一种耐磨的水性替塑哑油涂层配方的设计方法与流程

本发明涉及信息，尤其涉及一种耐磨的水性替塑哑油涂层配方的设计方法。

背景技术：

1、水性替塑哑油作为环保型印刷涂层材料，其应用对于减少塑料污染具有重要意义，但该领域长期面临一个关键挑战：涂层的耐磨性能与柔韧性难以同时提升。提高耐磨性往往会牺牲涂层的弯曲和折叠能力，导致其在书籍封面、包装盒等需要频繁弯折的产品上容易脆裂，这直接限制了其在高端印刷市场的广泛应用。

2、现有技术试图通过添加硬质填料或增强化学交联来改善耐磨性，但这些方法存在固有局限。添加无机填料会破坏涂层内部的均匀性，导致填料与树脂基体结合不牢，在摩擦过程中容易脱落，反而加速磨损。而提高交联密度则会使分子链运动受阻，让涂层变脆，无法承受弯折。这些方法都是从单一地增强材料某一方面性能入手，未能协调涂层内部软硬组分之间的相互作用关系，因此无法从根本上解决矛盾。问题的核心技术难点在于，涂层的宏观性能取决于其内部微观相结构。若软质成分过多，涂层虽柔韧但缺乏抵抗摩擦的硬质支撑点；若硬质成分过多，则支撑点虽多却缺乏韧性连接，容易碎裂。

3、因此，如何精确控制软性与硬性树脂的比例，使它们在固化后形成一种特定的微观结构——即让硬质颗粒恰到好处地分散在柔软的连续基体中，而非各自聚集或形成僵硬的整体网络——是实现性能突破的关键。这个比例失衡，硬质颗粒就无法有效承担并分散外界摩擦力，柔软的基体也会因缺乏保护而被快速磨穿。

4、因此，如何设计一种水性替塑哑油的配方，通过精确调控其中软硬树脂的配比，从而在微观上构建出既能有效承载摩擦、又能保证整体柔韧的稳定涂层结构，成为推动该环保材料替代传统塑料膜并满足高端印刷品耐久性要求的关键问题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种耐磨的水性替塑哑油涂层配方的设计方法，主要包括：

2、获取目标应用场景对涂层的耐磨性能阈值与柔韧性能阈值；根据所述耐磨性能阈值与柔韧性能阈值，从预建立的树脂材料库中筛选出至少一种候选软性树脂与至少一种候选硬性树脂；针对筛选出的候选树脂组合，采用分子动力学模拟方法，计算不同软硬树脂配比下硬性树脂在软性树脂基体中的分散均匀度指数；若所述分散均匀度指数低于预设的分散阈值，则调整候选硬性树脂的种类或表面改性参数，重新计算分散均匀度指数，直至获得满足所述分散阈值要求的树脂组合与初始配比范围；在满足所述分散阈值要求的初始配比范围内，采用有限元分析方法，模拟涂层在预设摩擦载荷下的应力分布，获得硬性树脂颗粒承担的应力分担比例；判断所述应力分担比例是否达到预设的承载阈值，若未达到，则在所述初始配比范围内增加硬性树脂的比例参数，并重新进行应力分布模拟，直至所述应力分担比例满足所述承载阈值，得到优化配比；根据所述优化配比，结合涂层固化过程的相分离动力学模型，预测固化后涂层的微观结构形貌特征；将所述微观结构形貌特征输入预先训练的性能预测神经网络，输出所述优化配比下涂层的预测耐磨性能值与预测柔韧性能值；对比所述预测耐磨性能值与所述耐磨性能阈值、所述预测柔韧性能值与所述柔韧性能阈值，若两者均满足阈值要求，则确定所述优化配比为最终的涂层配方设计参数。进一步的，所述获取目标应用场景对涂层的耐磨性能阈值与柔韧性能阈值，包括：通过预设的印刷品耐久性标准数据库，获取目标应用场景对应的涂层耐磨性能阈值与柔韧性能阈值，得到阈值集合；针对所述阈值集合，采用涂层匹配验证，从所述数据库中提取附加的耐久指标，确定所述阈值在目标场景下的适用性；根据所述适用性，从所述阈值集合中提取耐磨性能阈值与柔韧性能阈值，作为后续筛选候选软性树脂与候选硬性树脂的输入参数；通过所述输入参数与预建立的树脂材料库进行阈值比较，筛选兼容性高的软性树脂，得到候选软性树脂；根据所述候选软性树脂，从所述树脂材料库中提取硬性树脂，采用匹配度计算方式判断兼容匹配度，确定候选硬性树脂；针对所述候选硬性树脂与所述候选软性树脂，形成候选树脂组合，用于后续分子动力学模拟方法的计算过程。进一步的，所述针对筛选出的候选树脂组合，采用分子动力学模拟方法，计算不同软硬树脂配比下硬性树脂在软性树脂基体中的分散均匀度指数，包括：从所述候选树脂组合中获取不同软硬树脂配比，采用分子动力学模拟方法构建模拟体系，通过设定原子间作用力的力场参数计算分子运动轨迹，得到所述配比下的分子交互数据；针对所述分子交互数据，设定模拟参数包括温度和时间步长，通过周期性边界条件运行所述模拟，得到硬性树脂在软性树脂基体中的位置分布图；根据所述位置分布图，计算硬性树脂粒子间的径向分布函数，通过统计不同距离区间内发现另一硬性树脂粒子的概率密度，确定硬性树脂粒子间的聚集程度值；若所述聚集程度值超过预设阈值，则调整所述力场参数中的非键相互作用参数，通过重新运行所述模拟获取校准后的分散格局；通过所述校准后的分散格局，统计所有硬性树脂粒子两两之间的欧氏距离，计算所述欧氏距离的方差，采用所述方差的倒数作为分散均匀度指数，得到不同配比下的最终指数值。进一步的，所述若所述分散均匀度指数低于预设的分散阈值，则调整候选硬性树脂的种类或表面改性参数，重新计算分散均匀度指数，直至获得满足所述分散阈值要求的树脂组合与初始配比范围，包括：从所述候选树脂组合中获取初始配比范围，采用分子动力学模拟方法计算硬性树脂在软性树脂基体中的分散均匀度指数，通过设定力场参数运行分子轨迹，得到所述指数值；针对所述指数值与预设分散阈值进行比较，若所述指数值低于所述阈值，则调整候选硬性树脂的种类或表面改性参数，获取调整后树脂组合；通过所述调整后树脂组合重新构建模拟体系，运行分子动力学模拟获得更新后分子交互数据，通过统计粒子间距离概率密度确定聚集程度，进而确定更新后分散均匀度指数；根据所述更新后分散均匀度指数重复阈值比较过程，直至所述指数值满足所述阈值要求，得到优化树脂组合与初始配比范围；针对所述优化树脂组合，提取满足分散阈值要求的配比参数，作为后续有限元分析方法的输入数据。进一步的，所述在满足所述分散阈值要求的初始配比范围内，采用有限元分析方法，模拟涂层在预设摩擦载荷下的应力分布，获得硬性树脂颗粒承担的应力分担比例，包括：从所述初始配比范围获取硬性树脂颗粒的空间坐标数据，采用有限元分析方法构建包含所述空间坐标数据的涂层几何模型，对所述涂层几何模型施加预设摩擦载荷进行力学模拟，得到涂层内部的应力场分布数据；通过所述应力场分布数据提取硬性树脂颗粒与软性树脂基体界面区域的应力值，计算每个硬性树脂颗粒周围界面应力的平均值，所述平均值定义为颗粒界面应力表征值；根据所有硬性树脂颗粒的所述颗粒界面应力表征值，统计高于整体应力场平均值的颗粒数量，计算所述数量与颗粒总数的比值，所述比值确定为硬性树脂颗粒承担的应力分担比例；针对所述应力分担比例，判断是否达到预设承载阈值，作为后续调整比例参数的依据；通过所述依据，生成优化后的初始配比范围，用于后续相分离动力学模型的预测过程。进一步的，所述判断所述应力分担比例是否达到预设的承载阈值，若未达到，则在所述初始配比范围内增加硬性树脂的比例参数，并重新进行应力分布模拟，直至所述应力分担比例满足所述承载阈值，得到优化配比，包括：从所述初始配比范围获取硬性树脂颗粒比例参数，采用有限元分析方法构建涂层几何模型，对所述涂层几何模型施加预设摩擦载荷和颗粒尺寸分布数据进行力学模拟，得到涂层内部应力场分布数据；通过所述应力场分布数据提取硬性树脂颗粒与软性树脂基体界面区域的应力值，计算每个硬性树脂颗粒周围界面应力的平均值，所述平均值确定为颗粒界面应力表征值；根据所有硬性树脂颗粒的所述颗粒界面应力表征值统计高于整体应力场平均值的颗粒数量，计算所述数量与颗粒总数的比值，所述比值确定为硬性树脂颗粒承担的应力分担比例；判断所述应力分担比例是否达到预设承载阈值，若未达到，则在所述初始配比范围内增加硬性树脂的比例参数并调整颗粒尺寸分布数据，重新采用有限元分析方法构建涂层几何模型并施加预设摩擦载荷进行力学模拟，得到更新后的应力场分布数据；通过所述更新后的应力场分布数据提取硬性树脂颗粒与软性树脂基体界面区域的应力值并重新计算颗粒界面应力表征值和应力分担比例，判断所述应力分担比例是否达到预设承载阈值，若仍未达到，则继续增加比例参数并调整颗粒尺寸分布数据，迭代进行模拟和计算，直至所述应力分担比例满足所述承载阈值；获取满足所述承载阈值的比例参数和颗粒尺寸分布数据，结合所述初始配比范围确定优化配比。进一步的，所述根据所述优化配比，结合涂层固化过程的相分离动力学模型，预测固化后涂层的微观结构形貌特征，包括：从所述优化配比参数获取相分离模型输入数据，所述输入数据包括组分浓度与固化温度，采用相分离动力学模型模拟固化过程，通过有限差分法数值求解组分浓度场的时空演化，得到固化后涂层内部相分离分布数据；通过所述相分离分布数据提取硬质区域轮廓，计算每个硬质区域的等效圆直径，确定为硬质区域尺寸表征值；针对所述相分离分布数据提取硬质区域中心坐标，计算所有相邻硬质区域中心点之间的欧氏距离，统计所述距离的分布直方图，得到硬质区域间距分布特征；结合所述间距分布特征计算分布均匀度指标，判断所述分布均匀度指标是否达到预设阈值，若未达到，则调整所述相分离模型输入数据中的固化温度参数，重新执行所述相分离动力学模型的模拟过程，得到更新的相分离分布数据；若所述分布均匀度指标达到预设阈值，则基于所述相分离分布数据，整合所述硬质区域尺寸表征值与所述硬质区域间距分布特征，确定最终的微观结构形貌特征，作为后续性能预测神经网络的输入。进一步的，所述将所述微观结构形貌特征输入预先训练的性能预测神经网络，输出所述优化配比下涂层的预测耐磨性能值与预测柔韧性能值，包括：从所述微观结构形貌特征获取输入向量，采用预先训练的性能预测神经网络处理所述输入向量，得到涂层预测耐磨性能值与预测柔韧性能值；针对所述预测耐磨性能值与所述预测柔韧性能值，获取预设性能阈值，通过比较预测值与预设性能阈值，确定性能偏差指标；若所述性能偏差指标超出预设偏差范围，则调整优化配比参数中的组分浓度，重新提取调整后的微观结构形貌特征；通过所述重新提取的微观结构形貌特征输入所述性能预测神经网络，输出更新的涂层预测耐磨性能值与预测柔韧性能值；根据所述更新的预测值，重复性能偏差指标的确定过程，直至所述性能偏差指标满足预设偏差范围；通过满足所述预设偏差范围的预测值，与所述耐磨性能阈值和所述柔韧性能阈值进行对比，作为确定最终涂层配方设计参数的依据。

3、本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

4、针对印刷品涂层在目标应用场景下需同时满足耐磨性能阈值与柔韧性能阈值的独特业务问题，该问题融合了如何从预设数据库获取阈值、筛选软硬树脂并优化配比以平衡耐磨性和柔韧性的逻辑关联挑战，通过分子动力学模拟计算分散均匀度指数并调整树脂种类或参数、有限元分析模拟应力分布以迭代增加硬性树脂比例、相分离动力学模型预测微观结构特征、神经网络输出预测性能值并对比阈值的方式予以解决，最终确定优化配比为水性涂层配方设计参数。该方法突出了通过多尺度模拟和ai预测的迭代优化这一最重要的发明点，确保涂层在摩擦载荷下硬性树脂有效分担应力，同时维持柔韧基体，实现高耐久性涂层的精准设计，从而提升印刷品整体耐用性和应用可靠性。