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一种静电纺丝纤网均匀性模拟及计算的方法技术

技术编号:20329369 阅读:34 留言:0更新日期:2019-02-13 05:53
本发明专利技术涉及一种静电纺丝纤网均匀性模拟及计算的程序,程序针对静电纺丝动态铺网过程,通过设置喷头的移动速度和接收装置的运动速度,获得静电纺纳米纤维膜的模拟图像,同时也得到了图像中各像素的数据,根据其内部的重叠次数,将其按照一定比例转化为对应的灰度图。根据计算需要把对应的区域分割成若干个子矩阵,计算各个子矩阵中数据的平均值,通过计算各个子矩阵平均值的变异系数,得到相应的均匀度。

【技术实现步骤摘要】
一种静电纺丝纤网均匀性模拟及计算的方法
本专利技术涉及一种利用计算机程序来模拟静电纺丝动态铺网过程来进行计算纤网均匀性的方法。
技术介绍
申请号为201310032194.9的专利技术专利申请公开了一种伞状静电纺丝喷头及静电纺丝装置,其属于一种无针式自由液面静电纺丝装置,实现了静电纺丝纳米纤维膜的批量化生产。申请号为201510831501.9的专利技术专利申请公开了一种规模化静电纺丝的纺丝机构位移装置,实现接收装置与纺丝区的相对位移;突破了传统静电纺丝中喷头与接收装置没有相对位移,无法纺制大幅宽,厚度均匀的纳米纤维膜的问题。但是如何监控动态铺网过程中纳米纤维网均匀性,并计算出其厚度不匀率,是目前尚未解决的难题。这一技术对静电纺丝纤维膜的生产非常关键,对其产品的质量监控也不可或缺。
技术实现思路
本专利技术的目的是:监控动态铺网过程中纳米纤维网均匀性,并计算出其厚度不匀率。为了达到上述目的,本专利技术的技术方案是提供了一种静电纺丝纤网均匀性模拟及计算的方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S101、利用计算机程序模拟静电纺丝动态铺网过程,通过设置喷头的移动速度和接收装置的运动速度,获得静电纺纳米纤维膜的模拟图像,同时也得到了模拟图像中各像素的数据,各像素的数据即为矩阵数据;步骤S102、根据矩阵数据内部的重叠次数,将矩阵数据按照一定比例转化为对应的灰度图,根据计算需要把灰度图中对应的区域分割成若干个子矩阵;步骤S103、计算各个子矩阵中各元素的平均值,通过计算各个子矩阵的平均值的变异系数,得到相应的均匀度。优选地,所述步骤S101包括:步骤S200、输入喷头的移动速度和接收装置的运动速度;步骤S201、向计算机申请两块相同大小且连续的内存空间用来存放图像矩阵和临时矩阵的数据,并将这两个矩阵内的数值初始化为0;步骤S202、根据静电纺丝模式所采用的模块的各个位置在临时矩阵中生成相应的喷涂形状;步骤S203、将临时矩阵中的数据加到图像矩阵中,并清空临时矩阵;步骤S204、改变喷头的位置参数;步骤205、在临时矩阵的新位置中生成数据并加入到图像矩阵中,然后再清空临时矩阵;步骤S206、利用插值法在相邻的位置上填充相应的双圆环轨迹数据来达到数据连续性;步骤S207、将图像矩阵中的数据整体向左移动,以达到接收装置向左移动的效果,随后返回到步骤S202,直至完成整个静电纺丝动态铺网过程。优选地,所述步骤S102中,灰度图的获取方法包括以下步骤:步骤S301、获取矩阵数据;步骤S302、将矩阵数据中的每一项数值,根据一定的比例转化为0-255之间的数值,其中数值越大,则其被转化后的值则越接近0,即在灰度图上的所对应的点的颜色越接近于黑色;步骤S303、矩阵数据转化为灰度图像,让用户能够较为简便地观察目前静电纺丝铺网过程中各个区域的均匀度情况。本专利技术可以通过建立数学模型来模拟静电纺丝纤网上各个位置上的厚度或克重,并且通过该方法能够计算得出静电纺丝纤网上任意区域的均匀性。另外该方法还通过将数据转化为灰度图的方法,做到了数据可视化,使用户更能直观的感受静电纺丝纤网的均匀性。附图说明图1是本专利技术静电纺丝纤网均匀性模拟及计算的程序的一个实施例的流程图;图2是本专利技术静电纺丝纤网均匀性模拟及计算的程序的一个实施例中静电纺丝铺网过程模拟的流程图;图3是本专利技术静电纺丝纤网均匀性模拟及计算的程序的一个实施例中数据可视化的流程图;图4是本专利技术静电纺丝纤网均匀性模拟及计算的程序的一个实施例中静电纺丝纤网均匀性计算的流程图;图5是本专利技术静电纺丝纤网均匀性模拟及计算的程序的一个实施例的结构示意图;图6是本专利技术静电纺丝纤网均匀性模拟及计算的程序的一个实施例中喷头喷出形状的模拟轨迹图;图7是本专利技术静电纺丝纤网均匀性模拟及计算的程序的一个实施例的灰度图像。具体实施方式下面结合具体实施例,进一步阐述本专利技术。应理解,这些实施例仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围。此外应理解,在阅读了本专利技术讲授的内容之后,本领域技术人员可以对本专利技术作各种改动或修改,这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。在本实施例中,如图1所示,本专利技术提供的一种静电纺丝纤网均匀性模拟及计算的方法,包括以下步骤:步骤S100、开始;步骤S101、建立相应的矩阵模型来代表静电纺丝纤网,并且在矩阵内部进行模拟喷头喷涂行为的操作,可以得到类似于静电纺丝纤网厚度或克重的数据;步骤S102、将数据转化为灰度图像,使用户可以较为直观的观察纤网均匀性;步骤S103、选取数据生成完毕的稳定区域进行均匀度计算,得到该区域内的均匀性。具体的,在本实施例中,采用了双喷头四模块的静电纺丝模式,在本专利技术中主要分为了四个工作线程,如图5所示,四个工作线程间相互通信进行数据传递,其中左上角的线程为主要工作线程,主要负责从用户界面接受用户的输入参数后,模拟静电纺丝的铺网过程并生成数据,之后该线程将数据传递给右上角和左下角的线程,之后左下角的线程进行计算得出的均匀度结果返回到用户界面显示,同时右上角的线程将数据处理为灰度图像后传递给用户界面进行显示。在图2中,主要描述了双喷头四模块的模拟方法,包括以下步骤:步骤S200、获得用户的输入(喷头移动速度和接收装置的移动速度),在本实施例中我们喷头移动速度设置为10,接收装置的移动速度设置为1;步骤S201、向计算机申请两块相同大小且连续的内存空间用来存放图像矩阵数据和临时矩阵数据,并将这两个矩阵内的数值初始化为0;步骤S202、根据当前四个模块的各个位置在临时矩阵中生成相应的喷涂形状,如图6所示;步骤S203、将临时矩阵中的数据加到图像矩阵中,并清空临时矩阵;步骤S204、改变目前的喷头位置参数;步骤S205、在临时矩阵的新位置中生成数据并加入到图像矩阵中,然后再清空临时矩阵;由于改变喷头位置时是通过改变喷头位置变量的数值而达到的,所以在相邻两个位置上产生的数值是不连续的与现实情况不符,因此在步骤S206中利用插值法在相邻的位置上填充相应的双圆环轨迹数据来达到数据连续性。步骤S207、将图像矩阵中的数据整体向左移动,以达到接收装置向左移动的效果,完成步骤S207后返回到步骤S202进入循环,连续的产生数据。如图3所示,数据可视化环节包括以下步骤:步骤S301、获取图像矩阵中的数据;步骤S302、将图像矩阵中的每一项数值,根据一定的比例转化为0-255之间的数值,其中图像矩阵中的数据越大,则其被转化后的值则越接近0,即在灰度图上的所对应的点的颜色越接近于黑色。步骤S303、将图像矩阵转化后的数据转化成灰度图像,让用户能够较为简便的观察目前静电纺丝铺网过程中各个区域的均匀度情况,生成的灰度图像如图7所示。如图4所示,在计算均匀度环节,首先通过步骤S401获取图像矩阵中的数据。然后通过步骤S402选取图像矩阵中较左侧,数据已经完全生成后的数据,之后根据步骤S403将选取的区域分成若干个子矩阵,并且计算每个子矩阵中的各个数据的平均值作为该子矩阵的代表值,表1中的数据为本实施例下的各个子矩阵的平均值。最后,根据步骤S404计算各个子矩阵平均值的变异系数,即可得出该区域内的均匀度,在本次实施例中其均匀度为3.37%。本实例解决了双圆环狭缝式喷头下的静电纺丝过程的模拟与均匀度计算,应本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种静电纺丝纤网均匀性模拟及计算的方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S101、利用计算机程序模拟静电纺丝动态铺网过程,通过设置喷头的移动速度和接收装置的运动速度,获得静电纺纳米纤维膜的模拟图像,同时也得到了模拟图像中各像素的数据,各像素的数据即为矩阵数据;步骤S102、根据矩阵数据内部的重叠次数,将矩阵数据按照一定比例转化为对应的灰度图,根据计算需要把灰度图中对应的区域分割成若干个子矩阵;步骤S103、计算各个子矩阵中各元素的平均值,通过计算各个子矩阵的平均值的变异系数,得到相应的均匀度。

【技术特征摘要】
1.一种静电纺丝纤网均匀性模拟及计算的方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S101、利用计算机程序模拟静电纺丝动态铺网过程,通过设置喷头的移动速度和接收装置的运动速度,获得静电纺纳米纤维膜的模拟图像,同时也得到了模拟图像中各像素的数据,各像素的数据即为矩阵数据;步骤S102、根据矩阵数据内部的重叠次数,将矩阵数据按照一定比例转化为对应的灰度图,根据计算需要把灰度图中对应的区域分割成若干个子矩阵;步骤S103、计算各个子矩阵中各元素的平均值,通过计算各个子矩阵的平均值的变异系数,得到相应的均匀度。2.如权利要求1所述的一种静电纺丝纤网均匀性模拟及计算的方法,其特征在于,所述步骤S101包括:步骤S200、输入喷头的移动速度和接收装置的运动速度;步骤S201、向计算机申请两块相同大小且连续的内存空间用来存放图像矩阵和临时矩阵的数据,并将这两个矩阵内的数值初始化为0;步骤S202、根据静电纺丝模式所采用的模块的各个位置在临时矩阵中...

【专利技术属性】
技术研发人员:覃小红毛宁陈旭旭王荣武俞建勇
申请(专利权)人:东华大学南通顶誉纺织机械科技有限公司
类型:发明
国别省市:上海,31

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