金型と成形体の伝熱を測る技術
広島県立総合技術研究所
西部工業技術センター 加工技術研究部
主任研究員

寺山 朗
2023年11月30日

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1

どんな技術？
・熱伝達係数を測定する技術
・温度シミュレーションの境界条件を知ることができ，高精度な温度シミュレーションが可能になる
応用すれば・・・⇒ 伝熱の評価/コントロール⇒ 接触界面の伝熱メカニズム解明

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“熱”を利用した素形材プロセス✔ 鋳造（ダイカスト）✔ 熱間鍛造✔ 粉末冶金金型を用いた成形✔ 射出成形

素形材プロセスでは，成形体(金属,プラスチック)と金型の間の伝”熱”のコントロールが重要
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3熱伝達係数とは・・・𝒒𝒉=(𝑻𝑨 − 𝑻𝑩 ) (ℎ：熱伝達係数,W/m K)
2

加熱温度,T

熱流束

𝑻𝑨𝒒 = −𝝀𝒅𝑻𝒅𝒙

温度ギャップ→ 小：熱伝達高い
大：熱伝達低い

冷却※定常状態の温度分布

金型

成形体(金属,ﾌﾟﾗ)

𝑻𝑩
距離,x✔
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温度シミュレーションには熱伝達係数が重要◆温度分布に及ぼす熱伝達係数の影響
金型

初期温度：同じ30秒後の温度分布を計算

加熱体
全体イメージ

熱伝達係数は場所と時間によって変化

断面

加熱体－金型間の熱伝達数を変えて計算する

加熱体と金型間の熱伝達係数を変えることで温度分布が大きく異なる結果になる
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熱伝達係数：一定
5従来技術とその問題点
・熱成形プロセスの温度シミュレーションにおいては，成形体と金型間の“熱伝達係数”が不明なため，文献値や経験的に用いられる一定値を使うことが多い。結果として温度解析の精度が低い問題がある。
・正確な熱伝達係数を知るために，実測する場合において，・成形体内部の温度測定が煩雑・専用のセンサがない，などの問題がある。
・熱伝達係数を事前予測することができれば測定が不要となるが熱伝達係数の支配因子が不明である。
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アルミニウム合金の加圧鋳造における熱伝達係数測定の事例

◆鋳造方法

パンチ金型
（鉄鋼）

10050

成形品
（アルミニウム合金の溶湯）
ダイス金型
（鉄鋼）

𝜙40
𝜙100

金型の断面図金型の概略寸法異なる複数個所の熱伝達係数を測定

熱伝達係数を求める手順：
温度測定 ⇒ 計算 ⇒ 熱伝達係数の導出
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①金型温度の測温技術◎溶湯－金型間の熱伝達係数の測定には金型内部複数点および溶湯表面の温度が必要
温度測定ポイント
（熱電対）

金型表面

センサ設置個所

パンチ（鉄鋼）成形品（アルミニウム合金の溶湯）
圧力計測部

ダイス（鉄鋼）

熱伝達測定専用のセンサ概略★ポイント
特定箇所の接触圧力と熱伝達係数を１本のセンサで測定可能
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②成形体(金型内部)の測温技術◎光ファイバ温度計によるアルミ溶湯の温度測定
窓ガラス

700
アルミ合金

応答が速く，正確な温度変化が得られる

600

温度(℃)

500

測温センサ

400
300
【従来：熱電対】応答が遅く，正確な温度変化が測れない

200

100

光ファイバー(放射温度計)0

金型の断面イメージ

00.5

11.5

22.5

金型に貫通穴をあけて窓ガラス越しに時間(秒)
鋳造開始
金型内部の成形体の温度を測定できる

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9温度測定の結果
溶湯と金型の温度変化
850
750

温度(℃）

650

溶湯温度

550
450350250金型温度

15001020304050時間(秒)Copyright © 2023 Hiroshima Prefecture. All rights reserved.

10熱伝達係数の導出◎導出方法
・温度シミュレーションに用いる熱伝達係数を知ることが目的なので，シミュレーションと同じモデルを用いる。
⇒ 熱伝達係数を変えて温度シミュレーション（熱伝導解析）を繰り返す⇒ 実測温度と計算温度の誤差が最小になる熱伝達係数を探索する
加熱体－金型間の熱伝達数を変えて計算する

金型の1 8軸対称モデル（要素数：2,128）

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11熱伝達係数の測定結果◎熱伝達係数は場所によって経時変化の挙動が異なり、接触圧力と相関がある。
60000
50000
40000

60000

30000

50000

20000

40000

10000

30000

0100000

10152040000

250010152040000
30000

51000052520000
10000
0051015200253050000

2540000

2020.00

1515.00

1010.00

55.00

30000
20000
10000
0510152025圧力

10152025

圧力

25.00

0.00

00

60000

530.00

60000

0HTC

50000

60000

20000
0HTC

80000

02000060000

5101520250

51015202550000

異なる２か所の熱伝達係数(HTC)と接触圧力の関係。それぞれ波形に相関がある。

40000
30000
20000
10000
60000

0051060000

152025

50000
40000

50000

30000

40000

20000

30000

10000

20000

01000005101520

25

00

510152025

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12熱伝達を考慮した温度シミュレーション（1点当たりの実測ー計算の誤差）◎測定した熱伝達係数を用いて（戻し入れて）温度シミュレーション精度を確認
熱伝達一定(h=30,000)

140120

熱伝達一定(h=20,000)

100

熱伝達一定
(h=10,000)

80

熱伝達一定
(h=5,000)60

測定した熱伝達係数を用いることで，温度シミュレーションの解析精度を向上できる

熱伝達一定(h=2,000)

402000510152025

30

測定した熱伝達係数(時間と場所で変化)を用いた場合時間(秒)Copyright © 2023 Hiroshima Prefecture. All rights reserved.

13熱伝達係数の支配因子◎熱伝達係数と接触圧力の関係
100(a) 離型剤なし

100(b) 離型剤:BN(c) 離型剤:黒体

80604080HTC (×103 W/m2K)

80

HTC (×103 W/m2K)

HTC (×103 W/m2K)

1006040604020202000005101520

Contact pressure between
molten alloy and mold(MPa)250510152025

Contact pressure between
molten alloy and mold (MPa)0510152025

Contact pressure between
molten alloy and mold (MPa)●熱伝達係数は接触圧力とほぼ線形の関係にあり、離型剤の種類によって傾きは異なる
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14機械学習で熱伝達係数予測◎多数のパラメータと熱伝達係数の相関を取り，熱伝達係数を予測⇒ 機械学習による時系列分析
熱伝達係数（前時間の特徴量から(時系列データ)次時間の熱伝達係数を予測）
100000

80000
60000
40000

（特徴量）前のタイムステップのデータ
・接触圧力・離型剤・溶湯表面温度・・・

20000
00510152025

熱伝達係数（予測データ）次のタイムステップの熱伝達係数
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15機械学習で熱伝達係数予測
熱伝達係数(W/m2K)

学習データ（4937）→ 未知のテストデータ（789）を機械学習で予測

赤線：真値(熱伝達係数) 黒線：機械学習推定（平均誤差：1,543 ）機械学習を使えば前のタイムステップのデータから次のタイムステップのHTCを予測できる

緑線：接触圧力からの線形近似（平均誤差： 3,464）
経過時間(×0.1sec)

HTC予測に対する寄与度
１．接触圧力
２．離型剤
３．溶湯表面温度★汎化性能上げるためのデータセットの作成が課題
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16熱伝達係数と物理現象の関連
隙間

密着

溶湯の凝固収縮に伴って界面に隙間が発生→ 熱伝達係数が低下したと予想される

溶湯60004000

2000
001020304050時間(秒)60

体積収縮率(%)

8000

溶湯表面近傍の熱伝達係数(W/m2K)

金型

熱伝達係数が低下する領域に注目

876543210

凝固が進行

溶湯の体積収縮に伴って熱伝達が低下
02000

溶湯表面温度→凝固による体積収縮率を計算

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4000

6000

8000

10000

熱伝達係数 (w/m2K)

17新技術の特徴・従来技術との比較
成形体－金型間の熱伝達係数測定における課題であった• クローズな金型内部の温度測定技術• 専用の測定センサ を開発した。
アルミ鋳造において熱伝達係数の支配因子を明らかにし，機械学習を組み合わせることで熱伝達係数が事前予測できる可能性を見出した。
本技術の適用により、温度シミュレーションの高精度化が期待される。

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18実用化に向けた課題• 現在、鋳造においては機械学習に必要なデータセット作成を進めている。
• 実用化に向けて、場所/時間によって熱伝達係数を変える機能や熱伝達予測機能を搭載したCAEで精度向上の効果を確認してゆく必要がある。
• 今後は鋳造以外の熱加工プロセスにおいても実験データを取得してゆく予定。
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19企業への期待
熱伝達測定/CAEへの搭載に向けて，共同で取り組んでいただける企業の方を探しています。
・温度測定用のセンサを取り扱う企業
・熱伝達係数データを取得したい企業
・温度シミュレーションを扱うソフトベンダー

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本技術に関する知的財産権①発明の名称• 出願番号• 出願人• 発明者：解析装置，制御プログラムおよび解析方法：特願2022-25055：広島県：寺山朗，府山伸行②発明の名称：推定装置，シミュレーション装置，制御プログラム，データセットおよび推定方法：特願2022-25059：広島県：寺山朗、筒本隆博•••出願番号
出願人
発明者③発明の名称• 出願番号• 特許番号• 出願人• 発明者：測温センサピン及びそれを備える測温センサ：特願2020-6492：特許第7138868号：芝浦機械・広島県：波多野好幸、藤本亮輔，横山豪志，寺山朗，府山伸行，大石郁
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お問い合わせ先○技術に関することについて
広島県立総合技術研究所 西部工業技術センター
技術支援部
TEL 0823-74-1151
FAX 0823-74-1131
e-mail wkcgijutsu@pref.hiroshima.lg.jp○契約に関することについて
広島県立総合技術研究所 企画部
TEL 082-223-1200
FAX 050-3156-3479
e-mail sgkkikaku@pref.hiroshima.lg.jp
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