Optimization of Drying Process of Plastic Granules Based on Stochastic Method with Neuro Regression Approach

Polymers contain moisture due to their chemical structure. Moisture in polymers is important for the quality of the final product and ease of processing. For this reason, polymers are subjected to drying before processes such as injection and extrusion. Drying is carried out at temperatures and times specified by the polymer suppliers. Over-drying leads to increased viscosity (processing difficulty) while under-drying leads to flow marks, burrs, and reduced tensile strength and impact strength. Over-drying also causes excessive energy consumption. In this study, the drying process optimization of Acrylonitrile Butadiene Styrene (ABS) polymer was studied. As the first part of the data collection part, different scenarios were determined with the Desing of Experiment (DoE) approach. For these scenarios, drying time and temperature values reported by ABS polymer manufacturers were chosen as design parameters. ABS granules were dried with a desiccant type dryer at different temperatures. For the outputs, samples were taken at certain periods and the moisture by weight and energy consumption of the samples were determined by energy analyzer and moisture meter. In the second part, Wolfram Mathematica program is used for numerical operations. Mathematical models were constructed using nonlinear multiple neuro-regression modeling to describe the phenomenon between input and output parameters. R 2 model evaluation criterion was used to test the success of the proposed models in the training, testing and verification stages. The engineering limits of the models were checked and the model that gave the best results was selected. Finally, optimization of system parameters was performed using different stochastic optimization methods Differential Evolution, Nelder–Mead, Simulated Annealing and Random Search.

Polimerler kimyasal yapısı dolayısıyla nem içermektedir. Polimerlerde bulunan
nem son ürünün kalitesi ve proses kolaylığı açısından önem arz etmektedir. Bu
sebeple polimerler enjeksiyon, ekstrüzyon gibi proseslerden önce kurutma
işlemine tabii tutulurlar. Kurutma işlemi polimer tedarikçileri tarafından belirtilen
sıcaklık ve sürelerde gerçekleştirilir. Fazla kurutma viskozite artışına (proses etme
zorluğuna), az kurutma ise akış izleri, çapak, çekme dayanımı ve darbe dayanımı
düşüşüne yol açmaktadır. Bunlara ek olarak, fazla kurutma işlemi, fazla enerji
tüketimine sebebiyet vermektedir. Bu çalışmada, Akrilonitril Bütadien Stiren
(ABS) polimerinin kurutma proses optimizasyonu üzerine çalışma
gerçekleştirilmiştir. Veri toplama bölümünde ilk kısım olarak Deney Tasarımı
(DoE) yaklaşımıyla farklı senaryolar belirlenmiştir. Bu senaryolar için, ABS
polimer üreticileri tarafından bildirilen kurutma zamanı ve sıcaklık değerleri
dizayn parametersi olarak seçilmiştir. ABS granüller farklı sıcaklıklarda desikant
tipi kurutucu ile kurutma işlemine tabii tutulmuştur. Çıktılar için, belirli
periyotlarda numune alınmış, enerji analizatörü ve nem ölçüm cihazı ile
numunelerin ağırlıkça nemi ve enerji tüketimi tespit edilmiştir. İkinci bölümde,
sayısal işlemler için Wolfram Mathematica programı kullanılmıştır. Doğrusal
olmayan çoklu nonlineer nöro-regresyon modellemesi kullanılarak girdi ve çıktı
parameterleri arasındaki fenomeni tanımlamak için matematiksel modeller
oluşturulmuştur. Önerilen modellerin eğitim, test ve doğrulama aşamalarındaki
başarılarını test etmek için R2 model değerlendirme kriteri kullanılmıştır.
Modellerin mühendislik sınırları kontrol edilmiş ve en iyi sonucu veren model
seçilmiştir. Son olarak, farklı stokastik optimizasyon yöntemleri, Differential
Evolution, Nelder–Mead, Simulated Annealing ve Random Search, kullanılarak
sistem parametrelerinin optimizasyonu gerçekleştirilmiştir