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Annales de Chimie - Science des Matériaux

0151-9107
 

 ARTICLE VOL 35/2 - 2010  - pp.113-127  - doi:10.3166/acsm.35.113-127
TITRE
Prédiction de la durée de vie thermique du polychlorure de vinyle en utilisant les réseaux de neurones

TITLE
Neural networks-based thermal lifetime prediction of polyvinyl chloride

RÉSUMÉ

Prédiction de la durée de vie thermique du polychlorure de vinyle en utilisant les réseaux de neurones. La prédiction de la durée de vie thermique du polychlorure de vinyle haute tension a été étudiée en utilisant les réseaux de neurones artificiels. Les fonctions radiales Gaussiennes ont été choisies. L'’apprentissage du réseau est de type supervisé et le réglage des poids synaptiques est effectué par la méthode d’'optimisation aléatoire (ROM). L'’évolution de l’'allongement à la rupture, de la résistance à la traction ainsi que de la rigidité diélectrique, en fonction du temps de vieillissement, ont été prédites et confrontées aux données expérimentales. Les graphes d’'endurance thermique sont déduits et discutés. L'’énergie d'’activation du processus chimique sous-jacent ainsi que l'’indice de température du polymère ont été déterminés. L'’étude, basée sur des données expérimentales obtenues à partir d'’un vieillissement conventionnel, montre que l’'énergie d’'activation et l'’indice de température diffèrent d'’une propriété à une autre. L'’énergie d’'activation est plus importante dans le cas de l’'allongement à la rupture que dans le cas de la rigidité diélectrique. Il en est de même pour l'’indice de température. Le processus de dégradation du matériau s'’effectue suivant deux phases. Au début du vieillissement, le plastifiant s’'évapore graduellement. A un stade prolongé au vieillissement, la dégradation est attribuée à une perte de stabilisant accompagnée d'’un dégagement d'’acide chlorhydrique et d'’un changement de couleur. Ce comportement conduit à la réticulation et au retrait volumique des échantillons.



ABSTRACT

Thermal lifetime prediction of high voltage polyvinyl chloride has been studied using artificial neural networks. The radial basis function Gaussian (RBFG) network trained by the random optimization method has been selected. The evolutions of elongation at rupture, tensile strength and breakdown strength versus aging time were predicted and compared with laboratory results. Thermal endurance graphs are derived and discussed. The activation energy of the underlying chemical process, along with the temperature index of the polymer, are determined. The study, being based on experimental data obtained under conventional aging, shows that the activation energy and the temperature index are property-dependent. The activation energy value is more important in the case of elongation at rupture than that of dielectric strength. The same is true for the temperature index. The degradation process of the material occurs according to two stages. At the beginning of aging, the plasticizer evaporates gradually. Upon further aging, the degradation is allotted to a stabilizer loss accompanied by a release of hydrochloric acid and a change in colour. This phenomenon leads to a cross-linking and a reduction in the volume of the samples.



AUTEUR(S)
Mohammed NEDJAR, Slimane REZGUI

Reçu le 1 octobre 2009.    Accepté le 15 mai 2010.

BIBLIOGRAPHIE
acsm.revuesonline.com/revues/36/10.3166/acsm.35.113-127.html

LANGUE DE L'ARTICLE
Anglais

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