プラスチック/ゴムの劣化・破壊メカニズムとその事例および寿命予測法

55,000 円(税込)

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込、会場での支払い

このセミナーの申込みは終了しました。


よくある質問はこちら

このセミナーについて質問する
開催日 10:30 ~ 16:30 
締めきりました
主催者 株式会社 技術情報協会
キーワード 高分子・樹脂材料   機械材料   CAE/シミュレーション
開催エリア 全国
開催場所 Zoomを利用したLive配信※会場での講義は行いません

プラスチック/ゴムの寿命予測に関する
実験手法と解析手法との組み合わせ、向き不向き、
データの読み取り方と工業的な活かし方

アレニウスプロット、促進加速試験、マテリアルズインフォマティクス、他 

セミナー講師

(株)ケンシュー 代表取締役 工学博士 倉地 育夫 氏
【元・(株)ブリヂストン、元・コニカミノルタビジネステクノロジーズ(株)】

セミナー受講料

1名につき55,000円(税込・資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき49,500円〕

受講について

  • 本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。
  • 下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
     → https://zoom.us/test
  • 開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
    セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
    Webブラウザから視聴する場合は、Google Chrome、Firefox、Microsoft Edgeをご利用ください。
  • パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。
  • セミナー資料はお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
    お申込みが直前の場合には、開催日までに資料の到着が間に合わないことがあります。ご了承ください。
  • 当日は講師への質問をすることができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
  • 本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、
    録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
  • 本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
    複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。
    部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

セミナー趣旨

高分子材料は、化学変化で劣化すると仮定しアーレニウスプロットでその寿命予測を行う。物理変化も劣化因子として考えなければいけない場合には、過剰変形や高温加熱などの促進試験を加える。そして市場での劣化を化学変化や物理変化を独立して試験して、製品の仕様を決めてゆく。 高分子材料の寿命予測ではこのように行われてきたが、市場における複雑な変化を実験室で独立した事象として実験している問題が存在する。タグチメソッドでは、誤差の調合などを行う進歩があり、設計段階でのロバスト確保の一手段として活用されるようになった。 本セミナーでは、高級フィルムカメラの裏蓋の破壊事例はじめ具体的な事例を中心に高分子材料の劣化や破壊について基礎から説明するとともに、問題解決手法として無償公開しているソフトウェアーを用いたワイブル統計解析やデータマイニングの手法も解説する。

受講対象・レベル

  • 高分子材料開発を担当する技術者
  • 高分子材料の品質管理を担当する部門の担当者及び管理者
  • 高分子材料のツボも説明いたしますので,高分子材料専門外の方にも役立ちます。

セミナープログラム

  1. 固体の破壊力学
    1. 破壊とは
    2. 材料力学と破壊力学
    3. Griffithの理論
    4. 線形破壊力学の要点
    5. フラクトグラフィー
    6. ワイブル統計
    7. 事例:セラミックスの破壊解析
  2. 高分子の破壊
    1. 高分子概論
    2. 高分子の破壊機構
      a.エラストマーの破壊力学
      b.クレイジング
      c.事例:ポリ乳酸
    3. 高分子の劣化機構
      a.化学劣化
      b.物理劣化
    4. ケミカルアタック
  3. 高分子の寿命予測
    1. 寿命予測概論
    2. 事例:免振ゴムの品質保証
    3. 事例:寿命予測の失敗例(高級カメラの事例)
    4. 事例:ゴムローラの初期故障
    5. 事例:光学部品を力学で評価
  4. マテリアルインフォマティクス(MI)
    1. データマイニングについて
    2. 事例:組立メーカーのクレーム解析
      (コンパウンドメーカーの立場で解析)
    3. タグチメソッド
  5. まとめ

【質疑応答】