申请/专利权人：四川中科兴业高新材料有限公司

申请日：2022-08-18

公开（公告）日：2023-12-22

公开（公告）号：CN115139556B

主分类号：B29D7/01

分类号：B29D7/01;G06F17/15;G06F17/16;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.22#授权;2022.10.25#实质审查的生效;2022.10.04#公开

摘要：本发明涉及一种基于智能学习的PPS或PASS高性能薄膜的制备方法，属于薄膜智能生产领域，包括：制作导电薄膜级PPS或PASS树脂粉末；制作导电增强薄膜级PPS或PASS树脂颗粒；基于双向智能拉伸机通过卷积算法进行拉伸智能学习，得到最优的拉伸温度、拉伸速度和拉伸倍率；根据得到的双向智能拉伸机的拉伸温度、拉伸速度和拉伸倍率设置双向智能拉伸机的工作参数，采用双向两阶段拉伸法进行生产，得到PPS或PASS薄膜；对PPS或PASS薄膜镀铜。本发明通过智能学习得到最佳拉伸温度、拉伸速度、拉伸倍数启动参数，解决双向拉伸机重要参数冷启动的问题，增强了PPS、PASS薄膜各方面性能质量与生产的稳定性。

主权项：1.一种基于智能学习的PPS或PASS高性能薄膜的制备方法，其特征在于，包括以下步骤：1制作导电薄膜级PPS或PASS树脂粉末；2基于PPS或PASS树脂粉末制作导电增强薄膜级PPS或PASS树脂颗粒；3基于双向智能拉伸机通过卷积算法进行拉伸智能学习，得到双向智能拉伸机的拉伸温度、拉伸速度和拉伸倍率；4根据步骤3得到的双向智能拉伸机的拉伸温度、拉伸速度和拉伸倍率设置双向智能拉伸机的工作参数，采用双向两阶段拉伸法进行生产，得到PPS或PASS薄膜；5对PPS或PASS薄膜镀铜；步骤1中制作导电薄膜级PPS或PASS树脂粉末的过程为：首先制作悬浮液，以质量份计，悬浮液中包括30份水、己内酰胺10份、N-甲基吡咯烷酮40份、二甲基甲酰胺10份和三氟化砷10份；按照与悬浮液质量份1:1的比例将PPS或PASS粉末加入悬浮液中，搅拌，得到含有PPS或PASS粉末的混合悬浮液；将混合悬浮液加入超声真空悬浮容器仓中，调节温度为281-285℃，调节真空度500-550Torr，将气体密度为7.5-8kgm3的五氟化砷气体以流量为15-25sccm通入超声真空悬浮容器仓，同时采用超声分散溶液，时间为5-6分钟，然后将混合悬浮液送入筛分装置中分离，再经水洗、干燥，得到一次改性后的导电薄膜级PPS或PASS树脂粉末；步骤2中制作导电增强薄膜级PPS或PASS树脂颗粒的过程为：以质量份计，将60-70份步骤1得到的导电薄膜级PPS或PASS树脂粉末、10-20份纳米级硅粉抗结剂和10-20份导电性提升粉剂投入混合器中干混5-6分钟，其中导电性提升粉剂为石墨与碳纳米管1:1共混剂；之后加入到双螺杆挤出机中进行挤出，调节双螺杆挤出机的温度为285-290℃、双螺杆转速为300-400rpmmin、搅拌速度为50-1100rmpmin、挤出压力数值为16-19MPa；熔融挤出后，进行切割，最后形成导电增强薄膜级PPS或PASS树脂颗粒；步骤3中首先采用双向智能拉伸机进行9n×18组拉伸工作，其中n为大于等于1的整数；建立拉伸环境控制矩阵Sectet，ss，dr，其中t表示拉伸工作编号，t＝9n×18，记录每组拉伸工作过程的实际参数，包括第一阶段和第二阶段的拉伸温度平均值et、第一阶段和第二阶段的拉伸速度平均值ss和第一阶段和第二阶段的拉伸倍率平均值et；采用循环卷积与跳跃滑动卷积结合的双层卷积计算算法，对拉伸环境控制矩阵Sectet，ss，dr进行卷积计算；步骤3中双层卷积计算算法具体为：将t＝9n×18组数据装载到第一卷积矩阵DYJyxet″，ss″，dr″中，第一卷积矩阵规模为三行六列非对称矩阵，x表示矩阵的横坐标，即矩阵的列，y表示矩阵的纵坐标，即矩阵的行，每个矩阵单元装载有9n个数据，将拉伸环境控制矩阵Sectet，ss，dr按照t的顺序装载到第一卷积矩阵DYJyxet″，ss″，dr″中；①第一层循环卷积计算：设置18个第一卷积核，第一卷积核规模为3×3矩阵，将18个第一卷积核分配给第一卷积矩阵DYJyxet″，ss″，dr″中18个矩阵单元，每个矩阵单元对应一个第一卷积核，18个第一卷积核并行独立进行卷积计算；每个矩阵单元执行相同的操作，在第一卷积矩阵DYJyxet″，ss″，dr″第一矩阵单元中，设计卷积终止条件为9n中n＝0，建立输出矩阵scjket′，ss′，dr′，k表示数据编号，et′，ss′，dr′用于存储中间数据，对应的第一卷积核循环卷积操作如下：A、判断n是否大于0，当n＞0时，第一卷积核对9n中的9组数据进行循环覆盖提取，采取如下算法： 其中，et表示9组数据中拉伸工作中双向智能拉伸机实际执行的第一阶段与第二阶段拉伸温度平均值，ss表示9组数据中拉伸工作中双向智能拉伸机实际执行的第一阶段与第二阶段的拉伸速度平均值，其中dr表示9组数据中拉伸工作中双向智能拉伸机实际执行的第一阶段与第二阶段的拉伸倍率平均值，g表示第一卷积核半径，g＝1，i表示9组数据形成矩阵的横坐标，即为矩阵的列，j表示9组数据形成矩阵的纵坐标，即为矩阵的行；B、将et′，ss′，dr′保存到输出矩阵scjket′，ss′，dr′中，令n＝n-1；C、判断n是否等于0，如果n不等于0，则重复步骤A、B；如果n等于0，退出循环计算，将输出矩阵scjket′，ss′，dr′中et′，ss′，dr′数据赋值给第一卷积矩阵DYJyxet″，ss″，dr″中的et″，ss″，dr″；②第二层跳跃滑动卷积计算：对第一卷积矩阵DYJyxet″，ss″，dr″中数据进行卷积计算，设置第二卷积核规模为1×1，第二卷积核对第一卷积矩阵DYJyxet″，ss″，dr″进行跳跃滑动卷积，方式为对应着y＝1到3时，x分别取1或3或5，提取第一卷积矩阵DYJyxet″，ss″，dr″中et″，ss″，dr″数据至第二卷积矩阵TJJLPet″′，ss″′，dr″′中，令et″′＝et″，ss″′＝ss″，dr″′＝dr″；③建立最终输出矩阵对第二卷积矩阵TJJLPet″′，ss″′，dr″′数据做如下处理： 其中，q表示第二卷积矩阵TJJLPet″′，ss″′，dr″′的矩阵半径大小，q＝1；分别表示最终经过卷积计算学习得到的双向智能拉伸机拉伸温度、拉伸速度和拉伸倍率，L、P分别表示第二卷积矩阵中的横坐标和纵坐标，以矩阵中心元素为原点；步骤4中，根据最终输出矩阵中的设置双向智能拉伸机的拉伸温度、拉伸速度和拉伸倍率；将步骤2得到的导电增强薄膜级PPS或PASS树脂颗粒传送至真空干燥仓，设置干燥温度115-125℃，通入干燥氮气干燥2-2.5小时，将干燥过后的导电增强薄膜级PPS或PASS树脂颗粒传送至双螺杆挤出机进行熔融挤出工序，设置熔融温度为285-290℃，熔融后被送至挤出模具挤出，形成0.1mm厚度左右的PPS或PASS薄膜拉伸基材；通入0℃的二氧化碳气体，待温度降为50-55℃，再将PPS或PASS薄膜拉伸基材加热到拉伸温度将PPS或PASS薄膜拉伸基材送入双向智能拉伸机，设置拉伸速度mmin，设置拉伸倍率在第一阶段拉伸过程为：通入0℃的二氧化碳气体，待温度降为50-55℃，再次加热到拉伸温度进行第一阶段纵向拉伸；通入0℃的二氧化碳气体，待温度降为50-55℃，再次加热到进行第一阶段横向拉伸；第二阶段拉伸过程为：通入0℃的二氧化碳气体，待温度降为50-55℃，再次加热到进行第二阶段纵向拉伸；通入0℃的二氧化碳气体，待温度降为50-55℃，再次加热到进行第二阶段横向拉伸；然后加热到260℃进行松弛率为6％的热定型，最后冷却至室温，得到1-3μm的PPS或PASS导电改性薄膜，最后进行切边、测厚、收卷操作，得到最终的PPS或PASS高性能薄膜。

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