Projekti / Programi
Modeliranje reoloških lastnosti keramičnih parafinskih suspenzij pri nizkotlačnem brizganju
| Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
| 2.07.01 |
Tehnika |
Računalništvo in informatika |
Računalniške strukture, sistemi in mreže - programska oprema |
| Koda |
Veda |
Področje |
| T120 |
Tehnološke vede |
Sistemsko inženirstvo, računalniška tehnologija |
umetne nevronske mreže, modeliranje, simulacije, brizganje, reologija
Raziskovalci (4)
Organizacije (1)
| št. |
Evidenčna št. |
Razisk. organizacija |
Kraj |
Matična številka |
Štev. publikacijŠtev. publikacij |
| 1. |
0106 |
Institut "Jožef Stefan" |
Ljubljana |
5051606000 |
87.000 |
Povzetek
V predlaganem projektu nameravamo s pomočjo umetnih nevronskih mrež rešiti kompleksen problem modeliranja reoloških lastnosti keramičnih parafinskih suspenzij glede na sestavo, ki je ključni parameter v tehnološkem procesu brizganja keramičnih izdelkov v proizvodnji tovarne AET Tolmin.
V prvi fazi nameravamo s pomočjo simulacije analizirati sam proces brizganja in ugotoviti vpliv nekaterih procesnih parametrov na tok suspenzije, predvsem vpliv dinamične viskoznosti. S simulacijo bomo za izbrani kalup določili porazdelitev strižnih hitrosti in njihov dinamični obseg. Rezultate bomo preverili na realnih podatkih iz proizvodnje.
V drugi fazi bomo na osnovi meritev reoloških lastnosti suspenzij zasnovali model njihovega viskoelastičnega obnašanja na prej določenem intervalu strižnih hitrosti. Za določanje parametrov modela glede na sestavo suspenzije bomo zgradili nevronsko mrežo, ki jo bomo učili s pomočjo eksperimentalnih podatkov. Preizkusili bomo različne topologije in algoritme učenja in izbrali tisto, ki bo dala najboljše rezultate. Obnašanje modela in nevronske mreže bomo temeljito preverili na podatkih, ki jih bomo pridobili z novimi meritvami.
V zadnji fazi bomo skušali s pomočjo nove nevronske mreže modelirati odnos sestave keramičnih parafinskih suspenzij z želenimi reološkimi lastnostmi. Ker gre za zapleten inverzni problem večih vrednosti, bomo posebno skrb namenili razvoju algoritma učenja. Učne primere bomo črpali iz zbirke meritev in iz množice generiranih primerov iz druge faze.
Rezulat vseh treh faz bo metodološki pristop k pripravi suspenzije za brizganje keramičnih izdelkov. Za izbrani kalup bo moč določiti sestavo suspenzije, ki bo zagotavljala uspešno brizganje.
