21№ 2 (285), 2004 21№ 2 (285), 2004

НАУКА И ТЕХНИКА

Новые возможности

Любой инженер, работающий со вторичным покрытием при про-изводстве волоконно-оптических кабелей, стремится к тому, чтобы усадка покрытия была минималь-ной, избыточная длина волокна оставалась в определенных пре-делах, модуль упругости при рас-тяжении находился в конкретных пределах, и при этом, чтобы тех-нологическое оборудование рабо-тало на скорости 350-450 м/мин. Как этого добиться, пройдя пу-тем проб и ошибок и не затратив большого количества времени и материалов? А кто-то хочет усо-вершенствовать марку полибути-лентерефталата, другими слова-ми, определить его структурные параметры, при которых усадка модулей со свободной укладкой волокна была бы ниже опреде-ленного уровня, а модуль преде-ла прочности при растяжении – в допустимых пределах при ско-рости производства 400 м/мин и температуре воды охлаждения от 15 до 65°C. Как это сделать? Прежде бы сказали, что люди хо-тят совместить несовместимое.

Новые технологии дают новые возможности. Нелинейное моде-лирование не является исключе-нием. Те компании, которые для достижения своей выгоды стали пионерами в использовании но-вых технологий, имеют и более высокую конкурентоспособность. Настоящая статья дает читателю представление о новых возмож-ностях, которые это моделиро-вание принесло в производство волоконно-оптических кабелей, а также краткие сведения о самой технологии.

Нелинейное моделирование известно [1, 2]. Оно успешно ис-

пользовалось для различных об-ластей применения в различных областях техники, для различных материалов и процессов [3, 4]. Отдельные процессы производ-ства волоконно-оптических кабе-лей также выигрывают от приме-нения нелинейных моделей. Не-смотря на то, что значительный объем работ авторов статьи но-сит конфиденциальный харак-тер, ряд статей [5-10] о примене-нии нелинейных моделей в про-изводстве волоконно-оптических кабелей был опубликован.

Нелинейное моделирование

Нелинейное моделирование применяется для широкого диа-пазона материалов и процессов [1-10, 12-16]. После этого моде-ли используются для совершен-ствования продукта, совершен-ствования процесса, управления процессом или контроля качест-ва. Применение нелинейного мо-делирования в промышленности

сдерживалось несколькими фак-торами, в том числе разочарова-ниями на стадии его рекламы, от-сутствием опыта в разработке до-статочно надежных моделей, его пригодностью для промышлен-ности, а также стоимостью. Про-изводство волоконно-оптических кабелей может многое почерп-нуть из этой новой технологии, а фирма «Nextrom» делает все от нее зависящее, чтобы сделать ее экономически доступной для во-локонной оптики.

Искусственные нейронные сети структурно и в меньшей сте-пени функционально имеют сход-ство с сетями нейронов в биологи-ческих системах. Подобно сетям нейронов в мозгу, искусственные цепи также состоят из нейронов, направленно соединенных по-слойно с другими нейронами в со-седних слоях (рис. 1).

Существует большое количе-ство различных типов нейронных сетей, некоторые из них находят практическое применение в обра-батывающих отраслях промыш-

А. Булсари, «Nonlinear Solutions Oy»; М. Лахти, С. Снек, «Nextrom Oy»

Рис. 1. Обычная нейронная сеть прямой связи

22 КАБЕЛИ И ПРОВОДА22 КАБЕЛИ И ПРОВОДА

НАУКА И ТЕХНИКА

ленности. Нейронные сети исполь-зуются в перерабатывающей про-мышленности уже около десяти лет [4]. Многоуровневый персепт-рон – это своего рода нейтронная сеть прямой передачи. Примене-ние большинства нейтронных се-тей в промышленности от бетона [12] до сверхпроводящих стабили-заторов [2] основано на них. Кро-ме того, можно объединить ней-тронные сети с физическими или другими эмпирическими моделя-ми, что часто приводит к еще луч-шим решениям.

Почему нелинейное моделирование?

Любой сектор промышленности испытывает конкуренцию, и воло-конная оптика не исключение. Не-которые конкурируют по цене, дру-гие по качеству, а третьи своей удалью на рынке. Обычно обосно-ванная конкуренция основывается на качестве и экономических пока-зателях производства. Существует много предприятий, которые пред-лагают оборудование для произ-водства продукта, и очень мало тех, кто предлагает добавленную стоимость в виде оптимизирован-ных конструкций, а еще меньше тех, кто предлагает производствен-ным подразделениям в одном па-кете и опыт, и ноу-хау на техноло-гию с целью получения максимум возможного из этого оборудова-ния. Фирма «Nextrom» строго при-держивается последнего и может предоставить надежные решения в компактной форме. По мере того как мы все больше и больше узна-ем об интенсивной экономике, ко-личественные знания производ- ственных процессов становятся все более и более важными.

Технические причины, поче-му используется нелинейное мо-делирование, очень простые. В природе нет ничего абсолютно линейного. Поэтому совершенно очевидно, что лучше принимать нелинейности в расчет, чем игно-рировать их. В прежние времена средства для нелинейного моде-лирования были очень скромны-ми, вычислительные возможности

ограниченными и, поэтому нели-нейное моделирование не могло получить широкого распростране-ния. Сторонники линейных мето-дов основывают свои аргументы на простоте линейных моделей, а также возможности применения квадратичных или других членов в линейных моделях. Природа не всегда умещается в рамки про-стоты, в которые мы пытаемся ее втиснуть. Как ничего в приро-де не существует линейного, так в ней нет и ничего квадратичного. С другой стороны, нейронные сети прямой связи не делают допуще-ний относительно привлеченных нелинейностей, и допускают ап-проксимацию всех непрерывных, ограниченных, дифференцируе-мых функций первого порядка.

Применение нелинейного

моделирования

Нелинейное моделирование применяется для широкого диа-пазона материалов и процессов [1-10, 12-16]. После этого модели используются для совершенство-вания продукта, совершенствова-ния процесса, управления процес-сом или контроля качества. Приме-нение нелинейного моделирования в промышленности сдерживалось несколькими факторами, в том чис-ле разочарованиями на стадии его рекламы, отсутствием опыта в раз-работке достаточно надежных мо-делей, его пригодностью для про-мышленности, а также стоимостью. Производство волоконно-оптиче- ских кабелей может многое почерп-

нуть из этой новой технологии, а фирма «Nextrom» делает все от нее зависящее, чтобы сделать ее экономически доступной для воло-конной оптики.

С помощью нелинейного мо-делирования можно значитель-но лучше смоделировать процес-сы, начиная с MCVD процесса, а затем – вытяжка волокна, нало-жение первичного и вторичного по-крытия на волокно. Короче говоря, нелинейное моделирование мож-но применять, по крайней мере, в следующих случаях:

▪ Модели процесса MCVD▪ Прогнозирование затухания

как функции размерных и опти-ческих параметров

▪ Модели процесса вытяжки волокна

▪ Соотношение свойств волок-на без покрытия с переменными параметрами процесса вытяжки волокна

▪ Модели процесса наложения покрытия на волокно

▪ Модели, прогнозирующие свойства модулей со свободной ук-ладкой волокна в зависимости от переменных параметров процесса

Фирма «Nextrom» совместно с компанией «Nonlinear Solutions Oy» старается оказывать техни-ческую поддержку своим заказчи-кам и в этой области. В принци-пе эти новые методы могут быть использованы для большинства видов моделирования процес-сов. Поэтому, хотя в данной ста-тье упомянуты только основные процессы, некоторые другие про-цессы изготовления кабеля могут также выиграть от применения не-линейного моделирования.

Рис. 2. Структура нелинейной модели для свойств без покрытия волокна

23№ 2 (285), 2004 23№ 2 (285), 2004

НАУКА И ТЕХНИКА

Нелинейное моделирование в производстве

волоконно-оптических кабелей

Сердечником волоконно-оп-тических кабелей является опти-ческое волокно. По крайней мере, в четырех случаях работы с во-локном без покрытия нелинейное моделирование может оказать по-мощь. Процессы CVD моделиро-вались с использованием этих ме-тодов, можно ожидать, что они бу-дут хорошо работать и в случае процессов MCVD для преформ. Другой областью их применения является прогноз затухания в за-висимости от профиля индекса преломления и диаметров. Это сложный вопрос, и он требует дру-гого подхода, а не просто корре-ляции затухания в зависимости от входных переменных параметров.

Можно получить пользу и от применения нелинейных моделей для процесса вытяжки волокна [5]. С этим можно связать натяжение волокна без покрытия, скорость ли-нии, скорость загрузки, скорости по-тока газа и температуру печи. Одна-ко более перспективным является связь свойств волокна с параметра-ми технологического процесса, как показано на рис. 2. Нелинейности этих связей представляют большой интерес, и что особенно ценно, так это получение экспериментальных данных с минимальным количест-вом экспериментов.

Покрытие на волокно наносится в нижней части башни вытяжки, где толщина покрытия должна быть точной. Толщина покрытия зависит

от параметров процесса, в том чис-ле от температуры и скорости вы-тяжки. Здесь нелинейное эмпири-ческое моделирование является более подходящим, чем вычисли-тельная гидродинамика (CFD).

Нелинейному моделированию процесса наложения вторичного покрытия или производству труб со свободной укладкой волокна был посвящен ряд статей [6-10]. На рис. 3 приведена типовая схема. Если бы можно было отклониться на один шаг от процесса, применя-емые для вторичного покрытия ма-териалы также выиграли бы от не-линейного моделирования.

Нелинейные модели были разработаны для установления соотношения между условиями полимеризации и структурой по-лимера [16]. Другие нелинейные модели устанавливают соотно-шение структуры полимера с ме-ханическими свойствами. Эти мо-дели позволяют инженерам со-здавать полимерные материалы с заданными свойствами с мень-шим количеством проб и ошибок.

Применение нелинейных моделей

Нелинейные модели исполь-зуются в следующих случаях:

▪ Разработка продукта.▪ Управление процессом.▪ Определение подходящих про-

изводственных условий.▪ Оптимизация.▪ Контроль качества.

Как используются нелинейные модели для перечисленных выше целей?

Очень часто разработка про-дукта означает разработку про-дукта с заданными свойствами и часто в одном и том же процес-се. Например, изготовители поли-меров пытаются разработать ма-териалы с более высокой ударной вязкостью, с некоторыми ограни-чениями по распределению моле-кулярной массы, скорости потока расплава и модуля растяжения. Изготовители стали пытаются предложить сорта стали с более высоким пределом прочности при растяжении, а также удлинени-ем при разрыве и более высокой способностью к формованию. Не-линейные модели, связывающие эти параметры, совместно с сис-темами LUMET помогают опреде-лить условия, при которых будут созданы продукты лучшего каче-ства, и таким образом сократится количество испытаний и ошибоч-ных экспериментов.

В отдельных случаях для до-стижения желаемого результата управление процессом сводится к настройке некоторых заданных значений. С точки зрения контро-ля качества этот результат пред-ставляет собой один или более параметров качества. Нелиней-ные модели можно использовать для определения соответствую-щих заданных значений. Напри-мер, заданные значения, такие как температура расплава, время впрыска, противодавление и т.д., можно использовать для контроля процесса литья методом впрыска. В ряде случаев в динамическом процессе управление процессом сводится к поддержанию конкрет-ного параметра на нужном уров-не. Это можно выполнить с помо-щью нелинейных моделей в со-четании с методами контроля на основе этих моделей.

Определение соответствующих условий процесса наложения вто-ричного покрытия при производ- стве волоконно-оптических кабе-лей требует проведения большо-го количества дорогостоящих экс-периментов. Нелинейные модели, полученные в результате мень-шего количества экспериментов, вместе с системой-путеводителем

Рис. 3. Структура нелинейной модели для свойств вторичных покрытий

24 КАБЕЛИ И ПРОВОДА24 КАБЕЛИ И ПРОВОДА

по процессу наложения вторично-го покрытия помогают определить скорость линии, температуру ох-лаждающей воды, натяжение от-дающего устройства и т.д. с целью достижения избыточной длины во-локна, усадки и т.д. ниже заданных пределов, как это видно из рис. 4. В математическом выражении это называется поиском допустимого решения.

Во многих решениях представ-ляет также определенный инте-рес оптимизация, при наличии со-ответствующих ограничений. Из тех же моделей, представленных на рис. 4, в течение нескольких секунд можно определить мини-мальную усадку, которая дости-гается, пока параметры процес-са сохраняются в заданных пре-делах, а избыточная длина ниже указанного предельного значе-ния. Или же можно запросить ми-нимальную избыточную длину во-локна. С точки зрения математики это называется условная оптими-зация. В ряде книг дано описание различных алгоритмов для реше-ния этих проблем.

Преимущества и недостатки нелинейного

моделирования

Прежде всего, нелинейное мо-делирование в отличие от физи-ческого моделирования отобра-

жает реальность без каких-либо допущений. Физическое модели-рование основывается на зако-нах физики и упрощающих допу-щениях. Во-вторых, нелинейное моделирование обладает значи-тельно большими возможностями для описания нелинейностей ре-ального мира, чем уравнения фи-зических моделей, которые часто имеют тенденцию к упрощению.

В-третьих, нелинейное моде-лирование более быстрое, чем физическое. В среднем расчеты вычислительной гидродинамики требуют намного больше вычис-лений, чем эмпирическое моде-лирование аналогичной системы. В-четвертых, даже в относитель-но больших нелинейных моделях расчет результата занимает доли секунды. Время отнимает только разработка модели. Физические модели, которые включают в себя дифференциальные уравнения, могут отнимать большое количе-ство времени на расчет представ-ляющих интерес параметров.

Все это, конечно, упирает-ся в цену. Нелинейное модели-рование также имеет ограниче-ния. Оно является достаточно сложным для среднего инжене-ра на производстве. Уравнения могут быть громоздкими и слож-ными для их преобразования. В уравнениях содержится ряд па-раметров, которые трудно истол-ковать. Для того чтобы разрабаты-

вать даже относительно простые нелинейные модели, пригодные для применения на производстве, требуется большой опыт и навы-ки. Разработка нелинейных мо-делей требует соответствующих данных, которые часто трудно по-лучить, особенно, когда основные нелинейности недостаточно хоро-шо изучены или когда проведение экспериментов слишком дорого. Нелинейное моделирование за-нимает много времени. Хорошие модели не создаются за неделю или две. Даже месяц является от-носительно коротким сроком для создания нелинейных моделей, пригодных для использования в промышленности. Все это де-лает нелинейное моделирование достаточно дорогим. Тем не ме-нее, снова и снова мы убеждаем-ся, что эти затраты стоят средств, которые в любом случае окажут-ся ниже средств, затраченных на физическое моделирование.

ЛИТЕРАТУРА

1. A. Bulsari, J. Fredriksson and T. Lehtinen, «Neural net-works for quality control in the

wire rod industry», Wire Industry, Vol. 67 (March 2000) 253-258.

2. A. Bulsari, H. Rajainmäki and O. Naukkarinen, «Improving cryogen-ic grade copper with nonlinear mod-els», Wire Industry, Vol. 69 (May 2002) 292-298.

3. A. Bulsari (ed.), Neural Networks for Chemical Engineers, Elsevier Sci-ence Publishers, Amsterdam, Nether-lands, 1995.

4. A. Bulsari, «Ten years of neural net-works in process industries», Internal Report NLS/1998/1.

5. A. Bulsari, A. Konkarikoski and J. Lahtinen, «Nonlinear modelling of optical fibre drawing with OFC 20», Proceedings of the International Wire and Cable Sym-posium, USA, November 2001, 13-18.

6. A. Bulsari and M. Lahti, «Nonline-ar models guide secondary coating of OFCs», Wire and Cable Technology In-ternational, Vol. 29, No. 5 (September 2001) 40-43.

Рис. 4. Определение параметров процесса для достижения заданных свойств продукта

СИСТЕМА РУКОВОДСТВА ПО НАЛОЖЕНИЮ ВТОРИЧНОГО ПОКРЫТИЯ> > 1.5/2.1 6f Ultradur B 6550L Macroplast 250 < <

минимум максимум устанавливаемое значение (ответ)

натяжение на отдающем устройстветемпература гидрофорбного заполнения

скорость линии

температура водыместоразмещение тягового устройства

избыточная длина, %

усадка, %

6020

400

20

7

200100

500

60

11

0.01

0.70

200

49.05331449.773

40.140667.47061

.0098

.6892

НАУКА И ТЕХНИКА

25№ 2 (285), 2004 25№ 2 (285), 2004

7. A. Bulsari, M. Lahti and S. Sneck, «Op-timizing OFC secondary coatings – Use of nonlinear models simplified», Wire and Cable Technology International, Vol. 30, No. 5 (September 2002), 44-46.

8. A. Bulsari and M.Lahti, «Nonlinear modelling of secondary coating from expensive experimental data», Pro-ceedings of the International Wire and Cable Symposium, USA, November 2001, 302-305.

9. A. Bulsari, M. Lahti and S. Sneck, «A new technology for process guid-ance of secondary coating», Proceed-ings of Wire Asia 2002, November 2002, Shanghai, China, 113-117.

10. A. Bulsari, M. Lahti and S. Sneck, «Control of loose buffer tube properties with advanced techniques of nonlinear modelling», Proceedings of the Interna-tional Wire and Cable Symposium, USA, November 2002, 267-274.

11. Hornik, K., Stinchcombe, M. and White, H., «Multilayer feedforward networks are universal approxima-tors», Neural Networks, Vol. 2, (1989) 359-366.

12. A. Bulsari and A. Käppi, «Prediction of compressive strength and compac-tion degree of concrete», Proceedings of the International Conference EANN ’98, 181-184.

13. A. Bulsari et al., «Uuden sukupol-ven laatujärjestelmät sisältävät epäli-neaarisia malleja», Vuoriteollisuus, No. 1/1999, 38-41.

14. A. Bulsari and P. Hooli, «More ac-curate alloying with neural networks», Stainless Steel World, Vol. 12 (Novem-ber 2000) 54-57.

5. P. Myllykoski, «Prediction of formability of steel sheets», Proceedings of the Inter-national Conference EANN ’98, 221-224.

16. A. Bulsari, P. Pitkänen and B. Malm, «Nonlinear modelling paves the way to bespoke polymers», British Plastics and Rubber, No. 12/02 (December 2002) 4-5.

Анатолий Поликарпович Повеличенко родился 23 ап- реля 1939 года в городе Маг-нитогорске Челябинской об-

ласти, в семье рабочего. В 1956 году поступил в Том-ский политехнический институт, который окончил в 1961 году по специальности «электроизоляцион-ная и кабельная техника – инженер-электрик».

После окончания института А.П. Повеличенко был направлен в город Ташкент на завод «Ташкент-кабель», где работал сменным мастером, техноло-гом, старшим мастером, заместителем начальни-ка цеха, начальником цеха, начальником производ-ства завода, главным инженером завода. В 1970 году А.П. Повеличенко был награжден медалью «За доб-лестный труд в ознаменование 100-летия со дня рождения В.И. Ленина», а в1971 году орденом «Знак почета».

В 1976 году Анатолий Поликарпович был вы-двинут на должность главного инженера ВПО «Со-юзэлектрокабель» Минэлектротехпрома СССР, а с 1986 года работал начальником «Главэлектрока-беля» Минэлектротехпрома СССР.

С 1988 года работал генеральным директором ГПО «Союзкабель» Минэлектротехпрома. С апре-

ля 1990 года по июнь 1991 года – начальник отде-ла Минэлектротехприбора, затем – директор МА «Интеркабель». С декабря 1996 года и по настоя-щее время – первый заместитель начальника ФГУП «ОКБ КП».

За время работы в Минэлектротехпроме СССР как руководитель кабельной промышленности А.П. Повеличенко осуществил целый ряд крупных проектов по развитию кабельных заводов и мо-дернизации производства, по установлению пло-дотворного сотрудничества с крупнейшими заказ-чиками кабелей и проводов, производителями ка-бельного оборудования и материалов. В 1982 году за работы по созданию новых типов кабельной продукции А.П. Повеличенко был награжден орде-ном «Трудового Красного Знамени». В 1988 году – медалью «Ветеран труда».

Кандидат технических наук, имеет более 40 ста-тей и 9 авторских свидетельств на изобретения.

ПОВЕЛИЧЕНКОАнатолию Поликарповичу

Ассоциация «Электрокабель», редакция журнала, друзья и коллеги

поздравляют юбиляра. Желаем здоровья, успехов во всем, удачи,

долгих лет счастливой жизни!

ЮБИЛЕИ

65 лет

НАУКА И ТЕХНИКА