CN116214976B - 一种基于摩擦系数稳定性优化的复合膜生产方法 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种基于摩擦系数稳定性优化的复合膜生产方法，涉及复合膜技术领域，该方法包括：对第一复合膜的原料进行采集，得到多层薄膜材料；确定进行复合膜生产的复合粘连剂；根据所述多层薄膜材料，确定一次复合工艺参数值；基于所述一次复合工艺参数值进行生产控制，得到一次复合膜；获取二次复合工艺参数值；基于所述二次复合工艺参数值进行生产控制，制备得到二次复合膜，解决了现有技术中存在的由于复合膜的摩擦力不稳定，进而导致复合膜的生产控制性能不佳，且生产效率低下的技术问题，达到提高摩擦稳定性，同时提升复合膜生产控制效果，保证复合膜生产效率的技术效果。

Description

一种基于摩擦系数稳定性优化的复合膜生产方法

技术领域

本公开涉及复合膜技术领域，具体涉及一种基于摩擦系数稳定性优化的复合膜生产方法。

背景技术

随着塑料技术的大力发展以及消费者对商品美观、安全、便携性能要求越来越高的情况，采用复合膜包装的商品越来越多，一方面塑料包装可以避免传统的玻璃瓶、金属瓶在储运过程中的不足，另外一方面也带来大大的成本节约，同时还给广大消费者带来更多的便利性。在广大的市场大量需求下，相关产品的产量也与日俱增。但在目前生产线上不断增高的人力成本，只有在生产方面不断的进步，快速、高效、稳定也是终端生产厂家的不断追求。

目前，现有技术中存在由于复合膜的摩擦力不稳定，进而导致复合膜的生产控制性能不佳，且生产效率低下的技术问题。

发明内容

本公开提供了一种基于摩擦系数稳定性优化的复合膜生产方法，用以解决现有技术中存在的由于复合膜的摩擦力不稳定，进而导致复合膜的生产控制性能不佳，且生产效率低下的技术问题。

根据本公开的第一方面，提供了一种基于摩擦系数稳定性优化的复合膜生产方法，包括：根据所述数据采集装置对第一复合膜的原料进行采集，得到多层薄膜材料，其中，所述多层薄膜材料为至少三层的薄膜；确定进行复合膜生产的复合粘连剂；根据所述多层薄膜材料，确定用于进行一次复合生产中第一薄膜层和第二薄膜层的一次复合工艺参数值；基于所述一次复合工艺参数值进行生产控制，得到一次复合膜；获取第三薄膜层与所述一次复合膜进行生产的二次复合工艺参数值；基于所述二次复合工艺参数值进行生产控制，制备得到二次复合膜。

根据本公开采用的一种基于摩擦系数稳定性优化的复合膜生产方法，本公开通过获取复合膜的多层薄膜材料，根据多层薄膜材料以及确定的复合粘连剂采用高低温熟化工艺分别设置一次复合工艺参数值和二次复合工艺参数值，又对复合粘连剂和爽滑剂进行影响性分析，生成工艺参数约束条件对生成一次复合工艺参数值和二次复合工艺参数值进行约束，进而进行一次复合生产和二次复合生产，达到提高摩擦稳定性，同时提升复合膜生产控制效果，保证复合膜生产效率的技术效果。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本公开或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本公开实施例提供的一种基于摩擦系数稳定性优化的复合膜生产方法的流程示意图；

图2为本公开实施例中获取复合粘连剂的流程示意图；

图3为本公开实施例中对生成一次复合工艺参数值和二次复合工艺参数值进行约束的流程示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

为了解决现有技术中存在由于复合膜的摩擦力不稳定，进而导致复合膜的生产控制性能不佳，且生产效率低下的技术问题，本公开的发明人经过创造性的劳动，得到了本公开的一种基于摩擦系数稳定性优化的复合膜生产方法。

实施例一

图1为本公开实施例提供的一种基于摩擦系数稳定性优化的复合膜生产方法图，所述方法应用于复合膜生产系统，所述系统与数据采集装置通信连接，如图1所示，所述方法包括：

步骤S100：根据所述数据采集装置对第一复合膜的原料进行采集，得到多层薄膜材料，其中，所述多层薄膜材料为至少三层的薄膜；

具体而言，第一复合膜是指待进行生产的任一种复合膜，复合膜由两层以上的薄膜复合而成，数据采集装置是用于采集第一复合膜的每一层复合膜的材料的设备，将每一层复合膜的材料通过相应的传感器转换成模拟的电信号后，再将这些模拟电信号转换为数字信号存储起来，进行预处理的装置，与复合膜生产系统通信连接，复合膜生产系统是用于控制复合膜生产的系统平台，数据采集装置具备实时采集、自动存储、即时显示、自动传输的功能。采集得到的多层薄膜材料是指第一复合膜每一层膜的材料，比如聚酯、铝箔、聚乙烯等，多层薄膜材料为至少三层的薄膜，也就是说，第一复合膜至少有三层不同的薄膜复合而成。

步骤S200：确定进行复合膜生产的复合粘连剂；

其中，如图2所示，本公开实施例步骤S200还包括：

步骤S210：得到待选复合粘连剂的设计配方；

步骤S220：按照所述设计配方的成分与所述爽滑剂成分之间的影响性进行识别，得到基于所述待选复合粘连剂一一对应的影响系数；

步骤S230：对所述影响系数进行分析，获取第一影响系数对应的复合粘连剂，其中，所述第一影响系数为各个影响系数中最小的系数。

具体而言，在复合膜复合过程中，会加入胶水用来连接两层膜，不同的胶水配方对薄膜内爽滑剂影响较大，需要选择一种对爽滑剂影响最小的胶水，以保证最大限度的避免影响产品摩擦性能的稳定性，复合粘连剂是指用来连接两层膜的胶水的配方，包括胶水的组成成分及含量。

具体地，待选复合粘连剂包括多种配方不同的复合粘连剂，提取出所有待选复合粘连剂的配方成分，分析设计配方的成分与爽滑剂成分之间的影响性。就是说，为保证内膜顺滑且稳定，摩擦系数须控制在要求的范围内，因此内膜在吹膜过程中，采用了低迁移的开口爽滑剂，以保证内膜的顺滑且稳定，在复合膜复合过程中，会加入胶水用来连接两层膜，复合后的复合膜需进入烘箱熟化，以保证产品的复合强度并降低溶残。在此过程中，高温会加速胶水中溶剂的挥发，对内膜中爽滑剂产生一定影响，从而造成爽滑剂析出，影响摩擦稳定性以及剥离强度。因此，需要分析复合粘连剂的成分与爽滑剂成分之间的影响性，获取待选复合粘连剂一一对应的影响系数，也就是说，待选复合粘连剂的成分对爽滑剂成分的影响越大，对应的影响系数也就越大。对影响系数进行分析比对，筛选出最小的影响系数作为第一影响系数，匹配获取第一影响系数对应的待选复合粘连剂，作为进行复合膜生产的复合粘连剂，达到保证内膜的顺滑且稳定的技术效果。

步骤S300：根据所述多层薄膜材料，确定用于进行一次复合生产中第一薄膜层和第二薄膜层的一次复合工艺参数值；

具体而言，一次复合生产是指复合上层，就是对印刷层与中间层进行复合，将印刷层与中间层使用复合粘连剂连接后放入烘箱进行高温熟化，第一薄膜层是印刷层，第二薄膜层是中间层，根据多层薄膜材料确定第一薄膜层和第二膜层的薄膜材料，进而确定进行一次复合生产中第一薄膜层和第二薄膜层的一次复合工艺参数值，一次复合工艺参数值包括高温熟化温控值、高温熟化时控值以及高温复合粘连剂量，高温熟化温控值是指进行一次复合生产时的高温熟化温度值，高温熟化时控值是指进行一次复合生产时的高温熟化时间长度值，高温复合粘连剂量是指进行一次复合生产时的复合粘连剂的需求量。

步骤S400：基于所述一次复合工艺参数值进行生产控制，得到一次复合膜；

具体而言，根据一次复合工艺参数值中的高温熟化温控值、高温熟化时控值以及高温复合粘连剂量，对第一薄膜层与第二薄膜层进行一次复合膜，一次复合膜进行控制复合生产，获得完成一次复合生产的一次复合膜。

步骤S500：获取第三薄膜层与所述一次复合膜进行生产的二次复合工艺参数值；

具体而言，第一薄膜层和第二薄膜层复合完成后，得到了一次复合膜，一次复合膜还需要与第三薄膜层进行复合，将一次复合膜与第三薄膜层通过复合粘连剂连接后再次放入烘箱进行二次熟化，二次复合工艺参数值包括二次复合工艺参数值包括低温熟化温控值、低温熟化时控值以及低温复合粘连剂量。就是说，一次复合生产采用高温熟化，二次复合生产采用低温熟化，低温熟化温控值是指进行二次复合生产时的低温熟化温度值，低温熟化时控值是指进行二次复合生产时的低温熟化时间长度值，高温复合粘连剂量是指进行二次复合生产时的复合粘连剂的需求量。

其中，本公开实施例步骤S500还包括：

步骤S510：对所述第一复合膜中各个薄膜层进行分析，得到第一薄膜层与第二薄膜层的预设摩擦力，第二薄膜层和第三薄膜层的预设摩擦力；

步骤S520：基于第一薄膜层与第二薄膜层的预设摩擦力对所述一次复合工艺参数值进行设定；

步骤S530：基于第二薄膜层和第三薄膜层的预设摩擦力对所述二次复合工艺参数值进行设定。

具体地，预设摩擦力是指预期的第一薄膜层与第二薄膜层的预设摩擦力，以及第二薄膜层和第三薄膜层的预设摩擦力，可以认为是理想摩擦力，基于此，对一次复合工艺参数值和二次复合工艺参数值进行设定，使得复合完成后的第一薄膜层与第二薄膜层之间的摩擦力符合一薄膜层与第二薄膜层的预设摩擦力，二次复合后的第二薄膜层和第三薄膜层之间的摩擦力符合第二薄膜层和第三薄膜层的预设摩擦力，也就是说，复合膜复合过程中，会加入胶水用来连接两层膜，复合后的复合膜需进入烘箱熟化，以保证产品的复合强度并降低溶残。在此过程中，高温会加速胶水中溶剂的挥发，对内膜中爽滑剂产生一定影响，从而造成爽滑剂析出，影响摩擦稳定性以及剥离强度，需要设置高温熟化的温度和时间，对胶水中溶剂的挥发对爽滑剂产生的影响进行控制，使得生产出的复合膜的摩擦力符合要求。

步骤S600：基于所述二次复合工艺参数值进行生产控制，制备得到二次复合膜。

具体而言，根据二次复合工艺参数值中的高温熟化的温度和时间对完成一次复合生产的一次复合膜与第三薄膜层进行再次复合生产控制，得到二次复合膜，二次复合膜包含经过复合后的三层薄膜。

其中，如图3所示，本公开实施例步骤S700还包括：

步骤S710：获取所述第一复合膜中吹膜时所使用的爽滑剂成分；

步骤S720：基于所述爽滑剂成分，得到爽滑剂属性信息，其中，所述爽滑剂属性信息包括热融析出熔点、热融析出速率、以及析出物稳定性；

步骤S730：根据所述爽滑剂属性信息，生成工艺参数约束条件；

步骤S740：基于所述工艺参数约束条件对生成一次复合工艺参数值和二次复合工艺参数值进行约束。

其中，本公开实施例步骤S740还包括：

步骤S741：所述一次复合工艺参数值均包括高温熟化温控值、高温熟化时控值以及高温复合粘连剂量；所述二次复合工艺参数值包括低温熟化温控值、低温熟化时控值以及低温复合粘连剂量；复合工艺参数值包括各个工艺执行在变量区间的值。

具体而言，确定第一复合膜中吹膜时所使用的爽滑剂成分，爽滑剂成分一般包含油酸酰胺、芥酸酰胺、硬脂酸钙和有机硅类，对爽滑剂成分进行属性分析，得到爽滑剂属性信息，爽滑剂属性信息包括热融析出熔点、热融析出速率、以及析出物稳定性，也就是说，第一复合膜进行吹膜时，高温会加速胶水中溶剂的挥发，对内膜中爽滑剂产生一定影响，从而造成爽滑剂析出，热融析出熔点是指爽滑剂可以被析出时的温度，热融析出速率是指爽滑剂在单位时间内析出的量，析出物稳定性是指析出物的热稳定性，会不会在高温熟化下分解或者与薄膜材料发生其他化学反应，影响薄膜的复合。根据爽滑剂属性信息对进行复合生产时的工艺参数进行约束，生成工艺参数约束条件，工艺参数约束条件包括高温熟化或低温熟化的温度范围、时间范围和复合粘连剂量的范围，根据工艺参数约束条件对生成一次复合工艺参数值和二次复合工艺参数值进行约束，使得一次复合工艺参数值和二次复合工艺参数值处于工艺参数约束条件范围内，达到提高摩擦稳定性的技术效果。

其中，一次复合工艺参数值均包括高温熟化温控值、高温熟化时控值以及高温复合粘连剂量，二次复合工艺参数值包括低温熟化温控值、低温熟化时控值以及低温复合粘连剂量，复合工艺参数值包括各个工艺执行在变量区间的值，就是说，复合工艺参数值包括进行一次复合生产时的复合工艺参数允许浮动的范围，比如高温熟化温度是55℃(±2℃)，那么一次复合工艺参数值中的高温熟化温控值只要保证在55℃(±2℃)的范围内就可以，可以是53-57℃中的任一温度值；低温熟化温度是45℃(±2℃)，那么二次复合工艺参数值中的低温熟化温控值只要保证在45℃(±2℃)的范围内就可以，可以是43-47℃中的任一温度值.

其中，本公开实施例步骤S800包括：

步骤S810：获取所述复合膜生产系统所连接的第一生产设备信息；

步骤S820：基于所述第一生产设备信息，得到基于生产设备机器表面与所述第一复合膜接触的预设摩擦力；

步骤S830：根据所述预设摩擦力对所述工艺参数约束条件进行摩擦力限制设定。

具体而言，第一生产设备信息是指用于进行第一复合膜生产的复合膜生产设备的型号信息及标准使用信息，根据生产设备的型号信息及标准使用信息确定进行复合膜生产时，生产设备机器表面与第一复合膜接触的需求摩擦力，将其作为预设摩擦力，就是说，生产设备机器表面与第一复合膜接触时的摩擦力需要满足预设摩擦力，根据预设摩擦力对工艺参数约束条件进行摩擦力限制设定，使得采用在工艺参数约束条件的范围内的工艺参数进行复合膜生产时，产设备机器表面与第一复合膜接触的摩擦力符合预设摩擦力，达到提升复合膜生产控制效果，保证复合膜生产效率的效果。

其中，本公开实施例步骤S900包括：

步骤S910：利用适应函数，构建三层全连接网络的神经网络，其中，所述神经网络用于进行工艺控制参数适应度识别的模型，所述神经网络通过多组训练数据集训练至收敛获取；

步骤S920：将所述工艺参数约束条件作为适应度反馈层优化所述神经网络。

其中，本公开实施例步骤S910还包括：

步骤S911：其中，所述多组训练数据集包括爽滑剂样本属性数据集、粘连剂样本数据集、温控样本数据集、时控样本数据集。

具体而言，适应函数是遗传算法非常核心的概念，它是一种衡量某种遗传算法解决问题的能力，通俗来说，用于检验控制系统的性能，在本实施例中，利用适应函数，构建三层全连接网络的神经网络，利用构建完成的神经网络对工艺控制参数进行适应度识别，简单来说，就是识别工艺控制参数(包括：一次复合工艺参数值、二次复合工艺参数值)的控制性能高低，采用工艺控制参数控制生产出的复合膜的质量是否符合标准，如果符合标准，控制性能就较好，如果不符合，且质量越差，控制性能就越差。将工艺参数约束条件作为适应度反馈层优化神经网络，就是根据工艺参数约束条件判断工艺控制参数对复合膜生产的控制性能，工艺控制参数在工艺参数约束条件范围内，控制性能就较好，反之，控制性能就较差。基于此，达到对工艺控制参数的适应度进行识别，提升复合膜的生产控制性能的效果。

具体地，三层全连接网络的神经网络通过多组训练数据集训练至收敛获取，多组训练数据集包括爽滑剂样本属性数据集、粘连剂样本数据集、温控样本数据集、时控样本数据集，通过对多组训练数据集进行学习和训练，获取爽滑剂样本属性数据集、粘连剂样本数据集、温控样本数据集、时控样本数据集之间的适应度关系，也就是说，将任一组训练数据集输入三层全连接网络的神经网络，在温控样本数据集、时控样本数据集下，粘连剂样本数据集可能会对爽滑剂样本属性数据集产生影响，从而影响生产出的复合膜的摩擦力，基于此，获取任一组爽滑剂样本属性数据集、粘连剂样本数据集、温控样本数据集、时控样本数据集对复合膜的生产控制性能，以此作为该组数据对应的适应度，基于此获取训练至收敛的神经网络。

基于上述分析可知，本公开提供了一种基于摩擦系数稳定性优化的复合膜生产方法，在本实施例中，通过获取复合膜的多层薄膜材料，根据多层薄膜材料以及确定的复合粘连剂采用高低温熟化工艺分别设置一次复合工艺参数值和二次复合工艺参数值，又对复合粘连剂和爽滑剂进行影响性分析，生成工艺参数约束条件对生成一次复合工艺参数值和二次复合工艺参数值进行约束，进而进行一次复合生产和二次复合生产，达到提高摩擦稳定性，同时提升复合膜生产控制效果，保证复合膜生产效率的技术效果。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行，也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，

只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于摩擦系数稳定性优化的复合膜生产方法，其特征在于，所述方法应用于复合膜生产系统，所述系统与数据采集装置通信连接，所述方法包括：

根据所述数据采集装置对第一复合膜的原料进行采集，得到多层薄膜材料，其中，所述多层薄膜材料为至少三层的薄膜；

确定进行复合膜生产的复合粘连剂；

根据所述多层薄膜材料，确定用于进行一次复合生产中第一薄膜层和第二薄膜层的一次复合工艺参数值；

基于所述一次复合工艺参数值进行生产控制，得到一次复合膜；

获取第三薄膜层与所述一次复合膜进行生产的二次复合工艺参数值；

基于所述二次复合工艺参数值进行生产控制，制备得到二次复合膜；

所述方法还包括：

获取所述第一复合膜中吹膜时所使用的爽滑剂成分；

基于所述爽滑剂成分，得到爽滑剂属性信息，其中，所述爽滑剂属性信息包括热融析出熔点、热融析出速率、以及析出物稳定性；

根据所述爽滑剂属性信息，生成工艺参数约束条件；

基于所述工艺参数约束条件对生成一次复合工艺参数值和二次复合工艺参数值进行约束；

获取所述复合膜生产系统所连接的第一生产设备信息；

基于所述第一生产设备信息，得到基于生产设备机器表面与所述第一复合膜接触的预设摩擦力；

根据所述预设摩擦力对所述工艺参数约束条件进行摩擦力限制设定；

所述一次复合工艺参数值均包括高温熟化温控值、高温熟化时控值以及高温复合粘连剂量；所述二次复合工艺参数值包括低温熟化温控值、低温熟化时控值以及低温复合粘连剂量；复合工艺参数值包括各个工艺执行在变量区间的值；

对所述第一复合膜中各个薄膜层进行分析，得到第一薄膜层与第二薄膜层的预设摩擦力，第二薄膜层和第三薄膜层的预设摩擦力；

基于第一薄膜层与第二薄膜层的预设摩擦力对所述一次复合工艺参数值进行设定；

基于第二薄膜层和第三薄膜层的预设摩擦力对所述二次复合工艺参数值进行设定；

其中，所述确定进行复合膜生产的复合粘连剂，方法还包括：

得到待选复合粘连剂的设计配方；

按照所述设计配方的成分与所述爽滑剂成分之间的影响性进行识别，得到基于所述待选复合粘连剂一一对应的影响系数；

对所述影响系数进行分析，获取第一影响系数对应的复合粘连剂，其中，所述第一影响系数为各个影响系数中最小的系数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

利用适应函数，构建三层全连接网络的神经网络，其中，所述神经网络用于进行工艺控制参数适应度识别的模型，所述神经网络通过多组训练数据集训练至收敛获取；

将所述工艺参数约束条件作为适应度反馈层优化所述神经网络。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多组训练数据集包括爽滑剂样本属性数据集、粘连剂样本数据集、温控样本数据集、时控样本数据集。