橡胶塑炼机理及方法

橡胶加工工艺对生胶可塑性有一定的要求，本文从机械力作用、氧作用和温度作用等方面阐述了橡胶塑炼机理，并对塑炼方法（包括机械塑炼和化学塑炼）及有关设备进行了介绍和对比。     

配合剂对NR开炼机塑炼特性的影响

研究了ZnO、硬脂酸（SA）对天然橡胶（NR）开炼机塑炼特性的影响。结果表明,开炼机薄通法塑炼NR时,长分子链率先断裂,导致相对分子质量分布变窄,中等相对分子质量级分数量增多,小分子级分变化不大;ZnO和SA均能加快NR长分子链的断裂,门尼粘度下降更快,SA对NR有化学塑解剂的作用,塑炼胶中中等相对分子质量和低相对分子质量级分增多,可以减少薄通次数3~5次;ZnO和SA同时加入NR中塑炼时,塑炼胶的门尼粘度下降很快,塑炼胶中中等相对分子质量和低相对分子质量级分明显增多,较纯NR塑炼可以减少薄通次数8~10次,大大提高了开炼机薄通法塑炼效率。     

密炼机变速塑炼工艺研究

对不同温度段、不同时间段采用转速为 2 0～ 6 0r·min-1的密炼机变速塑炼工艺进行了研究 ,并与转速为 40r·min-1的恒速塑炼工艺进行对比试验。结果表明 ,NR变速塑炼效率比恒速塑炼提高了 2 0 86 % ,塑炼胶质量稳定 ,经济效益显著     

最新橡胶工艺原理(十八)

第 9章　混　炼9.1　引言对物质进行搅拌的操作被用于产品制造的各个领域。在化工厂里将原料溶于反应槽中的溶剂中制造反应溶液 ,然后加入催化剂边搅拌边进行反应时 ,该搅拌的方法一般被称为搅拌。在这样的装置中使用着各种形状的搅拌器。根据溶液的粘度不同 ,平均 1 m3溶液需要施加的搅拌能 (搅拌所需的动力 )大约为 0 .1～ 1 0 k J/s· m3。但是 ,作为橡胶的混炼则是基于具有各种功能和特性的橡胶配方设计 ,对生胶和配合剂进行混合的操作。此时消耗的动力因为是对与水等完全不同的固体状生胶和配合剂进行混合的 ,所以这个能量非常大。根…     

塑炼对橡胶型胶粘剂性能的影响

述说橡胶塑炼工艺对橡胶型胶粘剂性能的影响。     

开炼机炼胶工艺参数2种优化方法的对比研究

采用极差分析法和遗传算法优化了开炼机炼胶工艺参数。结果表明,采用遗传算法所得的最优工艺参数组合制得的混炼胶质量优于采用极差分析法制得的混炼胶质量,其混炼胶质量综合评分值高出后者10.7%。     

谈谈开炼机的进展

本文扼要介绍了开炼机近年来的进展情况以及对今后发展中的展望，指出了开炼机仍将是今后橡塑工作中的主要加工设备之一。     

橡胶混炼过程中的生热与导热问题

橡胶混炼过程中的生热与导热对胶料的质量起着至关重要的作用。为了对此状况进行研究，文中对双轴密炼机中混炼胶料时所产生的热量和降温措施作了详尽的研究，以供广大橡胶工程技术人员参考。     

优化 您的橡胶工艺

位于瑞士Oberglatt的德事隆马格泵系统，全球齿轮泵与过滤系统领域的领先者，开发了用于橡胶弹性体处理的新一代齿轮泵。     

PVC电缆料混合塑炼工艺参数的分析

在ＰＶＣ电缆料挤出造粒过程中,通过收集有关技术资料和工艺数据,分析总结在挤出造料（Ｈ７０、Ｈ２７０、Ｊ７０、Ｊ２７０等ＰＶＣ电缆料）生产中两道关键生产工序（搅拌混合、挤出造粒）的工艺参数（Ｔ、Ｐ、ｔ、Ｖ、Ｑ等）对ＰＶＣ电缆料产品质量的影响,以便设计合理可行的ＰＶＣ电缆料加工工艺。     

基于BP人工神经网络的橡胶老化预报模型

依据BP神经网络系统能够利用人工智能的方法，准确分析多变量非线性系统的特性，采用多层向前BP神经网络系统建立起了橡胶老化预报模型。并利用此模型计算分析了丁基硫化橡胶基于温度与时间老化预报。结果表明，模型计算与实验在结果上有较好的一致性。     

橡胶内衬球磨机的性能研究

本文以某日用瓷厂1．5t橡胶内衬球磨机为例,对其性能、转速、研磨效率及经济性等进行了阐述,并得出一些结论,对球磨机的选型及节能具有一定的参考价值。     

基于RBF神经网络和粒子群算法的ECT传感器结构优化

给出一种RBF神经网络与粒子群算法相结合的电容层析成像（ECT）传感器结构参数优化方法。该方法以敏感场整体灵敏度大小等系统性能为优化目标,基于管壁厚度、屏蔽层厚度、径向屏蔽插入管壁深度、径向电极宽度、电极宽度（中心夹角）、管壁材料的相对介电常数、屏蔽层填充物相对介电常数7种重要的结构参数进行试验。应用RBF神经网络对多组结构参数以及对应的系统性能指标进行学习,得到回归模型,并应用粒子群算法进行寻优。结果显示,该方法参数寻优范围大,局限性小,寻优过程收敛快。优化后的系统整体灵敏度增大,成像质量改进。     

基于BP神经网络的导管接头注塑工艺参数优化

以医用介入导管接头为研究对象,基于塑料成型理论在Moldflow软件中进行导管接头模流分析,通过正交实验极差分析,确定了注塑工艺参数对导管接头缩痕指数的影响趋势,得到最佳工艺参数组合.针对实际生产中出现的缩痕缺陷,建立导管接头缩痕指数的BP神经网络参数模型,并用遗传算法进行优化,同时对结果进行仿真模拟,得到缩痕指数为0...     

基于人工神经网络的橡胶螺杆挤出机智能化设计

通过人工神经网络建立了挤出机的智能化设计模型.该模型可以进行多影响因素下的多目标分析,并应用于橡胶挤出机的结构选型、结构设计、找出最佳的工艺参数等.改进了过去单凭产量来选择螺杆直径的简略的方法.由实验数据和专家经验作为样本训练得到的智能模型,能达到更符合实际情况、综合考虑产量和胶料特性等诸多因素来选择出合理的挤出机直径和挤出机工作转速等多目标的智能化的设计方法.     

应用均匀网格法优选橡胶配方

将均匀设计和传统网格法相结合，提出一种新的配方优选方法———均匀网格法。借助均匀设计表，在均匀网格法的基础上选择优化计算点，用工作过程模拟计算程序计算选定点的胶料物理性能值，再经过可行性筛选后进行橡胶配方优选。ＩＲ配方设计实例表明，应用该优化方法可得到满意的配方。     

直接利用生产数据对橡胶混炼工艺参数进行优化的研究

以橡胶混炼工艺参数为因素，直接利用ＭＧＫＪ密炼机微机监控仪所获得的数据，研究了采用区间作为因素的水平进行优化的一般方法，并以Ｂ４胶和９０２胶作为应用实例来说明整个优化过程，得出了优良的参数结果     

基于Tent混沌优化的神经网络预测控制

With the unique ergodicity, irregularity, and special ability to avoid being trapped in local optima, chaos optimization has been a novel global optimization technique and has attracted considerable attention for application in various fields, such as nonlinear programming problems. In this article, a novel neural network nonlinear predictive control (NNPC) strategy based on the new Tent-map chaos optimization algorithm (TCOA) is presented. The feedforward neural network is used as the multi-step predictive model. In addition, the TCOA is applied to perform the nonlinear rolling optimization to enhance the convergence and accuracy in the NNPC. Simulation on a laboratory-scale liquid-level system is given to illustrate the effectiveness of the proposed method.     

基于Tent混沌优化的神经网络预测控制

With the unique erggdicity, i rregularity, and.special ability to avoid being trapped in local optima, chaos optimization has been a novel global optimization technique and has attracted considerable attention for application in various fields, such as nonlinear programming problems. In this article, a novel neural network nonlinear predic-tive control （NNPC） strategy baseed on the new Tent-map chaos optimization algorithm （TCOA） is presented. Thefeedforward neural network＇is used as the multi-step predictive model. In addition, the TCOA is applied to perform the nonlinear rolling optimization to enhance the convergence and accuracy in the NNPC. Simulation on a labora-tory-scale liquid-level system is given to illustrate the effectiveness of the proposed method.     

基于神经网络和遗传算法的塑料热压成型多目标优化

论述了人工神经网络和遗传算法在塑料热压成型工艺优化中的应用,首先利用人工神经网络建立热压成型工艺参数与零件性能之间关系的数学模型,然后用遗传算法对工艺参数优化。根据多目标函数优化问题的单目标化思想,对优化后的单目标进行分解,得到最优工艺参数条件下的塑料热压产品性能,从而为建立和控制塑料热压成型工艺参数提供了一种行之有效的方法。