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Beitrag zur Optimierung der Verfahrensparameter von Vliesstoffausrüstungsprozessen bei hohen Warengeschwindigkeiten / Contribution to optimisation of process parameters of nonwoven finishing processes at high speedsGrönke, Kerstin 15 December 2014 (has links) (PDF)
Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist die Untersuchung des Foulardierprozesses zur chemischen Nassausrüstung von Vliesstoffen bei Warengeschwindigkeiten bis zu 250 m/min. Hintergrund ist die abweisende Ausrüstung von Polypropylen-Spinnvliesstoffen für die Anwendung als Operationskittel. Wo bislang nach dem Stand der Technik eine Veredlung bei Lohnausrüstern bei geringen Warengeschwindigkeiten durchgeführt wurde, zeigt die Tendenz in der Vliesstoffindustrie in Richtung der eigenen Prozessbeherrschung. Eine grundlegende Voraussetzung, um den Foulardierprozess für diese Anwendung nutzbar zu machen, ist die Kenntnis über die Prozesseigenschaften bei den geforderten hohen Warengeschwindigkeiten.
Für den abzudeckenden Versuchsraum mit sechs Einflussgrößen bei jeweils drei Faktorstufen wurde mittels der Methodik der statistischen Versuchsplanung ein D-optimaler Versuchsplan erstellt. Die Versuchsdurchführung erfolgte auf einem in eine Technikumsanlage eingebundenen Foulard mit horizontaler Walzenanordnung. Für jede der sieben Zielgrößen wurde auf Grundlage der erhaltenen Messwerte eine lineare Regressionsanalyse erstellt und ausgewertet. Eine detaillierte Analyse und Diskussion der Regressionsmodelle liefert Informationen zu Wirkungsrichtung und Intensität der einzelnen Einflussgrößen sowie zu Faktor-Faktor-Wechselwirkungen. / The subject of the work presented here is the study of the padding process for the chemical wet finishing of nonwovens at web speeds up to 250 m/min. Background to the topic is the repellent treatment of polypropylene spunbond nonwovens applied for surgical gowns. Finishing carried out at subcontractors corresponding to best practice technology up to now, the trend in the nonwovens industry is turning towards an in-house process mastery. Essential requirement to make the padding process technologically exploitable for this kind of application is the knowledge of the process characteristics at the high web speeds claimed.
For the experimental scenario to be covered comprising six determining factors at three level steps each, a D-optimal trial plan was defined using the statistic method of the design of experiments (DOE).
The realization of the trials carried out on a padder with horizontal roll arrangement installed in a pilot line. For each of the seven responses a linear regression analyses was compiled and evaluated. A detailed analysis and discussion of the regression models provides information on direction of influence as well as intensity of each of the determining factors and factor-factor-interactions.
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Beitrag zur Optimierung der Verfahrensparameter von Vliesstoffausrüstungsprozessen bei hohen WarengeschwindigkeitenGrönke, Kerstin 19 September 2014 (has links)
Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist die Untersuchung des Foulardierprozesses zur chemischen Nassausrüstung von Vliesstoffen bei Warengeschwindigkeiten bis zu 250 m/min. Hintergrund ist die abweisende Ausrüstung von Polypropylen-Spinnvliesstoffen für die Anwendung als Operationskittel. Wo bislang nach dem Stand der Technik eine Veredlung bei Lohnausrüstern bei geringen Warengeschwindigkeiten durchgeführt wurde, zeigt die Tendenz in der Vliesstoffindustrie in Richtung der eigenen Prozessbeherrschung. Eine grundlegende Voraussetzung, um den Foulardierprozess für diese Anwendung nutzbar zu machen, ist die Kenntnis über die Prozesseigenschaften bei den geforderten hohen Warengeschwindigkeiten.
Für den abzudeckenden Versuchsraum mit sechs Einflussgrößen bei jeweils drei Faktorstufen wurde mittels der Methodik der statistischen Versuchsplanung ein D-optimaler Versuchsplan erstellt. Die Versuchsdurchführung erfolgte auf einem in eine Technikumsanlage eingebundenen Foulard mit horizontaler Walzenanordnung. Für jede der sieben Zielgrößen wurde auf Grundlage der erhaltenen Messwerte eine lineare Regressionsanalyse erstellt und ausgewertet. Eine detaillierte Analyse und Diskussion der Regressionsmodelle liefert Informationen zu Wirkungsrichtung und Intensität der einzelnen Einflussgrößen sowie zu Faktor-Faktor-Wechselwirkungen.:1 Einleitung 8
1.1 Ausgangspunkt 8
1.2 Produktionsmengen 8
1.3 Vliesstoffe in der medizinischen Anwendung 11
1.4 Vliesstoffauswahl 13
2 Wissenschaftlich-technische Problemstellung 16
2.1 Stand der Technik 16
2.2 Zielstellung und Vorgehensweise 21
3 Foulardierprozess: Prozessbeschreibung und Einflussgrößen 22
3.1 Foulardieren: Prozessbeschreibung 22
3.2 Foulardieren: Einflussgrößen 25
3.2.1 Einflussfaktoren Maschinendesign 25
3.2.2 Einflussfaktoren Verfahrensparameter 29
3.2.3 Einflussfaktoren Vliesstoffmaterial 30
3.2.4 Einflussfaktoren Imprägnierflotte 31
3.3 Einflussgrößen und Zielgrößen 33
4 Versuchsanordnung und Versuchsfoulard 34
4.1 Technikumsanlage am STFI 34
4.2 Versuchsfoulard 35
4.2.1 Horizontale Walzenanordnung 37
4.2.2 Hilfstrieb auf der S-Walze 38
4.2.3 Druckgebung und Quetschfugenbreite 38
4.2.4 Flottenführung 38
4.2.5 Niveauregelung, Flottenvolumen 39
4.2.6 Flottenverbrauch 40
4.2.7 Tauchstrecke, Verweilstrecke und Verweilzeit 42
4.2.8 Flottentemperatur 43
5 Material und Methoden 45
5.1 Vliesstoffmaterial 45
5.2 Ausrüstungsflotte 46
5.3 Mess- und Prüfmethoden 48
5.3.1 Feuchteaufnahme 48
5.3.2 Dicke 49
5.3.3 Luftdurchlässigkeit 50
5.3.4 Zugfestigkeit und Höchstzugkraftdehnung 50
6 Statistische Versuchsplanung und Regressionsanalyse 51
6.1 Vorbemerkung 51
6.2 D-optimale Versuchspläne 51
6.3 Versuchsplan 54
6.4 Darstellung des Versuchsraums 57
6.4.1 Faktor-Faktor-Kombinationen 57
6.4.2 Flottentemperatur TSoll versus TIst 58
6.5 Regressionsanalyse 59
6.5.1 Allgemeine Regressionsgleichung 59
6.5.2 Generelle Vorgehensweise 61
7 Regressionsanalyse für Zielgröße Feuchteaufnahme 62
7.1 Datenplausibilität der Zielgröße 62
7.2 Erstellen und Prüfen der Regressionsgleichung 64
7.2.1 Erstellen einer Regressionsgleichung 64
7.2.2 Bewertung der Güte der Regression, Residuenanalyse 69
7.2.3 Nachprüfen des Modells anhand von Beispieldaten 75
7.3 Auswerten der Regressionsgleichung 76
7.3.1 Intensität und Wichtung der Einflussgrößen 76
7.3.2 Wechselwirkungen 85
7.4 Grafische Darstellung des Gesamtmodells 90
8 Regressionsanalyse für Zielgröße Dicke 95
8.1 Datenplausibilität der Zielgröße 95
8.2 Erstellen und Prüfen der Regressionsgleichung 96
8.2.1 Erstellen einer Regressionsgleichung 96
8.2.2 Bewertung der Güte der Regression, Residuenanalyse 96
8.2.3 Nachprüfen des Modells anhand von Beispieldaten 97
8.3 Auswerten der Regressionsgleichung 98
8.3.1 Intensität und Wichtung der Einflussgrößen 98
8.3.2 Wechselwirkungen 103
8.4 Grafische Darstellung des Gesamtmodells 105
9 Regressionsanalyse für Zielgröße Luftdurchlässigkeit 107
9.1 Datenplausibilität der Zielgröße 107
9.2 Erstellen und Prüfen der Regressionsgleichung 107
9.2.1 Erstellen einer Regressionsgleichung 107
9.2.2 Bewertung der Güte der Regression, Residuenanalyse 108
9.2.3 Nachprüfen des Modells anhand von Beispieldaten 109
9.3 Auswerten der Regressionsgleichung 110
9.3.1 Intensität und Wichtung der Einflussgrößen 110
9.3.2 Wechselwirkungen 115
9.4 Grafische Darstellung des Gesamtmodells 118
10 Regressionsanalyse für Zielgröße Zugfestigkeit MD 120
10.1 Datenplausibilität der Zielgröße 120
10.2 Erstellen und Prüfen der Regressionsgleichung 120
10.2.1 Erstellen einer Regressionsgleichung 120
10.2.2 Bewertung der Güte der Regression, Residuenanalyse 121
10.2.3 Nachprüfen des Modells anhand von Beispieldaten 122
10.3 Auswerten der Regressionsgleichung 123
10.3.1 Intensität und Wichtung der Einflussgrößen 123
10.3.2 Wechselwirkungen 128
10.4 Grafische Darstellung des Gesamtmodells 131
11 Regressionsanalyse für Zielgröße Zugfestigkeit CD 133
11.1 Datenplausibilität der Zielgröße 133
11.2 Erstellen und Prüfen der Regressionsgleichung 133
11.2.1 Erstellen einer Regressionsgleichung 133
11.2.2 Bewertung der Güte der Regression, Residuenanalyse 134
11.2.3 Nachprüfen des Modells anhand von Beispieldaten 135
11.3 Auswerten der Regressionsgleichung 136
11.3.1 Intensität und Wichtung der Einflussgrößen 136
11.3.2 Wechselwirkungen 140
11.4 Grafische Darstellung des Gesamtmodells 141
12 Regressionsanalyse für Zielgröße Höchstzugkraftdehnung MD 143
12.1 Datenplausibilität der Zielgröße 143
12.2 Erstellen und Prüfen der Regressionsgleichung 144
12.2.1 Erstellen einer Regressionsgleichung 144
12.2.2 Bewertung der Güte der Regression, Residuenanalyse 144
12.2.3 Nachprüfen des Modells anhand von Beispieldaten 145
12.3 Auswerten der Regressionsgleichung 146
12.3.1 Intensität und Wichtung der Einflussgrößen 146
12.3.2 Wechselwirkungen 151
12.4 Grafische Darstellung des Gesamtmodells 153
13 Regressionsanalyse für Zielgröße Höchstzugkraftdehnung CD 155
13.1 Datenplausibilität der Zielgröße 155
13.2 Erstellen und Prüfen der Regressionsgleichung 155
13.2.1 Erstellen einer Regressionsgleichung 155
13.2.2 Bewertung der Güte der Regression, Residuenanalyse 156
13.2.3 Nachprüfen des Modells anhand von Beispieldaten 157
13.3 Auswerten der Regressionsgleichung 158
13.3.1 Intensität und Wichtung der Einflussgrößen 158
13.3.2 Wechselwirkungen 160
13.4 Grafische Darstellung des Gesamtmodells 161
14 Zusammenfassung 163
15 Ausblick 167
Literaturverzeichnis 169
Verzeichnis der Abbildungen 173
Verzeichnis der Tabellen 176
Verzeichnis der Anhänge 180 / The subject of the work presented here is the study of the padding process for the chemical wet finishing of nonwovens at web speeds up to 250 m/min. Background to the topic is the repellent treatment of polypropylene spunbond nonwovens applied for surgical gowns. Finishing carried out at subcontractors corresponding to best practice technology up to now, the trend in the nonwovens industry is turning towards an in-house process mastery. Essential requirement to make the padding process technologically exploitable for this kind of application is the knowledge of the process characteristics at the high web speeds claimed.
For the experimental scenario to be covered comprising six determining factors at three level steps each, a D-optimal trial plan was defined using the statistic method of the design of experiments (DOE).
The realization of the trials carried out on a padder with horizontal roll arrangement installed in a pilot line. For each of the seven responses a linear regression analyses was compiled and evaluated. A detailed analysis and discussion of the regression models provides information on direction of influence as well as intensity of each of the determining factors and factor-factor-interactions.:1 Einleitung 8
1.1 Ausgangspunkt 8
1.2 Produktionsmengen 8
1.3 Vliesstoffe in der medizinischen Anwendung 11
1.4 Vliesstoffauswahl 13
2 Wissenschaftlich-technische Problemstellung 16
2.1 Stand der Technik 16
2.2 Zielstellung und Vorgehensweise 21
3 Foulardierprozess: Prozessbeschreibung und Einflussgrößen 22
3.1 Foulardieren: Prozessbeschreibung 22
3.2 Foulardieren: Einflussgrößen 25
3.2.1 Einflussfaktoren Maschinendesign 25
3.2.2 Einflussfaktoren Verfahrensparameter 29
3.2.3 Einflussfaktoren Vliesstoffmaterial 30
3.2.4 Einflussfaktoren Imprägnierflotte 31
3.3 Einflussgrößen und Zielgrößen 33
4 Versuchsanordnung und Versuchsfoulard 34
4.1 Technikumsanlage am STFI 34
4.2 Versuchsfoulard 35
4.2.1 Horizontale Walzenanordnung 37
4.2.2 Hilfstrieb auf der S-Walze 38
4.2.3 Druckgebung und Quetschfugenbreite 38
4.2.4 Flottenführung 38
4.2.5 Niveauregelung, Flottenvolumen 39
4.2.6 Flottenverbrauch 40
4.2.7 Tauchstrecke, Verweilstrecke und Verweilzeit 42
4.2.8 Flottentemperatur 43
5 Material und Methoden 45
5.1 Vliesstoffmaterial 45
5.2 Ausrüstungsflotte 46
5.3 Mess- und Prüfmethoden 48
5.3.1 Feuchteaufnahme 48
5.3.2 Dicke 49
5.3.3 Luftdurchlässigkeit 50
5.3.4 Zugfestigkeit und Höchstzugkraftdehnung 50
6 Statistische Versuchsplanung und Regressionsanalyse 51
6.1 Vorbemerkung 51
6.2 D-optimale Versuchspläne 51
6.3 Versuchsplan 54
6.4 Darstellung des Versuchsraums 57
6.4.1 Faktor-Faktor-Kombinationen 57
6.4.2 Flottentemperatur TSoll versus TIst 58
6.5 Regressionsanalyse 59
6.5.1 Allgemeine Regressionsgleichung 59
6.5.2 Generelle Vorgehensweise 61
7 Regressionsanalyse für Zielgröße Feuchteaufnahme 62
7.1 Datenplausibilität der Zielgröße 62
7.2 Erstellen und Prüfen der Regressionsgleichung 64
7.2.1 Erstellen einer Regressionsgleichung 64
7.2.2 Bewertung der Güte der Regression, Residuenanalyse 69
7.2.3 Nachprüfen des Modells anhand von Beispieldaten 75
7.3 Auswerten der Regressionsgleichung 76
7.3.1 Intensität und Wichtung der Einflussgrößen 76
7.3.2 Wechselwirkungen 85
7.4 Grafische Darstellung des Gesamtmodells 90
8 Regressionsanalyse für Zielgröße Dicke 95
8.1 Datenplausibilität der Zielgröße 95
8.2 Erstellen und Prüfen der Regressionsgleichung 96
8.2.1 Erstellen einer Regressionsgleichung 96
8.2.2 Bewertung der Güte der Regression, Residuenanalyse 96
8.2.3 Nachprüfen des Modells anhand von Beispieldaten 97
8.3 Auswerten der Regressionsgleichung 98
8.3.1 Intensität und Wichtung der Einflussgrößen 98
8.3.2 Wechselwirkungen 103
8.4 Grafische Darstellung des Gesamtmodells 105
9 Regressionsanalyse für Zielgröße Luftdurchlässigkeit 107
9.1 Datenplausibilität der Zielgröße 107
9.2 Erstellen und Prüfen der Regressionsgleichung 107
9.2.1 Erstellen einer Regressionsgleichung 107
9.2.2 Bewertung der Güte der Regression, Residuenanalyse 108
9.2.3 Nachprüfen des Modells anhand von Beispieldaten 109
9.3 Auswerten der Regressionsgleichung 110
9.3.1 Intensität und Wichtung der Einflussgrößen 110
9.3.2 Wechselwirkungen 115
9.4 Grafische Darstellung des Gesamtmodells 118
10 Regressionsanalyse für Zielgröße Zugfestigkeit MD 120
10.1 Datenplausibilität der Zielgröße 120
10.2 Erstellen und Prüfen der Regressionsgleichung 120
10.2.1 Erstellen einer Regressionsgleichung 120
10.2.2 Bewertung der Güte der Regression, Residuenanalyse 121
10.2.3 Nachprüfen des Modells anhand von Beispieldaten 122
10.3 Auswerten der Regressionsgleichung 123
10.3.1 Intensität und Wichtung der Einflussgrößen 123
10.3.2 Wechselwirkungen 128
10.4 Grafische Darstellung des Gesamtmodells 131
11 Regressionsanalyse für Zielgröße Zugfestigkeit CD 133
11.1 Datenplausibilität der Zielgröße 133
11.2 Erstellen und Prüfen der Regressionsgleichung 133
11.2.1 Erstellen einer Regressionsgleichung 133
11.2.2 Bewertung der Güte der Regression, Residuenanalyse 134
11.2.3 Nachprüfen des Modells anhand von Beispieldaten 135
11.3 Auswerten der Regressionsgleichung 136
11.3.1 Intensität und Wichtung der Einflussgrößen 136
11.3.2 Wechselwirkungen 140
11.4 Grafische Darstellung des Gesamtmodells 141
12 Regressionsanalyse für Zielgröße Höchstzugkraftdehnung MD 143
12.1 Datenplausibilität der Zielgröße 143
12.2 Erstellen und Prüfen der Regressionsgleichung 144
12.2.1 Erstellen einer Regressionsgleichung 144
12.2.2 Bewertung der Güte der Regression, Residuenanalyse 144
12.2.3 Nachprüfen des Modells anhand von Beispieldaten 145
12.3 Auswerten der Regressionsgleichung 146
12.3.1 Intensität und Wichtung der Einflussgrößen 146
12.3.2 Wechselwirkungen 151
12.4 Grafische Darstellung des Gesamtmodells 153
13 Regressionsanalyse für Zielgröße Höchstzugkraftdehnung CD 155
13.1 Datenplausibilität der Zielgröße 155
13.2 Erstellen und Prüfen der Regressionsgleichung 155
13.2.1 Erstellen einer Regressionsgleichung 155
13.2.2 Bewertung der Güte der Regression, Residuenanalyse 156
13.2.3 Nachprüfen des Modells anhand von Beispieldaten 157
13.3 Auswerten der Regressionsgleichung 158
13.3.1 Intensität und Wichtung der Einflussgrößen 158
13.3.2 Wechselwirkungen 160
13.4 Grafische Darstellung des Gesamtmodells 161
14 Zusammenfassung 163
15 Ausblick 167
Literaturverzeichnis 169
Verzeichnis der Abbildungen 173
Verzeichnis der Tabellen 176
Verzeichnis der Anhänge 180
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