Extrusion Russian Edition 1-2023

16 ЭКСТРУЗИЯ 1/2023 УМНАЯ ЭКСТРУЗИЯ П еноматериалы из термопластов сегодня находят применение во многих областях, поскольку они ха- рактеризуются пониженной тепло- проводностью, отличными теплоизо- ляционными свойствами и высокими эксплуатационными характеристика- ми. Благодаря низкой плотности уда- ется добиться существенной экономии материала. Наиболее распространен- ными областями применения явля- ются изготовление упаковки, а также звуко- и теплоизоляционных матери- алов, в которых используются вспе- ненные промежуточные продукты из полистирола (ПС) или полиолефинов, таких как полиэтилен (ПЭ) и полипро- пилен (ПП). Механические, тепловые и акустические свойства пенопластов определяются не только типом исполь- зуемого материала, но и в основном полученной внутренней структурой (в частности, размером, распределением, ориентацией ячеек и однородностью этих свойств) и результирующей плот- ностью пены [CM17, Eli03]. Как же ав- томатизировать анализ пенообразова- ния в процессе переработки? Недостаточность визуального контроля В настоящее время на рынке не су- ществует интегрированных методов измерения, позволяющих измерить не- обходимые для обеспечения качества переменные свойства и при этом отве- чающих требованиямпромышленности, предъявляемых к интеграции процессов и эффективности затрат [CM17]. Чтобы иметь возможность реагировать на из- менения в структуре пены в процессе производства, необходимо уметь быстро определять текущие свойства. Согласно современному уровню развития техно- логий, характеристики, являющиеся решающими для качества пенопласта, определяются исключительно автоном- но и вручную в ходе трудоемких и дли- тельных измерений [HM12a, HM12b]. Ввиду отсутствия постоянного контро- ля качества структуры пены соотнесе- ние параметров процесса с достигну- тыми качественными показателями и соответствующая оптимизация влекут за собой значительную задержку во времени и, как следствие, образование брака. Такой ручной и субъективный метод контроля качества также таит в себе большой потенциал для ошибок. Во-первых, визуальный контроль — это монотонный труд, который требу- ет высокой степени тщательности и концентрации внимания. На результат проверки иногда существенно влияют ошибки вследствие усталости и субъ- ективности инспекторов [Ber12, Bor90, NJ95]. Во-вторых, из-за большого коли- чества ячеек в структуре пены проверка качественных характеристик занимает Возможности нейросети для качественной экструзии пенопластов В связи с высокой сложностью процесса экструзии пенопластов разброс качественных параметров практически неизбежен в пенопластовых компонентах. Это обусловлено множеством возможных факторов влияния на формирование структуры пены (например, вязкость пластика, растворимость пенообразователя), поэтому непрерывный мониторинг динамики структурирования пены в процессе производства имеет большое значение для обнаружения и устранения колебаний свойств пены на ранней стадии. Можно ли автоматизировать структурный анализ получения изделий из вспененных материалов с помощью обученных искусственных нейросетей (ИНС)? Кристиан Хопманн, д.т.н., профессор, глава кафедры переработки пластмасс в Рейнско-Вестфальской высшей технической школе в Ахене (RWTH Aachen); руководитель Института переработки пластмасс (IKV) при RWTH Aachen Лукас Зайферт, магистр научно-естественных наук, эксперт IKV в области экструзии/контроля качества Николас Райнхардт, магистр научно- естественных наук, эксперт в области экструзии пенопластов Мальте Шен, магистр научно-естественных наук, глава отдела экструзии и технологии производства резины IKV Освещение по методу темного поля Камера и объектив Образец Угол падения Источник света Расстояние от источника света до образца Рис. 1. Принцип освещения темного поля