Объекты с неоднородными характеристиками имеют место в производстве электронных и радиотехнических изделий. К ним относятся процессы травления
и формовки анодной алюминиевой фольги
для электролитических конденсаторов. Каждый из этих технологических процессов образует подгруппу объектов, имеющих одинаковую физическую природу, один и тот же подвергаемый изменению, исходный материал – анодную алюминиевую фольгу.
Травлению подвергается предварительно крацованная фольга для увеличения интегральной поверхности в результате электрохимической динамической обработки в растворе поваренной соли. Прошедшая травление фольга промывается в водопроводной воде, очищается в дихлораторе и сушится. Качество фольги оценивается коэффициентом травления k
тр
. Структура поверхности фольги, зависящая от обработки при прокатке и отжиге, существенно влияет на качество травления. Неоднородность исходной структуры алюминиевой фольги влечёт за собой различную восприимчивость к травлению. Поэтому при травлении фольги получается неоднородная по структуре поверхность не только для одного рулона, но и между рулонами при одних и тех же значениях технологических параметров. Т.к. в ванне травления имеет место неоднородность температурных электрических полей, то после травления структура неоднородна и по ширине ленты фольги, что в свою очередь, приводит к неравномерной её отмывке от ионов хлора, которые влияют на последующую формовку. Кроме того, травление фольги производится для высоковольтных и низковольтных анодов.
Т.о. как показывает анализ, процесс травления алюминиевой фольги характеризуется рядом неоднородностей:
· по структуре фольги при поступлении на агрегат травления (производственная неоднородность неуправляемых входных переменных);
· физическим полем в ванне травления (конструкционная неоднородность неуправляемых входных переменных);
· статистическими и динамическими характеристиками при травлении фольги для анодов, формируемых на низкие и высокие напряжения
· неоднородностью, обусловленной различием связи в статике и динамике, в зависимости от диапазонов управления;
На первом этапе исследования были выделены два ряда объектов (l
= 2): агрегаты травления для анодов формируемых на:
– низкие напряжения;
– высокие напряжения.
Анодная Al
фольга после травления имеет неодинаковые значения коэффициентов травления как вдоль рулона и по ширине ленты фольги, так и от рулона к рулону, и поэтому образование оксидного слоя в результате электрохимического процесса формовки протекает с неодинаковой скоростью.
Забиваем Сайты В ТОП КУВАЛДОЙ - Уникальные возможности от SeoHammer
Каждая ссылка анализируется по трем пакетам оценки: SEO, Трафик и SMM.
SeoHammer делает продвижение сайта прозрачным и простым занятием.
Ссылки, вечные ссылки, статьи, упоминания, пресс-релизы - используйте по максимуму потенциал SeoHammer для продвижения вашего сайта.
Что умеет делать SeoHammer
— Продвижение в один клик, интеллектуальный подбор запросов, покупка самых лучших ссылок с высокой степенью качества у лучших бирж ссылок.
— Регулярная проверка качества ссылок по более чем 100 показателям и ежедневный пересчет показателей качества проекта.
— Все известные форматы ссылок: арендные ссылки, вечные ссылки, публикации (упоминания, мнения, отзывы, статьи, пресс-релизы).
— SeoHammer покажет, где рост или падение, а также запросы, на которые нужно обратить внимание.
SeoHammer еще предоставляет технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз,
а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней.
Зарегистрироваться и Начать продвижение
С изменением коэффициента травления k
тр
, коэффициент передачи по удельной ёмкости фольги не остаётся постоянным и зависит от напряжения формовки. Это в первую очередь объясняется тем, что электрическая ёмкость фольги в большой степени определяется не толщиной оксидной плёнки, а предварительно развитой поверхностью при травлении и структурной поверхности фольги. Al
фольга, поступающая на формовку, также обладает различной восприимчивостью к образованию оксидной плёнки в зависимости от режимов предшествующего процесса травления, от уровня загрязнения поверхности фольги ионами Cl
и наличия дефектов Al
фольги.
При формовке анодной Al
фольги её обработка складывается из времени образования оксидной плёнки tо
и её закрепления tз
. За время tо
ёмкость фольги достигает заданной величины C
уд
, а время закрепления tз
оксидной плёнки определяет качество заформованной фольги по уровню тока утечки I
ут
, который она имеет в зависимости от ёмкости. При уменьшении времени tз
ток утечки возрастает, при хранении фольги может достигнуть значения выше допустимого. И тот и другой этапы формовки определяют качество заформованной фольги, и существенно влияют на её выходные параметры. Поэтому весь процесс формовки разделяется на этап коррекции удельной ёмкости от начального её значения, определяемого толщиной естественной оксидной плёнки, до заданного значения и этап стабилизации, на котором происходит закрепление образованной при формовке оксидной плёнки.
Кроме того, при формовке имеют место старение, появление осадков, накопление оксида Al
, что влияет на скорость образования оксидной плёнки и приводит к изменению во времени характеристик агрегатов формовки. Источниками неоднородностей при формовке анодной фольги являются различие агрегатов по конструкции, формовочному напряжению, исходным материалам, а так же наличие неоднородных физических полей, различие в оценке качества ведения процесса и его многоэтапность. На первом этапе исследования было выделено две подгруппы агрегатов формовки, каждая из которых содержит два ряда объектов (высоковольтные и низковольтные).
Задача
Требуется получить математическое описание процесса формовки анодной Al
фольги для электролитических конденсаторов по току утечки I
ут
для высоковольтного агрегата типа II.
травление электролитический конденсатор алюминиевый
Решение
Так как степень неоднородности aнор
= 0,89 оказалась > aнокр
= 0,84, то неоднородность внутри рядов агрегатов является существенной, что требует учёта неоднородностей при моделировании процесса формовки путём декомпозиции математического описания по однородным компонентам.
Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте
Попробуйте сервис онлайн-записи VisitTime на основе вашего собственного Telegram-бота:
— Разгрузит мастера, специалиста или компанию;
— Позволит гибко управлять расписанием и загрузкой;
— Разошлет оповещения о новых услугах или акциях;
— Позволит принять оплату на карту/кошелек/счет;
— Позволит записываться на групповые и персональные посещения;
— Поможет получить от клиента отзывы о визите к вам;
— Включает в себя сервис чаевых.
Для новых пользователей первый месяц бесплатно.
Зарегистрироваться в сервисе
После составления полного перечня входных переменных методом априорного ранжирования были выделены входные переменные существенно влияющие на ток утечки: присутствие ионов Cl
на поверхности фольги после травления k
х
, температура формовочного электролита t
°ф
, скорость протяжки фольги через ванну формовки V
пр
, напряжение формовки U
ф
, удельное электрическое сопротивление электролита p
и концентрация борной кислоты k
. К группе других входных переменных (накопление оксида алюминия, коэффициент травления k
тр
и кислотность электролита pH
) были отнесены переменные, оказывающие более слабое влияние на ток утечки заформованной фольги I
ут
.
Для построения математической модели процесса формовки по току утечки I
ут
был поставлен пассивный эксперимент, т. к. гипотеза о нормальном распределении выходной переменной подтвердилась, но не всеми из сильно влияющими входных переменных возможно варьировать на верхнем и нижнем уровнях по плану активного эксперимента (удельное электрическое сопротивление электролита p
и концентрация борной кислоты k
).
Вначале план эксперимента был реализован без учёта качественных неуправляемых входных переменных при общем времени наблюдения Т
= 1030 мин, объёма выборки N
= 150 и интервала съёма данных D
t
= 7 мин.
Для получения математической модели в процессе формовки по току утечки для высоковольтного одноступенчатого агрегата коэффициент множественной корреляции составил k
м
= 0,5938. Следовательно, при построении модели по току утечки необходимо учитывать неоднородности качественных неуправляемых входных переменных, т.е. методами дисперсионного анализа требуется оценить и выделить однородные компоненты по качественным производственным неуправляемым входным переменным.
Дисперсионный анализ показал, что существенное влияние на ток утечки оказывает качественный вектор Вф
, зависящий от наличия дефектов как в исходном материале, так и в сформированном оксидном слое, с которым связано влияние неоднородностей, не учтённых при построении модели по току утечки. Поэтому фольга была разделена на три группы (k
=1–3).
С учётом неоднородности качественных неуправляемых входных переменных уравнения статики процесса формовки по току утечки для высоковольтного агрегата имеют следующий вид:
76,32 – 0,07 t
°ф
– 61,58 kx
-0.6533 t
ф
+ 1,2 t
ф
kx
55.02 – 0,099 t
°ф
– 63,33 kx
– 0.11 t
ф
+ 1,27 t
ф
kx
150,75 – 0,095 t
°ф
– 42,99 kx
-0.495 t
ф
+ 0,9 t
ф
kx
где
t
ф
-
время формовки фольги, введенное в уравнение статистики в качестве переменной;
l
– номер ряда агрегатов;
k
– условие неоднородности оцениваемое по фактору Вф
(k
= 1–3)
Для этих математических моделей однородных компонент коэффициенты множественной корреляции соответственно равны R
Н 1
= 0,887, R
Н2
= 0,92, R
Н3
= 0,87, что значительно выше критических значений (говорит о том, что все неоднородности учтены).
Декомпозиция математического описания по результатам активного эксперимента
Она осуществляется по управляющим воздействиям . В этом случае разделение условий на группы производится путём выделения однородных диапазонов технологического режима по всем одновременно.
Процедура декомпозиции математического описания заключается в получении моделей диапазонов, между которых имеется существенное различие по структуре, по набору управляющих воздействий и содержит следующие этапы:
1. Методами отсеивающего эксперимента определяются наиболее информативные выходные переменные , для каждой из них выделяются существенные входные переменные и формируется связь между ними:
yi
=
f
(
U
1
, …,
Un
)
, 
где – вектор управляющих воздействий для i
-й переменной.
2. Устанавливаются верхний и нижний пределы изменения управляющих воздействий, исходя из физических ограничений для исследуемого технологического процесса.
3. Выбираются исходная точка при движении от нижнего предела изменения управляющих воздействий и разрабатывается план активного эксперимента
, , 
где N
– число опытов при постановке эксперимента, а вектор управляющих воздействий в исходном состоянии Uj
0
= {
U
10
, …,
Un
0
}
4. В результате реализации плана эксперимента Х при изменении управляющих воздействий на величину шага варьирования D
Uj
получают вектор экспериментальных значений выходной переменной

5. По выборке экспериментальных значений осуществляется построение математической модели в виде уравнения регрессии
,
производится оценка статистической значимости коэффициентов уравнения регрессии по результатам эксперимента с помощью критерия Стьюдента и адекватность математической модели по F-критерию Фишера.
6. Если гипотеза об адекватности модели подтверждается, то реализуются «мысленные опыты» в некоторых точках факторного пространства в направлении по , полученному при реализации плана эксперимента Х, для чего:
а) вычисляют произведения , где D
Uj
–шаг варьирования фактора при построении модели, и принимается за базовый тот фактор, для которого это произведение наибольшее:

б) устанавливается новый шаг варьирования для базового фактора ld
и рассматриваются соответствующие значения lj
по остальным переменным

7. При реализации «мысленных опытов» определяются предсказания выходной переменной i
пр
k
в точках k
в направлении , которые через два-три шага «мысленных опытов» сравниваются с экспериментальными значениями yi
э
k
:
i
э
k
-
i
пр
k
= |(
i
пр
(
k
+1) +(
i
пр1
-
b
0
)|
£
D
yi
доп
где
i
э
k
– усреднённое значение переменой yi
по результатом параллельных опытов в точке k факторного пространства;
yi
доп
– допустимая погрешность аппроксимации.
8. На границе адекватности модели Uj
гр
при
i
э
k
-
i
пр
k
>
D
yi
доп
выбирается новый уровень, реализуется план активного эксперимента и снова проводятся «мысленные опыты» в соответствии с новым базовым фактором и соответствующими шагами варьирования при движении от Uj
гр
в направлении к полученному по новому плану эксперимента Х
, и так далее до верхнего предела управляющих переменных
Ui
гр
=
Ujmax
по п.п. 3–7.
В результате исследования получают p
математических моделей однородных компонент по диапазонам технологического процесса
yi
=
fi
(
P
)
(
U
)
(p
– число однородных диапазонов).
Если на оcнове априорной информации на предварительном этапе исследования технологических процессов удаётся выделить однородные компоненты по всем видам неоднородностей, то задача декомпозиции математического описания упрощается и сводится к построению моделей по каждой однородной компоненте, используя результаты активного или пассивного эксперимента.
|