пневмосистем комбикормовых агрегатов и зерноочистительных машин // В кн.: Проблемы интенсификации животноводства с учетом охраны окружающей среды и производства альтернативных источников энергии, в том числе биогаза / Под науч. ред. проф. докт. В. Романюка. Фаленты-Варшава: GIMPO, 2014. С. 256-264.
  4. Саитов В.Е., Фарафонов В.Г., Суворов А.Н. и др. Пневматический сепаратор сыпучих материалов. Патент РФ №2525557, 2014.
  5. Саитов В.Е. Повышение эффективности функционирования зерноочистительных машин путем совершенствования их основных рабочих органов и пневмосистем с фракционной сепарацией: Дис. … д-ра техн. наук. Чебоксары, 2014. 519 с.
  6. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М: Наука, 1983. 416 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2016 Saitov V.E., Suvorov A.N.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».