JP2698215B2 - 平坦又は環状断面の押出成形品を製造する方法及び押出成形品製造装置 - Google Patents
平坦又は環状断面の押出成形品を製造する方法及び押出成形品製造装置Info
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Description
【発明の詳細な説明】 本発明は、請求の範囲１の前文による平坦又は環状断
面の押出成形品を製造する方法及び請求の範囲19による
上記方法を実施する押出成形品製造装置に関連する。
面の押出成形品を製造する方法及び請求の範囲19による
上記方法を実施する押出成形品製造装置に関連する。
熱可塑性プラスチックから成る押出成形された平坦な
フィルム又は板の厚さを調整する方法は、例えばドイツ
特許第3107701号（C2）から知られている。この方法で
は、平坦なフィルム又は板の連続した厚さ測定に際し
て、排出方向に対して横向きに厚さ測定装置を移動させ
て各測定値を測定しかつ平均化して、測定された実際値
の目標値に対するずれに基づいてフィルム又は板の厚さ
を制御していた。
フィルム又は板の厚さを調整する方法は、例えばドイツ
特許第3107701号（C2）から知られている。この方法で
は、平坦なフィルム又は板の連続した厚さ測定に際し
て、排出方向に対して横向きに厚さ測定装置を移動させ
て各測定値を測定しかつ平均化して、測定された実際値
の目標値に対するずれに基づいてフィルム又は板の厚さ
を制御していた。
その際、目標値に対する測定された実際値との間の偏
差信号に基づいて伝統的な再調整が行われる。
差信号に基づいて伝統的な再調整が行われる。
同様の方法は、ヨーロッパ特許第0203479号（A2）か
らも知られている。この場合も、測定値入力装置によっ
て、固有の平均値を形成し、目標値を決定して、実際値
の目標値からのずれによって制御装置を変更して厚さを
調整する。
らも知られている。この場合も、測定値入力装置によっ
て、固有の平均値を形成し、目標値を決定して、実際値
の目標値からのずれによって制御装置を変更して厚さを
調整する。
このような方法及び装置によって、部分的な改良も可
能であるが、特に多くの調整パラメータに依存する制御
方法では、特にずれのバラツキを可能な限り小さくすべ
きときに極力短時間で達成可能な最適化と、その後の達
成された最適な調整の安定化を実現することはできなか
った。
能であるが、特に多くの調整パラメータに依存する制御
方法では、特にずれのバラツキを可能な限り小さくすべ
きときに極力短時間で達成可能な最適化と、その後の達
成された最適な調整の安定化を実現することはできなか
った。
従って、本発明の課題は、特に、平坦又は環状の押出
成形品の厚さを最適な所定の目標値に対して制御できる
押出成形品を製造する方法及び押出成形品製造装置を提
供することにある。
成形品の厚さを最適な所定の目標値に対して制御できる
押出成形品を製造する方法及び押出成形品製造装置を提
供することにある。
この課題は、本発明によれば、請求の範囲１に記載す
る方法及び請求の範囲19に記載する装置によって解決さ
れる。本発明の有利な実施例を他の請求の範囲に示す。
る方法及び請求の範囲19に記載する装置によって解決さ
れる。本発明の有利な実施例を他の請求の範囲に示す。
本発明によれば、進化戦略方法、即ち最適化方法を使
用して目標値に対する厚さの制御を行う完全に新規な方
法が採用される。
用して目標値に対する厚さの制御を行う完全に新規な方
法が採用される。
本明細書では、用語「進化戦略方法」は「最適化方
法」を意味し、用語「突然変異」は「最適化に対する制
御状態の段階的変化」を意味し、「淘汰」は「選択」を
意味する。
法」を意味し、用語「突然変異」は「最適化に対する制
御状態の段階的変化」を意味し、「淘汰」は「選択」を
意味する。
進化戦略による方法では、「突然変異」及び「淘汰」
の基本原理を採用する。「突然変異」は、押出成形品の
製造の際のフィルムの厚さの最適化に対する制御状態の
段階的変化を意味する。操作制御に対してより有用又は
改良されることが認められるパラメータセットは、一般
に「親」と呼ばれ、突然変異によって生ずる新しいパラ
メータセット即ちパラメータベクトルは「子」と呼ばれ
る。「淘汰」は、不利な突然変異を排斥し、有利な突然
変異により新たな子を生み出すことを意味し、淘汰は選
択による制御パラメータの変更によって行われる。制御
パラメータ、即ち制御変数中の少なくとも部分的な及び
／又は偏向的な不規則な変更（random variation）を与
えて、変動する品質基準を検査する。その後、後続する
制御パラメータの「選択」が所望の最適化に対する「変
更」か否か及び「突然変異」の結果として品質の向上に
対する調整可能であるかどうかを確認する。これにより
改善を確認できたとき、機械調整の更なる改良の出発点
として「突然変異」により生ずる改善されたパラメータ
セットを選択する。即ち、不規則な変更を選択する過程
（プロセス）を経て又は実質的に不規則な変更を発生さ
せる過程を経て、突然変異により機械調整を行い、選択
の範囲内ですぐ次の突然変異のステップに対する出発点
として、改良された機械調整を選定する。
の基本原理を採用する。「突然変異」は、押出成形品の
製造の際のフィルムの厚さの最適化に対する制御状態の
段階的変化を意味する。操作制御に対してより有用又は
改良されることが認められるパラメータセットは、一般
に「親」と呼ばれ、突然変異によって生ずる新しいパラ
メータセット即ちパラメータベクトルは「子」と呼ばれ
る。「淘汰」は、不利な突然変異を排斥し、有利な突然
変異により新たな子を生み出すことを意味し、淘汰は選
択による制御パラメータの変更によって行われる。制御
パラメータ、即ち制御変数中の少なくとも部分的な及び
／又は偏向的な不規則な変更（random variation）を与
えて、変動する品質基準を検査する。その後、後続する
制御パラメータの「選択」が所望の最適化に対する「変
更」か否か及び「突然変異」の結果として品質の向上に
対する調整可能であるかどうかを確認する。これにより
改善を確認できたとき、機械調整の更なる改良の出発点
として「突然変異」により生ずる改善されたパラメータ
セットを選択する。即ち、不規則な変更を選択する過程
（プロセス）を経て又は実質的に不規則な変更を発生さ
せる過程を経て、突然変異により機械調整を行い、選択
の範囲内ですぐ次の突然変異のステップに対する出発点
として、改良された機械調整を選定する。
このような最適化技術的システムに対する進化戦略の
方法、即ち最適化方法自体は、原理的には知られてい
る。例えば、レッヘンベルク（Rechenberg）,Iの「進化
戦略、生物学的進化の原理による技術的システムの最適
化、フローマン−ホルツボルク、シュツットガルト（Fr
omann-Holzborg,Stuttgart）、1973年」、シュベフェル
（Schwefel）,H.P.の「コンピュータモデルによる数値
的最適化、バーゼル、シュツットガルト、ビルクホイザ
ー（Basel,Stuttgart,Birkhaeser）、1977年」の出版物
に実例を参照することができる。しかしながら、平坦又
は環状断面の押出成形品を押出成形装置で製造する場合
に進化戦略方法を利用することは、従来、些かも考えら
れていなかった。
方法、即ち最適化方法自体は、原理的には知られてい
る。例えば、レッヘンベルク（Rechenberg）,Iの「進化
戦略、生物学的進化の原理による技術的システムの最適
化、フローマン−ホルツボルク、シュツットガルト（Fr
omann-Holzborg,Stuttgart）、1973年」、シュベフェル
（Schwefel）,H.P.の「コンピュータモデルによる数値
的最適化、バーゼル、シュツットガルト、ビルクホイザ
ー（Basel,Stuttgart,Birkhaeser）、1977年」の出版物
に実例を参照することができる。しかしながら、平坦又
は環状断面の押出成形品を押出成形装置で製造する場合
に進化戦略方法を利用することは、従来、些かも考えら
れていなかった。
押出成形分野への進化戦略方法の利用は、まさに、意
外かつ予想しない利点を招来する。
外かつ予想しない利点を招来する。
その場合、押出成形品の製造の際のフィルムの厚さの
最適化に対する制御状態の段階的変化を与える制御パラ
メータは確率的散乱値となる。高次元の問題を調整する
場合及び多数の副次的な極大値を有する関数であるマル
チモードの目標関数を使用する場合に、進化戦略方法
は、制御パラメータによる確率的散乱値の影響のもとで
もフィルムの厚さ制御の最適化に対して制御パラメータ
を効果的に使用できる。
最適化に対する制御状態の段階的変化を与える制御パラ
メータは確率的散乱値となる。高次元の問題を調整する
場合及び多数の副次的な極大値を有する関数であるマル
チモードの目標関数を使用する場合に、進化戦略方法
は、制御パラメータによる確率的散乱値の影響のもとで
もフィルムの厚さ制御の最適化に対して制御パラメータ
を効果的に使用できる。
ここで、進化戦略方法の特別な下記の利点を挙げるこ
とができる。
とができる。
−モデル非依存性 多くの最適化戦略方法は、目標関数のモデルを包含す
る。
る。
本進化戦略方法では、如何なるモデルも必要としない
が、一つのモデルを使用しかつ局部的にかつ実際の目標
関数に合わせて適合化することができる。
が、一つのモデルを使用しかつ局部的にかつ実際の目標
関数に合わせて適合化することができる。
−制御パラメータの散乱値非依存性 進化戦略方法では、制御パラメータの散乱値は、収束
の確実性に影響を与えず、収束速度に影響を与える。操
作時点の最適化条件では、最適化工程及び測定技術又は
技術者に依存する散乱値も補償される。この特徴によっ
て、本発明による進化戦略方法は、最適化目的に対する
品質特性の主観的な評価さえも可能にする。
の確実性に影響を与えず、収束速度に影響を与える。操
作時点の最適化条件では、最適化工程及び測定技術又は
技術者に依存する散乱値も補償される。この特徴によっ
て、本発明による進化戦略方法は、最適化目的に対する
品質特性の主観的な評価さえも可能にする。
−複合性 本発明による進化戦略方法は、任意の寸法の複数の作
業定義を最適化することができる。
業定義を最適化することができる。
−制限及び最適化目標 制限及び最適化目標を自由に定義付けできる。
本発明による進化戦略方法は、決定論的又は推計学的
に変更できる戦略パラメータにより制御される。この場
合、決定論的又は推計学的方法の混合方法も有利とな
り、必要に応じて固定されたパラメータを付加的に考慮
してもよい。
に変更できる戦略パラメータにより制御される。この場
合、決定論的又は推計学的方法の混合方法も有利とな
り、必要に応じて固定されたパラメータを付加的に考慮
してもよい。
特に、本発明の他の特徴では、収束速度を増加するた
めに、部分的に定性的な過程知識（process knowledg
e）を進化戦略へ取り込むことも有利である。
めに、部分的に定性的な過程知識（process knowledg
e）を進化戦略へ取り込むことも有利である。
最後に、進化戦略方法では、操作時点の最適化に向か
って収束を促進することも可能である。その際、勿論、
高い収束速度は、高い収束確実性に対して正反対にあっ
て相互に関係ないことを考慮しなければならない。しか
しながら、操作時点の最適化に対する多くの供給調整で
は、速度は最も有力な基準である。問題は、極力短時間
で機械調整を改良することである。これに対して、任意
の時間内で最良の操作時点を見つけることが作業定義で
あるので、進化への適宜の機構を使用しなければならな
い。
って収束を促進することも可能である。その際、勿論、
高い収束速度は、高い収束確実性に対して正反対にあっ
て相互に関係ないことを考慮しなければならない。しか
しながら、操作時点の最適化に対する多くの供給調整で
は、速度は最も有力な基準である。問題は、極力短時間
で機械調整を改良することである。これに対して、任意
の時間内で最良の操作時点を見つけることが作業定義で
あるので、進化への適宜の機構を使用しなければならな
い。
また定義付けされた問題に対して非常に正確に進化戦
略方法を適応することができる。
略方法を適応することができる。
例えば収束速度を増加するために、不変の前もって与
えられた過程知識又は過程中に適応して取得される過程
知識を取り込むことができる。
えられた過程知識又は過程中に適応して取得される過程
知識を取り込むことができる。
最後に、例えば分離したサブプロセスを含む単一の物
理的過程において、個別のサブプロセスの各々に分離し
て進化戦略方法を使用することにより、平行最適化の意
味で最適条件への収束速度を高めることができる。例え
ば、延伸されたフィルムを製造する場合に、フィルムの
中心の対称な中央面に沿って引張される方向に２つの分
離したサブプロセスが一枚のフィルム（フィルムウェ
ブ）に形成される。これは、一枚のフィルムの右側部分
に関する厚さパラメータが、フィルムの左側部分に関す
る厚さ調整量によって影響されず、また逆も同様である
ことを意味する。このように、一枚のフィルムの中央面
に対して片側ずつ個別に平行する最適化により進化戦略
方法を実施することができる。
理的過程において、個別のサブプロセスの各々に分離し
て進化戦略方法を使用することにより、平行最適化の意
味で最適条件への収束速度を高めることができる。例え
ば、延伸されたフィルムを製造する場合に、フィルムの
中心の対称な中央面に沿って引張される方向に２つの分
離したサブプロセスが一枚のフィルム（フィルムウェ
ブ）に形成される。これは、一枚のフィルムの右側部分
に関する厚さパラメータが、フィルムの左側部分に関す
る厚さ調整量によって影響されず、また逆も同様である
ことを意味する。このように、一枚のフィルムの中央面
に対して片側ずつ個別に平行する最適化により進化戦略
方法を実施することができる。
約言すれば、進化戦略方法は、前記特徴に基づいて、
調整量に対して品質特性のオンライン式フィードバック
を実施できる品質保証の構成要素となり得る。
調整量に対して品質特性のオンライン式フィードバック
を実施できる品質保証の構成要素となり得る。
特に、プラスチックフィルムを製造する一軸延伸装置
又は二軸延伸装置でのフィルムの厚さ制御に進化戦略方
法を使用すると意外な作用効果が得られる。即ち、本発
明による方法では、延伸区間でフィルムの厚さを非線形
関係で制御するが、横方向延伸工程及び／又は長さ方向
延伸工程において、入力量である押出成形ノズルの調整
部分と、出力量である測定された厚さプロフィールとの
間に相関関係を確立できる。従来では、引張方向に対し
て直角方向に配置された個々のフィルムセグメントを押
出成形ノズルの関連する調整要素に対して正確に関連付
けることは不可能であった。しかしながら、進化戦略方
法では、出力側の変数と入力側の制御変数との間に大き
な未知の相関関係が存在するにも係わらず、最適化条件
に対して不規則（ランダム）に分布する探査値を使用す
ることにより、調整部分を均等に最適化することができ
る。
又は二軸延伸装置でのフィルムの厚さ制御に進化戦略方
法を使用すると意外な作用効果が得られる。即ち、本発
明による方法では、延伸区間でフィルムの厚さを非線形
関係で制御するが、横方向延伸工程及び／又は長さ方向
延伸工程において、入力量である押出成形ノズルの調整
部分と、出力量である測定された厚さプロフィールとの
間に相関関係を確立できる。従来では、引張方向に対し
て直角方向に配置された個々のフィルムセグメントを押
出成形ノズルの関連する調整要素に対して正確に関連付
けることは不可能であった。しかしながら、進化戦略方
法では、出力側の変数と入力側の制御変数との間に大き
な未知の相関関係が存在するにも係わらず、最適化条件
に対して不規則（ランダム）に分布する探査値を使用す
ることにより、調整部分を均等に最適化することができ
る。
特に、一軸延伸装置又は二軸延伸装置での厚さ制御で
は、本発明による方法に最適化過程（path）の非線形方
法が自動的に考慮され、押出成形品の関連する調整要素
に対するフィルムセグメントの正確な関連付けが可能に
なり、操作時点に依存する最適化過程（path）に常にサ
ーボ増幅制御装置を適応できる。
は、本発明による方法に最適化過程（path）の非線形方
法が自動的に考慮され、押出成形品の関連する調整要素
に対するフィルムセグメントの正確な関連付けが可能に
なり、操作時点に依存する最適化過程（path）に常にサ
ーボ増幅制御装置を適応できる。
同様に、温度制御可能に調質（tempering）セクタ、
調整可能な内部マンドレル又は局部的に厚さを制御する
調整要素としての可撓性の外側リングを備えたリング状
ノズルを使用するブロー（Blow）成形フィルムの製造に
適用することができる。
調整可能な内部マンドレル又は局部的に厚さを制御する
調整要素としての可撓性の外側リングを備えたリング状
ノズルを使用するブロー（Blow）成形フィルムの製造に
適用することができる。
最後に、本発明の方法は、平坦なフィルム又はコーテ
ィング材の厚さ制御にも適用でき、その場合、押出方向
に対して横向きの流れチャンネル内で局部的な溶融温
度、局部的なノズル口の出口スリット又は流路内に設け
られた堰部材等の流れ抵抗手段を調整する横に細長いス
リット口を有する調整スリット装置にも適用できる。
ィング材の厚さ制御にも適用でき、その場合、押出方向
に対して横向きの流れチャンネル内で局部的な溶融温
度、局部的なノズル口の出口スリット又は流路内に設け
られた堰部材等の流れ抵抗手段を調整する横に細長いス
リット口を有する調整スリット装置にも適用できる。
一般的概念及び特別な実施例について本発明を以下詳
細に説明する。
細に説明する。
図1:特に最適条件への収束速度を促進する突然変異に
よる進化戦略でのいくつかの制御パラメータの選択介入
例を示すグラフ 図2:経時的に変化する期待値の移動及び標準偏差に対
する過程知識の変動し得る関連性を示すグラフ 図3:後続する突然変異のステップにより増加する均一
性を示すグラフ 図4:ニューロンネットの実現に関する図式的な概略図 図5:プラスチック製品の加工過程に対する最適化戦略
の適応を示すフローチャート 図6:二つの個別品質を得て全体品質の決定を示す図 図7a及び図7b:全体品質の関数の異なる定義に関する
二つの概略図 図8:二軸延伸装置を備えた平坦なフィルムを形成する
押出成形装置の略示図 図9:押出ノズル部品のノズル口の間隔を調整する加熱
ボルトを備えたフィルムの二軸延伸装置の要部を示す略
示図 図10:フィルム延伸装置での最適化装置を利用する操
作のシステムの略示図 図11:押出成形装置の始動時における操作時点最適化
効果を示す略示図 図12:調整量補正を説明する操作時点の最適化効果の
概略図 技術的システムに進化戦略方法を使用するとき、「突
然変異（最適化に対する制御状態の段階的変化）」及び
「淘汰（選択）」の基本原理を同様に前提とする。この
場合、操作制御に対してより有用又は改良されることが
認められるパラメータセットは、一般に「親」と呼ば
れ、突然変異によって生ずる新しいパラメータセット即
ちパラメータベクトルは「子」と呼ばれる。所与のパラ
メータセット又は先行するステップで確認されたパラメ
ータセットから小さなステップ幅を意味する小さな変化
が実行されると、改良を確認できる大きな可能性があ
る。それとは反対に、変化が大きくなる程、成功の可能
性は低下する。これは、任意関数の分配密度により考慮
される。
よる進化戦略でのいくつかの制御パラメータの選択介入
例を示すグラフ 図2:経時的に変化する期待値の移動及び標準偏差に対
する過程知識の変動し得る関連性を示すグラフ 図3:後続する突然変異のステップにより増加する均一
性を示すグラフ 図4:ニューロンネットの実現に関する図式的な概略図 図5:プラスチック製品の加工過程に対する最適化戦略
の適応を示すフローチャート 図6:二つの個別品質を得て全体品質の決定を示す図 図7a及び図7b:全体品質の関数の異なる定義に関する
二つの概略図 図8:二軸延伸装置を備えた平坦なフィルムを形成する
押出成形装置の略示図 図9:押出ノズル部品のノズル口の間隔を調整する加熱
ボルトを備えたフィルムの二軸延伸装置の要部を示す略
示図 図10:フィルム延伸装置での最適化装置を利用する操
作のシステムの略示図 図11:押出成形装置の始動時における操作時点最適化
効果を示す略示図 図12:調整量補正を説明する操作時点の最適化効果の
概略図 技術的システムに進化戦略方法を使用するとき、「突
然変異（最適化に対する制御状態の段階的変化）」及び
「淘汰（選択）」の基本原理を同様に前提とする。この
場合、操作制御に対してより有用又は改良されることが
認められるパラメータセットは、一般に「親」と呼ば
れ、突然変異によって生ずる新しいパラメータセット即
ちパラメータベクトルは「子」と呼ばれる。所与のパラ
メータセット又は先行するステップで確認されたパラメ
ータセットから小さなステップ幅を意味する小さな変化
が実行されると、改良を確認できる大きな可能性があ
る。それとは反対に、変化が大きくなる程、成功の可能
性は低下する。これは、任意関数の分配密度により考慮
される。
この場合、よく使用される分配密度関数の一つは、変
更又は標準偏差により形状を決定する通常の分布であ
る。
更又は標準偏差により形状を決定する通常の分布であ
る。
操作時点の最適化では、任意の工程を経て突然変異に
より機械調整を変更する。
より機械調整を変更する。
淘汰は、突然変異の認識が有効か否かを評価して不利
な突然変異を排斥する排除規定を含み、有利な突然変異
は、新たな子を生み出すために寄与し得る。
な突然変異を排斥する排除規定を含み、有利な突然変異
は、新たな子を生み出すために寄与し得る。
簡単な淘汰の方法は、最良の品質を備える各子が新た
な親になることである。この親からさらなる子が生み出
され、以下同様である。このように、従属する変数（品
質）が最大になるように進化戦略方法はパラメータベク
トルを変更（シフト）する。
な親になることである。この親からさらなる子が生み出
され、以下同様である。このように、従属する変数（品
質）が最大になるように進化戦略方法はパラメータベク
トルを変更（シフト）する。
操作時点の最適化の例では、淘汰は、「有用な」機械
制御、即ちより良好な品質を示す機械制御を選択するこ
とを意味する。更に、突然変異の出発点として使用され
る複数の親は集団を構成する。特に、（多くの二次極大
値を有する）マルチモードの目標関数で二次極大値を越
える場合、再結合の範囲内で異なる親の間の情報交換が
可能である。例えば子の突然変異の際に出発点として役
立つパラメータベクトルは、部分的に不規則に１個以上
の親から形成される。これにより、最適化方法ではより
高い確実性が生ずる。
制御、即ちより良好な品質を示す機械制御を選択するこ
とを意味する。更に、突然変異の出発点として使用され
る複数の親は集団を構成する。特に、（多くの二次極大
値を有する）マルチモードの目標関数で二次極大値を越
える場合、再結合の範囲内で異なる親の間の情報交換が
可能である。例えば子の突然変異の際に出発点として役
立つパラメータベクトルは、部分的に不規則に１個以上
の親から形成される。これにより、最適化方法ではより
高い確実性が生ずる。
最後に、一定数の最適化ステップを経過した後の最適
化の意味では、親を消去できかつ／又は例えば「成功し
た」親は、複数の突然変異によって報われ得る。
化の意味では、親を消去できかつ／又は例えば「成功し
た」親は、複数の突然変異によって報われ得る。
このように、各ケースで有利な進化をこの手段によっ
て増強することができる。
て増強することができる。
プラスチック製品の加工過程ではオンライン式操作時
点で最適化を行う場合、過程知識を適宜導入して進化戦
略方法の収束速度を更に改良することができる。制御変
数の選択及び制御変数の定義領域の選択の際に過程知識
が必要であり、また出力量の選定及び品質関数の形成の
際に、過程知識は必要である。
点で最適化を行う場合、過程知識を適宜導入して進化戦
略方法の収束速度を更に改良することができる。制御変
数の選択及び制御変数の定義領域の選択の際に過程知識
が必要であり、また出力量の選定及び品質関数の形成の
際に、過程知識は必要である。
同様に、例えば、回転数を増大して総生産量を増大す
るとき、入力量と出力量の公知の関係から進化戦略方法
の優先方向を決定することができる。しかしながら、正
しい過程知識はスピードアップを促進するが、誤った推
測又は間違った認識は、非生産的でありかつ条件の最適
化を遅延し又は妨げるので、正確な過程知識は重要であ
るが、推測は重要ではない。
るとき、入力量と出力量の公知の関係から進化戦略方法
の優先方向を決定することができる。しかしながら、正
しい過程知識はスピードアップを促進するが、誤った推
測又は間違った認識は、非生産的でありかつ条件の最適
化を遅延し又は妨げるので、正確な過程知識は重要であ
るが、推測は重要ではない。
図１は、最適条件への集中を促進する突然変異のいく
つかの制御パラメータの選択介入例を示す。
つかの制御パラメータの選択介入例を示す。
図１では、二次元のパラメータ平面P1及びP2の上に品
質曲線システムの等高線をプロットする。
質曲線システムの等高線をプロットする。
楕円は、突然変異での子の均等確率の位置である。
通常の分布の標準偏差は双方の主軸方向に等しいの
で、等しい確率を円で表す（場合ａ）。P1に対する標準
偏差がP2に対するよりも大きいとき、上記円は楕円に移
行する（場合ｂ）。このように、異なるスケーリングに
よって、一つのパラメータの大きくなる変動を考慮して
最適化を達成する。
で、等しい確率を円で表す（場合ａ）。P1に対する標準
偏差がP2に対するよりも大きいとき、上記円は楕円に移
行する（場合ｂ）。このように、異なるスケーリングに
よって、一つのパラメータの大きくなる変動を考慮して
最適化を達成する。
この場合、過程知識の再結合又は決定論的な過程知識
によってスケーリングを決定することができる。
によってスケーリングを決定することができる。
所定の軸方向への成功の確率が最も高い場合に、突然
変異に対する期待値を成功に向かってシフトすることが
できる。期待値は、不規則（ランダム）数の分布密度関
数の原点となる。軸方向に沿う楕円全体の移動として期
待値の変更（シフト）を示す（場合ｃ）。
変異に対する期待値を成功に向かってシフトすることが
できる。期待値は、不規則（ランダム）数の分布密度関
数の原点となる。軸方向に沿う楕円全体の移動として期
待値の変更（シフト）を示す（場合ｃ）。
全てのパラメータに対する期待値を変更（シフト）す
ると、空間（場合ｄ）内で楕円の原点を任意に位置決め
することができる。
ると、空間（場合ｄ）内で楕円の原点を任意に位置決め
することができる。
一般に、目標の山の局部的な勾配が主軸方向と一致す
ることを期待することはできない。楕円の主軸は、変動
する距離によって勾配が回動され得る（場合ｅ）。母集
団が大きく又は決定論的な過程知識により決定できれ
ば、この操作は、過程知識の再結合による進化戦略で習
得できる座標変換である。
ることを期待することはできない。楕円の主軸は、変動
する距離によって勾配が回動され得る（場合ｅ）。母集
団が大きく又は決定論的な過程知識により決定できれ
ば、この操作は、過程知識の再結合による進化戦略で習
得できる座標変換である。
特に質的に定義すれば、過程知識は、機械の全ての操
作状態に対して同じ有効性を有しない。
作状態に対して同じ有効性を有しない。
一般に、実際の操作時点が最適条件から遠く離れるほ
ど、真実度は大きい。この見解は、機械が許容操作域に
ある限り当然有効である。
ど、真実度は大きい。この見解は、機械が許容操作域に
ある限り当然有効である。
変動する過程知識の導入によって異なる情報内容を考
慮することができる。機械のならし運転又は調整では、
過程知識を十分に考慮し、最適条件の近傍ではもはや有
効ではない。この方法は、最適条件の近傍の条件を定義
付けできることを前提とする。プラスチック製品の多く
の加工品質特性に対してこの前提が与えられる。
慮することができる。機械のならし運転又は調整では、
過程知識を十分に考慮し、最適条件の近傍ではもはや有
効ではない。この方法は、最適条件の近傍の条件を定義
付けできることを前提とする。プラスチック製品の多く
の加工品質特性に対してこの前提が与えられる。
図２は、期待値の移動の決定及び品質特性に従属する
パラメータのスケーリングに対する過程知識の変動可能
な導入例を示す。過程の運転開始（時点t0）では、個別
品質Qiは小さな値を有し（図３）、個別品質は、最適値
から大きく離れている。個別品質に対して最適値への隔
たりが大きい場合には、変動する過程知識は、調整量Pk
に対してより大きな期待値の移動（シフト）Δe0を与
え、図２では、時間軸のゼロ点からΔe0までの大きい距
離によって時点t0での調整量Pkを示す。過程知識が量的
に知られている場合には、標準偏差σを非常に小さく設
定することができる。標準偏差σは、任意の過程の分散
が極度に小さいことを意味し、極端な場合にゼロにさえ
設定できる。
パラメータのスケーリングに対する過程知識の変動可能
な導入例を示す。過程の運転開始（時点t0）では、個別
品質Qiは小さな値を有し（図３）、個別品質は、最適値
から大きく離れている。個別品質に対して最適値への隔
たりが大きい場合には、変動する過程知識は、調整量Pk
に対してより大きな期待値の移動（シフト）Δe0を与
え、図２では、時間軸のゼロ点からΔe0までの大きい距
離によって時点t0での調整量Pkを示す。過程知識が量的
に知られている場合には、標準偏差σを非常に小さく設
定することができる。標準偏差σは、任意の過程の分散
が極度に小さいことを意味し、極端な場合にゼロにさえ
設定できる。
この場合、最適化条件は、過程知識に対応する比例メ
モリを経て制御偏差を検出する比例調整である所謂Ｐ制
御となり、その関数として、制御変数を変更することが
できる。かくて、期待値移動（シフト）量Δe0は、変数
「０」を与えると、Ｐ制御のＰ要素への出発点に一致す
る。
モリを経て制御偏差を検出する比例調整である所謂Ｐ制
御となり、その関数として、制御変数を変更することが
できる。かくて、期待値移動（シフト）量Δe0は、変数
「０」を与えると、Ｐ制御のＰ要素への出発点に一致す
る。
知識が単に質的な場合に、期待値シフトを標準偏差よ
りも小さくすべきである。機械調整が最適条件により近
づくにつれて（生産調整）、期待値シフトはあまり考慮
されなくなる。導入された知識は、連続的に減少し、進
化戦略方法は、決定論なしで進められる。図２は、この
過渡状態を時点t1、t2及びt3で示す。時点t0〜t3の各々
から更に最適化条件にステップする場合に、時間軸のゼ
ロ点から期待値の移動（シフト）Δe0の隔たりが小さく
なる（その意味及び内容も同様に減少する）が、標準偏
差σが大きな値をとる程、標準偏差内にあるステップ幅
が、偶然の関数としてますます大きくなる。
りも小さくすべきである。機械調整が最適条件により近
づくにつれて（生産調整）、期待値シフトはあまり考慮
されなくなる。導入された知識は、連続的に減少し、進
化戦略方法は、決定論なしで進められる。図２は、この
過渡状態を時点t1、t2及びt3で示す。時点t0〜t3の各々
から更に最適化条件にステップする場合に、時間軸のゼ
ロ点から期待値の移動（シフト）Δe0の隔たりが小さく
なる（その意味及び内容も同様に減少する）が、標準偏
差σが大きな値をとる程、標準偏差内にあるステップ幅
が、偶然の関数としてますます大きくなる。
この変動する過程知識を考慮した進化戦略方法での介
入可能性の結果、最適化条件への次元を大きさの順に減
らすことができ、結局、最適条件への収束速度を増加す
ることができる。完全を期すために、過程知識の変動す
る導入によって、各制御パラメータに対して知識に応じ
て別々に最適条件への過渡状態を連続的に変化させるこ
とができる。個別の調整変数を制御でき、最初から調整
変数に制限を加えられない。
入可能性の結果、最適化条件への次元を大きさの順に減
らすことができ、結局、最適条件への収束速度を増加す
ることができる。完全を期すために、過程知識の変動す
る導入によって、各制御パラメータに対して知識に応じ
て別々に最適条件への過渡状態を連続的に変化させるこ
とができる。個別の調整変数を制御でき、最初から調整
変数に制限を加えられない。
淘汰（選択）の場合には、有用な戦略の選択の際に、
過程知識が既に最重要部に取り込まれる。
過程知識が既に最重要部に取り込まれる。
過程知識には、供給調整の有用なコード化（スケーリ
ングが使用されず又は上位にない場合には）、ステップ
幅制御及び淘汰機構の選択が含まれる。
ングが使用されず又は上位にない場合には）、ステップ
幅制御及び淘汰機構の選択が含まれる。
しかしながら、淘汰機構は、最適化の際にも変更され
得る。そこで、調整の際に、進化戦略方法では、一つの
（生き延びている）親と一つの子又は一つの（死んでい
く）親と、５〜８の子を設けることが望ましい。1/5の
効果調整によりステップ幅を制御でき、これは、５つの
実験のプログラムの意味で少なくとも一つの改良点又は
改良値を達成したことを意味する。
得る。そこで、調整の際に、進化戦略方法では、一つの
（生き延びている）親と一つの子又は一つの（死んでい
く）親と、５〜８の子を設けることが望ましい。1/5の
効果調整によりステップ幅を制御でき、これは、５つの
実験のプログラムの意味で少なくとも一つの改良点又は
改良値を達成したことを意味する。
不変知識又は適用知識として過程知識を進化戦略方法
に導入できる。
に導入できる。
出力量による入力量の従属関数によって、式Pe＝ｆ
（Qj）で不変知識を定義できる。質的な知識では、従属
関数を「弱く」（期待値の移動が小さく、スケーリング
が大きく）定義付けしなければならないが、量的な知識
では、「強く」定義付けすることができる。さらに、過
渡状態（関数）としても説明できる知識に対する有効領
域を決定しなければならない。
（Qj）で不変知識を定義できる。質的な知識では、従属
関数を「弱く」（期待値の移動が小さく、スケーリング
が大きく）定義付けしなければならないが、量的な知識
では、「強く」定義付けすることができる。さらに、過
渡状態（関数）としても説明できる知識に対する有効領
域を決定しなければならない。
適応される知識は、最適化の際にのみ取得される過程
関連の知識である。それぞれＮ個の最良の操作時点の決
定論的な評価によって、最適化問題に関する戦略パラメ
ータを個々に採用することができる。
関連の知識である。それぞれＮ個の最良の操作時点の決
定論的な評価によって、最適化問題に関する戦略パラメ
ータを個々に採用することができる。
1/5のフリップフロップ幅による最適条件への接近方
法は全ステップ幅の測定により決定される。この接近方
法は、５つの試みに少なくとも一つのより良い点、即ち
最適条件のより近くに位置する点が平均的に存在すべき
であることを意味する。これから平均値が外れた場合に
は、実際のパラメータ値が最適条件からより離れている
ので、ステップ幅が大きくされ、又は実際のベクトル値
が最適条件に大してより近くにあるとき、ステップ幅は
小さくされる。この場合、大きなステップ幅は、既に述
べたように、より大きな標準偏差を意味し、親に対して
より大きなステップ幅にある子の任意の分配を意味す
る。
法は全ステップ幅の測定により決定される。この接近方
法は、５つの試みに少なくとも一つのより良い点、即ち
最適条件のより近くに位置する点が平均的に存在すべき
であることを意味する。これから平均値が外れた場合に
は、実際のパラメータ値が最適条件からより離れている
ので、ステップ幅が大きくされ、又は実際のベクトル値
が最適条件に大してより近くにあるとき、ステップ幅は
小さくされる。この場合、大きなステップ幅は、既に述
べたように、より大きな標準偏差を意味し、親に対して
より大きなステップ幅にある子の任意の分配を意味す
る。
図４は、特に望ましくはニューロンネットを備えたコ
ンピュータによって前記過程を変換できることを示す。
ンピュータによって前記過程を変換できることを示す。
過程要素によって表す「神経細胞」は、多くの入力端
子と、単一の出力端子とを有する。出力端子からの出力
信号は、非線形関数（例えばＳ字状関数）を使用して入
力信号の加重合計から決定される。過程要素は、通常は
セットとして組織されるネットワークに連結される。図
４は、入力セット及び出力セットと、その間に隠れたセ
ットから成る三セットの「フィードフォワードネット」
を示す。
子と、単一の出力端子とを有する。出力端子からの出力
信号は、非線形関数（例えばＳ字状関数）を使用して入
力信号の加重合計から決定される。過程要素は、通常は
セットとして組織されるネットワークに連結される。図
４は、入力セット及び出力セットと、その間に隠れたセ
ットから成る三セットの「フィードフォワードネット」
を示す。
プラスチック製品の加工過程の操作時点の最適化方法
に適用した本発明の実施例を以下に詳細に説明する。
に適用した本発明の実施例を以下に詳細に説明する。
変更される進化戦略の適応性により制限されて、各プ
ラスチック加工過程に、最適化方法を適用するために、
以下のステップを実施する。
ラスチック加工過程に、最適化方法を適用するために、
以下のステップを実施する。
−目標定義 −周辺条件による個別パラメータの決定 −戦略の選択 −開始条件の決定 図５は、対策の操作フローチャートを示す。
第一のステップの関数上の目標定義は、先ず最適化す
べき生産量の設定を含む。出力量は、最適化の従属変数
であり、過程量及び生産物量でも生産量でもよい。
べき生産量の設定を含む。出力量は、最適化の従属変数
であり、過程量及び生産物量でも生産量でもよい。
特に、出力量の品質特性を形成しなければならない。
二軸延伸されるフィルムを製造する場合、例えば、厚
さの変動分散を最小化しかつ厚さの平均値を最適化すべ
きである。
さの変動分散を最小化しかつ厚さの平均値を最適化すべ
きである。
第二のステップでは個別品質の形成によって、個別品
質が最大化量になる条件を考慮して、異なる物理量が標
準化される。図６に示すように、一様に微分可能な関数
によって変換が行われる。
質が最大化量になる条件を考慮して、異なる物理量が標
準化される。図６に示すように、一様に微分可能な関数
によって変換が行われる。
第三のステップでは、個別品質は全体品質に包括され
る。この場合、個別品質の意味が決定される。ai *Qiを
個別品質とすると、下式のように全体の品質関数Qgは簡
単な加重合計である。その際、優先性は、加重係数aiに
よって決定される。
る。この場合、個別品質の意味が決定される。ai *Qiを
個別品質とすると、下式のように全体の品質関数Qgは簡
単な加重合計である。その際、優先性は、加重係数aiに
よって決定される。
Qg＝a1 *Q1＋a2 *Q2＋・・・・＋an *Qn 一般的に、全体の品質関数Qgは最適化目標を表す。
その際、全体の品質関数Qgは、上記線形の加重合計と
して常に上式を使用できるとは限らない。特に、１つの
優勢な品質特性が存在する場合、上記特性を改良すると
きのみ、最適化の効果があると評価すべきである。特性
改良は、優勢な品質特性と他の個別特性の合計との掛算
によって達成される。
して常に上式を使用できるとは限らない。特に、１つの
優勢な品質特性が存在する場合、上記特性を改良すると
きのみ、最適化の効果があると評価すべきである。特性
改良は、優勢な品質特性と他の個別特性の合計との掛算
によって達成される。
Qg＝a1 *Q1 *（Ｋ＋a2 *Q2＋・・・・＋an *Qn） 図7a及び図7bは、異なる定義に対して、全体品質の関
数の経過を示す。第一の定義では空間内に平面が生じ、
第二の定義では湾曲する輪郭が生ずる。
数の経過を示す。第一の定義では空間内に平面が生じ、
第二の定義では湾曲する輪郭が生ずる。
品質特性は、一般的に、適宜の測定原理及び物理量を
検出するセンサにより測定される。
検出するセンサにより測定される。
しかしながら、最後に、品質特性の主観的な検出でも
可能である。これは、原理的には、重畳される散乱値で
ある複数の変数により品質特性を客観的に検出するとの
同等である。散乱値は、不規則的又は系統的でよい。し
かしながら、進化戦略方法では、散乱値は、収束確実生
ではなく収束速度にのみ影響を与える。この特徴によ
り、操作時点の最適化方法への主観的に検出可能な品質
特性を利用することができる。
可能である。これは、原理的には、重畳される散乱値で
ある複数の変数により品質特性を客観的に検出するとの
同等である。散乱値は、不規則的又は系統的でよい。し
かしながら、進化戦略方法では、散乱値は、収束確実生
ではなく収束速度にのみ影響を与える。この特徴によ
り、操作時点の最適化方法への主観的に検出可能な品質
特性を利用することができる。
最後に、過程変数（process variables）と品質特性
との間の相関関係もあり得る。この相関関係は、最適化
過程中にのみ収得できる過程知識又は応用知識に基づく
ことができる。例えば、フィルムの全体の厚さに比例す
る押出成形機のノズル口のスリット幅である過程量を移
動関数（トランスファファンクション）（期待値の移動
又はシフト）とし、一つ又はそれ以上の過程量とそれか
ら生ずる品質特性との間の移動関数が判明すると、上記
過程量によって品質を調査できる。分析モデル構成又は
経験（相関関係）によって移動関数を決定できる。
との間の相関関係もあり得る。この相関関係は、最適化
過程中にのみ収得できる過程知識又は応用知識に基づく
ことができる。例えば、フィルムの全体の厚さに比例す
る押出成形機のノズル口のスリット幅である過程量を移
動関数（トランスファファンクション）（期待値の移動
又はシフト）とし、一つ又はそれ以上の過程量とそれか
ら生ずる品質特性との間の移動関数が判明すると、上記
過程量によって品質を調査できる。分析モデル構成又は
経験（相関関係）によって移動関数を決定できる。
調整量は、結局、過程全体で最適化方法に対する独立
変数を示す。
変数を示す。
二軸延伸装置を備えた平坦なフィルム押出成形装置に
ついて進化戦略方法を以下説明する。
ついて進化戦略方法を以下説明する。
図８は、押出成形機11、第一の排出−冷却ローラ13、
第一の排出−冷却ローラ13に続く長さ延伸ゾーン16を有
するローラ15及びローラ15に続く幅延伸機17を備えた二
軸延伸装置の略示図である。
第一の排出−冷却ローラ13に続く長さ延伸ゾーン16を有
するローラ15及びローラ15に続く幅延伸機17を備えた二
軸延伸装置の略示図である。
幅延伸機17では、例えば、複数の調整部分を備えかつ
循環するクリップチェーン装置を使用する公知の方法に
よって、フィルム20は横方向に延伸される。その後、フ
ィルム20は縁部がカットされ、巻芯19に捲回される。
循環するクリップチェーン装置を使用する公知の方法に
よって、フィルム20は横方向に延伸される。その後、フ
ィルム20は縁部がカットされ、巻芯19に捲回される。
幅延伸機17の後方には、排出方向に対して横向きに移
動可能に配置されかつ延伸されたフィルム20の厚さを測
定できる測定ヘッド21が備えられる。一般にコスト的理
由から、一つの測定ヘッド21は、フィルム20の排出方向
に対して横向きに多数の測定位置上を移動できる。
動可能に配置されかつ延伸されたフィルム20の厚さを測
定できる測定ヘッド21が備えられる。一般にコスト的理
由から、一つの測定ヘッド21は、フィルム20の排出方向
に対して横向きに多数の測定位置上を移動できる。
二軸延伸されたフィルム20は、例えば、コンデンサフ
ィルムとして、オーディオ及びビデオ分野でのマグネッ
トベルトとして又は包装業界でも使用され、フィルム20
が厚さは極度に薄く、１μｍ以下の厚さを有する。
ィルムとして、オーディオ及びビデオ分野でのマグネッ
トベルトとして又は包装業界でも使用され、フィルム20
が厚さは極度に薄く、１μｍ以下の厚さを有する。
厚さプロフィールを示すフィルム20の幅方向の厚さ分
布は、横に細長いスリット装置のノズル口25の形状によ
って制御される。
布は、横に細長いスリット装置のノズル口25の形状によ
って制御される。
他面、図９に示すように、例えば、ノズル形状は、ノ
ズル装置に一体に組み込まれかつノズル口25に押圧され
る熱膨張ボルト23により影響される。
ズル装置に一体に組み込まれかつノズル口25に押圧され
る熱膨張ボルト23により影響される。
このように、フィルム20の厚さ分布を目標量にするた
め、最適化すべき調整量は温度−熱膨張ボルト23の温度
である。
め、最適化すべき調整量は温度−熱膨張ボルト23の温度
である。
延伸過程は非線形である。ノズル装置からの排出時
に、フィルム20が一定の厚さになるようにノズル口25の
形状を調整するので、延伸後のフィルム20は、一定では
ない厚さを備えた厚さプロフィールを有する。厚さプロ
フィールがある位置で変化すると、大きな定数により制
限されて、フィルム20の全体の厚さプロフィールが変化
する。
に、フィルム20が一定の厚さになるようにノズル口25の
形状を調整するので、延伸後のフィルム20は、一定では
ない厚さを備えた厚さプロフィールを有する。厚さプロ
フィールがある位置で変化すると、大きな定数により制
限されて、フィルム20の全体の厚さプロフィールが変化
する。
これにより、二軸延伸装置の期待値の移動（シフト）
特性は、比例要素では説明できない。更に、フィルム20
内の熱対流又は温度勾配による散乱値は、延伸過程に作
用する。
特性は、比例要素では説明できない。更に、フィルム20
内の熱対流又は温度勾配による散乱値は、延伸過程に作
用する。
図10は、フィルム20の厚さについて操作時点の最適化
目標に対する操作条件を示すブロック図を示し、例え
ば、進化戦略方法によって最適化される20〜30のパラメ
ータからなる調整変数として、押出ノズルに設けられた
20〜30個の熱膨張ボルト23の温度を調整することができ
る。
目標に対する操作条件を示すブロック図を示し、例え
ば、進化戦略方法によって最適化される20〜30のパラメ
ータからなる調整変数として、押出ノズルに設けられた
20〜30個の熱膨張ボルト23の温度を調整することができ
る。
この場合、長さ延伸過程及び幅延伸過程の後に全幅に
亘って一定の厚さを備えたフィルム20を押出し製造でき
るように、実施する最適化目標を公式化することができ
る。
亘って一定の厚さを備えたフィルム20を押出し製造でき
るように、実施する最適化目標を公式化することができ
る。
進化戦略方法は、一つの親又は多数の子によって実施
され得る。この場合、親の生存時間は限定され得る。過
程知識は、期待値の変換及び基準の適合にも作用する。
前記1/5調整によりステップ幅を制御できる。
され得る。この場合、親の生存時間は限定され得る。過
程知識は、期待値の変換及び基準の適合にも作用する。
前記1/5調整によりステップ幅を制御できる。
フィルム20の厚さの偏差は、品質特性と関連付けられ
る。
る。
この目的で、例えばフィルム20の幅を50ゾーンに細分
化し、各ゾーンに対して、厚さの偏差の分散量を決定す
る。
化し、各ゾーンに対して、厚さの偏差の分散量を決定す
る。
フィルム20の50ゾーンの品質特性から、全幅に亘るフ
ィルム20の厚さの変動範囲を計算して全体品質を決定す
ることができる。
ィルム20の厚さの変動範囲を計算して全体品質を決定す
ることができる。
熱膨張ボルト23の温度である最適化の制御変数に対し
て、熱膨張ボルト23の調整領域及び屈曲したノズル口25
の最大の機械的負荷により、下記の不等式で示す二つの
制限が作用し、例えば、熱膨張ボルト23の温度をTbnと
すると、 200℃＜Tbn＜300℃ Tbn‐Tbn-1＜40℃ ｎ＝１・・・・15とすると、熱膨張ボルト23の初期値
は、Tbn＝250℃である。
て、熱膨張ボルト23の調整領域及び屈曲したノズル口25
の最大の機械的負荷により、下記の不等式で示す二つの
制限が作用し、例えば、熱膨張ボルト23の温度をTbnと
すると、 200℃＜Tbn＜300℃ Tbn‐Tbn-1＜40℃ ｎ＝１・・・・15とすると、熱膨張ボルト23の初期値
は、Tbn＝250℃である。
熱膨張ボルト23の温度上昇は、正確には知られていな
い位置ではあるが、フィルム20の厚さを減少させる。こ
れは、過程知識として考慮される。
い位置ではあるが、フィルム20の厚さを減少させる。こ
れは、過程知識として考慮される。
以下、実施試験を説明する。
図10は、厚さプロフィールの最適化方法を実施する原
理的な最適化過程を示す。先ず、熱膨張ボルト23の目標
温度のデータが、最適化装置から温度制御装置に送出さ
れる。最適化過程では、目標温度は調整されかつ一定に
保持するように制御される。最適化過程では、ノズル口
25の寸法を制御して、修正された厚さのフィルム20が形
成される。ノズル装置と測定ヘッド21との間のフィルム
20の長さ及び排出速度によって決定される測定ヘッド21
の休止時間が経過後直ちに、測定ヘッド21によりフィル
ム20の厚さが測定され、フィルム20の厚さデータは測定
ヘッド21から最適化装置に送出される。最適化装置は、
進化戦略方法に従って品質関数により、熱膨張ボルト23
の新しい温度を決定して温度を調整する。
理的な最適化過程を示す。先ず、熱膨張ボルト23の目標
温度のデータが、最適化装置から温度制御装置に送出さ
れる。最適化過程では、目標温度は調整されかつ一定に
保持するように制御される。最適化過程では、ノズル口
25の寸法を制御して、修正された厚さのフィルム20が形
成される。ノズル装置と測定ヘッド21との間のフィルム
20の長さ及び排出速度によって決定される測定ヘッド21
の休止時間が経過後直ちに、測定ヘッド21によりフィル
ム20の厚さが測定され、フィルム20の厚さデータは測定
ヘッド21から最適化装置に送出される。最適化装置は、
進化戦略方法に従って品質関数により、熱膨張ボルト23
の新しい温度を決定して温度を調整する。
温度調整の目標値は、最適化装置から温度制御装置に
伝達され、その後新しい最適化過程のステップが開始さ
れる。
伝達され、その後新しい最適化過程のステップが開始さ
れる。
図11は、最適化過程のステップの数に対してフィルム
20の厚さの分散量と最適化のステップ幅をプロットし
て、押出成形ラインの開始時での最適化実施試験の結果
を示す。図11では、ステップ０での初期値1.3からステ
ップ８での約0.19の値までの厚さ分散が明らかに収束し
ている。
20の厚さの分散量と最適化のステップ幅をプロットし
て、押出成形ラインの開始時での最適化実施試験の結果
を示す。図11では、ステップ０での初期値1.3からステ
ップ８での約0.19の値までの厚さ分散が明らかに収束し
ている。
図12は、最適化過程での主要な散乱値の最適化を示
す。この目的で、幅延伸装置の片側の温度調節を行わ
ず、これにより、延伸特性が５〜７％だけ変化した。図
12は、散乱値が所定の偏差内に収束すること及び数ステ
ップによる最適化過程によって散乱値の影響を除去でき
ることを示す。
す。この目的で、幅延伸装置の片側の温度調節を行わ
ず、これにより、延伸特性が５〜７％だけ変化した。図
12は、散乱値が所定の偏差内に収束すること及び数ステ
ップによる最適化過程によって散乱値の影響を除去でき
ることを示す。
従来の決定論的制御と比較して、フィルムの二軸延伸
装置の開始時での本発明による進化戦略方法は、均等に
迅速かつ最終値にて明らかにより良好である。高い収束
速度は、導入された過程知識に起因する。最適化方法
は、閉鎖ループ制御として作用する。最適条件の範囲内
では、過程知識は、低減されるので、他の制御ステップ
により、一層の改良を期待することができる。
装置の開始時での本発明による進化戦略方法は、均等に
迅速かつ最終値にて明らかにより良好である。高い収束
速度は、導入された過程知識に起因する。最適化方法
は、閉鎖ループ制御として作用する。最適条件の範囲内
では、過程知識は、低減されるので、他の制御ステップ
により、一層の改良を期待することができる。
フロントページの続き (72)発明者 ブライル，ヤーゲン ドイツ連邦共和国、デーエー−8221 グ ラーベンシュテット、イナーローエン ４ (72)発明者 ハウプト，マルティン ドイツ連邦共和国、デーエー−5100 ア ーヘン、メフェールダーティーシュトラ ーセ 22
Claims (19)
- 【請求項１】特に横方向に細長いスリット口又はリング
状ノズルの形態に構成された押出成形ノズルと、排出方
向に対して横向きにでずれて配置された複数の調整部分
を有する複数の調整ゾーンとを備え、 押出成形装置により平坦又はリング状断面の押出成形品
を製造する際に、排出方向に対して横方向に複数の位置
で押出成形品の厚さを厚さ測定装置により検出し、調整
ゾーンの対応する調整部分を制御して、押出成形品の目
標厚さプロフィールを達成する方法において、 所定の分布密度関数又は標準偏差の範囲内で調整量を不
規則に変更することにより、調整ゾーンでの厚さ分布に
影響する調整部分に対する新たな調整量を検出し、 所定の目標厚さプロフィールに関して改良される調整量
を選択して、 選択した調整量に基づいて、押出成形装置の局部的な調
整ゾーンでの調整部分を制御し、最適化に対する制御状
態の段階的変化を実施し、 排出方向に対して横向きに所定の目標厚さプロフィール
に対する厚さの偏差を最小にすることにより、厚さ分布
の最適化を行うことを特徴とする押出成形品を製造する
方法。 - 【請求項２】達成すべき最適条件の目標厚さプロフィー
ルとして全体の品質関数を表す品質関数を利用し、 規格化された個別品質から全体の品質関数を構成し、 目標に対応する物理的出力量として予め厚さプロフィー
ルを規格化することにより個別品質を構成する請求項１
による押出成形品を製造する方法。 - 【請求項３】個別品質Qi及び加重係数ai（ｉ＝１から
ｎ）から加重合計する方法による全体品質Qgを下式： Qg＝a1 *Q1＋a2 *Q2＋・・・＋an *Qn により表示する請求項２による押出成形品を製造する方
法。 - 【請求項４】加重係数ai（ｉ＝１からｎ）を備えた個別
品質Qi及び他の定数Ｋによる全体品質Qgを下式： Qg＝a1 *Q1 *（Ｋ＋a2 *Q2＋a3 *Q3＋・・・＋an *Qn） により表示する請求項２による押出成形品を製造する方
法。 - 【請求項５】押出成形品の排出方向に対して横向きに測
定する厚さ分布と予め与えられた目標厚さプロフィール
との間の差に基づいて分布密度関数又は標準偏差及びス
テップ幅制御を変更する請求項１〜４の何れか１項によ
る押出成形品を製造する方法。 - 【請求項６】予め与えられた目標厚さプロフィールに対
して、押出成形品の測定した厚さ分布の差が減少する場
合に、排出方向に対して横向きに分布密度関数又は標準
偏差及びステップ幅をより小さな値に変更して制御する
請求項５による押出成形品を製造する方法。 - 【請求項７】調整量への出力量の従属をフィードバック
する伝送関数の形態の過程知識及び局部的な厚さ制御と
厚さ分布の実際に測定された測定値の間の伝送関数によ
って自動的に適応される過程知識のいずれか又は両方の
過程知識の下で最適化方法を適用して、異なる生産条件
に対して収束速度を高めてより短い時間で最適化調整を
達成する請求項１〜６の何れか１項による押出成形品を
製造する方法。 - 【請求項８】スケーリングにより拡大又は縮小によるｎ
パラメータ空間で分布密度関数又は標準偏差の少なくと
も一つの主軸方向を変更して最適化方法を適応する請求
項７による押出成形品を製造する方法。 - 【請求項９】最適化に対する制御状態の段階的変化の際
に不規則に変化する調整量に対する分布密度関数又は標
準偏差の原点の変更に一致して期待値を変更して最適化
方法を適用する請求項７又は８による押出成形品を製造
する方法。 - 【請求項１０】ｎパラメータ空間内で座標変換を行っ
て、極値を有しかつｎパラメータ空間内に配置した全体
品質曲線の局部的な勾配に対し、少なくとも一つのスケ
ーリングされた主軸を整合させて最適化方法を適用する
請求項７〜９の何れか１項による押出成形品を製造する
方法。 - 【請求項１１】押出成形装置のならし運転又は調整時に
得られる調整量及び出力量の間の伝送関数を介して現在
の変更可能に適応される過程知識に対応する大きな期待
値の移動によって、対応する調整量Piを変更し、同時に
調整量Piに対する分布密度関数又は標準偏差を最小値に
調整し、最適な調整量に近づくに従って、期待値の移動
をゼロに対して調整し、予め選択可能な上限値に対して
標準偏差を調整して、最適化方法を適用する請求項７〜
10の何れか１項による押出成形品を製造する方法。 - 【請求項１２】ニューロンネット又は擬似ニューロンネ
ットによって現在の変更可能に適応される過程知識に対
する最適化方法を適用する請求項11による押出成形品を
製造する方法。 - 【請求項１３】現在の変更可能に適応される過程知識に
対する最適化方法を統計学的方法によって適用する請求
項11による押出成形品を製造する方法。 - 【請求項１４】調整量が最適な調整量に近づくに伴い分
布密度関数又は標準偏差を徐々に小さな値に調整する請
求項１〜13の何れか１項による押出成形品を製造する方
法。 - 【請求項１５】分離したサブプロセスを含み、各サブプ
ロセスに対して個々に最適化方法を適用する請求項１〜
14の何れか１項による押出成形品を製造する方法。 - 【請求項１６】プラスチックフィルムを延伸する一軸延
伸装置又は二軸延伸装置に厚さ制御の方法を使用する請
求項１〜15の何れか１項による押出成形品を製造する方
法。 - 【請求項１７】ブロー成形フィルムの製造に上記方法を
使用する請求項１〜15の何れか１項による押出成形品を
製造する方法。 - 【請求項１８】横に細長いスリット装置を有する平坦な
フィルム又はコーティング装置に最適化方法を適用する
請求項１〜15の何れか１項による押出成形品を製造する
方法。 - 【請求項１９】少なくとも請求の範囲１〜17の何れかの
方法により運転可能な電子制御装置を備えた請求項１〜
18の何れか１項による押出成形品を製造する方法を実施
するための押出成形品製造装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE4033974A DE4033974A1 (de) | 1990-10-25 | 1990-10-25 | Verfahren zur herstellung von flaechen- und im querschnitt ringfoermigen extrudaten sowie vorrichtung zur durchfuehrung des verfahrens |
| DE4033974.2 | 1990-10-25 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06502131A JPH06502131A (ja) | 1994-03-10 |
| JP2698215B2 true JP2698215B2 (ja) | 1998-01-19 |
Family
ID=6417050
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3517044A Expired - Fee Related JP2698215B2 (ja) | 1990-10-25 | 1991-10-16 | 平坦又は環状断面の押出成形品を製造する方法及び押出成形品製造装置 |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5397514A (ja) |
| EP (1) | EP0554286B1 (ja) |
| JP (1) | JP2698215B2 (ja) |
| KR (1) | KR0170434B1 (ja) |
| DE (2) | DE4033974A1 (ja) |
| WO (1) | WO1992007701A1 (ja) |
Families Citing this family (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2898197B2 (ja) * | 1993-06-18 | 1999-05-31 | キヤノン株式会社 | 光学素子及びその成形方法及びレーザー走査光学系 |
| US6438534B1 (en) * | 1996-06-21 | 2002-08-20 | Siemens Aktiengesellscaft | Process and system for commissioning industrial plants, in particular in the primary industry |
| DE19851910C1 (de) * | 1998-11-11 | 2000-12-07 | Horst Kaltschmidt | Verfahren und Einrichtung zur Durchführung desselben bei einem ROSAR-System |
| EP1987942A3 (en) * | 2000-09-21 | 2009-12-23 | Toray Industries Inc. | A sheet obtained by extruding and molding a raw material |
| JP4677679B2 (ja) * | 2001-03-27 | 2011-04-27 | 株式会社デンソー | 製品の製造プロセスにおける特性調整方法 |
| JP3957640B2 (ja) * | 2002-02-21 | 2007-08-15 | アイシン化工株式会社 | 幅広スリットノズル及び幅広スリットノズルによる塗装方法 |
| US6785937B2 (en) * | 2002-04-24 | 2004-09-07 | Kimberly-Clark Worldwide, Inc. | Slit neck spunbond process and material |
| DE10300374B4 (de) * | 2003-01-06 | 2010-12-23 | Windmöller & Hölscher Kg | Verfahren und Vorrichtung zur Regelung der Dicke extrudierter Folie |
| US9579684B2 (en) | 2011-06-07 | 2017-02-28 | 3M Innovative Properties Company | Slot die position adjustment control |
| US9216535B2 (en) | 2011-06-07 | 2015-12-22 | 3M Innovative Properties Company | Slot die position adjustments to facilitate patterned products |
| US9044894B2 (en) | 2011-06-07 | 2015-06-02 | 3M Innovative Properties Company | Slot die position adjustment and return to baseline |
| JP6746339B2 (ja) | 2016-03-28 | 2020-08-26 | 住友重機械モダン株式会社 | フィルム成形装置 |
| DE102017007140A1 (de) | 2016-10-18 | 2018-04-19 | Reifenhäuser GmbH & Co. KG Maschinenfabrik | Verfahren zum indirekten Ableiten einer systematischen Abhängigkeit zwischen einer Einstellgröße und einer optischen Eigenschaft einer Folienbahn, Verfahren zum Anpassen der Qualität einer Folienbahn, Verfahren zum Herstellen einer Folienbahn sowie Vorrichtung zum Herstellen einer Folienbahn |
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