JP2004301654A - Method and device of estimating effective internal friction angle of powder, and method and device of designing storage tank for powder - Google Patents
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Abstract
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、粉体の有効内部摩擦角を推定する方法および装置、ならびに粉体の貯槽を設計する方法および装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
粉体を取り扱う設備の設計を行うには、粉体層の密度、粒径分布、含液率などの基礎的物性のみならず、粉体層の剪断特性、付着特性などの力学特性を把握する必要がある。
【0003】
例えば、ホッパーやサイロといった粉体貯槽設備においては、粉体同士が接近し、これに外力が加わる場合には、排出口付近において閉塞が発生し、粉体を排出できないといった問題が生じる場合がある。該問題には、粉体層の力学特性が深く関与している場合が非常に多い。
【0004】
そこで、粉体を取り扱う設備の設計者は、取り扱う粉体の粉体層に関する力学特性の評価を行い、該評価に基づいて、上記問題が発生し難いように設備の適切な設計を行っている。
【0005】
粉体層の力学特性を評価する方法としては、剪断試験による評価方法が知られている。剪断試験とは、静止粉体層が崩壊によって動的状態に変わるときの崩壊面に働く垂直応力σと剪断応力τとの関係を求め、静止粉体層の破壊特性を評価するための試験法をいう。所定の空隙率εの粉体層について、垂直応力σを変えて実験し、各垂直応力σに対する剪断応力τをσ−τ平面にプロットすることにより、図12に示されるような破壊包絡線YLを得ることができる。
【0006】
ここで、非特許文献1には、粉体が排出口での閉塞などの問題を起こし易い付着性の強い粉体である場合には、上記破壊包絡線YLは次式と良好に適合することが記載されている。
(τ/C)n=(σ+T)/T
(但し、Tは引張破断強度、Cは付着力、nは剪断指数である。)
上式はワーレン・スプリング(Warren−Spring)の式あるいはファーレー・バレンタイン(Farley−Valentin)の式と呼ばれている。
【0007】
さらに、剪断試験により、前記動的状態に変わった後の定常状態において崩壊面に働く垂直応力σと剪断応力τとの関係を求め、σ−τ平面にプロットすることにより、図12に示されるような限界状態線CSLを得ることができる。図示のように、限界状態線CSLはσ−τ平面上の原点を通過する直線となる。
【0008】
そして、図12に示されるように、破壊包絡線YLと限界状態線CSLとの交点を通り、破壊包絡線YLに接するモール円を求めることができる。このモール円の原点からの接線が有効破壊包絡線EYLである。有効破壊包絡線EYLの傾斜角δは、粉体の加圧下での摩擦角に相当し、有効内部摩擦角と呼ばれている(非特許文献2を参照。)。
【0009】
以上のように、剪断試験により破壊包絡線YLおよび限界状態線CSLを求めることができ、破壊包絡線YLおよび限界状態線CSLから引張破断強度T、付着力C、剪断指数n、有効内部摩擦角δなどの力学特性を求めることができる。
【0010】
また、非特許文献1には、剪断試験により得られた破壊包絡線YLを用いて、粉体の流動性評価および品質管理や、貯槽設備の排出口の口径および傾斜角度を求める方法が記載されている。
【0011】
【非特許文献1】
洪 公弘、「粉体の力学的物性測定方法とその利用」、粉体と工業、1992年10月1日、第24巻、第10号、p.61−74
【0012】
【非特許文献2】
粉体機器・装置ハンドブック編集委員会編、「粉体機器・装置ハンドブック」、初版、日刊工業新聞社、1995年5月30日、p.63−68
【0013】
【発明が解決しようとする課題】
上述のように、剪断試験により破壊包絡線YLや限界状態線CSLを得るには、垂直応力σを変えて剪断試験を繰り返す必要があり、時間および手間がかかる結果となっていた。さらに、ホッパーやサイロといった粉体貯槽設備を設計する場合には、粉体層に予圧密を加えることにより空隙率εを変えて剪断試験を繰り返す必要があり、さらに時間および手間がかかる結果となっていた。
【0014】
また、剪断試験を繰り返す必要から、粉体のサンプルが大量に(少なくとも約500〜約1000g程度)必要となる。このため、例えば、粉体が高価である場合や、粉体に毒性や腐食性があるため粉体を大量に取り扱うことが困難である場合などには、剪断試験の繰返しが困難となり、破壊包絡線YLを得ることができず、粉体を取り扱う設備の設計ができない結果となっていた。
【0015】
一方、粉体の基礎的物性の中で密度、粒径分布、含液率などは、力学特性よりも迅速かつ簡便に測定することができ、かつ少量(約5〜約10g程度)で測定することができる。このため、測定の容易な基礎的物性から力学特性を評価することができれば、基礎的物性を測定することにより力学特性を容易に求めることができる。しかしながら、現時点では、基礎的物性から力学特性を評価する方法が未だ知られていない。
【0016】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、その目的は、時間および手間をかけることなく、粉体の有効内部摩擦角を取得できる方法などを提供することにある。
【0017】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために、本発明の粉体の有効内部摩擦角を推定する方法は、前記粉体の基礎的物性と前記粉体の有効内部摩擦角との実測データに基づいて、前記粉体の基礎的物性と前記粉体の有効内部摩擦角との間の因果関係を規定するニューラルネットワークモデル(以下、「NNモデル」と略称する。)を構築する構築ステップを含むことを特徴としている。
【0018】
上記の方法によると、粉体の基礎的物性および有効内部摩擦角の実測データからNNモデルを構築している。構築されたNNモデルに対し、粉体の基礎的物性を入力することにより、NNモデルから有効内部摩擦角の推算データが出力される。したがって、粉体の基礎的物性から粉体の有効内部摩擦角を推定することができるから、時間および手間をかけることなく、粉体の有効内部摩擦角を取得することができる。
【0019】
なお、種々の基礎的物性を選択してNNモデルを構築し、構築されたNNモデルを用いて有効内部摩擦角を推算し、実測データに対する推算データの精度を調べたところ、基礎的物性に粉体の含液率を含まない場合には、精度が著しく低下することが判明した。したがって、基礎的物性には少なくとも粉体の含液率が含まれることが望ましい。
【0020】
また、基礎的物性として、粉体の平均粒径、粒子密度、含液率、および空隙率を選択した場合に、良好な精度が得られることが判明した。したがって、基礎的物性には、少なくとも粉体の平均粒径、粒子密度、含液率、および空隙率が含まれることが望ましい。
【0021】
さらに、基礎的物性に粉体の粒径の標準偏差を追加すると、さらに良好な精度が得られることが判明した。したがって、基礎的物性には、さらに粉体の粒径の標準偏差が含まれることが望ましい。
【0022】
また、本発明の粉体の有効内部摩擦角を推定する方法は、上記の方法において、前記粉体の各基礎的物性に関して、前記構築ステップにより構築されたNNモデルに入力し得る複数のデータを離散的に選択することにより、前記基礎的物性ごとに選択された複数のデータからなる第1テーブルを作成する第1テーブル作成ステップと、第1テーブルの中から選択した各基礎的物性のデータからなる基礎的物性のデータセットを前記NNモデルに入力することにより、前記有効内部摩擦角のデータを算出する算出ステップと、第1テーブルの中から選択可能な前記基礎的物性のデータセットの全てが選択されるまで、前記算出ステップを繰り返す繰返しステップと、前記基礎的物性の各データセットに対応する前記有効内部摩擦角のデータからなる第2テーブルを作成する第2テーブル作成ステップと、第1テーブルおよび第2テーブルを検索することにより、入力された基礎的物性のデータセットに対応する有効内部摩擦角のデータを出力する検索プログラムを作成するステップとをさらに含むことを特徴としている。
【0023】
一般に、構築されたNNモデルは、NNモデルの構築を行った専用のソフトウェアでしか利用できない場合が多い。このため、専用のソフトウェアがインストールされていないコンピュータ上では、基礎的物性に対応する有効内部摩擦角を推定することができないことになる。
【0024】
これに対し、上記の方法によると、検索プログラムを実行して、基礎的物性のデータセットを入力すると、検索プログラムは、第1テーブルおよび第2テーブルを検索することにより、入力された基礎的物性のデータセットに対応する有効内部摩擦角のデータを出力する。したがって、専用のソフトウェアがインストールされていないコンピュータでも、第1および第2テーブルと検索プログラムとを備えることにより、基礎的物性に対応する有効内部摩擦角を推定することができる。
【0025】
なお、第1テーブル作成ステップにて離散的に選択されるデータの間隔は、等間隔でもよいが、基礎的物性の分布に基づいて、例えば度数の多い範囲ではデータの間隔を狭くし、度数の少ない範囲ではデータの間隔を広くすることもできる。
【0026】
また、本発明の粉体の貯槽の設計方法は、上記の方法により推定された有効内部摩擦角から求められる有効破壊包絡線と、剪断試験により求められる破壊包絡線および壁破壊包絡線とを用いて、粉体の貯槽における出口の径と傾斜角度とを求めることを特徴としている。
【0027】
上記の方法によると、有効破壊包絡線を求める場合に剪断試験を行う必要がなくなるから、粉体の貯槽の設計を迅速に行うことができる。
【0028】
また、本発明の粉体の有効内部摩擦角を推定する装置は、前記粉体の基礎的物性と、前記粉体の有効内部摩擦角とが入力される入力手段と、該入力手段にて入力された前記粉体の基礎的物性と前記粉体の有効内部摩擦角との実測データに基づいて、前記粉体の基礎的物性と前記粉体の有効内部摩擦角との間の因果関係を規定するNNモデルを構築する構築手段と、該入力手段にて入力された前記粉体の基礎的物性を、前記構築手段にて構築されたNNモデルに入力することにより、前記粉体の有効内部摩擦角を推算する推算手段とを備えることを特徴としている。
【0029】
上記の構成によると、構築手段にて、粉体の基礎的物性および有効内部摩擦角の実測データからNNモデルが構築され、推算手段にて、構築されたNNモデルに対し、粉体の基礎的物性を入力することにより、NNモデルから有効内部摩擦角の推算データが出力される。したがって、粉体の基礎的物性から粉体の有効内部摩擦角を推定することができるから、時間および手間をかけることなく、粉体の有効内部摩擦角を取得することができる。
【0030】
また、本発明の粉体の有効内部摩擦角を推定する装置は、上記の構成において、前記粉体の各基礎的物性に関して、前記構築手段により構築されたNNモデルに入力し得る複数のデータを離散的に選択することにより、前記基礎的物性ごとに選択された複数のデータからなる第1テーブルを作成する第1テーブル作成手段と、第1テーブルの中から選択した各基礎的物性のデータからなる基礎的物性のデータセットを前記推算手段に入力することにより、前記有効内部摩擦角のデータを前記推算手段から取得し、これを、第1テーブルの中から選択可能な前記基礎的物性のデータセットの全てが選択されるまで繰り返すことにより、前記基礎的物性の各データセットに対応する前記有効内部摩擦角のデータからなる第2テーブルを作成する第2テーブル作成手段と、第1テーブルおよび第2テーブルを検索することにより、入力された基礎的物性のデータセットに対応する有効内部摩擦角のデータセットを出力する検索プログラムを作成する検索プログラム作成手段とをさらに備えることを特徴としている。
【0031】
上記の構成によると、第1テーブル作成手段、第2テーブル作成手段、および検索プログラム作成手段にて作成された第1テーブル、第2テーブル、および検索プログラムを利用して、検索プログラムが第1テーブルおよび第2テーブルを検索することにより、入力された基礎的物性のデータセットに対応する有効内部摩擦角のデータを出力することができる。したがって、専用のソフトウェアがインストールされていないコンピュータでも、第1および第2テーブルと検索プログラムとを備えることにより、基礎的物性に対応する破壊特性を推定することができる。
【0032】
また、本発明の粉体の貯槽の設計装置は、上記構成の装置により推定された有効内部摩擦角から求められる有効破壊包絡線と、剪断試験により求められる破壊包絡線および壁破壊包絡線とを用いて、粉体の貯槽における出口の径と傾斜角度とを求めることを特徴としている。
【0033】
上記の構成によると、有効破壊包絡線を求める場合に剪断試験を行う必要がなくなるから、粉体の貯槽の設計を迅速に行うことができる。
【0034】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施形態について、図1〜図11に基づいて説明する。図1は、本実施形態である粉体用貯槽設計システムの概要を示している。該システムは、実測データ取得装置10、NNモデル構築装置11、および貯槽設計装置12を備える構成である。これらの装置10〜12は、一般的なコンピュータと同様の構成を有している。
【0035】
実測データ取得装置10は、NNモデルを構築するために利用される各種粉体に関する基礎的物性および有効内部摩擦角δの実測データを、各種測定機器にて測定することにより取得して、NNモデル構築装置11に送り出す。また、実測データ取得装置10は、貯槽設計装置12によって指定された粉体に関する基礎的物性の実測データを貯槽設計装置12に送り出す。
【0036】
NNモデル構築装置11は、実測データ取得装置10から受け取った実測データに基づき、基礎的物性の実測データを入力変数とし、有効内部摩擦角δの実測データを出力変数としてNNモデルを構築する。また、NNモデル構築装置11は、基礎的物性のテーブル(第1テーブル)を作成し、作成されたテーブルと、構築されたNNモデルとを用いて、有効内部摩擦角のテーブル(第2テーブル)を作成する。
【0037】
また、NNモデル構築装置11は、基礎的物性のテーブルおよび有効内部摩擦角のテーブルを検索することにより、入力された基礎的物性に対応する有効内部摩擦角δを出力する検索プログラムを作成する。作成された検索プログラムは、前記基礎的物性のテーブルおよび前記有効内部摩擦角のテーブルと共に貯槽設計装置12に送り出される。
【0038】
貯槽設計装置12は、設計すべき貯槽に蓄積される粉体を指定し、指定粉体の実測データを実測データ取得装置10に要求して受け取る。次に、貯槽設計装置12は、NNモデル構築装置11から受け取った検索プログラムを実行し、実測データ取得装置10から受け取った指定粉体の実測データを入力することにより、指定粉体の有効内部摩擦角δを出力する。そして、貯槽設計装置12は、検索プログラムから出力された指定粉体の有効内部摩擦角δとその他の力学特性とを用いることにより、閉塞の発生し難い貯槽を設計する。
【0039】
上記の構成において、NNモデル構築装置11は、実測データ取得装置10から取得した粉体の基礎的物性および有効内部摩擦角δの実測データに基づいて、NNモデルを構築している。構築されたNNモデルに粉体の基礎的物性を入力することにより、NNモデルから粉体の有効内部摩擦角δが出力される。
【0040】
したがって、粉体の基礎的物性から粉体の有効内部摩擦角δを推定することができるから、時間および手間をかけることなく、粉体の有効内部摩擦角δを取得することができる。
【0041】
また、NNモデル構築装置11は、基礎的物性のテーブル、有効内部摩擦角のテーブル、および検索プログラムを作成して、貯槽設計装置12に送り出し、貯槽設計装置12は、検索プログラムを実行して、指定粉体の実測データを入力すると、指定粉体の有効内部摩擦角δを出力する。したがって、NNモデルを構築する専用のソフトウェアが貯槽設計装置12にインストールされていない場合でも、貯槽設計装置12は、基礎的物性のテーブル、有効内部摩擦角のテーブル、および検索プログラムを備えることにより、基礎的物性に対応する有効内部摩擦角δを推定することができる。
【0042】
また、貯槽設計装置12は、粉体の有効内部摩擦角δを求める場合に、粉体の基礎的物性を測定すればよく、剪断試験を行う必要がなくなるから、粉体の貯槽の設計を迅速に行うことができる。
【0043】
なお、装置間のデータ等の受け渡しは、通信媒体を介して行うこともできるし、記録媒体を介して行うこともできる。また、本実施形態の粉体用貯槽設計システムは、図1に示されるように、3台の装置10〜12を備える構成となっているが、何れか2台の装置を1台の装置に統合することもできるし、3台全ての装置を1台の装置に統合することもできる。
【0044】
以下、各構成に関してさらに詳細に説明する。実測データ取得装置10にて取得される粉体の基礎的物性としては、形状、粒径、粒度分布、密度など多数存在するが、本実施例では、粉体の平均粒径D50、幾何標準偏差SD、粒子密度Dens、含液率Liq%、および空隙率εを使用した。
【0045】
平均粒径D50および幾何標準偏差SDは、粒径分布を測定することにより取得することができる。粒径分布の測定方法としては、例えば、篩(ふるい)法、沈降法、光散乱法、慣性法、拡散法、静電分級法などがある。本実施例では、レーザ光散乱方式粒度分布測定装置(英国Malvern Instruments社製のMastersizer S)を用いて平均粒径および幾何標準偏差SDを測定した。なお、平均粒径には種々の定義が存在するが、本実施例では、NMD(number median diameter)、すなわち個数を基準とした中央累積値を平均粒径D50とした。
【0046】
粒子密度Densとは、粒子が単独で見かけ上占める全容積に対する全質量の比をいう。本実施例では、ガス置換方式密度計(島津製作所製のmicromeritics AccuPyc 1330)を用いて粒子密度Densを測定した。
【0047】
含液率Liq%とは、液体成分を含む粒子の全質量に対して、粒子を乾燥することによって除去される液体成分の質量の割合を百分率で表わしたものをいう。通常、含液率Liq%は乾燥減量法によって測定される。なお、液体成分が水である場合には、カールフィッシャー法によって水分含有量を測定してもよい。本実施例では、通常では乾燥減量法にて、低水分のサンプルに関してはカールフィッシャー法にて含液率Liq%を測定した。
【0048】
空隙率εとは、粒子が見かけ上占める全体積に対する空間の体積の比をいう。空隙率εは、剪断試験において剪断応力τを測定する場合と同じ予圧密で、粉体を充填容器に充填したときに、粉体が見かけ上占める全体積と、充填容器の体積と、粉体の充填質量とから算出される。
【0049】
なお、本実施例では、剪断試験を行う装置として、Jenikeの剪断試験装置である三協パイオテック社製のPOWDER BED TESTER PTHN−13BAを使用している。この製品は、剪断試験により剪断応力τを測定するとともに、引張破断法により引張破断強度Tを測定することができ、さらに、引張破断強度Tの測定時に空隙率εを測定することができる。したがって、本実施例では、三協パイオテック社製のPOWDER BED TESTER PTHN−13BAを用いて引張破断強度Tおよび空隙率εを測定した。
【0050】
一方、粉体の力学特性である有効内部摩擦角δに関しては、上述のように、剪断試験により測定された垂直応力σおよび剪断応力τをσ−τ平面にプロットすることにより、図12に示される破壊包絡線YLおよび限界状態線CSLが求められ、破壊包絡線YLおよび限界状態線CSLから有効破壊包絡線EYLが求められ、有効破壊包絡線EYLから有効内部摩擦角δが求められる。本実施例では、上記の剪断試験装置を用いて有効内部摩擦角δを測定した。
【0051】
以上のような測定を、粉体1サンプルにつき、空隙率εを2通りまたは3通りに変更して行った。図2は、測定された粉体の基礎的物性および有効内部摩擦角δの統計量を表形式で示している。
【0052】
図2において、各行には、上から順に、平均粒径D50、幾何標準偏差SD、粒子密度Dens、含液率Liq%、空隙率ε、および有効内部摩擦角δの統計量がそれぞれ記載されている。また、各列には、左から順に、行番号Col、物性名、単位、変数名Variable、全件数Total、有効件数Valid、最小値Min、最大値Max、平均値Mean、および標準偏差Std Devがそれぞれ記載されている。
【0053】
なお、図2に示される統計量は、NNモデル構築装置11にて基礎的物性データテーブルを作成する場合に利用してもよい。
【0054】
以上のように測定された粉体の基礎的物性および有効内部摩擦角δの実測データ356件がNNモデル構築装置11に送り出される。上述のように、NNモデル構築装置11は、実測データ取得装置10から受け取った実測データに基づいてNNモデルを構築する。
【0055】
近時、一般的な構成のコンピュータ上で、実測データに基づいてNNモデルを構築するアプリケーションソフトウェアが開発され、販売されている。例えば、Cybernet Systems社の「MATLAB(登録商標)」や、SAS Institute社の「JMP(登録商標)」が一般的な科学用ソフトとして知られており、Pavilion Technologies社の「Insights(登録商標)」や、Aspen Tech社の「Aspen IQ(商標)」が化学用に特化したソフトウェアとして知られている。本実施例では、「Insights(登録商標)」を用いてNNモデルの構築を行った。
【0056】
図3は、各種粉体を用いて、構築されたNNモデルにより計算された推算値と実測値とを比較したものである。同図において、各列には、左から順に、試料(サンプル)名、入力変数の実測値(入力側の実測データ)、出力変数の実測値(出力側の実測データ)、および出力変数の2つの推算値がそれぞれ記載されている。
【0057】
なお、左側の推算値は、5つの入力変数(NMD、幾何標準偏差、粒子密度、含液率、および空隙率)を用いてNNモデルを構築した場合の推算値である。一方、右側の推算値は、前記入力変数から空隙率εを除いてNNモデルを構築した場合の推算値である。
【0058】
また、試料のうち、酸化防止剤Aは、6−[3−(3−t−ブチル−4−ヒドロキシ−5−メチルフェニル)プロポキシ]2,4,8,10−テトラ−t−ブチルジベンズ[d,f][1,3,2]ジオキサホスフェピンであり、酸化防止剤Bは、2,2’−メチレン−ビス−(4−メチル−6−t−ブチルフェノール)である。
【0059】
図3を参照すると、5つの入力変数(NMD、幾何標準偏差、粒子密度、含液率、および空隙率)を用いてNNモデルを構築した場合には、実測値に対する推算値のバラツキが小さいことが理解できる。一方、5つの入力変数から空隙率を除外してNNモデルを構築した場合には、実測値に対する推算値のバラツキが大きいことが理解できる。
【0060】
そこで、5つの入力変数から1つまたは2つを除外してNNモデルを構築した場合に実測値に対する推算値の精度がどのように変化するかを確かめたところ、図4のようになった。同図において、標準偏差は、実測値と推算値との差の2乗の総和をデータ数で割ったものである。標準偏差が小さいほど、実測値に対する推算値のバラツキが小さくなるので、実測値に対する推算値の精度が良好であるといえる。
【0061】
図4を参照すると、入力変数から幾何標準偏差SDを除外しても、精度がさほど悪化しないことが理解できる。したがって、有効内部摩擦角δは、平均粒径D50、粒子密度Dens、含液率Liq%、および空隙率εの4つの基礎的物性から精度よく求めることができ、幾何標準偏差SDを追加することによりさらに精度よく求めることができることが理解できる。
【0062】
また、図4を参照すると、入力変数から含液率Liq%を除外すると、精度が著しく悪化することが理解できる。したがって、粉体の基礎的物性から有効内部摩擦角δを精度よく求めるには、少なくとも含液率Liq%を入力変数に含む必要があることが理解できる。
【0063】
次に、NNモデル構築装置11における処理動作を図5および図6に基づいて説明する。まず、上述のように、粉体の基礎的物性(平均粒径D50、幾何標準偏差SD、粒子密度Dens、含液率Liq%、および空隙率ε)のデータセットと、有効内部摩擦角δのデータとの関係を表現するNNモデルを、実測データに基づいて構築する(ステップS10。以下、単に「S10」と記載することがある。他のステップについても同様である。)。
【0064】
次に、各基礎的物性に関して、構築されたNNモデルに入力し得る複数のデータを離散的に選択することにより、各基礎的物性にて選択された複数のデータからなる基礎的物性データテーブルを作成する(S11)。図6は、作成された基礎的物性データテーブルの一例を示している。
【0065】
各基礎的物性のデータの選択範囲は、図2に示される実測データの最小値から最大値までの範囲より若干広いことが望ましい。また、データは、等間隔に選択してもよいし、実測データの度数分布に応じて、間隔を変えて選択してもよい。
【0066】
例えば、各基礎的物性の実測データの度数分布(図示せず)を調べると、平均粒径D50、幾何標準偏差SD、および含液率Liq%の度数分布は急峻な分布であった。一方で、粒子密度Densおよび空隙率εの度数分布は緩やかな分布であった。
【0067】
このことから、図6に示される基礎的物性データテーブルでは、平均粒径D50、幾何標準偏差SD、および含液率Liq%において選択されるデータの間隔は、度数の多い範囲では狭くし、度数の少ない範囲では広くしている。一方、粒子密度Densおよび空隙率εにおいて選択されるデータの間隔は等間隔としている。
【0068】
次に、ステップS11により作成された基礎的物性データテーブルの中から選択した基礎的物性のデータセットを、ステップS10により構築されたNNモデルに入力して、有効内部摩擦角δのデータを算出する(S12)。このステップS12を、基礎的物性データテーブルの中から選択可能な全てのデータセットについて行うことにより(S13)、基礎的物性の各データセットに対応する有効内部摩擦角δのデータからなる有効内部摩擦角テーブルを作成する(S14)。
【0069】
すなわち、基礎的物性データテーブルが図6に示されるものである場合には、17×9×17×18×16≒75万の基礎的物性のデータセットがNNモデルに入力されることにより、約75万の有効内部摩擦角のデータからなる有効内部摩擦角テーブルが作成されることになる。なお、NNモデルの入力変数から幾何標準偏差SDを除外した場合には、有効内部摩擦角のデータの総数は、17×17×18×16≒8万3千となる。
【0070】
なお、ステップS12において、基礎的物性のデータセットを選択する場合には、所定の規則に従って選択されることが望ましい。この場合、基礎的物性データテーブルから選択されたデータセットが、有効内部摩擦角テーブルにおける何番目のデータセットに対応するかを、所定の規則に基づいて判別することができる。したがって、有効内部摩擦角のデータに対応する基礎的物性のデータセットを有効内部摩擦角テーブルに格納する必要が無くなり、有効内部摩擦角テーブルの規模を縮小することができる。
【0071】
所定の規則の例としては、次のようなものが挙げられる。すなわち、図6に示される基礎的物性データテーブルにおいて、まず、平均粒径D50、標準偏差SD、粒子密度Dens、および含液率Liq%を最初の行から選択して、空隙率εを最初の行から順番に選択して行く。空隙率εを最後の行から選択すると、次の選択では、含液率Liq%を次の行から選択して、空隙率εを再び最初の行から順番に選択して行く。
【0072】
以下、空隙率εを最後の行から選択する度に、次の選択では、含液率Liq%を次の行から選択して繰り返す。含液率Liq%および空隙率εを最後の行から選択すると、次の選択では、粒子密度Densを次の行から選択し、含液率Liq%および空隙率εを再び最初の行から上述の順番で繰り返す。以下、粒子密度Dens、幾何標準偏差SD、および平均粒径D50に関しても同様に繰り返す。
【0073】
次に、入力された基礎的物性のデータセットに対応する有効内部摩擦角δのデータを出力する検索プログラムを作成する(S15)。検索プログラムの詳細については後述する。そして、ステップS11により作成された基礎的物性データテーブルと、ステップS14により作成された有効内部摩擦角テーブルと、ステップS15により作成された検索プログラムとを貯槽設計装置12に送り出して、NNモデル構築装置11の処理動作を終了する。
【0074】
次に、貯槽設計装置12における処理動作について図7〜図11に基づいて説明する。上述のように、貯槽設計装置12は、NNモデル構築装置11から受け取った検索プログラムを実行することにより、粉体の有効内部摩擦角δを出力する。
【0075】
図7は、前記検索プログラムの処理動作を示している。該検索プログラムでは、まず、図8(a)に示されるような検索シートおよび検索ボタンをディスプレイの画面20に表示する(S20)。
【0076】
検索シートは、上下2つのシートからなる。上側のシートには、図8(a)に示されるように、粉体の基礎的物性である平均粒径(50%径)、幾何標準偏差、粒子密度、含液率、および空隙率のそれぞれに関して、単位、最小値、および最大値が表示され、入力値の行とデータベースの行とが空白となっている。なお、最小値および最大値には、図6に示される基礎的物性データテーブルにおける最小値および最大値がそれぞれ記載される。
【0077】
一方、下側のシートには、有効内部摩擦角δに関して、単位が表示され、計算値の行が空白となっている。そして、下側のシートの右側には検索ボタンが表示されている。
【0078】
上述のように画面20に表示される検索シートおよび検索ボタンに対して、利用者は、キーボードやマウスなどの入力デバイスを用いて、実測データ取得装置10から受け取った指定粉体の実測データを検索シートの入力値の行に入力して、検索ボタンを押すことになる。なお、前記入力値の行への入力は、貯槽設計装置12が自動的に行ってもよい。
【0079】
再び、検索プログラムの処理動作の説明に戻ると、利用者により検索ボタンが押されるまで待機し(S21)、検索ボタンが押されると、各基礎的物性について、入力値に最も近いデータを基礎的物性データテーブルから検索して、検索シートのデータベースの行に表示する(S22)。このとき、各基礎的物性の入力値が、最小値から最大値までの範囲から外れているときには、エラーメッセージを表示して処理動作を中止してもよい。
【0080】
次に、ステップS22によりデータベースの行に表示された基礎的物性のデータセットに対応する有効内部摩擦角δのデータを有効内部摩擦角テーブルから検索して、図8(b)に示されるように検索シートの計算値の行に表示する(S23)。その後、ステップS21に戻ることにより、有効内部摩擦角δを繰り返し検索することができる。
【0081】
なお、上記の場合では、入力値に最も近い基礎的物性のデータセットに対応する有効内部摩擦角δのデータを求めているが、補間法を適宜用いることにより、入力値に正確に対応する有効内部摩擦角δのデータを求めることもできる。例えば、入力値に最も近い2つの基礎的物性のデータセットを求め、各基礎的物性のデータセットにそれぞれ対応する2つの有効内部摩擦角δのデータを求め、該データの中間値を計算値の行に表示することもできる。
【0082】
次に、貯槽設計装置12において、求められた有効内部摩擦角δを利用して、閉塞の発生し難い貯槽を設計する処理動作について図9〜図11に基づいて説明する。今、図9に示されるように、下部がテーパ状であり、最下部が粉体の排出口となる貯槽30を設計するとする。また、閉塞の発生し難い最小の排出口径を最小口径Bとし、鉛直方向とテーパ面とのなす角度を傾斜角αとする。
【0083】
図10および図11は、前記最小口径Bおよび傾斜角αを求める処理動作を示している。まず、設計対象の粉体の基礎的物性(平均粒径D50、幾何標準偏差SD、粒子密度Dens、含液率Liq%、および空隙率ε)の実測データを実測データ取得装置10から取得する(S30)。
【0084】
次に、図7に示される検索プログラムを実行し、粉体の基礎的物性の実測データを入力することにより、有効内部摩擦角δを出力する(S31)。次に、出力された有効内部摩擦角δから、図12に示される有効破壊包絡線EYLが得られる(S33)。
【0085】
ところで、貯槽30の最小口径Bおよび傾斜角αを求めるには、有効破壊包絡線EYLの他に、図12に示される破壊包絡線YLおよび壁破壊包絡線WYLを求める必要がある。破壊包絡線YLは、上述のように、剪断試験により求めることができる(S32)。また、壁破壊包絡線WYLは、上述した三協パイオテック社製のPOWDER BED TESTER PTHN−13BAのような平行平板式の剪断試験装置において、可動板を設計対象の壁面材に変更することにより求めることができる(S34)。
【0086】
図12に示されるように、破壊包絡線YLから破壊強度fcが求められ(S40)、壁破壊包絡線WYLからは壁摩擦角φwが求められる(S43)。また、図12に示されるように、破壊包絡線YLおよび有効破壊包絡線EYLに接するモール円が、破壊包絡線YLおよび限界状態線CSLの交点を通り、かつ破壊包絡線YLに接するモール円となり、このモール円のσ軸との交点の大きい方が最大主応力σ1となる。したがって、破壊包絡線YLおよび有効破壊包絡線EYLからは最大主応力σ1が求められる(S42)。
【0087】
次に、粉体に対する予圧密を変えて上記ステップS30〜S33・S40・S42を繰り返すことにより、少なくとも3組の(fc、δ、σ1)を求める(S44)。これにより、σ1−δ平面に少なくとも3点をプロットできるから、最大主応力σ1に対する有効摩擦角δの関係をグラフで表わすことができる(S45)。
【0088】
同様に、σ1−fc平面に少なくとも3点をプロットできるから、最大主応力σ1に対する破壊強度fcの関係をグラフで表わすことができる(S46)。ここで、σ1/fcの値は、粉体の流動性を表わし、FF(フローファンクション)と定義されている。
【0089】
また、ステップS44にて求められた少なくとも3組の(fc、δ、σ1)から、有効摩擦角δの代表値δ0を選択する(S47)。代表値δ0の例としては、有効摩擦角δの中間値が挙げられる。
【0090】
次に、ステップS47により選択された有効摩擦角の代表値δ0と、ステップS43により求められた壁摩擦角φwとを用いて、ファネルフローおよびマスフローの境界となる臨界傾斜角αcとフローファクタffとを求める(S48)。臨界傾斜角αcは、α−φw平面においてファネルフローの領域とマスフローの領域との境界線を有効内部摩擦角δごとに示したフローパターン判定図(図示せず)を用いて求めることができる。
【0091】
また、フローファクタffは、有効摩擦角の代表値δ0、壁摩擦角φw、および臨界傾斜角αcを変数とする計算式から求めることができる。或いは、フローファクタffは、有効摩擦角δが代表値δ0である場合のα−φw平面におけるフローファクタffの等高線図を用いて求めることができる。
【0092】
ここで、フローファクタffは、流路の流動性を表わしており、ff=σ1/(バーσ1)となる。なお、バーσ1は、粉体層内のアーチ部に沿って働く最大主応力である。したがって、フローファクタffは、σ1−(バーσ1)平面上では原点を通る直線となる。
【0093】
次に、σ1−fc平面上におけるフローファンクションFFのグラフと、σ1−(バーσ1)平面上におけるフローファクタffのグラフとの交点を求め、該交点における最大主応力σ1を求める(S49)。次に、求められた最大主応力σ1における有効摩擦角δを、ステップS45により表わされた最大主応力σ1に対する有効摩擦角δのグラフを用いて求め、これを算出値δ1とする(S50)。
【0094】
次に、δ1=δ0±1.5となるまで、すなわち、算出値δ1が代表値δ0と許容範囲内で一致するまで、算出値δ1を代表値δ0として上記ステップS47〜S50を繰り返す(S51)。
【0095】
次に、ステップS49において求めたフローファンクションFFのグラフとフローファクタffのグラフとの交点における最大主応力バーσ1を求めるとともに(S52)、α=αc−4とする(S53)。ステップS53の処理は、貯槽の排出口の断面が円形である場合に、粉体の自重によって全粉体が排出されることを確実なものとするために、臨界傾斜角αcから4度狭い角度を設計値の傾斜角αとするためである。なお、貯槽の排出口の断面が矩形である場合には、臨界傾斜角αcを設計値の傾斜角αとしている。
【0096】
ところで、貯槽の開口部にてアーチ部が保持される限界の状態では、力の釣合式γ×B×g=H(α)×(バーσ1)が成立する。ここで、γは嵩密度であり、gは重力加速度であり、H(α)はアーチ部の両端における傾斜角αを考慮した補正項である。前記釣合式は、左辺がアーチ部の自重に相当し、右辺がアーチ部を支えるために必要な力に相当する。なお、前記釣合式は、力の単位としてSI単位系を利用した場合の式であり、グラム重、キログラム重などの重力単位系を利用する場合には、左辺の重力加速度を省略する必要がある。
【0097】
したがって、最小開口径Bを求めるため、ステップS53により求められたαを用いてH(α)を求め(S54)、求められたH(α)と、ステップS52より求められた(バーσ1)と、粒子密度Densおよび空隙率εから求められる嵩密度γとを用いて、B=(バーσ1)×H(α)/(γ×g)を計算する(S55)。
【0098】
ここで、H(α)は、貯槽下部の排出部が同心円錐形である場合には、近似式H(α)=2+(α/60)から求めることができ、前記排出部の断面が矩形である場合には、近似式H(θ)=1+(θ/180)から求めることができる。或いは、H(α)は、傾斜角αとH(α)との関係を示すグラフから求めることができる。
【0099】
そして、ステップS53により求められた傾斜角αと、ステップS55により求められた最小口径Bとを出力して(S56)、処理動作を終了する。
【0100】
なお、本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【0101】
例えば、上記実施形態では、粉体の基礎的物性として、平均粒径、幾何標準偏差、粒子密度、含液率、および空隙率を利用しているが、粉体のアスペクト比など、他の基礎的物性を追加することにより、さらに精度よくW−S式パラメータを推算し得る。
【0102】
【発明の効果】
以上のように、本発明の粉体の有効内部摩擦角を推定する方法は、前記粉体の基礎的物性と前記粉体の有効内部摩擦角との実測データに基づいて、前記粉体の基礎的物性と前記粉体の有効内部摩擦角との間の因果関係を規定するNNモデルを構築する構築ステップを含む方法である。
【0103】
これにより、構築されたNNモデルに対し、粉体の基礎的物性を入力することにより、NNモデルから有効内部摩擦角の推算データが出力されるから、時間および手間をかけることなく、粉体の有効内部摩擦角を取得できる効果を奏する。
【0104】
なお、基礎的物性には少なくとも粉体の含液率が含まれることが望ましい。
【0105】
また、基礎的物性には、少なくとも粉体の平均粒径、粒子密度、含液率、および空隙率が含まれることが望ましい。
【0106】
さらに、基礎的物性には、さらに粉体の粒径の標準偏差が含まれることが望ましい。
【0107】
また、本発明の粉体の有効内部摩擦角を推定する方法は、以上のように、上記の方法において、前記粉体の各基礎的物性に関して、前記構築ステップにより構築されたNNモデルに入力し得る複数のデータを離散的に選択することにより、前記基礎的物性ごとに選択された複数のデータからなる第1テーブルを作成する第1テーブル作成ステップと、第1テーブルの中から選択した各基礎的物性のデータからなる基礎的物性のデータセットを前記NNモデルに入力することにより、前記有効内部摩擦角のデータを算出する算出ステップと、第1テーブルの中から選択可能な前記基礎的物性のデータセットの全てが選択されるまで、前記算出ステップを繰り返す繰返しステップと、前記基礎的物性の各データセットに対応する前記有効内部摩擦角のデータからなる第2テーブルを作成する第2テーブル作成ステップと、第1テーブルおよび第2テーブルを検索することにより、入力された基礎的物性のデータセットに対応する有効内部摩擦角のデータを出力する検索プログラムを作成するステップとをさらに含む方法である。
【0108】
これにより、専用のソフトウェアがインストールされていないコンピュータでも、第1および第2テーブルと検索プログラムとを備えることにより、基礎的物性に対応する有効内部摩擦角を推定できる効果を奏する。
【0109】
なお、第1テーブル作成ステップにて離散的に選択されるデータの間隔は、基礎的物性の分布に基づくことが望ましい。
【0110】
また、本発明の粉体の貯槽の設計方法は、以上のように、上記の方法により推定された有効内部摩擦角から求められる有効破壊包絡線と、剪断試験により求められる破壊包絡線および壁破壊包絡線とを用いて、粉体の貯槽における出口の径と傾斜角度とを求める方法である。
【0111】
これにより、有効破壊包絡線を求める場合に剪断試験を行う必要がなくなるから、粉体の貯槽の設計を迅速化できる効果を奏する。
【0112】
また、本発明の粉体の有効内部摩擦角を推定する装置は、以上のように、前記粉体の基礎的物性と、前記粉体の有効内部摩擦角とが入力される入力手段と、該入力手段にて入力された前記粉体の基礎的物性と前記粉体の有効内部摩擦角との実測データに基づいて、前記粉体の基礎的物性と前記粉体の有効内部摩擦角との間の因果関係を規定するNNモデルを構築する構築手段と、該入力手段にて入力された前記粉体の基礎的物性を、前記構築手段にて構築されたNNモデルに入力することにより、前記粉体の有効内部摩擦角を推算する推算手段とを備える構成である。
【0113】
これにより、粉体の基礎的物性から粉体の有効内部摩擦角を推定できるから、時間および手間をかけることなく、粉体の有効内部摩擦角を取得できる効果を奏する。
【0114】
また、本発明の粉体の有効内部摩擦角を推定する装置は、以上のように、上記の構成において、前記粉体の各基礎的物性に関して、前記構築手段により構築されたNNモデルに入力し得る複数のデータを離散的に選択することにより、前記基礎的物性ごとに選択された複数のデータからなる第1テーブルを作成する第1テーブル作成手段と、第1テーブルの中から選択した各基礎的物性のデータからなる基礎的物性のデータセットを前記推算手段に入力することにより、前記有効内部摩擦角のデータを前記推算手段から取得し、これを、第1テーブルの中から選択可能な前記基礎的物性のデータセットの全てが選択されるまで繰り返すことにより、前記基礎的物性の各データセットに対応する前記有効内部摩擦角のデータからなる第2テーブルを作成する第2テーブル作成手段と、第1テーブルおよび第2テーブルを検索することにより、入力された基礎的物性のデータセットに対応する有効内部摩擦角のデータセットを出力する検索プログラムを作成する検索プログラム作成手段とをさらに備える構成である。
【0115】
これにより、専用のソフトウェアがインストールされていないコンピュータでも、第1および第2テーブルと検索プログラムとを備えることにより、基礎的物性に対応する有効内部摩擦角を推定できる効果を奏する。
【0116】
また、本発明の粉体の貯槽の設計装置は、以上のように、上記構成の装置により推定された有効内部摩擦角から求められる有効破壊包絡線と、剪断試験により求められる破壊包絡線および壁破壊包絡線とを用いて、粉体の貯槽における出口の径と傾斜角度とを求める構成である。
【0117】
これにより、有効破壊包絡線を求める場合に剪断試験を行う必要がなくなるから、粉体の貯槽の設計を迅速化できる効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の一実施形態である粉体用貯槽設計システムの概要を示すブロック図である。
【図2】NNモデルを構築するために用いられる粉体の基礎的物性とW−S式のパラメータとに関する実測データの統計量を表形式にて示す図である。
【図3】各種粉体を用いて、構築されたNNモデルにより計算された推算値と実測値との比較を表形式にて示す図である。
【図4】入力変数を1つまたは2つ除外してNNモデルを構築した場合における実測値に対する推算値の精度を表形式にて示す図である。
【図5】NNモデル構築装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図6】上記NNモデル構築装置において作成された基礎的物性データテーブルの一例を表形式で示す図である。
【図7】上記NNモデル構築装置において作成される検索プログラムの処理動作を示すフローチャートである。
【図8】貯槽設計装置のディスプレイに表示される検索シートおよび検索ボタンを示す模式図であり、同図(a)は検索実行前の状態を示しており、同図(b)は検索実行後の状態を示している。
【図9】貯槽設計装置において設計される貯槽を示す模式図である。
【図10】図9に示される貯槽の最小口径Bおよび傾斜角αを求める処理動作を示すフローチャートである。
【図11】図9に示される貯槽の最小口径Bおよび傾斜角αを求める処理動作を示すフローチャートである。
【図12】剪断試験によって得られる垂直応力と剪断応力との対応関係を示すグラフである。
【符号の説明】
10 実測データ取得装置
11 NNモデル構築装置
12 貯槽設計装置
30 貯槽
B 貯槽の出口の最小口径
α 貯槽の出口の傾斜角度[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a method and an apparatus for estimating an effective internal friction angle of a powder, and a method and an apparatus for designing a storage tank for a powder.
[0002]
[Prior art]
In designing equipment for handling powder, not only basic properties such as density, particle size distribution, and liquid content of the powder layer, but also mechanical properties such as shear properties and adhesion properties of the powder layer are grasped. There is a need.
[0003]
For example, in a powder storage tank facility such as a hopper or a silo, when powders approach each other and an external force is applied thereto, a blockage occurs near a discharge port, which may cause a problem that the powder cannot be discharged. . In many cases, the mechanical properties of the powder layer are deeply involved in the problem.
[0004]
Therefore, the designer of the equipment that handles the powder evaluates the mechanical properties of the powder layer of the powder to be handled, and based on the evaluation, performs appropriate design of the equipment so that the above-described problem hardly occurs. .
[0005]
As a method for evaluating the mechanical properties of the powder layer, an evaluation method based on a shear test is known. The shear test is a test method for evaluating the relationship between the normal stress σ acting on the collapse surface and the shear stress τ when the static powder layer changes to a dynamic state due to collapse, and evaluating the fracture characteristics of the static powder layer. Say. For a powder layer having a predetermined porosity ε, an experiment was performed while changing the vertical stress σ, and the shear stress τ for each vertical stress σ was plotted on the σ−τ plane to obtain a fracture envelope YL as shown in FIG. Can be obtained.
[0006]
Here, Non-Patent
(Τ / C) n = (Σ + T) / T
(However, T is the tensile breaking strength, C is the adhesive force, and n is the shear index.)
The above equation is called the Warren-Spring equation or the Farley-Valentin equation.
[0007]
Further, the relationship between the normal stress σ acting on the collapse surface and the shear stress τ in the steady state after the change to the dynamic state is obtained by a shear test, and plotted on the σ-τ plane, as shown in FIG. Such a limit state line CSL can be obtained. As shown, the limit state line CSL is a straight line passing through the origin on the σ-τ plane.
[0008]
Then, as shown in FIG. 12, a molding circle passing through the intersection of the destruction envelope YL and the limit state line CSL and in contact with the destruction envelope YL can be obtained. The tangent from the origin of the molding circle is the effective destruction envelope EYL. The inclination angle δ of the effective fracture envelope EYL corresponds to the friction angle of the powder under pressure, and is called the effective internal friction angle (see Non-Patent Document 2).
[0009]
As described above, the fracture envelope YL and the critical state line CSL can be obtained by the shear test, and the tensile rupture strength T, the adhesive force C, the shear index n, the effective internal friction angle can be obtained from the fracture envelope YL and the critical state line CSL. Mechanical properties such as δ can be obtained.
[0010]
Further, Non-Patent
[0011]
[Non-patent document 1]
Kimihiro Hong, "Measurement Method of Mechanical Properties of Powder and Its Utilization", Powder and Industry, October 1, 1992, Vol. 24, No. 10, p. 61-74
[0012]
[Non-patent document 2]
Handbook of Powder Equipment and Apparatus, Editorial Committee, "Powder Equipment and Equipment Handbook", First Edition, Nikkan Kogyo Shimbun, May 30, 1995, p. 63-68
[0013]
[Problems to be solved by the invention]
As described above, in order to obtain the fracture envelope YL and the limit state line CSL by the shear test, it is necessary to repeat the shear test while changing the vertical stress σ, which takes time and effort. Furthermore, when designing a powder storage facility such as a hopper or silo, it is necessary to repeat the shear test by changing the porosity ε by applying pre-consolidation to the powder layer, which results in additional time and labor. I was
[0014]
In addition, since the shear test needs to be repeated, a large amount of powder sample (at least about 500 to about 1000 g) is required. Therefore, for example, when the powder is expensive, or when the powder is toxic or corrosive and it is difficult to handle the powder in large quantities, it is difficult to repeat the shear test, and the destructive envelope As a result, the line YL could not be obtained, and equipment for handling powder could not be designed.
[0015]
On the other hand, among the basic physical properties of the powder, the density, particle size distribution, liquid content, and the like can be measured more quickly and easily than the mechanical properties, and are measured in a small amount (about 5 to about 10 g). be able to. For this reason, if the mechanical properties can be evaluated from the basic physical properties that can be easily measured, the mechanical properties can be easily obtained by measuring the basic physical properties. However, at present, a method for evaluating mechanical properties from basic physical properties has not yet been known.
[0016]
The present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to provide a method capable of obtaining an effective internal friction angle of a powder without taking time and labor.
[0017]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above problems, the method of estimating the effective internal friction angle of the powder of the present invention is based on measured data of the basic physical properties of the powder and the effective internal friction angle of the powder, A construction step of constructing a neural network model (hereinafter abbreviated as “NN model”) that defines a causal relationship between the basic physical properties of the powder and the effective internal friction angle of the powder. I have.
[0018]
According to the above method, the NN model is constructed from the measured data of the basic physical properties of the powder and the effective internal friction angle. By inputting the basic physical properties of the powder to the constructed NN model, the estimated data of the effective internal friction angle is output from the NN model. Therefore, since the effective internal friction angle of the powder can be estimated from the basic physical properties of the powder, the effective internal friction angle of the powder can be obtained without taking much time and effort.
[0019]
An NN model was constructed by selecting various basic physical properties, an effective internal friction angle was estimated using the constructed NN model, and the accuracy of the estimated data with respect to the actually measured data was examined. It was found that when the liquid content of the body was not included, the accuracy was significantly reduced. Therefore, it is desirable that the basic physical properties include at least the liquid content of the powder.
[0020]
It was also found that good accuracy was obtained when the average particle size, particle density, liquid content, and porosity of the powder were selected as basic physical properties. Therefore, it is desirable that the basic physical properties include at least the average particle diameter, particle density, liquid content, and porosity of the powder.
[0021]
Further, it has been found that when the standard deviation of the particle size of the powder is added to the basic physical properties, even better accuracy can be obtained. Therefore, it is desirable that the basic physical properties further include the standard deviation of the particle size of the powder.
[0022]
Further, the method of estimating the effective internal friction angle of the powder according to the present invention is the method as described above, wherein a plurality of data that can be input to the NN model constructed by the construction step are provided for each basic physical property of the powder. A first table creation step of creating a first table composed of a plurality of data selected for each of the basic physical properties by discretely selecting the data; and a data generation method for each of the basic physical properties selected from the first table. Calculating the data of the effective internal friction angle by inputting the basic physical property data set into the NN model, and selecting all of the basic physical property data sets selectable from the first table. Until selected, the repeating step of repeating the calculation step, from the data of the effective internal friction angle corresponding to each data set of the basic physical properties A second table creating step of creating a second table, and a search program for outputting the effective internal friction angle data corresponding to the input data set of basic physical properties by searching the first table and the second table And generating a.
[0023]
In general, the constructed NN model can often be used only by dedicated software for constructing the NN model. For this reason, it is impossible to estimate an effective internal friction angle corresponding to basic physical properties on a computer on which dedicated software is not installed.
[0024]
On the other hand, according to the above-described method, when the search program is executed and the data set of the basic physical properties is input, the search program searches the first table and the second table to obtain the input basic physical properties. The data of the effective internal friction angle corresponding to the data set of is output. Therefore, even with a computer on which dedicated software is not installed, the provision of the first and second tables and the search program makes it possible to estimate an effective internal friction angle corresponding to basic physical properties.
[0025]
The intervals of the data discretely selected in the first table creation step may be equal intervals. However, based on the distribution of the basic physical properties, for example, the intervals of the data are narrowed in a range having a large frequency, In a small range, the data interval can be widened.
[0026]
Further, the method for designing a powder storage tank of the present invention uses an effective fracture envelope determined from the effective internal friction angle estimated by the above method, and a fracture envelope and a wall fracture envelope determined by a shear test. Thus, the diameter and the inclination angle of the outlet in the powder storage tank are obtained.
[0027]
According to the above-described method, it is not necessary to perform a shear test when obtaining an effective destruction envelope, so that a powder storage tank can be quickly designed.
[0028]
Further, the device for estimating the effective internal friction angle of the powder of the present invention is an input means for inputting the basic physical properties of the powder and the effective internal friction angle of the powder, and an input by the input means. The causal relationship between the basic physical properties of the powder and the effective internal friction angle of the powder is defined based on the measured data of the basic physical properties of the powder and the effective internal friction angle of the powder. Means for constructing an NN model to be performed, and inputting the basic physical properties of the powder inputted by the input means to the NN model constructed by the constructing means, thereby obtaining an effective internal friction of the powder. And estimating means for estimating the angle.
[0029]
According to the above configuration, the construction means constructs the NN model from the measured data of the basic physical properties of the powder and the effective internal friction angle, and the estimation means computes the basic NN model of the powder with respect to the constructed NN model. By inputting physical properties, estimated data of the effective internal friction angle is output from the NN model. Therefore, since the effective internal friction angle of the powder can be estimated from the basic physical properties of the powder, the effective internal friction angle of the powder can be obtained without taking much time and effort.
[0030]
Further, the apparatus for estimating the effective internal friction angle of the powder according to the present invention, in the above-described configuration, relates to a plurality of data that can be input to the NN model constructed by the construction means for each basic physical property of the powder. A first table creating means for creating a first table composed of a plurality of data selected for each of the basic physical properties by discretely selecting the basic physical properties; and data from each of the basic physical properties selected from the first table. By inputting a data set of basic physical properties into the estimating means, the effective internal friction angle data is obtained from the estimating means, and the data of the basic physical properties can be selected from a first table. By repeating until all of the sets are selected, a second table is created which includes the effective internal friction angle data corresponding to each data set of the basic physical properties. Table creation means, and search program creation means for creating a search program for outputting a data set of an effective internal friction angle corresponding to the input data set of basic physical properties by searching the first table and the second table. Is further provided.
[0031]
According to the above configuration, the first table, the second table, and the first table, the second table created by the search program creating unit, and the first program are utilized by using the first program. And by searching the second table, it is possible to output effective internal friction angle data corresponding to the input data set of basic physical properties. Therefore, even with a computer in which dedicated software is not installed, the provision of the first and second tables and the search program makes it possible to estimate the destructive characteristics corresponding to the basic physical properties.
[0032]
Further, the powder storage tank design device of the present invention, the effective fracture envelope determined from the effective internal friction angle estimated by the device having the above configuration, the fracture envelope and the wall fracture envelope determined by the shear test. It is characterized in that the diameter and the inclination angle of the outlet in the powder storage tank are obtained by using the method.
[0033]
According to the above configuration, it is not necessary to perform a shear test when obtaining an effective destruction envelope, so that a powder storage tank can be quickly designed.
[0034]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 1 shows an outline of a powder storage tank design system according to the present embodiment. The system includes an actual measurement
[0035]
The measurement
[0036]
The NN
[0037]
In addition, the NN
[0038]
The storage
[0039]
In the above configuration, the NN
[0040]
Therefore, since the effective internal friction angle δ of the powder can be estimated from the basic physical properties of the powder, the effective internal friction angle δ of the powder can be obtained without taking much time and effort.
[0041]
The NN
[0042]
In addition, the storage
[0043]
The transfer of data and the like between the devices can be performed via a communication medium or a recording medium. Further, the powder storage tank design system of the present embodiment has a configuration including three
[0044]
Hereinafter, each configuration will be described in more detail. There are many basic physical properties of the powder obtained by the measurement
[0045]
The average particle size D50 and the geometric standard deviation SD can be obtained by measuring the particle size distribution. Examples of the method for measuring the particle size distribution include a sieve method, a sedimentation method, a light scattering method, an inertia method, a diffusion method, and an electrostatic classification method. In this example, the average particle diameter and the geometric standard deviation SD were measured using a laser light scattering particle size distribution analyzer (Mastersizer S manufactured by Malvern Instruments, UK). Although there are various definitions for the average particle diameter, in this embodiment, the average particle diameter D50 is NMD (number median diameter), that is, the central cumulative value based on the number.
[0046]
Particle density Dens refers to the ratio of the total mass to the total volume occupied by the particles alone. In this example, the particle density Dens was measured using a gas displacement type density meter (micromeritics AccuPyc 1330 manufactured by Shimadzu Corporation).
[0047]
The liquid content Liq% refers to a percentage of the mass of the liquid component removed by drying the particles with respect to the total mass of the particles including the liquid component. Usually, the liquid content Liq% is measured by a drying loss method. When the liquid component is water, the water content may be measured by the Karl Fischer method. In this example, the liquid content Liq% was measured by the Karl Fischer method with respect to a sample having a low water content, usually by a drying loss method.
[0048]
The porosity ε refers to the ratio of the volume of the space to the apparent total volume occupied by the particles. The porosity ε is the same pre-consolidation as when measuring the shear stress τ in the shear test, and when the powder is filled into the filling container, the apparent volume occupied by the powder, the volume of the filling container, Is calculated from the filling mass.
[0049]
In this example, as a device for performing a shear test, POWDER BED TESTER PTHN-13BA manufactured by Sankyo Piotech Co., Ltd., which is a shear test device of Jenike, is used. This product can measure the shear stress τ by a shear test, can measure the tensile rupture strength T by a tensile rupture method, and can measure the porosity ε when measuring the tensile rupture strength T. Therefore, in this example, the tensile breaking strength T and the porosity ε were measured using POWDER BED TESTER PTHN-13BA manufactured by Sankyo Piotech.
[0050]
On the other hand, regarding the effective internal friction angle δ, which is a mechanical property of the powder, as shown above, the normal stress σ and the shear stress τ measured by the shear test are plotted on the σ-τ plane, as shown in FIG. The destruction envelope YL and the limit state line CSL to be obtained are obtained, the effective destruction envelope EYL is obtained from the destruction envelope YL and the limit state line CSL, and the effective internal friction angle δ is obtained from the effective destruction envelope EYL. In this example, the effective internal friction angle δ was measured using the above-described shear test apparatus.
[0051]
The above measurement was carried out for one sample of powder by changing the porosity ε to two or three types. FIG. 2 shows the measured basic physical properties of the powder and the statistics of the effective internal friction angle δ in tabular form.
[0052]
In FIG. 2, the statistics of the average particle diameter D50, the geometric standard deviation SD, the particle density Dens, the liquid content Liq%, the porosity ε, and the effective internal friction angle δ are described in order from the top in each row. I have. In each column, in order from the left, a row number Col, a property name, a unit, a variable name Variable, a total number Total, a valid number Valid, a minimum value Min, a maximum value Max, an average value Mean, and a standard deviation Std Dev are displayed. Each is listed.
[0053]
The statistics shown in FIG. 2 may be used when the NN
[0054]
356 actual measurement data of the basic physical properties of the powder and the effective internal friction angle δ measured as described above are sent to the NN
[0055]
Recently, application software for constructing an NN model based on actual measurement data on a computer having a general configuration has been developed and sold. For example, “MATLAB (registered trademark)” of Cyber Systems and “JMP (registered trademark)” of SAS Institute are known as general scientific software, and “Insights (registered trademark)” of Pavilion Technologies is known. Also, "Aspen IQ (trademark)" of Aspen Tech is known as software specialized for chemistry. In the present embodiment, the NN model was constructed using “Insights (registered trademark)”.
[0056]
FIG. 3 shows a comparison between an estimated value calculated by an NN model constructed using various powders and an actually measured value. In the figure, each column includes, in order from the left, a sample (sample) name, an actually measured value of an input variable (actually measured data on the input side), an actually measured value of an output variable (actually measured data on the output side), and an output variable. Two estimates are listed.
[0057]
Note that the estimated value on the left side is an estimated value when an NN model is constructed using five input variables (NMD, geometric standard deviation, particle density, liquid content, and porosity). On the other hand, the estimated value on the right side is an estimated value when an NN model is constructed by removing the porosity ε from the input variables.
[0058]
In the sample, antioxidant A was 6- [3- (3-t-butyl-4-hydroxy-5-methylphenyl) propoxy] 2,4,8,10-tetra-t-butyldibenz [d , F] [1,3,2] dioxaphosphepin, and the antioxidant B is 2,2′-methylene-bis- (4-methyl-6-t-butylphenol).
[0059]
Referring to FIG. 3, when the NN model is constructed using five input variables (NMD, geometric standard deviation, particle density, liquid content, and porosity), there is a small variation in the estimated value with respect to the actually measured value. Can understand. On the other hand, when the NN model is constructed by excluding the porosity from the five input variables, it can be understood that the dispersion of the estimated value with respect to the actually measured value is large.
[0060]
Then, when one or two were excluded from the five input variables and the NN model was constructed, it was confirmed how the accuracy of the estimated value with respect to the actually measured value changes. As shown in FIG. In the figure, the standard deviation is obtained by dividing the sum of squares of the difference between the actually measured value and the estimated value by the number of data. The smaller the standard deviation, the smaller the variation of the estimated value with respect to the actually measured value.
[0061]
Referring to FIG. 4, it can be understood that the accuracy is not significantly deteriorated even if the geometric standard deviation SD is excluded from the input variables. Therefore, the effective internal friction angle δ can be accurately determined from the four basic physical properties of the average particle diameter D50, the particle density Dens, the liquid content Liq%, and the porosity ε, and the geometric standard deviation SD must be added. It can be understood that the accuracy can be obtained with higher accuracy.
[0062]
Also, referring to FIG. 4, it can be understood that excluding the liquid content Liq% from the input variables significantly deteriorates the accuracy. Therefore, it can be understood that at least the liquid content Liq% needs to be included in the input variable in order to accurately determine the effective internal friction angle δ from the basic physical properties of the powder.
[0063]
Next, the processing operation in the NN
[0064]
Next, for each basic physical property, a plurality of data that can be input to the constructed NN model are discretely selected, so that a basic physical property data table composed of a plurality of data selected in each basic physical property is obtained. It is created (S11). FIG. 6 shows an example of the created basic physical property data table.
[0065]
It is desirable that the selection range of the data of each basic physical property is slightly wider than the range from the minimum value to the maximum value of the actually measured data shown in FIG. The data may be selected at equal intervals, or may be selected at different intervals according to the frequency distribution of the actually measured data.
[0066]
For example, when the frequency distribution (not shown) of the measured data of the basic physical properties was examined, the frequency distribution of the average particle diameter D50, the geometric standard deviation SD, and the liquid content Liq% was steep. On the other hand, the frequency distribution of the particle density Dens and the porosity ε was a gentle distribution.
[0067]
From the above, in the basic physical property data table shown in FIG. 6, the interval between data selected in the average particle diameter D50, the geometric standard deviation SD, and the liquid content Liq% is narrowed in a range where the frequency is large, The range is small and wide. On the other hand, the intervals of the data selected for the particle density Dens and the porosity ε are equal.
[0068]
Next, a data set of basic physical properties selected from the basic physical property data table created in step S11 is input to the NN model constructed in step S10, and data of the effective internal friction angle δ is calculated. (S12). This step S12 is performed for all data sets that can be selected from the basic physical property data table (S13), so that the effective internal friction angle δ data corresponding to each basic physical property data set is obtained. A corner table is created (S14).
[0069]
That is, when the basic physical property data table is as shown in FIG. 6, a basic physical property data set of 17 × 9 × 17 × 18 × 16 ≒ 750,000 is input to the NN model, thereby An effective internal friction angle table including data of 750,000 effective internal friction angles is created. When the geometric standard deviation SD is excluded from the input variables of the NN model, the total number of effective internal friction angle data is 17 × 17 × 18 × 16 ≒ 83,000.
[0070]
When selecting a data set of basic physical properties in step S12, it is preferable that the data set is selected according to a predetermined rule. In this case, it is possible to determine which data set in the effective internal friction angle table the data set selected from the basic physical property data table corresponds to based on a predetermined rule. Therefore, it is not necessary to store a data set of basic physical properties corresponding to the data of the effective internal friction angle in the effective internal friction angle table, and the scale of the effective internal friction angle table can be reduced.
[0071]
Examples of the predetermined rule include the following. That is, in the basic physical property data table shown in FIG. 6, first, the average particle diameter D50, the standard deviation SD, the particle density Dens, and the liquid content Liq% are selected from the first row, and the porosity ε is set to the initial value. Select in order from the line. When the porosity ε is selected from the last row, in the next selection, the liquid content Liq% is selected from the next row, and the porosity ε is again selected in order from the first row.
[0072]
Hereinafter, every time the porosity ε is selected from the last row, in the next selection, the liquid content Liq% is selected and repeated from the next row. When the liquid content Liq% and the porosity ε are selected from the last row, the next selection is to select the particle density Dens from the next row and the liquid content Liq% and the porosity ε again from the first row as described above. Repeat in order. Hereinafter, the same is repeated for the particle density Dens, the geometric standard deviation SD, and the average particle diameter D50.
[0073]
Next, a search program for outputting data of the effective internal friction angle δ corresponding to the input data set of basic physical properties is created (S15). Details of the search program will be described later. Then, the basic physical property data table created in step S11, the effective internal friction angle table created in step S14, and the search program created in step S15 are sent to the storage
[0074]
Next, a processing operation in the storage
[0075]
FIG. 7 shows the processing operation of the search program. In the search program, first, a search sheet and a search button as shown in FIG. 8A are displayed on the
[0076]
The search sheet is composed of two upper and lower sheets. On the upper sheet, as shown in FIG. 8A, the average particle diameter (50% diameter), the geometric standard deviation, the particle density, the liquid content, and the porosity, which are the basic physical properties of the powder, are shown. , The unit, the minimum value, and the maximum value are displayed, and the input value line and the database line are blank. Note that the minimum value and the maximum value are the minimum value and the maximum value in the basic physical property data table shown in FIG. 6, respectively.
[0077]
On the other hand, on the lower sheet, the unit is displayed for the effective internal friction angle δ, and the row of the calculated value is blank. A search button is displayed on the right side of the lower sheet.
[0078]
With respect to the search sheet and the search button displayed on the
[0079]
Returning again to the description of the processing operation of the search program, the process waits until the user presses the search button (S21). When the search button is pressed, the data closest to the input values for each basic physical property is used as the basic data. A search is made from the physical property data table and displayed in a row of the database of the search sheet (S22). At this time, when the input value of each basic physical property is out of the range from the minimum value to the maximum value, an error message may be displayed and the processing operation may be stopped.
[0080]
Next, the data of the effective internal friction angle δ corresponding to the data set of the basic physical properties displayed in the row of the database in step S22 is searched from the effective internal friction angle table, and as shown in FIG. It is displayed in the row of the calculated value on the search sheet (S23). Thereafter, by returning to step S21, the effective internal friction angle δ can be repeatedly searched.
[0081]
In the above case, the data of the effective internal friction angle δ corresponding to the data set of the basic physical properties closest to the input value is obtained, but by appropriately using the interpolation method, the effective internal friction angle δ corresponding to the input value can be obtained. The data of the internal friction angle δ can also be obtained. For example, a data set of two basic physical properties closest to the input value is obtained, data of two effective internal friction angles δ corresponding to the data sets of the basic physical properties are obtained, and an intermediate value of the data is calculated. It can also be displayed on a line.
[0082]
Next, the processing operation of designing a storage tank in which clogging is unlikely to occur using the determined effective internal friction angle δ in the storage
[0083]
10 and 11 show a processing operation for obtaining the minimum aperture B and the inclination angle α. First, the measured data of the basic physical properties (average particle diameter D50, geometric standard deviation SD, particle density Dens, liquid content Liq%, and porosity ε) of the powder to be designed are acquired from the measured data acquisition device 10 ( S30).
[0084]
Next, the search program shown in FIG. 7 is executed to input the actual measurement data of the basic physical properties of the powder, thereby outputting the effective internal friction angle δ (S31). Next, an effective fracture envelope EYL shown in FIG. 12 is obtained from the outputted effective internal friction angle δ (S33).
[0085]
Incidentally, in order to obtain the minimum diameter B and the inclination angle α of the
[0086]
As shown in FIG. 12, the breaking strength fc is obtained from the breaking envelope YL (S40), and the wall friction angle φw is obtained from the wall breaking envelope WYL (S43). Further, as shown in FIG. 12, the molding circle that is in contact with the destruction envelope YL and the effective destruction envelope EYL is the molding circle that passes through the intersection of the destruction envelope YL and the limit state line CSL and is in contact with the destruction envelope YL. The greater the intersection of the molding circle with the σ axis is the maximum principal stress σ1. Therefore, the maximum principal stress σ1 is obtained from the fracture envelope YL and the effective fracture envelope EYL (S42).
[0087]
Next, at least three sets of (fc, δ, σ1) are determined by repeating steps S30 to S33, S40, and S42 while changing the pre-consolidation of the powder (S44). Thus, since at least three points can be plotted on the σ1-δ plane, the relationship between the maximum principal stress σ1 and the effective friction angle δ can be represented by a graph (S45).
[0088]
Similarly, since at least three points can be plotted on the σ1-fc plane, the relationship between the maximum principal stress σ1 and the breaking strength fc can be represented by a graph (S46). Here, the value of σ1 / fc represents the fluidity of the powder and is defined as FF (flow function).
[0089]
Further, a representative value δ0 of the effective friction angle δ is selected from at least three sets of (fc, δ, σ1) obtained in step S44 (S47). An example of the representative value δ0 is an intermediate value of the effective friction angle δ.
[0090]
Next, using the representative value δ0 of the effective friction angle selected in step S47 and the wall friction angle φw obtained in step S43, the critical inclination angle αc and the flow factor ff, which are boundaries between the funnel flow and the mass flow, are calculated. Is obtained (S48). The critical inclination angle αc can be determined using a flow pattern determination diagram (not shown) in which a boundary line between the funnel flow region and the mass flow region on the α-φw plane is shown for each effective internal friction angle δ.
[0091]
In addition, the flow factor ff can be obtained from a formula using the representative value δ0 of the effective friction angle, the wall friction angle φw, and the critical inclination angle αc as variables. Alternatively, the flow factor ff can be determined using a contour diagram of the flow factor ff on the α-φw plane when the effective friction angle δ is the representative value δ0.
[0092]
Here, the flow factor ff represents the fluidity of the flow channel, and ff = σ1 / (σ1). The bar σ1 is the maximum principal stress acting along the arch in the powder layer. Therefore, the flow factor ff is a straight line passing through the origin on the σ1- (bar σ1) plane.
[0093]
Next, an intersection between the graph of the flow function FF on the σ1-fc plane and the graph of the flow factor ff on the σ1- (bar σ1) plane is determined, and the maximum principal stress σ1 at the intersection is determined (S49). Next, the effective friction angle δ at the determined maximum principal stress σ1 is determined using a graph of the effective friction angle δ with respect to the maximum principal stress σ1 represented in step S45, and this is set as a calculated value δ1 (S50). .
[0094]
Next, the steps S47 to S50 are repeated with the calculated value δ1 as the representative value δ0 until δ1 = δ0 ± 1.5, that is, until the calculated value δ1 matches the representative value δ0 within the allowable range (S51). .
[0095]
Next, the maximum principal stress bar σ1 at the intersection of the graph of the flow function FF and the graph of the flow factor ff obtained in step S49 is obtained (S52), and α = αc-4 (S53). The process in step S53 is performed at an
[0096]
By the way, in the limit state in which the arch portion is held at the opening of the storage tank, the force balance equation γ × B × g = H (α) × (bar σ1) is established. Here, γ is the bulk density, g is the gravitational acceleration, and H (α) is a correction term in consideration of the inclination angles α at both ends of the arch portion. In the above balance type, the left side corresponds to the weight of the arch part, and the right side corresponds to the force required to support the arch part. Note that the above balance equation is an equation in the case of using an SI unit system as a unit of force. In the case of using a gravitational unit system such as a gram weight or a kilogram weight, it is necessary to omit the gravitational acceleration on the left side. .
[0097]
Therefore, in order to obtain the minimum opening diameter B, H (α) is obtained using α obtained in step S53 (S54), and H (α) obtained and (bar σ1) obtained in step S52 are obtained. B = (bar σ1) × H (α) / (γ × g) is calculated using the particle density Dens and the bulk density γ obtained from the porosity ε (S55).
[0098]
Here, H (α) can be obtained from the approximate expression H (α) = 2 + (α / 60) when the discharge part at the lower part of the storage tank is concentric, and the cross section of the discharge part is rectangular. In this case, it can be obtained from the approximate expression H (θ) = 1 + (θ / 180). Alternatively, H (α) can be obtained from a graph showing the relationship between the inclination angle α and H (α).
[0099]
Then, the inclination angle α obtained in step S53 and the minimum aperture B obtained in step S55 are output (S56), and the processing operation ends.
[0100]
It should be noted that the present invention is not limited to the embodiments described above, and various changes can be made within the scope shown in the claims, and are obtained by appropriately combining the technical means disclosed in the different embodiments. Embodiments are also included in the technical scope of the present invention.
[0101]
For example, in the above embodiment, the average particle size, geometric standard deviation, particle density, liquid content, and porosity are used as the basic physical properties of the powder, but other basic properties such as the powder aspect ratio are used. By adding target physical properties, the WS formula parameters can be estimated with higher accuracy.
[0102]
【The invention's effect】
As described above, the method for estimating the effective internal friction angle of the powder of the present invention is based on the measured data of the basic physical properties of the powder and the effective internal friction angle of the powder. A construction step of constructing an NN model defining a causal relationship between physical properties and an effective internal friction angle of the powder.
[0103]
Thus, by inputting the basic physical properties of the powder to the constructed NN model, the estimated data of the effective internal friction angle is output from the NN model. This has the effect of obtaining an effective internal friction angle.
[0104]
It is desirable that the basic physical properties include at least the liquid content of the powder.
[0105]
Further, it is desirable that the basic physical properties include at least the average particle size, particle density, liquid content, and porosity of the powder.
[0106]
Furthermore, it is desirable that the basic physical properties further include the standard deviation of the particle size of the powder.
[0107]
Further, the method for estimating the effective internal friction angle of the powder according to the present invention is, as described above, in the above method, inputting the basic physical properties of the powder to the NN model constructed by the construction step. A first table creation step of creating a first table consisting of a plurality of data selected for each of the basic physical properties by discretely selecting a plurality of data to be obtained; Calculating a data of the effective internal friction angle by inputting a data set of basic physical properties including data of physical properties into the NN model; and a basic physical property selectable from a first table. Repeating the calculating step until all of the data sets are selected; and the effective internal friction corresponding to each of the data sets of the basic physical properties. A second table creating step of creating a second table composed of the data of the above, and searching the first table and the second table to output data of the effective internal friction angle corresponding to the input data set of basic physical properties Creating a search program to perform the search.
[0108]
Thus, even if the computer does not have the dedicated software installed therein, by providing the first and second tables and the search program, it is possible to estimate the effective internal friction angle corresponding to the basic physical properties.
[0109]
In addition, it is desirable that the intervals of the data discretely selected in the first table creation step are based on the distribution of basic physical properties.
[0110]
In addition, the method for designing a powder storage tank according to the present invention includes, as described above, an effective fracture envelope determined from the effective internal friction angle estimated by the above method, and a fracture envelope and a wall fracture determined by a shear test. This is a method of obtaining the diameter and the inclination angle of the outlet in the powder storage tank using the envelope.
[0111]
This eliminates the need to perform a shear test when obtaining an effective destruction envelope, and thus has the effect of speeding up the design of a powder storage tank.
[0112]
Further, the device for estimating the effective internal friction angle of the powder of the present invention, as described above, the basic physical properties of the powder, the input means for inputting the effective internal friction angle of the powder, Based on the measured data of the basic physical properties of the powder and the effective internal friction angle of the powder input by the input means, the difference between the basic physical properties of the powder and the effective internal friction angle of the powder. Constructing means for constructing an NN model that defines the causal relationship of the above, and inputting the basic physical properties of the powder inputted by the input means to the NN model constructed by the constructing means, Estimating means for estimating the effective internal friction angle of the body.
[0113]
As a result, the effective internal friction angle of the powder can be estimated from the basic physical properties of the powder, so that the effective internal friction angle of the powder can be obtained without taking time and effort.
[0114]
Further, the device for estimating the effective internal friction angle of the powder according to the present invention, as described above, in the above configuration, inputs each of the basic physical properties of the powder to the NN model constructed by the construction means. A first table creating means for creating a first table including a plurality of data selected for each of the basic physical properties by discretely selecting a plurality of data to be obtained; and a basic table selected from the first table. By inputting a data set of basic physical properties comprising data of physical properties to the estimating means, the data of the effective internal friction angle is obtained from the estimating means, and the data can be selected from the first table. By repeating until all of the basic physical property data sets are selected, a second table including the effective internal friction angle data corresponding to each of the basic physical property data sets is obtained. And a search program for outputting a data set of the effective internal friction angle corresponding to the input data set of basic physical properties by searching the first table and the second table. This is a configuration further including a search program creation unit.
[0115]
Thus, even if the computer does not have the dedicated software installed therein, by providing the first and second tables and the search program, it is possible to estimate the effective internal friction angle corresponding to the basic physical properties.
[0116]
In addition, the powder storage tank designing device of the present invention is, as described above, an effective fracture envelope determined from the effective internal friction angle estimated by the device having the above configuration, and a fracture envelope and a wall determined by a shear test. In this configuration, the diameter and the inclination angle of the outlet in the powder storage tank are obtained using the destruction envelope.
[0117]
This eliminates the need to perform a shear test when obtaining an effective destruction envelope, and thus has the effect of speeding up the design of a powder storage tank.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing an outline of a storage tank design system for powder according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing, in a table format, statistics of actually measured data regarding basic physical properties of powder used for constructing an NN model and parameters of a WS formula.
FIG. 3 is a diagram showing, in a table format, a comparison between an estimated value calculated by an NN model constructed using various powders and an actually measured value.
FIG. 4 is a diagram showing, in a table format, the accuracy of an estimated value with respect to an actually measured value when an NN model is constructed by excluding one or two input variables.
FIG. 5 is a flowchart showing a processing operation of the NN model construction device.
FIG. 6 is a diagram showing, in a table form, an example of a basic physical property data table created by the NN model construction device.
FIG. 7 is a flowchart showing a processing operation of a search program created in the NN model construction device.
FIG. 8 is a schematic view showing a search sheet and a search button displayed on a display of the storage tank designing apparatus. FIG. 8A shows a state before the search is executed, and FIG. The state of is shown.
FIG. 9 is a schematic diagram showing a storage tank designed by the storage tank designing device.
10 is a flowchart showing a processing operation for obtaining a minimum diameter B and an inclination angle α of the storage tank shown in FIG.
11 is a flowchart showing a processing operation for obtaining a minimum diameter B and an inclination angle α of the storage tank shown in FIG. 9;
FIG. 12 is a graph showing a correspondence between a normal stress and a shear stress obtained by a shear test.
[Explanation of symbols]
10 Measurement data acquisition device
11 NN model construction device
12 Storage tank design equipment
30 storage tanks
B Minimum diameter of storage tank outlet
α Angle of inclination of storage tank outlet
Claims (10)
前記粉体の基礎的物性と前記粉体の有効内部摩擦角との実測データに基づいて、前記粉体の基礎的物性と前記粉体の有効内部摩擦角との間の因果関係を規定するニューラルネットワークモデルを構築する構築ステップを含むことを特徴とする粉体の有効内部摩擦角を推定する方法。A method for estimating an effective internal friction angle of a powder,
Neural network that defines a causal relationship between the basic physical properties of the powder and the effective internal friction angle of the powder based on measured data of the basic physical properties of the powder and the effective internal friction angle of the powder. A method for estimating an effective internal friction angle of a powder, comprising a construction step of constructing a network model.
第1テーブルの中から選択した各基礎的物性のデータからなる基礎的物性のデータセットを前記ニューラルネットワークモデルに入力することにより、前記有効内部摩擦角のデータを算出する算出ステップと、
第1テーブルの中から選択可能な前記基礎的物性のデータセットの全てが選択されるまで、前記算出ステップを繰り返す繰返しステップと、
前記基礎的物性の各データセットに対応する前記有効内部摩擦角のデータからなる第2テーブルを作成する第2テーブル作成ステップと、
第1テーブルおよび第2テーブルを検索することにより、入力された基礎的物性のデータセットに対応する有効内部摩擦角のデータを出力する検索プログラムを作成するステップとをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の粉体の有効内部摩擦角を推定する方法。For each basic physical property of the powder, by discretely selecting a plurality of data that can be input to the neural network model constructed in the constructing step, it is composed of a plurality of data selected for each basic physical property. A first table creation step of creating a first table;
Calculating a data of the effective internal friction angle by inputting a data set of basic physical properties including data of the basic physical properties selected from the first table to the neural network model;
Repeating the calculating step until all of the selectable data sets of basic physical properties are selected from the first table;
A second table creating step of creating a second table including the data of the effective internal friction angle corresponding to each data set of the basic physical properties;
Creating a search program that outputs the effective internal friction angle data corresponding to the input data set of basic physical properties by searching the first table and the second table. Item 1. The method for estimating an effective internal friction angle of a powder according to Item 1.
前記粉体の基礎的物性と、前記粉体の有効内部摩擦角とが入力される入力手段と、
該入力手段にて入力された前記粉体の基礎的物性と前記粉体の有効内部摩擦角との実測データに基づいて、前記粉体の基礎的物性と前記粉体の有効内部摩擦角との間の因果関係を規定するニューラルネットワークモデルを構築する構築手段と、
該入力手段にて入力された前記粉体の基礎的物性を、前記構築手段にて構築されたニューラルネットワークモデルに入力することにより、前記粉体の有効内部摩擦角を推算する推算手段とを備えることを特徴とする粉体の有効内部摩擦角を推定する装置。A device for estimating the effective internal friction angle of the powder,
Input means for inputting the basic physical properties of the powder and the effective internal friction angle of the powder,
Based on the measured data of the basic physical properties of the powder and the effective internal friction angle of the powder input by the input means, the basic physical properties of the powder and the effective internal friction angle of the powder are compared. Construction means for constructing a neural network model that specifies a causal relationship between
Estimating means for estimating an effective internal friction angle of the powder by inputting the basic physical properties of the powder input by the input means to the neural network model constructed by the constructing means. An apparatus for estimating an effective internal friction angle of a powder, characterized in that:
第1テーブルの中から選択した各基礎的物性のデータからなる基礎的物性のデータセットを前記推算手段に入力することにより、前記有効内部摩擦角のデータを前記推算手段から取得し、これを、第1テーブルの中から選択可能な前記基礎的物性のデータセットの全てが選択されるまで繰り返すことにより、前記基礎的物性の各データセットに対応する前記有効内部摩擦角のデータからなる第2テーブルを作成する第2テーブル作成手段と、
第1テーブルおよび第2テーブルを検索することにより、入力された基礎的物性のデータセットに対応する有効内部摩擦角のデータセットを出力する検索プログラムを作成する検索プログラム作成手段とをさらに備えることを特徴とする請求項8に記載の粉体の有効内部摩擦角を推定する装置。For each basic physical property of the powder, by discretely selecting a plurality of data that can be input to the neural network model constructed by the constructing means, it is composed of a plurality of data selected for each basic physical property. First table creation means for creating a first table;
By inputting a basic physical property data set consisting of data of each basic physical property selected from the first table to the estimating means, the data of the effective internal friction angle is obtained from the estimating means, and A second table comprising the data of the effective internal friction angle corresponding to each data set of the basic physical properties by repeating until all of the data sets of the basic physical properties which can be selected from the first table are selected. Second table creation means for creating
A search program creating means for creating a search program that outputs a data set of an effective internal friction angle corresponding to the input data set of basic physical properties by searching the first table and the second table. The apparatus for estimating an effective internal friction angle of a powder according to claim 8, wherein:
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RU2621328C1 (en) * | 2016-06-15 | 2017-06-02 | Вадим Юрьевич Архангельский | Arkhangelsky's method of determining internal friction of powder materials and device for its implementation |
CN111033215A (en) * | 2017-08-25 | 2020-04-17 | 福田金属箔粉工业株式会社 | Method for evaluating powder for laminate molding and powder for laminate molding |
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- 2003-03-31 JP JP2003094700A patent/JP2004301654A/en active Pending
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