聚合物挤出胀大的实验研究及预测系统开发

论文摘要

聚合物在挤出加工过程中的胀大现象,使得挤出口模的设计复杂化,试模-修模过程浪费大量的人力物力。为了避免在设计时发生错误,保证制品的成型和质量,必须对聚合物挤出胀大现象进行研究。因此,这一领域一直是聚合物流变学研究者的一个研究热点。但这方面相关的理论与公式都存在很大的局限性,各位学者的理论成果也很难达成一致,由挤出胀大的理论计算公式计算得出的理论值与实际测量值也总是存在偏差。因此,有必要用接近实际加工条件的实验对聚合物挤出胀大现象进行研究。本文采用毛细管流变仪作为实验平台,将自行设计加工的不同入口角度的口模与不同长径比的口模配合使用,对PS（聚苯乙烯）、ABS（丙烯腈-丁二烯-苯乙烯）、HDPE（高密度聚乙烯）三种材料的挤出胀大比进行测试,考察不同因素对聚合物挤出胀大的影响规律。实验结果表明:三种材料的挤出胀大比都随着剪切应力和剪切速率的增加而增大;口模长径比越小,挤出胀大现象越明显,但长径比大于10以后,挤出胀大比随长径比变化的趋势趋于平缓;口模入口角越大,挤出胀大比也越大,但在本文所用口模入口角范围内（45°～120°）,入口角对挤出胀大比的影响不是特别明显。本文还在实验研究基础上,利用VB语言与Matlab语言进行混合编程,将人工神经网络技术移植于应用软件系统,开发出了聚合物挤出胀大预测系统。该系统具有良好的人机交互界面,用户可以很方便的进行样本数据及口模参数输入、网络训练、查看训练误差及挤出胀大比预测等。预测值与实验值的对比结果表明软件的预测效果较好,预测误差达到10-2数量级以下,预测点与实测点吻合得较好。该软件系统的开发对聚合物挤出胀大的理论研究向实际应用转化作出了有益的尝试。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 课题研究的意义
• 1.2.1 聚合物挤出胀大研究的意义
• 1.2.2 预测系统软件开发的意义
• 1.3 相关研究的发展现状
• 1.4 聚合物挤出胀大机理
• 1.5 挤出胀大的影响因素
• 1.6 课题研究的内容
• 第二章 人工神经网络基本理论
• 2.1 人工神经网络概述
• 2.1.1 人工神经网络的发展
• 2.1.2 人工神经网络的特点
• 2.2 BP 神经网络
• 2.2.1 BP 神经网络的结构
• 2.2.2 BP 算法的基本思想
• 2.2.3 BP 网络存在的问题
• 2.2.4 BP 算法的改进
• 2.3 MATLAB 建立BP 网络模型
• 2.3.1 BP 网络设计
• 2.3.2 数据样本的预处理
• 第三章 实验部分
• 3.1 实验目的和主要内容
• 3.1.1 实验目的
• 3.1.2 实验内容
• 3.2 实验设备与原材料
• 3.2.1 实验设备
• 3.2.2 实验用原材料
• 3.3 实验方案
• 3.4 实验过程
• 3.5 挤出胀大比的测定
• 3.6 数据处理
• 第四章 实验结果分析与讨论
• 4.1 剪切应力对三种材料挤出胀大比的影响
• 4.2 剪切速率对挤出胀大比的影响
• 4.3 口模长径比对挤出胀大的影响
• 4.4 口模入口角对挤出胀大比的影响
• 4.5 本章小结
• 第五章 聚合物挤出胀大预测系统设计
• 5.1 系统软件的集成
• 5.1.1 VB 程序设计语言
• 5.1.2 Matlab 与ActiveX
• 5.1.3 Matlab 与VB 的集成
• 5.2 系统界面设计
• 5.2.1 用户登陆界面
• 5.2.2 人机交互主界面
• 5.3 系统工作流程
• 5.4 预测系统应用实例
• 5.4.1 PS 挤出胀大比的预测
• 5.4.2 ABS 挤出胀大比的预测
• 5.4.3 HDPE 挤出胀大比的预测
• 5.5 本章小结
• 第六章 结论与建议
• 6.1 结论
• 6.2 建议
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士期间发表的论文
• 作者简介