吹塑是一種重要且發展很快的塑料成型方法，主要用于成型包裝容器，還打入了10 多年前認為不大可能的工業制件市場，例如，汽車配件(儀表板等) 、家電配件、建筑用件與醫用配件。吹塑的設備價格較低(約為注塑的1P3～1P2) 、能耗低(注塑中，模具型腔內的壓力為15～140MPa ；而吹塑時型坯的吹脹壓力一般低于1MPa) 、適應性強(可成型結構復雜、雙壁的制作) ，它彌補了注塑的不足，成型的工業制件具有高度的整體性，綜合性能好，附加值高，成本較低 。
擠出吹塑制品的各種性能與尺寸均與塑料在吹塑過程的各個階段中所經歷的熱機械歷程緊密相關，這些階段包括型坯成型、型坯吹脹與制品冷卻。因此，很有必要對這三個階段的機理問題進行研究。吹塑的機理與擠出和注塑的不同，例如其中的型坯吹脹階段要經受大變形，且涉及幾何非線性、材料非線性與接觸非線性等。本文采用不同的方法對塑料擠出吹塑三階段的機理進行研究。
1 型坯膨脹的神經網絡預測
型坯成型階段主要受離模膨脹與垂伸這兩種現象的影響。膨脹是因機頭內聚合物熔體的非線性粘彈性形變所致，會使型坯的直徑與壁厚變大，并相應減小其長度；垂伸的作用效果則與膨脹的相反。這兩種相反現象的綜合效應決定了型坯吹脹前的尺寸與形狀。
預示型坯吹脹前的尺寸，有利于以最少的原料消耗取得所要求的制品性能。近期，國外學者多采用數值方法(如有限元法) 對擠出吹塑中的型坯膨脹進行模擬。本文采用人工神經網絡方法來預測型坯的膨脹。神經網絡特別適用于需要同時考慮許多因素和條件的、不精確的以及模糊的信息處理問題。作者認為，采用神經網絡來研究擠出吹塑中的型坯膨脹至少有這些優點： (1) 不需或最少的簡化假設； (2) 不需采用本構方程； (3) 可在線預測； (4) 較快的響應。
實驗裝置主要由塑料擠出機、型坯機頭與視頻圖象捕獲系統三部分構成。擠出機的螺桿直徑為25mm ，機頭模口的直徑與間隙分別為15mm 與2mm ，圖象捕獲系統主要包括彩色攝象機、計算機和視頻圖象捕獲卡。采用的塑料為HDPE(高密度聚乙烯) ，牌號HHM TR2144 ，美國Phillips Petroleum Singapore Chemicals 生產，其熔體指數(190/2.16) 為0.18g/10min。如圖1 所示，離開機頭模口L 處型坯的直徑膨脹SD = Dp/PD0 ，壁厚膨脹S H = Hp/PH0 。
圖1 型坯的膨脹
采用捕獲系統拍攝型坯長度達到250mm時的圖象。通過分析視頻圖象，可確定型坯軸向的直徑分布，之后根據質量守恒確定型坯軸向的壁厚分布，進而可計算型坯的SD 和SH 。實驗中設定4種機頭模口溫度T(分別為160、180、200、220 ℃) 和7 種擠出流率Q (分別為13.4、18.0、22.0、26.2、29.2、33.2、37.4g/min) ，由此共得到28 組數據，即28 組在不同工藝條件下型坯的直徑膨脹和壁厚膨脹數據。
利用BP 網絡預測型坯成型中在有垂伸影響下的膨脹。神經網絡選為2 ×20 ×20 的三層結構(見圖2) ，其中輸入層的兩個節點分別為T 和Q ；隱含層的20 個節點根據學習過程中的實際情況調整得以確定；輸出層的20 個節點分別為自機頭模口始250mm長度上型坯20 個微小段的SD 或SH 。
圖2 BP 神經網絡模型
上述實驗獲得的28 組數據作為樣本提供給神經網絡，而樣本分為訓練樣本(20 組) 和測試樣本(8 組) 。網絡的訓練采用加入動量項的改進BP 學習算法，其中學習率在學習過程中不斷被調整。訓練后20 個訓練樣本的總誤差平方和為0.001。
訓練后的神經網絡確定了型坯的SD 或SH 和T 和Q 之間的關系，利用這一關系可以根據輸入的測試樣本中的工藝條件得出相應的型坯膨脹，以對神經網絡進行檢驗。圖3 顯示了T 為180 ℃、Q 為22gPmin 時型坯的SD 。可見，神經網絡預測值和實驗值兩者相當吻合，這證明了神經網絡的預示是可靠的。
圖3 沿型坯軸向的直徑膨脹(SD)
圖4 由神經網絡方法預示的型坯直徑膨脹(SD)
Q(gPmin) ：1，11 ；2，24.2 ；3,31.1 ；4,39.5
經訓練、檢驗而建立的神經網絡可在一定范圍內，根據任意輸入的T 和Q 以同樣高的精度預示型坯的SD 和SH 。圖4 所示為改變Q 時神經網絡預示的型坯的SD 。這樣，可分析不同工藝條件下型坯的膨脹，而不需再做更多的實驗，這不僅節約了時間和實驗費用，也為型坯的直徑和壁厚的在線控制提供了理論依據。
2 型坯自由吹脹輪廓的預測
吹脹階段型坯的脹大與變薄性能會影響制品的壁厚分布與機械性能。
前人較多采用有限元法來模擬型坯的吹脹。本文基于薄膜近似和neo2Hookean 本構關系來建立描述型坯自由吹脹的數學模型。考慮如圖5 所示的環形型坯的自由吹脹。假設型坯為各向同性且不可壓縮的，其具有均勻的半徑和壁厚。基于薄膜近似和neo2Hookean 本構關系，作者建立了描述擠出吹塑中型坯自由吹脹的數學模型[6 ] ：
圖5 型坯自由吹脹的物理模型
采用打靶法求解偶合的非線性差分方程組(1) ～ (3) ，可得出型坯自由吹脹的輪廓分布。
在實驗方面，采用視頻圖象捕獲技術和透明的矩形吹塑模具(型腔尺寸為75 ×70 ×60mm) ，獲得了模具型腔內型坯吹脹的瞬態圖象。采用的塑料為韓國石化公司的吹塑級HDPE ，牌號B303。
圖6 示出了理論所預測的不同瞬態吹脹壓力下型坯自由吹脹的輪廓分布。可見，起初時吹脹速率較慢，但隨吹脹壓力的提高，吹脹速率隨之增加。此外，型坯中部的吹脹速率要比兩端的大得多，且在很低的吹脹壓力(約為20kPa) 下即與模具型腔接觸。
圖6 型坯自由吹脹的輪廓分布
線段表示理論預示；瞬態壓力(kPa) ：
(1) 0.01，(2) 1，(3) 10，(4) 20 ；符號表示實驗結果；
吹脹時間(s) ： ◆0.0667 ； ▲0.1 ； ●0.3667 ； ■0.5333
圖7 為實驗所觀察的不同吹脹時間下型坯自由吹脹的瞬態圖象。與圖7 對應的型坯輪廓分布示于圖6 中。可見，理論預示的型坯輪廓分布與實驗觀察結果較吻合。
圖7 實驗觀察的不同吹脹時間(t) 下型坯自由吹脹的瞬態圖象
t (s) ： (a) 0.0667 ； (b) 0.1 ； (c) 0.3667 ； (d) 0.5333
根據數學模型(1) ～ (3) ，可預示材料性能(如彈性模量) 、型坯尺寸(如起始壁厚) 和工藝條件(如吹脹壓力) 等對型坯自由吹脹的影響。圖8 顯示了型坯中截面半徑(rm) 對材料彈性模量(G) 的依賴性。可見，G 的降低有助于型坯的吹脹。
圖8 材料彈性模量(G) 對型坯中截面半徑(rm) 的影響
利用上述的數學模型，還可預示型坯自由吹脹階段的局部位伸比、軸向與周向的局部應力分布以及壁厚分布。
3 制品冷卻的有限元模擬
制品的冷卻時間占塑料擠出吹塑成型周期的60 %以上，因此，提高制品的冷卻效率，可提高生產率、降低能耗。冷卻速率是吹塑制品壁內形成的晶體結構形態的主要影響因素之一，其少量變化就會導致晶體生長從而制品機械性能有較大變化[1 ] 。因此，不少學者[7～9 ] 對吹塑制品冷卻的機理開展過研究。
本文基于ANSYS 有限元軟件平臺，對擠出吹塑制品的三維冷卻過程進行模擬和分析。所研究的吹塑制品的形狀如圖9 所示(因對稱性，圖中只給出其一半) 。在作合理假設的基礎上，吹塑制品冷卻過程中的瞬態傳熱方程可簡化為：
圖9 制品冷卻分析的有限元模型
結合邊界條件和初始條件，利用ANSYS 軟件可求解方程(4) 。采用智能單元尺寸與缺省單元尺寸相結合的方法對幾何模型進行自由網格劃分，并確認所劃分的網格中無錯誤或壞的。網格劃分后制品(圖9) 的單元數為9831 ，節點數為19813。然后加載求解，并進行后處理。
模擬采用的塑料為HDPE ，其密度(ρ) 、熱導率(k) 和焓(H) 均為溫度的函數；模具的材料為普通鋼，其密度、熱導率和比熱容均為常數。制品的初始溫度為180 ℃，吹脹空氣的溫度為30 ℃，模具的溫度為30 ℃。假設瓶體厚度為2.5mm ，瓶頸和瓶底的厚度為3.5mm。
通過模擬，可得出吹塑制品冷卻過程中不同時刻、不同位置的溫度分布。圖10 示出了瓶體部分距其外表面不同位置的溫度分布曲線。可見，靠近制品外表面的冷卻速率明顯比靠近內表面的高。圖11 所示的為冷卻過程中不同時刻沿制品壁厚方向的溫度分布。可見，隨著冷卻的進行，制品壁厚方向的溫度分布趨于均勻。
圖10 制品壁厚方向不同位置的瞬態溫度分布(T) 圖11 不同時刻(t) 沿制品壁厚方向的溫度分布(T)
4 結論
本文采用不同的方法對塑料擠出吹塑過程的型坯成型、型坯吹脹與制品冷卻三個階段的機理問題進行了研究。
(1) 將神經網絡方法引入型坯成型階段的膨脹的研究中，確定了型坯膨脹與工藝條件(機頭模口溫度和擠出流量) 之間的定量關系。利用建立起來的神經網絡模型預示的結果與實驗結果很吻合，且可在一定范圍內，預示不同工藝條件下型坯的直徑膨脹和壁厚膨脹，為型坯的直徑和壁厚的在線控制提供了理論依據。研究表明，將神經網絡方法應用于受多因素影響的型坯成型階段的研究是有效的，很值得作深入研究。
(2) 基于薄膜近似和neo2Hookean 本構關系，建立了描述型坯自由吹脹的數學模型，并通過實驗方法獲得了型坯吹脹的瞬態圖象。比較發現，理論預示的型坯輪廓分布與實驗觀察結果較吻合。型坯中部的脹大速率要比兩端的大得多，且在很低的吹脹壓力(本研究約為20kPa) 下即與模具型腔接觸。本研究還可預示型坯的自由吹脹對材料性能、型坯尺寸和工藝條件等的依賴性。本文建立的數學模型還可用于預示型坯自由吹脹過程中局部的拉伸比、軸向與周向的局部應力分布以及壁厚分布。
(3) 采用有限元法對吹塑制品的冷卻階段進行了模擬，預示了制品厚度方向任一位置的瞬態溫度分布，并可預示成型工藝參數、制品壁厚、塑料與模具材料的熱性能以及吹塑模具冷卻的強度與時間等對吹塑制品冷卻階段的影響，這可為進一步分析吹塑制品的顯微結構性能(取向度、結晶度、密度、殘余熱應力) 和最終性能提供溫度數據。
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