Model identification of a twin screw extruder for thermoplastic vulcanizate (TPV) applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multi‐input multi‐output (MIMO) models of a twin‐screw co‐rotating extruder for thermoplastic vulcanizate (TPV) are developed using the process identification techniques. The process inputs are screw speed (SS) and barrel temperature (WT). The three outputs are motor load (ML), melt temperature (MT), and melt pressure (MP). Two appropriate rubbers for TPV applications with different physical and mechanical properties are used for the experimentation. The process model is obtained from the experimental input–output data using various identification techniques such as least squares and prediction error. Recursive online model identification is performed on the process to update the model parameters in real time. To perform the identification studies, the process data was transferred via OPC server from the local PLC (Programmable Logic Controller) to the Advanced Control and Identification toolbox in MATLAB software. The effect of rubber properties and two curative agents (Peroxide and Phenolic) in the TPV experiment are studied on the final identified models. This comprehensive model identification study provided sufficient accurate models for further model based process analysis and control for TPV applications. POLYM. ENG. SCI., 2010. © 2009 Society of Plastics Engineers
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».