(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
充填剤を所定の割合で含む樹脂組成物を成形してなる樹脂成形品の少なくとも一部について所定の方向に所定の間隔で複数のスライス画像を取得するスライス画像取得工程と、
前記スライス画像を微小面積の画素に分割する分割工程と、
前記分割工程によって分割された各画素の画像濃度を決定する画像濃度決定工程と、
前記複数のスライス画像から一又は二以上のスライス画像を選択し、該選択したスライス画像において前記充填剤の割合が前記所定の割合になるように、前記充填剤と樹脂部分とを判別するための画像濃度閾値を決定する閾値決定工程と、
前記画像濃度閾値と各画素の画素濃度とに基づいて前記複数のスライス画像を複数の二値化画像に変換する画像変換工程と、
前記複数の二値化画像を順次積層し前記樹脂成形品のスライス画像取得部分の三次元モデルを再構成する再構成工程と、を有し、
前記閾値決定工程は、
所定の階調数を閾値に設定する第１ステップと、
この閾値から前記選択したスライス画像を二値化する第２ステップと、
前記二値化したスライス画像中に樹脂部分と充填剤部分とがどの程度の割合でそれぞれ含まれているかを計算する第３ステップと、
前記第３ステップで得られた樹脂部分又は充填剤部分の含有割合と、実際の樹脂成形品内の充填剤の割合又は樹脂の割合とを比較し、前記第１ステップで設定した閾値が適切か否かを判断する第４ステップと、
前記第４ステップにおいて、前記第１ステップで設定した閾値が適切であると判断する場合は、前記第１ステップで設定した閾値を樹脂部分と充填剤部分とを判別するための画像濃度閾値として決定し、前記第４ステップにおいて、前記第１ステップで設定した閾値が適切でないと判断する場合は、閾値を変更して前記第２ステップに戻る第５ステップと、
を含む、樹脂成形品内の充填剤の配向状態を予測する配向状態予測方法。
【請求項２】
前記第３ステップは、樹脂部分と充填剤部分との割合を面積比で表すステップであり、
前記第４ステップにおいて、実際の樹脂成形品内の充填剤の割合又は樹脂の割合は体積比で表されるものであり、
前記第４ステップは、前記面積比と前記体積比とが一致する場合、又は前記面積比と前記体積比との差が所定の割合以内である場合に、前記第１ステップで設定した閾値が適切であると判断するステップである、請求項１に記載の配向状態予測方法。
【請求項３】
前記閾値決定工程は、前記スライス画像から任意にスライス画像を二以上選択し、前記選択されたスライス画像のそれぞれにおいて、前記充填剤の割合が前記所定の割合になるように、前記充填剤と樹脂部分とを判別するための画像濃度閾値を決定し、各画像濃度閾値を平均することによって画像濃度閾値の平均値を求める工程であり、
前記画像変換工程は、前記画像濃度閾値の平均値と各画素の画素濃度とに基づいて前記複数のスライス画像を複数の二値化画像に変換する工程である請求項１又は２に記載の配向状態予測方法。
【請求項４】
前記スライス画像がＸ線ＣＴ画像である請求項１から３のいずれかに記載の配向状態予測方法。
【請求項５】
前記樹脂成形品は非ファウンテンフロー領域を有する樹脂成形品であり、
前記スライス画像取得工程は、前記非ファウンテンフロー領域を含む部分を所定の方向に所定の間隔でスライスしたときの複数のスライス画像を取得する工程である請求項１から４のいずれかに記載の配向状態予測方法。
【請求項６】
前記非ファウンテンフロー領域が、ウエルド部である請求項５に記載の配向状態予測方法。
【請求項７】
請求項１から６のいずれかに記載の配向状態予測方法から得られる三次元モデルを用いて樹脂成形品の変形挙動を解析する変形挙動解析方法。
【請求項８】
充填剤を所定の割合で含む樹脂組成物を成形してなる樹脂成形品の少なくとも一部について所定の方向に所定の間隔で複数のスライス画像を取得するスライス画像取得工程と、
前記スライス画像を微小面積の画素に分割する分割工程と、
前記分割工程によって分割された各画素の画像濃度を決定する画像濃度決定工程と、
前記複数のスライス画像から一又は二以上のスライス画像を選択し、該選択したスライス画像において前記充填剤の割合が前記所定の割合になるように、前記充填剤と樹脂部分とを判別するための画像濃度閾値を決定する閾値決定工程と、
前記樹脂成形品の少なくとも一部の有限要素モデルを作成する有限要素モデル作成工程と、
前記有限要素モデルのそれぞれの画像濃度を決定する要素モデル画像濃度決定工程と、
前記画像濃度閾値と各有限要素モデルの画素濃度とに基づいて前記有限要素モデルを二値化した有限要素モデルに再構成する有限要素モデル再構成工程と、を有し、
前記閾値決定工程は、
所定の階調数を閾値に設定する第１ステップと、
この閾値から前記選択したスライス画像を二値化する第２ステップと、
前記二値化したスライス画像中に樹脂部分と充填剤部分とがどの程度の割合でそれぞれ含まれているかを計算する第３ステップと、
前記第３ステップで得られた樹脂部分又は充填剤部分の含有割合と、実際の樹脂成形品内の充填剤の割合又は樹脂の割合とを比較し、前記第１ステップで設定した閾値が適切か否かを判断する第４ステップと、
前記第４ステップにおいて、前記第１ステップで設定した閾値が適切であると判断する場合は、前記第１ステップで設定した閾値を樹脂部分と充填剤部分とを判別するための画像濃度閾値として決定し、前記第４ステップにおいて、前記第１ステップで設定した閾値が適切でないと判断する場合は、閾値を変更して前記第２ステップに戻る第５ステップと、
を含む、
前記二値化した有限要素モデルを用いて樹脂成形品の変形挙動を解析する変形挙動解析方法。
【請求項９】
前記閾値決定工程は、前記スライス画像から任意にスライス画像を二以上選択し、前記選択されたスライス画像のそれぞれにおいて、前記充填剤の割合が前記所定の割合になるように、前記充填剤と樹脂部分とを判別するための画像濃度閾値を決定し、各画像濃度閾値を平均することによって画像濃度閾値の平均値を求める工程であり、
前記有限要素モデル再構成工程が、前記画像濃度閾値の平均値と各有限要素モデルの画素濃度とに基づいて前記有限要素モデルを二値化した有限要素モデルに再構成する工程である請求項８に記載の変形挙動解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、充填剤を含む樹脂成形品内の充填剤の配向状態を予測する方法及び樹脂成形品の変形挙動を解析する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、樹脂製品（樹脂成形品）の設計の期間短縮や試作費用の低減を目的として、各種樹脂製品の機械的強度試験等の試験を有限要素法等の数値解析法によって代用する試みが、様々な樹脂製品の設計現場において取り入れられている。
【０００３】
上記数値解析法を用いない場合の問題点としては、上記機械的強度試験が樹脂製品やその試作品の破壊を伴う試験の場合試験回数分の試作品を用意する必要があることや、樹脂製品の設計の時間的な制約により、試験のやり直しがきかない場合があること等が挙げられる。このため、樹脂製品の設計現場においては、樹脂製品の機械的強度試験等の試験を有限要素法等の数値解析法によって代用することが重要な課題となっている。
【０００４】
数値解析法については非特許文献１に記載のような有限要素法を用いた方法が一般化している。有限要素法を用いて樹脂製品の機械的強度試験等の試験を予測するための市販のソフトとして、Ｈｉｂｂｉｔｔ，Ｋａｒｌｓｓｏｎ＆Ｓｏｒｅｎｓｅｎ  Ｉｎｃ．製の商品名ＡＢＡＱＵＳ（登録商標）やＡＤＩＮＡ  Ｒ＆Ｄ，Ｉｎｃ．製の商品名ＡＤＩＮＡ（登録商標）等が知られている。
【０００５】
しかしながら、上記のような市販のソフトを用いる方法は、樹脂製品の機械的特性が等方性かつ線形的性質を仮定している場合がほとんどである。その結果、上記のような市販のソフトを用いる方法では、実際の樹脂製品における試験結果と予測結果とが一致しにくい。このような、実際の試験結果とシミュレーション結果とが一致し難い場合として、例えば、繊維状充填剤が含まれる樹脂組成物を用いて作製した樹脂製品の試験結果を予測する場合が挙げられる。
【０００６】
繊維状充填剤等の充填剤が含まれる樹脂組成物を用いて作製した樹脂製品では、繊維状充填剤等の充填剤の配向を考慮する必要がある。この充填剤の配向を考慮するための方法としては、特許文献１、２等に記載されているような方法が知られている。この特許文献１、２に記載の方法とは、先ず樹脂製品内の繊維配向状態を射出成形プロセスシミュレーションにて予測し、次いで、その予測した繊維配向状態を個々の要素の物性値として与えて計算する方法である。
【０００７】
特許文献１、２に記載の方法の場合の問題点は、第一に個々の要素の物性値を別途計算する必要があり計算に多大な時間がかかること、第二に充填剤の配向状態を予測する際に流動解析ソフトが必要となり計算費用も多大になること、第三に現状では繊維配向状態の予測精度が不十分なため、これらの方法を用いても実際の樹脂製品における試験結果と上記予測結果とが合わない場合があることが挙げられる。
【０００８】
特に、特許文献１、２に記載の方法は、樹脂の流動についてＨｅｌｅ−Ｓｈｏｗ流れを仮定し、Ｆｏｌｇｅｒ−Ｔｕｃｋｅｒ式等を用いて繊維状充填剤等の充填剤の配向角度及び配向度を求めている。したがって、樹脂の流動が上記仮定に反する場合には、特に予測の精度が悪化する。樹脂の流動が上記仮定に反する場合としては、樹脂製品における非ファウンテンフロー領域であるウエルド部分の評価を行う場合等が挙げられる。上記の通り、ウエルド部分では予測精度が悪化するものの代替する方法が存在しない。このため、上記仮定に反する部分（例えばウエルド部分）であっても、高い精度で樹脂成形品の機械的強度等を予測するための方法が求められている。
【０００９】
また、特許文献１、２等に記載される従来の方法では、樹脂成形品内の充填剤の配向状態を予測した後に行われる樹脂製品の機械的強度等の予測の際にＴａｎｄｏｎ−Ｗｅｎｇ，  Ｍｏｒｉ−Ｔａｎａｋａモデル等のマイクロメカニクス理論を用いている。これらの理論は、３次元的かつミクロな構造は想定していないので、結果として予測精度を悪化させる原因の一つになっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００６−２７２９２８号公報
【特許文献２】特開２００５−２８３５３９号公報
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】Ｒ．Ｔフェナー薯「有限要素法の実際」サイエンス社  １９８０年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明は、以上のような課題を解決するためになされたものであり、その目的は、樹脂成形品内の充填剤の配向状態を予測する際に時間及び費用がかからず簡便であり、樹脂成形品内の充填剤の配向状態を高い精度で予測することができる配向状態予測方法、及び樹脂成形品の変形挙動を正確に解析でき、樹脂成形品内の樹脂の流動についてＨｅｌｅ−Ｓｈｏｗ流れで表される部分以外の部分を解析する際にも樹脂成形品の変形挙動を高い精度で解析する変形挙動解析方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明者らは、上記課題を解決するために鋭意研究を重ねた。その結果、充填剤を所定の割合で含む樹脂組成物を成形してなる樹脂成形品の少なくとも一部について所定の方向に所定の間隔で複数のスライス画像を取得するスライス画像取得工程と、上記スライス画像を微小面積の画素に分割する分割工程と、分割工程によって分割された各画素の画像濃度を決定する画像濃度決定工程と、上記複数のスライス画像から一又は二以上のスライス画像を選択し、該選択したスライス画像において前記充填剤の割合が前記所定の割合になるように、前記充填剤と樹脂部分とを判別するための画像濃度閾値を決定する閾値決定工程と、画像濃度閾値と各画素の画素濃度とに基づいて複数のスライス画像を複数の二値化画像に変換する画像変換工程と、複数の二値化画像を順次積層し樹脂成形品のスライス画像取得部分の三次元モデルを再構成する再構成工程と、を有する樹脂成形品内の充填剤の配向状態を予測する配向状態予測方法であれば、上記課題を解決できることを見出し、本発明を完成するに至った。より具体的には本発明は以下のものを提供する。
【００１４】
（１）  充填剤を所定の割合で含む樹脂組成物を成形してなる樹脂成形品の少なくとも一部について所定の方向に所定の間隔で複数のスライス画像を取得するスライス画像取得工程と、前記スライス画像を微小面積の画素に分割する分割工程と、前記分割工程によって分割された各画素の画像濃度を決定する画像濃度決定工程と、前記複数のスライス画像から一又は二以上のスライス画像を選択し、該選択したスライス画像において前記充填剤の割合が前記所定の割合になるように、前記充填剤と樹脂部分とを判別するための画像濃度閾値を決定する閾値決定工程と、前記画像濃度閾値と各画素の画素濃度とに基づいて前記複数のスライス画像を複数の二値化画像に変換する画像変換工程と、前記複数の二値化画像を順次積層し前記樹脂成形品のスライス画像取得部分の三次元モデルを再構成する再構成工程と、を有する樹脂成形品内の充填剤の配向状態を予測する配向状態予測方法。
【００１５】
（２）  前記閾値決定工程は、前記スライス画像から任意にスライス画像を二以上選択し、前記選択されたスライス画像のそれぞれにおいて、前記充填剤の割合が前記所定の割合になるように、前記充填剤と樹脂部分とを判別するための画像濃度閾値を決定し、各画像濃度閾値を平均することによって画像濃度閾値の平均値を求める工程であり、
前記画像変換工程は、前記画像濃度閾値の平均値と各画素の画素濃度とに基づいて前記複数のスライス画像を複数の二値化画像に変換する工程である（１）に記載の配向状態予測方法。
【００１６】
（３）  前記スライス画像がＸ線ＣＴ画像である（１）又は（２）に記載の配向状態予測方法。
【００１７】
（４）  前記樹脂成形品は非ファウンテンフロー領域を有する樹脂成形品であり、前記スライス画像取得工程は、前記非ファウンテンフロー領域を含む部分を所定の方向に所定の間隔でスライスしたときの複数のスライス画像を取得する工程である（１）から（３）のいずれかに記載の配向状態予測方法。
【００１８】
（５）  前記非ファウンテンフロー領域が、ウエルド部である（４）に記載の配向状態予測方法。
【００１９】
（６）  （１）から（５）のいずれかに記載の配向状態予測方法から得られる三次元モデルを用いて樹脂成形品の変形挙動を解析する変形挙動解析方法。
【００２０】
（７）  充填剤を所定の割合で含む樹脂組成物を成形してなる樹脂成形品の少なくとも一部について所定の方向に所定の間隔で複数のスライス画像を取得するスライス画像取得工程と、前記スライス画像を微小面積の画素に分割する分割工程と、前記分割工程によって分割された各画素の画像濃度を決定する画像濃度決定工程と、前記複数のスライス画像から一又は二以上のスライス画像を選択し、該選択したスライス画像において前記充填剤の割合が前記所定の割合になるように、前記充填剤と樹脂部分とを判別するための画像濃度閾値を決定する閾値決定工程と、前記樹脂成形品の少なくとも一部の有限要素モデルを作成する有限要素モデル作成工程と、前記有限要素モデルのそれぞれの画像濃度を決定する要素モデル画像濃度決定工程と、前記画像濃度閾値と各有限要素モデルの画素濃度とに基づいて前記有限要素モデルを二値化した有限要素モデルに再構成する有限要素モデル再構成工程と、前記二値化した有限要素モデルを用いて樹脂成形品の変形挙動を解析する変形挙動解析方法。
【００２１】
（８）  前記閾値決定工程は、前記スライス画像から任意にスライス画像を二以上選択し、前記選択されたスライス画像のそれぞれにおいて、前記充填剤の割合が前記所定の割合になるように、前記充填剤と樹脂部分とを判別するための画像濃度閾値を決定し、各画像濃度閾値を平均することによって画像濃度閾値の平均値を求める工程であり、前記有限要素モデル再構成工程が、前記画像濃度閾値の平均値と各有限要素モデルの画素濃度とに基づいて前記有限要素モデルを二値化した有限要素モデルに再構成する工程である（７）に記載の変形挙動解析方法。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、樹脂成形品内の充填剤の配向状態を予測する際に時間及び費用がかからず簡便でありながら、樹脂成形品内の充填剤の配向状態を高い精度で予測することができるとともに、樹脂成形品の変形挙動を高い精度で解析できる。さらに樹脂成形品内の樹脂の流動についてＨｅｌｅ−Ｓｈｏｗ流れで表される部分以外の部分を予測する際にも高い精度で解析することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】ファウンテンフローを示す図である。
【図２】Ｘ線ＣＴ装置の模式図である。
【図３】（ａ）は、Ｘ線ＣＴ装置により撮影されたスライス画像を示す図である。（ｂ）は、二値化したスライス画像を示す図である。
【図４】閾値決定工程を示すフローチャートである。
【図５】本発明の配向状態予測方法から得られる三次元モデルの一例を示す図である。
【図６】実施例１、比較例１、実測１で用いた平板のモデル形状を示す図である。
【図７】実施例１で用いた樹脂試験片の樹脂成形品内での位置を示す図である。
【図８】実施例１の二値化した有限要素モデルを示す図である。
【図９】実施例２、比較例２、実測２で用いた平板のモデル形状を示す図である。
【図１０】実施例２で用いた樹脂試験片の樹脂成形品内での位置を示す図である。
【図１１】実施例２の二値化した有限要素モデルを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、本発明は以下に記載される発明に限定されない。
【００２５】
＜配向状態予測方法＞
本発明の配向状態予測方法は、充填剤を所定の割合で含む樹脂組成物を成形してなる樹脂成形品の少なくとも一部について所定の方向に所定の間隔で複数のスライス画像を取得するスライス画像取得工程と、スライス画像を微小面積の画素に分割する分割工程と、分割工程によって分割された各画素の画像濃度を決定する画像濃度決定工程と、複数のスライス画像から一又は二以上のスライス画像を選択し、該選択したスライス画像において充填剤の割合が上記所定の割合になるように、充填剤と樹脂部分とを判別するための画像濃度閾値を決定する閾値決定工程と、画像濃度閾値と各画素の画素濃度とに基づいて複数のスライス画像を複数の二値化画像に変換する画像変換工程と、複数の二値化画像を順次積層し樹脂成形品のスライス画像取得部分の三次元モデルを再構成する再構成工程と、を有することを特徴とする。以下、本発明の配向状態予測方法の各工程について説明する。
【００２６】
［スライス画像取得工程］
スライス画像取得工程とは、充填剤を所定の割合で含む樹脂組成物を成形してなる樹脂成形品の少なくとも一部における所定の方向に所定の間隔での複数のスライス画像を取得する工程である。
【００２７】
先ず、スライス画像を取得する対象となる樹脂成形品を決定する。この本発明の予測対象となる樹脂成形品は、充填剤を所定の割合で含む樹脂組成物を成形してなる。
【００２８】
本発明の配向状態予測方法は、従来公知の様々な樹脂を予測対象とすることができる。また、複数の樹脂をブレンドした樹脂混合物も上記樹脂組成物に含まれる。
【００２９】
上記樹脂組成物は充填剤を所定の割合で含む。充填剤の種類は、樹脂と充填剤の境界がはっきりと判り易くＸ線透過率が低い無機系の充填剤が好ましい。従来公知の無機充填剤として、繊維状充填剤、粉粒状充填剤、板状充填剤等が挙げられる。
好ましい繊維状充填剤として、例えば、ガラス繊維、アスベスト繊維、シリカ繊維、シリカ・アルミナ繊維、アルミナ繊維、ジルコニア繊維、窒化硼素繊維、窒化珪素繊維、硼素繊維、チタン酸カリウム繊維、さらにステンレス、アルミニウム、チタン、銅、真鍮等の金属の繊維状物等の無機質繊維状物質が挙げられる。
また、粉粒状充填剤としては、シリカ、石英粉末、ガラスビーズ、ミルドガラスファイバー、ガラスバルーン、ガラス粉、珪酸カルシウム、珪酸アルミニウム、カオリン、タルク、クレー、珪藻土、ウォラストナイトの如き珪酸塩、酸化鉄、酸化チタン、酸化亜鉛、三酸化アンチモン、アルミナの如き金属の酸化物、炭酸カルシウム、炭酸マグネシウムの如き金属の炭酸塩、硫酸カルシウム、硫酸バリウムの如き金属の硫酸塩、その他フェライト、炭化珪素、窒化珪素、窒化硼素、各種金属粉末等が挙げられる。
また、板状充填剤としては、マイカ、ガラスフレーク、各種の金属箔等が挙げられる。
【００３０】
上記充填剤の中でも特に繊維状充填剤を含む樹脂組成物を成形してなる樹脂成形品に対して、本発明の配向状態予測方法及び後述する変形挙動解析方法は好ましく適用することができる。繊維状充填剤を含む樹脂成形品は、充填剤の配向状態により物性等の異方性が大きい。その結果、より高い精度で充填剤の配向状態を予測しなければ、後述する樹脂成形品の変形挙動を解析する際に予測結果と実際の結果が合い難くなる。また、上記繊維状充填剤の中でもガラス繊維を含む樹脂組成物を成形してなる樹脂成形品に対して、本発明の配向状態予測方法及び後述する変形挙動解析方法は好ましく適用することができる。
【００３１】
上記樹脂組成物には、核剤、着色剤、酸化防止剤、安定剤、可塑剤、滑剤、離型剤及び難燃剤等の添加剤を添加して、所望の特性を付与した樹脂組成物も含まれる。
【００３２】
上記樹脂成形品は、従来公知の成形方法で得ることができる。従来公知の成形方法としては、例えば、圧縮成形、トランスファー成形、射出成形、押出成形、ブロー成形等種々の成形方法を挙げることができる。
【００３３】
本工程は、上記のようにして得られた樹脂成形品の少なくとも一部について、所定の方向に所定の間隔で複数のスライス画像を取得する。「少なくとも一部」とは、得られた樹脂成形品全体を充填剤の配向状態を予測する対象としてもよいし、樹脂成形品の一部を充填剤の配向状態を予測する対象としてもよいことを指す。例えば、樹脂成形品内の配向状態が一様な場合には、一部のみ配向状態を予測すれば、他の部分もその予測した一部と同様の配向状態であると予測することができる。したがって、樹脂成形品内の一部のみで配向状態を予測しても成形品全体としての変形挙動の解析に好ましく用いることができる。本発明の配向状態予測方法は、極めて高い精度で樹脂成形品内の充填剤の配向状態を予測することができる。
【００３４】
また、本発明の配向状態予測方法によれば、従来、予測が難しいとされていた樹脂成形品の非ファウンテンフロー領域の配向状態も予測することができる。「ファウンテンフロー領域」とは、図１に示すように、金型内で溶融樹脂が金型面との滑りによって流れるのではなく、流れの中心から金型面へ噴出す様に溶融樹脂が流れる部分を指す。「非ファウンテンフロー領域」とは、金型内で溶融樹脂が、上記のように流れない部分を指し、例えば、流動する溶融樹脂が合流することで形成されるウエルド部が挙げられる。従来、予測が困難とされていたウエルド部分の配向状態も、後述する方法で予測することができる。この場合には、ウエルド部でのスライス画像を取得する。本発明の配向状態予測方法の特徴の一つは、樹脂成形品内のウエルド部での充填剤の配向状態の予測精度が向上する点である。
【００３５】
樹脂成形品の一部をスライス画像取得の対象とする場合には、スライス画像を取得する対象となる樹脂成形品から必要に応じて樹脂成形品を切り出し、スライス画像を取得するための樹脂試験片を作製する。樹脂成形品全体をスライス画像取得の対象とする場合には、樹脂成形品全体が樹脂試験片となる。
【００３６】
スライス画像の取得方法は特に限定されないが、図２に示すようなＸ線ＣＴ装置１を用いて取得することができる。Ｘ線ＣＴ装置１は、樹脂試験片２にＸ線を照射するためのＸ線照射部１１と、樹脂試験片２を透過したＸ線を投影データとして検出するＸ線検出部１２と、樹脂試験片２を保持する試料台１３と、試料台１３を上下移動（図２中の矢印方向の移動）及び回転移動（図２中の白抜き矢印方向の移動）させるための回転駆動部１４と、複数の角度方向の投影データをスライス画像として再構成する画像処理部１５とを備える。
【００３７】
Ｘ線照射部１１は、樹脂試験片２にＸ線を照射させるための部位である。Ｘ線を照射できるものであれば特に限定されず、従来公知のＸ線照射装置を使用することができる。例えば、Ｘ線管等が挙げられる。Ｘ線照射部１１では、樹脂試験片２に照射するＸ線の照射条件を調整することができる。Ｘ線の照射条件としては、例えば、管電流、Ｘ線照射時間等がある。本発明の配向状態予測方法では、Ｘ線の照射条件は特に限定されず、予測の対象となる樹脂試験片の形状、含まれる樹脂の種類等に応じて適宜変更できる。
【００３８】
Ｘ線検出部１２は、樹脂試験片２を透過したＸ線を電気信号に変換した後、投影データとして検出する部位である。Ｘ線検出部１２は、樹脂試験片２を間に挟んでＸ線照射部１１に対向するように配置される。
【００３９】
試料台１３は、樹脂試験片２にＸ線が照射されるように樹脂試験片２を保持するための部位である。試料台はＸ線照射部１１とＸ線検出部１２との間に配置される。
【００４０】
回転駆動部１４は、試料台１３を上下移動及び回転移動させて、樹脂試験片２に複数の角度方向からＸ線を照射させるための部位である。回転駆動部１４は、試料台１３に接続されている。回転駆動部１４により、樹脂試験片２内の様々な位置に対して複数の方向からＸ線を照射できる。その結果、様々な角度から樹脂試験片２を透過したＸ線について、それぞれの投影データを得ることができる。
【００４１】
画像処理部１５は、複数の角度方向の投影データをスライス画像として再構成する部位である。画像処理部１５はＸ線検出部１２に接続されている。Ｘ線検出部１２で検出された投影データが画像処理部１５に送られ、従来公知の画像処理を行うことでスライス画像が得られる。従来公知の画像処理方法とは、例えば、各方向の投影データを一次元フーリエ変換し、これらを合成して二次元フーリエ変換像を作成してこれを逆フーリエ変換して再構成画像を得る方法が挙げられる。
【００４２】
スライス画像は、樹脂成形品内での所定の方向における所定の間隔でのスライス画像である。したがって、本工程では複数のスライス画像が得られる。「所定の間隔」とは、スライス画像を得る際に濃淡を平均化する範囲である。スライス画像の間隔は特に限定されず、測定対象によって適宜変更して実施することができるが、繊維系充填剤を含む樹脂成形品内の充填剤の配向状態を適切に予測するためには、スライス画像の間隔は充填材の平均直径以下、平均直径が不明な場合には２０μｍ以下であることが好ましい。また、「所定の方向」はスライス画像の画像面に垂直な方向であり、所定の方向は所望の方向に設定することができる。
【００４３】
上記のようにして得られるスライス画像の一例を図３（ａ）示す。図３（ａ）にはモノトーンのスライス画像が示されている。より黒い部分は樹脂成形品内でＸ線を透過しやすい部分であり、より白い部分は樹脂成形品内でＸ線を透過し難い部分である。スライス画像には樹脂部分と充填剤部分とが含まれている。通常、樹脂部分は充填剤部分と比較してＸ線を透過しやすい。したがって、図３（ａ）では、黒色部分が樹脂を表す傾向にあり、白色部分が充填剤を表す傾向にある。なお、下記の通り、スライス画像にはノイズパターンも含まれることから、単純に黒色で表される部分が樹脂部分、白色で表される部分が充填剤部分であるとはいえない。
【００４４】
樹脂部分と充填剤部分とはＸ線吸収率が異なるため濃淡のある画像が得られる。さらに、このようにＸ線吸収率の異なる複数の材料から構成されている樹脂試験片２のスライス画像を得る場合、樹脂部分と充填剤部分との境界を挟んでＸ線吸収率が不連続的に変化する。このため、Ｘ線検出部１２で得られる投影データにも不連続的（急峻）な変化が現れる。その結果、その一次元フーリエ変換像には不連続的な変化に起因する高周波成分が大きく現れる。この高周波成分に起因する数値計算誤差により、画像処理部１５から得られる再構成画像にはアーチファクトと呼ばれる虚像（ノイズパターン）が出現する。このノイズパターンもスライス画像に含まれる。このノイズパターンはスライス画像を用いて充填剤の配向状態を予測する上で大きな障害となっている。従来の方法では適切な充填剤の配向状態を予測することが困難であった。本発明の方法であれば適切な充填剤の配向状態の予測をすることができる。
【００４５】
［分割工程］
分割工程とは、スライス画像を微小面積の画素に分割する。本工程は、上記のスライス画像取得工程で得られた二以上のスライス画像の全てで行う。一つの画素の大きさは特に限定されず、スライス画像の色の状態及び濃度分布を把握できる程度であればよい。なお、スライス画像を取得した時点でスライス画像が、色の濃度分布を把握できる程度の微小面積の画素に分割されている場合には、もとのスライス画像の画素をそのまま分割後の画素として以下の工程に用いることができる。
【００４６】
［画像濃度決定工程］
画像濃度決定工程とは、上記分割工程によって分割された各画素の画像濃度を決定する工程である。画像濃度は従来公知の方法で測定することにより決定することができる。上記の通り、スライス画像には、樹脂部分、充填剤部分、ノイズ部分が含まれる。これらの全てについて濃度を決定する。例えば、画素の画像濃度を画像の明度についての階調数で表すことができる。階調数で画像濃度を表す場合の階調数は特に限定されず、スライス画像の色の状態及び濃度分布を把握できる程度の階調数であればよい。なお、図３（ａ）には、２５６階調のモノトーンのスライス画像が示されている。
【００４７】
一画素内での画像濃度に濃淡がある場合、その画素の画像濃度の決定方法は特に限定されないが、例えば、その画素の画像濃度を画素内での面積の大きい部分の画像濃度に決定してもよいし、その画素内での画像濃度の平均をとってもよい。
【００４８】
［閾値決定工程］
閾値決定工程とは、上記複数のスライス画像から一又は二以上のスライス画像を選択し、該選択したスライス画像において充填剤の割合が上記所定の割合（樹脂成形品に含まれる充填剤の割合）になるように、充填剤と樹脂部分とを判別するための画像濃度閾値を決定する工程である。即ち、上記の画像濃度決定工程で得られた画像濃度において、どの程度の濃さの部分（どの程度黒い部分）までを樹脂部分と予測し、どの程度の薄さの部分（どの程度白い部分）までを充填剤部分と予測するための画像濃度の閾値を決定する工程である。
【００４９】
本工程では、先ず、閾値を決定するためのスライス画像を選択する。選択するスライス画像は、一又は二以上のスライス画像である。先ず、一枚のスライス画像から閾値を決定する方法を、具体的に図４のフローチャートを用いて説明する。なお、閾値決定方法は下記の方法に限定されるものではない。
【００５０】
スライス画像は、上記の通り図３（ａ）に示されるような画像であり、白色の部分、黒色の部分、灰色の部分が含まれている。このスライス画像は、上記画像濃度決定工程で画像濃度を明度についての階調数（２５６階調）で表したものである。閾値となる階調数を境に樹脂部分として予測する部分と、充填剤部分として予測する部分に分ける。
【００５１】
先ず、図４に示すように所定の階調数を閾値に設定する（ステップ１）。次いで、ステップ１で設定した閾値からスライス画像を二値化する（ステップ２）。二値化したスライス画像中に樹脂部分と充填剤部分とがどの程度の割合でそれぞれ含まれているかを計算する（ステップ３）。ステップ３で得られた樹脂部分又は充填剤部分の含有割合と、実際の樹脂成形品内の充填剤の割合（所定の割合）又は樹脂の割合とを比較し、ステップ１で設定した閾値が適切か否かを判断する（ステップ４）。ステップ４の結果から、ステップ１で設定した閾値が適切な閾値と判断できるものであれば、ステップ１で設定した閾値を樹脂部分と充填剤部分とを判別するための画像濃度閾値として決定する。ステップ１で設定した閾値が適切な閾値であると判断できない場合には、閾値を変更する（ステップ５）。ステップ５で閾値を変更後、再びステップ２に戻る。ステップ４で適切な閾値と判断できるまで、ステップ５、ステップ２、ステップ３．ステップ４を繰り返し行う。
【００５２】
ステップ１では、所定の階調数を閾値に設定する。ステップ４で適切な閾値であるか否かを判断するため、ステップ１ではどのような値を閾値と設定しても問題がない。このため、この閾値を設定する際の設定方法は特に限定されず、例えば、目視等により閾値になりそうなおよその値を閾値として設定することができる。
【００５３】
ステップ２では、ステップ１で設定した閾値から、選択した一枚のスライス画像を二値化する。例えば、後述する画像変換工程と同様の方法でスライス画像を二値化したスライス画像（二値化画像）に変換する。二値化画像を図３（ｂ）に示した。図３（ｂ）では、白黒反転させて表示したものを示した。
【００５４】
ステップ３では、二値化したスライス画像中に樹脂部分と充填剤部分とがどの程度の割合でそれぞれ含まれているかを計算する。例えば、二値化したスライス画像から、樹脂部分と充填剤部分との面積比を計算する方法で樹脂部分の含有割合と充填剤部分の含有割合とを計算することができる。含有割合は量比等で表すこともできるが、本発明では、このような面積比を用いる計算方法で上記含有割合を算出することが好ましい。
【００５５】
ステップ４では、ステップ３で得られた樹脂部分又は充填剤部分の含有割合と、実際の樹脂成形品内の充填剤の割合（所定の割合）又は樹脂の割合とを比較し、ステップ１で設定した閾値が適切か否かを判断する。「樹脂成形品内の充填剤の割合（所定の割合）又は樹脂の割合」とは、量から決定される割合、体積から決定される割合等であり、どのような割合であるかは特に限定されないが、体積比を用いて各成分の割合を表すことが好ましい。樹脂成形品内の樹脂部分の体積と充填剤部分の体積との比が予め分かっていない場合には、樹脂成形品の比重を計測し、樹脂の比重、充填剤の比重より計算する方法で求めることができる。
【００５６】
特に、本工程では、上記ステップ３で樹脂部分又は充填剤部分の割合を面積比で表したものと、実際の樹脂成形品内の樹脂部分又は充填剤部分の割合を体積比で表したものとを比較することが好ましい。実際の樹脂成形品内の樹脂部分の占有体積、充填剤部分の占有体積との比と、二値化したスライス画像内での樹脂部分の占有面積と充填剤部分の占有面積との比を比較することで、より適切な閾値を求めることができる。
【００５７】
さらに、ステップ３で得られた各成分の含有割合と、樹脂成形品内の充填剤の割合（所定の割合）又は樹脂部分の割合との比較からステップ１で設定した閾値が適切な値であるか否かを判断する。本発明の特徴の一つは、「スライス画像において充填剤の割合が実際の樹脂成形品に含まれる充填剤の所定の割合になるように、充填剤と樹脂部分とを判別する閾値を決定すること」であり、このステップ４がこの具体的な閾値を決定するステップに当たる。即ち、二値化したスライス画像から計算した樹脂部分又は充填剤部分の含有割合と、実際の樹脂成形品内の充填剤の割合（所定の割合）又は樹脂の割合とを比較し、閾値が適切か否かを判断する点が本発明の特徴の一つである。例えば、ステップ３で各成分の割合を面積比で表し、樹脂成形品内の充填剤の割合（所定の割合）及び樹脂の割合を体積比で表したとすると、この面積比と体積比とが一致すれば閾値は適切な値であると判断できる。また、面積比と体積比とが異なる場合であっても、その差が微差であると判断できる場合には、ステップ１で設定した閾値は適切であると判断することがきる。どの程度の差が「微差」に当たるかは、対象となる樹脂成形品の種類等によって異なるものの、樹脂部分又は充填剤部分の割合同士を比較した場合に差が０．５％以内であれば適切な閾値と判断できる。
【００５８】
ステップ１で設定した閾値が、適切な閾値と判断された場合には、この閾値を画像濃度閾値として次の画像変換工程に進む。一方、ステップ１で設定した閾値が、適切な閾値と判断されなかった場合には、ステップ５に進み閾値を変更する。
【００５９】
ステップ５では、ステップ４において設定した閾値が適切でないと判断された場合に閾値を変更する。ステップ４で樹脂部分が多くなりすぎるために適切な閾値でないと判断された場合には、樹脂部分が少なくなるように閾値を変更し、ステップ４で充填剤部分が多くなりすぎるために適切な閾値でないと判断された場合には、充填剤部分が少なくなるように閾値を変更する。通常、樹脂部分は充填剤部分と比較して、Ｘ線を透過しやすいため白色（明るい色）になる。したがって、ステップ１で設定した閾値では樹脂部分が多くなり過ぎる場合には、より暗い階調数が閾値になるように変更する。一方、ステップ１で設定した閾値では充填剤部分が多くなり過ぎる場合には、より明るい階調数が閾値になるように変更する。
【００６０】
閾値を変更し、その閾値を用いて、さらにステップ２からステップ４を行う。変更した閾値がステップ４で適切な閾値と判断された場合には、この変更した閾値を画像濃度閾値として次の画像変換工程に進む。一方、適切な閾値と判断されなかった場合には、さらに閾値を変更し、適切な閾値が得られるまでステップ５（閾値の変更）、ステップ２（変更した閾値を用いてスライス画像を二値化画像に変換）、ステップ３（二値化したスライス画像から各成分の割合を計算）、ステップ４（閾値が適切か否かの判断）を繰り返し行う。
【００６１】
本工程では、例えば、上記のようにして画像濃度閾値を決定する。また、以下、複数のスライス画像を用いて画像濃度閾値を決定する方法について説明する。
【００６２】
複数のスライス画像のそれぞれについて、画像濃度閾値を決定する。例えば、図４に示すような上記ステップ１からステップ５の方法で各スライス画像について画像濃度閾値を決定することができる。このように複数のスライス画像のそれぞれについて画像濃度閾値を求め、これらの画像濃度閾値の値から次の画像変換工程に用いる画像濃度閾値を決定することでより適切な画像濃度閾値を決定することができる。
【００６３】
上記複数のスライス画像それぞれについての画像濃度閾値から画像変換工程に用いる画像濃度閾値を決定する方法は特に限定されないが、求めた全ての画像濃度閾値を平均した値（画像濃度閾値の平均値）を画像変換工程に用いる画像濃度閾値とする方法が好ましい。簡単に適切な画像濃度閾値を決定することができるからである。
【００６４】
上記の通り、スライス画像には樹脂部分、充填剤部分、ノイズ部分が含まれる。本発明の配向状態予測方法の大きな特徴の一つは、スライス画像に含まれるノイズ部分も含めて樹脂部分と充填剤部分とを分ける閾値を、スライス画像において上記充填剤の割合が実際に樹脂成形品に含まれる充填剤の割合（所定の割合）になるように、充填剤部分と樹脂部分とを判別するための画像濃度閾値を決定することで、適切に樹脂成形品内での充填剤の配向状態を予測することができる点である。
【００６５】
［画像変換工程］
画像変換工程とは、画像濃度閾値と各画素の画素濃度とに基づいて上記スライス画像を二値化画像に変換する工程である。スライス画像を二値化画像に変換する方法は特に限定されないが、上記閾値決定工程で求めた閾値以上の部分を白色で表示し、閾値未満の部分を黒色で表示する方法等が挙げられる。
【００６６】
より具体的には、画像濃度決定工程で決定した各画素での画像濃度と上記画像濃度閾値とを比較して、それぞれの画素について、画素の画像濃度が画像濃度閾値以上の場合には白色を、画素の画像濃度が画像濃度閾値未満の場合には黒色を表示した二値化画像を図３（ｂ）に示した。図３（ｂ）に示す二値化画像は樹脂部分が白色、充填剤部分が黒色で表されている。
【００６７】
［再構成工程］
再構成工程とは、上記画像変換工程で複数のスライス画像を基に得られた二値化画像を順次積層し樹脂成形品のスライス画像取得部分の三次元モデルを再構成する工程である。
【００６８】
上記スライス画像取得工程の説明の通り、スライス画像は、所定の方向に所定の間隔で取得する。したがって、スライス画像は所定の厚みを有する。上記の二値化画像からスライス画像表面での樹脂部分と充填剤部分との予測はできているが、三次元モデルを再構成するためには、スライス画像の厚み方向の各位置で樹脂部分又は充填剤部分を予測する必要がある。厚み方向の各位置での予測方法は特に限定されないが、例えば、各スライス画像において、表面で樹脂部分と予測した場合には、厚み方向は全て樹脂部分と予測し、表面で充填剤部分と予測した場合には、厚み方向は全て充填剤部分と予測する方法が好ましい。特に、この予測方法と、スライス画像取得工程で説明した通りスライス画像の間隔を２０μｍ以下に設定することとを組み合わせることで、より正確な三次元モデルを容易に得ることができる。
【００６９】
本発明の配向状態予測方法から得られ三次元モデル３の例を図５に示した。図５中の黒い部分が充填剤３１を表し、白い部分が樹脂部分３２を表す。後述する変形挙動解析方法に本発明の配向状態予測方法から得られる三次元モデルを用いることで、正確な変形挙動解析が可能になる。
【００７０】
＜変形挙動解析方法＞
本発明の変形挙動解析方法は、上記配向状態予測方法で得られる三次元モデルをもとに行う変形挙動解析である。「変形挙動解析」とは、樹脂成形品に力を加えた場合の樹脂成形品の変形挙動、樹脂成形品に発生する応力等が挙げられる。
【００７１】
樹脂成形品内の一部のみの三次元モデルしかない場合であっても、樹脂成形品内部で機械的強度等の物性が一様な場合には、樹脂成形品全体をその一部の繰り返しであるとすることで変形挙動解析を行うことができる。また、樹脂成形品内部のウエルド部分等の変形しやすい箇所が予め分かっている場合には、その部分の三次元モデルを作製し、その部分の変形挙動解析を行うことで、適切な変形挙動解析を行うことができる。
【００７２】
変形挙動解析方法は特に限定されず、従来公知の解析方法を用いることができる。本発明の変形挙動解析方法においては、有限要素法を用いる変形挙動解析方法であることが好ましい。以下、有限要素法を用いる変形挙動解析の一例について説明する。
【００７３】
［有限要素モデル作成工程］
上述のスライス画像取得工程から閾値決定工程までを行った後、先ず、変形挙動解析の対象となる樹脂成形品の形状定義を行う。具体的には、ＣＡＤシステム等により形状を定義、ＣＡＤインターフェースを利用して形状の取り込み、又はＣＡＤシステムにより形状を作成する。この際、Ｘ線ＣＴ装置で撮影した範囲にて直方体を作成する。
【００７４】
形状定義後、要素分割プリプロセッサで要素分割を行い、解析用のモデルを作成する。この際、要素の形状はボクセル要素とよばれる、立方体状の要素とした。なお、ボクセル要素は一次要素、二次要素が選択可能である。また、ボクセル要素を分割して、四面体要素等に変換することも可能である。本実施形態においては一次のボクセル要素とした。
【００７５】
［要素モデル画像濃度決定工程］
ボクセルごとに画像濃度を決定する。画像濃度を決定する際に用いるのはスライス画像である。スライス画像の表面から画像濃度を決定する。スライス画像の画像濃度をボクセルの画像濃度として決定する。スライス画像の画像濃度に濃淡がある場合、そのボクセルの画像濃度の決定方法は特に限定されないが、例えば、占有領域が大きい部分の画像濃度に決定してもよいし、画像濃度の平均をとってもよい。
【００７６】
［有限要素モデル再構成工程］
作製したボクセル要素を作成後、各材料の位置関係を要素に投影し、二値化した有限要素モデルを作成する。投影する際には、予め求めておいた画像濃度閾値を用いる。
【００７７】
［変形挙動の解析］
最後に、物性等を境界条件として各要素に設定する。この際、各成分の物性値は、等方性、異方性、非線形性等の解析の目的、種類に応じて設定する。また、構造解析計算に必要な境界条件を与える。そして有限要素法に基づく計算により、従来公知の方法で所望の応力分布、歪分布、変形分布等を得ることができる。
【００７８】
なお、Ｘ線ＣＴ装置の解像度によっては、要素分割数が多大となり、用いる有限要素法のソフトの仕様によっては解析事態が不可、あるいは多大な時間を要する場合がある。有限要素法ソフトの仕様、計算するコンピュータシステムの仕様、計算コストに応じてモデル化範囲を小さくする必要がある。
【実施例】
【００７９】
以下、実施例及び比較例を示し、本発明を具体的に説明するが、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。
【００８０】
＜実施例１＞
［スライス画像取得工程］
実施例１に用いた樹脂成形品の形状は端面にリブを設置した平板である。このモデル形状４を図６に示す。この樹脂成形品は射出成形にて作製した。樹脂成形品の形状及び射出成形の際の成形条件を以下に示す。なお、実施例１でのゲート配置はウエルドが形成されるような２点ピンゲートとした。
形状  ：縦１００ｍｍ、横５０ｍｍ、厚さ２ｍｍｔ、リブ厚み２ｍｍｔ、リブ高さ４ｍｍｔ
樹脂：ガラス繊維３０質量％含有強化ポリブチレンテレフタレート樹脂
金型温度：６０℃                
樹脂温度：２６０℃
充填率  ：１７．３ｃｍ３／ｓ
保圧    ：４９ＭＰａ／５ｓｅｃ，
冷却時間：７ｓｅｃ
【００８１】
次に、射出成形にて得られた樹脂成形品を図７（ａ）に示す位置Ａにて図７（ｂ）に示すように３ｍｍ×１０ｍｍ四方にて肉厚方向に切り出し樹脂試験片５を作製し、Ｘ線ＣＴ装置による撮影により樹脂試験片のスライス画像の取得を行った（試験片はウエルド部を含む）。樹脂試験片をＸ線ＣＴ装置の試料台に乗せ撮影した。撮影装置には市販のＸ線ＣＴ装置（株式会社  日鉄エレックス製  ＥＬＥ  ＳＣＡＮ  ｍｉｎｉ）を用いた。撮影条件を以下に示す。
電圧  ：３２ｋＶ
管電流：１３０ｍＡ
解像度：６μｍ（スライス画像の間隔）
【００８２】
［分割工程、画像濃度決定工程］
分割工程は、スライス画像を微小面積の画素に分割する工程であるが、実施例１ではスライス画像の画素をそのまま用いた。各画素の画像濃度の決定については、市販の画像処理ソフトＩｍａｇｅＪを用いた。
【００８３】
［閾値決定工程］
実施例におけるガラス繊維の体積分率は１８．１ｖｏｌ％である。これは、材料作成時の樹脂と充填剤の仕込み比から計算した。撮影した範囲の画素数に対し、ガラスと判定した画素の割合が１７．８％から１８．４％に入るように画像濃度閾値を調整した。
【００８４】
［画像変換工程、再構成工程］
Ｘ線ＣＴ装置にて得られた画像を二値化するために、画像を構成する各画素に対し、設定した画像濃度閾値以上の明度を持つ場合を１、それ未満を０とした。画像濃度閾値以上（「１」で表したもの）を黒色、画像濃度閾値未満（「０」で表したもの）を白色とし、各画素に色を割り当てて三次元モデルを得た。三次元モデルを図５に示した。
【００８５】
［変形挙動解析方法］
図８に示すように樹脂成形品全体の肉厚方向に３１０要素、樹脂成形品長手方向に１００要素、樹脂成形品幅方向に４０要素に分割し有限要素モデル６を構築した（図８には、二値化後のものを示した）。要素の形状はボクセル要素とよばれる、立方体状の要素とした。スライス画像から各ボクセル要素の画像濃度を決定した。この際、ボクセルの画像濃度は各スライス画像において、測定した画像濃度とした。画像濃度の測定の際には、上記の市販の画像処理ソフトＩｍａｇｅＪを用いた。
【００８６】
そして、二値化画像の一画素分の材料データを各要素に入力する。以上の操作により得られた二値化した有限要素モデルを図８に示した。実施例１においては、樹脂部分、フィラー部分とも等方性として、樹脂部分については弾性率２５００ＭＰａ、ポアソン比０．３５、フィラー部分については弾性率７２０００ＭＰａ、ポアソン比０．２２を与えた。
【００８７】
上記の構造解析における詳細な計算方法は非特許文献１等にて周知であり、市販されているソフトウエアで計算可能であるので、詳細説明は省略する。実施例１においては市販のソフトウエア（ＡＮＳＹＳ，  Ｉｎｃ製  ＡＮＳＹＳ  １１．０）を用いた。樹脂試験片長手方向に垂直な面の一方を垂直方向に固定し、他の一方については１％の歪に相当する強制変位を与えた。樹脂試験片幅方向に垂直な面に対しては面垂直方向を拘束した。解析は線形静解析と設定した。解析結果（初期弾性率（流動方向弾性率、流動垂直方向弾性率））を表１に示した。
【００８８】
＜実施例２＞
実施例２として、ウエルドを含まない部分のＸ線ＣＴ画像情報を用いて、実施例１と同様の解析を実施した。実施例２に用いた樹脂成形品の形状は平板である。その樹脂成形品の形状７を図９に示す。この樹脂成形品は射出成形にて作製した。樹脂成形品の形状及び射出成形の際の成形条件を以下に示した。
形状    ：縦８０ｍｍ、横８０ｍｍ、厚さ２ｍｍｔ、厚み２ｍｍｔ
樹脂    ：ガラス繊維３０質量％含有強化ポリブチレンテレフタレート樹脂
金型温度：６０℃                
樹脂温度：２６０℃
充填率  ：１７．３  ｃｍ３／ｓ
保圧    ：３９．２ＭＰａ／５ｓｅｃ，
冷却時間：７ｓｅｃ
【００８９】
射出成形にて得られた樹脂成形品を図１０（ａ）に示す位置Ｂにて図１０（ｂ）に示すように３ｍｍ×２．５ｍｍ四方にて肉厚方向に切り出し樹脂試験片８を作製し、実施例１と同様にしてＸ線ＣＴで撮影した。撮影装置、撮影方法は実施例１と同様である。さらに、実施例１と同様にＸ線ＣＴ装置にて得られた画像を２値化した。Ｘ線ＣＴ装置にて撮影した部分の三次元モデルを作製した。三次元モデル９を図１１（ａ）に示した。
【００９０】
図１１（ｂ）に示すように上記三次元モデル全体を肉厚方向に３０５要素、樹脂試験片長手方向に６０要素、樹脂試験片幅方向に６０要素に分割し有限要素モデル１０を構築した（図１１（ｂ）には二値化後のものを示した）。樹脂部分、フィラー部分とも等方性として、樹脂部分については実施例１と同一の材料物性値を与えた。このように準備して得られた有限要素モデルに対し、試験片長手方向に垂直な面の一方を垂直方向に固定し、他の一方については実施例１と同様な１％の歪に相当する強制変位を与えた。試験片幅方向に垂直な面に対しては面垂直方向を拘束し市販のＡＮＳＹＳ，  Ｉｎｃ製  ＡＮＳＹＳ  １１．０を用いて解析した。解析は線形静解析と設定した。解析結果（初期弾性率（流動方向弾性率、流動垂直方向弾性率））を表１に示した。
【００９１】
＜比較例１、２＞
従来の市販の流動解析ソフトウエアを用いた方法で行った比較例について説明する。実施例１、２と同じ形状にて、ランナー、ゲートをモデル化し、要素分割をする。そのモデルに対し、境界条件として成形条件を与え計算した。成形条件は実施例１、２と同一である。流動解析によって得られた樹脂の流速分布、固化状態等から、文献（Ｍｏｌｄｆｌｏｗ  Ｐｌａｓｔｉｃ  Ｉｎｓｉｇｈｔ  Ｖｅｒ６．１  ｈｅｌｐ  ，  Ｍｏｌｄｆｌｏｗ  Ｃｏｒｐ．）に記載のようなＦｏｌｇｅｒ−Ｔｕｃｋｅｒ式を用いて要素ごとの繊維配向方向、繊維配向度を求める。その繊維配向状態を元に、上記文献に記載のようなＴａｎｄｏｎ−Ｗｅｎｇ式を用い要素ごとの剛性マトリックスを算出する。その要素に対し、実施例と同様な拘束条件をあたえ、構造解析の条件とした。得られた解析結果（初期弾性率（流動方向弾性率、流動垂直方向弾性率））を表１に示した。
【００９２】
＜参考例１＞
実施例として、本発明形態の効果を検証するために、ウエルド部分の物性の実測（実施例１に記載される試験）を試みた。実測結果（初期弾性率（流動方向弾性率））を表１に示した。なお、ウエルド部分の幅は０．６ｍｍとした。
【００９３】
＜参考例２、３＞
実施例２、比較例２の精度を比較するため、実測値を求めた。射出成形により得られた平板を流動方向、流動垂直方向として平板中心部を基準に短冊状に切り出し加工した。雰囲気温度は室温としてＩＳＯ  ５２７−１，２に従い、市販の万能試験機により両端を支持・固定して引張試験を実施し、初期弾性率（流動方向弾性率、流動垂直方向弾性率）を求めた。
【００９４】
【表１】
0005583929.tif 000002
【００９５】
ウエルド部の流動方向弾性率について、実測値１と実施例１及び比較例１とを比較した場合、実施例１の方が比較例１よりも実測値１に近い値になっている。非ウエルド部に関して、実施例２においては実測値２に近い弾性率であり、精度が良い。比較例２に関しては、全体的に弾性率が低く、予測精度が劣る結果となった。
【符号の説明】
【００９６】
１      Ｘ線ＣＴ装置
１１    Ｘ線照射部
１２    Ｘ線検出部
１３    試料台
１４    回転駆動部
１５    画像処理部
２      樹脂試験片
【図１】
0005583929.tif 000003
【図２】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図３】
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