胡 娜，李 翱,付云松，王若寒

(北京化工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，北京 100029)

0 前言

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，高分子復(fù)合材料的應(yīng)用日益廣泛，其中塑料以其質(zhì)輕、價(jià)廉、性能優(yōu)越等特點(diǎn)在許多領(lǐng)域取代了傳統(tǒng)材料。為了滿足不同的用途需求，塑料著色是塑料制品生產(chǎn)中不可缺少的一個(gè)環(huán)節(jié),它不但可以賦予塑料制品鮮艷的色澤,同時(shí)還能改善并獲得塑料的某些特性，如耐光性、耐候性、抗老化性、導(dǎo)電性和抗靜電性等[1-2]。為了實(shí)現(xiàn)塑料制品的均勻著色，如何改善顏料在塑料載體中的分散均勻性，一直是塑料著色領(lǐng)域研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)。

本文基于正交試驗(yàn)，對(duì)塑料制品色差的影響因素進(jìn)行分析探討，并應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)功能，構(gòu)建顏料分散性能的預(yù)測(cè)模型，為塑料制品著色工藝的優(yōu)化提供參考。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 主要原料

聚丙烯(PP)，PPH-XD-650，茂名實(shí)華東成化工有限公司；

有機(jī)黃顏料，KY3R，寧波市江北今化貿(mào)易有限公司；

有機(jī)紅顏料，SR2P，先尼科化工(上海)有限公司；

鈦白粉，TR-33，沈陽漢唐化學(xué)有限公司。

1.2 主要設(shè)備及儀器

全嚙合同向間歇式混合器(圖1)，NTJH-37.5，自行研制；

干法顆粒加熱包覆預(yù)處理裝置(圖2)，DPHC-1，自行研制；

平板硫化機(jī)，XLB-D350×350×350×1，青島嘉瑞橡膠機(jī)械有限公司；

電熱恒溫鼓風(fēng)干燥箱，DGH80，武漢瑞華儀器設(shè)備有限責(zé)任公司；

1—減速電機(jī) 2—齒輪箱3—混合器主體 4—控制系統(tǒng)圖1 全嚙合同向間歇式混合器Fig.1 Intermeshing co-rotating batch mixer

1—溫控系統(tǒng) 2—轉(zhuǎn)動(dòng)控制系統(tǒng) 3—輥筒式混合機(jī)4—輔助加熱單元 5—聚四氟乙烯罐 6—主動(dòng)輥 7—從動(dòng)輥圖2 干法顆粒加熱包覆預(yù)處理裝置Fig.2 Dry particle heating coating preparation device

電子天平，AL204，梅特勒 - 托利多儀器(上海)有限公司；

掃描電子顯微鏡(SEM)，S-4700，日本HITACHI公司；

紅外測(cè)溫儀，F(xiàn)62 Max，美國(guó)福祿克公司；

哈克旋轉(zhuǎn)流變儀，EHT 50，德國(guó)RHEOTEST公司；

愛色麗測(cè)色儀，CM-3600A，杭州柯盛行儀器有限公司；

計(jì)時(shí)器，M9002，深圳嘉曼有限公司。

1.3 樣品制備

將顏料和PP按照1∶50的質(zhì)量比進(jìn)行稱量，采用干法顆粒加熱包覆預(yù)處理工藝對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，將輔助加熱裝置溫度設(shè)為180 ℃，輥筒轉(zhuǎn)速設(shè)為60 r/min，預(yù)處理50 min，將制備的混合物裝袋密封備用；將間歇式混合器溫度加熱至設(shè)定溫度，保溫1 h，分別設(shè)置不同的轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速和混合時(shí)間，取上述制得的預(yù)處理物料加入混合器內(nèi)，制取混合物以備后續(xù)檢測(cè)；在改變工藝條件進(jìn)行下一組實(shí)驗(yàn)之前，需對(duì)混合器進(jìn)行徹底清洗，以避免實(shí)驗(yàn)物料殘留造成的實(shí)驗(yàn)誤差；將混合物在平板硫化機(jī)上進(jìn)行壓片，每組實(shí)驗(yàn)壓制4塊薄片樣板，待其凝固后，從每塊樣板上任意選取3個(gè)點(diǎn)，采用測(cè)色儀對(duì)其進(jìn)行色彩性能測(cè)試，最后取平均值作為每組實(shí)驗(yàn)的測(cè)試數(shù)據(jù);

色彩性能測(cè)試分析：在平板硫化機(jī)上將混合物壓制成50 mm×50 mm×2 mm的薄片，采用測(cè)色儀進(jìn)行樣本色彩性能的測(cè)試，利用色彩空間(CIE)顏色系統(tǒng)得到L*、a*、b*、ΔE*值，其中L*為明度加權(quán)值，值取0和100，表示從純黑到純白；a*和b*為彩度加權(quán)值，a*取+127～-128，表示洋紅到綠，正為暖色，負(fù)為冷色系；b*取+127～-128，顏色表示從黃色到藍(lán)色，ΔE*為色差值。

2 結(jié)果與討論

2.1 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)及試驗(yàn)結(jié)果

本文將色差ΔE*作為試驗(yàn)指標(biāo)，選取混合溫度、混合時(shí)間和轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速這3個(gè)工藝參數(shù)作為試驗(yàn)因素(分別用A、B、C表示)，每個(gè)因素取3個(gè)水平，各試驗(yàn)因素及其水平設(shè)置如表1所示。

表2為正交試驗(yàn)結(jié)果，由極差分析可知，轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速對(duì)色差的影響最顯著,其次是混合時(shí)間，影響最小的因素是混合溫度，因此下文僅分析轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速對(duì)制品色彩性能和顏料分散性能的影響。

表1 因素水平表

Tab.1 Factors and level settings

表2 正交試驗(yàn)結(jié)果分析

Tab.2 Analysis of orthogonal test results

2.2 轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的影響

為了更好地分析轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速對(duì)制品色彩性能和顏料在塑料基體中分散性能的影響，在物料配比固定的情況下，將混合時(shí)間和混合溫度設(shè)置為30 s和180 ℃，研究轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的影響規(guī)律。

2.2.1轉(zhuǎn)速對(duì)色彩性能的影響

根據(jù)CIE顏色系統(tǒng)L*、a*、b*色彩空間標(biāo)準(zhǔn)，采用愛色麗測(cè)色儀進(jìn)行樣本色彩性能參數(shù)的測(cè)試，每塊樣板隨機(jī)測(cè)3個(gè)點(diǎn)，取其平均值為樣本數(shù)據(jù)，測(cè)試結(jié)果如表3所示。

表3 不同轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速時(shí)的色彩參數(shù)

Tab.3 Color parameters at different rotor speed

圖3為不同轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速時(shí)樣本a*值的對(duì)比，由圖可見，隨著轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的增加，a*值隨之增加，a*值越大，表示樣本越紅，飽和度增大，著色效果越好。此外，對(duì)比不同轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速時(shí)的色差ΔE*值(圖4)可知，在轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速為40 r/min時(shí)，ΔE*值大于1.5，說明完全不對(duì)色，顏料粒子在PP基體中的分散均勻性較差；而當(dāng)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速為120 r/min和 140 r/min時(shí)，樣本色差ΔE*值小于0.5，符合配色要求。為了實(shí)現(xiàn)塑料制品的均勻著色，必須滿足2個(gè)條件： 一是顏料粒子的充分細(xì)化；二是細(xì)化的顏料顆粒均勻地分布于塑料基體中。提高轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速，更多的顏料粒子能夠經(jīng)歷大的剪切作用，有利于顏料粒子在PP基體中的分散過程，使得顏料平均粒徑減小，分布更加均勻，因此著色品質(zhì)得以提升。

圖3 不同轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速時(shí)樣本的a*值Fig.3 a* values of samples at different rotor speeds

圖4 不同轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速時(shí)樣本的ΔE*值Fig.4 ΔE* value of samples at different rotor speed

2.2.2SEM分析

在圖5中對(duì)比了不同轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速時(shí)的SEM照片，由圖可見，在轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速較低時(shí)，剪切作用相對(duì)較小，大部分顏料粒子聚集在一起，形成團(tuán)聚體；隨著轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的提升，可以明顯看出顏料粒子尺寸減小且分布愈加均勻。

為了便于直觀對(duì)比轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的影響效果，本文采用粒徑分析軟件(Nano Measurer) 對(duì)不同轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速時(shí)SEM照片的粒徑分布以及粒徑平均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(圖6和圖7)?？梢钥闯?，隨著轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的增大，顏料粒徑尺寸變小且分布集中，主要原因在于：提高轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速，剪切作用增強(qiáng)，可以顯著改善分布和分散混合作用，從而有利于顏料團(tuán)聚體顆粒的破碎和均勻分布。

轉(zhuǎn)速/r·min-1：(a)60 (b)80 (c)100 (d)120圖5 不同轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速時(shí)樣本的SEM照片F(xiàn)ig.5 SEM of the sample at different rotor speeds

轉(zhuǎn)速/r·min-1：1—60 2—80 3—100 4—120圖6 不同轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速時(shí)樣本的粒徑分布Fig.6 Particle size distribution at different rotor speed

(a)平均值 (b)標(biāo)準(zhǔn)差圖7 不同轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速時(shí)粒徑的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差Fig.7 Average and standard deviation of particle size at different rotor speed

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是一種模仿人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其功能的復(fù)雜運(yùn)算系統(tǒng)，它由許多處理單元(即神經(jīng)元)按照一定方式相互連接而成。由于ANN能夠識(shí)別復(fù)雜系統(tǒng)中輸入和輸出數(shù)據(jù)之間的非線性關(guān)系，因此在眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[3-6]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前應(yīng)用最廣泛的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[7-10]，它對(duì)非線性具有非常強(qiáng)的跟蹤和自適應(yīng)能力，同時(shí)可以對(duì)事物之間的模糊函數(shù)關(guān)系進(jìn)行映射，因此將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)功能應(yīng)用在塑料著色領(lǐng)域中顏料分散性能預(yù)測(cè)方面是一種比較有效的方法。

本文采用MATLAB平臺(tái)構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將顏料和PP配比、混合溫度、混合時(shí)間和轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速作為輸入層4個(gè)神經(jīng)元，隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)可根據(jù)式(1)計(jì)算[11-15]，輸出層神經(jīng)元取1，即為樣本色差ΔE*。

(1)

式中H——隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)

m——輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)

n——輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)

L——1～10之間的常數(shù)

由式(1)可以得出，隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)取值范圍為[4，13]，然而由于 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大量并行分布結(jié)構(gòu)和非線性動(dòng)態(tài)特性，為得到最優(yōu)的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，本文將隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)在[4，13]范圍內(nèi)依次遞增取值，建立相應(yīng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，選擇104組樣本對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，然后選用其余9組樣本作為測(cè)試樣本，對(duì)比每次測(cè)試樣本的均方誤差(圖8)。由圖8可見，當(dāng)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為8時(shí)，均方誤差值最小。因此，本文按照4-8-1的結(jié)構(gòu)搭建顏料分散性能預(yù)測(cè)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，基本結(jié)構(gòu)如圖9所示。

圖8 隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)與均方誤差的關(guān)系Fig.8 Relationship between the number of neurons in the hidden layer and the mean square error

圖9 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.9 Structure of BP neural network

3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

本文在4個(gè)不同的工藝條件(顏料和PP的配比、混合溫度、混合時(shí)間和轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)制得試樣，除正交試驗(yàn)外，其余實(shí)驗(yàn)均采用單一變量原則進(jìn)行工藝參數(shù)的設(shè)定，顏料和PP配比基于目前企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)中采用經(jīng)驗(yàn)配比值的±10 %范圍內(nèi)，以2 %為梯度依次遞增取值，混合溫度分別設(shè)定為190、200、210 ℃，混合時(shí)間分別設(shè)定為60、120、180、240、270、300 s，轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速分別設(shè)定為60、80、100、120 r/min。采用CM-3600A愛色麗測(cè)色儀測(cè)得113組試樣的色差ΔE*作為樣本數(shù)據(jù)，并分別以1，2，3……113進(jìn)行編號(hào)，從中選取104組作為訓(xùn)練樣本，表4列出了預(yù)測(cè)模型的部分訓(xùn)練樣本。

表4 部分訓(xùn)練樣本

Tab.4 Partial training sample

考慮到樣本數(shù)據(jù)的量綱不同，且數(shù)值差異較大，會(huì)對(duì)預(yù)測(cè)模型精度產(chǎn)生較大的影響，所以采用mapminmax函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理[式(2)]，將數(shù)據(jù)映射到[0，1]區(qū)間，以提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度和精度。

(2)

式中x′——數(shù)據(jù)歸一化處理后[0，1]空間映射值

x——數(shù)據(jù)原始值

xmax——該數(shù)據(jù)的最大值

xmin——該數(shù)據(jù)的最小值

預(yù)測(cè)結(jié)束后，還需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行反歸一化處理[式(3)]。

x=xmin+x′(xmax-xmin)

(3)

本文采用Sigmoid型傳遞函數(shù)，經(jīng)過反復(fù)調(diào)試BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，將最終迭代次數(shù)(epochs)設(shè)定為1 000，目標(biāo)誤差(goal)設(shè)為0.001，學(xué)習(xí)率(lr)設(shè)為0.01。將104組訓(xùn)練樣本調(diào)用至構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，啟動(dòng)模型訓(xùn)練，權(quán)值和閾值不斷優(yōu)化，網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練輸出逐漸接近期望輸出，經(jīng)過 125 次迭代訓(xùn)練后，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到設(shè)定的訓(xùn)練精度。

3.3 訓(xùn)練結(jié)果與驗(yàn)證

在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，經(jīng)過不斷調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值與閾值，達(dá)到預(yù)定的誤差要求后，得到的最終權(quán)值矩陣及閾值矩陣如下：

(1)輸入層到隱含層的權(quán)值矩陣：

w1=net.iw{1,1}

(4)

(2)隱含層的閾值矩陣：

(5)

(3)隱含層到輸出層的權(quán)值矩陣：

w2=net.lw{2,1}

=[-0.226 3 -0.053 8 0.563 8 0.405 9

0.103 2 -0.290 9 -0.025 1 0.229 5]

(6)

(4)輸出層的閾值矩陣：

theta2=net.b{2}=[-0.271 1]

(7)

采用9組樣本數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本，對(duì)所建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)測(cè)值和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值對(duì)比如圖10所示，網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的相對(duì)誤差見表5。

由圖10和表5可以看出，實(shí)測(cè)值和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值基本吻合，最大相對(duì)誤差基本都控制在10 %之內(nèi)，表明本文構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有良好的預(yù)測(cè)性。

□—實(shí)測(cè)值 ■—預(yù)測(cè)值圖10 實(shí)測(cè)值和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值的對(duì)比Fig.10 Comparison of the measured data and predicted data

Tab.5 Relative error predicted by BP neural network

4 結(jié)論

(1)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速對(duì)色差的影響最顯著，其次是混合時(shí)間，影響最小的是混合溫度；

(2)提高轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速，顏料粒子經(jīng)受的剪切作用增強(qiáng)，有利于其在PP基體中的分散和分布過程，顏料平均粒徑減小，分布更加均勻，因此制品著色品質(zhì)得以提升；

(3)通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和驗(yàn)證，得到網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的相對(duì)誤差不超過10 %，表明構(gòu)建的模型能夠較好地預(yù)測(cè)塑料著色工藝中顏料的分散性能。