(57)【要約】【課題】熱可塑性樹脂とガラス繊維束とを押出機で混練して成形してなる樹脂成形体中のガラス繊維の繊維長の分布を高い精度で予測する技術を提供する。【解決手段】熱可塑性樹脂とガラス繊維束とを押出機で混練して成形してなる樹脂成形体中のガラス繊維の繊維長の分布を導出するガラス繊維長分布導出装置であり、粒子追跡法で導出した各トレーサー粒子に作用するせん断応力の時間分布を（Ｑβ／Ｎｓγ）で割ったものを、各ガラス繊維に作用するせん断応力の時間分布とみなして、ガラス繊維長分布を導出する装置とする。【選択図】図１
2014000771.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
熱可塑性樹脂とガラス繊維束とを押出機で混練して成形してなる樹脂成形体中のガラス繊維の繊維長の分布を導出するガラス繊維長分布導出装置であって、
粒子追跡法により、所定の混練条件下で導出される、複数の仮想粒子のそれぞれが受けるせん断応力の時間分布をτ（ｔ）とし、
押出機内で各ガラス繊維に作用するせん断応力の時間分布τｇを下記式（Ｉ）で表したときに、
押出量Ｑとスクリュー回転数Ｎｓとを１組とする任意に決めた少なくとも２つの各混練条件での実測された平均繊維長Ｌを入力する実測値入力部と、
前記少なくとも２つの混練条件での、下記式（Ｉ）から導出される時間分布τｇに基づいて、各ガラス繊維が押出機内で切断される回数である切断回数を見積もり、前記切断回数から樹脂成形体中の各ガラス繊維長を導出し、このガラス繊維長から平均繊維長Ｌを算出したときに、前記実測値入力部から入力された平均繊維長Ｌとの誤差が所望の範囲になるように、β、γを導出する定数導出部と、
押出量Ｑとスクリュー回転数Ｎｓとを１組とする任意に決めた混練条件で、各ガラス繊維に作用するせん断応力の時間分布を下記式（Ｉ）から導出し、各ガラス繊維が押出機内で切断される回数である切断回数を見積もり、前記切断回数から樹脂成形体中の各ガラス繊維長を導出し、このガラス繊維長に基づいて、ガラス繊維長分布を導出するガラス繊維長分布導出部とを有するガラス繊維長分布導出装置。
τｇ（ｔ）＝τ（ｔ）／（Ｑβ／Ｎｓγ）      （Ｉ）
（上記式（Ｉ）中の、Ｑは押出量、Ｎｓはスクリュー回転数、β、γは定数である。）
【請求項２】
前記γは前記β以上の値であり、且つ０．６５以上０．９以下である請求項１に記載のガラス繊維長分布導出方法。
【請求項３】
各ガラス繊維が押出機内で切断された際に１回の切断毎に繊維長がＢ分割されるとしたときに、各ガラス繊維の押出機内での切断回数ｎとｎ回目の切断に必要なせん断応力τＣＲとの関係を下記式（ＩＩ）で表し、前記τｇが前記τＣＲ以上の場合にｎ回目の切断が起こるとし、
各ガラス繊維のそれぞれについて、押出機に供給する前の繊維長をＬｂｅｆｏｒｅ、成形後の樹脂成形体内のガラス繊維の繊維長をＬａｆｔｅｒ、Ｌａｆｔｅｒを下記式（ＩＩＩ）で表したときに、
前記定数導出部は、下記（ステップ１）〜（ステップ６）から定数Ａ、Ｃ、β、γを導出し、
前記ガラス繊維長分布導出部は、押出量Ｑとスクリュー回転数Ｎｓとを１組とする任意に決めた混練条件での、成形後の各ガラス繊維の繊維長Ｌａｆｔｅｒを、前記定数導出部で導出した定数Ａ、Ｃ、βＱ、βＮｓと下記式（Ｉ）〜（ＩＩＩ）とに基づき導出し、導出された各ガラス繊維の繊維長Ｌａｆｔｅｒに基づいて、樹脂成形体中のガラス繊維の繊維長の分布を導出する請求項１又は２に記載のガラス繊維長分布導出装置。
（ステップ１）押出量Ｑとスクリュー回転数Ｎｓとを１組とする混練条件を少なくとも３つ設定し、各混練条件で成形されたそれぞれの樹脂成形体中のガラス繊維の平均繊維長Ｌを実測するステップ。
（ステップ２）定数βＱ、βＮｓに任意に決めた値を代入して、各混練条件でのτｇを下記式（Ｉ）に基づいて導出するステップ。
（ステップ３）定数Ａに任意に決めた値を代入し、切断に必要なせん断応力τＣＲを切断回数毎に算出するステップ。
（ステップ４）切断回数毎に算出された切断に必要なせん断応力τＣＲと、ステップ２で導出した各ガラス繊維に作用するせん断応力の経時変化を表すτｇとを対比して、成形時に各ガラス繊維が切断される回数を導出するステップ。
（ステップ５）ステップ４で導出した各ガラス繊維の切断回数を下記式（ＩＩＩ）のｎに代入し各ガラス繊維の樹脂成形体中での繊維長Ｌａｆｔｅｒを算出して、算出された各ガラス繊維の繊維長Ｌａｆｔｅｒに基づいて、各混練条件でのガラス繊維長分布を導出するステップ。
（ステップ６）ステップ５で導出したガラス繊維長分布に基づいて、各混練条件におけるガラス繊維の平均繊維長を導出し、これらをステップ１で導出した各混練条件における平均繊維長の実測値と対比して、誤差が所望の値以下の場合には、定数Ａ、βＱ、βＮｓをステップ２及び３で決めた値とし、誤差が所望の値を超える場合には、上記ステップ２〜６を繰り返すステップ。
τＣＲ＝Ａ×Ｃｎ      （ＩＩ）
Ｌａｆｔｅｒ＝Ｌｂｅｆｏｒｅ／Ｂｎ      （ＩＩＩ）
（上記式（ＩＩ）、（ＩＩＩ）中の、Ａは定数、ｎは０以上の整数、Ｂは１を超える整数である。）
【請求項４】
前記γは前記β以上の値であり、且つ０．６５以上０．９以下である請求項３に記載のガラス繊維長分布導出装置。
【請求項５】
熱可塑性樹脂とガラス繊維束とを押出機で混練して成形してなる樹脂成形体中のガラス繊維の繊維長の分布を導出するガラス繊維長分布導出装置であって、
粒子追跡法により、所定の混練条件下で導出される、複数の仮想粒子のそれぞれが受けるせん断応力の時間分布をτ（ｔ）とし、
押出機内で各ガラス繊維に作用するせん断応力の時間分布τｇを下記式（Ｉ）で表したときに、
樹脂成形体を構成する熱可塑性樹脂組成物の種類毎に固有のβ、γを記憶する記憶部と、
成形に使用する熱可塑性樹脂組成物に固有のβ、γを前記記憶部から選択し、押出量Ｑとスクリュー回転数Ｎｓとを１組とする任意に決めた混練条件で、各ガラス繊維に作用するせん断応力の時間分布を下記式（Ｉ）から導出し、各ガラス繊維が押出機内で切断される回数である切断回数を見積もり、前記切断回数から樹脂成形体中の各ガラス繊維長を導出し、このガラス繊維長に基づいて、ガラス繊維長分布を導出するガラス繊維長分布導出部とを備えるガラス繊維長分布導出装置。
τｇ（ｔ）＝τ（ｔ）／（Ｑβ／Ｎｓγ）      （Ｉ）
（上記式（Ｉ）中の、Ｑは押出量、Ｎｓはスクリュー回転数、β、γは定数である。）
【請求項６】
請求項１から５のいずれかに記載のガラス繊維長分布導出装置の機能をコンピュータで実現するためのガラス繊維分布導出用プログラム。
【請求項７】
請求項６記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能なガラス繊維分布導出用記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ガラス繊維長分布導出装置、ガラス繊維分布導出用プログラム、及びガラス繊維分布導出用記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
熱可塑性樹脂にガラス繊維を混合混練し、ガラス繊維強化熱可塑性樹脂成形体を製造する方法としては、押出機に熱可塑性樹脂を供給し溶融させた後に、ガラス繊維を押出機に供給し、押出機内で熱可塑性樹脂とガラス繊維とを混合混練し、混合物を冷却、造粒する方法が一般的である。押出機は、単軸押出機と同方向完全噛み合い型二軸押出機（以下、二軸押出機という場合がある）が使用されるが、単軸押出機と比較して、二軸押出機は生産性と運転の自由度がより高いので、二軸押出機がより好ましく用いられる。
【０００３】
上記ガラス繊維強化熱可塑性樹脂成形体の製造において、ガラス繊維として、直径が６μｍ〜２０μｍのモノフィラメントを３００本〜３０００本くらいをまとめてひとつの束にしてロービングに巻き取ったものか、ロービングを長さ１〜４ｍｍにカットしたもの（以下、チョップドストランドという場合がある）を使用する。取り扱いは、チョップドガラスの方が便利であるため、工業的にガラス繊維強化熱可塑性樹脂成形体を製造する場合においては、チョップドガラスを使用する場合が多い。
【０００４】
ガラス繊維としては、前述のように、３００本〜３０００本のモノフィラメントが、束になったチョップドストランドを一般的に使用する。ガラス繊維をモノフィラメントの束にせずに二軸押出機に供給する方法では、モノフィラメントが綿状になり、流動性がなくなり、取り扱いが難しいためである。チョップドストランドは、二軸押出機内で、解繊されモノフィラメントになるまで混合混練される。同時に、モノフィラメントの長さが、３００μｍ〜１０００μｍになるまでチョップドストランドは切断される。
【０００５】
樹脂成形体中に存在するモノフィラメントの長さは、熱可塑性樹脂成形体の品質に大きな影響を与える。このため、樹脂成形体中のモノフィラメントの長さ、ガラス繊維長の分布の制御が、ガラス繊維強化熱可塑性樹脂成形体の価値を決定する重要な要素である。樹脂成形体中のガラス繊維の繊維長が短すぎると、樹脂成形体の機械的強度の不足を招く。一方、ペレット状の上記ガラス繊維強化樹脂成形体を原料として、薄肉部等を有する樹脂成形体である精密樹脂成形体を成形する場合には、ペレット状の樹脂成形対中のガラス繊維長が長いと、加工時に流動障害を起こし、成形ができたとしても、充填不足により樹脂成形体が未完成品となるか、樹脂成形体の外観不良又は品質低下の原因となる。
【０００６】
ところで、ガラス繊維強化熱可塑性樹脂成形体からなる製品の製造においては、樹脂成形体の生産性を改善することが重要となる。製品の生産性を高めるために、特許文献１に記載の高機能の二軸押出機が使用される。しかし、生産性を高めようとすると、製品である樹脂成形体中のガラス繊維長の制御がより難しくなる。生産者としては、製品の品質を、安定させることが重要であるので、生産性にかかわらず、一定のガラス繊維長分布を維持する技術が求められる。
【０００７】
製品である樹脂成形体に含まれるガラス繊維のガラス繊維量分布は、実験の繰り返しによって成形条件等を調整することで安定させるが、二軸押出機を使用する実験には、膨大な費用と時間がかかるので、費用と時間の削減の観点から、製品中のガラス繊維長分布を導出するシミュレーションの開発は非常に有用である。
【０００８】
二軸押出機の流動解析が可能なソフトウェアとしては、日本製鋼所が開発した「ＴＥＸ−ＦＡＮ」、Ｐｏｌｙｍｅｒ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅが開発した「ＴＸＳ」、Ｐａｆｅｒｂｏｒｎ大学の「ＳＩＧＭＡ」、ＣＥＭＥＦによる「ＬＵＤＯＶＩＣ」が「ＡＫＲＯ−ＣＯ−ＴＷＩＮ  ＳＣＲＥＷ」が知られている。これらのソフトウェアでは、ニ軸押出機の軸方向に対する樹脂温度、圧力、充満率、固有占有率等の分布が計算できる。
【０００９】
近年、さらに開発が進み、アンシス社の「ポリフロー」、「アンシスＣＦＸ」、「Ｆｌｕｅｎｔ」、アールフロー社の「ＳｃｒｅｗＦｌｏｗ−Ｍｕｌｔｉ」では、二軸押出機内３次元非等温流動解析が可能になり、さらに粒子追跡解析により、二軸押出機内での粘度、せん断速度、せん断応力、滞留時間等が把握できるようになった。
【００１０】
つまり、上記のソフトウェアを用いることで、同方向完全噛み合い型二軸押出機内の樹脂挙動を解析し、トレーサー粒子を配置して、トレーサー粒子にかかる局所情報を収集（粒子追跡解析）することにより、二軸押出機内のせん断応力の発生状況を把握できる。この二軸押出機内のせん断応力の発生状況から、製品中のガラス繊維長分布を推定することができるとされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特表平１１−５１２６６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、上記の方法では、製品中のガラス繊維長の分布を高い精度で予測できない。
【００１３】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、熱可塑性樹脂とガラス繊維束とを押出機で混練して成形してなる樹脂成形体中のガラス繊維の繊維長の分布を高い精度で予測する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
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、粒子追跡法で導出した各トレーサー粒子に作用するせん断応力の時間分布を（Ｑβ／Ｎｓγ）で割ったものを、各ガラス繊維に作用するせん断応力の時間分布とみなすことで、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。
【００１５】
（１）  熱可塑性樹脂とガラス繊維束とを押出機で混練して成形してなる樹脂成形体中のガラス繊維の繊維長の分布を導出するガラス繊維長分布導出装置であって、
粒子追跡法により、所定の混練条件下で導出される、複数の仮想粒子のそれぞれが受けるせん断応力の時間分布をτ（ｔ）とし、
押出機内で各ガラス繊維に作用するせん断応力の時間分布τｇを式（Ｉ）で表したときに、
押出量Ｑとスクリュー回転数Ｎｓとを１組とする任意に決めた少なくとも２つの各混練条件での実測された平均繊維長Ｌを入力する実測値入力部と、
前記少なくとも２つの混練条件での、式（Ｉ）から導出される時間分布τｇに基づいて、各ガラス繊維が押出機内で切断される回数である切断回数を見積もり、前記切断回数から樹脂成形体中の各ガラス繊維長を導出し、このガラス繊維長から平均繊維長Ｌを算出したときに、前記実測値入力部から入力された平均繊維長Ｌとの誤差が所望の範囲になるように、β、γを導出する定数導出部と、
押出量Ｑとスクリュー回転数Ｎｓとを１組とする任意に決めた混練条件で、各ガラス繊維に作用するせん断応力の時間分布を下記式（Ｉ）から導出し、各ガラス繊維が押出機内で切断される回数である切断回数を見積もり、前記切断回数から樹脂成形体中の各ガラス繊維長を導出し、このガラス繊維長に基づいて、ガラス繊維長分布を導出するガラス繊維長分布導出部とを有するガラス繊維長分布導出装置。
τｇ（ｔ）＝τ（ｔ）／（Ｑβ／Ｎｓγ）      （Ｉ）
（上記式（Ｉ）中の、Ｑは押出量、Ｎｓはスクリュー回転数、β、γは定数である。）
【００１６】
（２）  前記γは前記β以下の値であり、且つ０．６５以上０．９以下である（１）に記載のガラス繊維長分布導出装置。
【００１７】
（３）  各ガラス繊維が押出機内で切断された際に１回の切断毎に繊維長がＢ分割されるとしたときに、各ガラス繊維の押出機内での切断回数ｎとｎ回目の切断に必要なせん断応力τＣＲとの関係を下記式（ＩＩ）で表し、前記τｇが前記τＣＲ以上の場合にｎ回目の切断が起こるとし、
各ガラス繊維のそれぞれについて、押出機に供給する前の繊維長をＬｂｅｆｏｒｅ、成形後の樹脂成形体内のガラス繊維の繊維長をＬａｆｔｅｒ、Ｌａｆｔｅｒを下記式（ＩＩＩ）で表したときに、
前記定数導出部は、下記（ステップ１）〜（ステップ６）から定数Ａ、β、γを導出し、
前記ガラス繊維長分布導出部は、押出量Ｑとスクリュー回転数Ｎｓとを１組とする任意に決めた混練条件での、成形後の各ガラス繊維の繊維長Ｌａｆｔｅｒを、前記定数導出工程で導出した定数Ａ、Ｃ、βＱ、βＮｓと下記式（Ｉ）〜（ＩＩＩ）とに基づき導出し、導出された各ガラス繊維の繊維長Ｌａｆｔｅｒに基づいて、樹脂成形体中のガラス繊維の繊維長の分布を導出する（１）又は（２）に記載のガラス繊維長分布導出装置。
（ステップ１）押出量Ｑとスクリュー回転数Ｎｓとを１組とする混練条件を少なくとも３つ設定し、各混練条件で成形されたそれぞれの樹脂成形体中のガラス繊維の平均繊維長Ｌを実測するステップ。
（ステップ２）定数β、γに任意に決めた値を代入して、各混練条件でのτｇを下記式（Ｉ）に基づいて導出するステップ。
（ステップ３）定数Ａ、Ｃに任意に決めた値を代入し、切断に必要なせん断応力τＣＲを切断回数毎に算出するステップ。
（ステップ４）切断回数毎に算出された切断に必要なせん断応力τＣＲと、ステップ２で導出した各ガラス繊維に作用するせん断応力の経時変化を表すτｇとを対比して、成形時に各ガラス繊維が切断される回数を導出するステップ。
（ステップ５）ステップ４で導出した各ガラス繊維の切断回数を式（ＩＩＩ）のｎに代入し、各ガラス繊維の樹脂成形体中での繊維長Ｌａｆｔｅｒを算出して、算出された各ガラス繊維の繊維長Ｌａｆｔｅｒに基づいて、各混練条件でのガラス繊維長分布を導出するステップ。
（ステップ６）ステップ５で導出したガラス繊維長分布に基づいて、各混練条件におけるガラス繊維の平均繊維長を導出し、これらをステップ１で導出した各混練条件における平均繊維長の実測値と対比して、誤差が所望の値以下の場合には、定数Ａ、Ｃ、β、γをステップ２、３で決めた値とし、誤差が所望の値を超える場合には、ステップ２〜６を繰り返すステップ。
τＣＲ＝Ａ×Ｃｎ      （ＩＩ）
Ｌａｆｔｅｒ＝Ｌｂｅｆｏｒｅ／Ｂｎ      （ＩＩＩ）
（式（ＩＩ）、（ＩＩＩ）中の、Ａは定数、ｎは０以上の整数、Ｂは１を超える整数であり、Ｂは１を超える実数である。）
【００１８】
（４）  前記γは前記β以下の値であり、且つ０．６５以上０．９以下である（３）に記載のガラス繊維長分布導出装置。
【００１９】
（５）  熱可塑性樹脂とガラス繊維束とを押出機で混練して成形してなる樹脂成形体中のガラス繊維の繊維長の分布を導出するガラス繊維長分布導出装置であって、
粒子追跡法により、所定の混練条件下で導出される、複数の仮想粒子のそれぞれが受けるせん断応力の時間分布をτ（ｔ）とし、
押出機内で各ガラス繊維に作用するせん断応力の時間分布τｇを式（Ｉ）で表したときに、
樹脂成形体を構成する熱可塑性樹脂組成物の種類毎に固有のβ、γを記憶する記憶部と、
成形に使用する熱可塑性樹脂組成物に固有のβ、γを前記記憶部から選択し、押出量Ｑとスクリュー回転数Ｎｓとを１組とする任意に決めた混練条件で、各ガラス繊維に作用するせん断応力の時間分布を下記式（Ｉ）から導出し、各ガラス繊維が押出機内で切断される回数である切断回数を見積もり、前記切断回数から樹脂成形体中の各ガラス繊維長を導出し、このガラス繊維長に基づいて、ガラス繊維長分布を導出するガラス繊維長分布導出部とを備えるガラス繊維長分布導出装置。
τｇ（ｔ）＝τ（ｔ）／（Ｑβ／Ｎｓγ）      （Ｉ）
（上記式（Ｉ）中の、Ｑは押出量、Ｎｓはスクリュー回転数、β、γは定数である。）
【００２０】
（６）  （１）から（５）のいずれかに記載のガラス繊維長分布導出装置の機能をコンピュータで実現するためのガラス繊維分布導出用プログラム。
【００２１】
（７）  （６）記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能なガラス繊維分布導出用記録媒体。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、熱可塑性樹脂とガラス繊維束とを押出機で混練して成形してなる樹脂成形体中のガラス繊維の繊維長の分布を高い精度で予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】図１は第一実施形態のガラス繊維長分布導出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図２は第一実施形態のガラス繊維長分布導出装置によるガラス繊維長分布導出過程を示すフローチャートである。
【図３】図３は第二実施形態のガラス繊維長分布導出装置によるガラス繊維長分布導出過程を示すフローチャートである。
【図４】図４は第三実施形態のガラス繊維長分布導出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図５】図５は第三実施形態のガラス繊維長分布導出装置によるガラス繊維長分布導出過程を示すフローチャートである。
【図６】図６は、実施例で使用した押出機のスクリュー構成を示す模式図である。
【図７】図７は、実施例で使用した具体的なスクリューパターンを示す図である。
【図８】図８は、実施例で使用した具体的なスクリュー形状を示す図である。
【図９】図９は、実施例で導出したガラス繊維長分布を示す図である。
【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説明する。なお、本発明は以下の実施形態に限定されない。
【００２５】
本発明においては、粒子追跡法により、所定の混練条件下で導出される、複数の仮想粒子のそれぞれが受けるせん断応力の時間分布をτ（ｔ）とし、押出機内で各ガラス繊維に作用するせん断応力の時間分布τｇを式（Ｉ）で表す。
τｇ（ｔ）＝τ（ｔ）／（Ｑβ／Ｎｓγ）      （Ｉ）
（上記式（Ｉ）中の、Ｑは押出量、Ｎｓはスクリュー回転数、β、γは定数である。）
【００２６】
通常、粒子追跡法により導出される各仮想粒子のそれぞれに作用するせん断応力の時間分布τ（ｔ）を、押出機内で各ガラス繊維のそれぞれに作用するせん断応力の時間分布とみなすが、本発明では、押出機内で各ガラス繊維のそれぞれに作用するせん断応力の時間分布τｇ（ｔ）を、τ（ｔ）を（Ｑβ／Ｎｓγ）で割ったものとして考える。これは、解析モデルを固定したシミュレーションでは充満長の変化や解析領域外の影響が考慮できていないと考えられるためである。よって、スクリュ回転数変化による充満長変化及び撹拌能力変化を考慮する必要がある。βにはスクリューエレメントによる搬送能力という技術的意味があり、搬送能力が異なれば一時間当たりの押出量に影響を与えるためβはＱβとして考慮する。また、γにはスクリューエレメントによる撹拌能力という技術的意味があり、攪拌能力が異なれば単位押出量当たりの攪拌の程度が異なるため、γはＮｓγとして考慮する。したがって、（Ｑβ／Ｎｓγ）にはスクリューエレメント１回転当たりにおいて搬送能力と撹拌能力の比という技術的意味がある。また、（Ｑ／Ｎｓ）に乗数を付けた場合よりも、ＱとＮｓに個別に乗数を付けた方が、見積り勾配を急にすることができる。スクリュー回転数を増加させた場合、解析領域外での影響が無視できないため、撹拌性能に重みをつける（β≧γ）ように設定することが予測精度を上げることになると考えられる。このようにして、搬送能力と攪拌能力とを考慮することで、押出機内で各ガラス繊維のそれぞれに作用するせん断応力の時間分布をより正確に表すことができると推測される。押出機内で各ガラス繊維に作用するせん断応力の時間分布τｇ（ｔ）をより正確に表すことができるため、熱可塑性樹脂とガラス繊維束とを押出機で混練して成形してなる樹脂成形体中のガラス繊維の繊維長の分布を高い精度で予測することができると考えられる。
【００２７】
上記樹脂成形体を構成する熱可塑性樹脂組成物は、熱可塑性樹脂とガラス繊維とを含むものであればよい。定数Ａ、Ｃは、熱可塑性樹脂組成物に固有の値であり、混練条件であるＱ、Ｎｓを変更しても変化しないと考える。例えば、熱可塑性樹脂の種類や、熱可塑性樹脂の含有量、ガラス繊維の含有量等が異なる２種類の熱可塑性樹脂組成物は、それぞれ固有のＡ、Ｃを有すると考える。
【００２８】
また、熱可塑性樹脂組成物は、安定剤、酸化防止剤、顔料、核剤等のその他の成分を含んでもよい。
【００２９】
また、後述する本発明は、押出機の種類によらず実施することができる。例えば、単軸押出機、二軸押出機のいずれの押出機を使用する場合であっても、樹脂成形体中のガラス繊維長分布を高い精度で予測することができる。
【００３０】
＜ガラス繊維長分布導出装置の第一実施形態＞
第一実施形態のガラス繊維量分布導出装置について、図１に基づいて説明する。図１は第一実施形態のガラス繊維長分布導出装置の概略構成を示すブロック図である。図１に示す通り、第一実施形態のガラス繊維長分布導出装置１は、実測値入力部２と、定数導出部３と、ガラス繊維長分布導出部４と、出力部５とを有する。
【００３１】
実測値入力部２は、押出量Ｑとスクリュー回転数Ｎｓとを１組とする任意に決めた少なくとも２つの各混練条件で実際に樹脂成形体を製造した場合に、実測されたガラス繊維の平均繊維長Ｌが入力される。例えば、キーボード、マウス等の入力手段を実測値入力部２として用いることができる。また、入力された実測値は、定数導出部３に送信される。
【００３２】
定数導出部３は、上記少なくとも２つの混練条件での、上記式（Ｉ）から導出される時間分布τｇに基づいて、各ガラス繊維が押出機内で切断される回数である切断回数を見積もり、切断回数から樹脂成形体中の各ガラス繊維の繊維長分布を導出し、このガラス繊維長分布から平均繊維長Ｌを算出したときに、この算出結果が実測値入力部から入力された平均繊維長Ｌとの誤差が所望の範囲になるように、β、γを導出する。例えば、従来公知の計算機に、上記少なくとも２つの混練条件、実測されたガラス繊維の平均繊維長Ｌを、キーボード等から入力して、上記式（Ｉ）を用いて計算させることで、β、γを導出することができる。また、定数導出部３は、ガラス繊維長分布導出部４にβ、γを送信する。
【００３３】
ガラス繊維長分布導出部４は、押出量Ｑとスクリュー回転数Ｎｓとを１組とする任意に決めた混練条件で、各ガラス繊維に作用するせん断応力の時間分布を上記式（Ｉ）から導出し、各ガラス繊維が押出機内で切断される回数である切断回数を見積もり、この切断回数から樹脂成形体中の各ガラス繊維長を導出し、このガラス繊維長に基づいて、ガラス繊維長分布を導出する。例えば、従来公知の計算機に、定数導出部３で導出したβ、γを定数導出部３から受信し、キーボード等の入力手段を用いて任意に決めた混練条件を入力し、上記式（Ｉ）を用いて計算させることで、ガラス繊維長分布を導出することができる。また、ガラス繊維長分布導出部４は、導出したガラス繊維長分布を出力部５に送信する。
【００３４】
出力部５は、ガラス繊維長分布導出部４から受信したガラス繊維長分布を出力するための出力装置であり、例えば、ディスプレイ等の表示装置、プリンタ等を出力部５として用いることができる。
【００３５】
続いて、図２に示すフローチャートを参照しながら、ガラス繊維長分布導出装置１によるガラス繊維長分布導出過程について説明する。
【００３６】
Ｓ１では、実測値入力部２に入力するための、押出量Ｑとスクリュー回転数Ｎｓとを１組とする任意に決めた少なくとも２つの各混練条件で実際に成形を行い、各条件で成形される樹脂成形体のそれぞれについて、樹脂成形体中に含まれるガラス繊維の平均繊維長を導出する。
【００３７】
上記少なくとも２つの混練条件は、一般的な成形条件の中から少なくとも２つの混練条件を選択すればよい。一般的な混練条件は、樹脂成形体に含まれる熱可塑性樹脂の種類等によって異なる。２つの混練条件を導出する理由は、導出する定数がβとγの２つであるため、関係式を２つ立てる必要があるからである。したがって、予測の精度をより高めるために、３つ以上の混練条件で、樹脂成形体中のガラス繊維の平均繊維長を実測してもよいが、２つの混練条件であっても精度の高い予測を実現するためのβとγを導出できる。
【００３８】
樹脂成形体中のガラス繊維の繊維長を実測する方法は特に限定されないが、例えば、下記（１）〜（６）の手順で実測することができる。
（１）所定量の熱可塑性樹脂成形体を所定の条件で加熱し灰化させる。
（２）灰化させた後の灰分を秤量し、ポリエチレングリコール水溶液等の水溶液に分散させる。
（３）分散液５ｍｌを採取し、シャーレに均一に注ぎ入れる。
（４）実体顕微鏡（２０倍）を用いて画像を取り込む。
（５）取り込んだ各々の画像を２値化し、画像処理解析装置を用いて充填剤のサイズを測定する。
（６）必要に応じて、測定された値の平均繊維長（例えば、重量平均繊維長）をガラス繊維の繊維長として導出する。
【００３９】
なお、実測には、従来公知のシミュレーション装置等を用いて導出したものも含むが、ガラス繊維長分布の予測の精度を高めるためには、押出機で実際に成形した樹脂成形体中に含まれるガラス繊維の平均繊維長を実際に計測する方が好ましい。
【００４０】
なお、既に、少なくとも２つの任意の混練条件で成形した樹脂成形体中のガラス繊維の平均繊維長のデータが存在している場合には、Ｓ１で記載した実測を行わなくてもよく、既に存在しているデータを用いてＳ２の操作を行えばよい。
【００４１】
Ｓ２は、Ｓ１で得たガラス繊維の平均繊維長を、操作者が、実測値入力部２に入力する。入力された実測値は定数導出部３に送られる。
【００４２】
Ｓ３は、定数導出部３で、式（Ｉ）から導出される時間分布τｇに基づいて、各ガラス繊維が押出機内で切断される回数である切断回数を見積もる。この段階では、β、γの値は決定されていないが、β、γの値を仮で特定の値に決定することで、各混練条件の時間分布τｇを仮で決定することができる。
【００４３】
この仮で決めた時間分布τｇを用いて各ガラス繊維が押出機内で切断される回数を見積もる方法は特に限定されないが、例えば、押出機に投入される前の１本のガラス繊維の繊維長や繊維径に基づいて、ガラス繊維の切断に必要な力を予め見積もっておき、この見積もった力を参考に切断回数を見積もることができる。
【００４４】
Ｓ４は、定数導出部３で、上記Ｓ３で見積もった各切断回数から樹脂成形体中の各ガラス繊維の繊維長を混練条件毎に導出する。切断回数は、押出機に投入する前のガラス繊維が何分割されるかを表すが、分割されたガラス繊維のそれぞれの長さを表さない。ここでは、１本のガラス繊維から分割されたガラス繊維のそれぞれが全て同じ長さになる等の仮定をして導出すればよい。
【００４５】
Ｓ５は、定数導出部３で、上記Ｓ４で導出した樹脂成形体に含まれる各ガラス繊維の繊維長に基づいて平均繊維長Ｌを混練条件毎に算出する。Ｓ１で実測された平均繊維長が重量平均繊維長であれば重量平均繊維長を算出し、Ｓ１で実測された平均繊維長が数平均繊維長であれば数平均繊維長を算出する。
【００４６】
Ｓ６は、定数導出部３で、混練条件毎に導出されたガラス繊維の平均繊維長と、Ｓ１で得た平均繊維長の実測値とを比較し、Ｓ６で導出された平均繊維長の、Ｓ１で得た平均繊維長からの誤差が所望の範囲内であれば、定数導出部３は、Ｓ３で決めたβ、γを上記式（Ｉ）のβ、γとして、ガラス繊維長分布導出部４に送る。上記誤差が所望の範囲に無い場合には、Ｓ３で仮決めしたβ、γの少なくとも一方を変更してＳ３〜Ｓ６の操作を繰り返す。
【００４７】
許容する誤差の所望の範囲は、求める予測の精度に応じて任意に設定することができるが、±１０％以内に所望の範囲を設定すれば、非常に精度良くガラス繊維長分布を導出できる場合が多い。
【００４８】
また、上記誤差が所望の範囲に入らず、Ｓ３〜Ｓ６を繰り返すことになったとしても、求める定数がβ、γの２種類であるため、一般的な計算機であればＳ３〜Ｓ６を繰り返し、上記誤差が所望の範囲に入るβとγを容易に決定することができる。
【００４９】
なお、スクリュー回転数を増加させることで、解析領域外での破断効果が考えられるという理由で、γはβ以下の値であり、０．６５以上０．９以下である場合が多いため、これらを参考にすることで、β、γの決定がさらに容易になる。
【００５０】
Ｓ７は、ガラス繊維長分布導出部４で、押出量Ｑとスクリュー回転数Ｎｓとを１組とする任意に決めた混練条件での、各ガラス繊維に作用するせん断応力の時間分布を下記式（Ｉ）から導出する。ここでは、操作者がどのような混練条件でのガラス繊維長分布を導出したいかによって適宜決定すればよい。
【００５１】
ここでは、Ｓ６の操作で、定数導出部３からガラス繊維長分布導出部４に送られたβ、γの値と、本実施形態の装置に接続されたキーボードやマウス等の入力手段から入力された任意に決定された混練条件とに基づいて、各ガラス繊維に作用するせん断応力の時間分布τｇを導出する。
【００５２】
Ｓ８では、ガラス繊維長分布導出部４で、Ｓ７で導出された時間分布τｇに基づいて、各ガラス繊維が押出機内で切断される回数である切断回数を見積もる。切断回数を見積もる方法は特に限定されず、Ｓ３と同様の方法で見積もればよい。
【００５３】
Ｓ９では、Ｓ８で求めた切断回数から、押出機に供給される前の各ガラス繊維が何本のガラス繊維に分割されるかを導出し、分割されたガラス繊維のそれぞれの長さを導出して、この導出結果に基づいて、樹脂成形体中のガラス繊維長分布を導出する。押出機に供給される前の各ガラス繊維が何本のガラス繊維に分割され、分割されたガラス繊維のそれぞれの長さがどの程度になるかの導出についてはＳ４と同様に行うことができる。
【００５４】
＜ガラス繊維長分布導出装置の第二実施形態＞
第二実施形態のガラス繊維長分布導出装置では、下記（１）〜（２）を前提として定数導出部３、ガラス繊維長分布導出部４が機能できる点で第一実施形態のガラス繊維長分布導出装置と異なる。第二実施形態のガラス繊維長分布導出装置の概略構成は、第一実施形態のものと同様である。このため、各構成の説明は省略する。
（１）各ガラス繊維が押出機内で切断された際に１回の切断毎に繊維長がＢ分割されるとしたときに、各ガラス繊維の押出機内での切断回数ｎとｎ回目の切断に必要なせん断応力τＣＲとの関係を下記式（ＩＩ）で表し、τｇがτＣＲ以上の場合にｎ回目の切断が起こるとする。なお、Ｂの値は、ガラス繊維長分布を導出する際に、任意に決定することができる。
（２）各ガラス繊維のそれぞれについて、押出機に供給する前の繊維長をＬｂｅｆｏｒｅ、成形後の樹脂成形体内のガラス繊維の繊維長をＬａｆｔｅｒ、Ｌａｆｔｅｒを下記式（ＩＩＩ）で表す。
τＣＲ＝Ａ×Ｃｎ（ＩＩ）
Ｌａｆｔｅｒ＝Ｌｂｅｆｏｒｅ／Ｂｎ      （ＩＩＩ）
（上記式（ＩＩ）、（ＩＩＩ）中の、Ａは定数、ｎは０以上の整数、Ｂは１を超える整数、Ｃは１を超える実数である。）
【００５５】
具体的には、定数導出部３は、下記（ステップ１）〜（ステップ６）の手順で、定数Ａ、Ｃ、β、γを導出する。ガラス繊維長分布導出部４は、上記の手順で導出された定数と、式（Ｉ）〜（ＩＩＩ）とに基づきガラス繊維長分布を導出する。
【００５６】
図３に示すフローチャートを参照しながら、第二実施形態のガラス繊維長分布導出装置によるガラス繊維長分布導出過程について説明する。先ず、第二実施形態のガラス繊維長分布導出装置においては、下記の（ステップ１）〜（ステップ６）の手順でガラス繊維長分布を導出する。
【００５７】
（ステップ１）は、図３のフローチャート中のＳ１０であり、押出量Ｑとスクリュー回転数Ｎｓとを１組とする混練条件を少なくとも３つ設定し、各混練条件で成形されたそれぞれの樹脂成形体中のガラス繊維の平均繊維長Ｌを実測するステップである。「少なくとも２つ」が「少なくとも３つ」である以外はＳ１と同様である。
【００５８】
Ｓ１１は、Ｓ１０で得たガラス繊維の平均繊維長を、操作者が、実測値入力部２に入力する。入力された実測値は定数導出部３に送られる。Ｓ１１は入力するデータが少なくとも３つである以外はＳ２と同様である。
【００５９】
（ステップ２）は、図３のフローチャート中のＳ１２であり、定数β、γ、に任意に決めた値を代入して、各混練条件でのτｇを式（Ｉ）に基づいて導出するステップである。
【００６０】
（ステップ３）は、図３のフローチャート中のＳ１３であり、定数Ａ、Ｃに任意に決めた値を代入し、切断に必要なせん断応力τＣＲを切断回数毎に算出するステップである。Ａ、Ｃは仮決めした値が使用され、Ｂは任意に決めた値が使用される。このため、ｎに０以上の整数を代入することで、切断回数毎の切断に必要なせん断応力τＣＲを導出できる。
【００６１】
（ステップ４）は、図３のフローチャート中のＳ１４であり、切断回数毎に算出された切断に必要なせん断応力τＣＲと、ステップ２で導出した各ガラス繊維に作用するせん断応力の経時変化を表すτｇとを対比して、成形時に各ガラス繊維が切断される回数を導出するステップである。例えば、先ず、τｇ（ｔ）の中で１回目の切断に必要なせん断応力を最も早く超えるときに１回目の切断が起こると考える。１回目の切断後、τｇ（ｔ）の中で２回目の切断に必要なせん断応力を最も早く超えるときに２回目の切断が起こると考える。このように考えることで、切断回数を見積もることができる。
【００６２】
（ステップ５）は、図３のフローチャート中のＳ１５であり、ステップ４で導出した各ガラス繊維の切断回数を下記式（ＩＩＩ）のｎに代入し各ガラス繊維の樹脂成形体中での繊維長Ｌａｆｔｅｒを算出して、算出された各ガラス繊維の繊維長Ｌａｆｔｅｒに基づいて、各混練条件でのガラス繊維長分布を導出する。例えば、１本目のガラス繊維について、ステップ４で導出された切断回数とＢの値とから、分割後のガラス繊維の本数と長さとを導出できる。これを２本目のガラス繊維、３本目のガラス繊維と多くのガラス繊維で行うことでガラス繊維長分布を導出することができる。ここでは、粒子追跡法で設定した仮想粒子の数と同じ数のガラス繊維についてデータを取得することができる。なお、一定の精度でガラス繊維長分布が取得できればよいため、仮想粒子の数よりも少ない数のガラス繊維のデータに基づいてガラス繊維長分布を導出してもよい。
【００６３】
（ステップ６）は、図３のフローチャート中のＳ１６であり、ステップ５で導出したガラス繊維長分布に基づいて、各混練条件におけるガラス繊維の平均繊維長を導出し、これらをステップ１で導出した各混練条件における平均繊維長の実測値と対比して、誤差が所望の値以下の場合には、定数Ａ、Ｃ、β、γをステップ２及び３で決めた値とし、誤差が所望の値を超える場合には、上記ステップ２〜６を繰り返す。
【００６４】
誤差が所望の範囲に入らない場合であっても、求める定数は３つであるため、一般的な計算機を用いればステップ２〜ステップ６を繰り返すことで、容易に定数Ａ、Ｃ、β、γを導出することができる。
【００６５】
なお、γをβ以上の値とし、且つγを０．６５以上０．９以下にすることで、誤差を所望の範囲内に抑えやすくなる。そして、Ａが１０００以上１０００００以下、Ｃが１．５以上４．５以下であればより予測精度が高まり、誤差が小さくなる。Ｃがこの範囲外になると、破断応力曲線の傾きが現実の応力曲線と適合しにくくなる場合も多く、予測を精度良く行えない場合がある。
【００６６】
このようにして導出された定数Ａ、Ｃ、β、γは、定数導出部３からガラス繊維長分布導出部４に送られる。
【００６７】
Ｓ１７では、ガラス繊維長分布導出部４で、押出量Ｑとスクリュー回転数Ｎｓとを１組とする任意に決めた混練条件での、押出機内で各ガラス繊維に作用するせん断応力の時間分布τｇを、定数導出部３で導出した定数β、γと、上記式（Ｉ）とに基づいて導出する工程である。
【００６８】
Ｓ１８では、ガラス繊維長分布導出部４で、定数導出部３で導出した定数Ａ、Ｃ、ステップ３（Ｓ１３）を式（ＩＩ）に代入し、切断回数毎のτＣＲを導出する。
【００６９】
Ｓ１９では、ガラス繊維長分布導出部４で、Ｓ１７で導出したせん断応力の時間分布τｇと、Ｓ１８で導出した切断回数毎のτＣＲとに基づいて、各ガラス繊維の切断回数を導出する。切断回数の導出は、Ｓ１４と同様の方法で行うことができる。
【００７０】
Ｓ２０では、ガラス繊維長分布導出部４で、Ｓ１９で導出した各ガラス繊維の切断回数と、Ｓ１３で任意に決めたＢとから、押出機内でガラス繊維が何回切断し、切断後のガラス繊維の長さがどの程度かを式（ＩＩ）〜（ＩＩＩ）から導出し、ガラス繊維長分布を導出する。導出方法の具体例は、Ｓ１５（ステップ５）と同様である。
【００７１】
＜ガラス繊維長分布導出装置の第三実施形態＞
第三実施形態のガラス繊維長分布導出装置も、熱可塑性樹脂とガラス繊維束とを押出機で混練して成形してなる樹脂成形体中のガラス繊維の繊維長の分布を導出するガラス繊維長分布導出装置である。
【００７２】
また、第三実施形態においても、粒子追跡法により所定の混練条件下で導出される、複数の仮想粒子のそれぞれが受けるせん断応力の時間分布をτ（ｔ）とし、押出機内で各ガラス繊維に作用するせん断応力の時間分布τｇを上記式（Ｉ）で表す。
【００７３】
図４を用いて、第三実施形態のガラス繊維長分布導出装置を説明する。図３には、第三実施形態のガラス繊維長分布導出装置の概略構成を示す。第三実施形態のガラス繊維長分布導出装置６は、記憶部７と、ガラス繊維長導出部８と、出力部９とを備える。第三実施形態は、予め導出された定数β、γ、Ａ、Ｃを用いてガラス繊維長分布を導出する点において、第一実施形態、第二実施形態と異なる。
【００７４】
記憶部７は、樹脂成形体を構成する熱可塑性樹脂組成物の種類ごとにβ、γ、Ａ、Ｃを記憶する。複数種類の熱可塑性樹脂組成物について、β、γ、Ａ、Ｃが記憶されていてもよいが、１種類であってもよい。選択された熱可塑性樹脂組成物のβ、γ、Ａ、Ｃをガラス繊維長分布導出部に送れるようになっている。
【００７５】
ガラス繊維長分布導出部８、出力部９については、第一実施形態と同様であるため、説明を省略する。
【００７６】
図４に示すフローチャートを参照しながら、第三実施形態のガラス繊維長分布導出装置６によるガラス繊維長分布導出過程について説明する。
【００７７】
Ｓ２１では、記憶部７に記憶されたβ、γ、Ａ、Ｃを一組選択し、このデータをガラス繊維長分布導出部８に送る。例えば、コンピュータ上で操作者が選択した熱可塑性樹脂組成物のβ、γ、Ａ、Ｃのデータをガラス繊維長分布導出部８に送信可能になっている。また、予め、予測の対象となる熱可塑性樹脂組成物に含まれる成分、各成分の含有割合等の情報を、コンピュータ等を介して記憶部に入力しておき、コンピュータにおいて自動で最適なβ、γ、Ａ、Ｃを選び、ガラス繊維長分布導出部８に送れるようになっていてもよい。
【００７８】
予測の対象となる熱可塑性樹脂組成物と同じ成分を同じ含有割合で含む熱可塑性樹脂組成物のβ、γ、Ａ、Ｃが記憶部７に記憶されていれば、そのデータを用いればよい。また、上記のように予測対象と同じ熱可塑性樹脂組成物のデータが記憶部７に記憶されていない場合には、予測対象となる熱可塑性樹脂組成物と類似の熱可塑性樹脂組成物に関するβ、γ、Ａ、Ｃを選択してもよい。どの程度の類似まで許容されるかは、求める予測の精度や含有成分の種類等に依存する。
【００７９】
なお、記憶部７とガラス繊維長分布導出部８との間で、上記定数に関するデータのやり取りを行えなくてもよい。この場合には、例えば、操作者が記憶部７に記憶されたデータから所望のデータを選択し、選択したデータを、コンピュータ等を用いてガラス繊維長分布導出部８に入力する。
【００８０】
Ｓ２２は、ガラス繊維長分布導出部８で、Ｓ２１で選択したβ、γ、Ａ、Ｃに基づいて、ガラス繊維長分布を導出するステップである。第一実施形態と同様に、Ｓ７〜Ｓ９で説明した方法でガラス繊維長分布を導出してもよいし、第二実施形態と同様に、Ｓ１７〜Ｓ２０で説明した方法でガラス繊維長分布を導出してもよい。
【００８１】
＜プログラム及び記録媒体＞
本発明のガラス繊維長分布導出装置の機能は、コンピュータのハードウェアとプログラムとの協働によって実現することができる。定数導出部３、ガラス繊維長分布導出部４を機能させるプログラムは、既知の記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＭＯ、ＨＤＤ、Ｂｌｕｅ−ｒａｙ  Ｄｉｓｋ（登録商標）等）に格納して、又はネットワークを通じて提供できる。記憶部７に記憶されるβ、γ、Ａ、Ｃについては、コンピュータの内部メモリやハードディスク等の外部メモリに格納すればよい。
【実施例】
【００８２】
以下に本発明を実施例によりさらに具体的に説明するが、本発明はこれら実施例のみに限定されるものではない。
【００８３】
実施例においては以下の材料を用いた。
熱可塑性樹脂：ポリブチレンテレフタレート樹脂（ＰＢＴ）（メルトインデックス（ＭＩ）＝７０ｇ／１０分）
カーボンマスターバッチ
ガラス繊維束：直径が１３μｍのモノフィラメントを２２００本束ねた長さ３ｍｍのチョップドストランド
【００８４】
また、組成は以下の通りである。
ＰＢＴが６７．５質量％、カーボンマスターバッチが２．５質量％、ガラス繊維束が３０質量％
【００８５】
押出条件は以下の通りである。
押出機：同方向完全噛み合い型二軸押出機ＴＥＸ４４αＩＩ（日本製鋼所製）スクリューエレメントの外径（Ｄ）：０．０４７ｍ
バレル温度：２２０℃
スクリューデザイン：
（１）概略
押出機のスクリューは図６のように表すことができ、図６に示すスクリューパターンの概略は以下の通りである。
Ｃ１：ホッパ
Ｃ２〜Ｃ５：供給部
Ｃ５〜Ｃ６：可塑化部
Ｃ６〜Ｃ８：搬送部
Ｃ９：フィード口
Ｃ１０：混練部Ａ
Ｃ１１：混練部Ｂ（混練部ｂ１、混練部ｂ２からなる）
（２）本評価で使用した具体的なスクリューパターンは、図７に示す通りである。なお、ニーディングディスクで、各ディスクが送り方向に４５°位相がずれているものをＦＫとし、逆送りの１条のフライトで切り欠きのあるエレメントをＢＭＳとする。また、１．０Ｄ等は、混練部ｂ１の長さを表す。
図７（ａ）に示すスクリューパターンをＦＫ１．０Ｄ（Ｌ／Ｄ＝１）、
図７（ｂ）に示すスクリューパターンをＦＫ２．０Ｄ（Ｌ／Ｄ＝２）、
図７（ｃ）に示すスクリューパターンをＢＭＳ１．０Ｄ（Ｌ／Ｄ＝１）、
図７（ｄ）に示すスクリューパターンをＢＭＳ２．０Ｄ（Ｌ／Ｄ＝２）、
図７（ｅ）に示すスクリューパターンをＢＭＳ２．５Ｄ（Ｌ／Ｄ＝２．５）、
とする。Ｌ／Ｄは、混練部ｂ１のリード長（Ｌ）とスクリューエレメントのスクリュー口径（Ｄ）との比（Ｌ／Ｄ）である。なお、実施形態の説明における混練部２３の長さＬは、混練部ｂ１の長さにあたる。
（３）スクリューの形状
図７に示すスクリューパターンは、それぞれＣ１１の混練部Ｂのみ異なる。Ｃ１１の混練部Ｂのスクリューの形状を図８に示す。図７（ａ）のパターンのスクリュー形状を図８（ａ）に示し、図７（ｂ）のパターンのスクリュー形状を図８（ｂ）に示し、図７（ｃ）のパターンのスクリュー形状を図８（ｃ）に示し、図７（ｄ）のパターンのスクリュー形状を図８（ｄ）に示し、図７（ｅ）のパターンのスクリュー形状を図８（ｅ）に示した。
図８（ａ）に示すスクリューは混練部ｂ１が長さ１．０Ｄの順送りニーディングディスク、混練部ｂ２が長さ０．５Ｄの逆送りフライト
図８（ｂ）に示すスクリューは混練部ｂ１が長さ２．０Ｄの順送りニーディングディスク、混練部ｂ２が長さ０．５Ｄの逆送りフライト
図８（ｃ）に示すスクリューは混練部ｂ１が長さ１．０Ｄの切り欠き含有の１条の逆送りニーディングディスク、混練部ｂ２が長さ０．５Ｄの逆送りフライト
図８（ｄ）に示すスクリューは混練部ｂ１が長さ２．０Ｄの切り欠き含有の１条の逆送りニーディングディスク、混練部ｂ２が長さ０．５Ｄの逆送りフライト
図８（ｅ）に示すスクリューは混練部ｂ１が長さ２．５Ｄの切り欠き含有の１条の逆送りニーディングディスク、混練部ｂ２が長さ０．５Ｄの逆送りフライト
押出条件：下記の表１に記載の９条件
【表１】
2014000771.tif 000003
【００８６】
後述するガラス繊維長の実測値は下記（１）〜（６）の手順で導出した。
（１）５ｇの熱可塑性樹脂成形体を所定の条件で加熱し灰化させる。
（２）灰化させた後の灰分を秤量し、ポリエチレングリコール水溶液等の水溶液に分散させる。
（３）分散液５ｍｌを採取し、シャーレに均一に注ぎ入れる。
（４）実体顕微鏡（２０倍）を用いて画像を取り込む。
（５）取り込んだ各々の画像を２値化し、画像処理解析装置を用いて充填剤のサイズを測定する。これをガラス繊維長とする。
（６）さらに、測定された値の平均繊維長（例えば、重量平均繊維長）をガラス繊維の繊維長とする。
【００８７】
スクリューデザインが５種類、混練条件が９種類あるため、押出し条件は４５通りになる。この４５通りの押出し条件について、二軸押出機内３次元流動解析ソフト（アールフロー社製ＳｃｒｅｗＦｌｏｗ−Ｍｕｌｔｉ）を用いて、同方向完全噛み合い型二軸押出機内の仮想粒子が受けるせん断応力の時間分布τ（ｔ）を解析した。
解析の際に用いた支配方程式は、連続式（Ａ）、ナビエ−ストークス式（Ｂ）、温度バランス式（Ｃ）である。
【数１】
2014000771.tif 000004
【数２】
2014000771.tif 000005
【数３】
2014000771.tif 000006
【００８８】
解析仮定として、非圧縮性流体で、完全溶融・完全充満とした。また、粘度近似式はアレニウス近似及びＷＬＦ近似を使用した。解析手法は、有限体積法、ＳＯＲ法、ＳＩＭＰＬＥアルゴリズムであり、計算としては、まず定常解析を行い、これを初期値として、非定常解析を行った。非定常解析の後、トレーサー粒子（仮想粒子）を配置（約５０００個）して、トレーサー粒子にかかる局所情報を収集した（粒子追跡解析）。このようにして、仮想粒子が受けるせん断応力の時間分布τ（ｔ）を導出した。
【００８９】
１回の切断でガラス繊維長は２分割すると考え（数式（ＩＩ）のＢが２）、下記表２に示す押出し条件（上記４５条件から選んだ３条件）の実験結果に基づいて、定数Ａ、β、γを導出した。分割数Ｂは２等分破断とし、破断応力関数パラメータＣは２とした。定数の導出にはコンピュータを用いた。コンピュータは、２００００≦Ａ≦４５０００、０．６５≦β≦０．９、β≧γを満たす範囲で、任意にＡ、β、γを選択し、選択したβ及びγを用いて表２の条件（ｉ）〜（ｉｉｉ）のτｇを各ガラス繊維について式（Ｉ）から導出する（５０００個のトレーサー粒子のそれぞれの結果を用いて５０００個分のτｇを導出する）。続いて、定数Ａ、Ｃに任意に決めた値を代入し、切断に必要なせん断応力τＣＲを切断回数毎に算出する。切断回数毎に算出された切断に必要なせん断応力τＣＲと、各ガラス繊維に作用するせん断応力の経時変化を表すτｇとを対比して、成形時に各ガラス繊維が切断される回数を導出する。各ガラス繊維の切断回数を下記式（ＩＩＩ）のｎに代入し各ガラス繊維の樹脂成形体中での繊維長Ｌａｆｔｅｒを算出して、算出された各ガラス繊維の繊維長Ｌａｆｔｅｒに基づいて、各混練条件でのガラス繊維長分布を導出する。導出したガラス繊維長分布に基づいて、各混練条件におけるガラス繊維の平均繊維長を導出し、これを条件（ｉ）〜（ｉｉｉ）の平均繊維長の実測値とそれぞれ対比して、誤差が１０％以下の場合には、定数Ａ、Ｃ、β、γを上記の任意で決めた値に決定し、誤差が１０％を超える場合には、定数Ａ、Ｃ、β、γの少なくとも１つを変更して、誤差が１０％以内になるまで上記の操作を繰り返した。Ａは２５０００、βは０．６７５、γは０．５８５であった。
【００９０】
【表２】
2014000771.tif 000007
τｇ（ｔ）＝τ（ｔ）／（Ｑβ／Ｎｓγ）      （Ｉ）
τＣＲ＝Ａ×２ｎ      （ＩＩ）
Ｌａｆｔｅｒ＝Ｌｂｅｆｏｒｅ／２ｎ      （ＩＩＩ）
【００９１】
Ａは２５０００、βは０．６７５、γは０．５８５から算出されるガラス繊維の平均繊維長と実測値の平均繊維長とを、他の押出し条件でも検討した。結果を表３にまとめた。
【００９２】
【表３】
2014000771.tif 000008
【００９３】
表３に示す通り、他の押出し条件でも上記誤差が１０％以内であることが確認された。
【００９４】
Ｑ＝６５０ｋｇ／ｈｒ、Ｎｓ＝８０７ｒｐｍの場合のガラス繊維長分布を、上記と同様の方法で時間分布τ（ｔ）を導出し、上記定数Ａ、Ｃ、β、γを用い、式（Ｉ）〜（ＩＩＩ）を用いてガラス繊維長分布を導出した。計算により求めた分布を図９に示した。また、実際に上記の押出し条件で樹脂成形体を製造し、ガラス繊維長３０００μｍ、１５００μｍ、７５０μｍ、３７５μｍ、１８７．５μｍ、９３．７５μｍの存在確率の実測値を図９に併せて示した。図９から本発明を用いれば、高い精度でガラス繊維長分布を導出できることが確認された。
【符号の説明】
【００９５】
１      ガラス繊維長分布導出装置
２      実測値入力部
３      定数導出部
４      ガラス繊維長分布導出部
５      出力部
６      ガラス繊維長分布導出装置
７      記憶部
８      ガラス繊維長導出部
９      出力部
【図１】
2014000771.tif 000009
【図２】
2014000771.tif 000010
【図３】
2014000771.tif 000011
【図４】
2014000771.tif 000012
【図５】
2014000771.tif 000013
【図６】
2014000771.tif 000014
【図７】
2014000771.tif 000015
【図８】
2014000771.tif 000016
【図９】
2014000771.tif 000017