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1、南 京 理 工 大 学毕业设计(论文)外文资料翻译 学院（系）： 机械工程学院 专 业： 机械工程及自动化 姓 名： 曾梁彬 学 号： 03303502 外文出处： Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 附 件： 1.外文资料翻译译文 2.外文原文 指导教师评语： 签名： 年 月 日附件1：外文资料翻译译文多变量投影法对聚氨酯反应注射成型（RIM）工艺的分析和优化摘要主要成分分析法（PCA）和潜在结构投影法（PLS），通过对工业数据的分析，已经成功的被用于诊断工业聚氨酯硬泡绝缘板生产中出现的许多问题。在泡沫生产中，通过使用PCA和PLS
2、模型来展示质量变量的空间变化，以及它们同过程变量之间的联系。针对那些从PCA研究中找到的那些关键过程变量进行进行了一些设计性实验，这些实验的结果也被用于过程优化中。关键字：聚氨酯、反应注射成型、投影法。1、 简介在过去的二十年里，化学工艺，和其他行业一样，在它们的数据采集系统中，已经掀起了一场革命。智能机器，庞大的数据存储容量，以及高吞吐量的数据采集系统都使得采集每一数据点的花费降至一个很低的水平。大量数据可以在线或在质量控制实验室里，通过过程变量测量或质量变量测量的方法得到。投影法，如主要成分分析法（PCA）和潜在结构分析法（PLS），提供了一种应用这种系统来处理高度相关数据的采集的方法。此
3、外，它们能有效的处理多元反应变量和缺失数据，并提供了一种良好的工具，能在这些多元数据集中提取和显现那些系统变量。投影法的最大的特点在于，能将一个多维空间的问题降低到一个低维空间，通常是三到四维。Umetrics公司的SIMCA_P 8.0软件就被应用于PCA/PLS的分析来解决这类问题。这项研究的重点是应用多变量投影法来诊断和分析聚氨酯反应注射成型的工艺过程。这项研究的主要目的是了解该过程中空间中的差异，矫正引起变化的根源，并优化质量变量。2、 聚氨酯的形成机制在隔热的反应过程中，形成了反应注射成型（RIM）的聚氨酯泡沫。每一个隔热容器作为一个化学反应器，其容腔内都有两套不同的反应同时发生。一
4、类是聚合反应，其过程可能形成氨基甲酸乙酯和尿素。另一类是发泡反应，包括了二氧化碳的变化和发泡剂的蒸发。化学物质从贮存容器中流出来，通过热交换器来控制温度，然后在高压下进入混合头内以保证充分的混合，最后被注入模具中。1在聚氨酯的发泡反应过程中，有许多的物理和化学变化发生，这些反应随时间和范围的变化情况如图1所示。由于泡沫本身是一种良好的绝热体，随着反应的进行和温度梯度的上升，泡沫内部温度的上升造成了许多的问题，这些将在后面讨论。一般来说，产生聚氨酯硬泡包含以下四和阶段。2()混合期：主要包含多元醇、催化剂、表面活性剂和发泡剂的混合物，在高压下在混合器中与异氰酸酯进行混合。()乳化期：由化学反应所
5、产生的热量引起的温度升高，已足够促进发泡剂的活化。()上升期：发泡剂蒸发产生泡沫，直到自由发泡产生的泡沫达到了充分的硬度或是模具被填充满。()固化期：在此阶段，聚合物进行高温处理一段时间。整个机构系统是由一个具有六个工位的旋转结构的回转桶单元。发泡设备放置在每一个旋转结构位置上。当发泡设备被预热的时候，保温容器的门或其他用于发泡的空腔被放置在发泡装置内，然后将反应混合物注入回转桶的其中一个工位。一旦发泡开始，回转桶通过另外五个部位的框架结构带动整个模架旋转起来进行固化，当其他几个部位也开始发泡反应时，最终将模架返回到发泡位置。每一个回转桶有两个聚氨酯泡沫混合头。每一个混合头发泡时是通过一个不同
6、的通道来进行发泡。图1 聚氨酯的泡沫成型2.1 问题描述此项工作的需求和动机，来源于发泡过程中的不稳定性和质量变量控制的复杂性。在这个过程中出现的两个问题被分开讨论，是由于它们出现于不同的时期。第一步的工作是优化聚氨酯泡沫板的性能，通过其导热性和密度的空间变量表示出来。通过热导率（K-因子）的测量，聚氨酯泡沫的绝缘特性被作为一项重要的变量来控制。它对隔热性能和能源的消耗方面有直接的影响。理论上，当主要的反应成分与异氰酸酯在一定的温度下混合时，发泡剂开始沸腾，并产生大量的蒸汽，从而引起发泡并降低密度。在硬泡中，由发泡剂产生的小孔降低了热量的传递。K-因子越低，其绝缘性能和隔热性能越好。作为泡沫强
7、度的指标，密度在保证隔热层的结构硬度方面显得尤为重要。这是由于发泡剂所产生的蒸汽的气压作用在了泡沫小孔上，气压使得小孔能抵抗收缩。为了减少废品率，不必要的孔隙和渗漏都必须减至最少。本文中所提到的第二步的目的是尽量减少泡沫板的变形现象，也就是我们所知的表面弯曲（OB）。表面弯曲主要是由钢铁和ABS塑料的运动限制引起的。泡沫板之间无法相对地扩张和收缩，因为它们之间的相对距离比较小。如果发生运动，它将会导致泡沫板的弯曲和剪切形变。2.2质量测量质量变量的离线测量，至少每周一次的在质量控制实验室中进行。导热性的上限是根据能量来计算，而密度的下限是定义为保证其结构强度的最小值。所有的测量都是在泡沫板周围
8、的八个特定位置进行的。评判的标准是让所有的样品的性能都在规定的控制范围内。热变形的测量是使用坐标测量仪（CMM），定义一个通过泡沫板的角点的平面，然后测量这个平面与泡沫板的几个交点，来确定泡沫板表面弯曲的形状和大小。以下是需要测量的质量变量：K*几个特定位置的K因子的值（1-8）D*几个特定位置的密度值（1-8）Voids由外钢板凹陷标记识别Leaks由视觉识别Face Bow泡沫板表面的最大弯曲Side Bow泡沫板侧面的最大弯曲2.3过程变量过程变量从数据库中搜索和挑选，分析在生产过程中的六个不同的固化装置上进行，来了解模架和过程变量改变时产生的影响之间的变化。文章中的分析所用的一些过程变
9、量及其名称汇总如下：测试时间T_T环境温度A_T主反应成分的密度MB_D主反应成分的流量MB_F异氰酸酯流量I_F主反应成分与异氰酸酯的比例MB/I异氰酸酯压力I_P主反应成分压力MB_P混合压力MH_P注射量SS异氰酸酯温度I_T主反应成分温度MB_T异氰酸酯的混合温度I_T_MH主反应成分的混合温度MB_T_MH表面活性物类型S发泡剂类型B固化核心温度Core_T固化侧边温度Sidewall_T固化预热温度Preheat_T3、 问题一：消除热导率和密度的空间上的差异3.1质量变量（Ys）的主要成分分析在质量变量中试用主要成分分析法（PCA）后的主要目的是为了弄清这些变量的空间布局及其相关
10、的结构。总共测量了64组泡沫板。三项主要成分被多方面证实是非常重要的，他们能够对76%的变化情况做出解释。一些非正常情况的数据分别在图2和图3中所示的记分表和残差（DmodX）表中表示的非常明显。这些非正常的数据是非常有意思而且有情报价值的观测量，它们能帮助我们去了解那些有用的图表信息。关于这些非正常数据的更深入的分析和解释将在后面的篇章中继续讨论。在图4的载荷曲线中，展现了两个主要的现象：热导率的确和漏出量有关，而与密度和空隙率无关。此外，从载荷曲线（图4）中可以清楚的发现模腔内的密度和热导率的分布形式以及与平均值之间的关系。值得注意的是，比起周围的模具边缘部分，注射面（位置1和8）的密度更
11、高而K-因子更低。图2 质量变量（Ys）的PCA分析中的t1-t2数据曲线图3 质量变量（Ys）的PCA分析中的DmodX曲线图4 质量变量（Ys）的载荷曲线3.2模架和质量变量之间的潜在结构的投影（PLS）为了弄清在生产中所使用的六个模架的作用，建立了一个潜在结构分析模型，来描述使用了一个特殊模架后对质量变量的影响。X-矩阵由六个指示变量（0，1）构成，表示了在注射过程中的某个模架是否工作。Y-矩阵由64个测试板料的平均K-因子值、平均密度、空隙率和漏出量组成。潜在结构分析法（PLS）对质量变化中72.5%的变化情况做出了及时，仅仅是利用了模架在建模过程中一些信息，这些信息表明了模架之间的差
12、异是导致质量变化的主要原因。图5中的载荷曲线所展示了六个模架和质量变量之间的联系，并揭示了一些很有趣的结论。很显然，1号模架与高的热导率和渗漏现象有关，而2号模架则与密度和空隙率无关。同样的可以看出所有模架中状态表现最好的是3号和4号，它们都同样有低的热导率和非常高的密度，但却没有很多的孔隙。5号和6号模架有较低的K-因子值和高的密度，但同时具有更多的孔隙。从这些分析来看，我们可以总结出1号和2号模架提供的条件所生产出的板料的质量不能让人接受。1号模架产出的成品的K-因子和漏出量太高，而2号模架的K-因子值和漏出量则很低，但其密度却低到无法接受。为了弄清其中的原因，主要成分分析法（PCA）和潜
13、在结构分析法（PLS）的研究均被用来描述变化过程中的模架和质量变量。3.3模架和过程变量的主要成分分析（PCA）主要成分分析模型建立用于展示模架和过程变量之间的结构关系。在建立了这个模型之后，就可以去探索不良的模架和过程变量之间的相关性理论。在这个模型中，像化学物质和模架的温度，以及预热温度这样的过程变量和六个模架，都应该被考虑进去。这个模型产生了三个潜在变量，经多方面（Qx2）计算它们的值等于64%，这些数据也对68%的变化情况（Rx2）作出了解释。图6中的数据曲线确定出了三个主要的部分。图7中的DmodX曲线中并没有对那些非正常情况作出观测。图8中的载荷曲线显示了3、4、5、6号模架有着相
14、似的特性，而情况不佳的1号和2号装置则有着不同的性质。1号模架的预热温度要比其它装置的高。同样的我们可以观察到，高的预热温度和主反应成分与异氰酸酯的高混合比例（MB/I）之间存在着高度的相关性。这个现象可以这样来解释，随着预热的温度升高，具有较低分子量的异氰酸酯将趋于蒸发，从而在模腔中起反应的物质中的主反应成分相对异氰酸酯的比例升高了。值得注意的是，从总体上看，高的预热温度导致高的K-因子的值，关于这点许多不同的操作者都已经发现了。另一方面，从总体上看，2号模架表现出了较低的预热、核心和侧边温度和较高的异氰酸酯温度。我们发现，在2号模架的混合器和预热器中使用的故障的加热器，是导致这一切的根源。3.4过程变量和质量变量之间的潜在结构投影（PLS）在过程变量和平均空间质量变量之间建立一个潜在结构分析模型（PLS）。基于多方面认证，PLS模型的结果指出了一个非常强的相关性和一个三维结构。这三个部分可以解释79%的质量变量的变化情况。图9中的t1.vs.u1（分别作为X和Y空间的第一部分）的曲线展示了一种很强的联系。图10中的载荷曲线显示出了过程中的重要变
