JP7342470B2 - Prediction method for rubber-like elastic bodies - Google Patents

Prediction method for rubber-like elastic bodies Download PDF

Info

Publication number
JP7342470B2
JP7342470B2 JP2019128593A JP2019128593A JP7342470B2 JP 7342470 B2 JP7342470 B2 JP 7342470B2 JP 2019128593 A JP2019128593 A JP 2019128593A JP 2019128593 A JP2019128593 A JP 2019128593A JP 7342470 B2 JP7342470 B2 JP 7342470B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
kneading
rubber
material group
elastic body
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2019128593A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2021015367A (en
Inventor
昌也 角田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sumitomo Rubber Industries Ltd
Original Assignee
Sumitomo Rubber Industries Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sumitomo Rubber Industries Ltd filed Critical Sumitomo Rubber Industries Ltd
Priority to JP2019128593A priority Critical patent/JP7342470B2/en
Publication of JP2021015367A publication Critical patent/JP2021015367A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7342470B2 publication Critical patent/JP7342470B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Tires In General (AREA)

Description

本発明は、ゴム状弾性体の性能を予測するための方法等に関する。 The present invention relates to a method and the like for predicting the performance of a rubber-like elastic body.

下記特許文献1は、ポリマー組成物を加硫したゴム状弾性体について、予め定められた第1性能を予測するための方法を提供している。この方法では、先ず、材料のいくつかを混合したポリマー組成物を加硫した複数種類のゴム状弾性体について、材料の配合割合、加硫条件及び第1性能を、コンピュータに入力する工程が行われる。次に、コンピュータが、材料の配合割合と、加硫条件と、第1性能との関係を示す近似応答関数を構築する工程が行われる。そして、コンピュータが、評価対象のゴム状弾性体の配合割合と、加硫条件と、近似応答関数とに基づいて、評価対象のゴム状弾性体の第1性能を計算する工程が行われる。 Patent Document 1 listed below provides a method for predicting a predetermined first performance of a rubber-like elastic body obtained by vulcanizing a polymer composition. In this method, first, the mixing ratio of materials, vulcanization conditions, and first performance are input into a computer for multiple types of rubber-like elastic bodies made by vulcanizing polymer compositions made by mixing some of the materials. be exposed. Next, a step is performed in which the computer constructs an approximate response function indicating the relationship between the material blending ratio, the vulcanization conditions, and the first performance. Then, a step is performed in which the computer calculates the first performance of the rubber-like elastic body to be evaluated based on the blending ratio of the rubber-like elastic body to be evaluated, the vulcanization conditions, and the approximate response function.

特開2018-147460号公報Japanese Patent Application Publication No. 2018-147460

上記の方法では、第1性能を予測することができるものの、その予測精度についてはさらなる改善の余地があった。 Although the above method can predict the first performance, there is still room for further improvement in the prediction accuracy.

発明者らは、鋭意研究を重ねた結果、ポリマー組成物の混練時の物理量が、第1性能に影響を与えることを知見した。そして、この物理量を考慮することによって、第1性能を精度良く予測できることを知見した。 As a result of intensive research, the inventors found that the physical quantity of the polymer composition during kneading affects the first performance. The inventors have also found that by considering this physical quantity, the first performance can be predicted with high accuracy.

本発明は、以上のような実状に鑑み案出されたもので、ゴム状弾性体の第1性能を精度良く予測することができる方法等を提供することを主たる目的としている。 The present invention was devised in view of the above-mentioned circumstances, and its main purpose is to provide a method etc. that can accurately predict the first performance of a rubber-like elastic body.

本発明は、複数の第1材料群を混練して第1ポリマー組成物を得る工程と、前記第1ポリマー組成物を第1加硫条件で加硫する工程とを経て得られた第1ゴム状弾性体について、予め定められた第1性能を予測するための方法であって、コンピュータに、前記第1材料群から選択される1以上のポリマーを含む複数種類の第2材料群からなる複数種類の第2ポリマー組成物群の配合内容を含む第1データを入力する工程、前記コンピュータに、前記第2ポリマー組成物群の混練条件を含む第2データを入力する工程、前記コンピュータに、前記第2ポリマー組成物群の混練時の物理量を含む第3データを入力する工程、前記コンピュータに、前記第2ポリマー組成物群から得られた複数種類の第2ゴム状弾性体群の加硫条件を含む第4データを入力する工程、前記コンピュータに、前記第2ゴム状弾性体群の前記第1性能を含む第5データを入力する工程、前記コンピュータが、少なくとも前記第1ないし5データの関係を示す第1近似応答関数を構築する工程、前記コンピュータに、前記第1材料群の配合内容と、前記第1材料群の混練条件と、前記第1材料群の混練時の物理量と、前記第1加硫条件とを入力する工程、並びに、前記コンピュータが、前記第1材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び前記第1加硫条件と、前記第1近似応答関数とに基づいて、前記第1ゴム状弾性体の前記第1性能を計算する工程を含むことを特徴とする。 The present invention provides a first rubber obtained through the steps of kneading a plurality of first material groups to obtain a first polymer composition, and vulcanizing the first polymer composition under first vulcanization conditions. A method for predicting a predetermined first performance of a shaped elastic body, the method comprising: a plurality of second material groups comprising a plurality of types of second material groups including one or more polymers selected from the first material group; a step of inputting first data including the blending contents of the second polymer composition group of the type; a step of inputting second data including the kneading conditions of the second polymer composition group into the computer; inputting third data including physical quantities during kneading of the second polymer composition group; vulcanization conditions for a plurality of types of second rubber-like elastic body groups obtained from the second polymer composition group; inputting fourth data including the first performance of the second rubber-like elastic body group into the computer; inputting fifth data including the first performance of the second rubber-like elastic body group into the computer; a step of constructing a first approximate response function representing the first material group; 1 vulcanization conditions, and the computer inputs the composition of the first material group, the kneading conditions, the physical quantities during kneading, the first vulcanization conditions, and the first approximate response function. The method is characterized in that it includes a step of calculating the first performance of the first rubber-like elastic body.

本発明に係る前記ゴム状弾性体の予測方法において、前記第1材料群の混練時の物理量を入力する工程に先立ち、前記コンピュータが、前記第1ないし3データの関係を示す第2近似応答関数を構築する工程と、前記コンピュータが、前記第1材料群の配合内容及び混練条件と、前記第2近似応答関数とに基づいて、前記第1材料群の混練時の物理量を計算する工程をさらに含み、前記第1材料群の混練時の物理量を入力する工程は、計算された前記物理量を入力する工程を含んでもよい。 In the rubber-like elastic body prediction method according to the present invention, prior to the step of inputting physical quantities during kneading of the first material group, the computer generates a second approximate response function indicating the relationship between the first to third data. and a step of the computer calculating a physical quantity during kneading of the first material group based on the blending contents and kneading conditions of the first material group, and the second approximate response function. The step of inputting the physical quantity during kneading of the first material group may include the step of inputting the calculated physical quantity.

本発明に係る前記ゴム状弾性体の予測方法において、前記第1材料群又は前記第2材料群を混練する工程は、前記第1材料群又は前記第2材料群が投入されるチャンバーと、前記チャンバー内で回転する少なくとも1本のロータとを有する混練機が用いられ、前記混練時の物理量は、前記ロータのトルク、及び、前記チャンバー内の温度の少なくとも1つを含んでもよい。 In the rubber-like elastic body prediction method according to the present invention, the step of kneading the first material group or the second material group includes a chamber into which the first material group or the second material group is introduced, and a chamber into which the first material group or the second material group is introduced. A kneader having at least one rotor rotating within a chamber is used, and the physical quantity during kneading may include at least one of the torque of the rotor and the temperature within the chamber.

本発明に係る前記ゴム状弾性体の予測方法において、前記第1材料群及び前記第2材料群は、カーボンブラックを含む複数種類の配合剤を含み、前記第1材料群又は前記第2材料群を混練する工程は、前記第1材料群又は前記第2材料群が投入されるチャンバーと、前記チャンバー内で回転する少なくとも1本のロータとを有する混練機が用いられ、前記第1材料群又は前記第2材料群を混練する工程は、前記ポリマーと前記配合剤との混練を開始してから、前記ロータのトルクが最大となるまで混練する第1工程と、前記第1工程の後に、前記ポリマーと前記配合剤とを混練する第2工程とを含み、前記混練時の物理量は、前記第1工程時の物理量と、前記第2工程時の物理量とを含んでもよい。 In the rubber-like elastic body prediction method according to the present invention, the first material group and the second material group include a plurality of types of compounding agents including carbon black, and the first material group or the second material group In the step of kneading the first material group or the second material group, a kneading machine having a chamber into which the first material group or the second material group is charged and at least one rotor rotating within the chamber is used, and the kneading machine is used. The step of kneading the second material group includes a first step of starting kneading of the polymer and the compounding agent and then kneading until the torque of the rotor reaches a maximum, and after the first step, the step of kneading the polymer and the compounding agent. The method may include a second step of kneading the polymer and the compounding agent, and the physical quantity during the kneading may include the physical quantity during the first step and the physical amount during the second step.

本発明に係る前記ゴム状弾性体の予測方法において、前記第1材料群又は前記第2材料群を混練する工程は、前記第1工程に先立ち、前記配合剤を含まない前記ポリマーを素練りする第3工程をさらに含み、前記混練時の物理量は、前記第3工程時の物理量をさらに含んでもよい。 In the rubber-like elastic body prediction method according to the present invention, the step of kneading the first material group or the second material group includes masticating the polymer that does not contain the compounding agent prior to the first step. The method may further include a third step, and the physical quantity during the kneading may further include the physical quantity during the third step.

本発明に係る前記ゴム状弾性体の予測方法において、前記第1材料群又は前記第2材料群を混練する工程は、前記第1材料群又は前記第2材料群が投入されるチャンバーと、前記チャンバー内で回転する少なくとも1本のロータとを有する混練機が用いられ、前記混練条件は、前記チャンバーの容積に対する前記第1材料群又は前記第2材料群の充填率、前記ロータの回転数、及び、混練停止条件の少なくとも1つを含んでもよい。 In the rubber-like elastic body prediction method according to the present invention, the step of kneading the first material group or the second material group includes a chamber into which the first material group or the second material group is introduced, and a chamber into which the first material group or the second material group is introduced. A kneading machine having at least one rotor rotating in a chamber is used, and the kneading conditions include a filling rate of the first material group or the second material group with respect to the volume of the chamber, a rotation speed of the rotor, It may also include at least one of the conditions for stopping kneading.

本発明に係る前記ゴム状弾性体の予測方法において、前記第1性能は、貯蔵弾性率E'、損失弾性率E"及び損失正接tanδの少なくとも一つを含んでもよい。 In the rubber-like elastic body prediction method according to the present invention, the first performance may include at least one of a storage modulus E', a loss modulus E'', and a loss tangent tan δ.

本発明は、複数の第1材料群を混練して第1ポリマー組成物を得る工程と、前記第1ポリマー組成物を第1加硫条件で加硫する工程とを経て製造され、かつ、予め定められた第1性能の物性値を有する第1ゴム状弾性体について、前記第1材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び前記第1加硫条件の少なくとも一つを予測するための方法であって、コンピュータに、前記第1材料群から選択される1以上のポリマーを含む複数種類の第2材料群からなる複数種類の第2ポリマー組成物群の配合内容を含む第1データを入力する工程、前記コンピュータに、前記第2ポリマー組成物群の混練条件を含む第2データを入力する工程、前記コンピュータに、前記第2ポリマー組成物群の混練時の物理量を含む第3データを入力する工程、前記コンピュータに、前記第2ポリマー組成物群から得られた複数種類の第2ゴム状弾性体群の加硫条件を含む第4データを入力する工程、前記コンピュータに、前記第2ゴム状弾性体群の前記第1性能を含む第5データを入力する工程、前記コンピュータが、少なくとも前記第1ないし5データの関係を示す第1近似応答関数を構築する工程、前記コンピュータに、前記第1性能の前記物性値を入力する工程、並びに、前記コンピュータが、前記第1近似応答関数と、前記第1性能の前記物性値とに基づいて、前記第1材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び前記第1加硫条件の少なくとも一つを計算する工程を含むことを特徴とする。 The present invention is manufactured through a step of kneading a plurality of first material groups to obtain a first polymer composition, and a step of vulcanizing the first polymer composition under first vulcanization conditions. For predicting at least one of the blending content of the first material group, kneading conditions, physical quantities during kneading, and first vulcanization conditions for a first rubber-like elastic body having physical property values of a predetermined first performance. 2, wherein first data including the formulation contents of a plurality of second polymer composition groups comprising a plurality of second material groups containing one or more polymers selected from the first material group is stored in a computer. a step of inputting second data including kneading conditions of the second polymer composition group into the computer; third data including the physical quantity at the time of kneading of the second polymer composition group into the computer; a step of inputting into the computer fourth data including vulcanization conditions for a plurality of types of second rubber-like elastic body groups obtained from the second polymer composition group; a step of inputting fifth data including the first performance of the two rubber-like elastic body groups; a step of the computer constructing a first approximate response function indicating a relationship between at least the first to fifth data; inputting the physical property values of the first performance, and the computer determining the blending content and kneading of the first material group based on the first approximate response function and the physical property values of the first performance; The method is characterized by including a step of calculating at least one of conditions, physical quantities during kneading, and the first vulcanization conditions.

第1発明のゴム状弾性体の予測方法は、第1ゴム状弾性体の第1性能の計算に用いられる第1近似応答関数の構築に、第2ポリマー組成物群の混練時の物理量を含む第3データが用いられる。この混練時の物理量は、前記第2ポリマー組成物群から得られる複数種類の第2ゴム状弾性体群の前記第1性能に影響する。したがって、第1発明のゴム状弾性体の予測方法は、前記第1性能に影響する前記混練時の物理量を考慮して、第1ゴム状弾性体の前記第1性能を精度良く予測することができる。 The rubber-like elastic body prediction method of the first invention includes a physical quantity during kneading of the second polymer composition group in constructing the first approximate response function used to calculate the first performance of the first rubber-like elastic body. Third data is used. This physical quantity during kneading influences the first performance of the plurality of types of second rubbery elastic body group obtained from the second polymer composition group. Therefore, the method for predicting a rubber-like elastic body of the first invention is capable of accurately predicting the first performance of the first rubber-like elastic body by taking into account the physical quantity during kneading that affects the first performance. can.

第2発明のゴム状弾性体の予測方法は、第1性能の物性値を有する第1ゴム状弾性体を製造するのに必要な第1材料群の配合内容等について、その配合内容等の計算に用いられる第1近似応答関数の構築に、第2ポリマー組成物群の混練時の物理量を含む第3データが用いられる。この混練時の物理量は、前記第2ポリマー組成物群から得られる複数種類の第2ゴム状弾性体群の第1性能に影響する。したがって、第2発明のゴム状弾性体の予測方法は、前記第1性能に影響する前記混練時の物理量を考慮して、前記第1材料群の配合内容等を精度良く予測することができる。 The method for predicting a rubber-like elastic body according to the second invention includes calculation of the composition, etc. of the first material group necessary for manufacturing the first rubber-like elastic body having physical property values of the first performance. Third data including physical quantities during kneading of the second polymer composition group is used in constructing the first approximate response function used for. This physical quantity during kneading influences the first performance of the plurality of types of second rubber-like elastic body group obtained from the second polymer composition group. Therefore, the method for predicting a rubber-like elastic body according to the second aspect of the invention can accurately predict the blending content of the first material group, taking into account the physical quantities during kneading that affect the first performance.

混練機の一例を示す部分断面図である。It is a partial sectional view showing an example of a kneading machine. ロータのトルク、ロータの回転数、ラムの位置、及び、チャンバー内の温度と、時間との関係の一例を示すグラフである。It is a graph showing an example of the relationship between rotor torque, rotor rotational speed, ram position, and chamber temperature, and time. ゴム状弾性体の予測方法を実行するためのコンピュータの一例を示す斜視図である。FIG. 2 is a perspective view showing an example of a computer for executing a rubber-like elastic body prediction method. ゴム状弾性体の予測方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the processing procedure of the prediction method of a rubber-like elastic body. 更新工程の処理手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the processing procedure of an update process. 本発明の他の実施形態のゴム状弾性体の予測方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the processing procedure of the prediction method of the rubber-like elastic body of other embodiments of this invention. 本発明のさらに他の実施形態のゴム状弾性体の予測方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the processing procedure of the prediction method of the rubber-like elastic body of further another embodiment of this invention. 実施例1の第1性能の予測値と、第1性能の実測値との関係を示すグラフである。7 is a graph showing the relationship between the predicted value of the first performance and the actual measured value of the first performance in Example 1. FIG. 比較例の第1性能の予測値と、第1性能の実測値との関係を示すグラフである。It is a graph showing the relationship between the predicted value of the first performance and the actual measured value of the first performance in a comparative example.

以下、本発明の実施の一形態が図面に基づき説明される。
本実施形態のゴム状弾性体の予測方法(以下、単に「予測方法」ということがある。)は、第1ゴム状弾性体の予め定められた第1性能を予測するためのものである。
Hereinafter, one embodiment of the present invention will be described based on the drawings.
The rubber-like elastic body prediction method (hereinafter sometimes simply referred to as "prediction method") of the present embodiment is for predicting a predetermined first performance of the first rubber-like elastic body.

第1ゴム状弾性体は、複数の第1材料群を混練して第1ポリマー組成物を得る工程と、第1ポリマー組成物を第1加硫条件で加硫する工程とを経て得られる。本実施形態において、第1ゴム状弾性体、及び、第1ポリマー組成物は、現実には存在していない未知のゴム状弾性体、及び、ポリマー組成物として構成されている。したがって、第1ゴム状弾性体が有する第1性能の物性値も未知である。 The first rubber-like elastic body is obtained through a step of kneading a plurality of first material groups to obtain a first polymer composition, and a step of vulcanizing the first polymer composition under first vulcanization conditions. In this embodiment, the first rubbery elastic body and the first polymer composition are configured as an unknown rubbery elastic body and polymer composition that do not actually exist. Therefore, the physical property value of the first performance possessed by the first rubber-like elastic body is also unknown.

第1性能については、第1ゴム状弾性体の性能を示すものであれば、適宜選択される。第1性能には、例えば、貯蔵弾性率E'、損失弾性率E"及び損失正接tanδの少なくとも一つを含めることができる。本実施形態の第1性能では、これらの全てが含まれている。なお、第1性能は、このような態様に限定されるわけではなく、第1ゴム状弾性体から形成される製品において重要な物性等が含まれてもよい。 The first performance is appropriately selected as long as it indicates the performance of the first rubber-like elastic body. The first performance can include, for example, at least one of a storage modulus E', a loss modulus E'', and a loss tangent tan δ.The first performance of this embodiment includes all of these. Note that the first performance is not limited to such aspects, and may include physical properties that are important in a product formed from the first rubber-like elastic body.

本実施形態の第1ポリマー組成物は、未加硫ゴムである場合が例示されるが、これに限定されるわけではない。第1ポリマー組成物を構成する第1材料群は、複数の第1材料を含んで構成されている。本実施形態の第1材料群には、1以上のポリマー及び配合剤が含まれている。 The first polymer composition of this embodiment is exemplified by unvulcanized rubber, but is not limited thereto. The first material group constituting the first polymer composition includes a plurality of first materials. The first material group of this embodiment includes one or more polymers and compounding agents.

ポリマーとしては、例えば、一般的なポリマー組成物(本実施形態では、未加硫ゴム)に配合される未加硫の原料ゴムである。原料ゴムとしては、例えば、天然ゴム(NR)、ブタジエンゴム(BR)及びスチレンブタジエンゴム(SBR)等から選択される。一方、配合材としては、例えば、カーボンブラックやシリカ等のフィラー、オイル、加工助剤、シランカップリング剤、硫黄及び加硫促進剤から選択される。 The polymer is, for example, an unvulcanized raw material rubber that is blended into a general polymer composition (in this embodiment, unvulcanized rubber). The raw material rubber is selected from, for example, natural rubber (NR), butadiene rubber (BR), styrene-butadiene rubber (SBR), and the like. On the other hand, the compounding materials are selected from, for example, fillers such as carbon black and silica, oils, processing aids, silane coupling agents, sulfur, and vulcanization accelerators.

第1材料群(後述の第2材料群)を混練する工程には、混練機が用いられる。図1は、混練機2の一例を示す部分断面図である。 A kneader is used in the step of kneading the first material group (second material group to be described later). FIG. 1 is a partial sectional view showing an example of a kneading machine 2. As shown in FIG.

混練機2は、第1材料群(後述の第2材料群)が投入されるチャンバー3と、チャンバー3内で回転する少なくとも1本(本実施形態では、2本)のロータ4とを有している。チャンバー3は、ケーシング5と、ロータ4との間で区画されている。本実施形態のチャンバー3は、断面横向きの略8の字状に形成されている。 The kneading machine 2 includes a chamber 3 into which a first material group (second material group to be described later) is introduced, and at least one (in this embodiment, two) rotors 4 that rotate within the chamber 3. ing. The chamber 3 is partitioned between the casing 5 and the rotor 4. The chamber 3 of this embodiment is formed in a substantially figure-eight shape with a horizontal cross section.

ケーシング5の上部には、チャンバー3内に、第1材料群(後述の第2材料群)を投入するためのラム6が設けられている。一方、ケーシング5の下部には、チャンバー3で混練された第1ポリマー組成物(後述の第2ポリマー組成物)を排出するための排出部7が設けられている。 A ram 6 is provided in the upper part of the casing 5 for charging a first material group (a second material group to be described later) into the chamber 3. On the other hand, in the lower part of the casing 5, a discharge part 7 is provided for discharging the first polymer composition (second polymer composition described later) kneaded in the chamber 3.

本実施形態において、第1材料群(後述の第2材料群)を混練する工程では、例えば、ポリマーと、カーボンブラックを含む配合剤との混練を開始してからロータのトルクが最大となる(BIT(Black Incorporation Time))まで混練する第1工程U1と、第1工程U1の後に、ポリマー及び配合剤を混練する第2工程U2とを含んでいる。さらに、第1材料群を混練する工程では、第1工程U1に先立ち、配合剤を含まないポリマーを素練りする第3工程U3をさらに含んでいる。図2は、ロータのトルク(Nm)、ロータの回転数(rpm)、ラムの位置(cm)、及び、チャンバー内の温度(℃)と、時間(秒)との関係の一例を示すグラフである。 In the present embodiment, in the step of kneading the first material group (second material group described later), for example, the torque of the rotor reaches its maximum after starting kneading of the polymer and the compound containing carbon black ( The method includes a first step U1 of kneading up to BIT (Black Incorporation Time), and a second step U2 of kneading the polymer and compounding agents after the first step U1. Further, the step of kneading the first material group further includes, prior to the first step U1, a third step U3 of masticating a polymer containing no compounding agent. Figure 2 is a graph showing an example of the relationship between rotor torque (Nm), rotor rotational speed (rpm), ram position (cm), chamber temperature (°C), and time (seconds). be.

図2に示されるように、先ず、第3工程U3では、ラム6(図1に示す)からポリマー(図示省略)を投入した後に、ラム6を開いた状態(即ち、ラム6を上昇させた状態)で、ポリマーを素練りしている。次に、第3工程U3後に行われる第1工程U1では、カーボンブラック含む配合剤をラム6から投入した後に、ラム6を閉じた状態(即ち、ラム6を下降させた状態)で、ポリマーと配合剤とを混練している。 As shown in FIG. 2, first, in the third step U3, a polymer (not shown) is charged from the ram 6 (shown in FIG. 1), and then the ram 6 is opened (i.e., the ram 6 is raised). state), the polymer is masticated. Next, in the first step U1 performed after the third step U3, after the compounding agent containing carbon black is introduced from the ram 6, the polymer is The compounding agents are kneaded.

次に、第2工程U2では、第1工程U1に引き続き、ポリマーと配合剤とを混練している。第2工程U2では、混練の途中でラム6を開いて、ラム6(図1に示す)の上に付着した配合剤(図示省略)等をチャンバー3内に投入する工程が行われてもよい。第2工程U2の後に、第1材料群(後述の第2材料群)を混練して得られた第1ポリマー組成物(後述の第2ポリマー組成物)は、排出部7から排出される。 Next, in the second step U2, the polymer and the compounding agent are kneaded following the first step U1. In the second step U2, a step may be performed in which the ram 6 is opened in the middle of kneading and the compounding agent (not shown) etc. attached to the ram 6 (shown in FIG. 1) is thrown into the chamber 3. . After the second step U2, a first polymer composition (second polymer composition, described below) obtained by kneading the first material group (second material group, described later) is discharged from the discharge section 7.

各第1工程U1~第3工程U3では、複数の第1材料群(後述の第2材料群)の混練時の物理量が求められている。混練時の物理量としては、例えば、ロータのトルク及びチャンバー内の温度が含まれており、適宜測定することができる。さらに、本実施形態では、ロータの回転数R2(rpm)と、ラム6(図1に示す)の位置とがそれぞれ求められている。 In each of the first process U1 to the third process U3, physical quantities during kneading of a plurality of first material groups (second material group to be described later) are determined. Physical quantities during kneading include, for example, the torque of the rotor and the temperature within the chamber, and can be measured as appropriate. Furthermore, in this embodiment, the rotation speed R2 (rpm) of the rotor and the position of the ram 6 (shown in FIG. 1) are determined.

ロータのトルクT(Nm)は、ロータ4(図1に示す)を回転させるモータ(図示省略)の消費電力W(kW)と、モータの回転数R1(rpm)とに基づいて、下記式(1)で計算することができる。
T=W×1000/(R1×2×3.14/60) …(1)
The rotor torque T (Nm) is calculated using the following formula (Nm) based on the power consumption W (kW) of a motor (not shown) that rotates the rotor 4 (shown in FIG. 1) and the rotation speed R1 (rpm) of the motor. 1) can be calculated.
T=W×1000/(R1×2×3.14/60)…(1)

チャンバー内の温度は、図1に示したチャンバー3内に設けられた温度センサー(図示省略)によって測定することができる。ロータの回転数R2(rpm)は、モータの回転数R1に、減速比を乗じることで求めることができる。ラム6(図1に示す)の位置は、例えば、レーザー変位計(図示省略)で測定することができる。 The temperature inside the chamber can be measured by a temperature sensor (not shown) provided in the chamber 3 shown in FIG. The rotation speed R2 (rpm) of the rotor can be determined by multiplying the rotation speed R1 of the motor by the reduction ratio. The position of the ram 6 (shown in FIG. 1) can be measured, for example, with a laser displacement meter (not shown).

図2に示されるように、混練時の物理量(ロータのトルク及びチャンバー内の温度)は、第1工程U1~第3工程U3で異なる傾向がある。第1工程U1では、ロータ4の回転によって、カーボンブラックがゴムの中に埋設されていくと、大きなゴム塊が形成され、ロータのトルクが最大となる(BIT(Black Incorporation Time))。第2工程U2では、時間の経過とともに、ロータのトルクが徐々に減少している。 As shown in FIG. 2, physical quantities during kneading (rotor torque and temperature in the chamber) tend to differ between the first step U1 and the third step U3. In the first step U1, when the carbon black is embedded in the rubber by the rotation of the rotor 4, a large rubber lump is formed, and the torque of the rotor becomes maximum (BIT (Black Incorporation Time)). In the second step U2, the torque of the rotor gradually decreases over time.

一方、チャンバー内の温度は、第1工程U1から第2工程U2にかけて、時間の経過とともに上昇している。このチャンバー内の温度の上昇により、ポリマーと配合剤(例えば、シリカ及びシランカップリング剤)との反応が促進される。 On the other hand, the temperature inside the chamber increases over time from the first step U1 to the second step U2. This increase in temperature within the chamber accelerates the reaction between the polymer and the compounding agents (eg, silica and silane coupling agent).

このように、トルクや温度の変化は、第1材料群(後述の第2材料群)の混練を管理する上で重要な指標であり、混練後に第1ポリマー組成物(後述の第2ポリマー組成物)を加硫して得られる第1ゴム状弾性体(第2ゴム状弾性体)の第1性能に影響する。 In this way, changes in torque and temperature are important indicators for managing the kneading of the first material group (second material group described later), and changes in the first polymer composition (second polymer composition described later) after kneading. It affects the first performance of the first rubber-like elastic body (second rubber-like elastic body) obtained by vulcanizing the rubber-like elastic body.

図3は、ゴム状弾性体の予測方法を実行するためのコンピュータ1の一例を示す斜視図である。本実施形態の予測方法では、コンピュータ1が用いられる。コンピュータ1は、本体1a、キーボード1b、マウス1c及びディスプレイ装置1dを含んでいる。この本体1aには、例えば、演算処理装置(CPU)、ROM、作業用メモリ、磁気ディスクなどの記憶装置、及び、ディスクドライブ装置1a1、1a2が設けられている。記憶装置には、本実施形態の予測方法を実行するためのソフトウェア等が予め記憶されている。 FIG. 3 is a perspective view showing an example of the computer 1 for executing the rubber-like elastic body prediction method. In the prediction method of this embodiment, a computer 1 is used. The computer 1 includes a main body 1a, a keyboard 1b, a mouse 1c, and a display device 1d. The main body 1a is provided with, for example, a processing unit (CPU), a ROM, a working memory, a storage device such as a magnetic disk, and disk drive devices 1a1 and 1a2. The storage device stores in advance software and the like for executing the prediction method of this embodiment.

図4は、ゴム状弾性体の予測方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。本実施形態の予測方法では、先ず、コンピュータ1(図2に示す)に、複数種類の第2ポリマー組成物群の配合内容を含む第1データが入力される(工程S1)。 FIG. 4 is a flowchart showing an example of the processing procedure of the rubber-like elastic body prediction method. In the prediction method of this embodiment, first data including the formulation contents of a plurality of types of second polymer composition groups is input into the computer 1 (shown in FIG. 2) (step S1).

第2ポリマー組成物群は、複数種類の第2ポリマー組成物を含んでいる。各第2ポリマー組成物は、複数種類の第2材料群を混練して得られる。これらの第2ポリマー組成物が加硫されることにより、複数種類の第2ゴム状弾性体(第2ゴム状弾性体群)を得ることができる。本実施形態において、各第2ポリマー組成物、及び、各第2ゴム状弾性体は、未知の第1ポリマー組成物や第1ゴム状弾性体とは異なり、現実に存在している既知のポリマー組成物、及び、ゴム状弾性体として構成されている。 The second polymer composition group includes multiple types of second polymer compositions. Each second polymer composition is obtained by kneading a plurality of types of second material groups. By vulcanizing these second polymer compositions, a plurality of types of second rubbery elastic bodies (second rubbery elastic body group) can be obtained. In this embodiment, each second polymer composition and each second rubber-like elastic body are different from the unknown first polymer composition and the first rubber-like elastic body, and each second polymer composition and each second rubber-like elastic body are actually known polymers that exist. The composition is configured as a rubber-like elastic body.

第2材料群は、複数の第2材料を含んでいる。本実施形態の第2材料群には、第1材料群から選択される1以上のポリマーが含まれている。これにより、第2ポリマー組成物を構成するポリマーに、第1ポリマー組成物を構成するポリマーを含ませることができるため、後述の工程S6において、第1ゴム状弾性体の第1性能を予測可能な第1近似応答関数を、精度良く構築することができる。ポリマーの種類等については、上述のとおりである。さらに、第2材料群には、上述の配合剤が含まれている。 The second material group includes a plurality of second materials. The second material group of this embodiment includes one or more polymers selected from the first material group. As a result, since the polymer constituting the first polymer composition can be included in the polymer constituting the second polymer composition, it is possible to predict the first performance of the first rubber-like elastic body in step S6 described below. It is possible to construct a first approximate response function with high accuracy. The types of polymers, etc. are as described above. Furthermore, the second material group includes the above-mentioned compounding agent.

複数種類の第2ポリマー組成物群の配合内容には、各第2ポリマー組成物について、個々の第2材料の分子に関する情報と、第2材料の配合割合とがそれぞれ含まれている。分子に関する情報については、上記特許文献1の記載に基づいて、適宜取得することができる。これらの配合内容は、コンピュータ1(図3に示す)に記憶される。 The blending contents of the plurality of types of second polymer composition groups include information regarding the molecules of each second material and the blending ratio of the second material for each second polymer composition. Information regarding molecules can be obtained as appropriate based on the description in Patent Document 1 mentioned above. The contents of these formulations are stored in the computer 1 (shown in FIG. 3).

次に、本実施形態の予測方法では、コンピュータ1(図3に示す)に、複数種類の第2ポリマー組成物群(各第2ゴム状弾性体)の混練条件を含む第2データが入力される(工程S2)。混練条件としては、各第2ポリマー組成物を構成する第2材料群の混練に用いられる条件であれば、適宜選択することができる。本実施形態の混練条件には、チャンバー3(図1に示す)の容積に対する第2材料群の充填率、ロータ4(図1に示す)の回転数、及び、混練停止条件の少なくとも1つが含まれている。このような混練条件は、各第2ポリマー組成物の混練時の物理量に影響を及ぼし、ひいては、第2ポリマー組成物から得られる第2ゴム状弾性体の第1性能に影響を及ぼすものである。 Next, in the prediction method of this embodiment, second data including kneading conditions for a plurality of types of second polymer composition groups (each second rubber-like elastic body) is input into the computer 1 (shown in FIG. 3). (Step S2). The kneading conditions can be appropriately selected as long as they are conditions used for kneading the second material group constituting each second polymer composition. The kneading conditions of this embodiment include at least one of the filling rate of the second material group with respect to the volume of the chamber 3 (shown in FIG. 1), the rotation speed of the rotor 4 (shown in FIG. 1), and the kneading stop condition. It is. Such kneading conditions affect the physical quantities of each second polymer composition during kneading, and in turn affect the first performance of the second rubber-like elastic body obtained from the second polymer composition. .

本実施形態の第2データには、チャンバー3(図1に示す)の容積に対する第2材料群の充填率、ロータ4(図1に示す)の回転数、及び、混練停止条件の全てが含まれるのが望ましい。これにより、本実施形態の予測方法では、第2データとして、多くのパラメータが設定されるため、後述の工程S6において、第1性能を精度良く予測可能な第1近似応答関数を構築することが可能となる。 The second data of this embodiment includes all of the filling rate of the second material group with respect to the volume of the chamber 3 (shown in FIG. 1), the rotation speed of the rotor 4 (shown in FIG. 1), and the kneading stop condition. It is desirable that As a result, in the prediction method of this embodiment, many parameters are set as the second data, so it is difficult to construct a first approximate response function that can accurately predict the first performance in step S6, which will be described later. It becomes possible.

チャンバー3(図1に示す)の容積は、混練機2のメーカーから提供された仕様に基づくものである。このチャンバー3の容積に基づいて、第2材料群の充填率が求められる。ロータ回転数は、図2に示した第1工程U1~第3工程U3毎にそれぞれ異なるものが設定されてもよい。 The volume of the chamber 3 (shown in FIG. 1) is based on the specifications provided by the manufacturer of the kneader 2. Based on the volume of this chamber 3, the filling rate of the second material group is determined. The rotor rotation speed may be set to be different for each of the first process U1 to the third process U3 shown in FIG. 2.

混練停止条件は、チャンバー内の温度が予め定められた温度になったときに、混練を停止させるための条件である。混練停止条件は、適宜設定することができる。本実施形態の混練停止条件は、第1混練停止条件と、第2混練停止条件とを含んでいる。 The kneading stop condition is a condition for stopping kneading when the temperature in the chamber reaches a predetermined temperature. The kneading stop conditions can be set as appropriate. The kneading stop conditions of this embodiment include a first kneading stop condition and a second kneading stop condition.

第1混練停止条件は、第2材料群の混練の途中でラム6(図1に示す)を開いて、ラム6の上に付着した配合剤(図示省略)等をチャンバー3内に投入するための条件である。本実施形態の第1混練停止条件の温度は、例えば、110~130℃(本実施形態では、120℃)に設定される。第2混練停止条件は、第2材料群の混練を停止させて、第2ポリマー組成物を排出部7から排出するための条件である。本実施形態の第2混練停止条件の温度は、例えば、145~165℃(本実施形態では、155℃)に設定される。 The first kneading stop condition is such that the ram 6 (shown in FIG. 1) is opened during the kneading of the second material group and the compounding agent (not shown) etc. attached to the ram 6 is thrown into the chamber 3. This is the condition. The temperature of the first kneading stop condition in this embodiment is set, for example, to 110 to 130°C (120°C in this embodiment). The second kneading stop condition is a condition for stopping kneading of the second material group and discharging the second polymer composition from the discharge section 7. The temperature of the second kneading stop condition in this embodiment is set, for example, to 145 to 165°C (155°C in this embodiment).

これらの混練条件は、このような態様に限定されるわけではなく、混練機2の性能等に応じて適宜取得することができる。これらの混練条件は、コンピュータ1(図3に示す)に記憶される。 These kneading conditions are not limited to such embodiments, and can be appropriately obtained depending on the performance of the kneader 2 and the like. These kneading conditions are stored in the computer 1 (shown in FIG. 3).

次に、本実施形態の予測方法は、コンピュータ1(図3に示す)に、複数種類の第2ポリマー組成物群(各第2ゴム状弾性体)の混練時の物理量を含む第3データが入力される(工程S3)。混練時の物理量については、各第2ポリマー組成物を構成する第2材料群について、混練時に取得可能な物理量であれば、適宜選択することができる。本実施形態の物理量には、ロータのトルク、及び、チャンバー内の温度の少なくとも1つが含まれている。このような物理量は、複数種類の第2材料群の反応速度や反応量を変化させ、ひいては、第2ポリマー組成物から得られる第2ゴム状弾性体の第1性能に影響を及ぼすものである。 Next, in the prediction method of the present embodiment, the computer 1 (shown in FIG. 3) is provided with third data including physical quantities during kneading of a plurality of types of second polymer composition groups (each second rubber-like elastic body). It is input (step S3). The physical quantity during kneading can be appropriately selected as long as it is a physical quantity that can be obtained during kneading for the second material group constituting each second polymer composition. The physical quantity in this embodiment includes at least one of the torque of the rotor and the temperature within the chamber. Such physical quantities change the reaction rate and reaction amount of the plurality of types of second material group, and in turn affect the first performance of the second rubber-like elastic body obtained from the second polymer composition. .

第3データには、ロータのトルク、及び、チャンバー内の温度の双方が含まれるのが望ましい。ロータのトルク、及び、チャンバー内の温度の取得方法としては、上述のとおりである。これにより、本実施形態の予測方法では、第3データとして、多くのパラメータが設定されるため、後述の工程S6において、第1性能を精度良く予測可能な第1近似応答関数を構築することが可能となる。 It is desirable that the third data include both the rotor torque and the temperature within the chamber. The method for obtaining the rotor torque and the temperature in the chamber is as described above. As a result, in the prediction method of this embodiment, many parameters are set as the third data, so it is difficult to construct a first approximate response function that can accurately predict the first performance in step S6, which will be described later. It becomes possible.

図2に示されるように、混練時の物理量は、混練する工程(第1工程U1~第3工程U3)ごとに異なる傾向がある。このため、混練時の物理量には、混練する第1工程U1~第3工程U3ごとに取得された物理量が含まれるのが望ましい。とりわけ、ポリマーと配合剤とが混練される第1工程U1及び第2工程U2の物理量は、ポリマーや配合剤の種類や配合割合に応じて異なる傾向がある。このため、混練時の物理量には、第1工程U1時の物理量と、第2工程U2時の物理量とが含まれるのが望ましい。 As shown in FIG. 2, the physical quantities during kneading tend to differ for each kneading step (first step U1 to third step U3). Therefore, it is desirable that the physical quantities during kneading include the physical quantities obtained in each of the first to third kneading processes U1 to U3. In particular, the physical quantities in the first step U1 and the second step U2, in which the polymer and compounding agents are kneaded, tend to differ depending on the type and blending ratio of the polymer and compounding agents. Therefore, it is desirable that the physical quantities during kneading include the physical quantities during the first step U1 and the physical quantities during the second step U2.

さらに、ポリマーを素練りする第3工程U3の物理量は、ポリマーの種類に応じて異なる傾向がある。このため、混練時の物理量には、第3工程U3時の物理量がさらに含まれてもよい。本実施形態では、第1工程U1時の物理量、第2工程U2時の物理量、及び、第3工程U3時の物理量が含まれている。 Furthermore, the physical quantity of the third step U3 of masticating the polymer tends to vary depending on the type of polymer. Therefore, the physical quantities during kneading may further include the physical quantities during the third step U3. In this embodiment, the physical quantity at the first process U1, the physical quantity at the second process U2, and the physical quantity at the third process U3 are included.

第1工程U1時のロータのトルク、及び、チャンバー内の温度は、第1工程U1中に取得されたトルク、及び、チャンバー内の温度に基づいて、適宜入力される。本実施形態のロータのトルクとしては、第1工程U1中に測定されたトルクの積分値が、コンピュータ1(図3に示す)に入力される。なお、図1に示したラム6が開いている(上昇している)間は、ポリマー等を十分に混練できない傾向がある。このため、トルクの積分値には、ラム6が閉じている(下降させている)間のトルクを対象に求められるのが望ましい。 The torque of the rotor and the temperature in the chamber during the first step U1 are input as appropriate based on the torque and the temperature in the chamber acquired during the first step U1. As the rotor torque of this embodiment, the integral value of the torque measured during the first step U1 is input to the computer 1 (shown in FIG. 3). Note that while the ram 6 shown in FIG. 1 is open (raised), there is a tendency that the polymer etc. cannot be sufficiently kneaded. For this reason, it is desirable that the torque integral value be calculated for the torque while the ram 6 is closed (lowered).

一方、チャンバー内の温度としては、第1工程U1中に測定されたチャンバー内の温度の平均値が、コンピュータ1(図3に示す)に入力される。 On the other hand, as the temperature inside the chamber, the average value of the temperatures inside the chamber measured during the first step U1 is input into the computer 1 (shown in FIG. 3).

第2工程U2時、及び、第3工程U3時において、ロータのトルク、及び、チャンバー内の温度は、第1工程U1時のロータのトルク、及び、チャンバーの温度と同様の手順で求めることができ、コンピュータ1(図3に示す)に入力される。 At the second step U2 and at the third step U3, the rotor torque and the chamber temperature can be determined using the same procedure as the rotor torque and chamber temperature at the first step U1. and is input into the computer 1 (shown in FIG. 3).

なお、第1材料群(後述の第2材料群も同様)を混練する工程において、配合剤の分割投入や、再練り(リミル)によって、第2工程U2及び第3工程U3が交互に実施される場合には、全ての第2工程U2の物理量の合計値から求められる平均値、及び、全ての第3工程U3の物理量の合計値から求められる平均値が、第2工程U2時の物理量、及び、第3工程U3時の物理量として、コンピュータ1(図3に示す)に入力されてもよい。 In addition, in the step of kneading the first material group (the same applies to the second material group described later), the second step U2 and the third step U3 are performed alternately by dividing the compounding ingredients or re-kneading (remilling). In this case, the average value obtained from the total value of the physical quantities of all the second process U2 and the average value calculated from the total value of the physical quantities of all the third process U3 are the physical quantities at the second process U2, It may also be input into the computer 1 (shown in FIG. 3) as a physical quantity in the third step U3.

次に、本実施形態の予測方法では、コンピュータ1(図3に示す)に、複数種類の第2ゴム状弾性体群(各第2ゴム状弾性体)の加硫条件を含む第4データが入力される(工程S4)。第2ゴム状弾性体群は、複数種類の第2ゴム状弾性体を含んでいる。各第2ゴム状弾性体は、複数種類の第2ポリマー組成物をそれぞれ加硫することで得られる。 Next, in the prediction method of this embodiment, the computer 1 (shown in FIG. 3) is provided with fourth data including vulcanization conditions for a plurality of types of second rubber-like elastic body groups (each second rubber-like elastic body). is input (step S4). The second rubber-like elastic body group includes a plurality of types of second rubber-like elastic bodies. Each second rubber-like elastic body is obtained by vulcanizing a plurality of types of second polymer compositions.

本実施形態の加硫条件は、各第2ポリマー組成物について、加硫時に設定された温度条件等が設定される。このような加硫条件は、各第2ポリマー組成物の加硫時の反応速度や反応量を変化させ、第2ゴム状弾性体の第1性能に直接影響を及ぼすものである。本実施形態の加硫条件は、各第2ポリマー組成物の加硫温度曲線に基づいて設定される。加硫条件の詳細については、上記特許文献1に記載されるとおりである。加硫条件は、コンピュータ1(図3に示す)に記憶される。 The vulcanization conditions of this embodiment are the temperature conditions and the like set at the time of vulcanization for each second polymer composition. Such vulcanization conditions change the reaction rate and reaction amount during vulcanization of each second polymer composition, and directly affect the first performance of the second rubber-like elastic body. The vulcanization conditions of this embodiment are set based on the vulcanization temperature curve of each second polymer composition. The details of the vulcanization conditions are as described in the above-mentioned Patent Document 1. The vulcanization conditions are stored in the computer 1 (shown in FIG. 3).

次に、本実施形態の予測方法では、コンピュータ1(図3に示す)に、複数種類の第2ゴム状弾性体群(各第2ゴム状弾性体)の第1性能を含む第5データが入力される(工程S5)。第1性能については、上述のとおり、貯蔵弾性率E'、損失弾性率E"及び損失正接tanδの少なくとも一つを含み、本実施形態では、これらの全てが含まれている。本実施形態では、各第2ゴム状弾性体の第1性能(貯蔵弾性率E'、損失弾性率E"及び損失正接tanδ)が、第5データとしてコンピュータ1に入力される。なお、貯蔵弾性率E'、損失弾性率E"及び損失正接tanδは、上記特許文献1の記載に基づいて測定することができる。 Next, in the prediction method of this embodiment, the computer 1 (shown in FIG. 3) is provided with fifth data including the first performance of a plurality of types of second rubber-like elastic body groups (each second rubber-like elastic body). is input (step S5). As described above, the first performance includes at least one of the storage modulus E', the loss modulus E'', and the loss tangent tan δ, and in this embodiment, all of these are included. , the first performance (storage modulus E', loss modulus E'', and loss tangent tan δ) of each second rubber-like elastic body is inputted to the computer 1 as fifth data. Note that the storage modulus E', the loss modulus E'', and the loss tangent tan δ can be measured based on the description in Patent Document 1 mentioned above.

次に、本実施形態の予測方法では、コンピュータ1(図3に示す)が、少なくとも第1ないし5データの関係を示す第1近似応答関数を構築する(工程S6)。本実施形態では、第1ないし5データの関係を示す第1近似応答関数が構築される。なお、工程S6では、例えば、第1ないし5データと、第1ないし5データとは異なるデータ(第2ポリマー組成物群に関するデータ)とを用いて、それらの関係を示す第1近似応答関数が構築されてもよい。 Next, in the prediction method of this embodiment, the computer 1 (shown in FIG. 3) constructs a first approximate response function that indicates the relationship between at least the first to fifth data (step S6). In this embodiment, a first approximate response function indicating the relationship between the first to fifth data is constructed. In addition, in step S6, for example, a first approximate response function indicating the relationship between them is calculated using the first to fifth data and data different from the first to fifth data (data regarding the second polymer composition group). May be constructed.

本実施形態の工程S6では、先ず、第1近似応答関数の構築に先立ち、第2ゴム状弾性体群(各第2ゴム状弾性体)の分子に関する情報が計算されるのが望ましい。各第2ゴム状弾性体の分子に関する情報は、第1データの第2ポリマー組成物群の配合内容(個々の第2材料の分子に関する情報、及び、第2材料の配合割合)を用いて計算される。各第2ゴム状弾性体の分子に関する情報は、第2ゴム状弾性体の第2材料の配合割合(充填量)に基づいて、個々の第2材料の分子に関する情報を加重平均することによって計算される。これにより、各第2ゴム状弾性体の分子に関する情報は、実際に測定されなくても、実際の第2ゴム状弾性体の各第2材料の分子に関する情報に近似させることができるため、測定時間やコストの増大を抑制することができる。各第2ゴム状弾性体の分子に関する情報の計算方法については、上記特許文献1に記載のとおりである。 In step S6 of this embodiment, it is desirable that information regarding the molecules of the second rubber-like elastic body group (each second rubber-like elastic body) is first calculated prior to constructing the first approximate response function. The information regarding the molecules of each second rubber-like elastic body is calculated using the formulation content of the second polymer composition group of the first data (information regarding the molecules of each second material and the mixture ratio of the second material). be done. The information about the molecules of each second rubber-like elastic body is calculated by weighted averaging of the information about the molecules of each second material based on the blending ratio (filling amount) of the second material of the second rubber-like elastic body. be done. As a result, the information regarding the molecules of each second rubber-like elastic body can be approximated to the information regarding the molecules of each second material of the actual second rubber-like elastic body even if it is not actually measured. Increases in time and costs can be suppressed. The method for calculating information regarding the molecules of each second rubber-like elastic body is as described in Patent Document 1 mentioned above.

次に、本実施形態の工程S6では、第1データ(各第2ポリマー組成物の配合内容)、第2データ(各第2ポリマー組成物の混練条件)、第3データ(各第2ポリマー組成物群の混練時の物理量)、第4データ(各第2ゴム状弾性体の加硫条件)、第5データ(各第2ゴム状弾性体の第1性能)、及び、各第2ゴム状弾性体の分子に関する情報を用いて、第1近似応答関数が生成される。このような第1近似応答関数は、例えば、未知の第1ゴム状弾性体の第1性能を、既知の第2ゴム状弾性体の第1性能で補完して予測することができる。したがって、このような第1近似応答関数を予め構築しておくことにより、第1ゴム状弾性体を実際に製造しなくても、第1ゴム状弾性体の第1性能を予測することができる。 Next, in step S6 of this embodiment, first data (blending contents of each second polymer composition), second data (kneading conditions of each second polymer composition), third data (each second polymer composition) physical quantities during kneading of the group), fourth data (vulcanization conditions for each second rubber-like elastic body), fifth data (first performance of each second rubber-like elastic body), and each second rubber-like elastic body. A first approximate response function is generated using information about the molecules of the elastic body. Such a first approximate response function can be predicted by, for example, complementing the first performance of the unknown first rubber-like elastic body with the known first performance of the second rubber-like elastic body. Therefore, by constructing such a first approximate response function in advance, it is possible to predict the first performance of the first rubber-like elastic body without actually manufacturing the first rubber-like elastic body. .

第1近似応答関数は、第2ポリマー組成物群の混練時の物理量を含む第3データを用いて構築されているため、第1性能に影響する混練時の物理量を考慮することができる。したがって、第1近似応答関数は、第1ゴム状弾性体の第1性能を精度良く予測するのに役立つ。さらに、第1近似応答関数は、第2ゴム状弾性体群の加硫条件を含む第4データを用いて構築されているため、第1性能に影響する加硫条件をさらに考慮することができる。 Since the first approximate response function is constructed using the third data including the physical quantities during kneading of the second polymer composition group, it is possible to take into account the physical quantities during kneading that affect the first performance. Therefore, the first approximate response function is useful for accurately predicting the first performance of the first rubber-like elastic body. Furthermore, since the first approximate response function is constructed using the fourth data including the vulcanization conditions of the second rubber-like elastic body group, it is possible to further consider the vulcanization conditions that affect the first performance. .

第1近似応答関数は、慣例に従って、種々の方法で構築することができる。第1近似応答関数には、例えば、応答曲面法(RSM:Response Surface Methodology)、動径基底関数(RBF:Radial Basis Function)、又は、Kriging法などが好適に用いられる。第1近似応答関数は、RSM、RBF、Kriging法の順に近似精度は向上するが、同時に計算コストも増大する。このため、本実施形態の第1近似応答関数には、精度とコストとのバランスに優れたRBFが用いられる。RBFの詳細については、上記特許文献1の記載のとおりである。なお、第1近似応答関数は、非線形性への対応力を高めるために、ニューラルネットワークの中間層を多層化する深層学習によって構築されてもよい。 The first approximate response function can be constructed in a variety of ways according to convention. For the first approximate response function, for example, response surface methodology (RSM), radial basis function (RBF), or Kriging method is preferably used. Although the approximation accuracy of the first approximation response function improves in the order of RSM, RBF, and Kriging, the calculation cost also increases. For this reason, RBF, which has an excellent balance between accuracy and cost, is used as the first approximate response function in this embodiment. Details of the RBF are as described in Patent Document 1 above. Note that the first approximate response function may be constructed by deep learning in which the intermediate layer of the neural network is multilayered in order to improve the ability to respond to nonlinearity.

次に、本実施形態の予測方法では、第1近似応答関数の精度が、良好か否かが判断される(工程S7)。第1近似応答関数の精度の良否については、適宜判断することができる。工程S7では、第1近似応答関数について、ブラインドテストが実施される。本実施形態のブラインドテストは、コンピュータ1によって行われるが、オペレータ等によって行われてもよい。 Next, in the prediction method of this embodiment, it is determined whether the accuracy of the first approximate response function is good or not (step S7). The accuracy of the first approximate response function can be determined as appropriate. In step S7, a blind test is performed on the first approximate response function. The blind test in this embodiment is performed by the computer 1, but may also be performed by an operator or the like.

本実施形態の工程S7では、先ず、第2ゴム状弾性体群(複数種類の第2ゴム状弾性体)のうち、一つの第2ゴム状弾性体が選択される。次に、工程S7では、選択されていない残りの第2ゴム状弾性体について、第1ないし5データの関係を示す第1近似応答関数が構築される。この工程S7で構築される第1近似応答関数は、上述の工程S6で構築された第1近似応答関数とは別に、独立して構築される。次に、工程S7では、選択された一つの第2ゴム状弾性体について、第2ポリマー組成物の配合内容、混練条件、混練時の物理量、加硫条件、及び、分子に関する情報が、工程S7で構築された第1近似応答関数に代入される。これにより、工程S7では、選択された一つの第2ゴム状弾性体の第1性能が計算される。第2ゴム状弾性の分子に関する情報は、上述の手順(上記特許文献1の式(3))で求められる。 In step S7 of this embodiment, first, one second rubber-like elastic body is selected from the second rubber-like elastic body group (multiple types of second rubber-like elastic bodies). Next, in step S7, a first approximate response function indicating the relationship between the first to fifth data is constructed for the remaining second rubber-like elastic bodies that have not been selected. The first approximate response function constructed in step S7 is constructed independently from the first approximate response function constructed in step S6 described above. Next, in step S7, information regarding the content of the second polymer composition, kneading conditions, physical quantities during kneading, vulcanization conditions, and molecules for the selected second rubber-like elastic body is provided in step S7. is substituted into the first approximate response function constructed by . Thereby, in step S7, the first performance of the selected second rubber-like elastic body is calculated. Information regarding the molecules of the second rubber-like elasticity is obtained by the above-mentioned procedure (Equation (3) of the above-mentioned Patent Document 1).

本実施形態の工程S7では、第2ゴム状弾性体群のうち、複数の第2ゴム状弾性体について、上記の手順に基づいて、第1性能が計算される。そして、工程S7では、複数の第2ゴム状弾性体について、計算された第1性能と、実際の第1性能とが比較される。計算された第1性能と、実際の第1性能との相関係数が、予め定められた許容範囲内にある場合、第1近似応答関数の精度が良好であると判断される。 In step S7 of this embodiment, the first performance is calculated for a plurality of second rubber-like elastic bodies among the second rubber-like elastic body group based on the above procedure. Then, in step S7, the calculated first performance and the actual first performance are compared for the plurality of second rubber-like elastic bodies. If the correlation coefficient between the calculated first performance and the actual first performance is within a predetermined tolerance range, it is determined that the accuracy of the first approximate response function is good.

許容範囲については、要求される計算精度に応じて、適宜設定することができる。本実施形態では、例えば、相関係数が0.75以上、より好ましくは0.90以上であれば、第1近似応答関数の精度が良好であると判断される。 The allowable range can be set as appropriate depending on the required calculation accuracy. In this embodiment, for example, if the correlation coefficient is 0.75 or more, preferably 0.90 or more, it is determined that the accuracy of the first approximate response function is good.

工程S7において、第1近似応答関数の精度が良好であると判断された場合(工程S7で、「Y」)、次の工程S8が実施される。一方、第1近似応答関数の精度が良好でないと判断された場合(工程S7で、「N」)、第1ないし第5データを更新する工程(更新工程)S9が実施され、更新された第1データ~第5データを用いて、第1近似応答関数が再構築される(工程S6)。図5は、更新工程S9の処理手順の一例を示すフローチャートである。 In step S7, if it is determined that the accuracy of the first approximate response function is good ("Y" in step S7), the next step S8 is performed. On the other hand, if it is determined that the accuracy of the first approximate response function is not good ("N" in step S7), a step (update step) S9 of updating the first to fifth data is performed, and the updated A first approximate response function is reconstructed using the first to fifth data (step S6). FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of the processing procedure of the update step S9.

本実施形態の更新工程S9では、先ず、第1データに、新たな第2ポリマー組成物(即ち、第1データに含まれていない既知の第2ポリマー組成物)の配合内容が追加される(工程S91)。追加される第2ポリマー組成物の個数については、適宜設定することができる。次に、本実施形態の更新工程S9では、第1データに追加された新たな第2ポリマー組成物について、その混練条件が第2データに追加される(工程S92)。次に、本実施形態の更新工程S9では、第1データに追加された新たな第2ポリマー組成物について、その混練時の物理量が、第3データに追加される(工程S93)。次に、本実施形態の更新工程S9では、第1データに追加された第2ポリマー組成物から得られる新たな第2ゴム状弾性体について、その下流条件が、第4データに追加される(工程S94)。次に、本実施形態の更新工程S9では、第4データに追加された新たな第2ゴム状弾性体について、その第1性能が、第5データに追加される(工程S95)。そして、図4に示されるように、更新工程S9の後に行われる工程S6では、更新された第1データ~第5データを用いて、第1近似応答関数が再構築される。 In the update step S9 of this embodiment, first, the formulation content of a new second polymer composition (i.e., a known second polymer composition not included in the first data) is added to the first data ( Step S91). The number of second polymer compositions to be added can be set as appropriate. Next, in the updating step S9 of this embodiment, the kneading conditions for the new second polymer composition added to the first data are added to the second data (step S92). Next, in the updating step S9 of this embodiment, the physical quantity at the time of kneading of the new second polymer composition added to the first data is added to the third data (step S93). Next, in the updating step S9 of this embodiment, the downstream conditions for the new second rubber-like elastic body obtained from the second polymer composition added to the first data are added to the fourth data ( Step S94). Next, in the updating step S9 of this embodiment, the first performance of the new second rubber-like elastic body added to the fourth data is added to the fifth data (step S95). Then, as shown in FIG. 4, in step S6 performed after the updating step S9, the first approximate response function is reconstructed using the updated first to fifth data.

このように、本実施形態の予測方法では、ブラインドテストが実施されることにより、第1近似応答関数の精度の良否を判断することができる。そして、精度が良好でないと判断された場合には、精度が良好になるまで、第1ないし第5データを更新して、第1近似応答関数を再構築することができる。これにより、本実施形態の予測方法では、第1近似応答関数を精度よく構築することができる。なお、ブラインドテストは、第2ポリマー組成物群に含まれる全ての第2ポリマー組成物について実施されてもよい。 In this way, in the prediction method of this embodiment, by performing a blind test, it is possible to determine whether the accuracy of the first approximate response function is good or bad. If it is determined that the accuracy is not good, the first to fifth data can be updated to reconstruct the first approximate response function until the accuracy becomes good. Thereby, in the prediction method of this embodiment, the first approximate response function can be constructed with high accuracy. Note that the blind test may be conducted for all the second polymer compositions included in the second polymer composition group.

次に、本実施形態の予測方法では、コンピュータ1(図3に示す)に、第1材料群の配合内容と、第1材料群の混練条件と、第1材料群の混練時の物理量と、第1加硫条件とが入力される(工程S8)。上述したように、本実施形態の第1ゴム状弾性体は、現実には存在していない未知のゴム状弾性体である。これらの配合内容、混練条件、混練時の物理量、及び、第1加硫条件については、適宜設定することができる。 Next, in the prediction method of the present embodiment, the computer 1 (shown in FIG. 3) contains the blending contents of the first material group, the kneading conditions of the first material group, and the physical quantities during kneading of the first material group. The first vulcanization conditions are input (step S8). As described above, the first rubber-like elastic body of this embodiment is an unknown rubber-like elastic body that does not actually exist. These blending contents, kneading conditions, physical quantities during kneading, and first vulcanization conditions can be set as appropriate.

本実施形態の第1材料群の配合内容としては、第1ポリマー組成物(第1ゴム状弾性体)を構成する複数の第1材料群(各第1材料)について、それらの分子に関する情報と、配合割合とが設定される。本実施形態の各第1材料は、第1データの第2材料群に含まれている。 The content of the first material group of the present embodiment includes information regarding molecules of the plurality of first material groups (each first material) constituting the first polymer composition (first rubber-like elastic body). , and the blending ratio are set. Each first material of this embodiment is included in the second material group of the first data.

本実施形態の第1材料群の混練条件としては、第1材料群の混練時に予定されている混練条件(本例では、チャンバー3の容積に対する第1材料群の充填率、ロータ4の回転数、及び、混練停止条件)が設定される。 The kneading conditions for the first material group in this embodiment include the kneading conditions scheduled for kneading the first material group (in this example, the filling rate of the first material group with respect to the volume of the chamber 3, the rotation speed of the rotor 4, , and kneading stop conditions) are set.

本実施形態の第1材料群の混練時の物理量としては、第1材料群の混練条件に基づいて、第1材料群を混練したときの物理量(本例では、ロータのトルク、及び、チャンバー内の温度)の予測値が設定される。この予測値は、適宜設定することができ、例えば、第2データに含まれる複数の混練条件のうち、第1材料群の混練条件に近似する第2ポリマー組成物の混練条件を選択し、その混練条件で混練された第2ポリマー組成物の混練時の物理量から、第1材料群の混練時の物理量を予測して設定してもよい。なお、第1材料群の混練条件に近似する第2ポリマー組成物の混練条件が複数存在する場合には、それらの混練条件で混練された第2ポリマー組成物の混練時の物理量の平均値を、第1材料群の混練時の物理量として設定してもよい。 The physical quantities during kneading of the first material group in this embodiment include the physical quantities when kneading the first material group (in this example, the torque of the rotor and the The predicted value of temperature) is set. This predicted value can be set as appropriate, for example, by selecting the kneading conditions for the second polymer composition that are similar to the kneading conditions for the first material group from among a plurality of kneading conditions included in the second data. The physical quantity during kneading of the first material group may be predicted and set from the physical quantity during kneading of the second polymer composition kneaded under the kneading conditions. In addition, if there are multiple kneading conditions for the second polymer composition that are similar to the kneading conditions for the first material group, the average value of the physical quantities during kneading of the second polymer composition kneaded under those kneading conditions is , may be set as a physical quantity during kneading of the first material group.

第1加硫条件としては、第1ポリマー組成物の加硫時に予定されている加硫条件が設定される。加硫条件の詳細については、上述のとおりである。さらに、本実施形態の工程S8では、第1ゴム状弾性体の分子に関する情報が入力される。分子に関する情報については、第2ゴム状弾性体の分子に関する情報と同様の手順で求めることができる。 The first vulcanization conditions are set as the vulcanization conditions scheduled for vulcanization of the first polymer composition. Details of the vulcanization conditions are as described above. Furthermore, in step S8 of this embodiment, information regarding molecules of the first rubber-like elastic body is input. Information regarding the molecules can be obtained using the same procedure as the information regarding the molecules of the second rubber-like elastic body.

次に、本実施形態の予測方法では、コンピュータ1(図3に示す)が、第1ゴム状弾性体の第1性能を計算する(工程S10)。工程S10では、工程S8で入力された第1材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第1加硫条件と、第1近似応答関数とに基づいて、第1ゴム状弾性体の第1性能が計算される。 Next, in the prediction method of this embodiment, the computer 1 (shown in FIG. 3) calculates the first performance of the first rubber-like elastic body (step S10). In step S10, the first rubber-like elastic body is determined based on the blending contents of the first material group, kneading conditions, physical quantities during kneading, and first vulcanization conditions input in step S8, and the first approximate response function. A first performance is calculated.

本実施形態の工程S10では、工程S8で入力された第1材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量、第1加硫条件、及び、第1ゴム状弾性体の分子に関する情報が、第1近似応答関数に代入される。これにより、工程S10では、第1ゴム状弾性体の第1性能を計算することができる。 In step S10 of the present embodiment, information regarding the blending content of the first material group, kneading conditions, physical quantities during kneading, first vulcanization conditions, and molecules of the first rubber-like elastic body input in step S8 is Substituted into the first approximate response function. Thereby, in step S10, the first performance of the first rubber-like elastic body can be calculated.

第1近似応答関数は、第2ゴム状弾性体群(複数種類の第2ゴム状弾性体)に含まれていない第1ゴム状弾性体について、その第1ゴム状弾性体の第1性能を、各第2ゴム状弾性体の第1性能で補完して予測するためのものである。したがって、工程S10では、第1ゴム状弾性体を構成する第1材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量、第1加硫条件、及び、第1ゴム状弾性体の分子に関する情報が、第1近似応答関数に代入されることにより、第1ゴム状弾性体の第1性能(本例では、貯蔵弾性率E'、損失弾性率E"及び損失正接tanδ)を容易に計算(予測)することができる。 The first approximate response function calculates the first performance of the first rubber-like elastic body that is not included in the second rubber-like elastic body group (multiple types of second rubber-like elastic bodies). , for making predictions by supplementing with the first performance of each second rubber-like elastic body. Therefore, in step S10, information regarding the blending contents of the first material group constituting the first rubbery elastic body, kneading conditions, physical quantities during kneading, first vulcanization conditions, and molecules of the first rubbery elastic body is obtained. , the first performance of the first rubber-like elastic body (in this example, the storage modulus E', the loss modulus E'', and the loss tangent tan δ) can be easily calculated (predicted) by being substituted into the first approximate response function. )can do.

第1近似応答関数の構築には、第2ポリマー組成物群の混練時の物理量を含む第3データが用いられている。これにより、本実施形態の予測方法は、第1性能に影響する第2ポリマー組成物群の混練時の物理量を考慮して、第1ゴム状弾性体の第1性能を精度良く予測することができる。さらに、第1近似応答関数の構築には、第2ゴム状弾性体群の加硫条件を含む第4データが用いられている。これにより、本実施形態の予測方法は、混練時の物理量だけでなく、第1性能に影響する加硫条件を考慮することができるため、第1ゴム状弾性体の第1性能を精度良く予測することができる。 Third data including physical quantities during kneading of the second polymer composition group is used to construct the first approximate response function. As a result, the prediction method of the present embodiment can accurately predict the first performance of the first rubber-like elastic body by taking into account the physical quantity during kneading of the second polymer composition group that affects the first performance. can. Further, fourth data including the vulcanization conditions of the second rubber-like elastic body group is used to construct the first approximate response function. As a result, the prediction method of this embodiment can take into account not only the physical quantities during kneading but also the vulcanization conditions that affect the first performance, so it can accurately predict the first performance of the first rubber-like elastic body. can do.

このように、本実施形態の予測方法は、第1ゴム状弾性体を製造することなく、第1ゴム状弾性体の第1性能を容易に予測することができる。このため、本実施形態の予測方法は、ゴム状弾性体の開発コストを大幅に低減することができる。また、本実施形態の第1性能は、第1ゴム状弾性体から形成されるゴム製品(例えば、タイヤ)等の耐久性、耐摩耗性、又は、転がり抵抗等の性能を予測するのに用いることができるため、ゴム製品の設計に役立つ。 In this way, the prediction method of this embodiment can easily predict the first performance of the first rubber-like elastic body without manufacturing the first rubber-like elastic body. Therefore, the prediction method of this embodiment can significantly reduce the development cost of a rubber-like elastic body. Further, the first performance of the present embodiment is used to predict performance such as durability, abrasion resistance, or rolling resistance of a rubber product (for example, a tire) formed from the first rubber-like elastic body. This makes it useful for the design of rubber products.

次に、本実施形態の予測方法は、第1ゴム状弾性体の第1性能が、良好か否かが判断される(工程S11)。第1性能が良好か否かの判断は、第1ゴム状弾性体から形成される製品に応じて適宜行われる。第1性能が良好か否かの判断は、コンピュータ1によって行われてもよいし、オペレータによって行われてもよい。 Next, in the prediction method of this embodiment, it is determined whether the first performance of the first rubber-like elastic body is good or not (step S11). A judgment as to whether the first performance is good or not is made as appropriate depending on the product formed from the first rubber-like elastic body. The determination as to whether the first performance is good may be made by the computer 1 or may be made by the operator.

工程S11において、第1性能が良好であると判断された場合(工程S11で、「Y」)、工程S8で入力された第1材料群の配合内容、第1材料群の混練条件、第1材料群の混練時の物理量、及び、第1加硫条件に基づいて、第1ゴム状弾性体(ゴム製品)が製造される(工程S12)。 In step S11, if it is determined that the first performance is good ("Y" in step S11), the blending content of the first material group input in step S8, the kneading conditions of the first material group, and the first A first rubber-like elastic body (rubber product) is manufactured based on the physical quantities during kneading of the material group and the first vulcanization conditions (step S12).

一方、工程S11において、第1性能が良好でないと判断された場合(工程S11で、「N」)、第1材料群の配合内容、第1材料群の混練条件、第1材料群の混練時の物理量、及び、第1加硫条件の少なくとも1つを変更し(工程S13)、工程S10及び工程S11が再度実施される。これにより、本実施形態の予測方法では、所望の第1性能を有する第1ゴム状弾性体を製造することができる。 On the other hand, if it is determined in step S11 that the first performance is not good ("N" in step S11), the blending content of the first material group, the kneading conditions of the first material group, the kneading time of the first material group At least one of the physical quantity and the first vulcanization conditions is changed (step S13), and steps S10 and S11 are performed again. Thereby, with the prediction method of this embodiment, it is possible to manufacture the first rubber-like elastic body having the desired first performance.

これまでの実施形態の工程S8では、第1材料群の混練時の物理量として、第1材料群の混練条件に基づいて、第1材料群を混練したときの物理量の予測値が設定されたが、このような態様に限定されない。例えば、第1ないし3データの関係を示す第2近似応答関数に基づいて、第1材料群の混練時の物理量が計算されてもよい。図6は、本発明の他の実施形態の予測方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。この実施形態において、これまでの実施形態と同一の構成については、同一の符号を付し、説明を省略することがある。 In step S8 of the embodiments so far, the predicted value of the physical quantity when kneading the first material group was set as the physical quantity when kneading the first material group based on the kneading conditions of the first material group. , but is not limited to this embodiment. For example, the physical quantity during kneading of the first material group may be calculated based on the second approximate response function indicating the relationship between the first to third data. FIG. 6 is a flowchart showing an example of a processing procedure of a prediction method according to another embodiment of the present invention. In this embodiment, the same components as those in the previous embodiments are given the same reference numerals, and the explanation may be omitted.

この実施形態の予測方法では、第1材料群の混練時の物理量を入力する工程S8に先立ち、コンピュータ1(図3に示す)が、第1ないし3データの関係を示す第2近似応答関数を構築する(工程S14)。工程S14では、第1データ(各第2ポリマー組成物の配合内容)、第2データ(各第2ポリマー組成物の混練条件)、及び、第3データ(各第2ポリマー組成物群の混練時の物理量)を用いて、第2近似応答関数が生成される。このような第2近似応答関数は、例えば、未知の第1ポリマー組成物を構成する第1材料群の混練時の物理量を、既知の第2ポリマー組成物群(複数種類の第2ポリマー組成物)の混練時の物理量で補完して予測することができる。したがって、このような第2近似応答関数を予め構築しておくことにより、第1材料群の混練時の物理量を、容易に予測することができる。 In the prediction method of this embodiment, prior to the step S8 of inputting physical quantities during kneading of the first material group, the computer 1 (shown in FIG. 3) calculates a second approximate response function indicating the relationship between the first to third data. Construct (step S14). In step S14, first data (blending contents of each second polymer composition), second data (kneading conditions of each second polymer composition), and third data (during kneading of each second polymer composition group) A second approximate response function is generated using the physical quantities (physical quantities). Such a second approximate response function can be used, for example, to convert the physical quantity during kneading of the first material group constituting the unknown first polymer composition into the physical quantity of the known second polymer composition group (multiple types of second polymer compositions). ) can be predicted by complementing it with the physical quantities during kneading. Therefore, by constructing such a second approximate response function in advance, it is possible to easily predict the physical quantity during kneading of the first material group.

第2近似応答関数は、第1近似応答関数と同様に、種々の方法で構築することができる。この実施形態の第2近似応答関数は、第1近似応答関数と同様に、RBFが用いられる。 The second approximate response function, like the first approximate response function, can be constructed in a variety of ways. As with the first approximate response function, RBF is used as the second approximate response function in this embodiment.

この実施形態の予測方法では、第2近似応答関数を構築する工程S14の後に、第2近似応答関数の精度が、良好か否かが判断されてもよい。第2近似応答関数の精度の良否については、適宜判断することができるが、第1近似応答関数と同様に、ブラインドテストが実施されるのが望ましい。第2近似応答関数のブラインドテストについては、これまでの実施形態で説明した第1近似応答関数のブラインドテストと同様の手順で実施することができる。 In the prediction method of this embodiment, after step S14 of constructing the second approximate response function, it may be determined whether the accuracy of the second approximate response function is good. Although the accuracy of the second approximate response function can be determined as appropriate, it is preferable to conduct a blind test as with the first approximate response function. The blind test of the second approximate response function can be performed using the same procedure as the blind test of the first approximate response function described in the previous embodiments.

第2近似応答関数のブラインドテストが良好でない場合には、更新工程S9と同様に、第1ないし第5データを更新して、第2近似応答関数が再構築されるのが望ましい。これにより、この実施形態の予測方法では、第2近似応答関数を精度良く構築することができる。 If the blind test of the second approximate response function is not satisfactory, it is desirable to update the first to fifth data and reconstruct the second approximate response function, similarly to the updating step S9. Thereby, in the prediction method of this embodiment, the second approximate response function can be constructed with high accuracy.

次に、この実施形態の予測方法では、コンピュータ1(図3に示す)に、第1材料群の配合内容、及び、混練条件が入力される(工程S15)。この実施形態の第1ゴム状弾性体は、現実には存在していない未知のゴム状弾性体である。これらの配合内容、及び、混練条件については、これまでの実施形態の工程S8と同様に、適宜設定することができる。 Next, in the prediction method of this embodiment, the composition of the first material group and the kneading conditions are input to the computer 1 (shown in FIG. 3) (step S15). The first rubber-like elastic body of this embodiment is an unknown rubber-like elastic body that does not actually exist. These blending contents and kneading conditions can be appropriately set as in step S8 of the previous embodiments.

次に、この実施形態の予測方法では、コンピュータ1(図3に示す)が、第1材料群の配合内容及び混練条件と、第2近似応答関数とに基づいて、第1材料群の混練時の物理量を計算する(工程S16)。工程S16では、工程S15で入力された第1材料群の配合内容及び混練条件が、第2近似応答関数に代入される。これにより、工程S16では、第1材料群の混練時の物理量を計算することができる。 Next, in the prediction method of this embodiment, the computer 1 (shown in FIG. 3) calculates the kneading time of the first material group based on the blending contents and kneading conditions of the first material group, and the second approximate response function. The physical quantity is calculated (step S16). In step S16, the blending details and kneading conditions of the first material group input in step S15 are substituted into the second approximate response function. Thereby, in step S16, the physical quantity during kneading of the first material group can be calculated.

第2近似応答関数は、第2ポリマー組成物群(複数種類の第2ポリマー組成物)に含まれていない第1ポリマー組成物について、その第1ポリマー組成物を構成する第1材料群の混練時の物理量を、各第2ポリマー組成物の混練時の物理量で補完して予測するためのものである。したがって、工程S16では、第1材料群の配合内容及び混練条件が、第2近似応答関数に代入されることにより、第1材料群の混練時の物理量(本例では、ロータのトルク、及び、チャンバー内の温度)を容易に計算(予測)することができる。計算された第1材料群の混練時の物理量は、次の工程S8において、第1材料群の混練時の物理量として入力される。 The second approximate response function is, for a first polymer composition that is not included in the second polymer composition group (multiple types of second polymer compositions), the kneading of the first material group constituting the first polymer composition. This is for predicting the physical quantity at the time of kneading by complementing it with the physical quantity at the time of kneading of each second polymer composition. Therefore, in step S16, the blending contents and kneading conditions of the first material group are substituted into the second approximate response function, so that the physical quantities during kneading of the first material group (in this example, rotor torque and The temperature inside the chamber can be easily calculated (predicted). The calculated physical quantity during kneading of the first material group is input as the physical quantity during kneading of the first material group in the next step S8.

このように、この実施形態の予測方法では、第2近似応答関数を用いて、第1材料群の混練時の物理量を予測することができるため、例えば、第1材料群の混練条件から混練時の物理量を予測していた実施形態に比べて、オペレータの経験や勘に左右されることなく、第1材料群の混練時の物理量を一意に求めることができる。したがって、この実施形態の予測方法では、第1ゴム状弾性体の第1性能の予測がバラつくのを防ぐことができる。 In this way, in the prediction method of this embodiment, it is possible to predict the physical quantity during kneading of the first material group using the second approximate response function. Compared to the embodiment in which the physical quantity is predicted, the physical quantity at the time of kneading of the first material group can be uniquely determined without being influenced by the operator's experience or intuition. Therefore, with the prediction method of this embodiment, it is possible to prevent variations in the prediction of the first performance of the first rubber-like elastic body.

また、この実施形態の工程S13において、第1材料群の混練時の物理量の更新には、第2近似応答関数を用いて予測された混練時の物理量が用いられるのが望ましい。 Further, in step S13 of this embodiment, it is desirable that the physical quantities during kneading predicted using the second approximate response function be used for updating the physical quantities during kneading of the first material group.

これまでの実施形態では、第1ゴム状弾性体の第1性能が予測される方法が例示されたが、このような態様に限定されない。例えば、第1性能の物性値を有する第1ゴム状弾性体について、第1材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第1加硫条件の少なくとも一つが予測されてもよい。図7は、本発明のさらに他のゴム状弾性体の予測方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、この実施形態において、これまでの実施形態と同一の構成については、同一の符号を付し、説明を省略することがある。 In the embodiments so far, a method for predicting the first performance of the first rubber-like elastic body has been exemplified, but the method is not limited to such an aspect. For example, for the first rubber-like elastic body having the physical property value of the first performance, at least one of the blending contents of the first material group, kneading conditions, physical quantities during kneading, and first vulcanization conditions may be predicted. FIG. 7 is a flowchart showing an example of the processing procedure of still another rubber-like elastic body prediction method of the present invention. In addition, in this embodiment, the same components as those in the previous embodiments are denoted by the same reference numerals, and the description thereof may be omitted.

この実施形態の予測方法では、工程S7において、第1近似応答関数が良好であると判断された後に(工程S7で、「Y」)、コンピュータ1(図3に示す)に、第1性能の物性値が入力される(工程S17)。第1性能の物性値は、第2ゴム状弾性体群(複数種類の第2ゴム状弾性体)に含まれていない第1ゴム状弾性体について、その第1ゴム状弾性体に要求される第1性能の物性値である。工程S17では、第1性能(この実施形態では、貯蔵弾性率E'、損失弾性率E"及び損失正接tanδ)の少なくとも一つについて、所望の物性値が入力される。この実施形態では、これらの第1性能の全てについて、所望の物性値が入力される。これらの物性値は、コンピュータ1に記憶される。 In the prediction method of this embodiment, after it is determined that the first approximate response function is good in step S7 ("Y" in step S7), the computer 1 (shown in FIG. 3) is asked to calculate the first performance. Physical property values are input (step S17). The physical property value of the first performance is required for a first rubber-like elastic body that is not included in the second rubber-like elastic body group (multiple types of second rubber-like elastic bodies). This is the physical property value of the first performance. In step S17, a desired physical property value is input for at least one of the first performances (in this embodiment, storage modulus E', loss modulus E", and loss tangent tan δ). In this embodiment, these Desired physical property values are input for all of the first performances.These physical property values are stored in the computer 1.

次に、この実施形態の予測方法では、コンピュータ1(図3に示す)が、第1近似応答関数と、第1性能の物性値とに基づいて、第1材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第1加硫条件の少なくとも一つを計算する(工程S18)。この工程S18では、先ず、第1近似応答関数の逆関数が求められる。この逆関数は、第1性能の物性値の入力に対して、その物性値を有する第1ゴム状弾性体の第1材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第1加硫条件の少なくとも1つを出力するためのものである。 Next, in the prediction method of this embodiment, the computer 1 (shown in FIG. 3) determines the blending content of the first material group, the kneading conditions, and the like based on the first approximate response function and the physical property value of the first performance. At least one of the physical quantity during kneading and the first vulcanization conditions is calculated (step S18). In this step S18, first, an inverse function of the first approximate response function is determined. This inverse function calculates, in response to the input of the physical property value of the first performance, the formulation content of the first material group of the first rubber-like elastic body having the physical property value, kneading conditions, physical quantities during kneading, and first vulcanization conditions. This is for outputting at least one of the following.

逆関数は、遺伝的アルゴリズム(GA(Genetic Algorithm))や、粒子群最適化(PSO(Particle Swarm Optimization))等の最適化手法に基づいて求められる。このような逆関数は、例えば、上記特許文献1に記載のコンピュータソフトウエアで容易に求めることができる。 The inverse function is obtained based on an optimization method such as a genetic algorithm (GA) or a particle swarm optimization (PSO). Such an inverse function can be easily obtained using the computer software described in Patent Document 1, for example.

次に、工程S18では、第1近似応答関数の逆関数に、第1性能の物性値(目的関数)が代入される。これにより、工程S18では、第1性能の物性値を有する第1ゴム状弾性体を製造するために必要な第1材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第1加硫条件の少なくとも1つ(本例では、配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第1加硫条件の全て)が、上記最適化手法に基づいて、第1データ~第5データで補完して求められる。 Next, in step S18, the physical property value (objective function) of the first performance is substituted into the inverse function of the first approximate response function. As a result, in step S18, the composition of the first material group, kneading conditions, physical quantities during kneading, and first vulcanization conditions necessary for manufacturing the first rubber-like elastic body having physical property values of the first performance are determined. At least one (in this example, all of the formulation contents, kneading conditions, physical quantities during kneading, and first vulcanization conditions) is determined by supplementing with the first to fifth data based on the above optimization method. .

このように、この実施形態の予測方法は、第1性能の物性値から、第1性能の物性値を有する第1ゴム状弾性体を製造するために必要な情報(即ち、第1材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第1加硫条件の少なくとも1つ)を容易に求めることができる。このため、この実施形態の予測方法は、第1ゴム状弾性体の試作や評価を繰り返したり、オペレータの経験や勘に左右されたりすることなく、所望の第1性能の物性値を有する第1ゴム状弾性体を製造するために必要な情報を確実に特定することができる。 In this way, the prediction method of this embodiment provides information necessary for manufacturing the first rubber-like elastic body having the physical property value of the first performance (i.e., the information of the first material group) from the physical property value of the first performance. At least one of the blending contents, kneading conditions, physical quantities during kneading, and first vulcanization conditions can be easily determined. For this reason, the prediction method of this embodiment allows the first rubber-like elastic body to have the physical property values of the desired first performance without repeating trial production and evaluation of the first rubber-like elastic body, and without being influenced by the operator's experience and intuition. Information necessary for manufacturing a rubber-like elastic body can be reliably specified.

この実施形態の予測方法では、第1性能の物性値を有する第1ゴム状弾性体について、第1材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第1加硫条件を求めることができるが、これらの求められた情報では、製造コストの予算超過を招く場合や、材料の調達が困難である場合がある。このため、予測方法では、工程S18に先立ち、第1材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第1加硫条件の少なくとも1つについて、予め定められた制約条件が設定されてもよい。これらの制約条件は、例えば、製造コスト等に応じて、適宜設定することができる。 In the prediction method of this embodiment, it is possible to determine the blending content of the first material group, kneading conditions, physical quantities during kneading, and first vulcanization conditions for the first rubber-like elastic body having the physical property value of the first performance. However, the requested information may cause production costs to exceed the budget or may make it difficult to procure materials. Therefore, in the prediction method, prior to step S18, predetermined constraints are set for at least one of the blending content of the first material group, kneading conditions, physical quantities during kneading, and first vulcanization conditions. good. These constraint conditions can be set as appropriate depending on, for example, manufacturing costs and the like.

配合内容の制約条件は、例えば、工程S18で計算される第1材料群(複数の第1材料)の配合割合を、予め定められた範囲に限定するためのものである。この制約条件は、例えば、第1ゴム状弾性体の製造コストの予算や、第1ゴム状弾性体を製造する工場で調達可能な第1材料に基づいて設定される。このような制約条件が設定されることにより、この実施形態の予測方法では、工程S18において、第1ゴム状弾性体の製造コストの予算超過を防ぎつつ、調達可能な第1材料の配合割合を求めるのに役立つ。 The constraint on the blending content is, for example, for limiting the blending ratio of the first material group (a plurality of first materials) calculated in step S18 to a predetermined range. This constraint condition is set based on, for example, the budget for manufacturing costs of the first rubber-like elastic body and the first material that can be procured at a factory that manufactures the first rubber-like elastic body. By setting such constraints, in the prediction method of this embodiment, in step S18, the blending ratio of the first material that can be procured is determined while preventing the manufacturing cost of the first rubber-like elastic body from exceeding the budget. Helpful in your search.

混練条件の制約条件は、例えば、工程S18で計算されるチャンバーの容積に対する第2材料群の充填率、ロータの回転数、及び、混練停止条件を、予め定められた範囲に限定するためのものである。これらの制約条件は、例えば、混練機2(図1に示す)の仕様等に基づいて設定される。このような制約条件が設定されることにより、この実施形態の予測方法は、工程S18において、混練機2の仕様では困難な混練条件が計算されるのを防ぐことができる。 The constraints on the kneading conditions are, for example, for limiting the filling rate of the second material group to the volume of the chamber calculated in step S18, the rotation speed of the rotor, and the kneading stop conditions to a predetermined range. It is. These constraint conditions are set based on, for example, the specifications of the kneader 2 (shown in FIG. 1). By setting such constraints, the prediction method of this embodiment can prevent kneading conditions that are difficult to calculate based on the specifications of the kneader 2 in step S18.

混練時の物理量の制約条件は、例えば、工程S18で計算されるロータのトルク、及び、チャンバー内の温度を、予め定められた範囲に限定するためのものである。これらの制約条件は、例えば、混練機2(図1に示す)の仕様等に基づいて設定される。このような制約条件が設定されることにより、この実施形態の予測方法は、工程S18において、混練機2の仕様では困難な混練時の物理量が計算されるのを防ぐことができる。 The physical quantity constraints during kneading are, for example, for limiting the rotor torque and the temperature in the chamber calculated in step S18 to predetermined ranges. These constraint conditions are set based on, for example, the specifications of the kneader 2 (shown in FIG. 1). By setting such constraints, the prediction method of this embodiment can prevent physical quantities during kneading, which are difficult to calculate with the specifications of the kneader 2, from being calculated in step S18.

第1加硫条件の制約条件は、例えば、工程S18で計算される加硫温度、及び、加硫時間を、予め定められた範囲に限定するためのものである。これらの制約条件は、例えば、第1ゴム状弾性体を製造するための金型の構成、加熱手段、及び、ランニングコスト等に基づいて設定される。このような制約条件が設定されることにより、この実施形態の予測方法は、工程S18において、ゴム状弾性体の製造コストが超過するような加硫条件が計算されるのを防ぐことができる。 The constraints of the first vulcanization conditions are, for example, to limit the vulcanization temperature and vulcanization time calculated in step S18 to a predetermined range. These constraint conditions are set based on, for example, the configuration of the mold for manufacturing the first rubber-like elastic body, the heating means, the running cost, and the like. By setting such constraints, the prediction method of this embodiment can prevent vulcanization conditions that would cause the manufacturing cost of the rubber-like elastic body to exceed the calculation in step S18.

以上、本発明の特に好ましい実施形態について詳述したが、本発明は図示の実施形態に限定されることなく、種々の態様に変形して実施しうる。 Although particularly preferred embodiments of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to the illustrated embodiments, and can be modified and implemented in various ways.

[実施例A]
図4に示した処理手順に基づいて、複数の第1材料群を混練して第1ポリマー組成物を得る工程と、第1ポリマー組成物を第1加硫条件で加硫する工程とを経て得られた第1ゴム状弾性体の第1性能が予測された(実施例1)。実施例1の予測方法では、コンピュータに、第1材料群から選択される1以上のポリマーを含む複数種類の第2材料群からなる12種類の第2ポリマー組成物群(第2ポリマー組成物1~12)の配合内容を含む第1データが入力された。
[Example A]
Based on the processing procedure shown in FIG. 4, a step of kneading a plurality of first material groups to obtain a first polymer composition, and a step of vulcanizing the first polymer composition under first vulcanization conditions are performed. The first performance of the obtained first rubber-like elastic body was predicted (Example 1). In the prediction method of Example 1, a computer is programmed to predict 12 types of second polymer composition groups (second polymer composition 1 The first data including the formulation contents of 12) to 12) was input.

配合内容は、各第2ポリマー組成物について、個々の第2材料の分子に関する情報と、第2材料の配合割合とがそれぞれ含まれている。個々の第2材料の分子に関する情報は、明細書中の記載、及び、上記特許文献1の記載に基づいて取得された。 The blending contents include information regarding the molecules of each second material and the blending ratio of the second material for each second polymer composition. Information regarding the molecules of each second material was obtained based on the description in the specification and the description in Patent Document 1 mentioned above.

第2ポリマー組成物1~3、第2ポリマー組成物4~6、第2ポリマー組成物7~9、及び、第2ポリマー組成物10~12は、それぞれ同一の配合割合に設定されている。配合割合については、次のとおりである。なお、下記の配合割合のうち、「変量」と記載のないものは、全ての第2ポリマー組成物1~12において、同一に設定されている。
ポリマー:
s-SBR(油添) :55(phr)
s-SBR(非油添) :30(phr)
BR :30(phr)
フィラー:
カーボンブラック :13~54(phr)の間で変量
シリカ :26~72(phr)の間で変量
カップリング剤(TESPD):2.08~5.76(phr)の間で変量
ミネラルオイル :1.25~25.5(phr)の間で変量
加硫促進剤等:
酸化亜鉛 :1.5(phr)
ステアリン酸 :1.5(phr)
硫黄 :1.2~1.8(phr)の間で変量
加硫促進剤(CZ) :1.7(phr)
加硫促進剤(DPG) :2.2(phr)
The second polymer compositions 1 to 3, the second polymer compositions 4 to 6, the second polymer compositions 7 to 9, and the second polymer compositions 10 to 12 are each set at the same blending ratio. The mixing ratio is as follows. Note that among the blending ratios listed below, those not described as "variables" are set to be the same for all second polymer compositions 1 to 12.
polymer:
s-SBR (oil added): 55 (phr)
s-SBR (non-oil added): 30 (phr)
BR: 30 (phr)
Filler:
Carbon black: Variable between 13 and 54 (phr) Silica: Variable between 26 and 72 (phr) Coupling agent (TESPD): Variable between 2.08 and 5.76 (phr) Mineral oil: 1 Variable vulcanization accelerator, etc. between .25 and 25.5 (phr):
Zinc oxide: 1.5 (phr)
Stearic acid: 1.5 (phr)
Sulfur: Variable between 1.2 and 1.8 (phr) Vulcanization accelerator (CZ): 1.7 (phr)
Vulcanization accelerator (DPG): 2.2 (phr)

次に、実施例1の予測方法では、コンピュータに、第2ポリマー組成物群の混練条件を含む第2データが入力された。混練条件は、チャンバーの容積に対する第2材料群の充填率(以下、単に「充填率」ということがある。)、ロータの回転数、及び、混練停止条件が設定された。 Next, in the prediction method of Example 1, second data including kneading conditions for the second polymer composition group was input into the computer. The kneading conditions were set as the filling rate of the second material group with respect to the volume of the chamber (hereinafter sometimes simply referred to as "filling rate"), the rotation speed of the rotor, and the kneading stop condition.

充填率及びロータの回転数は、互いに異なる3つの条件(条件1~3)が設定された。第2ポリマー組成物1~3には、それぞれ異なる条件1~3が設定された。同様に、第2ポリマー組成物4~6、第2ポリマー組成物7~9、及び、第2ポリマー組成物10~12にも、条件1~3がそれぞれ設定された。一方、混練停止条件は、全ての第2ポリマー組成物1~12で同一に設定された。
条件1:
充填率:70%
ロータの回転数:55rpm
条件2:
充填率:75%
ロータの回転数:45rpm
条件3:
充填率:65%
ロータの回転数:65rpm
混練停止条件:
第1混練停止条件:120℃
第2混練停止条件:155℃
Three different conditions (conditions 1 to 3) were set for the filling rate and the rotation speed of the rotor. Different conditions 1 to 3 were set for the second polymer compositions 1 to 3, respectively. Similarly, conditions 1 to 3 were set for second polymer compositions 4 to 6, second polymer compositions 7 to 9, and second polymer compositions 10 to 12, respectively. On the other hand, the kneading stop conditions were set to be the same for all second polymer compositions 1 to 12.
Condition 1:
Filling rate: 70%
Rotor rotation speed: 55rpm
Condition 2:
Filling rate: 75%
Rotor rotation speed: 45rpm
Condition 3:
Filling rate: 65%
Rotor rotation speed: 65rpm
Kneading stop conditions:
First kneading stop condition: 120°C
Second kneading stop condition: 155°C

次に、実施例1の予測方法では、コンピュータに、第2ポリマー組成物群(第2ポリマー組成物1~12)の混練時の物理量を含む第3データが入力された。混練時の物理量は、第2ポリマー組成物1~12を、上記混練条件で混練したときに測定されたロータのトルク、及び、チャンバー内の温度を含んでいる。ロータのトルクは、第1工程U1~第3工程U3について、各工程で測定されたトルクの積分値がそれぞれ設定された。一方、チャンバー内の温度は、第1工程U1~第3工程U3について、各工程で測定された温度の平均値がそれぞれ設定された。 Next, in the prediction method of Example 1, third data including the physical quantities of the second polymer composition group (second polymer compositions 1 to 12) during kneading was input into the computer. The physical quantities during kneading include the torque of the rotor and the temperature in the chamber, which were measured when the second polymer compositions 1 to 12 were kneaded under the above kneading conditions. As for the rotor torque, the integral value of the torque measured in each process was set for the first process U1 to the third process U3. On the other hand, the temperature in the chamber was set to the average value of the temperatures measured in each of the first to third steps U1 to U3.

次に、実施例1の予測方法では、コンピュータに、第2ポリマー組成物群から得られた複数種類の第2ゴム状弾性体群の加硫条件を含む第4データが入力された。加硫条件は、上記特許文献1と同様に、第2ゴム状弾性体1~12の加硫温度曲線に基づいて、定熱時、昇温時、及び、放熱時毎に求められた変数a、C、kが設定された。各第2ゴム状弾性体1~12の加硫条件は、同一のものが設定されている。 Next, in the prediction method of Example 1, fourth data including vulcanization conditions for a plurality of types of second rubber-like elastic body groups obtained from the second polymer composition group was input into the computer. Similar to Patent Document 1, the vulcanization conditions are the variable a determined at each time of constant heating, heating, and heat dissipation based on the vulcanization temperature curves of the second rubber-like elastic bodies 1 to 12. ,C,k were set. The same vulcanization conditions are set for each of the second rubber-like elastic bodies 1 to 12.

次に、実施例の1予測方法では、コンピュータに、第2ゴム状弾性体群の第1性能を含む第5データが入力された。第1性能には、貯蔵弾性率E'、損失弾性率E"及び損失正接tanδが入力された。各第2ゴム状弾性体1~12について、これらの第1性能が測定され、コンピュータに入力された。 Next, in the first prediction method of the example, fifth data including the first performance of the second rubber-like elastic body group was input to the computer. For the first performance, the storage modulus E', loss modulus E'', and loss tangent tan δ were input. For each of the second rubber-like elastic bodies 1 to 12, these first performances were measured and input into the computer. It was done.

次に、実施例1の予測方法では、コンピュータが、第1ないし5データの関係を示す第1近似応答関数が構築された。そして、第1近似応答関数の精度が良好であるか否かが、第2ゴム状弾性体1~12の材料の配合内容、混練条件、混練時の物理量、及び、加硫条件に基づいて、ブラインドテストが実施された。 Next, in the prediction method of Example 1, the computer constructed a first approximate response function indicating the relationship between the first to fifth data. Whether or not the accuracy of the first approximation response function is good is determined based on the composition of the materials of the second rubber-like elastic bodies 1 to 12, kneading conditions, physical quantities during kneading, and vulcanization conditions. A blind test was conducted.

ブライドテストでは、先ず、第2ゴム状弾性体1~12のうち、1つの第2ゴム状弾性体が選択された。次に、ブラインドテストでは、選択されていない残りの第2ゴム状弾性体の第1データ、第2データ、第3データ、第4データ及び第5データを用いて第1近似応答関数が構築された。次に、ブラインドテストでは、選択された一つの第2ゴム状弾性体について、第2ポリマー組成物の配合内容、混練条件、混練時の物理量、及び、加硫条件に基づいて、第1性能が予測された。この第1性能は、第2ゴム状弾性体1~12の全てについて予測された。そして、予測された第2ゴム状弾性体1~12の第1性能と、実際に測定された第2ゴム状弾性体1~12の第1性能との相関が確認された。図8は、実施例1の第1性能の予測値と、第1性能の実測値との関係を示すグラフである。図8での第1性能は、30℃におけるtanδである。 In the bride test, first, one second rubber-like elastic body was selected from among the second rubber-like elastic bodies 1 to 12. Next, in a blind test, a first approximate response function is constructed using the first data, second data, third data, fourth data, and fifth data of the remaining unselected second rubber-like elastic body. Ta. Next, in a blind test, for one selected second rubber-like elastic body, the first performance was determined based on the content of the second polymer composition, kneading conditions, physical quantities during kneading, and vulcanization conditions. Predicted. This first performance was predicted for all of the second rubber-like elastic bodies 1 to 12. A correlation between the predicted first performance of the second rubber-like elastic bodies 1 to 12 and the actually measured first performance of the second rubber-like elastic bodies 1 to 12 was confirmed. FIG. 8 is a graph showing the relationship between the predicted value of the first performance and the measured value of the first performance in Example 1. The first performance in FIG. 8 is tan δ at 30°C.

比較のために、第3データ(混練時の物理量)を含めずに、第1データ、第2データ、第4データ及び第5データの関係を示す近似応答関数が構築された(比較例)。比較例では、近似応答関数の精度が良好であるか否かが、第2ゴム状弾性体1~12の材料の配合内容、混練条件、及び、加硫条件に基づいて、ブラインドテストが実施された。比較例のブラインドテストは、第3データ、及び、混練時の物理量を用いない点を除いて、実施例1のブラインドテストと同様の手順で実施される。図9は、比較例の第1性能の予測値と、第1性能の実測値との関係を示すグラフである。図9での第1性能は、30℃におけるtanδである。 For comparison, an approximate response function indicating the relationship between the first data, second data, fourth data, and fifth data was constructed without including the third data (physical quantities during kneading) (comparative example). In the comparative example, a blind test was conducted to determine whether the accuracy of the approximate response function was good based on the composition of the materials of the second rubber-like elastic bodies 1 to 12, kneading conditions, and vulcanization conditions. Ta. The blind test of the comparative example is carried out in the same procedure as the blind test of Example 1, except that the third data and the physical quantity at the time of kneading are not used. FIG. 9 is a graph showing the relationship between the predicted value of the first performance and the measured value of the first performance in the comparative example. The first performance in FIG. 9 is tan δ at 30°C.

図8に示した実施例1において、第1性能の予測値と、第1性能の実測値との決定係数R2は、0.9884であった。一方、図9に示した比較例において、第1性能の予測値と、第1性能の実測値との決定係数R2は、0.9328であった。したがって、第1性能に影響する混練時の物理量を考慮できる実施例1は、混練時の物理量を考慮できない比較例に比べて、第1近似応答関数を精度良く求めることができた。このような実施例1の第1近似応答関数に、第1材料群の配合内容と、第1材料群の混練条件と、第1材料群の混練時の物理量と、第1加硫条件とが代入されることにより、第1ゴム状弾性体の第1性能を精度良く予測することができることが確認できた。 In Example 1 shown in FIG. 8, the coefficient of determination R 2 between the predicted value of the first performance and the measured value of the first performance was 0.9884. On the other hand, in the comparative example shown in FIG. 9, the coefficient of determination R 2 between the predicted value of the first performance and the measured value of the first performance was 0.9328. Therefore, in Example 1, in which the physical quantities during kneading that affect the first performance can be taken into account, the first approximate response function could be determined with higher accuracy than in the comparative example, in which the physical quantities during kneading cannot be considered. In the first approximate response function of Example 1, the blending contents of the first material group, the kneading conditions of the first material group, the physical quantities during kneading of the first material group, and the first vulcanization conditions are added. It was confirmed that the first performance of the first rubber-like elastic body could be predicted with high accuracy by substitution.

[実施例B]
図6に示した処理手順に基づいて、複数の第1材料群を混練して第1ポリマー組成物を得る工程と、第1ポリマー組成物を第1加硫条件で加硫する工程とを経て得られた第1ゴム状弾性体の第1性能が予測された(実施例2)。実施例2の予測方法では、実施例1の予測方法と同様に、第2ゴム状弾性体の第1ないし5データの関係を示す第1近似応答関数が構築された。
[Example B]
Based on the processing procedure shown in FIG. 6, a step of kneading a plurality of first material groups to obtain a first polymer composition, and a step of vulcanizing the first polymer composition under first vulcanization conditions are performed. The first performance of the obtained first rubber-like elastic body was predicted (Example 2). In the prediction method of Example 2, similarly to the prediction method of Example 1, a first approximate response function indicating the relationship between the first to fifth data of the second rubber-like elastic body was constructed.

さらに、実施例2の予測方法では、コンピュータが、第1ないし3データの関係を示す第2近似応答関数が構築された。そして、第2近似応答関数の精度が良好であるか否かが、第2ポリマー組成物1~12の配合内容、及び、混練条件に基づいて、ブラインドテストが実施された。 Furthermore, in the prediction method of Example 2, the computer constructed a second approximate response function indicating the relationship between the first to third data. Then, a blind test was conducted to determine whether the accuracy of the second approximate response function was good based on the blending contents of the second polymer compositions 1 to 12 and the kneading conditions.

第2近似応答関数のブラインドテストでは、先ず、第2ポリマー組成物1~12のうち、一つの第2ポリマー組成物が選択された。次に、ブラインドテストでは、選択されていない残りの第2ポリマー組成物の第1データ、第2データ、及び、第3データを用いて第2近似応答関数が構築された。次に、ブラインドテストでは、選択された一つの第2ポリマー組成物について、材料の配合内容、及び、混練条件に基づいて、混練時の物理量が予測された。混練時の物理量は、第2ゴム状弾性体1~12の全てについて予測された。そして、予測された第2ゴム状弾性体1~12の混練時の物理量と、実際に測定された第2ゴム状弾性体1~12の混練時の物理量との相関が確認された。 In the blind test of the second approximate response function, one second polymer composition was first selected from among second polymer compositions 1-12. Next, in a blind test, a second approximate response function was constructed using the first, second, and third data of the remaining unselected second polymer composition. Next, in a blind test, the physical quantities of the selected second polymer composition during kneading were predicted based on the blending contents of the materials and the kneading conditions. The physical quantities during kneading were predicted for all of the second rubber-like elastic bodies 1 to 12. A correlation between the predicted physical quantities of the second rubber-like elastic bodies 1 to 12 during kneading and the actually measured physical quantities of the second rubber-like elastic bodies 1 to 12 during kneading was confirmed.

実施例2では、混練時の物理量の予測値と、混練時の物理量の実測値との決定係数R2は、0.9905であった。したがって、実施例2では、第2近似応答関数を精度良く求めることができた。このような実施例2の第2近似応答関数に、第1材料群の配合内容と、第1材料群の混練条件とが代入されることにより、第1材料群の混練時の物理量を計算することができるため、オペレータの経験や勘に左右されることなく、第1材料群の混練時の物理量を一意に予測することができた。 In Example 2, the coefficient of determination R 2 between the predicted value of the physical quantity during kneading and the measured value of the physical quantity during kneading was 0.9905. Therefore, in Example 2, the second approximate response function could be obtained with high accuracy. By substituting the blending contents of the first material group and the kneading conditions of the first material group into the second approximate response function of Example 2, the physical quantity during kneading of the first material group is calculated. Therefore, the physical quantity during kneading of the first material group could be uniquely predicted without being influenced by the operator's experience or intuition.

実施例2では、第1近似応答関数に、予測された第1材料群の混練時の物理量と、第1材料群の配合内容、混練条件及び第1加硫条件とが代入されることにより、第1ゴム状弾性体の第1性能を精度良く予測することができることが確認できた。 In Example 2, the predicted physical quantities during kneading of the first material group, the blending contents of the first material group, the kneading conditions, and the first vulcanization conditions are substituted into the first approximate response function. It was confirmed that the first performance of the first rubber-like elastic body could be predicted with high accuracy.

[実施例C]
図7に示した処理手順に基づいて、予め定められた第1性能の物性値を有する第1ゴム状弾性体について、第1材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第1加硫条件が予測された(実施例3)。実施例3の予測方法では、実施例1の予測方法と同様に、第2ゴム状弾性体の第1ないし5データの関係を示す第1近似応答関数が構築された。そして、第1近似応答関数に、第1性能の所望の物性値を代入して、第1材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第1加硫条件が計算された。
[Example C]
Based on the processing procedure shown in FIG. Sulfur conditions were predicted (Example 3). In the prediction method of Example 3, similarly to the prediction method of Example 1, a first approximate response function indicating the relationship between the first to fifth data of the second rubber-like elastic body was constructed. Then, by substituting the desired physical property values of the first performance into the first approximate response function, the blending contents of the first material group, kneading conditions, physical quantities during kneading, and first vulcanization conditions were calculated.

計算された第1材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第1加硫条件に基づいて、第1ポリマー組成物、及び、第1ゴム状弾性体が製造された。そして、製造された第1ゴム状弾性体の第1性能が測定され、第1材料群の配合内容等の計算に用いられた第1性能(貯蔵弾性率E'、損失弾性率E"及び損失正接tanδ)の物性値との相関が求められた。 A first polymer composition and a first rubber-like elastic body were manufactured based on the calculated blending contents of the first material group, kneading conditions, physical quantities during kneading, and first vulcanization conditions. Then, the first performance of the manufactured first rubber-like elastic body is measured, and the first performance (storage modulus E', loss modulus E'', and loss The correlation between the tangent (tan δ) and the physical property values was determined.

テストの結果、実施例3では、いずれの第1性能(貯蔵弾性率E'、損失弾性率E"及び損失正接tanδ)も、5%未満の誤差であった。なお、誤差が5%以下であれば、十分な予測精度である。このように、実施例3の予測方法は、第1性能の所望の物性値を有する第1ゴム状弾性体について、第1材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第1加硫条件を精度良く求めることができた。 As a result of the test, in Example 3, all of the first performances (storage modulus E', loss modulus E'', and loss tangent tan δ) had an error of less than 5%. If so, the prediction accuracy is sufficient.As described above, the prediction method of Example 3 is based on the formulation content of the first material group and the kneading conditions for the first rubber-like elastic body having the desired physical property value of the first performance. , the physical quantities during kneading and the first vulcanization conditions could be determined with high accuracy.

S1 第1データを入力する工程
S2 第2データを入力する工程
S3 第3データを入力する工程
S4 第4データを入力する工程
S5 第5データを入力する工程
S6 第6データを入力する工程
S10 第1性能を計算する工程
S1 Step of inputting the first data S2 Step of inputting the second data S3 Step of inputting the third data S4 Step of inputting the fourth data S5 Step of inputting the fifth data S6 Step of inputting the sixth data S10 1 Process of calculating performance

Claims (8)

複数の第1材料群を混練して第1ポリマー組成物を得る工程と、前記第1ポリマー組成物を第1加硫条件で加硫する工程とを経て得られた第1ゴム状弾性体について、予め定められた第1性能を予測するための方法であって、
コンピュータに、前記第1材料群から選択される1以上のポリマーを含む複数種類の第2材料群からなる複数種類の第2ポリマー組成物群の配合内容を含む第1データを入力する工程、
前記コンピュータに、前記第2ポリマー組成物群の混練条件を含む第2データを入力する工程、
前記コンピュータに、前記第2ポリマー組成物群の混練時の物理量を含む第3データを入力する工程、
前記コンピュータに、前記第2ポリマー組成物群から得られた複数種類の第2ゴム状弾性体群の加硫条件を含む第4データを入力する工程、
前記コンピュータに、前記第2ゴム状弾性体群の前記第1性能を含む第5データを入力する工程、
前記コンピュータが、少なくとも前記第1データ、前記第2データ、前記第3データ、前記第4データ及び前記第5データの関係を示す第1近似応答関数を構築する工程、
前記コンピュータに、前記第1材料群の配合内容と、前記第1材料群の混練条件と、前記第1材料群の混練時の物理量と、前記第1加硫条件とを入力する工程、並びに、
前記コンピュータが、前記第1材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び前記第1加硫条件と、前記第1近似応答関数とに基づいて、前記第1ゴム状弾性体の前記第1性能を計算する工程を含む、
ゴム状弾性体の予測方法。
Regarding the first rubber-like elastic body obtained through the steps of kneading a plurality of first material groups to obtain a first polymer composition and vulcanizing the first polymer composition under first vulcanization conditions. , a method for predicting a predetermined first performance, the method comprising:
inputting into the computer first data including the formulation contents of a plurality of second polymer composition groups made up of a plurality of second material groups containing one or more polymers selected from the first material group;
inputting second data including kneading conditions for the second polymer composition group into the computer;
inputting third data including physical quantities of the second polymer composition group during kneading into the computer;
inputting fourth data including vulcanization conditions for a plurality of types of second rubber-like elastic body groups obtained from the second polymer composition group into the computer;
inputting fifth data including the first performance of the second rubber-like elastic body group into the computer;
the computer constructing a first approximate response function indicating a relationship among at least the first data, the second data, the third data, the fourth data, and the fifth data;
inputting into the computer the blending details of the first material group, the kneading conditions of the first material group, the physical quantities during kneading of the first material group, and the first vulcanization conditions, and
The computer determines the first vulcanization of the first rubber-like elastic body based on the blending contents of the first material group, kneading conditions, physical quantities during kneading, the first vulcanization conditions, and the first approximate response function. 1 Including the process of calculating performance,
Prediction method for rubber-like elastic bodies.
前記第1材料群の混練時の物理量を入力する工程に先立ち、前記コンピュータが、前記第1データ、前記第2データ及び前記3データの関係を示す第2近似応答関数を構築する工程と、
前記コンピュータが、前記第1材料群の配合内容及び混練条件と、前記第2近似応答関数とに基づいて、前記第1材料群の混練時の物理量を計算する工程をさらに含み、
前記第1材料群の混練時の物理量を入力する工程は、計算された前記物理量を入力する工程を含む、請求項1記載のゴム状弾性体の予測方法。
Prior to the step of inputting physical quantities during kneading of the first material group, the computer constructs a second approximate response function indicating a relationship between the first data, the second data, and the third data;
The computer further includes a step of calculating a physical quantity during kneading of the first material group based on the blending contents and kneading conditions of the first material group and the second approximate response function,
2. The rubber-like elastic body prediction method according to claim 1, wherein the step of inputting the physical quantity during kneading of the first material group includes the step of inputting the calculated physical quantity.
前記第1材料群又は前記第2材料群を混練する工程は、前記第1材料群又は前記第2材料群が投入されるチャンバーと、前記チャンバー内で回転する少なくとも1本のロータとを有する混練機が用いられ、
前記混練時の物理量は、前記ロータのトルク、及び、前記チャンバー内の温度の少なくとも1つを含む、請求項1または2記載のゴム状弾性体の予測方法。
The step of kneading the first material group or the second material group includes a chamber into which the first material group or the second material group is introduced, and at least one rotor rotating within the chamber. A machine is used,
3. The method for predicting a rubber-like elastic body according to claim 1, wherein the physical quantity during kneading includes at least one of the torque of the rotor and the temperature within the chamber.
前記第1材料群及び前記第2材料群は、カーボンブラックを含む複数種類の配合剤を含み、
前記第1材料群又は前記第2材料群を混練する工程は、前記第1材料群又は前記第2材料群が投入されるチャンバーと、前記チャンバー内で回転する少なくとも1本のロータとを有する混練機が用いられ、
前記第1材料群又は前記第2材料群を混練する工程は、前記ポリマーと前記配合剤との混練を開始してから、前記ロータのトルクが最大となるまで混練する第1工程と、前記第1工程の後に、前記ポリマーと前記配合剤とを混練する第2工程とを含み、
前記混練時の物理量は、前記第1工程時の物理量と、前記第2工程時の物理量とを含む、請求項1ないし3のいずれかに記載のゴム状弾性体の予測方法。
The first material group and the second material group include multiple types of compounding agents including carbon black,
The step of kneading the first material group or the second material group includes a chamber into which the first material group or the second material group is introduced, and at least one rotor rotating within the chamber. A machine is used,
The step of kneading the first material group or the second material group includes a first step of starting kneading of the polymer and the compounding agent and then kneading until the torque of the rotor reaches a maximum; After the first step, a second step of kneading the polymer and the compounding agent,
4. The method for predicting a rubber-like elastic body according to claim 1, wherein the physical quantity during the kneading includes the physical quantity during the first step and the physical quantity during the second step.
前記第1材料群又は前記第2材料群を混練する工程は、前記第1工程に先立ち、前記配合剤を含まない前記ポリマーを素練りする第3工程をさらに含み、
前記混練時の物理量は、前記第3工程時の物理量をさらに含む、請求項4記載のゴム状弾性体の予測方法。
Prior to the first step, the step of kneading the first material group or the second material group further includes a third step of masticating the polymer that does not contain the compounding agent,
5. The method for predicting a rubber-like elastic body according to claim 4, wherein the physical quantities during the kneading further include the physical quantities during the third step.
前記第1材料群又は前記第2材料群を混練する工程は、前記第1材料群又は前記第2材料群が投入されるチャンバーと、前記チャンバー内で回転する少なくとも1本のロータとを有する混練機が用いられ、
前記混練条件は、前記チャンバーの容積に対する前記第1材料群又は前記第2材料群の充填率、前記ロータの回転数、及び、混練停止条件の少なくとも1つを含む、請求項1ないし5のいずれかに記載のゴム状弾性体の予測方法。
The step of kneading the first material group or the second material group includes a chamber into which the first material group or the second material group is introduced, and at least one rotor rotating within the chamber. A machine is used,
Any one of claims 1 to 5, wherein the kneading conditions include at least one of the filling rate of the first material group or the second material group with respect to the volume of the chamber, the rotation speed of the rotor, and a kneading stop condition. A method for predicting a rubber-like elastic body as described in .
前記第1性能は、貯蔵弾性率E'、損失弾性率E"及び損失正接tanδの少なくとも一つを含む、請求項1ないし6のいずれかに記載のゴム状弾性体の予測方法。 7. The method for predicting a rubber-like elastic body according to claim 1, wherein the first performance includes at least one of a storage modulus E', a loss modulus E'', and a loss tangent tan δ. 複数の第1材料群を混練して第1ポリマー組成物を得る工程と、前記第1ポリマー組成物を第1加硫条件で加硫する工程とを経て製造され、かつ、予め定められた第1性能の物性値を有する第1ゴム状弾性体について、前記第1材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び前記第1加硫条件の少なくとも一つを予測するための方法であって、
コンピュータに、前記第1材料群から選択される1以上のポリマーを含む複数種類の第2材料群からなる複数種類の第2ポリマー組成物群の配合内容を含む第1データを入力する工程、
前記コンピュータに、前記第2ポリマー組成物群の混練条件を含む第2データを入力する工程、
前記コンピュータに、前記第2ポリマー組成物群の混練時の物理量を含む第3データを入力する工程、
前記コンピュータに、前記第2ポリマー組成物群から得られた複数種類の第2ゴム状弾性体群の加硫条件を含む第4データを入力する工程、
前記コンピュータに、前記第2ゴム状弾性体群の前記第1性能を含む第5データを入力する工程、
前記コンピュータが、少なくとも前記第1データ、前記第2データ、前記第3データ、前記第4データ及び前記第5データの関係を示す第1近似応答関数を構築する工程、
前記コンピュータに、前記第1性能の前記物性値を入力する工程、並びに、
前記コンピュータが、前記第1近似応答関数と、前記第1性能の前記物性値とに基づいて、前記第1材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び前記第1加硫条件の少なくとも一つを計算する工程を含む、
ゴム状弾性体の予測方法。
A predetermined first polymer composition is manufactured through a step of kneading a plurality of first material groups to obtain a first polymer composition, and a step of vulcanizing the first polymer composition under first vulcanization conditions. A method for predicting at least one of the blending content of the first material group, kneading conditions, physical quantities during kneading, and first vulcanization conditions for a first rubber-like elastic body having physical property values of 1 performance. hand,
inputting into the computer first data including the formulation contents of a plurality of second polymer composition groups made up of a plurality of second material groups containing one or more polymers selected from the first material group;
inputting second data including kneading conditions for the second polymer composition group into the computer;
inputting third data including physical quantities of the second polymer composition group during kneading into the computer;
inputting fourth data including vulcanization conditions for a plurality of types of second rubber-like elastic body groups obtained from the second polymer composition group into the computer;
inputting fifth data including the first performance of the second rubber-like elastic body group into the computer;
the computer constructing a first approximate response function indicating a relationship among at least the first data, the second data, the third data, the fourth data, and the fifth data;
inputting the physical property value of the first performance into the computer; and
The computer determines at least the composition of the first material group, kneading conditions, physical quantities during kneading, and first vulcanization conditions based on the first approximate response function and the physical property value of the first performance. including the step of calculating one
Prediction method for rubber-like elastic bodies.
JP2019128593A 2019-07-10 2019-07-10 Prediction method for rubber-like elastic bodies Active JP7342470B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019128593A JP7342470B2 (en) 2019-07-10 2019-07-10 Prediction method for rubber-like elastic bodies

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019128593A JP7342470B2 (en) 2019-07-10 2019-07-10 Prediction method for rubber-like elastic bodies

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2021015367A JP2021015367A (en) 2021-02-12
JP7342470B2 true JP7342470B2 (en) 2023-09-12

Family

ID=74531418

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019128593A Active JP7342470B2 (en) 2019-07-10 2019-07-10 Prediction method for rubber-like elastic bodies

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7342470B2 (en)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018147460A (en) 2017-03-06 2018-09-20 住友ゴム工業株式会社 Method for predicting performance of rubber elastic body
JP2018161853A (en) 2017-03-27 2018-10-18 住友ゴム工業株式会社 Method for analyzing kneading state of viscous fluid
JP2019082790A (en) 2017-10-30 2019-05-30 日本システム開発株式会社 Information processing apparatus, method and program

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018147460A (en) 2017-03-06 2018-09-20 住友ゴム工業株式会社 Method for predicting performance of rubber elastic body
JP2018161853A (en) 2017-03-27 2018-10-18 住友ゴム工業株式会社 Method for analyzing kneading state of viscous fluid
JP2019082790A (en) 2017-10-30 2019-05-30 日本システム開発株式会社 Information processing apparatus, method and program

Also Published As

Publication number Publication date
JP2021015367A (en) 2021-02-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6953926B2 (en) Method of predicting the performance of rubber-like elastic body
CN103140549B (en) Rubber composition for tire insulations and tire using same
JP6307633B2 (en) Modified conjugated diene polymer, process for producing the same, and rubber composition containing the same
BRPI0809111A2 (en) METHOD FOR THE PRODUCTION OF A MODIFIED (CO) MODIFIED CONJUGATED DIENO POLYMER, (CO) MODIFIED CONJUGATED DIENE POLYMER AND RUBBER COMPOSITION
Yazdani et al. Continuous devulcanization of waste tires by using a Co‐rotating twin screw extruder: Effects of screw configuration, temperature profile, and devulcanization agent concentration
JP7342470B2 (en) Prediction method for rubber-like elastic bodies
WO2006027618A1 (en) Rubber composition comprising a polyhedral oligomeric silsesquioxane additive
WO2005040267A1 (en) Rubber composition for footwear
Gruendken et al. Structure-propery relationship of low molecular weight ‘liquid’polymers in blends of sulfur cured SSBR-rich compounds
JP4923437B2 (en) Method and apparatus for mixing rubber composition
JP4136532B2 (en) Viscoelastic material processability evaluation method and apparatus, processing condition setting method and processing apparatus, and process management method
JP4346707B2 (en) Method for continuously producing semi-finished rubber product for tire containing silica reinforcing filler and tire produced from semi-finished product
Milani et al. Rubber blends: kinetic numerical model by rheometer experimental characterization
JP2021102718A (en) Method for producing rubber composition and method for manufacturing pneumatic tire
JP6181502B2 (en) Tread rubber composition for high performance tire, high performance tire and high performance dry tire
JP5819656B2 (en) Manufacturing apparatus and manufacturing method of rubber compounding composition
US20020068774A1 (en) Process for producing a silica-reinforced rubber compound
WO2000059699A1 (en) Process for producing a silica-reinforced rubber compound
JP7377098B2 (en) Method for manufacturing rubber composition and method for manufacturing pneumatic tire
JP7063115B2 (en) Kneading method of rubber material
Dick et al. New ASTM tests to measure carbon black, silica dispersion
JP2021060367A (en) Physical property data prediction method and physical property data predictor
Feng et al. Dispersion and dynamic property in SBR/silica composites: Revisiting the utilization of benzyl chloride silane
JPS6116937A (en) Vulcanized rubber composition for tire tread
Ghasemi et al. A hybrid mathematical modeling strategy for controlling the mechanical performance of polyethylene/poly (ethylene-co-vinyl acetate)/Nanoclay cast films

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220524

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20230413

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230425

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230614

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230704

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230710

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230801

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230814

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7342470

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150