В даній роботі розглядається сутність процесу сушіння деревини в лісосушильній камері періодичної дії. В роботі також наведено математичну модель лісосушильної камери, яка описує загальну суть фізичних процесів сушіння з використанням наявного в лісосушильній камері обладнання. Такий підхід дозволяє враховувати фізичні параметри необхідного обладнання, такого як калорифери, вентилятори, зволожуючі форсунки, та знехтувати деякими конструкторськими характеристиками, які можуть відрізнятися залежно від типу лісосушильної камери. Зважаючи на це, головним завданням в даній роботі являється визначення температури та вологовмісту агенту сушіння та пиломатеріалів у штабелі, а також температури основних компонентів лісосушильної камери. Звичайно, при врахуванні такої кількості різних параметрів та при описі складного нестаціонарного процесу теплообміну, виникає необхідність створення складних математичних моделей, що значно ускладнює їхнє застосування та вимагає значних комп’ютерних ресурсів для їх обчислення. Таким чином, математичний опис зводиться до опису нелінійних диференціальних рівнянь у частинних похідних. Для пришвидшення обчислень цієї математичної моделі, пропонується використання клітинних автоматів. Для цього, 3D модель лісосушильної камери представляється у вигляді клітино-автоматного поля, яке складається з клітин, що мають однакові розміри але різні типи. Таким чином, сусідні між собою клітини містять локальні взаємозв’язки, які описують їх загальну поведінку. Ця поведінка залежить від типу дотичних клітин та описується правилами переходів, які базуються на математичній моделі. Завдяки використанню розробленої клітино- автоматної моделі та правил переходів, можна отримати значення температури та вологовмісту деревини у штабелі, агенту сушіння в камері, а також температури основних компонентів камери. В роботі також наведені відповідні графіки зміни температури та вологовмісту. Для перевірки адекватності та достовірності, проведено порівняння отриманих результатів із результатами експериментів інших авторів. В результаті перевірки, значення середньої абсолютної похибки є не значні, що підтверджує адекватність математичної моделі та перспективи використання розробленої клітино-автоматної моделі.
- Volkhonov M., Jabbarov I., Soldatov V., & Smirnov I. (2018). Development of the method of exposure control of grain drying in hightemperature dryers. Eastern-European journal of enterprise technologies., 3, 22–29. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.133607
- Ivanova D., Valov N., Valova I., & Stefanova D. (2017). Optimization of Convective Drying. Tem journal., 6.3, 572-577. https://doi.org/10.18421/TEM63-19
- Solomon A., Claudiu V., & Bogoi A. (2022). Some practical remarks in solving partial differential equations using reduced order schemes obtained through the POD method. Incas Bulletin., 14.1, 187-196. https://doi.org/10.13111/2066-8201.2022.14.1.15
- Gibson, M. J., Keedwell, E. C., & Savi'c, D. A. (2015). An investigation of the efficient implementation of cellular automata on multi-core CPU and GPU hardware. Parallel Distrib. Comput., 77, 11–25. https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2014.10.011
- Sitko, M., Chao, Q., Wang, J., Perzynski, K., Muszka, K., & Madej, L. (2020). A parallel version of the cellular automata static recrystallization model dedicated for high performance computing platforms – Development and verification. Comput. Mater. Sci., 172, 109–283.https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2019.109283
- Shumylyak, L., Zhikharevich, V., & Ostapov, S. (2016). Modeling of impurities segregation phenomenon in the melt crystallization process by the continuous cellular automata technique. Applied Mathematics and Computation, 290, 336–354. https://doi.org/10.1016/j.amc.2016.06.012
- Salehi, M. S., & Serajzadeh, S. (2012). Simulation of static recrystallization in non-isothermal annealing using a coupled cellular automata and finite element model. Comput. Mater. Sci., 53, 145–152. https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2011.09.026
- Zaitsev, D. A. (2018). Simulating Cellular Automata by Infinite Petri Nets. Journal of Cellular Automata, 13(1–2), 121–144.
- Bandini, S., & Magagnini, M. (2001). Parallel Processing Simulation of Dynamic Properties of Filled Rubber Compounds Based On Cellular Automata. Parallel Comput., 27, 643–661.https://doi.org/10.1016/S0167-8191(00)00082-X
- Svyetlichnyy, D. S. (2010). Modeling of the microstructure: From classical cellular automata approach to the frontal one. Comput. Mater. Sci., 50, 92–97. https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2010.07.011
- Sokolovskyy, Ya., Sinkevych, O., & Voliansky R. (2019). Software for Studying Wood Drying Chambers Based on SolidWorks Flow Simulation Experiment. Experience of Designing and Application of CAD Systems, 2019, 24-27. https://doi.org/10.1109/ACITT.2019.8780040
- Lee J.-Y., Seid E.R., & Majozi M. (2015). Heat Integration of Material Transfer Streams in Batch Processing Plants. Chemical engineering transactions, 45, 127-132.https://doi.org/10.3303/CET1545022
- Benthien J.T., Riegler M., Engehausen N., & Nopens M. (2020). Specific Dimensional Change Behavior of Laminated Beech Veneer Lumber in Terms of Moisture Absorption and Desorption. Fibers, 8.47, 47. https://doi.org/10.3390/fib8070047
- Sokolovskyy, Ya., Sinkevych, O., & Volianskyi, R. (2020). The study of cellular automata method when used in the problem of capillary-porous material thermal conductivity. Advances in Intelligent Systems and Computing V: Springer Computer Science, 1293, 714–729. https://doi.org/10.1007/978-3-030- 63270-0_49
- Faiza M., Kamilia A., Mohammed E., Rachid B., & Slimane G. (2017). Numerical analysis of heat, air, and moisture transfers in a wooden building material. Thermal science, 21.2, 785-795.https://doi.org/10.2298/TSCI160421248M
- Sokolovskyy, Ya., & Sinkevych, O. (2021). The use of cellular automata in modeling the processes of wood drying in a stack. Ukrainian Journal of Information Technology, 3.2, 39-44.https://doi.org/10.23939/ujit2021.02.039
- Sychevsky V.A., Chorny A.D., & Baranova T.A. (2016). Optimization of aerodynamic conditions of the chamber drier operation. Izvestiâ vysših učebnyh zavedenij i ènergetičeskih ob edinennij sng. Ènergetika, 59.3, 260-271. https://doi.org/10.21122/1029-7448-2016-59-3-260-271
- Sokolovskyy, Ya., & Sinkevych, O. (2018). Software and algorithmic support for represettation of 3D models in 2D von Neumann neighborhood. CEUR Workshop Proceedings, 2300, 215–218. https://ceur-ws.org/Vol-2300/Paper52.pdf
- Sokolovskyy, Ya., Sinkevych, O., & Voliansky, R. (2019). Development the software for simulation of physical fields in wood drying chambers by using cellular automata. Materials of the XV International Conference CADSM'2019, 24–27. https://doi.org/10.1109/CADSM.2019.8779262
- Sokolovskyy, Ya., Shymanskyi, V., Levkovych, M., & Yarkun V. (2017). Mathematical and software providing of research of deformation and relaxation processes in environments with fractal structure. Computer Sciences and Information Technologies CSIT 2017, 24-27. https://doi.org/10.1109/STC- CSIT.2017.8098728
- Sokolovskyy, Ya., & Shymanskyi, V. (2014). Mathematical Modelling of Non-Isothermal Moisture Transfer and Rheological Behavior in Cappilary-Porous Materials with Fractal Structure During Drying. Canadian Center of Science and Education, 7.4, 111-122. https://doi.org/10.5539/cis.v7n4p111
- Sokolovskyy, Ya., Shymanskyi, V., & Levkovych, M. (2016). Mathematical modeling of non- isothermal moisture transfer and visco-elastic deformation in the materials with fractal structure. Computer science and information technologies CSIT 2016, 91-95. https://doi.org/10.1109/STC-CSIT.2016.7589877