(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
樹脂材料で製造された成形品の、１種以上の劣化因子による劣化を予測する方法であって、
各劣化因子の前記樹脂材料中への一次元浸透−時間関数を取得するステップ（Ｓ１）、
前記成形品の形状データを取得するステップ（Ｓ２）、
前記成形品の使用環境データを取得するステップ（Ｓ３）、
前記形状データおよび環境データに基づき、前記成形品の内部への各劣化因子の３次元浸透プロファイルを計算するステップ（Ｓ４）、
各劣化因子濃度と劣化の関係式を取得するステップ（Ｓ５）、
前記各劣化因子濃度と劣化の関係式を、前記各劣化因子の３次元浸透プロファイルに適用し、前記成形品の内部における３次元劣化プロファイルを計算するステップ（Ｓ６）、
得られた３次元劣化プロファイルに基づいて、成形品の劣化後の機械的性能を予測するステップ（Ｓ７）
を有することを特徴とする成形品の劣化予測方法。
【請求項２】
前記ステップ（Ｓ１）において、前記一次元浸透−時間関数を、物質拡散方程式により予測することを特徴とする請求項１に記載の劣化予測方法。
【請求項３】
前記劣化因子が２以上であり、前記ステップ（Ｓ６）において、各劣化因子に基づく劣化に重み付け係数を乗じたものの総和を劣化度とすることを特徴とする請求項１または２に記載の劣化予測方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の劣化予測方法により得られた設計に基づいて成形品を製造することを特徴とする樹脂材料成形品の製造方法。
【請求項５】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の劣化予測方法を実行する装置。
【請求項６】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の劣化予測方法を実行するコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、成形品の材料劣化を、少ない実験データに基づき、コンピュータシミュレーションにより予測する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
樹脂材料（プラスチック）成形品は、構造部材、機械部品として、あらゆる用途に使用され、かつその用途により種々の環境下で使用される。樹脂材料成形品が、その製品の予定された寿命の間、充分に性能が維持されるかどうかを確かめるため、耐環境試験が行われる。従来、耐環境試験は、テストピースや実製品を作成し、通常の使用環境よりも過酷な条件による加速試験を行うのが一般的である。
【０００３】
しかし、テストピースでの劣化と実成形品の使用状態での劣化は必ずしも一致しない場合が多い。これは、テストピースによる評価は、材料間の比較などの相対評価には適するが、成形品の形状が異なる場合に劣化の進行が異なることによると考えられる。
【０００４】
従って、使用環境や部品構造の変更を行う場合、その都度、耐環境試験を行って、製品寿命を見積ったり、劣化を防止するための手段を講じたりする必要がある。また、近年、商品寿命が長期間化しており、従来からの加速試験によって得られた結果が充分に信頼性を有するかどうか、疑問をもたれるようになってきている。
【０００５】
一方、成形品を設計・開発する立場の設計者および開発者にとって、テストピースの劣化データは、上記のとおり材料の相対的評価を与えるだけで、実際の成形品の寿命を予測するために役立つものではない。実際に成形品を作って耐環境試験を行うのが好ましいとしても、耐環境試験は、加速試験であっても時間を要する。加えて、部品形状の変更には、金型を変える必要があり多大な費用を要するため、何種類もの設計変更を試すことは困難である。このため、成形品を設計する上で大きな制約があり、従って、予め劣化に対して余裕を持った過大な設計とせざるを得ないことも多かった。
【０００６】
材料の劣化予測に関しては、特許文献１（特開２０１１−２１９０３号公報）には、化合物の品質劣化を予測する方法が記載されている。しかし、特許文献１の予測方法は、成形品の環境劣化を予測するものではない。
【０００７】
特許文献２（特開平７−２１４６２９号公報）には、熱劣化樹脂の成形時の劣化度を予測する方法が記載されている。しかし、特許文献２の予測方法は、成形時の劣化を扱ったものであって、使用環境における成形品の劣化を予測するものではない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１１−２１９０３号公報
【特許文献２】特開平７−２１４６２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、設計者・開発者を過度の実験から開放し、樹脂材料成形品の劣化を速やかに簡便に予測する方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、以下の事項に関する。
【００１１】
１．  樹脂材料で製造された成形品の、１種以上の劣化因子による劣化を予測する方法であって、
各劣化因子の前記樹脂材料中への一次元浸透−時間関数を取得するステップ（Ｓ１）、
前記成形品の形状データを取得するステップ（Ｓ２）、
前記成形品の使用環境データを取得するステップ（Ｓ３）、
前記形状データおよび環境データに基づき、前記成形品の内部への各劣化因子の３次元浸透プロファイルを計算するステップ（Ｓ４）、
各劣化因子濃度と劣化の関係式を取得するステップ（Ｓ５）、
前記各劣化因子濃度と劣化の関係式を、前記各劣化因子の３次元浸透プロファイルに適用し、前記成形品の内部における３次元劣化プロファイルを計算するステップ（Ｓ６）
を有することを特徴とする成形品の劣化予測方法。
【００１２】
２．  得られた３次元劣化プロファイルに基づいて、成形品の劣化後の機械的性能を予測するステップ（Ｓ７）をさらに有する上記１記載の劣化予測方法。
【００１３】
３．  前記ステップ（Ｓ１）において、前記一次元浸透−時間関数を、物質拡散方程式により予測することを特徴とする上記１または２記載の劣化予測方法。
【００１４】
４．  前記劣化因子が２以上であり、前記ステップ（Ｓ６）において、各劣化因子に基づく劣化に重み付け係数を乗じたものの総和を劣化度とすることを特徴とする上記１〜３のいずれか１項に記載の劣化予測方法。
【００１５】
５．  上記１〜４のいずれか１項に記載の劣化予測方法により得られた設計に基づいて成形品を製造することを特徴とする樹脂材料成形品の製造方法。
【００１６】
６．  上記１〜４のいずれか１項に記載の劣化予測方法により得られた設計に基づいて製造された成形品。
【００１７】
７．  上記１〜４のいずれか１項に記載の劣化予測方法を実行する装置であって、前記各ステップを実行する機能を有する装置。
【００１８】
８．  上記１〜４のいずれか１項に記載の劣化予測方法を実行するコンピュータプログラム。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、プラスチック成形品の劣化を速やかに予測する方法を提供することができる。従って、本発明を使用することにより、長期の環境試験をしなくても、種々の形状の成形品の劣化を容易に予測することができ、さらに、形状の変更を予定している場合に、実際の成形品を製造しなくても、劣化の予測が可能であるため、材料選定、形状設計等の成形品の設計において有用な指針となり、求められる性能に適合する成形品を容易に設計することができる。従って、短い開発期間で成形品を提供することができ、新製品、改良品の開発スピードを向上することができる。
【００２０】
また、本発明による予測結果に基づいて製造される成形品は、コストと性能のバランスに優れたものとなる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の劣化予測方法を説明するフローチャートである。
【図２】２層劣化モデルを模式的に示す図である。
【図３】樹脂材料内部における劣化因子の濃度示す図である。
【図４】２層劣化モデルにおいて、劣化層の厚さの時間変化を示すグラフである。
【図５】使用環境の例を示すグラフである。
【図６】劣化因子濃度と機械的特性の関係を示すグラフである。
【図７】２層劣化モデルにおいて、劣化因子濃度と機械的特性の関係を示すグラフである。
【図８】劣化層と未劣化層の積層構造で生じる可能性のある考慮すべき破断の例を示す図である。
【図９】機械的特性が、吸水率により変化（劣化）する様子を模式的に示すグラフである。
【図１０】予測対象成形品の形状を示す図である。
【図１１】予測対象の成形品の荷重と押し込み量の関係を実測した結果を示す図である。
【図１２】樹脂材料内部への水分の浸透（拡散）を示すグラフである。
【図１３】成形品に多層劣化モデルを適用した、劣化因子の内部プロファイルの例を示す図である。
【図１４】シミュレーションによる予測と実測との関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
図１に示すフローチャートに従って、本発明の代表的形態について説明する。この形態に従う成形品の劣化予測方法は、以下のステップ、即ち、
各劣化因子の樹脂材料（バルク）中への一次元浸透−時間関数を取得するステップ（Ｓ１）、
成形品の形状データを取得するステップ（Ｓ２）、
成形品の使用環境データを取得するステップ（Ｓ３）、
形状データおよび環境データに基づき、前記成形品の内部への各劣化因子の３次元浸透プロファイルを計算するステップ（Ｓ４）、
各劣化因子濃度と劣化の関係式を取得するステップ（Ｓ５）、
前記各劣化因子濃度と劣化の関係式を、前記各劣化因子の３次元浸透プロファイルに適用し、前記成形品の内部における３次元劣化プロファイルを計算するステップ（Ｓ６）、および
得られた３次元劣化プロファイルに基づいて、成形品の劣化後の機械的性能を予測するステップ（Ｓ７）
を有する。
【００２３】
ここでいう「樹脂材料」は、成形品を構成する材料の全体を意味し、通常、ベースポリマーと、必要によりベースポリマーに加えて添加される各種添加剤を含む。
【００２４】
用語「劣化因子濃度」は、対象となる媒体中における劣化因子の強度をあらわすものとして使用する。物質については、そのまま「濃度」を意味し、温度については「温度°Ｋ」を意味し、または光については例えば「光強度Ｗ」を意味するなど、劣化因子の影響を表すのに適切な物理量が選択される。
【００２５】
用語「関数」、「関係式」は、２つ以上のパラメータについて、パラメータ間の相互の関係が示されるものを意味し、数式として表されてもよいし、グラフデータ等のように測定から求まる関係でもよい。
【００２６】
ステップＳ１の前段として、まず、対象となる特定の樹脂に対して劣化因子を選択する。劣化因子は、樹脂材料を劣化させる原因となるものであり、成形品が使用される環境により異なる。例えば、酸素、水分、温度、潤滑剤、燃料、冷媒、融雪剤、オゾン、光（紫外線等）、その他、種々のものが因子として挙げられる。本発明において、成形品が使用される環境において、劣化の原因となるすべての因子を考慮してシミュレーションを行ってもよいが、一般的には、成形品が使用される環境において、劣化の原因となる主要な因子を考慮すればよい。例えば使用環境中に大量に存在する因子であっても他の因子と比較して劣化の原因としての影響が小さいもの、あるいは使用環境中にごくわずかしか存在しないものは、その存在を無視してもよい。樹脂材料の種類によっても選択すべき劣化因子は異なってくる。
【００２７】
少なくとも１つの劣化因子を選択した後、各劣化因子について、樹脂材料中への劣化因子の浸透−時間関数を取得する（Ｓ１）。
【００２８】
樹脂材料への劣化因子の浸透、即ち拡散は、環境に曝されている周囲より起こる。樹脂材料薄片１０の内部への劣化因子の浸透を、図２および図３を用いて説明する。図２に模式的に示すように、樹脂材料１０の内部に、時間経過と共に浸透層（劣化層）１２が浸透し、内部の未浸透層（未劣化層）１１が縮小する。図３（ａ）は、樹脂材料薄片の断面を示し、図３（ｂ）は、劣化因子の濃度を縦軸にとって、樹脂材料薄片１０への劣化因子の拡散を示す模式図である。
【００２９】
図３（ｂ）に示すように、劣化因子濃度は、界面で高く、内部で低い。劣化因子濃度は、時間と共に変化する。劣化因子濃度が、ある特定の臨界値以上になった領域を劣化層１２とすると、劣化層１２の厚さは、図４に示すように時間と共に増大する。
【００３０】
即ち、このステップＳ１で用意すべき「樹脂材料中への劣化因子の浸透−時間関数」は、図３（ｂ）に示すような、劣化因子の拡散プロファイルの時間変化、即ち劣化因子の浸透挙動である。材料の劣化を、劣化層と非劣化層の２層構造とする非常に簡略化したモデルでは、図４に示すように、劣化層の厚さを時間関数として得ればよい。
【００３１】
浸透−時間関数は、樹脂材料のサンプル薄片を使用して、全て実験的に求めることも可能である。しかし、すべてを実験的に求めるのは多数の長期わたる実験が必要になり煩雑であるので、公知の物質拡散方程式（１）：
【００３２】
【数１】
0005742432.tif 000002
（式中、Ｃ：質量濃度、  ρ：密度、  Ｄｍ：物質拡散係数、  ｄ：湧き出し、  ｕ：流速）
に従うと仮定し、実験的に求めた物質拡散係数Ｄｍ、または文献記載の物質拡散係数Ｄｍを当てはめることができる。
【００３３】
尚、樹脂材料薄片を使用した劣化因子の浸透実験では、ｄ＝０、ｕ＝０として、実験的に得られる浸透（拡散）プロファイルから、拡散係数Ｄｍを求めることができる。
【００３４】
ステップＳ２では、成形品の形状データを取得する。例えば汎用のＣＡＤソフトによりデータを作成する。
【００３５】
ステップＳ３では、使用環境データを用意する。使用環境データの１例としては、図５に示すように、使用環境における劣化因子の濃度（強度）の時間変化を示すグラフ（関数）が挙げられる。また、劣化因子の濃度が、成形品外面の位置により異なるときは、形状データとあわせて、その位置ごとに使用環境データを用意する。
【００３６】
次に、ステップＳ４では、劣化因子の浸透−時間関数を、使用環境データに基づいて、成形品の形状データに適用し、所望の時間経過後における成形品中の劣化因子濃度の３次元プロファイルを求める。計算は、汎用の有限要素解析ソフト（ＦＥＭ）、例えば、ＭＳＣソフトウェア社のＭＳＣ．ＭＡＲＣ（商標）等を使用して行うことができる。
【００３７】
このステップＳ４により得られる劣化因子濃度の３次元プロファイルは、次以降のステップで計算する機械的特性（弾性率、強度、伸び等）の劣化の基礎となる。また、劣化因子濃度の３次元プロファイルは、ステップＳ１の前段で選択した劣化因子のすべてについて求める。
【００３８】
次に、ステップＳ５として、機械的特性（弾性率、強度、伸び等）を計算する前段階として、各劣化因子濃度と劣化の関係を取得する。理想的には、図６に示すように、機械的特性の変化を劣化因子の濃度の関数として用意する。簡便なモデルとして、未劣化層と劣化層の２層モデルでは、図７に示すように。劣化因子濃度が臨界濃度未満の未劣化領域と、臨界濃度以上の劣化領域において、それぞれ機械的特性が決まればよい。
【００３９】
各劣化因子と劣化との相関データは、実験的に求められるか、既知のデータについては文献値を採用してもよい。実験的に求めるには、例えば薄いテストピースを使用して、所定の環境（例えば劣化因子濃度が異なる複数の環境）においた後に機械的特性を測定し、内部の劣化因子濃度から、劣化因子濃度と機械的特性の関係（即ち、劣化との関係）を得ることができる。
【００４０】
また、劣化層（多段階の劣化層）、未劣化層をそれぞれ単独で測定することに加え、またはその代わりに、テストピース中に劣化層（多段階の劣化層）と未劣化層が存在する状態で、あるいは、テストピース中に有意の濃度勾配が存在する状態で、機械的特性を測定することも有用である。例えば、図８に示すように、劣化層１２が先に破断して表面にノッチ状亀裂が生じたとき、いわゆるノッチ効果により、未劣化層１１が早期に破断する場合もありうる。より実情に近い結果を得るために、このような測定を行うことは有用である。
【００４１】
機械的特性は、例えば弾性率（例えば、引っ張り、曲げ弾性率）、強度（例えば、引っ張り強度、曲げ強度）、伸び、ｔａｎδ等の他、融点、軟化温度、Ｔｇ、結晶化温度等から選ばれる。これらは単に例示であり、成形品の用途で必要とされる物性を過不足なく評価できればよい。
【００４２】
ステップＳ６において、成形品中の機械的特性プロファイル、即ち劣化プロファイルを計算する。成形品中のある点の機械的特性（例えば弾性率）の劣化度は、例えば式（２）：
Ｃtotal＝Ａ１Ｃ１＋Ａ２Ｃ２＋Ａ３Ｃ３＋・・・＋Ｃ０        （２）
（ここで、Ｃtotal：ある点の機械的特性の劣化度、  Ｃｉ：劣化因子ｉに基づく劣化度、  Ａｉ：係数、  Ｃ０：定数、  但し、ｉ＝１、２、３・・・である。）
で表すことができる。
【００４３】
成形品中のある点における劣化因子ｉの濃度は、前記ステップＳ４で求められている。また、劣化因子ｉの濃度と機械的特性の関係は、ステップＳ５で求められている。劣化度Ｃｉを、例えば、機械的特性の初期特性からの低下値とし、複数の劣化因子による劣化を重畳した場合に各劣化因子が及ぼす影響度の重みづけ係数Ａｉを、Ｃｉに掛け合わせて総和をとることで、ある特定の点においての劣化度（即ち、その点での特性低下値）を求めることができる。ここで、Ｃ０は、劣化因子によらない劣化に基づくもので、そのような要素がなければ、Ｃ０＝０とすることができる。このような成形品の各点における劣化度から、成形品中の劣化度プロファイル、および劣化後の機械的特性（例えば弾性率）プロファイルが得られる。
【００４４】
尚、重み付け係数Ａｉは、複数の劣化因子が存在する環境下おいたテストピースから、実験的に得ることができる。また、すでに有している劣化データと合うように、Ａｉを計算から決めることもできる。
【００４５】
このようにして、ステップＳ６で、成形品の劣化後の機械的特性（例えば弾性率）プロファイルが得られるので、ステップＳ７では、成形品全体として、部品としての劣化後性能を計算する。
【００４６】
部品としての性能としては、成形品が使用される用途により適宜選択して計算する。例えば、特定部位での引っ張り、圧縮、特定方向の曲げ、振動に対する強度、変形、破壊等を計算により予測する。この計算も、汎用の有限要素解析ソフト（ＦＥＭ）、例えば、ＭＳＣソフトウェア社のＭＳＣ．ＭＡＲＣ（商標）等を使用して行うことができる。
【００４７】
このようにして得られた予測された劣化後性能を元に、設計者、開発者は、成形品の形状および材料のアセスメントを行う。用途に対して結果が不満足であったり、さらに向上を求めたりする場合には、形状を変更したり、樹脂材料を変更したりして、再度本発明のシミュレーションを行うことができる。例えば、添加剤として高価な劣化防止剤を多量に含有する樹脂材料を使用した成形品は、劣化が小さいかもしれないがコスト高になる。本発明によれば、少ない実験に基づいて、迅速に劣化後性能を予測できるため、性能とコストのバランスの取れた成形品を容易に設計することができる。
【００４８】
以上、本発明の劣化予測方法を説明したが、本発明はさらに上記劣化予測方法を実行するコンピュータソフトウェア、および本発明の劣化予測方法の各ステップを実行する機能を有する装置にも関する。
【００４９】
また、ステップＳ１において取得する一次元浸透−時間関数、ステップＳ５において取得する劣化因子濃度と劣化の関係式、さらにはステップＳ６において成形品中の劣化プロファイルを計算する際の係数Ａｉの１つ以上を、予めデータベースとして記憶装置に記憶しておき、ステップを実行する際に呼び出すように構成することで、より簡便にシミュレーションを実施することができる。また、製品またはテストピースでの劣化データが新たに得られたとき、新たな実測データを加えて、各基礎データを修正し更新することが好ましく、より確度の高いシミュレーションが可能になる。
【実施例】
【００５０】
劣化因子として水分（吸湿）を選択し、シミュレーションの結果を実測の結果と対比した。
【００５１】
まず、吸湿と機械的特性の変化の相関を得るために（ステップＳ５に対応）、ポリアミド６樹脂を使用して、ダンベル型テストピース（ＪＩＳ２号試験片）を作製した。テストピースを、調湿条件下において絶乾（吸水率≒０）した後、所定数のテストピースを、所定温度の水中に、所定時間、浸漬した。浸漬後のテストピースを、水蒸気不透過性の袋に入れて密閉し放置した。テストピース内の水分の分布が平衡に達する程度まで放置した後、機械的特性を試験した。水中での浸漬時間、浸漬温度を変更することで、吸水率の異なるテストピースを得た。吸水率は重量変化から求めた。
【００５２】
図９に、テストピースの測定から得られた歪み（ｓｔｒａｉｎ）−応力（ｓｔｒｅｓｓ）曲線を模式的に示す。この結果から、ステップＳ５での劣化因子濃度と、機械的特性の関係式が得られたことになる。
【００５３】
次に、機械的特性を求める予測対象の成形品を、図１０に示す断面コの字型形状とした（ステップＳ２に対応）。使用環境データについては（ステップＳ３に対応）、表１に示す水中での浸漬条件とした。また、シミュレーションと実測とを比較するために、同形状の成形品を作製した。すべての成形品を、調湿条件下において、絶乾（吸水率≒０）し、所定数の成形品を、表１に示す条件にて水中に浸漬した。
【００５４】
【表１】
0005742432.tif 000003
【００５５】
テストピースを、３点曲げ試験機により、テストピースの上方から荷重をかけ、荷重と押し込み量のデータを得た。得られた結果を図１１に示す。この図において、参考のために成形品全体としての平均吸水率も示した。
【００５６】
一方、水分の浸透を、物質拡散方程式を用いて予測した（ステップＳ１に対応）。その結果を、図１２（ａ）、（ｂ）に示す。
【００５７】
次に予測対象の成形品の機械的特性を求めることになるが、ここでは簡便のため、成形品中の劣化因子の浸透プロファイル（ステップＳ４に対応）については、ステップＳ１で予測した浸透プロファイルから、図１３に示すように、多層劣化モデルを用いて、計算することとした。前述のとおり、使用環境データ（ステップＳ３）が表１のとおりであるので、従って、図１２は、使用環境データに対応した浸透プロファイルを示している。
【００５８】
このような多層劣化モデルについて、先の図９から求められる劣化因子と機械的特性の関係を適用することで、成形品の機械的特性を予測する（ステップＳ６に対応）。ここでは、押し込み量と反力の関係を求めた。予測データと実測データを図１４に示す。尚、実測データは、先の図１１を補正したものである。この結果から、シミュレーションにより予測した結果は、実測と概ね±１０％の範囲で一致していた。
【００５９】
実施例では、水分のみを劣化因子として簡単な構造の成形品を対象としたが、本発明の原理によれば、劣化因子が複数の場合でも少数の実験から得られるデータに基づいて、複雑な形状の成形品についても劣化が予測可能である。
【産業上の利用可能性】
【００６０】
本発明は、樹脂材料の成形品の設計に有利に使用される。
【符号の説明】
【００６１】
１０  樹脂材料薄片
１１  未劣化層
１２  劣化層
【図１】
0005742432.tif 000004
【図２】
0005742432.tif 000005
【図３】
0005742432.tif 000006
【図４】
0005742432.tif 000007
【図５】
0005742432.tif 000008
【図６】
0005742432.tif 000009
【図７】
0005742432.tif 000010
【図８】
0005742432.tif 000011
【図９】
0005742432.tif 000012
【図１０】
0005742432.tif 000013
【図１１】
0005742432.tif 000014
【図１２】
0005742432.tif 000015
【図１３】
0005742432.tif 000016
【図１４】
0005742432.tif 000017