DOI QR코드

DOI QR Code

Identification of Cross-WLF Viscosity Model Parameters Using Optimization Technique

최적화기법을 이용한 Cross-WLF점도 모델 계수 추정

  • Kim, Sun-Yong (School of Mechanical Engineering, Ulsan College) ;
  • Park, Si-Hwan (School of Mechanical Engineering, Ulsan College)
  • 김선용 (울산과학대학교 기계공학부) ;
  • 박시환 (울산과학대학교 기계공학부)
  • Received : 2018.01.03
  • Accepted : 2018.04.06
  • Published : 2018.04.30

Abstract

Predicting the behavior of rheological polymers is highly shear rate- and temperature-dependent. The Cross-WLF viscosity model has become a powerful solution that describes the shear rate- and temperature-dependent characteristics. To estimate the behavior of polymers in computational simulations, the coefficients of the Cross-WLF model should be well identified. An identification technique was proposed to determine the Cross-WLF viscosity model coefficient. The assumption is that the Cross-WLF viscosity model well describes the real characteristics of polymers when the calculated viscosity with the parameters is identical to the reference data. In this study, Auto-desk Moldflow data were used as a reference. The numerical examples showed that the proposed method accurately identifies the Cross-WLF viscosity model coefficients.

본 논문은 최적설계기법을 적용하여 Cross-WLF 모델의 계수 값을 효과적으로 추정하는 것이다. 사출성형 공정의 해석에서 주로 사용되는 Cross-WLF 점도 모델은 온도와 전단율의 영향이 민감한 고분자의 유변학적 특성을 잘 모사하는 모델로 널리 사용되고 있다. 정확한 폴리머 유변학적 특성 예측을 위해서는 정확한 Cross-WLF 계수 값의 추정은 필수이다. 실험적으로 획득한 데이터의 점도 값과 Cross-WLF의 계수 값을 설계변수로 가정하여 계산한 점도 값이 일치한다면, 최적화 기법을 통해 정의된 Cross-WLF모델이 실험 데이터를 정확하게 모사하는 것이라 할 수 있다. 이러한 Cross-WLF 모델을 통해 계산된 점도와 실험 데이터의 차이를 최소화하는 목적함수로 Cross-WLF의 계수 값을 설계변수로 정의하여 연구를 수행하였다. 본 논문에서 제시한 최적화기법의 타당성으로 확인하기 위하여 몇개의 소재를 대상으로 하여 Moldflow에서 제공하는 Cross-WLF 계수 값과 본 논문에서 제안한 방법으로 획득한 계수 값를 비교하여 잘 일치함을 확인하였다. 또한, Moldflow Plastic Lab의 실제 측정 데이터를 활용하여 추정한 결과 제안한 방법의 효율성 및 타당성을 입증하였다.

Keywords

References

  1. C.A.Hieber and H.H. Chiang, "Shear-rate-dependence modeling of polymer melt viscosity," Polymer Engineering and Science, vol. 32, no. 14, pp. 931-938, 1992. DOI: https://doi.org/10.1002/pen.760321404
  2. W.A. Rahman, LT. Sin and A.R. Rahmat, "Injection moulding simulation analysis of natural fiber composite window frame," Journal of Materials Processing Technology, vol. 197, no. 1-3, pp. 22-30, 2008. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2007.06.014
  3. X. Shi, M. Huang, Z. Zaho and C. Shen, "Nonlinear Fitting Technology of 7-Parameters Cross-WLF Viscosity Model," Advanced Materials Research, Vols. 189-193, pp. 2103-2106, 2011. DOI: https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMR.189-193.2103
  4. R. Deng, P. Davis and A.K. Bajaj, "Flexible polyurethane foam modeling and identification of viscoelastic parameters for automotive seating applications," Journal of Vibration and Acoustics, vol. 262, no. 3, pp. 391-417, 2003. DOI: https://doi.org/10.1016/S0022-460X(03)00104-4
  5. D.H. Lee and W.S. Hwang, "Identification of dynamic joint characteristics using multi-domain FRF-based substructing method," Transactions of Korean Society for Noise and Vibration Engineering, vol. 14, no. 6, pp. 536-545, 2004. DOI: https://doi.org/10.5050/KSNVN.2004.14.6.536
  6. S.Y. Kim and D.H. Lee, "Identification of fractional-derivative-model parameters of viscoelastic materials using an optimization technique," Transactions of Korean Society for Noise and Vibration Engineering, vol. 16, no. 12, pp. 1192-1200, 2006. DOI: https://doi.org/10.5050/KSNVN.2006.16.12.1192
  7. S.Y. Kim and D.H. Lee, "Identification of fractional-derivative-model parameters of viscoelastic materials from measured FRFs," Journal of Sound and Vibration, vol. 324, no. 3-5, pp. 570-586, 2009. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jsv.2009.02.040
  8. Moldflow, Autodesk Moldflow Insight 2016, 2016 Autodesk Inc., 2016.
  9. Matlab, Matlab R2017a, MathWorks Inc., 2017.
  10. Moldflow Plastics Labs, Moldflow Material Testing Report, 2007.