RU2213955C2 - Способ определения реологических характеристик полимерных материалов - Google Patents

Способ определения реологических характеристик полимерных материалов Download PDF

Info

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
Application number
RU2001109813A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2001109813A (ru
Inventor
А.И. Фрид
М.А. Кудрявцев
Г.А. Малафеев
А.В. Кудрявцев
Original Assignee
Уфимский государственный авиационный технический университет
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Уфимский государственный авиационный технический университет filed Critical Уфимский государственный авиационный технический университет
Priority to RU2001109813A priority Critical patent/RU2213955C2/ru
Publication of RU2001109813A publication Critical patent/RU2001109813A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2213955C2 publication Critical patent/RU2213955C2/ru

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.
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)

  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.
RU2001109813A 2001-04-11 2001-04-11 Способ определения реологических характеристик полимерных материалов RU2213955C2 (ru)

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)

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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