New Approach To Develop Dynamic Gray Box Model for a Plasticating Twin-Screw Extruder
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The dynamic behaviors of the process variables of a twin screw extruder (TSE) have inherent nonlinearity and time delay. Thus, it is important to develop a process model and furthermore to design controllers based on that model for stable operation. A new approach is explained in this work to develop dynamic gray box models to predict the responses of the process output variables due to change in the screw speed ( N ) for a plasticating TSE. This approach comprises the selection of controlled variables and the development of gray box models relating the selected controlled variables and N . The selection of variables was based on both the steady-state correlation analysis with final product properties and the dynamic considerations. High-density polyethylenes with different melt indices were extruded in a co-rotating TSE in this work. A predesigned random binary sequence type excitation in N was imposed for the dynamic study. Gray box models were developed between two output variables, melt temperature ( T melt ) at die and melt pressure ( P melt ) at die, with N, by incorporating both first principles knowledge of the process and the measured process data using the classical system identification technique. A second-order ARMAX (autoregressive moving average with exogenous input) model was found to be sufficient to capture the dynamic behaviors of T melt when N was changed. However, the dynamic behavior of P melt was modeled by a third-order ARMAX structure. Both models are in agreement with the a priori process information of the TSE.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle