THERMAL STRESS EFFECT ON DIELECTRIC STRENGTH OF RUBBER BLENDS USING FEED-FORWARD NEURAL NETWORK

Document Type : Original Article

Authors

1 Electrical Power &Machines Dept., Faculty of Engineering, Al-Azhar University, Qena, Egypt.

2 Electrical Power &Machines Dept., Faculty of Engineering, Aswan University, Aswan, Egypt.

3 Electrical Power &Machines Dept., Faculty of Engineering, Al-Azhar University, Cairo, Egypt.

Abstract

Because of the Variety in characteristics, strength, economy, and ease of manufacturing, the rubber blends are very suitable for use in the field of insulating materials. The blending technology has effects on the chemical, physical, mechanical, and electrical properties of polymers; this effect is predominately convenient for electrical insulation purposes. Electrical systems are often subject to faults resulting from short circuits or any other cause, which naturally leads to an increase in temperature for Insulating materials; And from here required considering good electrical properties and additional to have desired mechanical properties for insulation and bear it for different temperatures. The effect of thermal stress on the blending ratio of ethylene propylene diene monomer (EPDM) and silicone rubber (SiR) at various temperatures is studied using the Feed-Forward Neural Network (FFNN) after laboratory testing in this paper. The five different samples of EPDM-SiR blends (100/0; 75/25; -50/50; 25/75; 0/100) were prepared. The Breakdown Voltage (BDV) was measured under various temperatures (25, 60,100 and 130°C) according to ASTM standards. The experimental data was used to train the FFNN model. The blends ratio and temperatures represent the input of the FFNN system while the breakdown voltage kV is the output.  The outputs obtained from FFNN were compared and checked against the data obtained in the laboratory. This study indicates that FFNN can be trusted to simulate the effect of thermal stress of various blending ratio on breakdown voltage with a satisfactory rate. It also demonstrates that the FFNN approach is an active tool that can be adopted as a reference to reduce the time and cost required in preparing and testing samples in the experimenter.
 
يهدف هذه البحث إلى دراسة تأثير الاجهاد الحراري علي قوة العزل الکهربي للعازلات البوليمرية المولفة من المطاط ومنها السليکون المطاطي والايثيلين بروبلين دايين مونمر ومحاکاة النتائج المعملية عن طريق شبکة التغذية الامامية العصبية. نظرًا للتنوع في الخصائص الکهربائية والميکانيکية والفيزيائية للمواد البوليمرية بالإضافة الي سهولة التصنيع والتکلفة المنخفضة، فإن خلطات المطاط مناسبة جدًا للاستخدام في مجال المواد العازلة. غالبًا ما تتعرض العازلات الکهربائية للظروف المحيطة من ملوثات بيئية او ارتفاع في درجات الحرارة ناتجة عن قصر الدائرة وبناء علي ذلک تم دراسة أداء العينات المختلفة من حيث مقدار شدة العزل الکهربي عند درجات حرارة مختلفة. تم تحضير خمس عينات مختلفة من خلطات EPDM-SiR (100/0 ؛ 75/25 ؛ 50/50 ؛ 25/75 ؛ 0/100). تم قياس جهد الانهيار (BDV) تحت درجات حرارة مختلفة (25 و60 و100 و 130 درجة مئوية) وفقًا لمعايير ASTM. تم استخدام البيانات التجريبية لتدريب نموذج FFNN. تمثل نسبة المزج ودرجات الحرارة الدخل لـ FFNN بينما يمثل جهد الانهيار kV الخرج. تمت مقارنة المخرجات التي تم الحصول عليها من FFNN وفحصها مقابل البيانات التي تم الحصول عليها في المختبر. تشير هذه الدراسة إلى أنه يمکن الوثوق بـ FFNN لمحاکاة تأثير الإجهاد الحراري على جهد الانهيار للعينات العازلة بمعدل مرضٍ. کما يوضح أيضًا أن محاکاة FFNN هو أداة فعالة يمکن اعتمادها کمرجع لتقليل الوقت والتکلفة اللازمين لإعداد العينات واختبارها في المعمل.

Keywords

Main Subjects

Files

Share

How to cite

Statistics