Программные продукты и системы

Получению готового продукта – изделия из многокомпонентного эластомерного композита с комплексом заданных свойств – предшествует большое количество подготовительных операций и технологических стадий, наиболее сложными из которых с точки зрения организации управления являются смешение и структурирование эластомерных систем [1].

Известно, что возмущения, приводящие к отклонению параметров качества, являются рецептурно-технологическим фактором [2, 3].

Цель данной работы – разработка алгоритмов обработки данных виброреометрии для построения математических моделей и визуализации результатов, что позволяет повысить эффективность и качество управления сложными химико-технологическими процессами структурирования многокомпонентных эластомерных композитов.

Для описания основных процессов производства продукции из эластомерных композитов была построена процессная модель управления структурированием эластомерных систем (рис. 1).

Для операций смешения и структурирования многокомпонентных эластомерных композитов предложены алгоритмы управления, которые в виде блок-схем представлены на рисунках 2 и 3.

На стадии смешения контролируются следующие параметры: пластичность каучука и смеси, температура смеси, время смешения, порядок введения ингредиентов. Данные параметры установлены в паспортах смеси и каучука. Для накопления статистической информации по работе со смесью предусмотрено занесение всех параметров и характеристик в информационную БД. При несовпадении показателей полуфабриката с заданными осуществляется доработка смеси до заданных величин или снижение ее класса вплоть до забраковки [4].

На стадию структурирования попадает только полуфабрикат, отвечающий всем показателям качества. Параметрами переработки смеси в изделие являются температура процесса структурирования, время обработки и давление среды.

После получения готового изделия осуществля- ются испытания на уровень оценки физико-меха- нических эластических свойств, а также таких эксплуатационных свойств, как твердость и истираемость.

В результате выполнения алгоритма текущие показатели процесса сравниваются со стандартными, в случае отклонения происходит их корректировка путем доработки смеси или рецептуры.

Путем контроля и управления качеством проведения промежуточных стадий и стадий получения готовой продукции можно добиться более строгого соответствия показателей полуфабриката и готового продукта нормам, установленным в паспорте изделия и карте смеси.

В ходе процессов смешения и структурирования многокомпонентных эластомерных композитов, кроме контроля основных параметров управления процессом, целесообразно анализировать графические зависимости, отражающие основные характеристики процесса [2, 5]. Использование приемов визуализации основных данных процесса структурирования позволяет более наглядно рассмотреть зависимости между данными величинами и организовать оперативное управление процессом. Для визуализации данных реометрии предложено использовать современные программные продукты – комплексы программ Table curve 2d и 3d, а также Matlab 2010.

Программа Table curve 2d предназначена для построения двухмерных графиков. Ввод данных осуществляется в двух режимах: импорт из файла с использованием стандартной кодировки ASCII и ручной ввод в режиме Editor (см. http://www.swsys. ru/uploaded/image/2018-3/2018-3-dop/22.jpg).

Программа позволяет подобрать уравнение, наилучшим образом описывающее данную зависи- мость с расчетом основных критериев качества, проводить структурную и параметрическую идентификацию, а также ранжировать различные математические модели по разным критериям качества (рис. 4) [2]. Такими критериями могут выступать величины стандартной ошибки, критерия Фишера, коэффициента детерминации.

Модель 8092 по каталогу программы Table curve 2d имеет следующий вид:

.

Эта модель представляет собой аналитическое выражение функции распределения случайных величин. Параметр a с учетом воспроизводимости реограмм можно рассматривать как минимальный крутящий момент Mmin. Параметр b соответствует приращению крутящего момента ΔM = Mmax – Mmin. Параметр с равен вулканизационной характеристике tC(50). Параметры d и e характеризуют форму реометрической кривой.

Критерии качества и параметры модели 8092: коэффициент детерминации – 0.9987404917, скорректированный коэффициент детерминации – 0.9974809834, стандартная ошибка – 0.1370291176, критерий Фишера – 1189.4409199.

Программный продукт Table curve 2d позволяет сразу изобразить на графике производную от исходной зависимости и совместить это в одном окне. В данном случае (см. http://www.swsys.ru/uploaded/image/2018-3/2018-3-dop/23.jpg) была получена графическая характеристика скорости процесса структурирования, имеющая важное значение при анализе и контролировании процесса, так как зачастую оказывается более чувствительной к изменению уровней рецептурно-технологических факторов [5].

Программа Table curve 3d была использована для построения трехмерных пространственных изображений, описывающих зависимости функции-отклика от двух факторов (рис. 5, 6). Данный программный продукт позволяет аппроксимировать поверхность отклика произвольной физической природы различными математическими моделями, в том числе включающими в себя эффекты взаимодействия. Данный подход позволяет количественно охарактеризовать совместное влияние двух и более факторов на отклик материала, а также учитывает вклад каждого из факторов в формирование функции-отклика.

Критерии качества и параметры модели 514 вида z = a + bx + cy + dy2: коэффициент детерминации – 0.9800641228, скорректированный коэффициент детерминации – 0.9667735379, стандартная ошибка – 0.5047270969, критерий Фишера – 114.70858582.

Для принятий решений по контролю и управлению процессами структурирования многокомпонентных эластомерных композитов зачастую необходимо принимать во внимание влияние нескольких факторов разного характера. Для визуализации зависимости отклика от трех факторов применяются диаграммы состав–свойство. Блок визуализа- ции реометрических данных является неотъемле- мой частью интеллектуальной информационной системы управления сложными химико-технологическими процессами структурирования многокомпонентных эластомерных композитов [6, 7].

Частным случаем решения задачи описания почти стационарной области является построение регрессионных моделей для систем, представляющих собой смеси трех компонентов. Переменные xi в такой системе являются пропорциями (относительным содержанием) трех компонентов и удовлетворяют условию нормировки: Sxi = x1 + x2 + x3 = 1.

Геометрическое место сумм переменных представляет собой двумерный симплекс (треугольник). Любой комбинации в содержании компонентов соответствует определенная точка симплекса.

В рассматриваемой ситуации вершины симплекса соответствуют 100 %-му содержанию каждого компонента, лежащие напротив этих вершин стороны треугольника соответствуют нулевому содержанию данного компонента, а относительное содержание каждого компонента откладывается вдоль соответствующей стороны треугольника состава [8–10].

Для построения диаграммы состав–свойство на симплексе была использована модель y = y(x1, x2, x3) (у – отклик) в форме приведенного полинома. Полином для неполной кубической модели, описывающей почти стационарную область по 7 значениям отклика (рис. 7), будет следующим: y = b1x1 + + b2x2 + b3x3 + b12x1x2 + b13x1x3 + b23x2x3 + b123x1x2x3.

План для неполной кубической модели запишем следующим образом:

Параметры неполной кубической модели вычисляются по следующим формулам:

b1 = y1; b2 = y2; b3 = y3; b12 = 4y12 – 2y1 – 2y2;

b13 = 4y13 – 2y1 – 2y3; b23 = 4y23 – 2y2 – 2y3;

b123 = 27y123 – 12(y12 + y13 + y23) + 3(y1 + y2 + y3).

На рисунке 8 представлена блок-схема алгоритма расчета параметров математической модели и координат точек, необходимых для построения диаграммы состав–свойство.

На основе разработанной модели были построены симплексные диаграммы состав–свойство, позволяющие оценить формирование прочности эластомерного композита.

Полученные в ходе выполнения действий данного алгоритма диаграммы состав–свойство представлены на рисунке 9. Данные графические зави- симости наглядно отображают влияние комбина- ции рецептурных и технологических факторов на формирование прочности соединения резины, определяемой степенью структурирования клеевого шва, учитывая формирование прочности во времени (через 24, 48 и 76 часов после получения соединения).

Выводы

Разработанная процессная модель позволяет структурировать алгоритмы контроля и управления химико-технологическими процессами смешения и структурирования многокомпонентных эластомерных композитов.

Авторы разработали блок-схемы алгоритмов управления процессами смешения и структурирования эластомерных композитов. Для визуализации разработанных моделей управления использованы программные продукты Table curve 2d/3d (Systat Software). С их помощью на одном графике совмещены кривые степени структурирования, дифференциальные кривые скорости процесса, а также построены поверхности отклика, отражающие динамику изменения характеристик процесса структурирования при варьировании уровней факторов, имеющих рецептурно-технологический характер.

Построенные симплекс-модели для переменных оценивают влияние рецептурно-технологических факторов. Диаграммы состав–свойство построены на основе программного продукта Matlab 2010. Они позволяют найти параметры управления на основе анализа взаимного влияния уровней рецептурно-технологических факторов. Это дает возможность оператору процесса выбрать наиболее эффективный режим управления за счет комплексного анализа показателей качества процесса структурирования многокомпонентных эластомерных композитов.

Литература

1.     Уральский М.Л., Горелик Р.А., Буканов А.М. Контроль и регулирование технологических свойств резиновых смесей. М.: Химия, 1983. 128 с.

2.     Сочнев А.Н. Автоматизированная система управления вулканизационными характеристиками резиновой смеси в производстве резинотехнических изделий: автореф. дис. … канд. техн. наук. Саратов, 2008. 20 с.

3.     Новаков И.А., Новопольцева О.М., Кракшин М.А. Методы оценки и регулирования пластоэластических и вулканизационных свойств эластомеров и композиций на их основе. М.: Химия, 2000. 240 c.

4.     Кузнецов А.С., Корнюшко В.Ф., Гончаров И.А., Ага- янц И.М. Информационная поддержка системы управления технологическим процессом структурирования эластомерных систем с применением реометрических кривых // Прикладная информатика. 2016. № 2. С. 5–12.

5.     Кузнецов А.С., Корнюшко В.Ф.  Математические модели реограмм состояния в программах Tablecurve 2d/3d как основа интеллектуальной  системы управления процессами структурирования многокомпонентных эластомерных композитов // Программные продукты и системы. 2017. Т. 30. № 4. С. 5–14.

6.     Кузнецов А.С., Корнюшко В.Ф.  Интеллектуальная система управления химико-технологическими процессами и структурирования многокомпонентных эластомерных композитов на основе продукционной модели // Тонкие химические технологии. 2017. № 5. С. 101–109.

7.     Ахназарова C.Л., Кафаров В.В. Оптимизация эксперимента в химии и химической технологии. М.: Высш. шк., 1978. 319 с.

8.     Рузинов Л.П. Статистические методы оптимизации химических процессов. М.: Химия, 1972. 200 с.

9.     Рузинов Л.П., Слободчикова Р.И. Планирование эксперимента в химии и химической технологии. М.: Химия, 1980. 280 с.

10.   Корнюшко В.Ф., Костров А.В., Породникова П.А. Подход к развитию системы управления тестированием програм- мных средств // Программные продукты и системы. 2015. № 4. С. 126–132.

11.   Агаянц И.М. Азы статистики в мире химии: обработка экспериментальных данных. СПб: Изд-во НОТ, 2015. 614 с.

12.   Гартман Т.Н., Клушин Д.В. Основы компьютерного моделирования химико-технологических процессов. М.: Академкнига, 2006. 416 с.

13.   Анфилатов В.С., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении. М.: Финансы и статистика, 2002. 368 с.

14.   Дворецкий Д.С., Пешкова Е.В. Математическое моделирование и оптимизация процессов тонкого органического синтеза в условиях неопределенности // Вестн. ТГТУ. 2007. № 1. С. 119–129.

15.   Тихомиров С.Г., Карманова О.В., Пятаков Ю.В., Маслов А.А. Программный комплекс для решения задач математического моделирования процесса изотермической вулканизации // Вестн. ВГУИТ. 2016. № 3. С. 93–99.

16.   Осипов С.Ю., Осипов Ю.Р., Богданов Д.А., Ершов Е.В. Математическое моделирование и разработка системы автоматической корректировки режимов вулканизации эластомерных покрытий валов металлургических производств // Вестн. Череповец. гос. ун-та. 2017. № 3. С. 46–54.

References

1. Uralsky M.L., Gorelik R.A., Bukanov A.M. Control and Regulation of Technological Properties of Rubber Blends. Moscow, Khimiya Publ., 1983, 128 p.
2. Sochnev A.N. An Automatized Control System of Rubber Cure Characteristics in Rubber-Technical Products Production. PhD Thesis. Saratov, 2008, 20 p.
3. Novakov I.A., Volfson S.I., Novopoltseva O.M., Krakshin M.A. Rheological and Vulcanization Properties of Elastomeric Compositions. Moscow, Khimiya Publ., 2000, 240 p.
4. Kuznetsov A.S., Kornyushko V.F., Goncharov I.A., Agayants I.M. Information support of process structuring elastomeric systems control system using rheometer curves. J. of Applied Informatics. 2016, no. 2, pp. 5–12 (in Russ.).
5. Kuznetsov A.S., Kornyushko V.F. Mathematical models of rheograms of states in Table Curve 2d/3d programs as a basis of the intelligent system for managing structuring processes of multicomponent elastomer composites. Software & Systems. 2017, vol. 30, no. 4, pp. 770–777 (in Russ.).
6. Kuznetsov A.S., Kornyushko V.F. Intelligent system for control of chemical-technological processes of structuring of multicomponent elastomer composites based on the production model. Fine Chemical Technologies. 2017, no. 5, pp. 88–96.
7. Akhnazarova C.L., Kafarov V.V. The Experiment Optimization in Chemistry and Chemical Technology. Moscow, Vyssh. Shkola Publ., 1978, 319 p.
8. Ruzinov L.P. Statistical Methods of Chemical Process Optimization. Moscow, Khimiya Publ., 1972, 200 p.
9. Ruzinov L.P., Slobodchikova R.I. The Experiment Planning in Chemistry and Chemical Technology. Moscow, Khimiya Publ., 1980, 280 p.
10. Kornyushko V.F., Kostrov A.V., Porodnikova P.A. An approach to software testing management system development. Software & Systems. 2015, no. 4, pp. 126–132 (in Russ.).
11. Agayants I.M. The Basics of Statistics in the World of Chemistry: Processing Experimental Data. St. Petersburg, NOT Publ., 2015, 614 p.
12. Gartman T.N., Klushin D.V. Basics of Computer Modeling of Chemical and Technological Processes. Moscow, Aka-
    demkniga Publ., 2006, 416 p.
13. Anfilatov V.S., Emelyanov A.A., Kukushkin A.A. System Analysis in Management. Moscow, Finansy i statistika Publ., 2002, 368 p.
14. Dvoretsky D.S., Peshkova E.V. Mathematic Modeling and optimization of the processes of fine organic synthesis in terms of uncertainty. Trans. of TSTU. 2007, no. 1, pp. 119–129 (in Russ.).
15. Tikhomirov S.G., Karmanova O.V., Pyatakov Yu.V., Maslov A.A. The software package for solving problems of ma-
    thematical modeling of isothermal curing process. Proc. of the Voronezh State Univ. of Engineering Technologies. 2016,
    no. 3, pp. 93–99 (in Russ.).
16. Osipov S.Yu., Osipov Yu.R., Bogdanov D.A., Ershov E.V. Mathematical modeling and development of automatic correction system for vulcanization regimes of elastomeric coatings for shafts of metallurgical industries. Cherepovets State Univ. Bulletin. 2017, no. 3, pp. 46–54 (in Russ.).