JP2004188275A

JP2004188275A - Method of determining cutting tool in crushing machine and cutting tool in crushing machine

Info

Publication number: JP2004188275A
Application number: JP2002356999A
Authority: JP
Inventors: Masayuki Ishihara; 昌行石原; Kokichi Tochido; 孝吉栃洞
Original assignee: Tokai Rika Co Ltd
Current assignee: Tokai Rika Co Ltd
Priority date: 2002-12-09
Filing date: 2002-12-09
Publication date: 2004-07-08

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To improve the uniformity of the particle size of particle grain obtained by crushing in a crushing machine and to shorten the crushing time. <P>SOLUTION: The rotary body 15 is provided with crushing blades 153 having a plurality of sizes. The rotating locus of the crushing blade 153 enters between adjacent crushing blades 141 of a fixing body 14. A runner 18 is inserted between the fixing body 14 and the rotary body 15 to be crushed. Table 1 shows a plurality of control factors A, B, C, D, E, F and G to determine the cutting tool and the level of each of control factors A, B, C, D, E, F and G. The level of the control factor to determine the cutting tool is specified based on crushing data obtained by crushing an object to be crushed by the cutting tool specified by the plurality of the control factors having the selected levels. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO&NCIPI

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数の粉砕刃を有する固定体と、複数の粉砕刃を有する回転体とからなる刃具を備え、前記固定体と前記回転体との協働によって粉砕対象を粉砕する粉砕機における刃具の決定方法及び粉砕機における刃具に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
樹脂成形品の製造においては、ランナー（成型機から金型への通り道に生じる成形部分）と呼ばれる製品にならない部分が発生する。樹脂製のランナーをリサイクルする場合には、例えば特許文献１に開示されるような回転式粉砕機を用いてランナーを所望の大きさに粉砕することが行われる。
【０００３】
【特許文献１】
特開２０００−３５４７８１号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
特許文献１における回転式粉砕機では、大きさの異なる複数の粗砕刃を備えたローター（回転体）が用いられている。しかし、大きさ（直径）の異なる複数の粗砕刃（本発明では粉砕刃と言う）を備えたローターの構造は複雑であり、製造コストが高くなる。そこで、同じ大きさの粗砕刃のみを備えた回転体を用いることが考えられる。この場合、ランナーを粉砕してできる粉砕粒の大きさの均一性が高いこと、及び粉砕時間が短いことが求められる。
【０００５】
本発明は、粉砕機を用いて粉砕して得られる粉砕粒の大きさの均一性の向上、及び粉砕時間の短縮化を図ることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
そのために請求項１乃至請求項６の発明では、複数の粉砕刃を有する固定体と、複数の粉砕刃を有する回転体とからなる刃具を備え、前記固定体と前記回転体との協働によって粉砕対象を粉砕する粉砕機における刃具の決定方法を対象とし、請求項１の発明は、動的機能窓法を用いて前記刃具の最適設計を行うことを特徴とする。
【０００７】
請求項２の発明は、請求項１において、前記刃具を決定するための複数の制御因子のそれぞれを異なる水準に分け、前記複数の制御因子のそれぞれに関する前記水準を選択し、前記選択された水準を有する前記複数の制御因子によって特定される刃具によって前記粉砕対象を粉砕して粉砕データを採り、前記粉砕データに基づいて動的機能窓法におけるＳＮ比を求め、前記粉砕データの採取では、前記水準の選択を変えた場合の複数の粉砕データを採り、動的機能窓法におけるＳＮ比の求めでは、前記水準の選択を変えた場合の複数の粉砕データのそれぞれの前記ＳＮ比を求め、前記複数の粉砕データに対応する前記ＳＮ比から前記制御因子の各水準毎の水準別平均ＳＮ比を求め、前記水準別平均ＳＮ比から前記複数の制御因子における前記水準を決定することを特徴とする。
【０００８】
請求項３の発明は、請求項３において、前記複数の粉砕データに対応する全ての前記ＳＮ比に関する全体平均ＳＮ比を求め、前記水準別平均ＳＮ比が前記全体平均ＳＮ比よりも大きい場合の水準を前記制御因子の水準として決定することを特徴とする。
【０００９】
請求項４の発明は、請求項２及び請求項３のいずれか１項において、前記粉砕データに基づいて動的機能窓法におけるＳＮ比と感度とを求め、前記粉砕データの採取では、前記水準の選択を変えた場合の複数の粉砕データを採り、動的機能窓法におけるＳＮ比と感度との求めでは、前記水準の選択を変えた場合の複数の粉砕データのそれぞれの前記ＳＮ比と前記感度とを求め、前記複数の粉砕データに対応する前記ＳＮ比と前記感度とから前記制御因子の各水準毎の水準別平均ＳＮ比と水準別平均感度とを求め、前記水準別平均ＳＮ比と前記水準別平均感度とから前記複数の制御因子における前記水準を決定することを特徴とする。
【００１０】
請求項５の発明は、請求項４において、前記複数の粉砕データに対応する全ての前記ＳＮ比に関する全体平均ＳＮ比と、前記複数の粉砕データに対応する全ての前記感度に関する全体平均感度とを求め、前記水準別平均ＳＮ比が前記全体平均ＳＮ比よりも大きく、かつ前記水準別平均感度が前記全体平均感度よりも大きい場合の水準を前記制御因子の水準として決定することを特徴とする。
【００１１】
請求項６の発明は、請求項２乃至請求項５のいずれか１項において、前記制御因子は、除電と、前記回転体の回転数と、切断タイミングと、前記回転体の粉砕刃と前記固定体の粉砕刃とのクリアランスと、前記回転体の粉砕刃の高さと、前記回転体の粉砕刃の幅と、前記回転体の粉砕刃の枚数とであることを特徴とする。
【００１２】
請求項７の発明では、複数の粉砕刃を有する固定体と、複数の粉砕刃を有する回転体とからなる刃具を備え、前記固定体と前記回転体との協働によって粉砕対象を粉砕する粉砕機における刃具を対象とし、請求項５の発明は、請求項１乃至請求項６のいずれか１項における刃具の決定方法によって決定された粉砕機における刃具であることを特徴とする。
【００１３】
動的機能窓法は、多くの品質特性を一つ一つ評価するのではなくて、製品やシステムの本来の働き（機能）を評価しようという機能性の評価と、機能性の改善を行うための一手法である。一対の関数（一方は望ましい出力の上限の変化を表し、他方は望ましい出力の下限の変化を表す）で表される曲線の間の領域を機能窓と言う動的機能窓法では、入力変数の変化に対して出力の変化が指数関数的な傾向にあることが重要である。本願発明者は、粉砕機による粉砕対象の粉砕では、粉砕粒の望ましい大きさ（重量）の上限の比率の変化と下限の比率の変化とが粉砕対象の粉砕開始時から指数関数的な傾向にあることを予備的な実験で確認している。ここで言う下限の比率は、“１−〔粉砕粒の望ましい大きさ（重量）の下限以下の総重量〕÷〔粉砕対象の全重量〕”のことである。上限の比率は、“〔粉砕粒の望ましい大きさ（重量）の下限以上かつ粉砕粒の望ましい大きさ（重量）の上限以下の総重量〕÷〔粉砕対象の全重量〕”のことである。
【００１４】
図１６（ａ）のグラフにおける曲線Ｐ１は、前記した上限の比率の時間的変化が指数関数で表される理想的な例であり、曲線Ｑ１は、前記した下限の比率の時間的変化が指数関数で表される理想的な例である。図１６（ｂ）のグラフにおける直線Ｐ２は、曲線Ｐ１を自然対数関数に変換したものであり、直線Ｑ２は、曲線Ｑ１を自然対数関数に変換したものである。このような変換は、動的機能窓法におけるＳＮ比や感度を求める上で必要である。
【００１５】
粉砕粒の望ましい大きさの上限の比率の変化と下限の比率の変化とが粉砕対象の粉砕開始時から指数関数的な傾向にあることから、本願発明者は、粉砕機の刃具の最適設計を行う上で、動的機能窓法を用いた刃具の評価が有効であろうとの判断をした。この判断の基に、本願発明者は、刃具の条件等（例えば、回転体における粉砕刃の高さや幅等）を制御因子とし、時間を入力変数として、粉砕粒の望ましい上限の比率と、粉砕粒の望ましい下限の比率とを出力として求める実験を行って動的機能窓法を用いた刃具の評価を行った。なお、前記入力変数は、信号とも言われる。
【００１６】
動的機能窓法の速度差法では、ＳＮ比（＝η）は、動的機能窓法の速度差法における標準的な式である次式（１）で表される。
η＝１０×ｌｏｇ〔１／８ｒ×（Ｓ１−Ｖｅ）／Ｖ_Ｎ〕・・・（１）
動的機能窓法の速度差法では、感度（＝Ｓ）は、動的機能窓法の速度差法における標準的な式である次式（２）で表される。
【００１７】
Ｓ＝１０×ｌｏｇ〔１／８ｒ×（Ｓ１−Ｖｅ）〕・・・（２）
ｒは、有効除数と言われるものであり、Ｓ１は、比例項の差の変動と呼ばれるものである。Ｖｅは、誤差分散と呼ばれるものであり、Ｖ_Ｎは、ノイズと呼ばれるものである_。ｒ，Ｓ１，Ｖｅ，Ｖ_Ｎは、粉砕粒の望ましい上限の比率と、粉砕粒の望ましい下限の比率とを出力として求める前記した実験のデータから計算して得られるものである。
【００１８】
動的機能窓法を用いて決定された刃具を備えた粉砕機では、同じ大きさの粉砕刃のみを備えた回転体を用いた場合における粉砕粒の大きさの均一性の向上、及び粉砕時間の短縮化を図ることができた。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を具体化した一実施形態を図１〜図１５に従って説明する。
図１（ａ），（ｂ）は、粉砕機１０を示す。上部シュート１１へ投入された粉砕対象としてのランナー１８は、上部シュート１１の直下の粉砕部１２へ導入される。粉砕部１２は、粉砕室１２１を形成する室形成壁１２２と、室形成壁１２２に固定された板形状の固定体１４と、室形成壁１２２に回転可能に支持された回転体１５と、室形成壁１２２に固定された板形状の補助固定体１６とからなる。回転体１５は、駆動部１７内のモータ１７１の作動によって図１（ｂ）の矢印Ｒの方向へ回転される。回転体１５の回転数は、モータ１７１の回転数と同じである。固定体１４及び回転体１５の材質は、プリハドン鋼である。
【００２０】
図２（ａ）に示すように、固定体１４には同形同大の複数の粉砕刃１４１が等ピッチで列設されている。補助固定体１６には同形同大の複数の突起１６１が等ピッチで列設されている。回転体１５は、円柱部１５１と、円柱部１５１の周面にその周方向へ配列された複数の刃素１５２を一組とする粉砕刃１５３とからなる。粉砕刃１５３は、円柱部１５１の軸線Ｋの方向に等ピッチで列設されている。図２（ｂ），（ｃ），（ｄ）に角度θで示すように、軸線Ｋの周りの粉砕刃１５３の角度位置は、隣の粉砕刃１５３に対して少しずらしてある。
【００２１】
回転体１５の粉砕刃１５３の回転軌跡は、固定体１４の隣り合う粉砕刃１４１の間に入り込んでいる。又、回転体１５の粉砕刃１５３の回転軌跡は、補助固定体１６の隣り合う突起１６１の間に入り込んでいる。粉砕室１２１へ導入されたランナー１８は、固定体１４と回転体１５との間に挟み込まれて粉砕される。補助固定体１６は、固定体１４と回転体１５との間へランナー１８を導く。粉砕されて粒子状となった粉砕粒は、粉砕部１２の直下の漏斗部１３に向けて落下する。
【００２２】
固定体１４と回転体１５とからなる刃具の最適条件（最適設計）を探し出すための粉砕実験は、以下のように行われる。ランナー１８の材質は、ＰＢＴである。粉砕機１０を作動させておき、ランナー１８を上部シュート１１に投入する。粉砕部１２の直下にトレイを差し込み、所定の時間長単位で粉砕部１２から落下する粉砕粒を採取する。本実施の形態では、所定の時間長単位は、４秒間単位又は８秒間単位である。４秒間単位の場合には粉砕粒の採取を１６秒間にわたって行い、８秒間単位の場合には粉砕粒の採取を３２秒間にわたって行った。採取した粉砕粒を篩にかけ、“大・中（希望する大きさ）・小”に選別する。そして、選別した粉砕粒の重量を“大・中・小”毎に測定する。“大”に選別された粉砕粒、時間内（１６秒内又は３２秒内）に粉砕されなかったランナー１８、粉砕機１０内に残った粒子は、全て未粉砕の扱いとした。
【００２３】
図２（ｅ）の表１は、誤差因子Ｎと、刃具を決定するための複数の制御因子Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇと、これら因子Ｎ，Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇの水準とを表す。なお、誤差因子Ｎは、Ｎ１とＮ２との２種類ある。誤差因子Ｎ１は、ランナー１８の大小に関するものであり、誤差Ｎ１の水準は、水準１である“小”と、水準２である“大”とに分けられている。誤差因子Ｎ２は、固定体１４の粉砕刃１４１の劣化の有無とに関するものであり、誤差Ｎ２の水準は、水準１である“無”と、水準２である“有”とに分けられている。
【００２４】
制御因子である除電Ａは、静電気の有無に関するものであり、除電Ａの水準は、水準１である“無”と、水準２である“有”と、水準３である“有”とに分けられている。制御因子であるモータ回転数Ｂ（モータ１７１の回転数）は、回転体１５の回転数の大きさに関するものであり、モータ回転数Ｂの水準は、水準１である“遅”と、水準２である“中”と、水準３である“速”とに分けられている。モータ回転数Ｂの水準１，２，３の違いは、例えば４ｒｐｍ，６ｒｐｍ，８ｒｐｍのような違いである。制御因子である切断タイミングＣは、角度θに関するものであり、切断タイミングＣの水準は、水準１である“小”と、水準２である“中”と、水準３である“大”とに分けられている。制御因子である切断タイミングＣの水準１，２，３の違いは、１０°，１４°，１８°といった違いである。制御因子である刃のクリアランスＤは、図２（ａ）に示す隙間ｅに関するものであり、刃のクリアランスＤの水準は、水準１である“狭”と、水準２である“中”と、水準３である“広”とに分けられている。刃のクリアランスＤの水準１，２，３の違いは、例えば０．１ｍｍ，０．２ｍｍ，０．３ｍｍといった違いである。制御因子である刃の高さＥは、図２（ｂ）に示すように、刃素１５２の高さｆに関するものであり、刃の高さＥの水準は、水準１である“低”と、水準２である“中”と、水準３である“高”とに分けられている。刃の高さＥの水準１，２，３の違いは、例えば８ｍｍ，１０ｍｍ，１２ｍｍといった違いである。制御因子である刃の幅Ｆは、図２（ａ）に示す粉砕刃１５３の幅ｇに関するものであり、刃の幅Ｆの水準は、水準１である“薄”と、水準２である“中”と、水準３である“厚”とに分けられている。刃の幅Ｆの水準１，２，３の違いは、６ｍｍ，９ｍｍ，１２ｍｍといった違いである。制御因子である刃の枚数Ｇは、１つの粉砕刃１５３における刃素１５２の数に関するものであり、刃の枚数Ｇの水準は、水準１である“少”と、水準２である“中”と、水準３である“多”とに分けられている。刃の枚数Ｇの水準１，２，３の違いは、例えば１枚，２枚，３枚といった違いである。
【００２５】
なお、除電Ａ、モータ回転数Ｂ、切断タイミングＣ、刃のクリアランスＤ、刃の高さＥ、刃の幅Ｆ、刃の枚数Ｇを単に制御因子Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇと表す場合もある。又、水準１の制御因子Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇは、Ａ（１），Ｂ（１），Ｃ（１），Ｄ（１），Ｅ（１），Ｆ（１），Ｇ（１）と表す。水準２の制御因子Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇは、Ａ（２），Ｂ（２），Ｃ（２），Ｄ（２），Ｅ（２），Ｆ（２），Ｇ（２）と表す。同様に、水準３の制御因子Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇは、Ｂ（３），Ｃ（３），Ｄ（３），Ｅ（３），Ｆ（３），Ｇ（３）と表す。
【００２６】
本実施の形態では、図３の表２に示すように、粉砕実験は、各制御因子Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇの水準を変えて１８通りの実験を行った。制御因子Ａ〜Ｇの水準は、表２に示す通りである。実験Ｎｏ．３における制御因子の水準は、Ａ（１），Ｂ（３），Ｃ（３），Ｄ（３），Ｅ（３），Ｆ（３），Ｇ（３）である。実験Ｎｏ．６における制御因子の水準は、Ａ（２），Ｂ（３），Ｃ（３），Ｄ（１），Ｅ（１），Ｆ（２），Ｇ（２）である。
【００２７】
図４（ａ），（ｂ），（ｃ）の表３，４，５及び図４（ｄ），（ｅ）のグラフは、実験Ｎｏ．３に関する粉砕データを表す。
図４（ａ）の表３は、実験Ｎｏ．３に関する粉砕粒の重量データである。表３では、未粉砕の扱いの物と、“小”に選別された粉砕粒（小さい粒）との４秒間単位の重量（単位ｇ）が示されている。上部シュート１１に投入されたランナー１８の重量は、１．７８４ｇである。
【００２８】
図４（ｂ）の表４における未粉砕ｐ及び小さい粒ｑは、表３の数値を１．７８４ｇで割った比率を表す。表４における（１−ｐ）は、１から表４の未粉砕の数値ｐを引いた数値を表す。図４（ｃ）の表５は、表４の未粉砕の数値ｐを変換式“−ｌｎｐ”で変換した数値、及び表４の小さい粒ｑを変換式“−ｌｎ（１−ｑ）”で変換した数値を表す。
【００２９】
図４（ｄ）は、図４（ｂ）の表４における数値ｐと数値（１−ｑ）とをグラフ化したものであり、図４（ｅ）は、図４（ｃ）の表５における自然対数“−ｌｎｐ”の数値と自然対数“−ｌｎ（１−ｑ）”の数値とをグラフ化したものである。図４（ｄ）のグラフにおける○印は、表４の未粉砕の数値ｐに対応し、●印は、表４における数値（１−ｑ）に対応する。図４（ｅ）のグラフにおける○印は、表５の未粉砕の数値“−ｌｎｐ”に対応し、●印は、表５における数値“−ｌｎ（１−ｑ）”に対応する。
【００３０】
図５（ａ），（ｂ），（ｃ）の表６，７，８及び図５（ｄ），（ｅ）のグラフは、実験Ｎｏ．６に関する粉砕データを表す。
図５（ａ）の表６は、実験Ｎｏ．６に関する粉砕粒の重量データである。表６では、未粉砕の扱いの物と、“小”に選別された粉砕粒（小さい粒）との８秒間単位の重量（単位ｇ）が示されている。上部シュート１１に投入されたランナー１８の重量は、１．８０５ｇである。
【００３１】
図５（ｂ）の表７における未粉砕ｐ及び小さい粒ｑは、表６の数値を１．８０５ｇで割った比率を表す。表７における（１−ｐ）は、１から表６の未粉砕の数値ｐを引いた数値を表す。図５（ｃ）の表８は、表７の未粉砕の数値ｐを変換式“−ｌｎｐ”で変換した数値、及び表７の小さい粒ｑを変換式“−ｌｎ（１−ｑ）”で変換した数値を表す。
【００３２】
図５（ｄ）は、図５（ｂ）の表７における数値ｐと数値（１−ｑ）とをグラフ化したものであり、図５（ｅ）は、図５（ｃ）の表７における“−ｌｎｐ”の数値と“−ｌｎ（１−ｑ）”の数値とをグラフ化したものである。図５（ｄ）のグラフにおける○印は、表７の未粉砕の数値ｐに対応し、●印は、表７における数値（１−ｑ）に対応する。図５（ｅ）のグラフにおける○印は、表８の未粉砕の数値“−ｌｎｐ”に対応し、●印は、表８における数値“−ｌｎ（１−ｑ）”に対応する。
【００３３】
図６の表９は、実験Ｎｏ．１〜Ｎｏ．６における自然対数の数値データ（粉砕データ）を示す。図７の表１０は、実験Ｎｏ．７〜Ｎｏ．１２における自然対数の数値データ（粉砕データ）を示す。図８の表１１は、実験Ｎｏ．１３〜Ｎｏ．１８における自然対数の数値データ（粉砕データ）を示す。なお、実験Ｎｏ．３において、刃の劣化無し、かつランナーの大きさ大の場合に上部シュート１１に投入されたランナー１８の重量は、４．５４８ｇである。実験Ｎｏ．３において、刃の劣化有りかつランナーの大きさ小の場合に上部シュート１１に投入されたランナー１８の重量は、１．７８７ｇである。実験Ｎｏ．３において、刃の劣化あり、かつランナーの大きさ大の場合に上部シュート１１に投入されたランナー１８の重量は、４．５５６ｇである。
【００３４】
各実験における動的機能窓法の速度差法におけるＳＮ比は、次式（１）で求められ、各実験における動的機能窓法の速度差法における感度は、次式（２）で求められる。式（１）におけるηは、ＳＮ比であり、式（２）におけるＳは、感度である。
【００３５】
η＝１０×ｌｏｇ〔１／８ｒ×（Ｓ１−Ｖｅ）／Ｖ_Ｎ〕・・・（１）
Ｓ＝１０×ｌｏｇ〔１／８ｒ×（Ｓ１−Ｖｅ）〕・・・（２）
式（１），（２）におけるｒは、有効除数と呼ばれるものであり、Ｓ１は、比例項の差の変動と呼ばれるものである。Ｖｅは、誤差分散と呼ばれるものであり、式（１）におけるＶ_Ｎは、ノイズの大きさを表す。
【００３６】
ノイズの大きさＶ_Ｎは、次式（３）で表される。
Ｖ_Ｎ＝（Ｓｅ＋Ｓ２＋Ｓ３）／ｆ_Ｎ・・・（３）
式（３）におけるＳｅは、誤差変動と呼ばれるものであり、Ｓ２，Ｓ３は、比例項の差の変動と呼ばれるものである。比例項の差の変動Ｓ２は、刃の劣化によるものであり、比例項の差の変動Ｓ３は、ランナーの大きさによるものである。ｆ_Ｎは、自由度を表す数値である。分母の自由度ｆ_Ｎは、比例項の差の変動の和（Ｓｅ＋Ｓ２＋Ｓ３）を自由度１あたりの大きさに正規化するためのものである。自由度とは、独立した２乗の個数のことである。
【００３７】
式（３）における誤差変動Ｓｅは、次式（４）で表される。
Ｓｅ＝Ｓｔ−Ｓｏ−Ｓ２−Ｓ３−Ｓ１・・・（４）
式（４）におけるＳｔは、２乗和で表される全変動と呼ばれるものであり、Ｓｏは、比例項の変動と呼ばれるものである。
【００３８】
式（１），（２）における誤差分散Ｖｅは、次式（５）で表される。
Ｖｅ＝Ｓｅ／ｆｅ・・・（５）
式（５）におけるｆｅは、自由度を表す数値であり、分母の自由度ｆｅは、誤差変動Ｓｅを自由度１あたりの大きさに正規化ためのものである。
【００３９】
実験Ｎｏ．３におけるＳＮ比（η）及び感度（Ｓ）を求めるには、以下のような計算を行えばよい。
まず、図６の表９における実験Ｎｏ．３の自然対数値データに基づいて、全変動Ｓｔ、有効除数ｒ、及び誤差条件（刃の劣化の有無及びランナー１８の大きさ）毎の線形式Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４，Ｌ５，Ｌ６，Ｌ７，Ｌ８を計算して求める。実験Ｎｏ．３における全変動Ｓｔは、表９の実験Ｎｏ．３における個々の自然対数値の２乗の和である。実験Ｎｏ．３における有効除数ｒは、時間４秒、８秒、１２秒及び１６秒の各数値の２乗の和である。実験Ｎｏ．３における線形式Ｌｍ（ｍは１〜８の整数）は、表９の実験Ｎｏ．３における上から第ｍ行目の個々の自然対数値と、これに対応する時間４秒、８秒、１２秒又は１６秒の数値との積の値の総和である。全変動Ｓｔ、有効除数ｒ及び線形式Ｌｍは、以下の値となる。
【００４０】

比例項の変動Ｓｏは、次式（６）で表される。
【００４１】
Ｓｏ＝（Ｌ１＋Ｌ２＋Ｌ３＋Ｌ４＋Ｌ５＋Ｌ６＋Ｌ７＋Ｌ８）^２／８ｒ・・・（６）
従って、実験Ｎｏ．３における比例項の変動Ｓｏの値は、２４．４２９５となる。
【００４２】
刃の劣化による比例項の差の変動Ｓ２は、次式（７）で表される。
Ｓ２＝〔（Ｌ１＋Ｌ２＋Ｌ３＋Ｌ４）^２＋（Ｌ５＋Ｌ６＋Ｌ７＋Ｌ８）^２〕÷４ｒ−Ｓｏ・・・（７）
従って、実験Ｎｏ．３における刃の劣化による比例項の差の変動Ｓ２の値は、０．００８５となる。
【００４３】
ランナー１８の大きさによる比例項の差の変動Ｓ３は、次式（８）で表される。
Ｓ３＝〔（Ｌ１＋Ｌ２＋Ｌ５＋Ｌ６）^２＋（Ｌ３＋Ｌ４＋Ｌ７＋Ｌ８）^２〕−Ｓｏ・・・（８）
従って、実験Ｎｏ．３におけるランナー１８の大きさによる比例項の差の変動Ｓ３の値は、０．１１０２となる。
【００４４】
比例項の差の変動Ｓ１は、次式（９）で表される。
Ｓ１＝〔（Ｌ１＋Ｌ３＋Ｌ５＋Ｌ７）^２＋（Ｌ２＋Ｌ４＋Ｌ６＋Ｌ８）^２〕÷４ｒ−Ｓｏ・・・（８）
従って、実験Ｎｏ．３における比例項の差の変動Ｓ１の値は、２４．３４３６となる。
【００４５】
なお、全変動Ｓｔの自由度（独立した２乗の個数）は、３２である。比例項の変動Ｓｏの自由度は、１である。刃の劣化による比例項の差の変動Ｓ２は、ＳＮ比や感度を高める上で無効な成分であって、その自由度は、１である。ランナー１８の大きさによる比例項の差の変動Ｓ３は、ＳＮ比や感度を高める上で無効な成分であって、その自由度は、１である。誤差変動Ｓｅは、ＳＮ比や感度を高める上で無効な非線形成分である。比例項の差の変動Ｓ１は、ＳＮ比や感度を高める上で有効な成分であって、その自由度は、１である。従って、誤差変動Ｓｅの自由度は、２８となり、自由度１あたりの誤差変動Ｓｅの大きさであるＶｅ＝Ｓｅ／ｆｅにおける自由度ｆｅは、２８となる。又、（Ｓｅ＋Ｓ２＋Ｓ３）の自由度は、３０となり、自由度１あたりの（Ｓｅ＋Ｓ２＋Ｓ３）の大きさであるノイズＶ_Ｎ＝（Ｓｅ＋Ｓ２＋Ｓ３）／ｆ_Ｎにおける自由度ｆ_Ｎは、３０となる。
【００４６】
Ｓｏ＝２４．４２９５、Ｓ１＝２４．３４３６、Ｓ２＝０．００８５、Ｓ３＝０．１１０２、及びＳｔ＝５４．７５１４９という値を用いて式（４）の誤差変動Ｓｅを計算して求めると、Ｓｅ＝５．８５４となる。
【００４７】
Ｓｅ＝５．８５４及びｆｅ＝２８という値を用いて式（５）の誤差分散Ｖｅを計算して求めると、Ｖｅ＝０．０２５２となる。
又、Ｓｅ＝５．８５４、Ｓ２＝０．００８５、Ｓ３＝０．１１０２、及びｆ_Ｎ＝３０という値を用いて式（３）のノイズＶ_Ｎを計算して求めると、Ｖ_Ｎ＝０．１９９２７となる。
【００４８】
ｒ＝４８０、Ｓ１＝２４．３４３６、Ｖｅ＝０．０２５２であるから、式（１）のη（ＳＮ比）の値は、−１５．０１となり、式（２）のＳ（感度）の値は、−２２．０２となる。
【００４９】
実験Ｎｏ．１，Ｎｏ．２及び実験ＮＯ４〜Ｎｏ．１８の各ＳＮ比及び感度についても、実験ＮＯ３の場合と同様に求められる。図９の表１２は、実験Ｎｏ．１〜Ｎｏ．１８の各ＳＮ比及び各感度を示す。実験Ｎｏ．１〜Ｎｏ．１８のＳＮ比の平均値（全体平均ＳＮ比）は、−２８．８４ｄｂであり、実験Ｎｏ．１〜Ｎｏ．１８の感度の平均値（全体平均感度）は、−４２．３２ｄｂである。
【００５０】
図１０の表１３は、各制御因子Ａ〜Ｇ毎のＳＮ比の平均値と感度の平均値とを水準別に表す。各制御因子Ａ〜Ｇ毎のＳＮ比の水準別の平均値は、水準別平均ＳＮ比のことである。各制御因子Ａ〜Ｇ毎の感度の水準別の平均値は、水準別平均感度のことである。水準１の制御因子ＡのＳＮ比の平均ＳＮ（Ａ）を求めるには次のようにすればよい。制御因子Ａの水準が１である実験Ｎｏ．は、Ｎｏ．１〜Ｎｏ．３及びＮｏ．１０〜Ｎｏ．１２の６つであるので、実験Ｎｏ．１〜Ｎｏ．３及びＮｏ．１０〜Ｎｏ．１２の各ＳＮ比の総和を６で割ればよい。平均ＳＮ（Ａ）は、以下のような値となる。
【００５１】

水準１の制御因子Ａの感度の平均η（Ａ）を求めるには次のようにすればよい。制御因子Ａの水準が１である実験Ｎｏ．は、Ｎｏ．１〜Ｎｏ．３及びＮｏ．１０〜Ｎｏ．１２の６つであるので、実験Ｎｏ．１〜Ｎｏ．３及びＮｏ．１０〜Ｎｏ．１２の各感度の総和を６で割ればよい。平均η（Ａ）は、以下のような値となる。
【００５２】

他のＳＮ比の平均（即ち、水準別平均ＳＮ比）及び他の感度の平均（即ち、水準別平均感度）も同様にして求められる。
【００５３】
図１１（ａ）は、図１０の表１３におけるＳＮ比をグラフで表したものであり、図１１（ｂ）は、図１０の表１３における感度をグラフで表したものである。図１１（ａ），（ｂ）におけるＡ〜Ｇは、制御因子を表し、図１１（ａ），（ｂ）におけるＡ〜Ｇの下の数字は、水準を表す。図１１（ａ）における記号□は、表１３におけるＳＮ比の値を表し、破線αは、実験Ｎｏ．１〜Ｎｏ．１８のＳＮ比の平均値（−２８．８４）を表す。図１１（ｂ）における記号□は、表１３における感度の値を表し、破線βは、実験Ｎｏ．１〜Ｎｏ．１８の感度の平均値（−４２．３２）を表す。
【００５４】
本実施の形態では、図１１（ａ），（ｂ）のグラフを基にして、固定体１４及び回転体１５からなる刃具を決定するための最適条件Ｊｆとして、Ａ（１），Ｂ（３），Ｃ（２），Ｄ（２），Ｅ（３），Ｆ（３），Ｇ（３）を採用した。
【００５５】
図１２（ａ）のグラフは、初期条件Ｊｉとして選んだＡ（１），Ｂ（１），Ｃ（１），Ｄ（１），Ｅ（３），Ｆ（２），Ｇ（２）によって決定される刃具による粉砕実験結果を表す。図１２（ａ）のグラフにおける記号□は、小さい粒の比率を反映するデータである。図１２（ａ）のグラフにおける記号◆は、ランナー１８が大、かつ刃の劣化が有る場合の未粉砕の比率データであり、図１２（ａ）のグラフにおける記号◇は、ランナー１８が大、かつ刃の劣化が無い場合の未粉砕の比率データである。図１２（ａ）のグラフにおける記号●は、ランナー１８が小、かつ刃の劣化が有る場合の未粉砕の比率データであり、図１２（ａ）のグラフにおける記号○は、ランナー１８が小、かつ刃の劣化が無い場合の未粉砕の比率データである。粉砕機の作動時間は、ランナー１８の投入時から１６秒である。
【００５６】
図１２（ｂ）のグラフは、最適条件Ｊｆとして採用したＡ（１），Ｂ（３），Ｃ（２），Ｄ（２），Ｅ（３），Ｆ（３），Ｇ（３）によって決定される刃具による粉砕実験結果を表す。図１２（ｂ）のグラフにおける記号□は、小さい粒の比率を反映するデータである。図１２（ｂ）のグラフにおける記号◆は、ランナー１８が大、かつ刃の劣化が有る場合の粉砕実験データであり、図１２（ｂ）のグラフにおける記号◇は、ランナー１８が大、かつ刃の劣化が無い場合の粉砕実験データである。図１２（ｂ）のグラフにおける記号●は、ランナー１８が小、かつ刃の劣化が有る場合の粉砕実験データであり、図１２（ｂ）のグラフにおける記号○は、ランナー１８が小、かつ刃の劣化が無い場合の粉砕実験データである。粉砕機の作動時間は、ランナー１８の投入時から１６秒である。
【００５７】
図１３の表１４は、初期条件ＪｉによるＳＮ比の推定値（−２１．７５ｄｂ）と、初期条件ＪｉによるＳＮ比の確認値〔実験によって確認した値であって（−２２．４１ｄｂ）〕との関係を表す。表１４は、初期条件Ｊｉによる感度の推定値（−３４．３４ｄｂ）と、初期条件Ｊｉによる感度の確認値〔実験によって確認した値であって（−３４．３４ｄｂ）〕との関係を表す。表１４は、最適条件ＪｆによるＳＮ比の推定値（−１３．９３ｄｂ）と、最適条件ＪｆによるＳＮ比の確認値〔実験によって確認した値であって（−２２．４１ｄｂ）〕との関係を表す。表１４は、最適条件Ｊｆによる感度の推定値（−１３．３４ｄｂ）と、最適条件Ｊｆによる感度の確認値〔実験によって確認した値であって（−１９．２９ｄｂ）〕の関係を表す。利得は、最適値と初期値との差を表す。初期条件Ｊｉは、Ａ（１），Ｂ（１），Ｃ（１），Ｄ（１），Ｅ（３），Ｆ（２），Ｇ（２）であり、最適条件Ｊｆは、Ａ（１），Ｂ（３），Ｃ（２），Ｄ（２），Ｅ（３），Ｆ（３），Ｇ（３）である。
【００５８】
最適条件ＪｆによるＳＮ比の推定値は、図１１（ａ）において、Ａ（１），Ｂ（３），Ｃ（２），Ｄ（２），Ｅ（３），Ｆ（３），Ｇ（３）の各値と平均値（−２８．８４ｄｂ）との差の総和と、平均値（−２８．８４ｄｂ）との和で表される。最適条件Ｊｆによる感度の推定値は、図１１（ｂ）において、Ａ（１），Ｂ（３），Ｃ（２），Ｄ（２），Ｅ（３），Ｆ（３），Ｇ（３）の各値と平均値（−４２．３２ｄｂ）との差の総和と、平均値（−４２．３２ｄｂ）との和で表される。初期条件ＪｉによるＳＮ比の確認値及び感度の確認値も、図１１（ａ９，（ｂ）のグラフと同様な実験値から同様な計算によって求められる。
【００５９】
図１４，１５のグラフは、前記したランナー１８とは材質及び大きさの異なる４種類の試料Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４を粉砕した実験結果を表す。試料Ｒ１，Ｒ２の材質は、ＰＰ（ポリプロピレン）であり、試料Ｒ３，Ｒ４の材質は、ガラス入りＰＢＴ（ポリブチレンテレフタレート）である。
【００６０】
図１４における縦軸は、粉砕率（重量比率）を表し、図１５における縦軸は、小さい粒の比率（重量比率）を表す。試料Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４は、種類毎に１０個ずつ用意し、種類別の粉砕実験を行った。最適条件Ｊｆによって決定される刃具による各種類の試料Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４の粉砕では、試料が全て粉砕されるまでの時間（粉砕時間）を測定した。上部シュート１１に投入された試料Ｒ１の重量は、１１．１００ｇであり、上部シュート１１に投入された試料Ｒ２の重量は、７．１８２ｇである。上部シュート１１に投入された試料Ｒ３の重量は、１９．９０２ｇであり、上部シュート１１に投入された試料Ｒ４の重量は、１１．１５４ｇである。
【００６１】
図１４における棒グラフ部Ｕ１は、最適条件Ｊｆとして採用したＡ（１），Ｂ（３），Ｃ（２），Ｄ（２），Ｅ（３），Ｆ（３），Ｇ（３）によって決定される刃具によって、各種類の試料Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４が全て粉砕された状態を表す（つまり、粉砕率１００％）。
【００６２】
最適条件Ｊｆによる試料Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４の粉砕の実験後、初期条件Ｊｉとして選んだＡ（１），Ｂ（１），Ｃ（１），Ｄ（１），Ｅ（３），Ｆ（２），Ｇ（２）によって決定される刃具によって試料Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４の粉砕の実験を行った。上部シュート１１に投入された試料Ｒ１の重量は、１１．５６７ｇであり、上部シュート１１に投入された試料Ｒ２の重量は、７．１７２ｇである。上部シュート１１に投入された試料Ｒ３の重量は、２０．９３５ｇであり、上部シュート１１に投入された試料Ｒ４の重量は、１１．８９８ｇである。
【００６３】
この粉砕実験における試料Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４の粉砕機の作動時間は、各試料Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４毎に、最適条件Ｊｆによって粉砕する実験で測定した各試料Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４における粉砕時間と同じ時間にした。図１４における棒グラフ部Ｖ１は、初期条件Ｊｉによる粉砕実験における各試料Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４の粉砕率を表す。
【００６４】
図１５における棒グラフ部Ｕ２は、最適条件Ｊｆによる粉砕実験における各試料Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４に関する小さい粒の比率を表す。図１５における棒グラフ部Ｖ２は、初期条件Ｊｉによる粉砕実験における各試料Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４に関する小さい粒の比率を表す。
【００６５】
前記した実施の形態では以下の効果が得られる。
（１−１）図１２（ａ），（ｂ）で示す確認実験結果から明らかなように、初期条件Ｊｉによる確認実験では、小さいランナー１８を粉砕機に投入してから１６秒後に粉砕機を停止したときの未粉砕の比率は、刃の劣化無しの条件では約０．２であった。これに対し、最適条件Ｊｆによる確認実験では、小さいランナー１８を粉砕機に投入してから４秒後には未粉砕の比率が０．２近くになった。刃の劣化有りの条件の場合においても、最適条件Ｊｆと初期条件Ｊｉとの比較では同じような傾向にあった。つまり、最適条件Ｊｆによるランナー１８の粉砕は、初期条件Ｊｉによるランナー１８の粉砕に比べて、粉砕速度が大幅に向上している。しかも、初期条件Ｊｉでは粉砕することが困難であった大きいランナー１８に関しても、最適条件Ｊｆによる粉砕では、ランナー１８を粉砕機に投入してから１２秒後には未粉砕の比率が小さいランナー１８と同程度になった。
【００６６】
動的機能窓法を用いて求められた最適条件によって決定される刃具によるランナー１８の粉砕は、同じ大きさの粉砕刃１５３のみを備えた回転体１５を用いた場合の粉砕時間の短縮化に有効である。
【００６７】
（１−２）図１２（ａ），（ｂ）で示す確認実験結果から明らかなように、小さい粒の比率は、僅かであるため、粉砕粒が“中（希望する大きさ）”の比率は、略〔１−（未粉砕の比率）〕となる。図１２（ａ）に示すように、ランナー１８を粉砕機に投入してから１６秒後に粉砕機を停止したときの未粉砕の比率は、ランナー１８の大きさの違い、及び刃の劣化の有無によって大きくばらついている。つまり、初期条件Ｊｉによる粉砕では、粉砕粒が“中（希望する大きさ）”の比率は、ランナー１８の大きさの違い、及び刃の劣化の有無によって大きくばらつく。
【００６８】
これに対し、最適条件Ｊｆによる粉砕では、図１２（ｂ）に示すように、ランナー１８を粉砕機に投入してから１２秒後の未粉砕の比率は、ランナー１８の大きさの違い、及び刃の劣化の有無に関係なくほぼ一定である。つまり、最適条件Ｊｆによる粉砕では、粉砕粒が“中（希望する大きさ）”の比率は、大きく、しかもランナー１８の大きさの違い、及び刃の劣化の有無によってばらつくことが殆どない。
【００６９】
動的機能窓法を用いて求められた最適条件によって決定される刃具によるランナー１８の粉砕は、同じ大きさの粉砕刃１４５のみを備えた回転体１５を用いた場合の粉砕粒の大きさの均一性の向上に有効である。
【００７０】
（１−３）利得の再現性確認結果を表す図１３の表１４によれば、感度の利得再現性はやや低いが、ＳＮ比の利得再現性はまずまずである。
（１−４）図１４の効果確認実験によれば、初期条件Ｊｉでは粉砕困難なランナーでも、最適条件Ｊｆによれば粉砕することができるということが分かる。又、図１５の効果確認実験によれば、小さい粒の発生比率を小さく抑えることができるということが分かる。
【００７１】
本発明では以下のような実施の形態も可能である。
（１）ＳＮ比がＳＮ比の平均よりも特に大きく、かつ感度が感度の平均よりも特に大きいＢ（３），Ｅ（３），Ｇ（３）を含み、他の制御因子Ａ，Ｃ，Ｄ，Ｆの水準のうちの少なくとも１つは、前記した実施の形態の場合とは異ならせた最適条件を採用すること。例えば、Ａ（１），Ｂ（３），Ｃ（３），Ｄ（３），Ｅ（３），Ｆ（２），Ｇ（３）を最適条件として採用したり、Ａ（１），Ｂ（３），Ｃ（１），Ｄ（３），Ｅ（３），Ｆ（２），Ｇ（３）を最適条件として採用したりしてもよい。
【００７２】
（２）ＳＮ比のデータのみから制御因子Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇの水準を決定（最適条件を決定）してもよい。
（３）図１〜図１３の実施の形態における動的機能窓法の解析手法は、速度差法ともいうが、動的機能窓法における速度比法という解析手法を用いてもよい。
【００７３】
前記した実施の形態から把握できる技術思想について以下に記載する。
〔１〕請求項２乃至請求項６のいずれか１項において、前記制御因子は、少なくとも、前記回転体の回転速度と、前記回転体の粉砕刃の高さと、前記回転体の刃素の枚数とである粉砕機における刃具の決定方法。
【００７４】
〔２〕請求項１乃至請求項６、前記〔１〕項のいずれか１項において、前記回転体における複数の粉砕刃は、全て同じ大きさである粉砕機における刃具の決定方法。
【００７５】
〔３〕請求項１乃至請求項６、前記〔１〕項及び前記〔２〕項のいずれか１項において、動的機能窓法の速度差法を用いて前記刃具の最適設計を行う粉砕機における刃具の決定方法。
【００７６】
〔４〕複数の粉砕刃を有する固定体と、複数の粉砕刃を有する回転体とからなる刃具を備え、前記固定体と前記回転体との協働によって粉砕対象を粉砕する粉砕機における刃具において、前記〔１〕項乃至前記〔３〕項のいずれか１項における刃具の決定方法によって決定された粉砕機における刃具。
【００７７】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明では、粉砕粒の大きさの均一性の向上、及び粉砕時間の短縮化を図ることができるという優れた効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態を示し、（ａ）は、粉砕機の一部破断側面図。（ｂ）は、粉砕機の一部破断正面図。
【図２】（ａ）は、要部平面図。（ｂ）は、（ａ）のＡ−Ａ線断面図。（ｃ）は、（ａ）のＢ−Ｂ線断面図。（ｄ）は、（ａ）のＣ−Ｃ線断面図。（ｅ）は、制御因子を説明するための表図。
【図３】各粉砕実験における制御因子の水準を示す表図。
【図４】（ａ）は、実験Ｎｏ．３に関する粉砕粒の重量データを示す表図。（ｂ）は、（ａ）の表３の数値を１．７８４ｇで割った比率を示す表図。（ｃ）は、（ｂ）の表４の未粉砕の数値ｐを変換式“−ｌｎｐ”で変換した数値、及び表４の小さい粒ｑを変換式“−ｌｎ（１−ｑ）”で変換した数値を表す表図。（ｄ）は、（ｂ）の表４における数値ｐと数値（１−ｑ）とに関するグラフ。（ｅ）は、（ｃ）の表５における自然対数“−ｌｎｐ”の数値と自然対数“−ｌｎ（１−ｑ）”の数値とに関するグラフ。
【図５】（ａ）は、実験Ｎｏ．６に関する粉砕粒の重量データを示す表図。（ｂ）は、（ａ）の表６の数値を１．８０５ｇで割った比率を示す表図。（ｃ）は、（ｂ）の表７の未粉砕の数値ｐを変換式“−ｌｎｐ”で変換した数値、及び表４の小さい粒ｑを変換式“−ｌｎ（１−ｑ）”で変換した数値を表す表図。（ｄ）は、（ｂ）の表７における数値ｐと数値（１−ｑ）とに関するグラフ。（ｅ）は、（ｃ）の表８における自然対数“−ｌｎｐ”の数値と自然対数“−ｌｎ（１−ｑ）”の数値とに関するグラフ。
【図６】実験Ｎｏ．１〜Ｎｏ．６における自然対数の数値データを示す表図。
【図７】実験Ｎｏ．７〜Ｎｏ．１２における自然対数の数値データを示す表図。
【図８】実験Ｎｏ．１３〜Ｎｏ．１８における自然対数の数値データを示す表図。
【図９】各実験Ｎｏ．におけるＳＮ比及び感度、ＳＮ比の平均及び感度の平均を示す表図。
【図１０】各制御因子Ａ〜Ｇ毎のＳＮ比の平均と感度の平均とを水準別に表す表図。
【図１１】（ａ）は、図１１の表１３におけるＳＮ比に関するグラフ。（ｂ）は、表１３における感度に関するグラフ。
【図１２】（ａ）は、初期条件Ｊｉによって決定される刃具による粉砕実験結果を表すグラフ。（ｂ）は、最適条件Ｊｆによって決定される刃具による粉砕実験結果を表すグラフ。
【図１３】利得の再現性確認結果を表す表図。
【図１４】材質及び大きさの異なる４種類の試料を粉砕した実験結果を表すグラフ。
【図１５】材質及び大きさの異なる４種類の試料を粉砕した実験結果を表すグラフ。
【図１６】（ａ）は、前上限の比率の時間的変化が指数関数で表される理想的な例、及び下限の比率の時間的変化が指数関数で表される理想的な例を示すグラフ。（ｂ）は、（ａ）のグラフにおける曲線を自然対数関数に変換したグラフ。
【符号の説明】
１０…粉砕機。１４…固定体。１４１…固定体の粉砕刃。１５…回転体。１５２…回転体の刃素。１５３…回転体の粉砕刃。１８…粉砕対象としてのランナー。Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ…制御因子。[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention includes a cutting tool including a fixed body having a plurality of crushing blades and a rotating body having a plurality of crushing blades, and a cutting tool in a crusher that crushes a crush target by cooperation of the fixed body and the rotating body. And a cutting tool in a crusher.
[0002]
[Prior art]
In the production of a resin molded product, a part called a runner (a molded part formed on a path from a molding machine to a mold) that does not become a product occurs. When a resin-made runner is recycled, for example, the runner is crushed to a desired size using a rotary crusher as disclosed in Patent Document 1.
[0003]
[Patent Document 1]
JP-A-2000-354781
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
In the rotary pulverizer disclosed in Patent Document 1, a rotor (rotating body) including a plurality of coarse crushing blades having different sizes is used. However, the structure of a rotor including a plurality of coarse crushing blades (referred to as crushing blades in the present invention) having different sizes (diameters) is complicated, and the manufacturing cost is increased. Therefore, it is conceivable to use a rotating body having only the same size crushing blade. In this case, it is required that the size of the crushed particles formed by crushing the runner be high and that the crushing time be short.
[0005]
An object of the present invention is to improve the uniformity of the size of crushed particles obtained by crushing using a crusher and shorten the crushing time.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
For this purpose, in the invention of claims 1 to 6, a cutting tool including a fixed body having a plurality of crushing blades and a rotating body having a plurality of crushing blades is provided, and by the cooperation of the fixed body and the rotating body, The present invention is directed to a method of determining a cutting tool in a crusher that crushes a crushing target, and is characterized in that an optimum design of the cutting tool is performed using a dynamic function window method.
[0007]
According to a second aspect of the present invention, in the first aspect, each of the plurality of control factors for determining the cutting tool is divided into different levels, and the level relating to each of the plurality of control factors is selected, and the selected level is selected. The crushing target is crushed by a cutting tool specified by the plurality of control factors to obtain crushing data, and an SN ratio in a dynamic function window method is obtained based on the crushing data. Taking a plurality of grinding data in the case of changing the selection of the level, and obtaining the SN ratio in the dynamic function window method, obtaining the SN ratio of each of the plurality of grinding data in the case of changing the selection of the level, The average SN ratio for each level of the control factor for each level is obtained from the SN ratio corresponding to a plurality of grinding data, and the average SN ratio for each level is obtained from the average SN ratio for each level. And determining the level.
[0008]
According to a third aspect of the present invention, in the third aspect, the overall average S / N ratio for all the S / N ratios corresponding to the plurality of crushed data is obtained, and the average S / N ratio for each level is larger than the overall average S / N ratio. The level is determined as the level of the control factor.
[0009]
According to a fourth aspect of the present invention, in any one of the second and third aspects, the SN ratio and the sensitivity in the dynamic function window method are obtained based on the crushing data. Taking a plurality of pulverization data in the case of changing the selection, and obtaining the SN ratio and the sensitivity in the dynamic function window method, the SN ratio of the plurality of pulverization data in the case of changing the selection of the level and the SNR Determine the sensitivity, determine the average SNR by level and the average sensitivity by level for each level of the control factor from the SN ratio and the sensitivity corresponding to the plurality of grinding data, the average SNR by level and The level of the plurality of control factors is determined from the average sensitivity for each level.
[0010]
According to a fifth aspect of the present invention, in the fourth aspect, the overall average S / N ratio for all the SN ratios corresponding to the plurality of crushed data and the overall average sensitivity for all the sensitivities corresponding to the plurality of crushed data are set. Determining a level when the average SN ratio by level is greater than the overall average SN ratio and the average sensitivity by level is greater than the overall average sensitivity as the level of the control factor.
[0011]
According to a sixth aspect of the present invention, in any one of the second to fifth aspects, the control factors are static elimination, the number of rotations of the rotating body, cutting timing, the crushing blade of the rotating body and the fixing. It is characterized by a clearance with a body crushing blade, a height of the crushing blade of the rotating body, a width of the crushing blade of the rotating body, and the number of crushing blades of the rotating body.
[0012]
According to the seventh aspect of the present invention, there is provided a cutting tool comprising a fixed body having a plurality of crushing blades and a rotating body having a plurality of crushing blades, and crushing the crushed object by cooperation of the fixed body and the rotating body. The invention of claim 5 is directed to a cutting tool in a crusher which is determined by the method for determining a cutting tool in any one of claims 1 to 6.
[0013]
The dynamic function window method is not to evaluate many quality characteristics one by one, but to evaluate the functionality to evaluate the original function (function) of a product or system, and to improve the functionality. This is one method. In the dynamic function window method, the area between the curves represented by a pair of functions (one representing the change in the upper limit of the desired output and the other representing the change in the lower limit of the desired output) is referred to as a function window. It is important that the output change with respect to the change has an exponential trend. According to the inventors of the present invention, in the pulverization of a pulverization target by a pulverizer, the change in the upper limit ratio and the change in the lower limit ratio of the desired size (weight) of the pulverized particles have an exponential trend from the start of the pulverization target. This has been confirmed by preliminary experiments. The ratio of the lower limit referred to here is “1- [total weight equal to or less than the lower limit of the desired size (weight) of the crushed particles] ÷ [total weight of the crushed particles]”. The ratio of the upper limit is “[total weight not less than the lower limit of the desired size (weight) of the crushed particles] and not more than the upper limit of the desired size (weight) of the crushed particles] 粒 [total weight of the crushed particles].
[0014]
A curve P1 in the graph of FIG. 16A is an ideal example in which the above-mentioned temporal change in the upper limit ratio is expressed by an exponential function, and the curve Q1 is a curve in which the above-mentioned temporal change in the lower limit ratio is an exponential function. This is an ideal example represented by a function. A straight line P2 in the graph of FIG. 16B is obtained by converting the curve P1 into a natural logarithmic function, and a straight line Q2 is obtained by converting the curve Q1 into a natural logarithmic function. Such conversion is necessary for obtaining the SN ratio and the sensitivity in the dynamic function window method.
[0015]
Since the change in the upper limit ratio and the change in the lower limit ratio of the desired size of the pulverized particles tend to be exponential from the start of the pulverization of the pulverization target, the inventor of the present application has made an optimum design of the pulverization tool. It was determined that the evaluation of the cutting tool using the dynamic function window method would be effective in performing this. Based on this determination, the inventor of the present invention uses the conditions of the cutting tool (for example, the height and width of the crushing blade in the rotating body) as control factors, and uses time as an input variable to determine the ratio of the desired upper limit of the crushed particles to the crushing particle. An experiment was performed to determine the desired lower limit ratio of grains as an output, and the cutting tool was evaluated using the dynamic function window method. The input variables are also called signals.
[0016]
In the speed difference method of the dynamic function window method, the SN ratio (= η) is represented by the following equation (1) which is a standard expression in the speed difference method of the dynamic function window method.
η = 10 × log [１／ r × (S1-Ve) / V _N ] (1)
In the speed difference method of the dynamic function window method, the sensitivity (= S) is represented by the following equation (2), which is a standard expression in the speed difference method of the dynamic function window method.
[0017]
S = 10 × log [１／ r × (S1-Ve)] (2)
r is what is called an effective divisor, and S1 is what is called variation of the proportional term difference. Ve is what is called error variance, and Ve _N Is what is called noise _. r, S1, Ve, V _N Is obtained by calculating from the data of the above-described experiment in which a desirable upper limit ratio of the crushed particles and a desirable lower limit ratio of the crushed particles are obtained as outputs.
[0018]
In the crusher equipped with the cutting tool determined using the dynamic function window method, the improvement of the uniformity of the size of the crushed particles when using the rotating body having only the crushing blade of the same size, and the crushing time Was able to be shortened.
[0019]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
An embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS.
1A and 1B show a pulverizer 10. FIG. The runner 18 as the object to be crushed, which has been thrown into the upper chute 11, is introduced into the crushing section 12 immediately below the upper chute 11. The crushing unit 12 includes a chamber forming wall 122 that forms the crushing chamber 121, a plate-shaped fixed body 14 fixed to the chamber forming wall 122, a rotating body 15 rotatably supported by the chamber forming wall 122, and a chamber. It is composed of a plate-shaped auxiliary fixed body 16 fixed to the forming wall 122. The rotating body 15 is rotated in the direction of the arrow R in FIG. 1B by the operation of the motor 171 in the driving unit 17. The rotation speed of the rotating body 15 is the same as the rotation speed of the motor 171. The material of the fixed body 14 and the rotating body 15 is prehadon steel.
[0020]
As shown in FIG. 2A, a plurality of crushing blades 141 having the same shape and the same size are arranged in the fixed body 14 at an equal pitch. A plurality of protrusions 161 having the same shape and the same size are arranged in the auxiliary fixed body 16 at equal pitches. The rotating body 15 includes a cylindrical portion 151 and a crushing blade 153 that includes a plurality of blades 152 arranged on the circumferential surface of the cylindrical portion 151 in a circumferential direction. The crushing blades 153 are arranged at equal pitches in the direction of the axis K of the cylindrical portion 151. 2B, 2C, and 2D, the angle position of the crushing blade 153 around the axis K is slightly shifted with respect to the adjacent crushing blade 153.
[0021]
The rotation locus of the crushing blade 153 of the rotating body 15 enters between the adjacent crushing blades 141 of the fixed body 14. Further, the rotation locus of the crushing blade 153 of the rotating body 15 enters between the adjacent protrusions 161 of the auxiliary fixed body 16. The runner 18 introduced into the crushing chamber 121 is crushed by being sandwiched between the fixed body 14 and the rotating body 15. The auxiliary fixed body 16 guides the runner 18 between the fixed body 14 and the rotating body 15. The pulverized particles that have been pulverized into particles fall toward the funnel section 13 immediately below the pulverization section 12.
[0022]
A pulverizing experiment for finding the optimum conditions (optimal design) of the cutting tool composed of the fixed body 14 and the rotating body 15 is performed as follows. The material of the runner 18 is PBT. The crusher 10 is operated, and the runner 18 is put into the upper chute 11. The tray is inserted directly below the pulverizing unit 12 and the pulverized particles falling from the pulverizing unit 12 are collected in a predetermined time length unit. In the present embodiment, the predetermined time length unit is a unit of 4 seconds or a unit of 8 seconds. In the case of the unit of 4 seconds, the collection of the crushed particles was performed over 16 seconds, and in the case of the unit of 8 seconds, the collection of the crushed particles was performed over 32 seconds. The collected crushed particles are sieved and sorted into "large, medium (desired size), and small". Then, the weight of the selected crushed particles is measured for each of “large, medium, and small”. The pulverized particles selected as “large”, the runner 18 not pulverized within the time (within 16 seconds or 32 seconds), and the particles remaining in the pulverizer 10 were all treated as unpulverized.
[0023]
Table 1 in FIG. 2E shows an error factor N, a plurality of control factors A, B, C, D, E, F, and G for determining a cutting tool, and these factors N, A, B, C, and D, E, F, and G levels. Note that there are two types of error factors N, N1 and N2. The error factor N1 is related to the magnitude of the runner 18, and the level of the error N1 is divided into a level 1 "small" and a level 2 "large". The error factor N2 relates to the presence or absence of deterioration of the crushing blade 141 of the fixed body 14, and the level of the error N2 is divided into a level 1 “absent” and a level 2 “presence”. .
[0024]
The static elimination A, which is a control factor, relates to the presence or absence of static electricity. The static elimination A is classified into a level 1 “absent”, a level 2 “presence”, and a level 3 “presence”. Have been. The motor rotation speed B (the rotation speed of the motor 171), which is a control factor, relates to the size of the rotation speed of the rotating body 15, and the levels of the motor rotation speed B are “slow” which is the level 1 and “level 2”. Is classified into "medium" and "speed" which is level 3. The difference between the

levels

1, 2, and 3 of the motor rotation speed B is, for example, a difference such as 4 rpm, 6 rpm, and 8 rpm. The cutting timing C, which is a control factor, relates to the angle θ. The levels of the cutting timing C are “small” which is level 1, “medium” which is level 2 and “large” which is level 3. Divided. Differences between

levels

1, 2, and 3 of the cutting timing C, which is a control factor, are differences such as 10 °, 14 °, and 18 °. The clearance D of the blade, which is a control factor, relates to the gap e shown in FIG. 2A, and the levels of the clearance D of the blade are “narrow” which is level 1 and “medium” which is level 2; It is divided into level 3, "wide". Differences between the

levels

1, 2, and 3 of the clearance D of the blade are, for example, differences of 0.1 mm, 0.2 mm, and 0.3 mm. The height E of the blade, which is a control factor, is related to the height f of the blade 152, as shown in FIG. 2B. , Level 2 "medium" and level 3 "high". The differences between the

levels

1, 2, and 3 of the blade height E are, for example, 8 mm, 10 mm, and 12 mm. The width F of the blade, which is a control factor, relates to the width g of the crushing blade 153 shown in FIG. 2A, and the level of the width F of the blade is “thin” which is level 1 and “level 2”. It is divided into "medium" and "thickness" which is level 3. Differences between the

levels

1, 2, and 3 of the blade width F are differences such as 6 mm, 9 mm, and 12 mm. The number of blades G, which is a control factor, relates to the number of blades 152 in one crushing blade 153. The levels of the number of blades G are level 1 "small" and level 2 "medium". And "many" which is level 3. The difference between the

levels

1, 2, and 3 of the number of blades G is, for example, one, two, or three.
[0025]
Note that the static elimination A, the motor rotation speed B, the cutting timing C, the blade clearance D, the blade height E, the blade width F, and the number of blades G are simply referred to as control factors A, B, C, D, E, F, It may be expressed as G. The control factors A, B, C, D, E, F, and G at level 1 are A (1), B (1), C (1), D (1), E (1), and F (1). ), G (1). The control factors A, B, C, D, E, F and G of level 2 are A (2), B (2), C (2), D (2), E (2), F (2), G (2). Similarly, level 3 control factors B, C, D, E, F, and G are B (3), C (3), D (3), E (3), F (3), and G (3). It expresses.
[0026]
In the present embodiment, as shown in Table 2 of FIG. 3, in the pulverization experiment, 18 experiments were performed by changing the levels of the control factors A, B, C, D, E, F, and G. The levels of the control factors A to G are as shown in Table 2. Experiment No. The control factor levels in 3 are A (1), B (3), C (3), D (3), E (3), F (3) and G (3). Experiment No. The control factor levels in 6 are A (2), B (3), C (3), D (1), E (1), F (2) and G (2).
[0027]
Tables 3, 4, and 5 in FIGS. 4A, 4B, and 4C and graphs in FIGS. 3 represents the milling data for No. 3.
Table 3 in FIG. 3 is the weight data of the crushed grains for No. 3. Table 3 shows the weight (unit: g) in units of 4 seconds of the untreated material and the crushed particles (small particles) selected as “small”. The weight of the runner 18 charged into the upper chute 11 is 1.784 g.
[0028]
Unmilled p and small grains q in Table 4 of FIG. 4 (b) represent the ratio of Table 3 divided by 1.784 g. (1-p) in Table 4 represents a value obtained by subtracting the unmilled value p in Table 4 from 1. Table 5 in FIG. 4 (c) shows a numerical value obtained by converting the unmilled numerical value p in Table 4 by the conversion formula “-lnp” and a small grain q in Table 4 by the conversion formula “-ln (1-q)”. Represents the converted number.
[0029]
FIG. 4D is a graph of the numerical value p and the numerical value (1-q) in Table 4 of FIG. 4B, and FIG. 4E is a graph of Table 5 of FIG. It is a graph of a numerical value of a natural logarithm "-lnp" and a numerical value of a natural logarithm "-ln (1-q)". In the graph of FIG. 4D, a circle corresponds to the unmilled numerical value p in Table 4, and a black circle corresponds to the numerical value (1-q) in Table 4. In the graph of FIG. 4E, the mark “○” corresponds to the unmilled numerical value “−lnp” in Table 5, and the mark “●” corresponds to the numerical value “−ln (1-q)” in Table 5.
[0030]
Tables 6, 7, and 8 in FIGS. 5A, 5B, and 5C and graphs in FIGS. 6 represents the milling data for No. 6.
Table 6 in FIG. 6 is the weight data of the crushed particles for No. 6. Table 6 shows the weight (unit: g) in units of 8 seconds of the untreated material and the crushed particles (small particles) selected as “small”. The weight of the runner 18 put into the upper chute 11 is 1.805 g.
[0031]
Unground p and small particles q in Table 7 in FIG. 5B represent the ratio of the value in Table 6 divided by 1.805 g. (1-p) in Table 7 represents a value obtained by subtracting the unmilled value p in Table 6 from 1. Table 8 in FIG. 5C shows a numerical value obtained by converting the unmilled numerical value p in Table 7 by the conversion formula “−lnp” and a small grain q in Table 7 by the conversion formula “−ln (1-q)”. Represents the converted number.
[0032]
FIG. 5D is a graph of the numerical value p and the numerical value (1-q) in Table 7 of FIG. 5B, and FIG. 5E is a graph of Table 7 of FIG. It is a graph of the numerical value of "-lnp" and the numerical value of "-ln (1-q)". In the graph of FIG. 5D, the mark “○” corresponds to the unpulverized numerical value p in Table 7, and the mark “●” corresponds to the numerical value (1-q) in Table 7. In the graph of FIG. 5E, the mark “印” corresponds to the unmilled numerical value “−lnp” in Table 8, and the mark “●” corresponds to the numerical value “−ln (1-q)” in Table 8.
[0033]
Table 9 in FIG. 1 to No. 6 shows numerical data (crushed data) of natural logarithm in No. 6. Table 10 in FIG. 7-No. 12 shows numerical data (crush data) of natural logarithm 12. Table 11 in FIG. 13-No. 18 shows numerical data (crush data) of natural logarithm 18. Note that in Experiment No. In 3, the weight of the runner 18 introduced into the upper chute 11 was 4.548 g when the blade was not deteriorated and the size of the runner was large. Experiment No. In 3, when the blade is deteriorated and the size of the runner is small, the weight of the runner 18 put into the upper chute 11 is 1.787 g. Experiment No. In 3, the weight of the runner 18 put into the upper chute 11 when the blade is deteriorated and the size of the runner is large is 4.556 g.
[0034]
The SN ratio in the speed difference method of the dynamic function window method in each experiment is obtained by the following equation (1), and the sensitivity in the speed difference method of the dynamic function window method in each experiment is obtained by the following equation (2). . In Expression (1), η is the SN ratio, and S in Expression (2) is sensitivity.
[0035]
η = 10 × log [１／ r × (S1-Ve) / V _N ] (1)
S = 10 × log [１／ r × (S1-Ve)] (2)
R in the equations (1) and (2) is called an effective divisor, and S1 is called a variation of a difference between proportional terms. Ve is called error variance, and Ve in equation (1) _N Represents the magnitude of noise.
[0036]
Noise magnitude V _N Is represented by the following equation (3).
V _N = (Se + S2 + S3) / f _N ... (3)
Se in equation (3) is called error fluctuation, and S2 and S3 are called fluctuations in the difference of the proportional term. The variation S2 in the proportional term difference is due to the deterioration of the blade, and the variation S3 in the proportional term difference is due to the size of the runner. f _N Is a numerical value representing the degree of freedom. Degree of freedom of denominator f _N Is for normalizing the sum (Se + S2 + S3) of the variation of the difference in the proportional term to the magnitude per degree of freedom. The degree of freedom is the number of independent squares.
[0037]
The error fluctuation Se in the equation (3) is expressed by the following equation (4).
Se = St-So-S2-S3-S1 (4)
In the equation (4), St is called a total variation expressed by a sum of squares, and So is called a variation of a proportional term.
[0038]
The error variance Ve in the equations (1) and (2) is expressed by the following equation (5).
Ve = Se / fe (5)
Fe in Expression (5) is a numerical value representing the degree of freedom, and the degree of freedom fe of the denominator is for normalizing the error fluctuation Se to a magnitude per degree of freedom.
[0039]
Experiment No. In order to obtain the SN ratio (η) and the sensitivity (S) in No. 3, the following calculation may be performed.
First, in Experiment 9 of Table 9 in FIG. 3 based on the natural logarithmic numerical data, the linear form L1, L2, L3, L4, L5, L6 for each of the total variation St, the effective divisor r, and the error condition (whether or not the blade has deteriorated and the size of the runner 18). L7 and L8 are calculated and obtained. Experiment No. 3 is the total variation St in Experiment 9 of Table 9. 3 is the sum of the squares of the individual natural logarithms. Experiment No. The effective divisor r in 3 is the sum of the squares of the numerical values of the times 4 seconds, 8 seconds, 12 seconds and 16 seconds. Experiment No. The linear form Lm (m is an integer of 1 to 8) in Experiment No. 3 is the same as in Experiment No. 3 is the sum of the product values of the individual natural logarithm values in the m-th row from the top and the corresponding numerical values of the time of 4 seconds, 8 seconds, 12 seconds or 16 seconds. The total variation St, the effective divisor r, and the linear form Lm have the following values.
[0040]

The variation So of the proportional term is expressed by the following equation (6).
[0041]
So = (L1 + L2 + L3 + L4 + L5 + L6 + L7 + L8) ² /8r...(6)
Therefore, in Experiment No. The value of the variation So of the proportional term in 3 is 24.4295.
[0042]
The variation S2 of the difference in the proportional term due to the deterioration of the blade is expressed by the following equation (7).
S2 = [(L1 + L2 + L3 + L4) ² + (L5 + L6 + L7 + L8) ² ] ÷ 4r-So (7)
Therefore, in Experiment No. The value of the variation S2 of the difference in the proportional term due to the deterioration of the blade in No. 3 is 0.0085.
[0043]
The variation S3 of the difference in the proportional term depending on the size of the runner 18 is expressed by the following equation (8).
S3 = [(L1 + L2 + L5 + L6) ² + (L3 + L4 + L7 + L8) ² ] -So (8)
Therefore, in Experiment No. The value of the variation S3 of the difference in the proportional term depending on the size of the runner 18 in Step 3 is 0.1102.
[0044]
The variation S1 of the difference between the proportional terms is expressed by the following equation (9).
S1 = [(L1 + L3 + L5 + L7) ² + (L2 + L4 + L6 + L8) ² ] ÷ 4r-So (8)
Therefore, in Experiment No. The value of the variation S1 of the difference in the proportional term at 3 is 24.3436.
[0045]
Note that the degree of freedom of the total variation St (the number of independent squares) is 32. The degree of freedom of the variation So of the proportional term is 1. The variation S2 of the difference in the proportional term due to the deterioration of the blade is an ineffective component for increasing the SN ratio and the sensitivity, and its degree of freedom is 1. The variation S3 of the difference in the proportional term depending on the size of the runner 18 is an invalid component for increasing the SN ratio and the sensitivity, and its degree of freedom is 1. The error variation Se is a non-linear component that is ineffective in increasing the SN ratio and the sensitivity. The variation S1 of the difference in the proportional term is a component effective for increasing the SN ratio and the sensitivity, and its degree of freedom is 1. Accordingly, the degree of freedom of the error variation Se is 28, and the degree of freedom fe at Ve = Se / fe, which is the magnitude of the error variation Se per degree of freedom, is 28. Further, the degree of freedom of (Se + S2 + S3) is 30, and the noise V which is the magnitude of (Se + S2 + S3) per degree of freedom is obtained. _N = (Se + S2 + S3) / f _N Degrees of freedom f _N Is 30.
[0046]
Using the values of So = 24.4295, S1 = 24.3436, S2 = 0.0085, S3 = 0.1102, and St = 54.75149, the error variation Se of Equation (4) is calculated and obtained. Se = 5.854.
[0047]
When the error variance Ve of Expression (5) is calculated and obtained using the values of Se = 5.854 and fe = 28, Ve = 0.0252.
Also, Se = 5.854, S2 = 0.0085, S3 = 0.102, and f _N = 30 and the noise V in equation (3) _N Is obtained by calculating _N = 0.19927.
[0048]
Since r = 480, S1 = 24.3436, and Ve = 0.0252, the value of η (SN ratio) in equation (1) is −15.01, and the value of S (sensitivity) in equation (2) Becomes -22.02.
[0049]
Experiment No. 1, No. 2 and Experiments No. 4 to No. The respective SN ratios and sensitivities of No. 18 are also obtained in the same manner as in the case of Experiment NO3. Table 12 in FIG. 1 to No. 18 shows each SN ratio and each sensitivity. Experiment No. 1 to No. The average value of the SN ratio (overall average SN ratio) of the test No. 18 was -28.84 db. 1 to No. The average value of 18 sensitivities (overall average sensitivity) is -42.32 db.
[0050]
Table 13 in FIG. 10 shows the average value of the SN ratio and the average value of the sensitivity for each of the control factors A to G for each level. The average value for each level of the SN ratio for each of the control factors A to G is the average SN ratio for each level. The average value of the sensitivity for each control factor A to G for each level is the average sensitivity for each level. The average SN (A) of the SN ratio of the control factor A of level 1 may be obtained as follows. Experiment No. 1 in which the level of control factor A is 1 Is No. 1 to No. 3 and No. 10-No. Since the number of experiment Nos. 1 to No. 3 and No. 10-No. The sum of the 12 SN ratios may be divided by 6. The average SN (A) has the following values.
[0051]

The average η (A) of the sensitivity of the control factor A of level 1 may be obtained as follows. Experiment No. 1 in which the level of control factor A is 1 Is No. 1 to No. 3 and No. 10-No. Since the number of experiment Nos. 1 to No. 3 and No. 10-No. The sum of the twelve sensitivities may be divided by six. The average η (A) has the following value.
[0052]

The average of the other S / N ratios (ie, the average S / N ratio for each level) and the average of the other sensitivities (ie, the average sensitivity for each level) are obtained in the same manner.
[0053]
FIG. 11A is a graph showing the SN ratio in Table 13 of FIG. 10, and FIG. 11B is a graph showing the sensitivity in Table 13 of FIG. A to G in FIGS. 11A and 11B represent control factors, and the numbers below A to G in FIGS. 11A and 11B represent levels. The symbol □ in FIG. 11A represents the value of the SN ratio in Table 13, and the dashed line α represents the experiment No. 1 to No. 18 represents the average value (−28.84) of the SN ratios. The symbol □ in FIG. 11B represents the value of the sensitivity in Table 13, and the broken line β represents the experiment No. 1 to No. 18 represents the average value (−42.32) of the sensitivities.
[0054]
In the present embodiment, based on the graphs of FIGS. 11A and 11B, A (1) and B (3) are used as the optimal conditions Jf for determining the cutting tool composed of the fixed body 14 and the rotating body 15. ), C (2), D (2), E (3), F (3), G (3).
[0055]
The graph of FIG. 12A is based on A (1), B (1), C (1), D (1), E (3), F (2), and G (2) selected as the initial conditions Ji. 4 shows the results of a crushing experiment using the determined cutting tool. Symbol □ in the graph of FIG. 12A is data reflecting the ratio of small grains. The symbol ◆ in the graph of FIG. 12 (a) is the uncrushed ratio data when the runner 18 is large and the blade is deteriorated. The symbol ◇ in the graph of FIG. In addition, it is uncrushed ratio data when there is no deterioration of the blade. The symbol ● in the graph of FIG. 12 (a) is uncrushed ratio data when the runner 18 is small and the blade is deteriorated. The symbol ○ in the graph of FIG. In addition, it is uncrushed ratio data when there is no deterioration of the blade. The operation time of the crusher is 16 seconds from the time when the runner 18 is charged.
[0056]
The graph of FIG. 12B is based on A (1), B (3), C (2), D (2), E (3), F (3) and G (3) adopted as the optimum condition Jf. 4 shows the results of a crushing experiment using the determined cutting tool. Symbol □ in the graph of FIG. 12B is data reflecting the ratio of small grains. The symbol ◆ in the graph of FIG. 12B is crushing experiment data when the runner 18 is large and the blade is deteriorated. The symbol における in the graph of FIG. It is a crushing experiment data in the case where there is no deterioration. The symbol ● in the graph of FIG. 12 (b) is crushing experiment data when the runner 18 is small and the blade is deteriorated. The symbol ○ in the graph of FIG. It is a crushing experiment data in the case where there is no deterioration. The operation time of the crusher is 16 seconds from the time when the runner 18 is charged.
[0057]
Table 14 in FIG. 13 shows the estimated value (-21.75 db) of the S / N ratio under the initial condition Ji and the confirmed value of the S / N ratio under the initial condition Ji [the value confirmed by experiment (−22.41 db)]. Represents the relationship Table 14 shows the relationship between the estimated value of the sensitivity under the initial condition Ji (−34.34 db) and the confirmation value of the sensitivity under the initial condition Ji [a value confirmed by experiment (−34.34 db)]. Table 14 shows the relationship between the estimated value of the S / N ratio under the optimum condition Jf (-13.93 db) and the confirmed value of the S / N ratio under the optimum condition Jf [a value confirmed by experiment (-22.41 db)]. Represent. Table 14 shows the relationship between the estimated value of the sensitivity under the optimum condition Jf (−13.34 db) and the confirmation value of the sensitivity under the optimum condition Jf [a value confirmed by experiment (−19.29 db)]. The gain represents the difference between the optimal value and the initial value. The initial condition Ji is A (1), B (1), C (1), D (1), E (3), F (2), G (2), and the optimal condition Jf is A (1 ), B (3), C (2), D (2), E (3), F (3), G (3).
[0058]
In FIG. 11A, the estimated value of the SN ratio under the optimum condition Jf is A (1), B (3), C (2), D (2), E (3), F (3), G ( It is expressed by the sum of the difference between each value of 3) and the average value (−28.84 db) and the average value (−28.84 db). In FIG. 11B, the estimated value of the sensitivity under the optimum condition Jf is A (1), B (3), C (2), D (2), E (3), F (3), G (3). ) And the average value (−42.32 db), and the sum of the average value (−42.32 db). The confirmation value of the SN ratio and the confirmation value of the sensitivity under the initial condition Ji are also obtained by the same calculation from the experimental values similar to the graphs of FIGS. 11A and 11B.
[0059]
The graphs of FIGS. 14 and 15 show the experimental results obtained by pulverizing four types of samples R1, R2, R3, and R4 having different materials and sizes from the above-described runner 18. The material of the samples R1 and R2 is PP (polypropylene), and the material of the samples R3 and R4 is PBT (polybutylene terephthalate) containing glass.
[0060]
The vertical axis in FIG. 14 indicates the crushing ratio (weight ratio), and the vertical axis in FIG. 15 indicates the ratio of small particles (weight ratio). Ten samples R1, R2, R3, and R4 were prepared for each type, and pulverization experiments were performed for each type. In the pulverization of each type of sample R1, R2, R3, and R4 by the blade determined by the optimum condition Jf, the time until all the samples were pulverized (pulverization time) was measured. The weight of the sample R1 put into the upper chute 11 is 11.100 g, and the weight of the sample R2 put into the upper chute 11 is 7.182 g. The weight of the sample R3 put into the upper chute 11 is 19.902 g, and the weight of the sample R4 put into the upper chute 11 is 11.154 g.
[0061]
The bar graph section U1 in FIG. 14 is determined by A (1), B (3), C (2), D (2), E (3), F (3) and G (3) adopted as the optimum condition Jf. This shows a state in which the samples R1, R2, R3, and R4 of each type are all pulverized by the cutting tool (that is, the pulverization rate is 100%).
[0062]
After the experiment of pulverizing the samples R1, R2, R3 and R4 under the optimum condition Jf, A (1), B (1), C (1), D (1), E (3), F selected as the initial conditions Ji. (2) An experiment of pulverizing the samples R1, R2, R3, and R4 was performed using the cutting tool determined by G (2). The weight of the sample R1 put into the upper chute 11 is 11.567 g, and the weight of the sample R2 put into the upper chute 11 is 7.172 g. The weight of the sample R3 put into the upper chute 11 is 20.935 g, and the weight of the sample R4 put into the upper chute 11 is 11.898 g.
[0063]
The operation time of the crusher for the samples R1, R2, R3, and R4 in this crushing experiment is as follows. For each of the samples R1, R2, R3, and R4, each of the samples R1, R2, and R3 measured in the crushing experiment under the optimum condition Jf. The time was the same as the grinding time in R4. A bar graph portion V1 in FIG. 14 represents a crushing rate of each of the samples R1, R2, R3, and R4 in a crushing experiment under the initial condition Ji.
[0064]
The bar graph section U2 in FIG. 15 represents the ratio of small grains for each of the samples R1, R2, R3, and R4 in the pulverization experiment under the optimum condition Jf. The bar graph portion V2 in FIG. 15 represents the ratio of small grains for each of the samples R1, R2, R3, and R4 in the pulverization experiment under the initial condition Ji.
[0065]
The following effects can be obtained in the above embodiment.
(1-1) As is clear from the confirmation experiment results shown in FIGS. 12A and 12B, in the confirmation experiment under the initial condition Ji, the pulverizer was turned on 16 seconds after the small runner 18 was put into the pulverizer. The ratio of unmilled when stopped was about 0.2 under the condition without deterioration of the blade. On the other hand, in the confirmation experiment under the optimum condition Jf, the ratio of the non-pulverized water became close to 0.2 4 seconds after the small runner 18 was put into the pulverizer. Even under the condition where the blade is deteriorated, there is a similar tendency in the comparison between the optimum condition Jf and the initial condition Ji. That is, the pulverization speed of the pulverization of the runner 18 under the optimum condition Jf is greatly improved as compared with the pulverization of the runner 18 under the initial condition Ji. Moreover, even with respect to the large runner 18 that was difficult to pulverize under the initial condition Ji, in the pulverization under the optimal condition Jf, the runner 18 was not pulverized at a small ratio 12 seconds after the runner 18 was put into the pulverizer. It was about the same.
[0066]
The pulverization of the runner 18 by the cutting tool determined by the optimum conditions obtained by using the dynamic function window method is to shorten the pulverization time when using the rotating body 15 having only the pulverizing blades 153 of the same size. It is valid.
[0067]
(1-2) As is clear from the confirmation experiment results shown in FIGS. 12 (a) and 12 (b), the ratio of small particles is very small, so that the ratio of crushed particles is “medium (desired size)”. Is approximately [1- (unmilled ratio)]. As shown in FIG. 12A, the ratio of uncrushed when the crusher is stopped 16 seconds after the runner 18 is put into the crusher is based on the difference in the size of the runner 18 and the presence or absence of deterioration of the blade. Varies widely. That is, in the pulverization under the initial condition Ji, the ratio of the “medium (desired size)” of the pulverized particles greatly varies depending on the difference in the size of the runner 18 and the presence or absence of the deterioration of the blade.
[0068]
On the other hand, in the pulverization under the optimum condition Jf, as shown in FIG. 12B, the ratio of the unpulverized state after 12 seconds from the introduction of the runner 18 into the pulverizer is determined by the difference in the size of the runner 18 and It is almost constant irrespective of whether or not the blade has deteriorated. That is, in the pulverization under the optimum condition Jf, the ratio of the “medium (desired size)” of the pulverized particles is large, and there is almost no variation due to the difference in the size of the runner 18 and the presence or absence of deterioration of the blade.
[0069]
The grinding of the runner 18 by the cutting tool determined by the optimum condition obtained by using the dynamic function window method is performed by using the rotating body 15 having only the grinding blade 145 of the same size. This is effective for improving uniformity.
[0070]
(1-3) According to Table 14 in FIG. 13 showing the result of confirming the gain reproducibility, the gain reproducibility of the sensitivity is slightly low, but the gain reproducibility of the SN ratio is fair.
(1-4) According to the effect confirmation experiment of FIG. 14, it can be seen that a runner that is difficult to pulverize under the initial condition Ji can be pulverized under the optimum condition Jf. Further, according to the effect confirmation experiment of FIG. 15, it is understood that the generation ratio of small grains can be suppressed to a small value.
[0071]
In the present invention, the following embodiments are also possible.
(1) Including B (3), E (3), and G (3) in which the SN ratio is particularly larger than the average of the SN ratio and the sensitivity is particularly larger than the average of the sensitivity, and other control factors A, C, At least one of the levels D and F employs an optimum condition different from that of the above-described embodiment. For example, A (1), B (3), C (3), D (3), E (3), F (2), G (3) are adopted as optimal conditions, and A (1), B (3) (3), C (1), D (3), E (3), F (2), G (3) may be adopted as optimal conditions.
[0072]
(2) The levels of the control factors A, B, C, D, E, F, and G may be determined from only the SN ratio data (optimum conditions may be determined).
(3) The analysis method of the dynamic function window method in the embodiment of FIGS. 1 to 13 is also called a speed difference method, but may be an analysis method called a speed ratio method in the dynamic function window method.
[0073]
The technical ideas that can be grasped from the above-described embodiment will be described below.
[1] The control factor according to any one of claims 2 to 6, wherein the control factors are at least a rotation speed of the rotating body, a height of a crushing blade of the rotating body, and the number of blades of the rotating body. A method for determining a cutting tool in a crusher.
[0074]
[2] The method of determining a cutting tool in a crusher according to any one of [1] to [6] and [1], wherein the plurality of crushing blades in the rotating body are all the same size.
[0075]
[3] The crusher according to any one of [1] and [2], wherein the cutter is optimally designed using a speed difference method of a dynamic function window method. How to determine the cutting tool in
[0076]
[4] A cutting tool comprising a fixed body having a plurality of crushing blades and a rotating body having a plurality of crushing blades, and a cutting tool in a crusher for crushing a crushing object in cooperation with the fixed body and the rotating body. A cutting tool in a crusher determined by the method for determining a cutting tool according to any one of the above items [1] to [3].
[0077]
【The invention's effect】
As described in detail above, the present invention has an excellent effect that the uniformity of the size of the pulverized particles can be improved and the pulverization time can be shortened.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 shows a first embodiment, in which (a) is a partially broken side view of a crusher. (B) is a partially broken front view of a crusher.
FIG. 2A is a plan view of a main part. (B) is a sectional view taken along line AA of (a). (C) is a sectional view taken along line BB of (a). (D) is a sectional view taken along line CC of (a). (E) is a table for explaining control factors.
FIG. 3 is a table showing control factor levels in each grinding experiment.
FIG. 4 (a) shows the results of Experiment No. FIG. 3 is a table showing weight data of ground particles for No. 3; (B) is a table showing a ratio obtained by dividing the numerical value of Table 3 in (a) by 1.784 g. (C) is a numerical value obtained by converting the unmilled numerical value p in Table 4 of (b) by the conversion formula "-lnp", and a small grain q in Table 4 is converted by the conversion formula "-ln (1-q)". FIG. (D) is a graph regarding the numerical value p and the numerical value (1-q) in Table 4 of (b). (E) is a graph related to the numerical value of the natural logarithm "-lnp" and the numerical value of the natural logarithm "-ln (1-q)" in Table 5 of (c).
FIG. 5 (a) shows the results of Experiment No. FIG. 6 is a table showing weight data of ground particles for No. 6; (B) is a table showing a ratio obtained by dividing the numerical value in Table 6 of (a) by 1.805 g. (C) is a numerical value obtained by converting the unmilled numerical value p in Table 7 of (b) by the conversion formula "-lnp", and a small grain q in Table 4 is converted by the conversion formula "-ln (1-q)". FIG. (D) is a graph regarding the numerical value p and the numerical value (1-q) in Table 7 of (b). (E) is a graph related to the numerical value of the natural logarithm "-lnp" and the numerical value of the natural logarithm "-ln (1-q)" in Table 8 of (c).
FIG. 1 to No. 6 is a table showing numerical data of a natural logarithm in FIG.
FIG. 7-No. 12 is a table showing numerical data of a natural logarithm in FIG.
FIG. 13-No. FIG. 19 is a table showing numerical data of natural logarithm 18.
FIG. 6 is a table showing the SN ratio and sensitivity, the average SN ratio, and the average sensitivity in FIG.
FIG. 10 is a table showing the average of the SN ratio and the average of the sensitivity for each of the control factors A to G for each level.
11 (a) is a graph relating to the SN ratio in Table 13 of FIG. 11. FIG. (B) is a graph relating to the sensitivity in Table 13.
FIG. 12 (a) is a graph showing the results of a pulverization experiment using a cutting tool determined by an initial condition Ji. (B) is a graph showing the result of the pulverization experiment using the cutting tool determined by the optimum condition Jf.
FIG. 13 is a table showing the results of confirming the reproducibility of gain.
FIG. 14 is a graph showing experimental results obtained by pulverizing four types of samples having different materials and sizes.
FIG. 15 is a graph showing experimental results obtained by crushing four types of samples having different materials and sizes.
FIG. 16A shows an ideal example in which the temporal change of the ratio of the upper limit is expressed by an exponential function, and an ideal example in which the temporal change of the ratio of the lower limit is expressed by an exponential function. Graph. (B) is a graph obtained by converting the curve in the graph of (a) into a natural logarithmic function.
[Explanation of symbols]
10 ... Pulverizer. 14: Fixed body. 141: Grinding blade of fixed body. 15 ... Rotating body. 152: blade of the rotating body. 153 ... Crushing blade of rotating body. 18 ... Runner as a grinding target. A, B, C, D, E, F, G: control factors.

Claims

A fixed body having a plurality of crushing blades, comprising a cutting tool consisting of a rotating body having a plurality of crushing blades, in a cutting tool in a crusher that crushes a crushing object in cooperation with the fixed body and the rotating body,
A method for determining a cutting tool in a crusher that optimally designs the cutting tool using a dynamic function window method.

Dividing each of the plurality of control factors for determining the cutting tool into different levels, selecting the level for each of the plurality of control factors, and specifying the cutting tool specified by the plurality of control factors having the selected level The crushing target is crushed to obtain crushing data, and the SN ratio in the dynamic function window method is obtained based on the crushing data. In the crushing data collection, a plurality of crushing data when the selection of the level is changed is obtained. In the determination of the SN ratio in the dynamic function window method, the SN ratio of each of a plurality of grinding data when the selection of the level is changed is determined, and the S / N ratio corresponding to the plurality of grinding data is determined from the SN ratio. The crusher according to claim 1, wherein an average S / N ratio for each level of the control factor is determined, and the levels for the plurality of control factors are determined from the average S / N ratio for each level. The method of determining the definitive cutting tool.

The overall average SN ratio for all of the SN ratios corresponding to the plurality of crushing data is determined, and a level when the average SN ratio for each level is larger than the overall average SN ratio is determined as a level of the control factor. 3. A method for determining a cutting tool in the crusher according to 2.

The SN ratio and sensitivity in the dynamic function window method are obtained based on the crushing data, and in the collection of the crushing data, a plurality of crushing data obtained when the selection of the level is changed is taken, and the SN in the dynamic function window method is obtained. In the determination of the ratio and sensitivity, the SN ratio and the sensitivity of each of a plurality of grinding data when the selection of the level is changed are determined, and the S / N ratio and the sensitivity corresponding to the plurality of grinding data are determined. 3. The level-specific average S / N ratio and level-specific average sensitivity of each level of the control factor are obtained, and the levels in the plurality of control factors are determined from the level-specific average S / N ratio and the level-specific average sensitivity. A method for determining a cutting tool in the crusher according to any one of claims 3 and 4.

The overall average S / N ratio for all of the SN ratios corresponding to the plurality of crushed data and the overall average sensitivity for all of the sensitivities corresponding to the plurality of crushed data are obtained, and the average S / N ratio for each level is calculated as the overall average. The method for determining a cutting tool in a crusher according to claim 4, wherein a level when the average sensitivity per level is higher than the SN ratio and when the average sensitivity per level is higher than the overall average sensitivity is determined as the level of the control factor.

6. The control factor according to claim 2, wherein the control factor is a static elimination, a rotation speed of the rotating body, a cutting timing, and a clearance between a grinding blade of the rotating body and a grinding blade of the fixed body. 7. And a height of a crushing blade of the rotating body, a width of the crushing blade of the rotating body, and a number of the number of crushing blades of the rotating body.

A fixed body having a plurality of crushing blades, comprising a cutting tool consisting of a rotating body having a plurality of crushing blades, in a cutting tool in a crusher that crushes a crushing object in cooperation with the fixed body and the rotating body,
A cutting tool in a crusher determined by the method for determining a cutting tool according to any one of claims 1 to 6.