نوآوری‌های صنعتی

نوآوری‌های صنعتی

بررسی نمودار رئومتر در صنعت لاستیک با استفاده از پروفایل‌های چندجمله‌ای متعامد

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی خواجه ‌نصیرالدین طوسی، تهران، ایران.
2 دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی خواجه‌ نصیرالدین طوسی، تهران، ایران.
چکیده
در فرآیندهای تولید صنعتی، به‌ویژه در صنعت لاستیک، کیفیت محصول اغلب تحت تأثیر هم‌زمان چندین متغیر وابسته و غیرخطی قرار دارد که تحلیل جداگانه آن‌ها می‌تواند منجر به از دست رفتن اطلاعات ارزشمند فرآیندی شود. در این میان، منحنی رئومتر به‌عنوان یکی از مهم‌ترین ابزارهای ارزیابی رفتار پخت آمیزه‌های لاستیکی، اطلاعات پیوسته‌ای از تغییرات گشتاور در طول زمان ارائه می‌دهد که قابلیت تحلیل به‌صورت یک پروفایل تابعی را دارد. در این پژوهش، به‌منظور بهبود دقت تحلیل و غلبه بر محدودیت روش‌های متداول مبتنی بر چند نقطه شاخص، از رویکرد پروفایل‌های چندجمله‌ای متعامد برای مدل‌سازی و تحلیل کامل منحنی رئومتر استفاده شد. این رویکرد با تبدیل مدل چندجمله‌ای معمولی به فرم متعامد، همبستگی میان ضرایب مدل را کاهش داده و امکان تحلیل مستقل و پایدارتر پارامترهای فرآیند را فراهم می‌کند. مطالعه موردی بر روی داده‌های حاصل از فرآیند تولید نوار لاستیکی خودرو انجام شد و نتایج نشان داد که در ناحیه آغاز پخت، از چهار نمونه موردبررسی، دو نمونه در محدوده کنترل و دو نمونه خارج از حدود کنترل قرار گرفتند. همچنین، در ناحیه تکمیل پخت، تنها یک نمونه در محدوده کنترل قرار داشت، درحالی‌که سه نمونه به‌عنوان خارج از کنترل شناسایی شدند. این نتایج بیانگر آن است که روش پیشنهادی، با بهره‌گیری از کل پروفایل رئومتر، نسبت به روش‌های مبتنی بر نقاط شاخص، حساسیت بیشتری در شناسایی تغییرات فرآیند داشته و اطلاعات جامع‌تر و دقیق‌تری از رفتار پخت آمیزه‌های لاستیکی ارائه می‌دهد. ازاین‌رو، روش پیشنهادی می‌تواند به‌عنوان ابزاری مؤثر در پایش کیفیت فرآیند پخت، ارزیابی عملکرد دستگاه رئومتر و پشتیبانی از تصمیم‌گیری در کنترل کیفیت صنایع لاستیک مورداستفاده قرار گیرد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Investigation of Rheometer Diagrams in the Rubber Industry using Orthogonal Polynomial Profiles

نویسندگان English

Alireza Rashkan 1
Nasser Safaie 2
1 Department of Industrial Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran.
2 Department of Industrial Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran.
چکیده English

In industrial manufacturing processes, particularly in the rubber industry, product quality is often influenced by multiple correlated and nonlinear process variables, making separate analysis insufficient and potentially leading to the loss of valuable process information. Among the available quality assessment tools, the rheometer torque–time curve provides continuous information on the curing behavior of rubber compounds and can be effectively analyzed as a functional profile. In this study, an orthogonal polynomial profile approach was employed to model and analyze the entire rheometer curve, overcoming the limitations of conventional methods that rely only on a few characteristic curing points. By transforming the conventional polynomial regression model into an orthogonal form, the proposed approach reduces multicollinearity among regression coefficients and enables independent and more stable monitoring of process parameters. A case study was conducted using data collected from an automotive rubber strip manufacturing process. The monitoring results showed that, in the scorch region, two out of four samples remained within the control limits, whereas the remaining two samples were identified as out-of-control. Likewise, in the cure completion region, only one sample was within the control limits, while three samples exceeded the control boundaries. These findings demonstrate that the proposed profile-based approach is more sensitive to process variations than conventional characteristic-point methods and provides a more comprehensive representation of the curing behavior. Therefore, the proposed methodology can serve as an effective tool for curing process monitoring, rheometer performance evaluation, and quality control decision-making in rubber manufacturing industries.

کلیدواژه‌ها English

Nonlinear profile
Rheometer diagram
Orthogonal polynomial
Statistical quality control
Rubber industry
[1] Gómez-Jimenez S, Saucedo-Anaya T, Lopez-Baltazar EA, Robles-Guerrero A. Automated identification of kinetics model in elastomer vulcanization using a rheometer MDR and Rubber-K pattern recognition software. Results in Materials. 2024;21:100516. https://doi.org/10.1016/j.rinma.2023.100516
[2] Fuchs C, Kenett RS. Multivariate quality control: theory and applications: Chapman and Hall/CRC, 1998. https://doi.org/10.1201/9781482273731
[3] Dharmaraj MM, Begum SS, Chakraborty BC. A study on nitrile rubber/polyvinyl chloride blend vulcanization kinetics with different fillers by using single isothermal rheograph. Journal of Elastomers & Plastics. 2023;55:896-916. https://doi.org/10.1177/00952443231188925
[4] Urrego W, Guzmán Sánchez MA, Giraldo DH, Posada Correa JC, Rodriguez Ledezma CM. Comparative study of three vulcanization kinetic models for natural rubber/leather wastes composites. Journal of Elastomers & Plastics. 2023;55:677-92. https://doi.org/10.1177/00952443231167521
[5] Lubura J, Kojić P, Pavličević J, Ikonić B, Balaban D, Bera O. A novel approach for simulation and optimization of rubber vulcanization. Polymers. 2023;15:1750. https://doi.org/10.3390/polym15071750
[6] Ramini M, Agnelli S. Monitoring of shear heating effects during injection molding of rubber to improve the process control. Polymer Bulletin. 2023;80:6707-23. https://doi.org/10.1007/s00289-022-04376-y
[7] Woodall WH, Spitzner DJ, Montgomery DC, Gupta S. Using control charts to monitor process and product quality profiles. Journal of Quality Technology. 2004;36:309-20. https://doi.org/10.1080/00224065.2004.11980276
[8] Song L, He S, Wang Z, He Z. Dynamic monitoring of polynomial profiles with attribute responses and between-profile correlation. IISE Transactions. 2024;56:870-85. https://doi.org/10.1080/24725854.2023.2249050
[9] Naeem N, Ali S, Shah I. Functional EWMA control chart for phase II profile monitoring. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2025;95:96-116. https://doi.org/10.1080/00949655.2024.2419864
[10] Golmohammadi A-M, Shahabi A, Shojaee M, Hajizadeh Ebrahimi F, Abedsoltan H. Enhancing Project Schedule Monitoring: Application of CUSUM and EWMA Memory Control Charts in Earned Schedule Method. Advances in Industrial Engineering. 2025;59:241-55.
[11] Ding N, He Z, He S. Pointwise profile monitoring considering covariates based on Gaussian process. Computers & Industrial Engineering. 2024;194:110348. https://doi.org/10.1016/j.cie.2024.110348
[12] Huwang L, Yeh AB, Wang Y-W. A new phase II change-point detection based EWMA chart for monitoring and diagnostics of linear profiles. Quality Technology & Quantitative Management. 2024;21:805-49. https://doi.org/10.1080/16843703.2023.2247714
[13] Abbasi SA, Yeganeh A, Shongwe SC. Monitoring non-parametric profiles using adaptive EWMA control chart. Scientific reports. 2022;12:14336. https://doi.org/10.1038/s41598-022-18381-8
[14] Kang L, Albin SL. On-line monitoring when the process yields a linear profile. Journal of Quality Technology. 2000;32:418-26. https://doi.org/10.1080/00224065.2000.11980027
[15] Kazemzadeh R, Noorossana R, Amiri A. Monitoring polynomial profiles in quality control applications. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2009;42:703-12. https://doi.org/10.1007/s00170-008-1633-z
[16] NOUR AR, Amiri A. Enhancement of linear profiles monitoring in phase II. 2007.
[17] Montgomery DC. Introduction to statistical quality control: John wiley & sons, 2020.
[18] Crowder SV, Hamilton MD. An EWMA for monitoring a process standard deviation. Journal of Quality Technology. 1992;24:12-21. https://doi.org/10.1080/00224065.1992.11979369
دوره 4، شماره 3 - شماره پیاپی 15
در حال انتشار
پاییز 1405
صفحه 101-119

  • تاریخ دریافت 06 تیر 1405
  • تاریخ بازنگری 21 تیر 1405
  • تاریخ پذیرش 23 تیر 1405