⃝⃝可在www.sciencedirect.com上在线获取ScienceDirectSoftwareX 5（2016）67原始软件出版物www.elsevier.com/locate/softxGURU v2.0：一个交互式图形用户界面，用于在Han的橡胶硫化模型中拟合流变仪G. Milania， P. 米拉尼湾aPolitecnico di Milano，Piazza Leonardo da Vinci 32，20133米兰，意大利b化学品共同顾问，通过J.F. Kennedy 2，45030 Occhiobello（RO），Italy接收日期：2016年2月26日;接收日期：2016年4月14日;接受日期：2016年4月20日摘要介绍了一种用于不同硫化温度实验数据从来自实验机（动模流变仪）输出的Excel电子表格自动加载到GURU为了拟合实验数据，考虑了Han等人提出的硫磺硫化NR的一般反应方案从所采用的简化动力学方案中，可以找到交联密度的封闭形式解三个动力学常数必须以这样一种方式确定，以使归一化的实验数据和数值预测之间的绝对误差通常，这一结果是通过标准的相反，GURU通过图形用户界面（GUI）进行交互式工作，以最大限度地减少误差，并允许通过滑块进行动力学常数的交互式校准简单的鼠标点击滑块就可以为每个动力学常数分配一个值，并在数值曲线和实验曲线之间进行视觉比较因此，用户将通过经典的试错策略找到常数的最佳值一个技术相关性的实验案例作为基准。c2016作者。由Elsevier B.V.发布。这是CC BY许可下的开放获取文章（http：//creativecommons. org/licenses/在/4。0/）。关键词：GUI优化软件;天然橡胶硫化;动力学数值模型;实验数据拟合代码元数据当前代码版本V2.0此代码版本使用的代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX-D-16-00029法律代码许可证GNU使用的代码版本控制系统使用Matlab/Scilab的软件代码语言、工具和服务编译要求、操作环境依赖性Excel/OpenOffice/txt实验数据电子表格如果可用，链接到开发人员文档/手册支持电子邮件咨询Gabriele. polimi.it1. 介绍利用可靠的动力学软件预测天然橡胶（NR）硫化后交联度在工业实践中的应用仍然很低。分布最广的实验室*通讯作者。电子邮件地址：gabriele. polimi.it（G. Milani）。能够给出固化程度的操作信息的设备是流变仪。流变仪是一种机器，具有固定和移动部件（MDR）或内部具有振荡盘（ODR）的腔室。将小橡胶样品插入腔室中并在恒定固化温度下固化。测量用于保持移动部件（移动模具或振荡盘）恒定旋转的扭矩对于用硫硫化的NR，扭矩通常在所谓的http://dx.doi.org/10.1016/j.softx.2016.04.0052352-7110/c2016作者。由Elsevier B.V.发布。这是CC BY许可下的开放获取文章（http：//creativecommons. org/licenses/by/4. 0/）。68G. Milani，F.Milani/SoftwareX 5（2016）67Fig. 1.程序的初始界面和实验数据从Excel文件中加载。然后是显著的快速增长。最后观察到非常频繁的由于多硫化物（S-S或更多）交联的降解，其通常在高温下发生基于作者在[12]中已经使用的一些实验结果，并在此重新考虑作为基准，我们提出了一个名为GURU的图形用户界面（GUI）软件，该软件在Matlab [13]或免费软件Scilab [14]下运行，用于用硫硫化的天然橡胶（NR）中流变仪曲线的实验数据拟合。实验数据从来自实验机（动模流变仪）输出的Excel电子表格自动加载到GURU中。数值模型基本上依赖于GUI，该GUI允许估计动力学常数，用于预测目的检查的浓度范围的动力学常数的变化是交互式检查在Arabius空间提供有用的提示，由一个特定的成分的浓度增加引起的影响。为了拟合实验数据，利用Han及其同事[15]提出的硫磺硫化NR的数值模型。可以找到交联密度的封闭形式解。在这种情况下，必须确定三个动力学常数。一种使归一化实验数据和数值预测之间的绝对误差最小化的方法。通常这样的结果是通过标准的最小二乘数据来焦烧点的位置也可以通过另一个滑块进行调整。本文报告了所考虑基准的数值（动力学常数）和实验结果的天气学临界分析，并分别用最小二乘法和迭代简化求解器对[16]和[172. 实验数据加载实验数据加载通过图1所示的交互式窗口进行，在该窗口中，用户被要求插入存储实验数据的Excel文件的名称，以及在每个固化温度下搜索焦烧点的可变性范围。时间通常以分钟表示。实验数据存储在标准Excel文件中，该文件通常由每个实验温度的两列组成，如图2所示，第一列用于时间，第二列用于测量扭矩。为了测试GURU，考虑依赖于标准天然橡胶共混物的等温固化的具有实际意义的基准。数据可从[12]和[16]中获得，但可以来自任何其他实验来源。与综合文献一致，GURU使用Sun和Isayev [18]提出的以下关系，对实验扭矩S′（t）进行计算，以估计硫化程度αexp（t）S′（ t）− SminT拟合相反，GURU允许用户交互地通过GUI技术将误差降到最低。特别是αexp（t）=SmaxT-SminT0（一）动力学常数的校准通过滑块进行，滑块允许为每个动力学常数指定值，并在数值曲线和实验曲线之间进行视觉比较。因此，用户将通过经典的试错策略找到常数其中SminT是温度T时的S′最小值（在达到该最小值之前，αexp（t）被认为等于零），SminT0和SmaxT0是固化温度等于T0时的最小和最大扭矩值。T0是一个足够低的温度，可以忽略回复。0G. Milani，F.Milani/SoftwareX 5（2016）6769DTDT+−脱硫化聚合物，R是脱硫化聚合物部分（返原）。=dt=K1d[R]的1→11 →1→→11图二、用于加载实验流变仪曲线的Excel文件（右侧为在四个不同温度下获得的实验曲线3. Han根据（2），排除归纳，可以写出以下微分方程：GURU中实现的数值模型的基本反应方案是经典的，并参考了该领域的现有文献[12，15，16，19我们使用[15]中给出的模型。在表征未固化橡胶的粘性相（诱导）之后，链反应，（a）dA1=−dR1（K1+K2）∗A（三）通过前体的形成引发反应。然后，硫化通过两条途径进行，形成稳定和不稳定的交联未成熟橡胶。不稳定的橡胶更容易发生最终返原。所考虑的所有反应都以取决于固化温度的动力学速度发生。（c）1=K2A1 −K3[R1]。经过一些数学计算，已经证明[15]交联密度α为：α=[R1]+<$R1<$$>=K1<$1−e−（K1+K2）（t−ti）<$与每个动力学常数相关联。如果Ki是第i个动力学常数，[S]0K1+K2在前面描述的阶段中，K0描述诱导，K1和K2描述未成熟聚合物的形成，一个是稳定的，另一个是不稳定的，K3描述逆转。总而言之，反应如下：[A c]+[S]K0 A.感应A1K2e−K3（t-ti）e−（K1+K2）（t-ti）.（四）K1+K2−K34. GURU软件GURU界面在实验Excel数据库后自动加载，界面如图所示。 1的为了清晰。 GURU界面如图所示。 3、之前A.K2[R] Unstable unmatured[R1]K3 → R→ D→还原。用户的任何优化操作可以看出，大致分为五列。前四列从左至右代表给定硫化条件下的天气数据在（2）中，[A c]为一般促进剂，[S]为硫浓度，Ac=1硫化剂R1 稳定的交联链（S-S 单 键 ） ， [R1] 不 稳 定 的 硫 化聚D1Ki （i）0， 1， 2， 3）为动力学反应常数，K0为表示诱导期的动力学常数，通常从计算中排除值得注意的是，在Eq。（2）方括号表示化学品浓度。温度，例如从140 ° C开始，左边的列以170 ° C结束，右边的第四列以170 ° C结束（参见图中的细节A）。 3）。每列在顶部表示粗实验流变仪数据（细节B），指示所采用的焦烧时间（图3中用户在顶部滑块上的动作1之后，黄点在曲线上移动），数值模型的性能（细节D）相对于标准化的焦烧时间（图3中用户在顶部滑块上的动作1之后，黄点在曲线上移动），数值模型的性能（细节D）相对于标准化的焦烧时间（图3中用户在顶部滑块上的动作1之后，黄点在曲线上移动）。（b）第（1）款（二）70G. Milani，F.Milani/SoftwareX 5（2016）67图三.解释GUI软件用于根据可用的实验数据对动力学模型进行图解优化。细节一：焦烧点。细节2：移动相应滑块获得的动力学常数值。细节3：Arabius空间中的动力学常数的值。细节4：移动相应滑块获得的不同温度下细节A：考虑硫化温度细节B：从Excel数据库加载的实验扭矩细节C：归一化的实验扭矩曲线。细节D：移动相应滑块获得的数值归一化曲线细节E：归一化实验曲线和数值曲线之间的绝对误差。细节F：包含实验数据的Excel文件名。(For对于图中颜色的解释，请读者参考本文的网络版本。）在中心子图中的实验曲线（细节C）和与归一化的实验曲线（细节E）相比时的数值模型的绝对误差。通过用户在底部滑块上的动作（动作2）动态地修改动力学常数。用户可以通过试错过程动态移动滑块，以便以图形方式最小化实验曲线和数值曲线之间的绝对差异。焦烧点也可以调整。通常，参数的优化需要很少的时间。动力学常数的值被动态更新并记录在位于屏幕左下部分的表格中（细节4），并在左上方描绘的Arkyius空间中绘制（细节3）。在同一子图中，还表示了每个动力学常数的线性回归。存储的Excel文件名的指示也在黄色框中提供（细节F）。最后，经过适当的试验和错误交互优化后获得的数据可以通过位于界面右上方区域的标准“保存”按钮保存按下按钮后默认情况下，可以将数据保存在所需的文件夹中，其中任何输出名称都是扩展名为“.dat”的文件在新的Matlab/Scilab会话中正确重新加载后，任何用户都可以随时使用。默认情况下，GURU在开始时加载一个名为“outputdata.dat”的文件。通过这种方式，在第一次优化会话之后，用户可以在后续会话中修改先前保存并正确重新加载的工作。正如在下面一节中通过对所有产生的数值数据进行全面比较所指出的那样，在大多数情况下，实验拟合几乎是完美的。需要强调的是，所研究的流变仪曲线的动力学常数的确定几乎是立即的，因为它动态地发生，而不需要用户的任何特定能力/数学知识，并且不具有可支配的非线性编程例程。5. 软件性能作为技术相关性GURU的可靠性在[12，16]的一些现有实验数据上进行了测试。注意力完全集中在装配能力上。图4中示出了在快速试验和错误优化会话之后的GURU界面。如可以从每个温度下的拟合质量的细节和在Arrhenius空间中估计的动力学常数中注意到的，经历了与归一化的实验数据的良好一致性和动力学常数的几乎完美的线性。由于获得的输出数据可以通过GURU右上方的专用“保存”按钮保存在适当的数据库中（例如，将file.dat保存到Matlab环境中，在命令窗口中直接设置动力学常数值以进行额外计算）特别地，通过GURU获得的标准化流变仪曲线如图所示。 5A与G. Milani，F.Milani/SoftwareX 5（2016）6771见图4。图形化优化后的GUI实验数据。左起第一列：等于140° C的温度、实验扭矩曲线（顶部子图）、归一化扭矩曲线与数值扭矩曲线之间的比较（第二子图）、绝对误差估计（第三子图）、具有相应滑块的动力学常数值。第二、第三和第四列：温度分别等于150° C、160° C、170° C时的相同数据。右起第一列：阿克里先乌斯空间中的动力学常数（顶部子图）和实验研究的不同温度下的最终动力学常数表分别采用最小二乘法和交互式简化半分析方法对[16]和[17]中获得的归一化实验数据和数值曲线进行了分析。图5b中绘制了相对于归一化实验数据的绝对误差，以便直观地估计与实验数据的满意一致性，并最终估计局部偏差。可以看出，GURU非常适合实验-总的结果，有时比昂贵的最小二乘方法，特别是在脱硫化范围内，当存在。在某些情况下，在最开始或接近反转开始时对曲线进行适当放大后，可能会发现微小的差异，但与其他模型的偏差相比不太明显[17]。数值 流变 仪曲 线在 没有 返原 的情 况下 （即 在低 温（140℃）下）非常接近实验曲线，但即使在存在可见返原的情况下（170℃），也显得非常令人满意。在强反转和零反转的情况下，绝对误差始终低于0.1（即，在单位最大扭矩上归一化的相对误差等于10%），这一结果对于实际目的来说是完全可接受的。从模拟结果中，交互发现动力学常数在Arrhenius空间中遵循相当好的线性，参见图4和图6中更详细的表示，也具有130° C下的数据。Leroy等人在[16]和Milani Milani在[17]中发现的Ki数值结果以及相应的线性回归也用于比较目的。GURU和[16]之间的一致性几乎是完美的，即使GURU的线性在处理[17]时，K1和K3的一致性相当好，但K2在较低温度（130° C和140° C）下存在明显偏差，主要与[17]中提出的半分析方法的内在限制有关（因此独立于GURU软件）。6. 结论我们已经提出了一个图形用户界面软件称为GURU，它允许拟合实验数据与流变仪曲线 天然橡胶（NR）在不同的硫化温度下用硫磺硫化。实验数据自动从来自实验机（动模流变仪）输出的Excel（或OpenOffice或甚至txt文件）电子表格加载到GURU中。为了拟合实验数据，考虑了Han等人提出的硫磺硫化NR的一般反应方案。最佳拟合是避免标准的最小二乘法，交互式工作的GUI界面和校准动力学常数的滑块，数值和实验曲线之间的可视化比较。一个具有技术相关性的实验案例被视为基准。相当接近 的 线性 已 被 发 现的 所 有 动 力学 常 数 ，所 以 发 现 在Arkanius空间，与严格的方法令人印象深刻的协议。所提出的软件的主要成就是，用户可以通过不需要关于优化算法和反应化学的任何知识的试错策略来快速且以可靠的方式估计常数的最佳值。结果证实了所提出的交互式软件的强大性，该软件可在互联网上供所有感兴趣的从业者使用，还考虑到其在任何实验情况下的适应性，具有不同的浓度和任何加速剂/负载剂[7，9，12]。72G. Milani，F.Milani/SoftwareX 5（2016）67图五. (a)数值和实验标准化流变仪曲线和（b）相对于标准化实验数据的绝对误差估计。[16]与[17]之间的比较。G. Milani，F.Milani/SoftwareX 5（2016）6773见图6。GURU性能在Arrhenius空间的确定Ki常数在不同温度下在Arrhenius空间。与技术文献中介绍的其他方法进行比较。引用[1] Milani G，Milani F. J Appl Poly Sci2012;124（1）：311-24.[2] 田中橡胶化学技术1991;64：325.[3] 放大图片作者：W. Kautsch Gummi Kunstst 1991;44（2）：118.[4] Milani G，Milani F. J Appl Polym Sci2011;119：419-37.[5] Milani G，Milani F. Polym Test2014;33：1-15.[6] Poh BT，Chen MF，Ding BS.应用聚合物科学杂志1996;60：1569-74.[7] PohBT，Tan EK. 应用聚合物科学杂志2001;82：1352[8] Kamal MR，Sourour S. Polym Eng Sci1973;13：59-64.[9] 杨伟，杨伟. J Math Chem 2015;53（4）：975[10] DingR，Leonov I，Coran AY. 橡胶化学技术1996;69：81.[11] CoranAY. 橡胶科学与技术 纽约：学术出版社，1978年[第7章]。[12] 杨文，李文，李文. Polym测试2013;32：1052[13] The Mathworks，Matlab 7.4Userhttp://www.mathworks.com/products/matlab/[14] Scilab Enterprises S.A.S，Scilab 5.5.2 - 64位Windows用户https://help.scilab.org/docs/5.5.2/en[15] HanIS，Chung CB，Kang SJ，Kim SJ，Chung HC. 1998年韩国高分子材料展22：223-30。[16] Lero yE，Souid. 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