软包锂离子电池铝塑膜的热封性能研究

选取40μm流延聚丙烯热封层铝塑膜(1~#样品)、80μm流延聚丙烯热封层铝塑膜(2~#样品)和80μm接枝改性PP热封层铝塑膜(3~#样品)作为研究对象,在不同热封温度、热封时间、热封压力、热封层厚度和热封层种类的条件下,对3种不同软包锂离子电池铝塑膜进行热封研究。利用万能试验机和扫描电镜等,对3种不同铝塑膜的热封强度和热封结合界面进行分析。结果表明,3种不同铝塑膜的最佳热封工艺均为热封温度为230℃,热封时间为12 s,热封压力为1.0 MPa。1~#样品的热封强度最高仅为98.9 N/15 mm;3~#样品的热封强度最高为114.3 N/15 mm;2~#样品的热封强度最高可达144.4 N/15 mm。在0.5～1.0 MPa的范围内,热封压力对铝塑膜热封强度的影响不显著,热封温度和热封时间成为影响样品热封强度的主要因素。在相同的热封条件下,CPP热封层的热封效果要明显好于PP-g-PGMA热封层。热封剥离失效界面的研究表明,剥离实验失效模式为界面破坏和剥离破坏两种破坏模式并存,CPP与铝箔间的界面没有紧密机械啮合,如果对铝箔进行表面处理,增加铝箔与CPP间的机械结合力,可能会成为提高铝塑膜热封强度的有效手段之一。     

PET/PE复合材料最佳热封工艺参数研究

PET/PE复合薄膜广泛应用于食品和药品包装,但在生产过程中存在热封质量不稳定的问题,为了探索PET/PE复合薄膜热封质量的影响因素,采用热封机对复合材料进行热封,并用拉伸实验对热封强度进行测试,比较分析了热封方向、热封温度、热封速度对热封质量的影响作用,总结得出了PET/PE复合薄膜的最佳热封工艺参数。     

聚乙烯薄膜热封性能研究

本文研究了几种类型聚乙烯以及薄膜结构,对薄膜热粘和热封性能的影响。结果表明,茂金属聚乙烯与传统聚乙烯相比具有优秀的热封性能,薄膜结构也影响热封性能,即热封层影响是主要的,中间层主要影响热粘性能。     

聚乙烯共挤薄膜热收缩曲线及其和薄膜热封性能的关系

针对聚乙烯共挤薄膜(PE)进行了热收缩曲线的测定,就热收缩性能对薄膜热封性能的影响进行了说明.确定了对于共挤薄膜的热封温度应取温度收缩曲线的一阶段作为上限,并在保证封口强度的基础上,应减少热封时间,可以有效地减少破损率,保证封合处的表面美观.     

PA／LDPE复合膜包装的热封性与热粘性研究

PA／LDPE复合膜在热封过程中常出现热封不良的质量问题,本研究针对该问题采用多款热封及拉力测试设备,固定热封压力及热封时间（或称为密封时间）,结合热封区域形态是否良好,选取可达到最佳热粘强度及热封强度的热封温度（或称为密封温度）。由此,为该复合膜或采用LDPE作为热封层的复合膜使用企业在包装过程中提供可参考的依据。     

基于Ansys的内部气压下软塑包装热封强度分析

目的对影响强生口腔护理产品Rembrandt软塑包装热封强度的因素进行研究。方法基于Ansys有限元方法分析内部气压大小对软塑管热封性能的影响。结果仿真结果表明,当管尾长度在44~54 mm之间,管身尺寸在65~70 mm之间,管壁厚度在0.4~0.5 mm之间时,软塑管的应变满足初始条件的要求;软塑包装的热封失效与材料的密度无关,随着弹性模量的增大,材料的最大应变值逐渐减小。结论要想获得理想的热封(良好的强度和外观)并满足生产效率,需要材料、结构、温度、压力、时间等多个方面共同作用。     

共挤薄膜热收缩性及其对热封性能的影响研究

本文针对聚乙烯共挤薄膜(PE)进行了热收缩曲线的测定,确定了对于共挤薄膜的热封温度应取温度收缩曲线的1阶段作为上限,并在保证封口强度的基础上,应减少热封时间,可以有效地减少破损率,保证封合处的表面美观。     

第三讲 聚烯烃热封用包装薄膜的配方及生产配方

热封用塑料膜的性能要求和工艺选择 热封用塑料膜有以下几个重要的性能要求：（1）热封起始温度要低，以适应于高速自动制袋充灌机的使用要求；（2）热封用塑料膜应有良好的耐寒耐热性；（3）热封强度要高；（4）热间剥离强度要大，即：热间剥离距离要小，这就是说在热封时，因机械拉力等的作用，已经热封了的部分，被重新剥离开的部分要很小；（5）要有良好的夹杂物热封性，即：热封面被油污灰尘污染仍有良好的热封强度；（6）动静摩擦系数应在0．2～0．4之间，以便于粉状和粘性液体的充分足量的灌装．（7）具有良好的耐破包装物．     

略论复合袋热封强度的影响因素

本文根据生产实践，总结和分析了影响复合袋热封强度的各项因素。     

浅谈包装材料热封性能的影响因素

本文概述了常用的热封包装材料和热封理论,详细论述了材料热封性能的影响因素,并对实际生产中热封部位的开裂模式进行了归纳。     

基于RBF神经网络的自动包装机温度控制算法研究

目的针对传统热封工艺中温度调节PID算法参数过度依赖人工经验的缺点,提出一种RBF神经网络与PID算法相结合的具有参数自适应的热封温度控制算法。方法使用控制系统的输出误差作为代价函数,采用最小均方误差(LMS)调整权值与偏置参数,并通过中心自组织算法实现径向基函数中心和中心宽度的动态调节,在Matlab软件中的Simulink子系统中建立仿真模型进行算法验证,并与传统PID控制算法进行比较。结果仿真结果表明,径向基神经网络与传统PID算法的结合使得系统输出响应在动态性能和静态性能方面均优于传统PID,在系统上升时间、调节时间等方面均优于增量式数字PID。结论将RBF神经网络PID算法应用于自动包装机,避免了传统热封工艺中PID控制算法参数不能适应于复杂变换控制环境的问题,神经网络PID算法的自适应性强,实现了热封温度变化下PID参数的自动调整,在一定程度上提升了生产效率和包装设备的智能化水平。     

包装用塑料薄膜热密封技术

对包装用塑料薄膜制品封合工艺中,常用的各种热密封技术和工艺方法予以较全面和详细的评述。     

塑料包装袋热合强度的失效模式分析

热合强度是考核复合塑料包装袋热合面封口牢固度的一个重要指标,检测标准中并没有说明测量热合强度时的失效模式。根据QB/T 2358—1998《塑料薄膜包装袋热合强度试验方法》,对PET/Al/PA/RCPP结构、OPP/VMPET/PE结构、PET/RCPP结构、PET/Al/PA/RCPP结构薄膜和阴阳镀铝复合薄膜几种不同材质塑料包装袋进行了热合强度试验,总结得出了5种失效模式,即热封层剥离、热封边缘断裂、薄膜断裂、薄膜分层、先分离后撕裂,结合测量曲线图与失效模式图,分析了各失效模式的形成原因,以便有效指导与改进塑料包装袋的生产工艺。     

标准量插入神经网络实时误差修正技术研究

误差修正技术是提高测量仪器精度的重要途径，本详细介绍了具有时变系统误差与随机误差的非稳定动态测量过程实时误差预测修正方法，即：用标准量插入法实时分离误差，采取神经网络建模法对分离出的误差进行实时建模，跟踪误差的变化，对其进行预报修正，通过自行研制的动态测角仪对这种误差修正技术进行了验证，使该测角仪的精度提高近10倍。     

包装材料EPE热封工艺的实验研究与分析

目的研究EPE包装袋的热封质量与热封参数(电热丝直径、热封时间、热封压力)的关系,分析弹性包装材料热封过程的特性。方法通过观察显微封口形貌,比较不同参数下的热封强度,研究热封参数对珍珠棉热封强度的影响,并分析其原因。结果在热封1.0 mm珍珠棉过程中使用直径为0.8 mm电热丝,热封压力为0.2 MPa,热封时间为2 s时,热封质量最好、效率较高。结论弹性材料的可压缩性导致封切压力对热封强度的影响随电热丝直径的增加而明显增加,弹性材料的回弹特性使电热丝直径以及热封时间对其热封缺陷产生更加显著的直接影响。     

基于CAFOA-GRNN的包装机热封温度传感器的故障检测

目的 为了实现自动包装机热封工艺中温度传感器的故障实时故障检测。方法 使用广义回归神经网络（General Regression Neural Network, GRNN）构建了热封温度传感器状态自动检测网络,再采用混沌加速果蝇优化算法（Chaos Accelerated Fruit Fly Optimization Algorithm , CAFOA）进行广义回归神经网络的学习因子优化选取,求解出最优学习因子。通过建立CAFOA-GRNN自动检测模型,再结合统计学中置信区间的方法,对故障进行诊断分类。结果 在传感器故障实验中,将理想故障函数与历史运行数据叠加,产生故障数据集,并将其用于验证建立的模型,获得了较好的检测效果,准确率较高。结论 该方法实现了传感器故障的实时检测,可以用于提高生产的可靠性,具有一定的工程实用价值。     

基于神经网络的塑料打包带高光谱模式识别

目的 建立一种快速、准确、无损的塑料打包带的检验及分类方法。方法 利用高光谱在波长为350～990 nm的条件下采集52个不同来源的塑料打包带样品的高光谱数据,并对样品进行Savitzky-Golay平滑处理,同时结合主成分分析对样品进行降维。将提取到的主成分进行K-Means聚类,以聚类结果为依据建立径向基函数神经网络（RBFNN）与BP神经网络模型（BPNN）。结果 打包带样品的高光谱谱图在400～500 nm、600～700 nm处有较大区别。实验共提取了5个初始特征值大于1的主成分,可以解释96.633%的原始数据。通过K-means聚类将塑料打包带样品分为6类,Calinski-Harabasz指数为28.76,RBFNN分类准确率为86.7%;BPNN分类准确率为98.1%,BPNN的分类效果更好。结论 研究表明神经网络在高光谱谱图分类处理上具有较高的准确度,同时也验证了高光谱在区分检验塑料打包带类物证的可行性与科学性,为公安机关提供了一种新的检验方法。     

基于模糊神经网络的包装机械臂定位方法研究

目的 为提高包装机械臂的抓取精度,文中基于模糊神经网络设计一种包装机械臂定位方法。方法 将激光测距仪与工业相机融合,可实现目标点的初步定位并得到位姿偏差。以机械臂末端位置误差补偿为例,设计一种模糊神经网络控制器,可实现PID控制关键参数的在线调整以提高误差补偿精度。进一步地,采用果蝇优化算法实现神经网络控制器初始值的优化,可提高控制系统性能。最后,进行实验研究。结果 实验结果表明,机械臂定位算法可使最大绝对误差从7.704 9 mm下降到1.424 2 mm;平均绝对定位误差降低约82.5%;机械臂执行效率与对照组相当。结论 该定位方法可以大幅度提高包装机械臂定位精度,可满足包装、化工、食品等相关行业要求。     

暖通设计用室外气象参数的神经网络构成

介绍了现行暖通空调设计中室外气象参数存在的问题；在分析影响室外计算温度参数各主要因素的基础上，提出利用神经网络算法生成室外气象模型的思路，从而克服了经典数学在该问题中的不足，为不可知气象条件下的暖通设计提供了依据，具有一定的应用价值。