日本包装学会誌 Vol.23 No.2（2014）

一般論文～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～

製品衝撃強さ評価のための統計解析手法
第三報：階段法との比較検討
中 嶋

隆 勝＊

Statistical Method for Mechanical Shock Fragility of Products― Comparison with Staircase Methods ―Takamasa NAKAJIMA*
製品の衝撃強さを統計的に把握する方法として、JIS Z 0119、ASTM D 3332 などに準じた「各試料の衝撃強さを調べ、その結果を統計解析する」方法（以下、A 法と称す）と、ISO 7765-1:1988、JIS K 7124-1:1999「プラスチックフイルム及びシート－自由落下のダート法による衝撃試験方法－第 1 部：ステアケース法」で活用されているステアケース法（以下、階段法と称する）に準じた「各試料の系統だった合否判定試験結果を統計解析する」方法（以下、B 法と称す）がある。
本研究では、A 法と B 法の特徴を整理し考察するとともに、実際の衝撃実験により各特徴について検討した。その結果、得られた結論は以下のとおりである。
・B 法では A 法での約 2 倍の試料数が必要となる。
・B 法では蓄積疲労はなく、A 法でも試験条件によっては蓄積疲労の影響は非常に小さいと考えられる。ただし、A 法において、入力衝撃レベルの増加率を小さく設定すれば蓄積疲労は大きくなる。
・A 法、B 法ともに試験前の製品衝撃強さ予測は重要であるが、B 法では特に重要で必要試料数の増加、統計解析精度への悪影響が考えられる。

There are two statistical analyzing methods for mechanical shock fragility of products. The one is the method based on
JIS Z 0119 or ASTM D 3332 “Standard Test Methods for Mechanical-Shock Fragility of Products, Using Shock
Machines”. Specifically, each fragility will be measured and the obtained data will be analyzed statistically (hereinafterreferred to as Method A). The other is the method based on ISO 7765:1988 or JIS K 7124-1:1999 “Plastics film andsheeting -- Determination of impact resistance by the free-falling dart method -- Part 1: Staircase methods”. Specifically,
pass/fail test will conduct on each specimens systematically and the obtained results will be analyzed statistically (hereinafterreferred to as Method B).
In this study, we will compare and examine the above two methods theoretically and experimentally. The main
conclusions are as follows.
･ Method B requires twice as many specimens as method A.
･ Fatigue is not accumulated by method A. The effect of accumulated fatigue by method B is supposed to be limited.
However, the accumulated fatigue will be large when the increasing ratio of input shock is large.
･ Both methods require forecast accuracy of fragility before testing. Especially in method B, the lack offorecast accuracy leads to the increasing number of specimens and the error of the statistical value of fragility.
キーワード：包装、衝撃強さ、統計解析、階段法、評価試験
Keywords : Packaging, Shock Fragility, Statistical analysis, Staircase Methods, Evaluation test＊（地独）大阪府立産業技術総合研究所 〒594-1157 大阪府和泉市あゆみ野 2-7-1

TRI Osaka （Technology Research Institute of Osaka Prefecture）, 2-7-1, Ayumino, Izumi, Osaka 594-1157 Japan
TEL:0725-51-2711 FAX:0725-51-2639, Email:nakajima@tri-osaka.jp－ 113 －

製品衝撃強さ評価のための統計解析手法第三報：階段法との比較検討

１． はじめに（A 法の手順）

包装および製品設計のために製品衝撃強さ
試験①

試料に加える衝撃レベルを徐々に上げ、

1)2)

どのレベルで破損するかを確認する。

が実施される。製品の衝撃強さの統計値を把握することは、市場での製品破損率を②

破損前に加えた最大の衝撃レベルと、破考慮した緩衝包装設計には必要不可欠である。

損した時に加えた衝撃レベルの平均をそのそこで、著者らは、製品衝撃試験結果を統計

試料の衝撃強さとする。ただし、打切りデ解析する手法について検討を進めてきた。そータの場合はその打切り値を活用する。

の手法は「一つ一つの試料について衝撃強さ③

平均値、分散を統計解析により算出する。

を調べ、その結果を統計解析する。」（以下、

ただし、打切りデータを有する場合、

A 法と称す）という考えに基づいている。一

Johnson 法 3)4)あるいはその改良法 5)6)を用い方、JIS K 7124-1「プラスチックフイルム及びて順位数を算出し、正規分布、ワイブル分

シート－自由落下のダート法による衝撃試験

布などの確率分布へ近似することにより、

方法－第 1 部：ステアケース法」などに記載

平均値、分散を推定する。

されているステアケース法（以下、階段法あるいは B 法と称す）は、「20 点あるいはそれ

2.2 B 法（階段法を用いた方法）

以上の試料について系統立った合否判定試験

試料を 20 点、場合によってはそれ以上用意を実施し、その結果を統計解析する。
」というし、系統立った合否判定試験手順により試験

考え方である。本研究では、A 法と同様に、を実施する。そして、その試験結果について

B 法を製品衝撃強さ試験方法に応用した場合

統計解析を行う。具体的な実施手順を以下にを想定し、それぞれの長所および短所を整理例示する。ただし、本例は JIS K 7124-1 を参するとともに、実際に二つの方法による衝撃

考にしている。

実験および統計解析法を実施し、製品衝撃試（B 法の手順）

験方法への適合性について検討する。

①

最初に加える衝撃レベル X を決める。ただし、X は予測される製品衝撃強さのレベ

２． 統計解析手法

ルに設定する。

A 法および B 法の手順を示し、それぞれの②

衝撃レベルの増加（減少）幅⊿X を決める。ただし、⊿X は大き過ぎず、かつ、小特徴について考察する。

さ過ぎない適切な値に設定することが望ましい。⊿X が大き過ぎると評価精度が落ち、

2.1 A 法（Johnson 法とその改良法）

小さ過ぎると必要な試料数が 20 を大幅に全試料について衝撃強さを測定し、その結超えることになる。

果について統計解析を行う。具体的な実施手順は以下のとおりである。

③－ 114 －

最初の試料が破損した場合、衝撃レベル

日本包装学会誌 Vol.23 No.2（2014）

を⊿X 減じる。逆に、破損しなかった場合、

2.3 A 法と B 法の比較

⊿X 増やす。
④

A 法および B 法について「必要とする試料

20 個の試料を試験した時点で、破損し数」、「蓄積疲労の影響」、「試験前の製品衝撃た試料の総数を N とし、N が 10 であれば強さ予測の影響」の観点から比較検討する。

試験を終了する。N が 10 でない場合は次の2.3.1 必要とする試料数

とおり試験を続ける。
⑤

A 法の場合、すべての試料について衝撃強N<10 の場合、N が 10 になるまで試料を増やして試験を繰り返す。

析に活用することができる。したがって、正N>10 の場合、非損傷試料の数が 10 になるまで試料を増やして試験を繰り返す。

規分布などの確率分布へ近似する際、試料数と同じ数の累積確率データが得られる。ただ

衝撃強さの平均値 μ (X)を次式により算⑥さが得られるため、全試料のデータを統計解し、打切りデータを含み、Johnson 法あるいはその改良法を用いる場合、その打切りデー

出する。

A

 0.5 N

  X   X 0  X  

タは順位数の算出には活用できるが、累積確(1)率としてプロットできるデータとはならない。

ここで、X0 は、全測定を通して、破損が観測された最小の衝撃レベルである。

したがって、プロット数は打切りデータの数だけ減少することになる。
一方、B 法の場合、一回の衝撃による合否kA   ni  z i
i 1

(2)

判定のみで、各試料の衝撃強さを把握しない。
そのため、数多くの試料について系統立った

ここで、ni は小さい順に i 番目の衝撃レベ
ル、すなわち X0+(i-1)ΔX によって破損した試料の数を表し、zi は(i-1)を表している。したがって、は、衝撃レベルの増減の幅を一定にして、試料が破損した時の衝撃レベルのみをデータとして活用する。したがって、正規分布などのkN   nii 1

確率分布へ近似する際、累積確率データとし(3)て活用できるデータの数は試料数の半分以下となる。ここで、半分ではなく半分以下としが成り立つ。
⑦

試験を実施し統計解析が行われる。具体的に衝撃強さの標準偏差 σ (X)を次の方法でている理由は、20 個目の試料を試験した際、N=10 とならない場合、試験を継続する必要が算出する。
衝撃レベル Xi (=X0+(i-1)ΔX)と、それに対応あるためである。
したがって、B 法では、A 法の約 2 倍の試

する破損試料数 ni の関係から、正規分布（あるいはワイブル分布）近似することにより確料数が必要となる。

率分布の母数を推定し標準偏差を算出する。

2.3.2 衝撃による蓄積疲労－ 115 －

製品衝撃強さ評価のための統計解析手法第三報：階段法との比較検討(8)

D = β／β0

A 法では、試料に複数回の衝撃を加えるた
め、試験結果に衝撃による蓄積疲労 7)～10)が加さらに、蓄積疲労 β と等価な負荷を一回のわり、評価精度に影響を及ぼすものと考えら衝撃で加えられる衝撃レベル（ここでは、疲れる。

労等価加速度と称す）を導出する。
この場合、一方、B 法では、試料に加える衝撃は一回限りであり、蓄積疲労はない。

式(6)における Ai は 1 種類 Aeq のみであり、その衝撃回数 ni も 1 である。これらを式(6)に代そこで、A 法における蓄積疲労の影響につ入すると次式が得られる。

いて、以下の仮説の下、許容加速度試験を想  1  Aeq (9)

定した定量的検討を行う。

式(6)と式(9)より、蓄積疲労βと等価な衝撃(1) 仮説ある製品に加速度 A の衝撃を N 回加えるとレベルを表す次式が得られる。

破損するとき、A と N の間に次の関係（S-N

Aeq  曲線）が成り立つと仮定する。
N  A  const.

1/ 

(10)

以上により、異なるレベルの複数回の衝撃

また、製品の破損はマイナー則、すなわち、次式で示す損傷度 D が 1 未満の場合、破損せによる蓄積疲労を、一回の衝撃 Aeq に置換する等価式、式(10)が導出される。
(3)ず、1 以上になると破損すると仮定する。

ni
Ni


 
   ni  Ai 
 i


(4)

ここで、αは加速係数である。

D

1/ 

疲労等価加速度による検討

上記の導出からわかるように、疲労等価加(5)

速度は、蓄積疲労がなかったときに製品がも

ここで、ni は製品に加えられる加速度 Ai のつ衝撃強さを表している。ここでは、この疲

衝撃の回数を示し、Ni は Ai が繰り返し加えら

労等価加速度を用いて、実際の製品衝撃強された際に、その製品が破損に至る衝撃回数を試験における蓄積疲労の影響を定量的に把握示している。

する。ここで想定した製品衝撃強さ試験（許i

蓄積疲労評価指標の構築

容加速度試験）の手順は次のとおりである。

蓄積疲労 β を次式で定義する 10)。

「初めに、加速度 A1 の衝撃を加える。その(2)   ni  Ai i

後、加える衝撃加速度のレベルを毎回一定の(6)

また、限界蓄積疲労β0 を次式で定義する。

 0  N i  Ai 

倍率 r で増加して試験を継続し、6 回目の衝撃までに試料が破損する。
」
上記の試験手順では、i 番目に加える衝撃(7)の加速度 Ai は次式で表せる。

式(5)～式(7)を整理すると、損傷度 D は次式となる。

－ 116 －Ai  r ( i 1) A1(11)日本包装学会誌 Vol.23 No.2（2014）

表しており、
上記の設定では 50%増加なので、Table 1 The relationship between k and(Aeq-Ak )/Ak
k
2
3
4
5

r =1.5 である。

Aeq  Ak

ここで、r は衝撃加速度を増加する倍率を式(10)に、式(11)と ni=1 を代入して整理す

Ak

4.6%

5.5%

5.6%

10

5.6%

5.7%

ると、k 回目に加えた衝撃の疲労等価加速度
Table 2 The relationship between r and(Aeq-Ak )/Ak
r
1.1
1.2
1.3
1.4
1.5

は次式となる。
  kAeq    1  r i 1  A1 
 i 1

 r k  1   
 r 1 

1/ 

Aeq  Ak

28%

17%

11%

7.8%

r

1.6

1.7

1.8

1.9

2.0

Aeq  Ak

4.2

3.2

2.5

2.0

1.6

Ak

%

%

%

%

%

Ak

1/ 

 A1

(12)

式(12)を用いて、実際に加えた衝撃加速度
に対する疲労等価加速度の増加率を算出する。
k=5（5 回目の衝撃）、r=1.5(衝撃加速度の増加
率 50%)、α=4（加速係数 4）を基本データとし、各パラメータが疲労等価加速度の増加率(Aeq-Ak )/Ak に及ぼす影響を調べた。得られた

5.6%

Table 3 The relationship between α and(Aeq-Ak )/Ak
α
2
3
4
5
6
Aeq  Ak
Ak

結果を Table 1～Table 3 に示す。

32%

12%

5.6%

2.9%

1.5%

Table 1 より、一定の倍率(r=1.5)で加える衝撃のレベルを増加した場合、衝撃回数 k の影

MIL-STD-810G（p.514.6A-4）によると、「m

響は比較的小さく、k に対して(Aeq-Ak )/Ak はあ（本本文でいう加速係数 α）は歴史的に見てる上限値に漸近する傾向が認められた。

5～8 の範囲で用いられおり、通常、ランダム

一方、Table 2 より、r は(Aeq-Ak )/Ak に大き振動試験では m =7.5、正弦波振動試験では m

く影響し、r を小さくすると、(Aeq-Ak )/Ak は大=6 と設定される。」と記載されている。α=5

きくなり、蓄積される疲労が増大することがと仮定しても(Aeq-Ak )/Ak は 2.9％である。振動わかる。一般に、r を小さな値に設定するのと繰り返し衝撃との違いはあるが、蓄積疲労

は、製品衝撃強さを精度よく計測しようとしの影響は十分に小さいのではないかと考えらた場合であり、この時、逆に、蓄積疲労の影れる。

響で評価精度を低下させる可能性があることを示唆している。
最後に、Table 3 より、α が小さいほど(Aeq-Ak )/Ak が大きくなる傾向がわかる。

以上のマイナー則に基づいた考察より、A法において、製品に加える衝撃加速度の増加
率を 50%程度に設定すれば、加速係数 α が特－ 117 －

製品衝撃強さ評価のための統計解析手法第三報：階段法との比較検討に小さな製品でない限り、衝撃による蓄積疲られ、規格を再検討すべきかもしれない。

労の影響は限定的であると考えられる。

2.3.4 比較検討のまとめ
A 法および B 法について「必要とする試料

2.3.3 試験前の製品衝撃強さ予測の影響
A 法、B 法ともに、試験前に製品衝撃強さ

数」、「蓄積疲労の影響」、「試験前の製品衝撃を正しく予測しておかなければ、試験をうま

強さ予測の影響」の観点から比較検討した結く進められない可能性がある。

果をまとめると次のとおりである。

まず、A 法について考える。現実の製品衝・B 法では A 法での約 2 倍の試料数が必要と撃強さよりも予測値が大きい場合、最初に加なる。

える衝撃で製品が破損してしまい、初期打切・B 法では蓄積疲労はなく、高い評価精度がりデータとなる。逆に、現実よりも予測値が期待できる。一方、A 法では約 6%（k=5、r=1.5、小さい場合、中途打切りデータとなるか、JIS

α=4 と設定）の蓄積疲労の影響が算出された。

Z 0119 で規定される 5~6 回の衝撃回数限界を

ただし、r を 1 に近づけるとその影響は増加

超える回数の衝撃を加えた後、ようやく製品するので注意が必要である。

が破損することになる。どちらの場合も、・試験前の製品衝撃強さの誤った予測は、A

Johnson 法あるいはその改良法が適用でき大法では Johnson 法あるいはその改良法によりきな問題にならないと考えられる。

ある程度適切に処理できる。一方、B 法では次に、B 法について考える。現実よりも予必要試料数の増加、統計解析精度へ悪影響を測値が大きい場合、最初の試料が破損するの及ぼす可能性がある。換言すると、B 法は改は言うまでもないが、続く試料も破損し、加良の余地が残されていると考えられる。

えるレベルが製品衝撃強さに近づくまで破損し続け、必要な試料数が 20 を超え増加してし

３． 衝撃強さ実験による検証

まう。さらに、B 法における N の値は破損し製品の一例として鶏卵を用い、A 法、B 法

た試料数と定義されているため、衝撃強さレ

にて衝撃強さ実験を行い、それぞれの統計解

ベルに到達するまでの試料数がカウントされ析結果を比較検討することにより、前章で述

統計解析に悪影響を及ぼす。逆に、現実よりべた特徴について確認する。ここで、A 法にも予測値が小さい場合、試料が破損しない試

よる衝撃強さ実験は、前報 6)で実施した許容験が続き、必要な試料数が増えることになる。

速度変化試験結果をそのまま活用した。

ここでは詳細な考察は行わないが、B 法を少し改良し、最初の試料が破損した場合は、

3.1 実験試料

N 値を非破損の試料数と定義し、式(1)～式(3)

前報と同じ鶏卵（名称：国内産鶏卵、一個を非破損に注目した式に変更すれば、誤った

当たり：MS52g 以上～LL76g 未満）を用いて予測の悪影響は大幅に改善できるものと考え衝撃試験を実施した。破損判定基準は、「ひび－ 118 －

日本包装学会誌 Vol.23 No.2（2014）発生」とし、少しでもひびが認められると破の統計解析結果をそれぞれ Table 5、Table 6

損と判定することにした。ひびのサンプルをに示す。具体的な試験方法は前報 6)に示すとFig.1 に示す。鶏卵の質量計測および圧縮試験

おりである。

の結果の統計値（平均 μ、標準偏差 σ、変動係
Table 6 Results of Statistical analysis by
Method-Aμση
Direct0.404m/s 0.0813m/s 20.1%
MethodNormal
0.397m/s 0.0816m/s 20.6%
Distribution
Weibull
0.393m/s 0.0807m/s 20.5%
Distribution

数 η、試料数 N）を Table 4 に示す。

Fig.1 A cracked Egg (Test Specimen)

3.3 B 法による実験および統計解析

Table 4 Data of Experimental Specimens (Eggs)
Compressive
SpringMassstrengthconstant(g)(N)(N/mm)
μ
64.0
34.0
194
σ
4.95
6.17
28.4
η
11.8%
18.2%
20.8%
N
230
100
25

B 法に従い、衝撃レベル X を落下高さ
7.5mm とし、ΔX を 2.5mm として衝撃実験を実施した。得られた結果を Fig.2 に示す。そして、許容落下高さについての統計解析を実施した。得られた結果を Table 7 に示す。ここで、A 法の結果は許容速度変化であるため、
B 法の結果を許容速度変化に換算する必要がTable 5 Results of Critical Velocity Change Testby Method-A
H⊿V
Number of
(mm)
(m/s)
damaged specimen
3
0.243
0
5
0.313
4
8
0.396
26
12
0.485
45
20
0.626
49
31
0.780
50
50
0.990
50
81
1.26
50
129
1.59
50
Amount50ある。その方法は次のとおりである。

3.2 A 法による実験および統計解析

Fig.2 Results of Critical Velocity Change Test by
Method-B

許容速度変化試験結果（破損 A）およびそ－ 119 －

製品衝撃強さ評価のための統計解析手法第三報：階段法との比較検討

Table 7 Results of Statistical analysis by
Method-BHμση
Direct9.00mm
3.22mm35.7%
MethodNormal8.90mm
3.97mm44.6%
Distribution
Weibull
9.08mm
3.86mm42.5%
Distribution
試料の反発係数を e と仮定すると、落下高さと衝撃パルスの速度変化には次の関係が成立する。

V  1  e  2 gH

(13)

計値(Table 7)を、速度変化の統計値に換算する。得られた結果を Table 8 に示す。ただし、
本衝撃実験は衝撃台を介さず試料単体で静止した衝撃台に落下しているため、e には 0 を代入している。
Table 8 Results of Statistical analysis by
Method-B⊿Vμση
Direct0.420m/s 0.0751m/s 17.9%
MethodNormal
0.418m/s 0.0931m/s 22.3%
Distribution
Weibull
0.422m/s 0.0897m/s 21.3%
Distribution

したがって、各平均値 μ について次式が成立する。

3.4 A 法と B 法の比較 V  1  e  2 g H

A 法および B 法により得られた鶏卵の許容(14)

さらに、式(15)で示す関数 y ( x1 , x2 ,･･･) について、それらの平均値および標準偏差に関する式(16)で示す公式 11)がある。

速度変化に関する統計値はそれぞれ Table 6、Table 8 である。これらを比較するとほぼ等価な結果であることがわかる。ここでは、「必要とする試料数」、「衝撃による蓄積疲労」について検討する。

y ( x1 , x 2 ,･･･)  x1  x 2
p1

p2

･･･

(15)

3.4.1 必要とする試料数
試料数は、B 法(JIS K 7124-1)では 20 個（状況によっては 20 個以上）と規定されているが、

2

2

2

  
  y    x1    p 2 x2   ･･･ p   1  (16) x 
x1 
 y 2 

A 法(JIS Z 0119)では特に記載はない。2.3.1 の考察では、B 法では A 法で用いる約 2 倍の試料数が統計解析に必要であるという結論とな

上記の公式を式(13)に適用し整理すれば次ついて、t 分布による 95%信頼区間（以下、式が得られる。

  V  H V
2 Hった。ここでは、各方法で算出した平均値に

CI と称す）を算出し比較検討することにより、(17)

B 法では約 2 倍の試料数で同等の推定精度が得られることを実験的に検証する。

式(14)、式(17)を用いて、許容落下高さの統－ 120 －A 法(N =50) 、A 法(N =10)、B 法(N =20)に

日本包装学会誌 Vol.23 No.2（2014）

ついて CI を算出した結果を Table 9～11 に示

A 法(N=10)（Table 10 参照）と B 法(N=20)

す。ただし、A 法(N =10)は、全 50 データの（Table 11 参照）の CI を比較すると、ほぼ等内から最初の 10 データを統計解析の対象と価な値となっており、B 法では A 法の約 2 倍している。

の試料数が必要であることを裏付ける結果とA 法(N=50)（Table 9 参照）と A 法(N =10)
（Table 10 参照）の CI を比較すると、A 法(Nなっている。
3.4.2 衝撃による蓄積疲労=50)の方が小さく推定精度が高い結果となっ

A 法(N=50)（Table 6 参照）と B 法(N=20)ている。これは試料数が大きいほど高精度で（Table 8 参照）で得られた製品衝撃強さの平母平均を推定できていることを意味しており

均値、μA、μB を比較した結果を Table 12 に示

感覚的な傾向と一致している。

す。表より、蓄積疲労のある μA の方が、蓄積
疲労のない μB より低めの値となっており、本Table 9 Results of Statistical analysis by
Method-A (N =50)CIμ (m/s)Direct0.02250.382 ＜μ＜0.427
MethodNormal
0.02260.374 ＜μ＜
0.420
Dist.
Weibull
0.02240.370 ＜μ＜
0.416
Dist.

データからは数%蓄積疲労の影響を受けたと考えることができる。しかし、平均値の 95%
信頼区間から判断すると μ（Table
9 参照）、μB
A（Table 11 参照）は大きな範囲で重複しており、95%の信頼度では蓄積疲労の影響を断定できないことがわかる。
以上をまとめると、A 法による蓄積疲労のTable 10 Results of Statistical analysis by
Method-A (N =10)CIμ (m/s)Direct0.04550.356 ＜μ＜ 0.447
MethodNormal
0.05780.340 ＜μ＜ 0.456
Dist.
Weibull
0.05700.338 ＜μ＜ 0.452
Dist.
Table 11 Results of Statistical analysis by
Method-B (N =20)CIμ (m/s)Direct
0.04650.374 ＜μ＜ 0.467
MethodNormal
0.05770.360 ＜μ＜ 0.476
Dist.
Weibull
0.0556
0.366 ＜μ＜ 0.478
Dist.

影響は数%認められたものの、データのばら
つきに埋もれる可能性が高いと考えられる。
Table 12 Results of Statistical analysis by
Method-B

Direct
MethodNormalDist.
Weibull
Dist.

A

B

B   A
A

0.404m/s

0.420m/s

3.9%

0.394m/s

0.418m/s

5.3%

0.393m/s

0.422m/s

7.3%

４． 結論
製品の衝撃強さを統計解析する二つの方法、
A 法および B 法について、次の三つの点「必－ 121 －

製品衝撃強さ評価のための統計解析手法第三報：階段法との比較検討

要とする試料数」、「蓄積疲労の影響」、「試験

Difference in Acceleration and Velocity

前の製品衝撃強さ予測の影響」から検討した

Change on Product Damage Due to

結果、得られた主な結論は以下のとおりであ

Repetitive Shock “, now printing

る。

9)

北澤裕明、佐藤達雄、長谷川奈緒子、李・B 法では A 法での約 2 倍の試料数が必要と

艶傑、石川豊、日本包装学会誌、21(2)、なる。

125(2012)

・B 法では蓄積疲労はなく、A 法でも試験条

10) 中嶋隆勝、津田和城、川田浩二、山内佳件によっては蓄積疲労の影響は非常に小さい門、日本包装学会誌、16(1)、41(2007)と考えられる。ただし、A 法において、r を11) たとえば、福井清輔、”基礎からの環境

小さく設定すれば蓄積疲労は増大する。高精

計量士 騒音・振動関係 合格問題集”、度評価のため r を小さく設定する際、注意が

弘文社、p.273(2013)必要である。
・A 法、B 法ともに試験前の製品衝撃強さ予（原稿受付 2013 年 11 月 26 日）

測は重要であるが、B 法では特に大切で必要（審査受理 2014 年 2 月 7 日）

試料数の増加、統計解析精度への悪影響が考えられる。

＜参考文献＞
1)

JIS Z 0119 2002

2)

ASTM D 3332

3)

L.G.Johnson, “The Statistical Treatment of
Fatigue Experiments”, Elsevier, p.37 (1964)4)

たとえば、市川昌弘、”構想信頼性工学”、
海文堂出版、p.31(1988)

5)

中 嶋 隆 勝 、 日 本 包 装 学 会 誌 、 22(6) 、269(2013)

6)

中 嶋 隆 勝 、 日 本 包 装 学 会 誌 、 23(1) 、41(2014)

7)

G.J.Burgess, Packaging Technology and
Science, (1), 5(1988)

8)

H.Kitazawa, K.Saito, Y.Ishikawa, Packaging
Technology

andScience,“Effectof－ 122 －