KURS ISHI

KIRISH O‘zbekiston Respublikasida qog‘oz va sellyuloza mahsulotlari ishlab chiqarish hajmi so‘nggi yillarda sezilarli o‘sishni ko‘rsatmoqda. Xususan, O‘zbekiston Respublikasi Statistika agentligi (2023) ma’lumotlariga ko‘ra, 2022-yilda bu sohadagi ishlab chiqarish hajmi 2021-yilga nisbatan 12.8% ga oshgan va 1.5 trillion so‘mdan ortiq mahsulot ishlab chiqarilgan [1]. Global miqyosda esa qog‘oz sanoati 2023-yilda taxminan 360 milliard dollarlik bozor hajmini tashkil etib, 2028-yilga borib 400 milliard dollardan oshishi kutilmoqda [2]. Bu o‘sish, asosan, qadoqlash materiallariga bo‘lgan talabning ortishi, elektron tijoratning rivojlanishi va barqaror, ekologik toza mahsulotlarga o‘tish tendensiyalari bilan bog‘liqdir. Qog‘oz zichligi mahsulot sifatini belgilovchi asosiy ko‘rsatkichlardan biri bo‘lib, uning bir xilligi mahsulotning mustahkamligi, bosma sifatini va keyingi qayta ishlash jarayonlarining samaradorligini kafolatlaydi. Shu sababli, qog‘oz zichligini aniq va samarali nazorat qilish ishlab chiqarish samaradorligini oshirish va mahsulot defektlarini kamaytirishda hal qiluvchi rol o‘ynaydi. Hozirgi kunda qog‘oz ishlab chiqarish jarayonlarida zichlikni nazorat qilishda ba’zi muammolar kuzatilmoqda. An’anaviy usullar ko‘pincha real vaqt rejimida aniq ma’lumotlarni ta’minlay olmaydi, bu esa mahsulot sifatidagi o‘zgarishlarga kechikish bilan javob berishga olib keladi. Natijada, yaroqsiz mahsulotlar ulushi ortishi va resurslardan samarasiz foydalanish kabi iqtisodiy yo‘qotishlar yuzaga kelishi mumkin. Avtomatlashtirilgan nazorat tizimlari mavjud bo‘lsa-da, ularning adaptivligi va turli xil xomashyo turlariga moslashuvchanligi cheklangan. Ushbu kurs ishi qog‘oz zichligini nazorat qilish jarayonini optimallashtirish va bu sohadagi mavjud bo‘shliqlarni to‘ldirishga qaratilgan bo‘lib, ishlab chiqarish samaradorligini oshirish, mahsulot sifatini yaxshilash va xarajatlarni kamaytirishga xizmat qiladi. Qog‘oz zichligini nazorat qilish va avtomatlashtirish masalalari bo‘yicha jahon miqyosida ko‘plab tadqiqotlar olib borilgan. Masalan, X.Y. Smith (2018) o‘z tadqiqotida neyron tarmoqlarni qog‘oz ishlab chiqarish jarayonida namlik va zichlikni real vaqt rejimida bashorat qilish uchun muvaffaqiyatli qo‘llaganini isbotladi [3]. J.W. Johnson (2020) PID-regulyatorlar va ularning adaptiv modifikatsiyalarini qog‘ozning asosiy og‘irligini (grammajini) nazorat qilishda sam ...