(57)【要約】  【課題】  含浸係数を各要素に自動的に定義できる含浸解析モデルの作成方法、作成装置並びにコンピュータプログラム又は記憶媒体を提案し、解析精度の向上とモデル作成の自動化を図る。  【解決手段】  コンピュータ１００を用いて、金型への樹脂の含浸過程を計算する含浸解析モデルの作成方法であって、ＣＡＤデータ１１５から要素形状データ１１９を生成する要素形状データ作成手段１０６と、前記ＣＡＤデータと前記要素形状データとから要素肉厚データ１２０を計算する要素肉厚データ計算手段１０７と、前記要素肉厚データと成形条件データ１１８と材料物性データベース１１７とから各要素の材料物性データ１２１を計算する材料物性データ計算手段１０８とを有することを特徴とする含浸解析モデルの作成方法、作成装置並びにコンピュータプログラム及び記憶媒体である。  【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
金型内に配置した基材への樹脂の含浸過程を、コンピュータを用いて計算する含浸解析モデルの作成方法であって、ＣＡＤデータから要素形状データを生成する要素形状データの作成工程と、前記ＣＡＤデータと前記要素形状データとから要素肉厚データを計算する要素肉厚データの計算工程と、前記要素肉厚データと成形条件データと材料物性データベースとから各要素の材料物性データを計算する材料物性データの計算工程とを経ることを特徴とする含浸解析モデルの作成方法。
【請求項２】
前記材料物性データの計算工程は、前記材料物性データベースから前記材料物性データを計算する工程であることを特徴とする請求項１に記載の含浸解析モデルの作成方法。
【請求項３】
前記材料物性データベースには、肉厚、基材種類、基材積層数、基材積層角度、圧力、温度のうちの少なくとも一つの情報と、前記材料物性データとの関係を表す数値またはデータ、表、関数のうちの少なくとも一つの情報が格納されていることを特徴とする請求項１または２に記載の含浸解析モデルの作成方法。
【請求項４】
前記材料物性データは、樹脂の流れやすさを示す含浸係数を含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の含浸解析モデルの作成方法。
【請求項５】
前記要素形状データの作成工程は、前記ＣＡＤデータから自動的に作成する工程であることを特徴とする請求項１に記載の含浸解析モデルの作成方法。
【請求項６】
金型内に配置した基材への樹脂の含浸過程を、コンピュータを用いて計算する含浸解析モデルの作成装置であって、ＣＡＤデータから要素形状を生成する要素形状データ作成手段と、前記ＣＡＤデータと前記要素形状データとから要素肉厚データを計算する要素肉厚データ計算手段と、前記要素肉厚データと成形条件データと材料物性データベースとから各要素の材料物性データを計算する材料物性データ計算手段とを有することを特徴とする含浸解析モデルの作成装置。
【請求項７】
前記材料物性データ作成手段は、前記材料物性データベースから前記材料物性データを計算する手段であることを特徴とする請求項６に記載の含浸解析モデルの作成装置。
【請求項８】
前記材料物性データベースには、肉厚、基材種類、基材積層数、基材積層角度、圧力、温度のうちの少なくとも一つの情報と、前記材料物性データとの関係を表す数値またはデータ、表、関数のうちの少なくとも一つの情報が格納されていることを特徴とする請求項６または７に記載の含浸解析モデルの作成装置。
【請求項９】
前記材料物性データは、樹脂の流れやすさを示す含浸係数であることを特徴とする請求項６〜８のいずれかに記載の含浸解析モデルの作成装置。
【請求項１０】
前記要素形状データ作成手段は、前記ＣＡＤデータから自動的に作成する手段であることを特徴とする請求項６に記載の含浸解析モデルの作成装置。
【請求項１１】
請求項１に記載の含浸解析モデルの作成方法における各工程をコンピュータを用いて実行するためのコンピュータプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のコンピュータプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複合材料の成形に使用されるＲＴＭ成形法（Ｒｅｓｉｎ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｍｏｌｄｉｎｇ成形法）などの含浸成形法において、炭素繊維織物材などの多孔質媒体内に含浸させる樹脂の含浸過程を、有限要素法などの数値解析手法を用いて求める樹脂含浸解析における含浸解析モデルの作成方法、作成装置並びにそのコンピュータプログラム及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＲＴＭ成形法は、炭素繊維やガラス繊維などで構成される織物材（クロス材）やマット材などの多孔質媒体（以下、基材と称する。）を金型内（以下、キャビティと称する。）に配し、キャビティ内へ樹脂を注入してＦＲＰ成形品を得る成形手法である。
【０００３】
従来、このＲＴＭ成形法における樹脂の基材への含浸過程について、コンピュータを用いてＣＡＥ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｉｄｅｄ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ）解析する手法としては、文献１に示すような方法が知られている。
射出成形や、ＲＴＭ成形法に代表される含浸成形においては、樹脂のキャビティ内での流れやすさを示す指標として、流動コンダクタンスが用いられるが、射出成形と含浸成形ではその定義式が下に示すように異なっている。
【０００４】
射出成形の流動コンダクタンス＝−（肉厚×肉厚）／（１２×樹脂粘度）  ・・・（１）
含浸成形の流動コンダクタンス＝−（含浸係数）／（樹脂粘度）          ・・・（２）
（１）式によれば、射出成形解析における流動コンダクタンスは、キャビティの肉厚分布と注入樹脂の樹脂粘度に基づいて計算されるのに対し、（２）式による含浸成形における流動コンダクタンスは、流れやすさの指標である含浸係数と樹脂粘度に基づいて計算される。すなわち、射出成形解析における流動コンダクタンスの計算は、形状と使用樹脂の物性から計算できるものであるため、文献２のように成形品のＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｉｄｅｄ  Ｄｅｓｉｇｎ）データから肉厚を自動的に計算する技術を用いれば、自動化が可能である。
【０００５】
しかし、含浸成形の場合は、肉厚、基材種類、基材積層角度、温度、圧力などに依存する含浸係数が必要となることが問題であった。すなわち、基材の種類や肉厚、温度や圧力はモデルの場所により異なるため、モデル作成の段階で決定できないという問題がある。
すなわち、流動コンダクタンスを成形すべき要素形状から自動的に事前に計算することはできず、従来技術によれば、含浸解析においては担当者が適当な含浸係数を推定した上で流動コンダクタンスを計算するしか方法がなく、ＣＡＥ解析モデル作成に半日以上の膨大な時間がかかるばかりか、解析結果の精度にも問題があった。
【特許文献１】特開２００３−１１１７０号公報
【特許文献２】特開平１０−１２４５５５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、上記従来技術の問題点を解消し、ＲＴＭ成形法等におけるキャビティ内の樹脂の流れ易さを示す指標である含浸係数をＣＡＥ解析モデルに対して自動的に定義できる含浸解析モデルの作成方法、作成装置並びにコンピュータプログラム及び記憶媒体を提案することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を達成するために、本発明の含浸解析モデルの作成方法は、金型内に配置した基材への樹脂の含浸過程を、コンピュータを用いて計算する含浸解析モデルの作成方法であって、ＣＡＤデータから要素形状データを生成する要素形状データの作成工程と、前記ＣＡＤデータと前記要素形状データとから要素肉厚データを計算する要素肉厚データの計算工程と、前記要素肉厚データと成形条件データと材料物性データベースとから各要素の材料物性データを計算する材料物性データの計算工程とを経ることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の含浸解析モデルの作成装置は、金型内に配置した基材への樹脂の含浸過程を、コンピュータを用いて計算する含浸解析モデルの作成装置であって、ＣＡＤデータから要素形状を生成する要素形状データ作成手段と、前記ＣＡＤデータと前記要素形状データとから要素肉厚データを計算する要素肉厚データ計算手段と、前記要素肉厚データと成形条件データと材料物性データベースとから各要素の材料物性データを計算する材料物性データ計算手段とを有することを特徴とする。
【０００９】
さらに、本発明は、上記含浸解析モデルの作成方法において、各工程をコンピュータを用いて実行するためのコンピュータプログラム、およびそれを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含む。なお、本発明において、ＣＡＤデータとは、コンピュータ上で稼働しているＣＡＤシステムで入力された成形品の形状データを示す。また、ＣＡＥ解析とはコンピュータを使用した計算手法であり、含浸成形のＣＡＥ解析で使用するＣＡＥ解析モデルとは、含浸解析に使用される節点、要素などの要素形状データと、含浸係数などの材料物性データを少なくとも含み、コンピュータによって計算されるモデルデータを指す。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ＣＡＤデータから要素形状データを生成する要素形状データの作成工程と、前記ＣＡＤデータと前記要素形状データとから要素肉厚データを計算する要素肉厚データの計算工程と、前記要素肉厚データと成形条件データと材料物性データベースとから各要素の材料物性データを計算する材料物性データの計算工程とを有することにより、含浸解析におけるＣＡＥ解析モデルの作成を自動化することができ、解析モデル作成時間を大幅に短縮することができる。また、解析モデルの精度が高まるため、精度良く含浸過程をシミュレートすることができ、製品開発において、高品質化、高効率化、低コスト化に大きく貢献できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の最良の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１２】
図１は、本発明の含浸解析モデルを作成する装置の一実施例の形態を示すブロック図である。本実施形態例において、１００はコンピュータ（制御装置）、１０１はキーボード、１０２はマウス、１０３はディスプレイ、１０４は記憶装置である。記憶装置１０４は、ハードディスク装置の他、ＺＩＰ、ＭＯ、ＰＤ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ、磁気テープ等の取り外し可能な補助記憶装置も利用可能である。
記憶装置１０４には、ＣＡＤデータ記憶手段１１１、ＣＡＥ解析モデル記憶手段１１２、材料物性データベース記憶手段１１３、成形条件データ記憶手段１１４、要素肉厚データ記憶手段１２２が含まれる。ＣＡＤデータ記憶手段１１１内にはＣＡＤデータ１１５が、ＣＡＥ解析モデル記憶手段１１２内にはＣＡＥ解析モデル１１６が、材料物性データベース記憶手段１１３内には材料物性データベース１１７が、成形条件データ記憶手段１１４内には成形条件データ１１８が、要素肉厚データ記憶手段１２２内には要素肉厚データ１２０が記憶されている。これらの記憶手段は、一つの記憶装置１０４に含まれる必要はなく、ネットワークで結ばれた複数のコンピュータ内に分散して存在しても良いし、また複数存在していても良い。
【００１３】
コンピュータ１００には、ＣＡＤデータ入力手段１０５、要素形状データ作成手段１０６、要素肉厚データ計算手段１０７、材料物性データ計算手段１０８が含まれる。
【００１４】
図２は、ＣＡＥ解析モデル１１６のデータ構造を示す図である。ＣＡＥ解析モデル１１６には、少なくとも要素形状データ作成手段１０６により作成される要素形状データ１１９と、材料物性データ計算手段１０８により計算される材料物性データ１２１とから構成されている。材料物性データベース１１７に記憶されるデータには、少なくとも含浸係数データが含まれる。一例として含浸係数データの測定方法について次に説明する。
【００１５】
ＲＴＭ成形法における樹脂の含浸過程において、基材内を含浸する樹脂の挙動は下式に示すＤＡＲＣＹ則に従うことが知られており、単位時間当たりに含浸する流量Ｑ（ｍ３）は以下の式で得られる。
【００１６】
Ｑ＝（Ｋ×Ａ／μ）×（ΔＰ／ΔＬ）
ここで、Ｋ（ｍ２）は含浸係数、Ａは断面積（ｍ２）、μは樹脂粘度（Ｐａ・ｓ）、ΔＰ（Ｐａ）／ΔＬ（ｍ）は単位長さ当たりの圧力勾配である。この式を到達時間ｔ（ｓ）で積分すれば、含浸係数Ｋは以下の式で得られる。
【００１７】
Ｋ＝（Ｌ×Ｌ×μ）／（２×Ｐ×ｔ）
本式から、樹脂注入口からフローフロント（流動樹脂の先端）までの距離Ｌ（ｍ）と到達時間ｔ（ｓ）が分かれば、含浸係数Ｋが計算できる。よって含浸係数の測定は、一例として平板のような基本形状成形品に対して成形を行い、使用樹脂粘度μとフローフロントＬとそこへの到達時間ｔとを測定すれば、含浸係数Ｋが計算できる。
【００１８】
含浸係数で考慮すべきパラメータとしては、フローフロントＬ（ｍ）、到達時間ｔ（ｓ）、平板の肉厚ｈ（ｍ）、基材種類Ｘ、基材積層数Ｎ、基材積層角度θ（度）などが好ましいが、成形温度Ｔ１（度）、金型温度Ｔ２（度）、成形圧力Ｐ（Ｐａ）などを追加しても良い。これら全てのパラメータについて考慮する必要はないが、設計者がモデル形状を考慮して、含浸係数に影響があると考える設計因子について検討する必要がある。
また、材料物性データベース１１７に含まれる含浸係数などのデータは、例えば簡易形状による成形実験によって求めても良いし、成形プロセスの計算シミュレーションにより求めても良い。
【００１９】
次に図３に本実施形態例のＣＡＥ解析モデルの作成方法に関する作業の流れについて、フローチャートで示す。
【００２０】
まず、図１の記憶装置１０４内に含まれているＣＡＤデータ１１５から要素形状データ１１９を作成し（Ｓ１０１）、次に各要素における要素肉厚データ１２０を計算し（Ｓ１０２）、最後に各要素の材料物性データ１２１を計算して（Ｓ１０３）、ＣＡＥ解析モデル１１６としてＣＡＥ解析モデル記憶手段１１２に出力する（Ｓ１０４）。
以上の各工程における詳細な説明を以下に述べる。
図４は、要素形状データの作成工程（Ｓ１０１）における動作を示すフローチャートである。
【００２１】
まず、図１のＣＡＤデータ入力手段１０５により、ＣＡＤデータ記憶手段１１１内に記憶されているＣＡＤデータ１１５をコンピュータ１００内に読み込み（Ｓ２０１）、中立面を生成する（Ｓ２０２）。そして、生成した中立面上にシェル要素を生成し（Ｓ２０３）、要素形状データ１１９としてＣＡＥ解析モデル１１６に出力する（Ｓ２０４）。図７にＣＡＤデータ１１５とそれを用いて出力された要素形状データ１１９の一例を示す。すなわち、図７（ａ）が入力したＣＡＤデータで、図７（ｂ）が中立面上に生成された要素形状データを示している。このようにＣＡＤデータからＣＡＥ解析モデルを自動的に生成する方法は、ＩＤＥＡＳ、ＣＡＴＩＡ、ＵＮＩＧＲＡＰＨＩＣＳ（以上、登録商標）といった多くのＣＡＤソフトに搭載済みの既存技術でもある。
【００２２】
図５は要素の肉厚データの作成工程（Ｓ１０２）における動作を示すフローチャートである。
【００２３】
まず、ＣＡＤデータ１１５を読み込み（Ｓ３０１）、さらにＳ１０１にて作成した要素形状データ１１９を読み込む（Ｓ３０２）。そして文献２などに記載の肉厚計算方法を用いて、要素形状データ１１９に含まれる各節点の位置情報から、ＣＡＤデータ１１５を参照して要素形状データに含まれる各要素における肉厚を計算する（Ｓ３０４）。これを要素数分繰り返し（Ｓ３０３）、要素肉厚データ１２０として要素肉厚データ記憶手段１２２に出力する（Ｓ３０５）。このような肉厚計算方法は、上記ＣＡＤソフトや、ＣＡＥ解析に用いるプリポストソフトに搭載されている既存技術でもある。
【００２４】
図６は、本発明の新規技術である各要素の材料物性データの作成工程（Ｓ１０３）における動作を示すフローチャートである。
まず、成形条件データ記憶手段１１４に含まれる成形条件データ１１８を読み込み（Ｓ４０１）、つぎにＳ１０１で計算した要素形状データ１１９をＣＡＥ解析モデル１１６から読み込む（Ｓ４０２）。そしてＳ１０２で計算した要素肉厚データ１２０を読み込み（Ｓ４０３）、さらに材料物性データベース記憶手段１１３に記憶された材料物性データベース１１７を読み込む（Ｓ４０４）。
【００２５】
次に、肉厚、基材種類、基材積層数、基材積層構成、圧力、温度などから、材料物性データベース１１７を参照し、各要素における材料物性データを計算する（Ｓ４０６）。この動作を各要素について行い（Ｓ４０５）、材料物性データ１２１としてＣＡＥ解析モデル１１６内に出力する（Ｓ４０７）。この一連の動作により、各要素の肉厚、基材種類、基材積層数に対応した材料物性データを自動的に計算でき、精度の良いＣＡＥ解析モデルを作成することが可能となる。
【００２６】
図４〜図６に示す各工程において、データベースから全てのデータを一度に読み込む形式を説明したが、必要なデータのみ逐次データベースを参照する形式としても良い。また、時間短縮のため、前工程の読み込み内容を引き継いで利用してもよい。
【００２７】
上記実施形態例は、コンピュータ１００と記憶手段１０４、及びそれらを動作させるＣＡＤを含むプログラムなどによって実施される。このようなプログラム及び各種の記憶手段のデータはフロッピー（登録商標）ディスク、ＺＩＰ、ＭＯ、ＰＤ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ、磁気テープ等のコンピュータ読み取り可能な有形媒体や有線または無線のネットワークのような伝送手段を用いて流通される。
【実施例】
【００２８】
以下、本発明の実施例を、上記図面を参照しながら説明する。
（実施例１）
本実施例は、図８に示すように、外形寸法が３００×１４００ｍｍ、肉厚が２〜５ｍｍに分布する平板形状について含浸解析を実施したもので、ＣＡＤデータ１１５に格納されているデータである。使用基材として、東レ（株）製炭素繊維"トレカ"平織りクロスＣＯ６３４３を４ｐｌｙ（積層角度：０度／４５度／４５度／４５度）に積層し、使用樹脂として主剤ＪＥＲ（株）製"エピコート"１７５０、硬化剤ＪＥＲ（株）製"エピキュア"Ｗのマトリックス樹脂を使用した。積層角度は１４００ｍｍの長手方向を０度とした。樹脂温度は４０度、金型温度は６０度、含浸圧を１気圧とし、各肉厚に対する含浸係数を実験によりあらかじめ求め、物性データベースを定義した。
【００２９】
まず、図３の工程Ｓ１０１において、図１のコンピュータ１００に含まれているＣＡＤデータ入力手段１０５によりＣＡＤデータ１１５を入力し、要素形状データ作成手段１０６により、平板の中立面に要素形状データ１１９であるシェル要素を作成した（図９）。要素は２次元シェル要素を使用し、一片の長さが約３０ｍｍの要素を自動的に作成した（節点数５２８、要素数４７０）。
【００３０】
次に工程Ｓ１０２において、各要素毎の肉厚を計算し、２〜５ｍｍの値を得た。板の肉厚は場所毎に異なっており、本モデルでは４７種類の肉厚となった。
最後に工程Ｓ１０３において、各要素毎の要素形状データ１１９と要素肉厚データ１２０、および成形条件データ１１８をもとに、材料物性データベース１１７を参照して各要素毎に含浸係数を計算し、ＣＡＥ解析モデルを出力した。
【００３１】
以上の流れによる解析モデルの作成時間は約５分であり、従来に比べ大幅に短縮された。
モデル化手法の妥当性検証のため、出力したＣＡＥ解析モデルを用いた含浸解析と、同様の試験片による実試験を実施し、結果を比較した。なお、含浸解析プログラムは自社開発のものを使用した。
【００３２】
図９に示すライン１より樹脂を含浸し、ライン２より排出する工程で成形した場合について、フローフロントＬと含浸時間ｔとの関係を比較した。
【００３３】
図１０は、横軸に充填時間ｔ（ｓ）を、縦軸にフローフロントＬ（ｍｍ）を取ったもので、解析結果を実線で、実験結果を●印で示している。本図に示すように、実験結果と解析結果はほぼ一致しており、詳細に物性を定義することで精度良く含浸過程をシミュレートすることができた。
【産業上の利用可能性】
【００３４】
本発明は、含浸解析モデルの作成方法に限らず、形状因子が物性値に取り込まれてしまう対象物の解析モデルの作成方法に適用する事ができる。例えば、インピーダンスを必要とする音響解析モデルの作成方法や、多孔質体への浸透解析モデルの作成方法などにも適用することができるが、その応用範囲はこれらに限られるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の含浸解析モデルの作成方法に用いられるコンピュータの一実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】図１のコンピュータの記憶装置に含まれているＣＡＥ解析モデルを構成する要素の説明図である。
【図３】本発明の含浸解析モデルの作成方法を示すフローチャートである。
【図４】図１又は図２における要素形状データの作成の動作を示すフローチャートである。
【図５】図１又は図２における要素肉厚データの計算の動作を示すフローチャートである。
【図６】図１又は図２における材料物性データの計算の動作を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態例におけるＣＡＤデータ形状と要素形状データである。
【図８】本発明の実施例におけるＣＡＤデータ形状の立体図である。
【図９】本発明の実施例における要素形状データの立体図である。
【図１０】本発明の実施例における含浸解析結果と含浸実験結果の比較グラフである。
【符号の説明】
【００３６】
１００  ：コンピュータ
１０１  ：キーボード
１０２  ：マウス
１０３  ：ディスプレイ
１０４  ：記憶装置
１０５  ：ＣＡＤデータ入力手段
１０６  ：要素形状データ作成手段
１０７  ：要素肉厚データ計算手段
１０８  ：材料物性データ計算手段
１１１  ：ＣＡＤデータ記憶手段
１１２  ：ＣＡＥ解析モデル記憶手段
１１３  ：材料物性データベース記憶手段
１１４  ：成形条件データ記憶手段
１１５  ：ＣＡＤデータ
１１６  ：ＣＡＥ解析モデル
１１７  ：材料物性データベース
１１８  ：成形条件データ
１１９  ：要素形状データ
１２１  ：材料物性データ
１２２  ：要素肉厚データ記憶手段
１２０  ：要素肉厚データ
【図１】
2005266886.tif 000003
【図２】
2005266886.tif 000004
【図３】
2005266886.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2005266886.tif 000009
【図８】
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【図９】
2005266886.tif 000011
【図１０】
2005266886.tif 000012