RU2213955C2 - Способ определения реологических характеристик полимерных материалов - Google Patents
Способ определения реологических характеристик полимерных материалов Download PDFInfo
- Publication number
- RU2213955C2 RU2213955C2 RU2001109813A RU2001109813A RU2213955C2 RU 2213955 C2 RU2213955 C2 RU 2213955C2 RU 2001109813 A RU2001109813 A RU 2001109813A RU 2001109813 A RU2001109813 A RU 2001109813A RU 2213955 C2 RU2213955 C2 RU 2213955C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- neural network
- pressure
- output
- rheological characteristics
- input
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Extrusion Moulding Of Plastics Or The Like (AREA)
Abstract
Использование: для определения свойств полимерных материалов. Сущность изобретения: в способе измеряют температуру на фильере, давление в отделителе низкого давления, уровень в отделителе низкого давления, скорость вращения шнека гранулятора, давление на фильере, при этом сигналы подают на входы нейросети, лабораторным путем определяют реологические характеристики, причем пробы для их определения совмещают во времени с моментами измерения входных параметров нейросети таким образом, чтобы получить наборы данных по срезам времени, количество которых не менее 1000 и по которым обучают нейросеть, после чего прекращают определять реологические характеристики лабораторным путем, а получают их с выхода обученной нейросети. Технический результат: повышение точности автоматического определения реологических свойств расплавов полимеров непосредственно в процессе их производства в реальном масштабе времени без вмешательства оператора. 1 табл., 1 ил.
Description
Изобретение относится к области определения свойств полимерных материалов, в частности индекса расплава, непосредственно в процессе производства.
Известен способ, заключающийся в том, что исследуемое вещество при определенных внешних условиях (температура, давление) пропускают через калиброванное отверстие и по скорости прохождения вещества через него определяют его свойства. Данный способ реализован в устройстве для исследования реологических свойств полимерных материалов, состоящем из электронной системы управления и измерения характеристик полимерных материалов. Исследования выполняются в лабораторных условиях (лабораторный способ) (а. с. СССР 1376001, МПК 4 G 01 N 11/04, 23.02.88).
Недостатком способа является невозможность определения характеристик полимерных материалов в реальном масштабе времени в процессе самого производства.
Наиболее близким по технической сущности и достигаемому результату к заявленному является способ, заключающийся в том, что измеряют температуру на фильере, давление в отделителе низкого давления, уровень в отделителе низкого давления, скорость вращения шнека гранулятора, давление на фильеру, затем определяют коэффициенты, которые находятся по графическим зависимостям, построенным по показаниям этих же датчиков, после чего в вычислительном устройстве по математической формуле, включающей в себя значения этих величин, автоматически вычисляют значения реологических характеристик (Коновалов Г. М., Кривошеев В.П., Графов А.А. Связь индекса расплава полиэтилена низкой плотности с крутящим моментом шнека гранулятора. //Пластические массы. 1972, 9, с. 30-32).
Недостатком способа является его большая погрешность из-за приближенных значений коэффициентов, а также из-за самой формулы, которая получена эмпирическим путем.
Задача изобретения - повышение точности автоматического определения реологических свойств расплавов полимеров непосредственно в процессе их производства в реальном масштабе времени без вмешательства оператора.
Поставленная задача решается тем, что в способе определения реологических свойств полимерных материалов, основанном на измерении температуры на фильере, давления в отделителе низкого давления, уровня в отделителе низкого давления, скорости вращения шнека гранулятора, давления на фильере, в отличие от прототипа сигнал с выхода датчика температуры на фильере подают на первый вход нейросети, представляющей собой трехслойный персептрон, сигнал с выхода датчика давления подают на второй вход нейросети, сигнал с выхода датчика уровня в отделителе низкого давления подают на третий вход нейросети, сигнал с выхода датчика скорости вращения шнека гранулятора подают на четвертый вход нейросети, сигнал с выхода датчика давления на фильере подают на пятый вход нейросети, лабораторным путем определяют реологические характеристики, причем пробы для их определения совмещают во времени с моментами измерения входных параметров нейросети таким образом, чтобы получить наборы данных по срезам времени, количество которых не менее 1000 и по которым обучают нейросеть, после чего прекращают определять реологические характеристики лабораторным путем, а получают их с выхода обученной нейросети.
Пример конкретной реализации способа
Сущность предлагаемого способа состоит в том, что создают базу данных измеряемых параметров и параметров, определяемых лабораторным способом, с привязкой ко времени. Накопление базы данных происходит в процессе производства. Измеряют температуру на фильере (рабочий диапазон 100-300oС), давление в отделителе низкого давления (рабочий диапазон 0,3-2 кг/см2), уровень в отделителе низкого давления (рабочий диапазон 10-40%), скорость вращения шнека гранулятора (рабочий диапазон 50-150 об/мин), давление на фильере (рабочий диапазон 30-200oС) и фиксируют время. После получения значений реологических параметров (например, индекс расплава), другим методом (лабораторным), их добавляют в эту базу данных к указанному моменту времени. Схема способа представлена на чертеже, где Тф - температура на фильере; Ронд - давление в отделителе низкого давления; Lонд - уровень в отделителе низкого давления; М - скорость вращения шнека гранулятора; Рф - давление на фильере; БП - блок преобразования сигналов.
Сущность предлагаемого способа состоит в том, что создают базу данных измеряемых параметров и параметров, определяемых лабораторным способом, с привязкой ко времени. Накопление базы данных происходит в процессе производства. Измеряют температуру на фильере (рабочий диапазон 100-300oС), давление в отделителе низкого давления (рабочий диапазон 0,3-2 кг/см2), уровень в отделителе низкого давления (рабочий диапазон 10-40%), скорость вращения шнека гранулятора (рабочий диапазон 50-150 об/мин), давление на фильере (рабочий диапазон 30-200oС) и фиксируют время. После получения значений реологических параметров (например, индекс расплава), другим методом (лабораторным), их добавляют в эту базу данных к указанному моменту времени. Схема способа представлена на чертеже, где Тф - температура на фильере; Ронд - давление в отделителе низкого давления; Lонд - уровень в отделителе низкого давления; М - скорость вращения шнека гранулятора; Рф - давление на фильере; БП - блок преобразования сигналов.
Накопленные данные используют для обучения нейросети, непосредственно определяющей требуемую реологическую характеристику в реальном масштабе времени, основываясь на измеряемых значениях параметров с датчиков. Обучение осуществляется, например, методом обратного распространения (Горбань А.Н., Россиев Д. А. Нейронные сети на персональном компьютере. - Новосибирск: Сибирская издательская фирма РАН, 1996. - 276 с.). Для качественного обучения нейросети необходимо иметь базу, содержащую не менее 1000 записей в разных режимах работы производства. Обученная нейросеть определяет заданные параметры, например индекс расплава, с высокой точностью (см. таблицу).
Итак, заявленное изобретение позволяет повысить точность автоматического определения реологических характеристик в реальном масштабе времени.
Claims (1)
- Способ определения реологических свойств полимерных материалов, по которому измеряют температуру на фильере, давление в отделителе низкого давления, уровень в отделителе низкого давления, скорость вращения шнека гранулятора, давление на фильере, отличающийся тем, что сигнал с выхода датчика температуры на фильере подают на первый вход нейросети, представляющей собой трехслойный персептрон, сигнал с выхода датчика давления подают на второй вход нейросети, сигнал с выхода датчика уровня в отделителе низкого давления подают на третий вход нейросети, сигнал с выхода датчика скорости вращения шнека гранулятора подают на четвертый вход нейросети, сигнал с выхода датчика давления на фильере подают на пятый вход нейросети, лабораторным путем определяют реологические характеристики, причем пробы для их определения совмещают во времени с моментами измерения входных параметров нейросети таким образом, чтобы получить наборы данных по срезам времени, количество которых не менее 1000 и по которым обучают нейросеть, после чего прекращают определять реологические характеристики лабораторным путем, а получают их с выхода обученной нейросети.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2001109813A RU2213955C2 (ru) | 2001-04-11 | 2001-04-11 | Способ определения реологических характеристик полимерных материалов |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2001109813A RU2213955C2 (ru) | 2001-04-11 | 2001-04-11 | Способ определения реологических характеристик полимерных материалов |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2001109813A RU2001109813A (ru) | 2003-05-20 |
RU2213955C2 true RU2213955C2 (ru) | 2003-10-10 |
Family
ID=31988121
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2001109813A RU2213955C2 (ru) | 2001-04-11 | 2001-04-11 | Способ определения реологических характеристик полимерных материалов |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2213955C2 (ru) |
-
2001
- 2001-04-11 RU RU2001109813A patent/RU2213955C2/ru active
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
КОНОВАЛОВ Г.М. и др. Связь индекса расплава полиэтилена низкой плотности с крутящим моментом шнека гранулятора//Пластические массы. 1972, № 9, с. 30-32. * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US4425790A (en) | Prediction of extrusion performance of polymers | |
US4101612A (en) | Optical method and apparatus for determining stress relaxation | |
Zhao | Correlations between floc physical properties and optimum polymer dosage in alum sludge conditioning and dewatering | |
EP1348115A1 (en) | Viscosity measurement | |
AU2002216271A1 (en) | Viscosity measurement | |
US4149405A (en) | Process for measuring the viscosity of a fluid substance | |
Mazzanti et al. | In-process measurements of flow characteristics of wood plastic composites | |
Menezes et al. | Study of the nonlinear response of a polymer solution to various uniaxial shear flow histories | |
ES2220706T3 (es) | Metodo y aparato para reometria, y su aplicacion para controlar la fabricacion de polimeros. | |
CN101556233A (zh) | 测量广义牛顿流体唯一真实黏度的装置和方法 | |
RU2213955C2 (ru) | Способ определения реологических характеристик полимерных материалов | |
SU1254864A1 (ru) | Способ исследовани реологических характеристик дисперсных и полимерных систем | |
US6691561B2 (en) | Rheological measurement process | |
CN116466058A (zh) | 水质检测数据处理方法、水质评估系统、设备及介质 | |
Brown et al. | Ultrasound: A virtual instrument approach for monitoring of polymer melt variables | |
CN109876390A (zh) | 一种跑步机控制系统、跑步机及跑步机控制方法 | |
US20030051533A1 (en) | Method and apparatus for measuring the elasticity of fluids | |
CN104089941B (zh) | 一种聚合物熔体性质的拉曼光谱在线测量装置与方法 | |
Martyn et al. | Measurement of apparent extensional viscosities of polyolefin melts from process contraction flows | |
CN105259135B (zh) | 适用于实时在线的无测点温度补偿近红外测量方法 | |
CN114791319B (zh) | 一种具有固有频率的结构的检测方法 | |
CN116559210B (zh) | 一种矿产品物相检测方法及系统 | |
CN1044642C (zh) | 铸造型砂多项机械性能测试方法及实施该方法的系统 | |
RU2210763C1 (ru) | Теплофизический способ определения средних молекулярных масс растворов полимеров | |
JPS5948642A (ja) | ム−ニ−粘度の予測方法 |