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      螺桿設計技術

    2. 發布日期:2016-07-01
    3. 摘要:
       擠出理論所描述的擠出過程實質上是用數學分析的辦法建立已知自變量x(輸入量如螺桿參數、工藝參數和物理參數)和擠出機螺桿性能y(產量Q、單耗N/Q、溫升T、波動△p、△T……)之間的數學關系y=f(x1、x2、x3、……xn).從理論上說,每一組輸入量都應該得到一組確定的螺桿性能y,但是實際上由于擠出工藝的復雜性以及實際檢測過程中不可避免的誤差,我們不可能得到準確的數學對應關系.因此在工程設計中,人們旺旺根據試驗結果,用回歸分析的方法尋找擠出過程的統計規律性,這也是一種最佳設計的行之有效的方法.這個方法的基本思想是暫時拋開擠出過程的物理實質,將擠出過程看作類似控制論中的“黑箱”。所謂“黑箱”,指的是這樣一個系統(圖13-8),其輸入量x1,x2。。。。。。xn,是已知的,其輸出量y1,y2。。。。。yn是可以測出的,而其內部機理則是暫時不明的。“黑箱”的任一輸出量y都是輸入量x1,x2。。。。。xn的函數,即:
      y1=E(x1,x2,x3.....xn)
      y2=F(x1,x2,x3.....xn)
      .
      .
      .
      Yn=M(x1,x2,x3.....xn)
       統計理論在螺桿設計上的應用1

       

       在回歸分析過程中,根據需要式(13-32)可以寫成含有一次項的多元線性回歸方程,或者寫成多項式回歸方程,后者通過數學變換也可轉換成線性回歸方程.
       為了減少實驗工作量 ,可以正交設計的規律來安排實驗次數和選擇必須的因素和水平。
       按上述統計理論的規律,采用回歸分析的方法,我們便可得到:
      1.       從實驗數據出發,確定螺桿參數,擠出工藝,塑料性能(輸入量)和螺桿性能(輸出量)之間的近似的定量關系式;
      2.       對這些關系式的可靠性要進行統計檢驗;
      3.       從影響螺桿某一性能的許多輸入量中,判斷那些輸入量對該性能影響較大,而那些影響不顯著;
      4.       利用所求的的關系式對擠出過程進行分析與預測,利用圖解法或計算機尋求設計的最佳化.

       

        這里以一具體設計為例,扼要地介紹按統計規律設計螺桿、尋求其最佳參數的具體過程。加工材料為高分子量聚乙烯。

         螺桿直徑D=45mm,母體部分的長徑比L/D在11.2-20.62范圍內變動,頭部有一剪切元件L(圖13-9)。為了配合螺桿長度的變化,開有縱向溝槽的IKV機筒也可在(10-25)D長度上變化。螺桿頭前有一測量環,可以測量同一截面上的料壓和料溫。所有的螺桿性能(Q,N1,T,△T1,△T2,△P,Mk,△N。。。。。。)都可實測或自動記錄??紤]到螺桿長度L和螺槽深度H,剪切間隙△和剪切長度L之間的交互作用,為了減少實驗工作量,按正交設計的規律來安排實驗。根據實驗時測出的表征螺桿性能的輸出量(表13-6),采用逐次的辦法,得到描述螺桿性能的各方程的系數如下(式13-33-式13-37):

       

       以式(13-33)為例,我們可以看出:對產量Q影響最大的 因素是剪切元件的剪切間隙x3(b2=3.1324)和剪切長度x4(b4=2.9186),其次是螺桿轉速x3(b3=2.6785)和第一段機筒溫度x6(b6=2.2393),再其次才是螺槽深度x1(b1=2.0299)和機頭壓力x5(b5=1.5148),而螺桿長度x2(b2=0.3120)和第二段機筒溫度x7(b7=0.3263)對產量的影響卻很小.除此以外,還可以看出:某些交互作用,如螺槽深度和螺桿長度之間的交互作用x1x2(b12=1.9433),第一段機筒溫度和螺桿轉速之間的交互作用x6x3(b=1.3518),剪切間隙和螺桿轉速之間的交互作用x3x6(b=1.1717)對產量Q都有一定影響.
       
          對平均料溫T、溫度波動ΔT1、熔融指數MI和功率消耗都可以這樣來分析.

        采用圖解法能更清楚地看出各個自變量對螺桿性能的影響?,F舉出上述實例的一部分分析圖表來具體說明:

      1.       各個參數對產量Q的影響。從圖13-10到圖13-13可以看出:當剪切間隙Δ增大時產量Q增加,Δ每相差0.2mm時產量相差4kg/Hr;而當剪切長度從37mm下降至13mm時,產量Q大約增加了6 kg/Hr(圖13-10);對剪切間隙Δ小而轉速n較大的螺桿,當機頭壓力減小150kgf/cm2時產量大約增大4kg/Hr。相反當Δ較大而n較小時在壓力同樣減小150kgf/cm2的情況下產量僅增加2kg/Hr(圖13-11和圖13-12);當第一段機筒溫度T減小時產量Q增加,降低30°C時產量約增加6kg/Hr(圖13-13)。

      2.       各個參數對平均料溫T的影響。從圖13-14;當機筒溫度T p1上升時,或者當間隙Δ減小0.2mm時,平均料溫T大約升高15°C圖13-14;當機筒溫度T p1上升時或者當間隙Δ減小時,平均料溫都會上升圖13-15;當機筒我呢度Tp2和轉速n上升時平均料溫T都會上升,例如每當轉速提高35rpm時平均料溫大約增高15°C(圖13-16).

      3.       各個參數對徑向溫差ΔT1的影響。從圖13-17到圖13-19可以看出:當螺槽深度H3增加時,溫度波動ΔT1也相應增加,而壓力增加時波動增加不大(圖13-17);當轉速上升時,波動增加。在L較短時,機筒第二段溫度每上升10°C,波動大約下降1-2°C(圖13-18);當間隙Δ和剪切長度L增大時,波動都跟著增加(圖13-19)。

      4.       各個參數對單耗N/Q的影響。從圖13-20和圖13-21可以看出:當螺桿長度L和螺槽深度H3增加時,單耗都相應減少(圖13-20);而當間隙Δ減小或剪切長度L增加時,單耗都相應上升(圖13-21)。

       

        5.各個參數對熔融指數MI的影響。早擠出過程中塑料的物理機械性能、光學性能、電性能和流動性能等都會發生改變。同事測量這些性能的變化工作量太大,因此可以用熔融指數MI的變化來間接地反映這些性能的變化。一般來說,加工后的MI值有所降低。在本例中,隨著加工條件的不同,各因素對MI的影響如圖13-22到圖13-25所示。間隙Δ和剪切長度L對MI的影響不大(圖13-22);當螺桿長度L較短時,螺槽深度H3對MI的影響不大,而當螺桿較長時,H3對MI有一定的影響(圖13-23);當壓力p增高或螺槽深度H3變淺時,MI都會減?。▓D13-24);最后,當間隙Δ增加和第一段機筒溫度減小時,MI都會增加(圖13-25)。

       

        在以上分析的基礎上可以用圖解法求螺桿和工藝條件的最佳參數。圖13-26證明:為了求得剪切間隙Δ和剪切長度L的最佳值,可以將同樣擠出條件下的圖13-10、圖13-14、圖13-19、圖13-21和圖13-22疊加在一起。這時便可看出:為了使得產量Q最大,溫升T、波動ΔT1,單耗N/Q和熔融指數都最低,剪切間隙Δ和剪切長度L的最佳范圍應在圖13-26中的影線范圍內,即Δ=0.45-0.6mm,L=10-14mm。

       

       依靠圖解法雖然可以求得某些參數的最佳值,但是要全面尋求最佳條件是苦難的,工作量也是很大的。這時往往要根據實驗數據,按統計理論的規律采用電子計算機進行計算以求得設計的最佳化。

      標簽: 螺桿定做(16)

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