恰当的 聚合物技术的进步 1098 - 2329 0730 - 6679 Hindawi 10.1155 / 2020/3793505 3793505 研究文章 减少了凹陷的结晶聚合物使用外部气辅注射成型 https://orcid.org/0000 - 0003 - 4093 - 0192 江 Shaofei 1 李 台东 1 夏 鑫鑫 1 彭 香 1 https://orcid.org/0000 - 0002 - 5204 - 019 x 李 Jiquan 1 赵 彭 机电的重点实验室,教育部 浙江理工大学 杭州310014 中国 zjut.edu.cn 2020年 29日 2 2020年 2020年 26 06 2019年 30. 07年 2019年 29日 2 2020年 2020年 版权©2020江Shaofei et al。 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

外部气辅注射成型(EGAIM)已经被用于减少非晶态聚合物产品的缩水,但结晶聚合物的产品尚未报道。EGAIM结晶聚合物产品在这项研究中,研究和工艺参数影响的基础上,论述了凹陷的实验。等规聚丙烯(iPP)产品是不同工艺条件下EGAIM臆造出来的。应用均匀设计作为实验设计探讨凹陷的工艺参数的影响。建立回归方程来描述重要参数之间的定量关系和凹陷的数据处理方法应用于确定的最优值<我nl我ne-formula> F α 在显著水平<我nl我ne-formula> α 减少遗漏一些重要参数的可能性。结果表明,EGAIM是有效减少这些iPP产品的缩水痕,和最重要的参数是冷却时间,气体压力和气体。这项研究还提供了重要参数之间的定量关系和凹陷的研究提供了参考依据EGAIM结晶聚合物。

 中国国家自然科学基金 51575491 51875525 U1610112 浙江省自然科学基金 LY19E050004 LY18E050020 1。介绍

外部气辅注射成型(EGAIM)是一个非传统的成型过程,有效地编造的产品精度高,表面质量高,尤其是在显著减少缩水( 1- - - - - - 3]。缩痕通常定义为“一个不受欢迎的抑郁或酒窝表面上的成型由于局部收缩。“( 4, 5]。一般不同的局部收缩的结果从一个当地的厚壁结构,如肋骨,老板,和其他类似的结构 3, 6],这也大大影响注射成型的工艺参数( 7- - - - - - 9),包括熔体温度( 10- - - - - - 12),包装压力( 13, 14),包装时间 15),冷却时间( 16),注射压力( 17),注射速度( 18]。

EGAIM比传统的更复杂的注塑(CIM),因为气体的引入。气体与某些压力注入模具型腔表面之间的形成和固化聚合物在灌装,后腔是由聚合物。气体压力是保持,直到冷却过程终止。固化聚合物的压力推动移动和变形,过程中补偿造成的聚合物收缩温度降低包装和冷却,减少缩水痕。

的优势和复杂性EGAIM吸引了研究人员的注意。陈等人。 19)调查的包装影响EGAIM收缩和凹陷的塑料部件(ABS)在不同肋设计和CIM的比较。结果表明,EGAIM可能进一步减少部分收缩,当气体压力和gas-packing时间都增加了。苏et al。 20.)也减少了鬼标志使用EGAIM考评的塑料零件。此外,提高零件的质量通过增加模具温度、熔体温度、注射速度、和压力,尽管一些限制是有经验的。江et al。 21]讨论了工艺参数之间的关系和ABS的质量部分采用单因素试验方法,开发了一个物理模型,描述了影响摘要交互的缩影( 22]。

上述研究关注于非晶态聚合物产品,没有探索EGAIM结晶聚合物产品的应用。结晶聚合物是工业生产中的一个重要组成部分 23)、航空( 24),和药品生产 25]。此外,结晶聚合物通常是更明显的收缩比非晶聚合物( 26),和结晶聚合物产品的缩水痕通常比那些非晶态聚合物产品。因此,调查EGAIM结晶聚合物产品的应用是非常重要的。在目前的研究中,一个使用EGAIM iPP产品制造,工艺参数的影响的凹陷iPP产品进行了讨论。建立回归方程来研究基于实验结果的定量影响的数据处理方法应用于确定的最优值<我nl我ne-formula> F α 在显著水平<我nl我ne-formula> α 减少遗漏一些重要参数的可能性。验证减少这些iPP产品的缩水痕EGAIM,实验有或没有气体进行了在最优条件下,由回归方程计算。

 2。实验

半晶状的iPP (T30S,中石化镇海的分支Corp .)、中国)产品是使用在这项研究中,和它的参数如下:2.5克/ 10分钟的熔体流动指数,熔点167°C,密度0.91克/厘米3,等规指数超过94%。注射成型机(MA3800/2250,海地国际控股有限公司,中国)被用来制造产品的尺寸150毫米<我nl我ne-formula> × 100毫米<我nl我ne-formula> × 3毫米。灌装后在稍后的时间(延迟时间),一个惰性气体(<我nl我ne-formula> N 2 )有一定的固化聚合物之间的压力注入和腔表面移动模具使用氮气压力控制器(C8-01,北京Chn-Top机械集团有限公司,中国)。结晶聚合物产品的缩水痕被千分表测量(a0 - 12.7,上海Siwei仪器制造有限公司,有限公司,中国),具有测量范围的12.7毫米和0.001毫米的准确性。门的位置、气体注射和测点在图所示 1。

EGAIM的设备和测量仪器。

学习的效率EGAIM减少缩水的结晶聚合物产品,被认为是几乎所有的过程参数,包括材料温度、注射压力、注射速度、压力包装,包装时间、冷却时间、气体压力、气体时间和延迟时间。均匀分布的均匀设计侧重于测试点测试范围内获得最大的可用信息最少的测试。因此,特别适用于多因素试验,设计和系统模型完全未知 29日]。统一的设计选择设计实验使用统一的表评论<我nl我ne-formula> U 30. 3 1 × 5 1 × 6 2 × 10 5 。 水平和参数表中列出 1,在那里<我nl我ne-formula> X 1 - - - - - - X 9 代表材料温度、注射压力、注射速度、压力包装,包装时间、冷却时间、气体压力、气体,分别和延迟时间。九参数选择引用一些研究的缩影 10- - - - - - 18]。

统一的表评论<我nl我ne-formula> U 30. 3 1 × 5 1 × 6 2 × 10 5 在EGAIM。

数量 参数<我nl我ne-formula> X
X 1 (°C) X 2 (MPa) X 3 (毫米/秒) X 4 (MPa) X 5 (年代) X 6 (年代) X 7 (MPa) X 8 (年代) X 9 (年代)
1 180年 65年 25 10 1 10 0 5 0
2 200年 70年 30. 20. 2 15 1 10 0.5
3 220年 75年 35 30. 3 20. 2 15 1
4 - - - - - - 80年 40 40 4 25 3 20. 1.5
5 - - - - - - 85年 45 50 5 30. 4 25 2
6 - - - - - - 90年 50 60 - - - - - - 35 5 30. 2。5
7 - - - - - - 95年 55 70年 - - - - - - 40 6 - - - - - - - - - - - -
8 - - - - - - One hundred. 60 80年 - - - - - - 45 7 - - - - - - - - - - - -
9 - - - - - - 105年 65年 90年 - - - - - - 50 8 - - - - - - - - - - - -
10 - - - - - - 110年 70年 One hundred. - - - - - - 55 9 - - - - - - - - - - - -
3所示。数据处理方法

回归分析是一组统计过程,估计的参数和结果之间的关系。更具体地说,回归分析可以帮助我们了解参数变化的典型值,当任何一个结果是不同的 28]。回归分析中最重要的步骤之一是确定最优值<我nl我ne-formula> F α 在显著水平<我nl我ne-formula> α ,它直接决定是否引入回归方程参数。一般来说,显著水平<我nl我ne-formula> α = 0.05 常用在统计数据 29日]。然而,一些重要的注塑参数有时被省略了。因此,数据处理方法应用于本研究建立的最优值<我nl我ne-formula> F α 在显著水平<我nl我ne-formula> α ,这将减少遗漏一些重要参数的可能性。统一的表中的数据需要处理,这种处理方法。

统一使用均匀设计表的目的是为了减少实验的次数。统一的表组成<我nl我ne-formula> N j (<我nl我ne-formula> j = 1,2,…<我nl我ne-formula> n )实验,<我nl我ne-formula> X l (<我nl我ne-formula> l = 1,2,…<我nl我ne-formula> P )参数,<我nl我ne-formula> Y (记录为<我nl我ne-formula> X j ,在那里<我nl我ne-formula> j = P + 1 )的结果。参数的值<我nl我ne-formula> X l 在<我nl我ne-formula> j th实验<我nl我ne-formula> X 莱托 和结果<我nl我ne-formula> Y 是记录为<我nl我ne-formula> X j P + 1 ,如表中列出 2。

统一的表。

数量<我nl我ne-formula> N j 参数<我nl我ne-formula> X l 结果<我nl我ne-formula> Y
X 1 X 2 … X P Y = X P + 1
N 1 X 11 X 12 … X 1 P Y = X 1 P + 1
N 2 X 21 X 22 … X 2 P Y = X 2 P + 1
… … … … … …
N n X n 1 X n 2 … X nP Y = X n P + 1

相关系数<我nl我ne-formula> r ij 准确地描述之间的可靠性参数和结果。的价值<我nl我ne-formula> r ij 与可靠性之间呈正相关的参数和结果,用方程表示。( 1)[ 30.] (1) r 我 j = l 我 j l 我 我 l j j = ∑ k = 1 n X k 我 − 1 n ∑ k = 1 n X k 我 ⋅ X k j − 1 n ∑ k = 1 n X k j ∑ k = 1 n X k 我 − X ¯ 我 2 ⋅ ∑ k = 1 n X k j − X ¯ j 2 ; 我 = 1 , 2 , … , P + 1 , j = 1 , 2 , … , n ,

在哪里<我nl我ne-formula> l ij 和<我nl我ne-formula> l 二世 的和产品的平均偏差和平均偏差的平方和,分别。<我nl我ne-formula> X ¯ 我 的平均值吗<我nl我ne-formula> X 莱托 (<我nl我ne-formula> l = 1,2,…<我talic> P + 1 ,<我nl我ne-formula> j =1、2、…<我nl我ne-formula> n )。重要参数的选择是通过比较相关系数的值<我nl我ne-formula> r ij 。

的<我nl我ne-formula> r ij 相关系数矩阵的形式,用方程表示。( 2)[ 31日]。 (2) r ij = r 11 r 12 ⋯ r 1 P r 1 P + 1 r 21 r 22 ⋯ r 2 P r 2 P + 1 r 31日 r 32 ⋯ r 3 P r 3 P + 1 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ r n 1 r n 2 ⋯ r nP r n P + 1

一般来说,<我nl我ne-formula> F 应计算为每个参数的回归分析与预先确定的吗<我nl我ne-formula> F α 在显著水平<我nl我ne-formula> α 确定参数是否保留。在这项研究中,通过比较获得的重要参数的相关系数应该包含在回归分析中。如果常用的显著水平,即<我nl我ne-formula> α = 0.05 在统计应用于回归分析在EGAIM,可能忽略了一些重要的参数。因此,本研究引入了一个方法修改显著水平<我nl我ne-formula> α 和相应的<我nl我ne-formula> F α 。

在这部作品中,数据处理可以总结为以下步骤。

步骤1。

一组显著水平<我nl我ne-formula> α 在一定范围和相应的<我nl我ne-formula> F α 获得使用的临界值表<我nl我ne-formula> F 分布。

 步骤2。

的<我nl我ne-formula> F x l 的重要参数值计算使用方程( 3)[ 32),下标<我nl我ne-formula> X l 代表了选择使用相关系数的比较重要的参数。 (3) F X l = r 我 P + 1 2 r 我 我 × n − 3 r 我 我 − r 我 P + 1 2 r 我 我 ; 我 = 1 , 2 , … , P + 1

步骤3。

最低<我nl我ne-formula> F X l 是相对于<我nl我ne-formula> F α 使用方程( 4)。如果最低<我nl我ne-formula> F X l 小于<我nl我ne-formula> F α ,<我nl我ne-formula> F α 不能确保重要参数包括在回归方程中。如果最低<我nl我ne-formula> F X l 大于或等于<我nl我ne-formula> F α ,<我nl我ne-formula> F α 适用于回归分析。 (4) 最小值 F X l < F α ; 不合适的 最小值 F X l ≥ F α ; 合适的

步骤4。

相应地,这种情况在很多合适的结果<我nl我ne-formula> F α 值根据步骤(2)中,但不是全部<我nl我ne-formula> F α 值最优<我nl我ne-formula> F α 。提高准确性,最大值<我nl我ne-formula> F α 被认为是最优值从大量的合适么<我nl我ne-formula> F α 值。

上述数据处理方法选择提供了依据<我nl我ne-formula> F α 在显著水平<我nl我ne-formula> α 通过比较它与<我nl我ne-formula> F X l 的重要参数,减少漏报的可能性回归方程中的一些重要参数,提高这个方程的准确性。

 4所示。结果与讨论 4.1。相关系数的参数

结晶聚合物产品的缩水痕千分表测量的表中列出 3。

价值观的缩影结晶聚合物产品。

数量 参数<我nl我ne-formula> X l 缩痕<我nl我ne-formula> Y
X 1 (°C) X 2 (MPa) X 3 (毫米/秒) X 4 (MPa) X 5 (年代) X 6 (年代) X 7 (MPa) X 8 (年代) X 9 (年代) Y = X 10 (毫米)
1 180年 105年 40 10 5 35 3 5 1.5 0.264
2 220年 110年 35 80年 2 25 8 10 2 0.155
3 220年 70年 60 90年 3 10 1 30. 1.5 0.0723
4 180年 75年 25 50 2 25 2 20. 2 0.121
5 200年 One hundred. 50 One hundred. 1 40 6 30. 0.5 0.098
6 200年 110年 60 50 5 50 7 25 2 0.067
7 180年 85年 65年 90年 2 45 9 5 1 0.202
8 200年 95年 30. 40 2 40 0 15 2。5 0.168
9 220年 85年 35 70年 4 45 3 30. 2。5 0.143
10 180年 90年 35 60 5 20. 8 30. 1 0.127
11 200年 110年 25 40 3 10 40 25 0 0.040
12 180年 90年 70年 40 1 15 4 10 0.5 0.176
13 220年 85年 40 30. 1 30. 90年 25 0 0.073
14 220年 95年 25 One hundred. 4 50 5 15 1 0.157
15 220年 65年 55 50 5 35 70年 10 0 0.154
16 180年 70年 30. 20. 4 40 6 15 0.5 0.107
17 180年 65年 45 80年 1 35 5 25 2 0.080
18 180年 95年 70年 30. 4 30. 0 25 1.5 0.213
19 200年 80年 60 20. 2 45 40 30. 0 0.066
20. 200年 80年 45 80年 5 15 0 15 0.5 0.120
21 220年 75年 70年 60 3 55 6 20. 1.5 0.132
22 200年 70年 40 30. 3 55 8 5 1.5 0.208
23 180年 One hundred. 55 70年 3 10 7 15 2。5 0.112
24 220年 105年 65年 10 2 20. 5 20. 1 0.079
25 180年 105年 45 90年 3 55 10 20. 0 0.117
26 200年 75年 50 10 4 15 9 20. 2。5 0.044
27 220年 90年 50 20. 1 50 1 10 2 0.240
28 220年 One hundred. 55 60 4 25 2 5 0.5 0.167
29日 200年 65年 30. 70年 1 20. 2 5 1 0.172
30. 200年 80年 65年 One hundred. 5 30. 4 10 2。5 0.145

相关系数的矩阵所示热图的形式结合方程( 1)和( 2)来直观地表达参数之间的关系和缩影,如图 2。在高温下地图,红色和蓝色代表的积极和消极影响,分别的数量和阴影的颜色表明横坐标和纵坐标之间的相关性。的值之间的相关系数气时间和凹陷是最大的价值,达到−0.71。因此,气体在EGAIM时间是最重要的参数,和负号表明气时间和凹陷之间的关系是正的。气体的时间越长,越小的价值缩水。冷却时间的相关系数和气体压力也大,分别达到0.32和−0.23。因此,气时间、冷却时间和气体压力是重要的凹陷的结晶聚合物产品。相关系数的值之间的延迟时间和气体压力也大,达到0.27。因此,延迟时间和气体压力的影响不应忽略。重要参数的确定建立一个基础探索参数之间的定量关系和凹陷在EGAIM水晶产品。

热点图矩阵的相关系数。

 4.2。建立的回归方程

根据方程(计算 3),<我nl我ne-formula> F X l 的冷却时间值、气体压力和气体,分别是3.19,1.56,和28.46,。<我nl我ne-formula> F X l 气体压力和交互的延迟时间是2.03。考虑到最重要的步骤之一是确定回归方程<我nl我ne-formula> F α 在显著水平<我nl我ne-formula> α 选择参数。一般来说,<我nl我ne-formula> F α 在显著水平<我nl我ne-formula> α 应该探索之前定义的回归方程。然而,<我nl我ne-formula> F α 取决于不同人的偏好。<我nl我ne-formula> α 通常在数据定义为0.05,<我nl我ne-formula> F α = 2。9 在显著水平<我nl我ne-formula> α = 0.05 。如果<我nl我ne-formula> F α = 2。9 用于调查EGAIM参数、冷却和气体次回归方程,因为被认为是吗<我nl我ne-formula> F X l > F α = 2。9 。然而,省略了气体压力的方程,根据上述讨论这是不可接受的。显著水平<我nl我ne-formula> α 因此调整到<我nl我ne-formula> α = 0.3 确保所有重要的参数包括进入回归方程。<我nl我ne-formula> F α = 1.4 在<我nl我ne-formula> α = 0.3 。所有的<我nl我ne-formula> F X l 重要参数的值大于<我nl我ne-formula> F α ,避免漏掉的重要参数。

获取参数之间的定量关系和缩影,平方项的参数和参数之间的相互作用被认为是在回归方程。回归方程是使用比较研究<我nl我ne-formula> F X l 和<我nl我ne-formula> F α = 1.4 用方程表示( 5), (5) Y = 0.0879 + 0.003025 × X 6 + 0.02563 × X 7 − 0.01050 × X 5 + 0.1185 × X 9 + 0.000223 × X 5 2 − 0.03374 × X 9 2 − 0.000514 × X 7 × X 8 − 0.00621 × X 7 × X 9

的比例变化的总变异方程( 5所描述的)是重要的系数<我nl我ne-formula> R 2 ,这是一个合适的程度。当<我nl我ne-formula> R 2 更趋于统一,更好地响应模型符合实际数据。的价值<我nl我ne-formula> R 2 在方程( 5)是85.37%,这是可以接受的。

EGAIM凹陷的回归方程是根据相关系数的分析,获得的结果之间定量关系的重要参数和凹陷在EGAIM结晶聚合物产品。

 4.3。讨论了回归方程

重要参数的回归方程探讨了影响结晶聚合物产品的缩水痕。凹陷的最小值是通过计算回归方程,这是等于0.103毫米冷却时间时,气体的压力,气体,和延迟时间是55岁,9 Mpa, 30年代,分别和1。

根据先前的研究,当重要的参数定义,重要的影响参数对结晶聚合物的缩水可能被忽略,包括材料温度、注射压力、注射速度、包装和包装的时间压力。当重要的参数是上述的相同值,即:,the cooling time, gas pressure, gas time, and delay time were 55 s, 9 Mpa, 30 s and 1 s, respectively, and the other unimportant parameters were combined according to the uniform design in a certain range, the sink marks of the crystalline polymer under different unimportant parameters are as those listed in Table 4。

统一的表评论<我nl我ne-formula> U 15 3 1 × 5 4 ,包括使用均匀设计设计的重要参数。

数量 参数<我nl我ne-formula> X l 结果<我nl我ne-formula> Y
材料温度(oC)<我nl我ne-formula> X 1 注射压力(MPa)<我nl我ne-formula> X 2 注射速度(毫米/秒)<我nl我ne-formula> X 3 包装压(MPa)<我nl我ne-formula> X 4 包装时间(年代)<我nl我ne-formula> X 5 凹陷(毫米)<我nl我ne-formula> Y = X 10
1 180年 110年 40 80年 5 0.116
2 220年 110年 50 20. 4 0.111
3 200年 110年 60 60 1 0.096
4 180年 80年 60 20. 4 0.096
5 200年 One hundred. 40 20. 2 0.092
6 180年 One hundred. 70年 40 3 0.103
7 220年 One hundred. 30. One hundred. 3 0.102
8 200年 80年 70年 One hundred. 4 0.096
9 200年 70年 50 80年 3 0.089
10 200年 90年 30. 40 5 0.096
11 180年 90年 50 One hundred. 1 0.085
12 220年 90年 70年 80年 2 0.087
13 220年 80年 40 40 1 0.091
14 220年 70年 60 60 5 0.085
15 180年 70年 30. 60 2 0.103

实验结果如图所示 3,凹陷的值在不同的重要参数平均值的波动和达到0.097毫米。之间的差异和回归方程的预测值平均0.006毫米,达到6.18%,这表明回归方程的准确性,这些参数对结晶聚合物产品的缩水痕几乎可以忽略不计。回归方程建立了定量关系的重要参数和凹陷在EGAIM结晶聚合物产品。

对比实验和预测之间的回归方程。

 4.4。减少使用EGAIM凹陷

上述研究获得最佳的凹陷的重要参数,包括一个55岁的冷却时间,气体压力9 Mpa,气体30年代时,延迟时间的1 s轨道。从没有其他重要参数被随机决定。14在表 4,材料温度、注射压力、注射速度、包装压力,和包装时间是220°C, 70 Mpa, 60毫米/秒,60 Mpa,分别和5 s。结晶聚合物产品的缩水痕有或没有气体进行比较,如图 4。图 4(一)表明,结晶聚合物产品的缩水而气体是0.365毫米,而与气体只有0.085毫米,如图 4 (b)。结晶聚合物的凹陷的不同产品有或没有气体为0.280毫米。因此,EGAIM显著降低了结晶聚合物产品的缩水痕。因此,EGAIM明显降低这些iPP产品的缩水痕。结果提供足够证据EGAIM结晶聚合物的应用。

结晶聚合物产品的缩水的值没有天然气燃气(a)和(b)。

 5。结论

在这项研究中,应用EGAIM iPP产品被实验研究。根据这项研究的结果,可以得出以下结论。(1)EGAIM可以显著降低这些iPP产品的缩水痕。(2)冷却时间、气体压力和气体的时间是很重要的参数,影响结晶聚合物产品的缩水痕根据相关系数。(3)回归方程可以正确地预测结晶聚合物产品的缩水痕EGAIM的重要参数是常数。总的来说,本研究验证的有效性EGAIM减少结晶聚合物产品的缩水并提供重要参数之间的定量关系和凹陷的在EGAIM结晶聚合物产品。

 数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

 的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

 确认

这项工作得到了国家自然科学基金批准号。51575491,51875525,和U1610112下的浙江省自然科学基金批准号。LY19E050004 LY18E050020。

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