Tese de doutoramento em Ciência e Engenharia de Polímeros e CompósitosConsidering its modular construction, co-rotating twin screw extruders can be easily adapted to
work with polymeric systems with more stringent specifications. However, their geometrical
flexibility makes the performance of these machines strongly dependent on the screw configuration.
Therefore, the definition of the adequate screw geometry to use in a specific polymer system is an
important process requirement which is currently achieved empirically or using a trial-and-error
basis.
The aim of this work is to develop an automatic optimization methodology able to define the best
screw geometry/configuration to use in a specific compounding/reactive extrusion operation,
reducing both cost and time. This constitutes an optimization problem where a set of different
screw elements are to be sequentially positioned along the screw in order to maximize the extruder
performance.
For that, a global modeling program considering the most important physical, thermal and
rheological phenomena developing along the axis of an intermeshing co-rotating twin screw extruder
was initially developed. The accuracy and sensitivity of the software to changes in the input
parameters was tested for different operating conditions and screw configurations using a
laboratorial Leistritz LSM 30.34 extruder. Then, this modeling software was integrated into an
optimization methodology in order to be possible solving the Twin Screw Configuration Problem.
Multi-objective versions of local search algorithms (Two Phase Local Search and Pareto Local
Search) and Ant Colony Optimization algorithms were implemented and adapted to deal with the
combinatorial, discrete and multi-objective nature of the problem. Their performance was studied
making use of the hypervolume indicator and Empirical Attainment Function, and compared with
the Reduced Pareto Search Genetic Algorithm (RPSGA) previously developed and applied to this
problem. In order to improve the quality of the results and/or to decrease the computational cost
required by the optimization methodology, different hybrid algorithms were tested. The approaches
developed considers the use of local search procedures (TPLS and PLS algorithms) into population
based metaheuristics, as MOACO and MOEA algorithms.
Finally, the optimization methodology developed was applied to the optimization of a starch
cationization reaction. Several starch cationization case studies, involving different screw elements screw lengths and conflicting objectives, were tested in order to validate this technique and to prove
the potential of this automatic optimization methodology.Devido à sua construção modular, as extrusoras de duplo-fuso co-rotativas podem ser facilmente
adaptadas a sistemas poliméricos que requerem especificações mais rigorosas. No entanto, esta
flexibilidade geométrica torna o seu desempenho fortemente dependente da configuração do
parafuso.
Por isso, a tarefa de definir a melhor configuração do parafuso para usar num determinado sistema
polimérico é um requisito importante do processo que é actualmente realizada empiricamente ou
utilizando um processo de tentativa erro.
O objectivo principal deste trabalho é desenvolver uma metodologia automática de optimização que
seja capaz de definir a melhor configuração/geometria do parafuso a usar num determinado
sistema de extrusão, reduzindo custos e tempo. Este problema é um problema de optimização,
onde os vários elementos do parafuso têm que ser sequencialmente posicionados ao longo do eixo
do parafuso de forma a maximizar o desempenho da extrusora.
Para isso, foi inicialmente desenvolvido um programa de modelação que considera os mais
importantes fenómenos físicos, térmicos e reológicos que ocorrem ao longo da extrusora de duplo
fuso co-rotativa. De forma a testar a precisão e a sensibilidade do software às alterações dos
parâmetros, diversas condições operativas e configurações de parafuso foram testadas tendo como
base uma extrusora laboratorial Leistritz LSM 30.34. Seguidamente, este software de modelação
foi integrado numa metodologia de optimização com vista à resolução do problema de
configuração da extrusora de duplo-fuso. Para lidar com a natureza combinatorial, discreta e
multi-objectiva do problema em estudo, foram adaptadas e implementadas versões multi-objectivas
de algoritmos de procura local (Two-Phase Local Search and Pareto Local Search) e Ant Colony
Optimization. O desempenho dos diversos algoritmos foi estudado usando o hipervolume e as
Empirical Attainment Functions. Os resultados foram comparados com os resultados obtidos com o
algoritmo genético Reduced Pareto Search Genetic Algorithm (RPSGA) desenvolvido e aplicado
anteriormente a este problema.
Com o objectivo de melhorar a qualidade dos resultados e/ou diminuir o esforço computacional
exigido pela metodologia de optimização, foram testadas diversas hibridizações. Os algoritmos híbridos desenvolvidos consideram a integração de algoritmos de procura local (TPLS e PLS)
noutras metheuristicas, como MOACO e MOEA.
Por fim, a metodologia de optimização desenvolvida neste trabalho foi testada na optimização de
uma reacção de cationização do amido. Para validar esta técnica e provar o seu potencial, foram
realizados vários estudos envolvendo diferentes elementos e comprimentos de parafusos, bem
como, a optimização de objectivos em conflito
