二軸押出機におけるシミュレーション/人工知能(AI)活用技術

二軸スクリュ押出機における混練性・混練プロセス評価及び
条件最適化のための最新の知見を紹介!


★ シミュレーションで何かわかるのか? 各手法をどのように使いこなせば良いのか?

★ 人工知能(AI)活用のためにはどのようなデータが必要となるのか? その適用の具体例を解説します!


講師


(株)日本製鋼所 広島製作所 技術開発部 解析制御グループ
  主任 博士(工学) 福澤 洋平 先生


受講料


1名41,040円(税込(消費税8%)、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合 、1名につき30,240円
*学校法人割引 ;学生、教員のご参加は受講料50%割引。


セミナーポイント


 二軸スクリュ押出機を用いた混練プロセスでは、押出機の運転条件、樹脂の材料物性や溶融による状態変化など様々な要因が複雑に作用するため、これらの現象を理解・解明することは容易ではありません。そのためのシミュレーション技術は必要不可欠となっており、問題解決のためには様々なシミュレーション手法を駆使して対応することが求められます。
 また最近では、ディープラーニングに代表される人工知能の発展・産業応用に伴い、本手法をプラスチック成形加工プロセスに適用しようという動きも見られます。
 このような状況をふまえ、本セミナーでは、最初に二軸押出機の構造やコンパウンドプロセスなどの基礎について解説した後、二軸押出機内の樹脂流動解析に用いられている代表的な3つの手法FAN法、FEM、粒子法について、概要、アルゴリズム、活用事例、最新の研究等を説明いたします。
 さらに、人工知能についての概要、産業界への応用例を紹介し、二軸押出機のスクリュ構成の自動最適化に適用した事例を説明いたします。

○ 受講対象:
 ・二軸押出機の流動解析を扱う技術者
 ・プラスチック成形加工に人工知能を活用したい技術者

○ 受講後、習得できること:
 ・シミュレーション技術とディープラーニングの基礎知識
 ・シミュレーションによる課題解決
 ・人工知能を業務へ活用するための気づき


セミナー内容


1.二軸押出機の基本構造・プロセスについて
 1.1 二軸押出機の外観と主な構造(TEX)
 1.2 二軸押出機のコンパウンドプロセス
 1.3 スクリュ形状による効果
 1.4 溶融樹脂の特性

2.二軸押出機のシミュレーション技術
 2.1 FAN法、FEM、粒子法の概要紹介
 2.2 FAN法による二軸押出機のシミュレーション技術
  1)FAN法の概要と演算アルゴリズム
  2)FAN法の特徴・長短所と評価できること・適用範囲
  3)FAN法による二軸スクリュ混練予測(活用事例)
  4)脱揮プロセス、3D-FAN法(局所的な混練性評価)への拡張
  5)FAN法によるシミュレーションの妥当性検証
  6)FAN法最新機能(かさ密度、エンプラ対応)についての紹介
 2.3 FEMによる二軸押出機のシミュレーション技術
  1)FEMの概要と演算アルゴリズム
  2)FEMの特徴・長短所と評価できること・適用範囲
  3)FEMによる二軸スクリュ混練予測・混錬性能評価(活用事例)
  4)FEMによる二軸混練シミュレーションの妥当性検証
 2.4 粒子法による二軸押出機のシミュレーション技術
  1)プラスチック成形加工に用いられる粒子法について
  2)粒子法MPSの概要と演算アルゴリズム
  3)粒子法MPSの特徴・長短所と評価できること・適用範囲
  4)粒子法MPSによる二軸スクリュ内の樹脂混練予測と脱揮プロセスの予測
  5)粒子法DEMの概要と演算アルゴリズム
  6)粒子法DEMの特徴・長短所と評価できること・適用範囲
  7)DEM-MPS連成による樹脂溶融可塑化予測
  8)粒子法による二軸混練シミュレーションの妥当性検証

3.二軸押出機における人工知能AIの活用展開
 3.1 人工知能AI(ディープラーニング)の概要
 3.2 産業界への応用事例の紹介
 3.3 ディープラーニングのアルゴリズム
 3.4 二軸スクリュ構成の自動最適化へのAI適用事例
  1)必要となる教師データ
  2)教師データの学習方法
  3)AIによる推奨スクリュ構成の出力
  4)推奨スクリュ構成による検証

 <質疑応答>


※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時


12:30

受講料

41,040円(税込)/人

※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

開催場所

東京都

MAP

【千代田区】中央大学駿河台記念館

【JR】御茶ノ水駅 【地下鉄】新御茶ノ水駅・小川町駅・淡路町駅

主催者

キーワード

高分子・樹脂加工/成形   CAE/シミュレーション   AI(人工知能)

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