El objetivo de este trabajo es optimizar las formulaciones de estabilizantes térmicos para PVC mediante técnicas de diseño de mezclas extendidas para tratar con problemas con información incompleta.
El problema de diseño de mezcla consiste en minimizar el costo de la formulación mientras se obtiene un producto que satisfaga las especificaciones técnicas y de mercado. En el caso estudiado, las formulaciones son mezclas de 8 a 10 componentes escogidos de 16 compuestos básicos.
Cada uno de los compuestos confiere características distintas a la formulación final, y pueden presentarse interacciones entre ellos. Las características de interés de la mezclas se obtuvieron a partir de ensayos llevados a cabo en un reómetro de torque estándar (modelo Haake) para distintas formulaciones.
Los datos de una base de datos, en la cual se registraron muchos ensayos diferentes y formulaciones comerciales, se usaron para construir modelos que correlacionan las propiedades con las composiciones. Cuando se vuelve prohibitivo el número de puntos de datos que son necesarios para obtener la información necesaria para una completa descripción de la mezcla, se construyeron modelos de mezcla usando Regresión por Componentes Principales (PCR) y Regresión de Pseudo Mínimos Cuadrados (PLS).
El problema de diseño de mezclas se expresó en términos de técnicas de programación lineal y no lineal, dependiendo del tipo de modelo usado. Para evitar problemas de extrapolación que podrían surgir de la pobre disponibilidad de información, se añadieron ecuaciones adicionales que confinan la solución al subconjunto donde se encuentra disponible la información (el espacio comprendido por los vectores principales de carga retenidos por correlación). Esto es una extensión al problema de diseño de la mezcla estándar.
Las soluciones fueron comparadas con los experimentos de validación.
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