WO2023238492A1 - システム、超臨界射出成形支援方法およびプログラム - Google Patents

システム、超臨界射出成形支援方法およびプログラム Download PDF

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WO2023238492A1
WO2023238492A1 PCT/JP2023/014163 JP2023014163W WO2023238492A1 WO 2023238492 A1 WO2023238492 A1 WO 2023238492A1 JP 2023014163 W JP2023014163 W JP 2023014163W WO 2023238492 A1 WO2023238492 A1 WO 2023238492A1
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WO
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scf
injection molding
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containing material
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Application number
PCT/JP2023/014163
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English (en)
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Inventor
晃寛 山口
聡 荒井
遼太郎 島田
Original Assignee
株式会社日立製作所
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C44/00—Shaping by internal pressure generated in the material, e.g. swelling or foaming ; Producing porous or cellular expanded plastics articles
    • B29C44/34—Auxiliary operations
    • B29C44/60—Measuring, controlling or regulating
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C45/00—Injection moulding, i.e. forcing the required volume of moulding material through a nozzle into a closed mould; Apparatus therefor
    • B29C45/17—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations
    • B29C45/76—Measuring, controlling or regulating
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00—Details relating to the application field
    • G06F2113/22—Moulding

Definitions

  • the present invention relates to a system, a supercritical injection molding support method, and a program.
  • the present invention claims priority of the Japanese patent application number 2022-093106 filed on June 8, 2022, and for designated countries where incorporating by reference to documents is permitted, the contents described in the application are Incorporated into this application by reference.
  • Patent Document 1 A technique for obtaining molding conditions for mass production molding by analyzing injection molding in an injection molding machine is disclosed in Patent Document 1, for example.
  • an injection pressure curve of molding conditions is obtained by using analysis results of resin flow by CAE (Computer Aided Engineering).
  • Patent Document 1 states, "A resin flow analysis within a mold is performed using CAE or the like to obtain a resin pressure curve Ps at the resin inlet or a resin pressure curve Pn at the nozzle end of the molding machine. .Injection (air shot) is performed with the nozzle removed from the mold, and the injection pressure curve Pa detected at that time is obtained.From the injection pressure curve Pa and the resin pressure curve Ps or Pn, the molding conditions for mass production can be determined. Obtain the injection pressure command curve P. Compensate for the time delay and pressure loss caused by the mechanical elements of the injection molding machine using the air shot injection pressure curve Pa for the resin pressure curves Ps and Pn obtained by resin flow analysis. It is possible to easily obtain the molding conditions for mass production molding. The pressure loss Ploss of the nozzle section is also determined, and the injection pressure command curve P is obtained from Ploss, Pa, and Ps.''
  • the time delay and pressure caused by the mechanical elements of the injection molding machine are calculated using the air shot injection pressure curve with respect to the resin pressure curve at the resin inlet obtained by resin flow analysis.
  • the technology of Patent Document 1 does not take into account changes in properties due to SCF (supercritical fluid) being mixed into the molten resin, and it is difficult to obtain molding conditions suitable for the supercritical injection molding process. Conceivable.
  • the present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and by generating SCF-containing material information based on the prototype results of a standard mold and general material information, supercritical injection suitable for any mold shape can be achieved.
  • the purpose is to calculate molding conditions.
  • a system according to one aspect of the present invention that solves the above problems is a system including one or more processors and one or more memory resources, wherein the memory resources are SCF (Supercritical Fluid). Generates general material information regarding materials that do not contain SCF, reference mold trial production result information that is the result of trial production using a reference mold using SCF-containing materials, a molding analysis execution program that executes molding analysis, and SCF-containing material information.
  • SCF Supercritical Fluid
  • a material information generation program is stored, the molding analysis execution program performs molding analysis processing using arbitrary SCF-containing material information generated based on general material information, and the material information generation program performs the molding analysis processing By changing the arbitrary SCF-containing material information based on a comparison between the reference mold analysis result information generated in step 1 and the reference mold trial production result information, SCF-containing material information with a correct value is generated.
  • supercritical injection molding conditions suitable for an arbitrary mold shape can be calculated by generating SCF-containing material information based on trial production results using a reference mold and general material information.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a schematic configuration of a processor system.
  • FIG. 2 is a flow diagram showing an example of supercritical injection molding support processing.
  • FIG. 2 is a flow diagram showing an example of SCF-containing material information generation processing. It is a flow chart showing an example of injection molding condition calculation processing concerning a first embodiment. It is a flow chart showing an example of injection molding condition calculation processing concerning a second embodiment.
  • the system (processor system 100) is a system that supports supercritical injection molding. Specifically, the system 100 supports supercritical injection molding by generating SCF (Supercritical Fluid) containing material information and calculating injection molding conditions using the information.
  • SCF Supercritical Fluid
  • the system 100 generates arbitrary SCF-containing material information based on general material information, and performs molding analysis processing using the generated information, arbitrary injection molding conditions, etc. as input.
  • the system 100 also compares the analysis results with the trial production results using the standard mold, and calculates values such as fluidity in material information contained in arbitrary SCFs until the degree of agreement between the trial production results and the analysis results falls within a predetermined range.
  • Appropriate SCF-containing material information is generated by repeatedly changing the information.
  • the present system 100 performs quality analysis processing based on the generated SCF-containing material information, the mold shape of the molded product, and arbitrary injection molding conditions. Furthermore, the present system 100 calculates appropriate injection molding conditions when using a material containing SCF by repeatedly changing the injection molding conditions until the quality analysis results satisfy the quality standards.
  • the present system 100 can perform supercritical injection suitable for any mold shape by generating regular (correct values) SCF-containing material information based on the prototype results of the reference mold and general material information. Molding conditions can be calculated.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a schematic configuration of a processor system 100.
  • the system 100 is connected to an external device 10 so as to be able to communicate with each other via, for example, a communication cable or a predetermined communication network (for example, the Internet, a LAN (Local Area Network), or a WAN (Wide Area Network), etc.). ing.
  • a communication cable or a predetermined communication network for example, the Internet, a LAN (Local Area Network), or a WAN (Wide Area Network), etc.
  • the external device 10 is a device that transmits input information to the processor system 100. Further, the external device 10 is also a device that acquires information generated by the processor system 100. Specifically, the external device 10 transmits to the processor system 100 various types of information used in processing executed by the processor system 100, such as general material information. Further, the external device 10 acquires the SCF-containing material information generated by the processor system 100 and the calculated injection molding conditions from the processor system 100.
  • the processor system 100 executes SCF-containing material information generation processing and injection molding condition calculation processing by having the processor 30 read various programs stored in the memory resource 40 .
  • the processor system 100 is a computer such as a personal computer, a tablet terminal, a smartphone, a server computer, and a cloud server, and is a system that includes at least one or more of these computers.
  • the processor system 100 includes a processor 30, a memory resource 40, an NI (Network Interface Device) 50, and a UI (User Interface Device) 60.
  • NI Network Interface Device
  • UI User Interface Device
  • the processor 30 is an arithmetic device that reads various programs stored in the memory resource 40 and executes processing corresponding to each program.
  • the processor 30 is a microprocessor, CPU (Central Processing Unit), GPU (Graphics Processing Unit), FPGA (Field Programmable Gate Array), or other An example is a semiconductor device that can perform calculations.
  • the memory resource 40 is a storage device that stores various information.
  • the memory resource 40 is a nonvolatile or volatile storage medium such as a RAM (Random Access Memory) or a ROM (Read Only Memory).
  • the memory resource 40 may be, for example, a rewritable storage medium such as a flash memory, a hard disk, or an SSD (Solid State Drive), a USB (Universal Serial Bus) memory, a memory card, or a hard disk.
  • the NI 50 is a communication device that performs information communication with the external device 10.
  • the NI 50 communicates information with the external device 10 via a predetermined communication network N, such as a LAN or the Internet. Note that unless otherwise specified below, it is assumed that information communication between the processor system 100 and the external device 10 is performed via the NI 50.
  • the UI 60 is an input device for inputting user (operator) instructions into the processor system 100, and an output device for outputting information generated by the processor system 100.
  • Input devices include, for example, keyboards, touch panels, pointing devices such as mice, and voice input devices such as microphones.
  • output devices include, for example, displays, printers, voice synthesizers, and the like. Note that unless otherwise mentioned below, it is assumed that the user's operations on the processor system 100 (for example, information input, output, processing execution instructions, etc.) are performed via the UI 60.
  • each configuration, function, processing means, etc. of the present system 100 may be partially or entirely realized in hardware by, for example, designing an integrated circuit. Further, in the present system 100, a part or all of each function can be realized by software, or by cooperation between software and hardware. Further, the present system 100 may use hardware having a fixed circuit, or may use hardware in which at least some of the circuits can be changed.
  • the present system 100 can also be realized by a user (operator) implementing part or all of the functions and processes realized by each program.
  • DB database
  • various information in the memory resource 40 described below may be files or the like or data structures other than databases as long as they are areas that can store data.
  • the general material information DB 110 is a database that stores general material information corresponding to a plurality of material model numbers.
  • the general material information is known information registered in existing flow analysis software, material databases, etc., and includes, for example, values related to fluidity such as the MFR (Melt Flow Rate) of the resin corresponding to the material model number, This is information showing the relationship between the temperature and pressure of the molten resin. Note that there is a proportional relationship between the fluidity of the molten resin, the temperature, and the pressure, and the general material information may be expressed by a curve graph showing the proportional relationship.
  • the reference mold trial production result information 120 indicates supercritical injection molding (injection molding using SCF-containing material) using a reference mold having a predetermined shape (hereinafter sometimes referred to as "reference mold”). As a result, this is the information obtained.
  • the reference mold trial production result information 120 includes quality information of a molded product prototyped by supercritical injection molding, injection molding conditions, temperature and pressure of molten resin, and filling speed into the reference mold ( Sensing information regarding the amount of time it took to fill the fuel, and information indicating the relationship between the
  • the quality information is information related to the quality of the molded product, such as a value related to the filling volume such as how far the reference mold is filled with molten resin, and the state of bubble generation (bubble density and size). This is information indicated by a value.
  • the injection molding conditions are numerical information input to the molding machine when performing supercritical injection molding, and include at least the temperature, pressure, and SCF amount of the molten resin.
  • the injection molding conditions may include information such as pressure switching timing, SCF injection timing, gate position for injecting molten resin into the mold, gate shape, and number of gates, as necessary. good.
  • various information such as the filling volume into the reference mold, the temperature and pressure of the molten resin, and the filling speed into the reference mold are acquired by a sensor that is mounted on the reference mold to detect these values. Ru.
  • the reference mold analysis result information 130 is information obtained as a result of performing a supercritical molding analysis using a reference mold.
  • the reference mold analysis result information 130 includes analysis results of items corresponding to the reference mold trial production result information 120. More specifically, the reference mold analysis result information 130 includes information on the quality of the molded product, injection molding conditions, temperature and pressure of the molten resin, and the filling speed (time taken for filling) into the reference mold. Contains information indicating the relationship between the item's analysis value and.
  • Such reference mold analysis result information 130 is generated in the injection molding condition calculation process described below and stored in the memory resource 40.
  • the reference mold analysis result information 130 is used for comparison with the reference mold trial production result information 120, and includes any SCF-containing material information (general material information) that produces the analysis result of the reference mold analysis result information 130. It is used to judge the certainty of SCF-containing material information (based on SCF information generated using arbitrary initial values).
  • the SCF-containing material information DB 140 is a database that stores a plurality of SCF-containing material information.
  • the SCF-containing material information is information indicating the characteristics of the molten resin in consideration of the presence of SCF.
  • the SCF-containing material information includes a value related to the fluidity of the SCF-containing material (resin), and the relationship between temperature, pressure, and the amount of SCF.
  • the SCF-containing material information includes the relationship between values related to bubble generation (hereinafter sometimes referred to as "bubble generation variables"), temperature, pressure, and the amount of SCF.
  • the bubble generation variables are variables that affect the final state of bubble generation in a molded product by supercritical injection molding, such as the number of bubbles generated, the rate of bubble generation, the probability of bubble generation, the rate of bubble growth, and the bubble generation rate. At least one of the mobilities corresponds to this.
  • Such SCF-containing material information is generated in the SCF-containing material information generation process described later, and is stored in the memory resource 40.
  • the supercritical injection molding condition information DB 150 is a database that stores a plurality of injection molding conditions calculated in an injection molding condition calculation process described below. That is, the supercritical injection molding condition information DB 150 stores a plurality of injection molding conditions that are input to a molding machine when manufacturing a molded product by supercritical injection molding using SCF-containing material information.
  • the molding analysis execution program 210 is a program that executes molding analysis. Specifically, the molding analysis execution program 210 generates arbitrary SCF-containing material information based on general material information. Further, the molding analysis execution program 210 performs molding analysis processing using input predetermined information including arbitrary SCF-containing material information, and generates reference mold analysis result information 130. Note that a general known technique may be used for the molding analysis.
  • the material information generation program 220 is a program that generates SCF-containing material information. Specifically, the material information generation program 220 changes the value of any SCF-containing material information based on a comparison between the reference mold trial production result information 120 and the reference mold analysis result information 130, thereby generating appropriate information. Generate SCF-containing material information (with correct values).
  • the quality analysis execution program 230 is a program that executes quality analysis. Specifically, the quality analysis execution program 230 performs quality analysis processing using the generated SCF-containing material information and arbitrary injection molding conditions as input, and outputs the quality analysis results.
  • the injection molding condition calculation program 240 is a program that calculates injection molding conditions for supercritical injection molding using SCF-containing material information. Specifically, the injection molding condition calculation program 240 calculates appropriate (correct value) injection molding conditions based on a comparison between the generated quality analysis result information and a predetermined quality standard. Note that the predetermined quality standard may be stored in the memory resource 40 in advance.
  • FIG. 2 is a flow diagram showing an example of supercritical injection molding support processing. The process is started, for example, when an execution instruction is received from the operator of the system 100.
  • the processor system 100 acquires general material information of the material for which SCF-containing material information is to be generated (step S10). Specifically, the processor system 100 receives from the operator, via the UI 60, the input of the material model number of the material for which SCF-containing material information is to be generated. Furthermore, the processor system 100 acquires general material information of the material (resin) corresponding to the input material model number from the general material information DB 110.
  • the processor system 100 determines appropriate information based on the comparison between the analysis results of the molding analysis using the arbitrary SCF-containing material information generated based on the general material information as input, and the trial production results using the SCF-containing material.
  • Genuine SCF-containing material information is generated (step S20).
  • the processor system 100 compares the analysis results of the quality analysis using the SCF material information and arbitrary injection molding conditions as input with the quality standards, and selects appropriate regular injection molding that satisfies the quality standards. Conditions are calculated (step S30).
  • the processor system 100 ends the processing of this flow.
  • FIG. 3 is a flow diagram showing an example of SCF-containing material information generation processing.
  • the molding analysis execution program 210 generates arbitrary SCF-containing material information having a predetermined initial value based on general material information (step S21). Specifically, the molding analysis execution program 210 acquires information indicating the relationship between values related to the fluidity of the resin and the temperature and pressure of the molten resin from the general material information. Furthermore, the molding analysis execution program 210 associates the SCF amount, which is an arbitrary initial value, with the temperature and pressure. Furthermore, the molding analysis execution program 210 associates the temperature and pressure with bubble generation variables that are arbitrary initial values. As a result, any SCF containing information indicating the relationship between fluidity-related values, temperature, pressure, and SCF amount, and information indicating the relationship between bubble generation variables, temperature, pressure, and SCF amount. Incoming material information is generated.
  • the molding analysis execution program 210 executes molding analysis processing based on the reference mold shape, arbitrary SCF-containing material information, and initial values of injection molding conditions (step S22). Specifically, the molding analysis execution program 210 acquires information indicating the shape of the reference mold from the reference mold trial production result information 120, for example. Further, the molding analysis execution program 210 uses, for example, the reference mold trial production result information 120 to specify injection molding conditions during trial production using the reference mold, and sets these as initial values. Then, the molding analysis execution program 210 executes molding analysis processing using as input the arbitrary SCF-containing material information generated in step S21, the shape of the reference mold, and the initial values of the set injection molding conditions, Reference mold analysis result information 130, which is the analysis result, is generated (step S23).
  • the material information generation program 220 determines whether the degree of coincidence between the reference mold trial production result information 120 and the reference mold analysis result information 130 is within a predetermined range (step S24). Specifically, the material information generation program 220 collects quality information (values related to filling volume and bubble formation status), which are items common to both types of information, and the temperature and pressure of the molten resin, as well as information on the reference mold. The filling speed (time taken for filling) is compared to determine whether the degree of coincidence is within a predetermined range.
  • quality information values related to filling volume and bubble formation status
  • arbitrary SCF-containing material information is information generated based on general material information that does not take the presence of SCF into consideration, the degree of agreement between the prototype results and the analysis results is usually low. Therefore, as will be described later, the processor system 100 changes the values of arbitrary SCF-containing material information (in particular, the values of fluidity and bubble generation variables), and changes the SCF-containing material to the correct value that increases the degree of agreement with the trial production results. Make adjustments iteratively to improve the information. In other words, such SCF-containing material information generation processing is called a process of calculating a correction value for generating true (correct value) SCF-containing material information based on arbitrary SCF-containing material information generated from general material information. You can also do that.
  • step S24 If it is determined that the matching degree is not within the predetermined range (No in step S24), the material information generation program 220 moves the process to step S26. On the other hand, if it is determined that the matching degree is within the predetermined range (Yes in step S024), the material information generation program 220 moves the process to step S25.
  • step S26 the material information generation program 220 changes the value of any material information included in the SCF, and returns the process to step S22. Specifically, the material information generation program 220 changes the value regarding the fluidity of the resin in the information indicating the relationship between the value and the temperature, pressure, and SCF amount of the molten resin. Moreover, the material information generation program 220 changes the bubble generation variable in the information indicating the relationship between the bubble generation variable and the temperature, pressure, and SCF amount of the molten resin.
  • any known method such as Newton's method, variational method, or Monte Carlo method may be used.
  • step S22 that is transferred via step S26
  • the molding analysis execution program 210 performs the molding analysis process again using any SCF-containing material information in which the fluidity-related values and bubble generation variables have been changed. conduct. Note that since the processing in this step is the same as described above, detailed explanation will be omitted.
  • step S25 which is proceeded to when it is determined in step S24 that the degree of coincidence is within a predetermined range
  • the material information generation program 220 corresponds to the reference mold analysis result when the degree of coincidence falls within the predetermined range. Any SCF-containing material information is generated as proper (having correct values) regular SCF-containing material information.
  • the material information generation program 220 After the material information generation program 220 generates the regular SCF-containing material information, it ends the processing of this flow.
  • the processor system 100 By executing such processing, the processor system 100 generates SCF-containing material information having appropriate values capable of reproducing the state of the actual molded product indicated by the reference mold trial production result information 120 from the general material information. be able to.
  • FIG. 4 is a flow diagram showing an example of injection molding condition calculation processing.
  • the quality analysis execution program 230 acquires the mold shape, initial values of injection molding conditions, and SCF-containing material information. Specifically, the quality analysis execution program 230 receives input from the operator of information specifying, for example, the shape of the mold. Note that information (not shown) specifying the mold shape may be stored in the memory resource 40 in advance. Moreover, the mold shape is the mold shape used when manufacturing an actual product by supercritical injection molding.
  • the quality analysis execution program 230 obtains initial values of injection molding conditions. Specifically, the quality analysis execution program 230 obtains, for example, injection molding conditions for the material corresponding to the material model number from the general material information as initial values, and sets these as arbitrary injection molding conditions.
  • the quality analysis execution program 230 acquires the SCF-containing material information of the corresponding material model number from the SCF-containing material information DB 140. That is, the quality analysis execution program 230 acquires appropriate SCF-containing material information generated by the SCF-containing material information generation process.
  • the quality analysis execution program 230 executes a quality analysis process using the mold shape, arbitrary injection molding conditions, and SCF-containing material as input (step S32). By executing the quality analysis process, the quality analysis execution program 230 obtains values related to the filling volume, such as how far the reference mold is filled with molten resin, and the state of bubble generation (bubble density and size). Output the quality analysis results.
  • the quality analysis results may also include information for measuring quality, such as product strength and surface roughness.
  • the injection molding condition calculation program 240 determines whether the quality analysis results satisfy the quality standards (step S33). Specifically, the injection molding condition calculation program 240 acquires information (not shown) in which required quality standards are registered from the memory resource 40, and acquires the quality standards registered in the information, The quality analysis results are compared with information indicating the quality standards regarding the filling volume of the resin and the state of bubble formation.
  • the arbitrary injection molding conditions are information obtained from general material information that does not take into account the presence of SCF, so the quality analysis results usually do not meet the quality standards. There are many. Therefore, as described below, the processor system 100 changes the values of any injection molding conditions (in particular, any value of the temperature, pressure, and SCF amount of the molten resin), and changes the injection molding conditions until the quality standards are met. Adjust repeatedly.
  • step S33 If it is determined that the quality analysis result satisfies the quality standards (Yes in step S33), the injection molding condition calculation program 240 moves the process to step S34. On the other hand, if it is determined that the quality analysis result does not meet the quality standards (No in step S33), the injection molding condition calculation program 240 moves the process to step S35.
  • step S35 the injection molding condition calculation program 240 changes the value of any injection molding condition. Specifically, the injection molding condition calculation program 240 changes any one of the injection molding conditions, such as the temperature, pressure, and SCF amount of the molten resin, and returns the process to step S32.
  • the injection molding condition calculation program 240 changes any one of the injection molding conditions, such as the temperature, pressure, and SCF amount of the molten resin, and returns the process to step S32.
  • any known method such as Newton's method, variational method, or Monte Carlo method may be used.
  • step S32 that is transferred via step S35
  • the quality analysis execution program 230 performs quality analysis using injection molding conditions in which any one of the values of the temperature, pressure, and SCF amount of the molten resin has been changed. Perform processing. Note that since the processing in this step is the same as described above, detailed explanation will be omitted.
  • step S34 which is proceeded to when it is determined in step S33 that the quality standards are satisfied, the injection molding condition calculation program 240 sets the injection molding conditions at the time when the quality analysis result satisfies the quality standards to an appropriate value. Calculated as normal (correct value) injection molding conditions.
  • injection molding condition calculation program 240 calculates the appropriate regular injection molding conditions, it ends the process of this flow.
  • supercritical injection molding conditions suitable for an arbitrary mold shape are calculated by generating SCF-containing material information based on the prototype results of a reference mold and general material information. be able to.
  • the processor system 100 can easily optimize injection molding conditions even in supercritical injection molding, where it is difficult to optimize conditions compared to normal injection molding.
  • the injection molding conditions can be optimized without conducting an actual molding test.
  • the processor system 100 according to the second embodiment performs a process of changing the mold shape based on a certain rule if the quality standard is not satisfied even if the value of the injection molding condition is changed. It is something to do. Note that the basic configuration of the processor system 100 according to the second embodiment is the same as that of the first embodiment described above, so a detailed explanation will be omitted.
  • FIG. 5 is a flow diagram showing an example of injection molding condition calculation processing according to the second embodiment. Note that the processes from step S41 to step S44 are similar to steps S31 to step S34 in the injection molding condition calculation process of the first embodiment, so detailed explanation will be omitted.
  • step S45 the injection molding condition calculation program 240 changes the mold shape or the value of any injection molding condition. Specifically, the injection molding condition calculation program 240 maintains the quality analysis results even if the value of any injection molding condition is changed more than a predetermined number of times, that is, even if the processes of steps S41 to S43 are repeated a predetermined number of times. If it is determined that the quality standards are not met, in step S45, the mold shape is changed in addition to the injection molding conditions, and the process returns to step S42.
  • changing the mold shape may include, for example, widening the diameter or increasing the thickness of a certain part of the mold shape. This makes it easier for the molten resin to flow in, increasing the filling volume, and increasing the thickness, which increases the strength of the molded product, leading to improved quality analysis results and meeting quality standards.
  • a known method such as Newton's method, variation method, or Monte Carlo method may be used.
  • injection molding condition calculation program 240 calculates (outputs) injection molding conditions that satisfy the quality standards and a mold shape in step S34.
  • the processor system 100 even if it is not possible to calculate appropriate injection molding conditions (with correct values) that satisfy quality standards by simply changing arbitrary injection molding conditions, the mold shape can be changed. By doing so, it becomes possible to calculate appropriate injection molding conditions.
  • the color and transparency (light transmittance) of the molded product are considered as quality standards.
  • the injection molding condition calculation program 240 of the processor system 100 according to the present embodiment also analyzes the color and transparency (light transmittance) values of the molded product, and obtains the analysis results.
  • the injection molding condition calculation program 240 performs injection molding according to a certain rule (for example, Newton's method or variational method), as described above. Injection molding conditions that satisfy quality standards are calculated by repeatedly changing the conditions of temperature, pressure, SCF amount, or mold shape.
  • the basic configuration of the processor system 100 according to the third embodiment is the same as that of the first and second embodiments described above, and the process for obtaining the quality analysis result is the same as the injection molding condition calculation process described above. Since they are similar, detailed explanations thereof will be omitted.
  • appropriate injection molding conditions can be obtained to obtain a molded product that takes color and transparency into consideration, or a molded product that modulates color and transparency for each part. becomes possible.
  • the present invention is not limited to the embodiments and modifications described above, and includes various modifications within the scope of the same technical idea.
  • the embodiments described above are described in detail to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and the present invention is not necessarily limited to having all the configurations described.
  • it is possible to replace a part of the configuration of one embodiment with the configuration of another embodiment and it is also possible to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment.
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Abstract

基準金型での試作結果および一般材料情報を基にＳＣＦ入り材料情報を生成することで、任意の金型形状に適した超臨界射出成形条件を算出することができる。　１以上のプロセッサと、１以上のメモリリソースと、を有するシステムであって、前記メモリリソースは、ＳＣＦ（Ｓｕｐｅｒｃｒｉｔｉｃａｌ　Ｆｌｕｉｄ：超臨界流体）を含まない材料に関する一般材料情報と、ＳＣＦ入り材料を用いた基準金型による試作結果である基準金型試作結果情報と、成形解析を実行する成形解析実行プログラムと、ＳＣＦ入り材料情報を生成する材料情報生成プログラムと、を記憶し、前記成形解析実行プログラムは、一般材料情報に基づき生成した任意のＳＣＦ入り材料情報を用いて成形解析処理を行い、前記材料情報生成プログラムは、前記成形解析処理で生成した基準金型解析結果情報と、前記基準金型試作結果情報と、の比較に基づき前記任意のＳＣＦ入り材料情報を変更することで、正しい値のＳＣＦ入り材料情報を生成する。

Description

システム、超臨界射出成形支援方法およびプログラム
　本発明は、システム、超臨界射出成形支援方法およびプログラムに関する。本発明は2022年6月8日に出願された日本国特許の出願番号2022-093106の優先権を主張し、文献の参照による織り込みが認められる指定国については、その出願に記載された内容は参照により本出願に織り込まれる。
　射出成形機における射出成形を解析することにより、量産成形の成形条件を得る技術は、例えば特許文献１に開示されている。特許文献１の技術では、ＣＡＥ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ａｉｄｅｄ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ）よる樹脂流動の解析結果を利用することにより、成形条件の射出圧力カーブを得ている。
　具体的には、特許文献１には、「ＣＡＥ等により金型内の樹脂流動解析を行い樹脂流入口での樹脂圧力カーブＰｓ、又は、成形機のノズル端部での樹脂圧力カーブＰｎを得る。ノズルを金型から離脱させた状態で射出（エアショット）を行い、そのとき検出される射出圧力カーブＰａを得る。射出圧力カーブＰａと樹脂圧力カーブＰｓ又はＰｎにより、量産時の成形条件としての射出圧力指令カーブＰを得る。樹脂流動解析によって得られた樹脂圧力カーブＰｓ、Ｐｎに対して、エアショットの射出圧力カーブＰａにより、射出成形機の機械要素による時間遅れ、圧力ロスを補い、簡単に量産成形の成形条件を得ることができる。また、ノズル部の圧力損失Ｐlossをも求めて、Ｐloss、Ｐａ、Ｐｓによって射出圧力指令カーブＰを得る。」と記載されている。
特開２０００－３５５０３３号公報
　近年、バイオプラスチック等の低流動性樹脂を原材料に用いた射出成形による製品製造が増加傾向にある。このような低流動性樹脂を用いた射出成形では、成形前の溶融樹脂中にＳＣＦ（Ｓｕｐｅｒｃｒｉｔｉｃａｌ　Ｆｌｕｉｄ：超臨界流体）を注入して溶解させることで、成形中の樹脂の流動性を高めると共に、金型への密着性を向上させて、成形品の品質を改善する超臨界射出成形プロセスが採用される。
　一方で、ＳＣＦの注入量など、通常の射出成形にはない成形パラメータを考慮する必要があるため、成形条件の適正化に時間を要する、という課題がある。
　なお、特許文献１に記載される技術では、樹脂流動解析によって得られた樹脂流入口の樹脂圧力カーブに対して、エアショットの射出圧力カーブを用いて射出成形機の機械要素による時間遅れと圧力遅れを補うことにより、量産成形時の成形条件を得ている。すなわち、特許文献１の技術では、溶融樹脂にＳＣＦ（超臨界流体）が混合されることによる特性の変化は考慮されておらず、超臨界射出成形プロセスに適した成形条件を得ることが難しいと考えられる。
　本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、基準金型での試作結果および一般材料情報を基にＳＣＦ入り材料情報を生成することで、任意の金型形状に適した超臨界射出成形条件を算出することを目的とする。
　本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下のとおりである。上記の課題を解決する本発明の一態様に係るシステムは、１以上のプロセッサと、１以上のメモリリソースと、を有するシステムであって、前記メモリリソースは、ＳＣＦ（Ｓｕｐｅｒｃｒｉｔｉｃａｌ　Ｆｌｕｉｄ：超臨界流体）を含まない材料に関する一般材料情報と、ＳＣＦ入り材料を用いた基準金型による試作結果である基準金型試作結果情報と、成形解析を実行する成形解析実行プログラムと、ＳＣＦ入り材料情報を生成する材料情報生成プログラムと、を記憶し、前記成形解析実行プログラムは、一般材料情報に基づき生成した任意のＳＣＦ入り材料情報を用いて成形解析処理を行い、前記材料情報生成プログラムは、前記成形解析処理で生成した基準金型解析結果情報と、前記基準金型試作結果情報と、の比較に基づき前記任意のＳＣＦ入り材料情報を変更することで、正しい値のＳＣＦ入り材料情報を生成する。
　本発明によれば、基準金型での試作結果および一般材料情報を基にＳＣＦ入り材料情報を生成することで、任意の金型形状に適した超臨界射出成形条件を算出することができる。
プロセッサシステムの概略構成の一例を示した図である。 超臨界射出成形支援処理の一例を示したフロー図である。 ＳＣＦ入り材料情報生成処理の一例を示したフロー図である。 第一実施形態に係る射出成形条件算出処理の一例を示したフロー図である。 第二実施形態に係る射出成形条件算出処理の一例を示したフロー図である。
　以下、本発明の各実施形態について図面を用いて説明する。
　＜第一実施形態＞
　本実施形態に係るシステム（プロセッサシステム１００）は、超臨界射出成形を支援するシステムである。具体的には、本システム１００は、ＳＣＦ（Ｓｕｐｅｒｃｒｉｔｉｃａｌ　Ｆｌｕｉｄ：超臨界流体）入り材料情報の生成と、当該情報を用いた射出成形条件の算出と、により超臨界射出成形を支援するものである。
　より具体的には、本システム１００は、一般材料情報に基づく任意のＳＣＦ入り材料情報を生成し、生成した当該情報や任意の射出成形条件などを入力とする成形解析処理を行う。また、本システム１００は、解析結果を基準金型での試作結果と比較して、試作結果と解析結果との一致度が所定範囲に収まるまで任意のＳＣＦ入り材料情報における流動性などの値を繰り返し変更することで、適切なＳＣＦ入り材料情報を生成する。
　また、本システム１００は、生成したＳＣＦ入り材料情報と、成形品の金型形状と、任意の射出成形条件と、に基づく品質の解析処理を行う。また、本システム１００は、品質の解析結果が品質基準を満たすまで射出成形条件を繰り返し変更することで、ＳＣＦ入り材料を用いた際の適切な射出成形条件を算出する。
　このように、本システム１００は、基準金型での試作結果および一般材料情報に基づいて正規（正しい値）のＳＣＦ入り材料情報を生成することで、任意の金型形状に適した超臨界射出成形条件を算出することができる。
　＜プロセッサシステム１００の構成＞
　図１は、プロセッサシステム１００の概略構成の一例を示した図である。図示するように、本システム１００は、例えば通信ケーブルや所定の通信ネットワーク（例えば、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）あるいはＷＡＮ（Ｗｉｄｅ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）など）Ｎにより外部装置１０と相互通信可能に接続されている。
　＜＜外部装置１０＞＞
　外部装置１０は、プロセッサシステム１００への入力情報を送信する装置である。また、外部装置１０は、プロセッサシステム１００で生成された情報を取得する装置でもある。具体的には、外部装置１０は、一般材料情報などプロセッサシステム１００で実行される処理に用いられる各種の情報をプロセッサシステム１００へ送信する。また、外部装置１０は、プロセッサシステム１００で生成されたＳＣＦ入り材料情報および算出された射出成形条件をプロセッサシステム１００から取得する。
　＜＜プロセッサシステム１００の詳細＞＞
　プロセッサシステム１００は、メモリリソース４０に格納された各種プログラムをプロセッサ３０が読み込むことにより、ＳＣＦ入り材料情報生成処理や射出成形条件算出処理を実行する。
　なお、プロセッサシステム１００は、例えばパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン、サーバ計算機およびクラウドサーバなどの計算機であり、少なくともこれら計算機を１つ以上含むシステムである。
　具体的には、プロセッサシステム１００は、プロセッサ３０と、メモリリソース４０と、ＮＩ（Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　Ｄｅｖｉｃｅ）５０と、ＵＩ（Ｕｓｅｒ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　Ｄｅｖｉｃｅ）６０と、を有している。
　プロセッサ３０は、メモリリソース４０に格納されている各種プログラムを読み込んで、各プログラムに対応する処理を実行する演算装置である。なお、プロセッサ３０は、マイクロプロセッサ、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、あるいはその他の演算できる半導体デバイス等が一例として挙げられる。
　メモリリソース４０は、各種情報を記憶する記憶装置である。具体的には、メモリリソース４０は、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性あるいは揮発性の記憶媒体である。なお、メモリリソース４０は、例えばフラッシュメモリ、ハードディスクあるいはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）などの書き換え可能な記憶媒体や、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ）メモリ、メモリカードおよびハードディスクであっても良い。
　ＮＩ５０は、外部装置１０との間で情報通信を行う通信装置である。ＮＩ５０は、例えばＬＡＮやインターネットなど所定の通信ネットワークＮを介して外部装置１０との間で情報通信を行う。なお、以下で特に言及しない場合、プロセッサシステム１００と外部装置１０との情報通信は、ＮＩ５０を介して実行されているものとする。
　ＵＩ６０は、ユーザ（オペレータ）の指示をプロセッサシステム１００に入力する入力装置、および、プロセッサシステム１００で生成した情報等を出力する出力装置である。入力装置には、例えばキーボード、タッチパネル、マウスなどのポインティングデバイスや、マイクロフォンのような音声入力装置などがある。
　また、出力装置には、例えばディスプレイ、プリンター、音声合成装置などがある。なお、以下で特に言及しない場合は、プロセッサシステム１００に対するユーザの操作（例えば、情報の入力、出力および処理の実行指示など）は、ＵＩ６０を介して実行されているものとする。
　また、本システム１００の各構成、機能、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現しても良い。また、本システム１００は、各機能の一部または全部を、ソフトウェアにより実現することもできるし、ソフトウェアとハードウェアとの協働により実現することもできる。また、本システム１００は、固定的な回路を有するハードウェアを用いても良いし、少なくとも一部の回路を変更可能なハードウェアを用いてもよい。
　また、本システム１００は、各プログラムにより実現される機能や処理の一部または全部をユーザ（オペレータ）が実施することで、システムを実現することもできる。
　なお、以下で説明するメモリリソース４０内のＤＢ（データベース）や各種の情報は、データを格納できる領域であれば、ファイル等やデータベース以外のデータ構造であっても良い。
　＜＜一般材料情報ＤＢ１１０＞＞
　一般材料情報ＤＢ１１０は、複数の材料型番に対応する一般材料情報が格納されているデータベースである。ここで、一般材料情報とは、既存の流動解析ソフトや材料データベース等に登録された既知の情報であって、例えば材料型番に対応する樹脂のＭＦＲ（Ｍｅｌｔ　Ｆｌｏｗ　Ｒａｔｅ）といった流動性に関する値と、溶融樹脂の温度および圧力と、の関係を示す情報である。なお、溶融樹脂の流動性と温度および圧力とは比例関係にあり、一般材料情報は、当該比例関係を示す曲線グラフによって表現されても良い。
　＜＜基準金型試作結果情報１２０＞＞
　基準金型試作結果情報１２０は、所定形状を有する基準の金型（以下、「基準金型」という場合がある）を用いた超臨界射出成形（ＳＣＦ入り材料を用いた射出成形）を行った結果、得られる情報である。具体的には、基準金型試作結果情報１２０には、超臨界射出成形によって試作された成形品の品質情報と、射出成形条件と、溶融樹脂の温度、圧力および基準金型への充填速度（充填にかかった時間）に関するセンシング情報と、の関係を示す情報が含まれている。
　ここで、品質情報は、成形品の品質に関する情報であって、例えば基準金型のどこまで溶融樹脂が充填されたか、という充填体積に関する値や、気泡の生成状態（気泡の密度およびサイズ）を表す値により示される情報である。
　また、射出成形条件は、超臨界射出成形を行う際に成形機に入力される数値情報であって、少なくとも溶融樹脂の温度、圧力およびＳＣＦ量が含まれている。また、射出成形条件には、必要に応じて、圧力の切り替えタイミング、ＳＣＦの注入タイミング、金型に溶融樹脂を注入するゲートの位置、ゲートの形状およびゲート本数などの情報が含まれていても良い。
　なお、基準金型への充填体積、溶融樹脂の温度、圧力、基準金型への充填速度といった各種の情報は、これらの値を検知するセンサが基準金型に搭載され、当該センサにより取得される。
　＜＜基準金型解析結果情報１３０＞＞
　基準金型解析結果情報１３０は、基準金型を用いて超臨界成形解析を行った結果、得られる情報である。具体的には、基準金型解析結果情報１３０には、基準金型試作結果情報１２０に対応する項目の解析結果が含まれている。より具体的には、基準金型解析結果情報１３０は、成形品の品質情報と、射出成形条件と、溶融樹脂の温度、圧力および基準金型への充填速度（充填にかかった時間）といった各項目の解析値と、の関係を示す情報が含まれている。
　このような基準金型解析結果情報１３０は、後述の射出成形条件算出処理で生成され、メモリリソース４０に格納される。
　なお、基準金型解析結果情報１３０は、基準金型試作結果情報１２０との比較に用いられ、当該基準金型解析結果情報１３０の解析結果を生じさせる任意のＳＣＦ入り材料情報（一般材料情報に基づき、任意の初期値によって生成されたＳＣＦ入り材料情報）について、その確からしさを判定する際に用いられる。
　＜＜ＳＣＦ入り材料情報ＤＢ１４０＞＞
　ＳＣＦ入り材料情報ＤＢ１４０は、複数のＳＣＦ入り材料情報を格納するデータベースである。なお、ＳＣＦ入り材料情報とは、ＳＣＦの存在を考慮した溶融樹脂の特性を示す情報である。具体的には、ＳＣＦ入り材料情報には、ＳＣＦ入り材料（樹脂）の流動性に関する値と、温度、圧力およびＳＣＦ量と、の関係が含まれている。また、ＳＣＦ入り材料情報には、気泡生成に関する値（以下、「気泡生成変数」という場合がある）と、温度、圧力およびＳＣＦ量と、の関係が含まれる。
　ここで、気泡生成変数とは、超臨界射出成形による成形品の最終的な気泡の生成状態に影響を与える変数であり、例えば気泡生成数、気泡生成速度、気泡発生確率、気泡成長速度および気泡移動度のうち、少なくともいずれか１つが該当する。
　このようなＳＣＦ入り材料情報は、後述のＳＣＦ入り材料情報生成処理で生成され、メモリリソース４０に格納される。
　＜＜超臨界射出成形条件情報ＤＢ１５０＞＞
　超臨界射出成形条件情報ＤＢ１５０は、後述の射出成形条件算出処理で算出された複数の射出成形条件を格納するデータベースである。すなわち、超臨界射出成形条件情報ＤＢ１５０には、ＳＣＦ入り材料情報を用いた超臨界射出成形による成形品を製造する際に成形機に入力される射出成形条件が複数格納されている。
　＜＜成形解析実行プログラム２１０＞＞
　成形解析実行プログラム２１０は、成形解析を実行するプログラムである。具体的には、成形解析実行プログラム２１０は、一般材料情報に基づき任意のＳＣＦ入り材料情報を生成する。また、成形解析実行プログラム２１０は、任意のＳＣＦ入り材料情報を含む所定情報を入力とした成形解析処理を行い、基準金型解析結果情報１３０を生成する。なお、成形解析には一般的な公知の技術が用いられれば良い。
　＜＜材料情報生成プログラム２２０＞＞
　材料情報生成プログラム２２０は、ＳＣＦ入り材料情報を生成するプログラムである。具体的には、材料情報生成プログラム２２０は、基準金型試作結果情報１２０と、基準金型解析結果情報１３０との比較に基づき、任意のＳＣＦ入り材料情報の値を変更することで、適切な（正しい値の）ＳＣＦ入り材料情報を生成する。
　なお、成形解析実行プログラム２１０および材料情報生成プログラム２２０による処理は、後述のＳＣＦ入り材料情報生成処理で詳細に説明する。
　＜＜品質解析実行プログラム２３０＞＞
　品質解析実行プログラム２３０は、品質解析を実行するプログラムである。具体的には、品質解析実行プログラム２３０は、生成されたＳＣＦ入り材料情報や任意の射出成形条件を入力とした品質解析処理を行い、品質解析結果を出力する。
　＜＜射出成形条件算出プログラム２４０＞＞
　射出成形条件算出プログラム２４０は、ＳＣＦ入り材料情報を用いた超臨界射出成形の射出成形条件を算出するプログラムである。具体的には、射出成形条件算出プログラム２４０は、生成された品質解析結果情報と、所定の品質基準との比較に基づき、適切な（正しい値の）射出成形条件を算出する。なお、所定の品質基準は予めメモリリソース４０に格納されていれば良い。
　品質解析実行プログラム２３０および射出成形条件算出プログラム２４０による処理は、後述の射出成形条件算出処理で詳細に説明する。
　以上、プロセッサシステム１００の詳細について説明した。
　＜超臨界射出成形支援処理の詳細＞
　図２は、超臨界射出成形支援処理の一例を示したフロー図である。当該処理は、例えば、本システム１００のオペレータから実行指示を受け付けると開始される。
　処理が開始されると、プロセッサシステム１００は、ＳＣＦ入り材料情報の生成対象となる材料の一般材料情報を取得する（ステップＳ１０）。具体的には、プロセッサシステム１００は、ＵＩ６０を介して、ＳＣＦ入り材料情報を生成する材料の材料型番の入力をオペレータから受け付ける。また、プロセッサシステム１００は、入力を受け付けた材料型番に対応する材料（樹脂）の一般材料情報を一般材料情報ＤＢ１１０から取得する。
　次に、プロセッサシステム１００は、一般材料情報に基づき生成した任意のＳＣＦ入り材料情報等を入力とした成形解析の解析結果と、ＳＣＦ入り材料を用いた試作結果と、の比較に基づき、適切な正規のＳＣＦ入り材料情報を生成する（ステップＳ２０）。
　次に、プロセッサシステム１００は、ＳＣＦ入り材料情報および任意の射出成形条件等を入力とした品質解析の解析結果と、品質基準と、の比較に基づき、品質基準を満足する適切な正規の射出成形条件を算出する（ステップＳ３０）。
　また、プロセッサシステム１００は、射出成形条件を算出すると、本フローの処理を終了する。
　＜＜ＳＣＦ入り材料情報生成処理＞＞
　次に、ステップＳ２０に該当するＳＣＦ入り材料情報生成処理の詳細について説明する。
　図３は、ＳＣＦ入り材料情報生成処理の一例を示したフロー図である。まず、成形解析実行プログラム２１０は、一般材料情報に基づく所定の初期値を有する任意のＳＣＦ入り材料情報を生成する（ステップＳ２１）。具体的には、成形解析実行プログラム２１０は、一般材料情報から樹脂の流動性に関する値と、溶融樹脂の温度および圧力と、の関係を示す情報を取得する。また、成形解析実行プログラム２１０は、当該温度および圧力に任意の初期値であるＳＣＦ量を対応付ける。また、成形解析実行プログラム２１０は、当該温度および圧力に任意の初期値である気泡生成変数を対応付ける。これにより、流動性に関する値と、温度、圧力およびＳＣＦ量と、の関係を示す情報、ならびに、気泡生成変数と、温度、圧力およびＳＣＦ量と、の関係を示す情報と、を含む任意のＳＣＦ入り材料情報が生成される。
　次に、成形解析実行プログラム２１０は、基準金型形状、任意のＳＣＦ入り材料情報および射出成形条件の初期値に基づき成形解析処理を実行する（ステップＳ２２）。具体的には、成形解析実行プログラム２１０は、例えば基準金型試作結果情報１２０から基準金型の形状を示す情報を取得する。また、成形解析実行プログラム２１０は、例えば基準金型試作結果情報１２０を用いて基準金型を用いた試作時における射出成形条件を特定し、これを初期値として設定する。そして、成形解析実行プログラム２１０は、ステップＳ２１で生成した任意のＳＣＦ入り材料情報と、基準金型の形状と、設定した射出成形条件の初期値と、を入力とした成形解析処理を実行し、その解析結果である基準金型解析結果情報１３０を生成する（ステップＳ２３）。
　次に、材料情報生成プログラム２２０は、基準金型試作結果情報１２０と、基準金型解析結果情報１３０と、の一致度が所定範囲内か否かを判定する（ステップＳ２４）。具体的には、材料情報生成プログラム２２０は、これらの両情報に共通する項目である品質情報（充填体積に関する値や、気泡の生成状態）と、溶融樹脂の温度、圧力および基準金型への充填速度（充填にかかった時間）と、を比較し、それらの一致度が所定範囲内であるか否かを判定する。
　なお、任意のＳＣＦ入り材料情報は、ＳＣＦの存在が考慮されていない一般材料情報に基づいて生成された情報であるため、通常、試作結果と解析結果との一致度は低くなる。そのため、プロセッサシステム１００は、後述するように、任意のＳＣＦ入り材料情報の値（特に、流動性と気泡生成変数の値）を変更し、試作結果との一致度が高まる正しい値のＳＣＦ入り材料情報となるように繰り返し調整を行う。すなわち、このようなＳＣＦ入り材料情報生成処理は、一般材料情報から生成した任意のＳＣＦ入り材料情報に基づき、真の（正しい値の）ＳＣＦ入り材料情報を生成するための補正値を求める処理ということもできる。
　そして、当該一致度が所定範囲内ではないと判定した場合（ステップＳ２４でＮｏ）、材料情報生成プログラム２２０は、処理をステップＳ２６に移行する。一方で、当該一致度が所定範囲内であると判定した場合（ステップＳ０２４でＹｅｓ）、材料情報生成プログラム２２０は、処理をステップＳ２５に移行する。
　ステップＳ２６では、材料情報生成プログラム２２０は、任意のＳＣＦ入り材料情報の値を変更し、処理をステップＳ２２に戻す。具体的には、材料情報生成プログラム２２０は、樹脂の流動性に関する値と、溶融樹脂の温度、圧力およびＳＣＦ量と、の関係を示す情報において、当該流動性に関する値を変更する。また、材料情報生成プログラム２２０は、気泡生成変数と、溶融樹脂の温度、圧力およびＳＣＦ量と、の関係を示す情報において、当該気泡生成変数を変更する。
　なお、これらの値を変更する方法としては、例えばニュートン法や変分法あるいはモンテカルロ法など公知の方法が用いられれば良い。
　また、ステップＳ２６を経由して移行されるステップＳ２２の処理では、成形解析実行プログラム２１０は、流動性に関する値や気泡生成変数が変更された任意のＳＣＦ入り材料情報を用いて再び成形解析処理を行う。なお、当該ステップにおける処理は前述と同様のため、詳細な説明は省略する。
　また、ステップＳ２４で一致度が所定範囲内であると判定された場合に移行されるステップＳ２５では、材料情報生成プログラム２２０は、一致度が所定範囲となった時の基準金型解析結果に対応する任意のＳＣＦ入り材料情報を、適切な（正しい値を有する）正規のＳＣＦ入り材料情報として生成する。
　また、材料情報生成プログラム２２０は、正規のＳＣＦ入り材料情報を生成すると、本フローの処理を終了する。
　以上、ＳＣＦ入り材料情報生成処理について説明した。
　プロセッサシステム１００は、このような処理を実行することにより、基準金型試作結果情報１２０が示す実際の成形品の状態を再現可能な適切な値を有するＳＣＦ入り材料情報を一般材料情報から生成することができる。
　＜＜射出成形条件算出処理＞＞
　次に、ステップＳ３０に該当する射出成形条件算出処理の詳細について説明する。
　図４は、射出成形条件算出処理の一例を示したフロー図である。まず、品質解析実行プログラム２３０は、金型形状と、射出成形条件の初期値と、ＳＣＦ入り材料情報と、を取得する。具体的には、品質解析実行プログラム２３０は、例えば金型形状を指定する情報の入力をオペレータから受け付ける。なお、金型形状を特定する情報（図示せず）は、予めメモリリソース４０に格納されていれば良い。また、金型形状は、超臨界射出成形によって実際の製品を製造する際に用いられる金型形状が対象となる。
　また、品質解析実行プログラム２３０は、射出成形条件の初期値を取得する。具体的には、品質解析実行プログラム２３０は、例えば材料型番に対応する材料の射出成形条件を初期値として一般材料情報から取得し、これを任意の射出成形条件とする。
　また、品質解析実行プログラム２３０は、ＳＣＦ入り材料情報ＤＢ１４０から対応する材料型番のＳＣＦ入り材料情報を取得する。すなわち、品質解析実行プログラム２３０は、ＳＣＦ入り材料情報生成処理によって生成された適切なＳＣＦ入り材料情報を取得する。
　次に、品質解析実行プログラム２３０は、金型形状と、任意の射出成形条件と、ＳＣＦ入り材料と、を入力とした品質解析処理を実行する（ステップＳ３２）。なお、品質解析実行プログラム２３０は、品質解析処理を実行することで、基準金型のどこまで溶融樹脂が充填されたか、という充填体積に関する値や、気泡の生成状態（気泡の密度およびサイズ）を含む品質解析結果を出力する。
　なお、品質解析結果には、上記以外にも、例えば製品強度や表面粗さといった品質を測るための情報が含まれていても良い。
　次に、射出成形条件算出プログラム２４０は、品質解析結果が品質基準を満たしているか否かを判定する（ステップＳ３３）。具体的には、射出成形条件算出プログラム２４０は、求められる品質基準が登録されている情報（図示せず）をメモリリソース４０から取得し、当該情報に登録されている品質基準であって、溶融樹脂の充填体積に関する値や、気泡の生成状態に関する品質基準を示す情報と、品質解析結果と、を比較する。
　なお、任意の射出成形条件（射出成形条件の初期値）は、ＳＣＦの存在が考慮されていない一般材料情報から取得した情報であるため、通常、その品質解析結果は品質基準を満たしていない場合が多い。そのため、プロセッサシステム１００は、後述するように、任意の射出成形条件の値（特に、溶融樹脂の温度、圧力およびＳＣＦ量のいずれかの値）を変更し、品質基準が満たされるまで射出成形条件を繰り返し調整する。
　そして、品質解析結果が品質基準を満たしていると判定した場合（ステップＳ３３でＹｅｓ）、射出成形条件算出プログラム２４０は、処理をステップＳ３４に移行する。一方で、品質解析結果が品質基準を満たしていないと判定した場合（ステップＳ３３でＮｏ）、射出成形条件算出プログラム２４０は、処理をステップＳ３５に移行する。
　ステップＳ３５では、射出成形条件算出プログラム２４０は、任意の射出成形条件の値を変更する。具体的には、射出成形条件算出プログラム２４０は、射出成形条件である溶融樹脂の温度、圧力およびＳＣＦ量のいずれかの値を変更し、処理をステップＳ３２に戻す。
　なお、これらの値を変更する方法としては、例えばニュートン法や変分法あるいはモンテカルロ法など公知の方法が用いられれば良い。
　また、ステップＳ３５を経由して移行されるステップＳ３２の処理では、品質解析実行プログラム２３０は、溶融樹脂の温度、圧力およびＳＣＦ量のいずれかの値が変更された射出成形条件を用いて品質解析処理を行う。なお、当該ステップにおける処理は前述と同様のため、詳細な説明は省略する。
　また、ステップＳ３３で品質基準を満たしていると判定された場合に移行されるステップＳ３４では、射出成形条件算出プログラム２４０は、品質基準を満たす品質解析結果となった時の射出成形条件を適切な正規（正しい値）の射出成形条件として算出する。
　また、射出成形条件算出プログラム２４０は、適切な正規の射出成形条件を算出すると、本フローの処理を終了する。
　以上、射出成形条件算出処理について説明した。
　このようなプロセッサシステム１００によれば、基準金型での試作結果および一般材料情報を基にＳＣＦ入り材料情報を生成することで、任意の金型形状に適した超臨界射出成形条件を算出することができる。
　特に、プロセッサシステム１００では、通常の射出成形に比べて条件の適正化が困難な超臨界射出成形においても、射出成形条件を容易に適正化することができる。
　また、特に、プロセッサシステム１００では、品質解析結果が品質基準を満足するまで射出成形条件を変更することで、実際の成形試験を行うことなく、射出成形条件を適正化することができる。
　＜第二実施形態＞
　次に、本システム１００の第二実施形態について説明する。第二実施形態に係るプロセッサシステム１００は、射出成形条件算出処理において、射出成形条件の値を変更しても品質基準を満たさない場合、金型形状についても一定のルールに基づいて変更する処理を行うものである。なお、第二実施形態に係るプロセッサシステム１００の基本構成は、前述の第一実施形態と同様のため、詳細な説明は省略する。
　図５は、第二実施形態に係る射出成形条件算出処理の一例を示したフロー図である。なお、ステップＳ４１～ステップＳ４４の処理は、第一実施形態の射出成形条件算出処理におけるステップＳ３１～ステップＳ３４と同様のため、詳細な説明は省略する。
　ステップＳ４５では、射出成形条件算出プログラム２４０は、金型形状、または、任意の射出成形条件の値を変更する。具体的には、射出成形条件算出プログラム２４０は、任意の射出成形条件の値を所定回数以上変更しても、すなわち、ステップＳ４１～ステップＳ４３の処理を所定回数繰り返した場合でも、品質解析結果が品質基準を満たしていないと判定した場合には、ステップＳ４５において、射出成形条件に加えて金型形状についても変更し、処理をステップＳ４２に戻す。
　なお、金型形状の変更とは、例えば金型形状のある箇所の径を広げたり、厚みを増やすことが考えられる。これにより、溶融樹脂が流入し易くなるために充填体積が増加したり、厚みを増やすことで成形品の強度が高まるため、品質解析結果が改善し、品質基準を満たすことにつながる。
　また、これらの値を変更する方法としては、例えばニュートン法や変分法あるいはモンテカルロ法など公知の方法が用いられれば良い。
　また、射出成形条件算出プログラム２４０は、ステップＳ３４において、品質基準を満たす射出成形条件と、金型形状と、を算出（出力）する。
　このような第二実施形態に係るプロセッサシステム１００によれば、任意の射出成形条件の変更だけでは品質基準を満たす適切な（正しい値の）射出成形条件を算出できない場合でも、金型形状を変更することで、適切な射出成形条件を算出することが可能となる。
　＜第三実施形態＞
　次に、本システム１００の第三実施形態について説明する。第三実施形態に係るプロセッサシステム１００は、品質基準として成形品の色および透明度（光透過度）が考慮される。具体的には、本実施形態に係るプロセッサシステム１００の射出成形条件算出プログラム２４０は、成形品の色および透明度（光透過度）の値についても解析を行い、その解析結果を取得する。
　なお、成形品の色に関する解析結果を得る方法としては、例えば成形品表面の温度や圧力履歴を解析する方法がある。また、透明度に関する解析結果を得る方法としては、例えば気泡生成状態と樹脂本来の透明度の情報に基づき解析する方法がある。なお、射出成形条件算出プログラム２４０は、これらの要素を含む品質解析結果が品質基準を満たさない場合には、前述と同様に、一定のルールで（例えば、ニュートン法や変分法など）射出成形条件である温度、圧力およびＳＣＦ量あるいは金型形状の変更を繰り返し行うことで、品質基準を満たす射出成形条件を算出する。
　なお、第三実施形態に係るプロセッサシステム１００の基本構成は、前述の第一実施形態および第二実施形態と同様であり、当該品質解析結果を得るための処理は前述の射出成形条件算出処理と同様のため、これらの詳細な説明は省略する。
　このような第三実施形態に係るプロセッサシステム１００によれば、色や透明度を考慮した成形品や、部分ごとに色や透明度を変調させた成形品を得るための適切な射出成形条件を得ることが可能となる。
　なお、本発明は上記した実施形態および変形例に限定されるものではなく、同一の技術的思想の範囲内において様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換をすることが可能である。
　また、上記説明では、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えて良い。
１００・・・プロセッサシステム、３０・・・プロセッサ、４０・・・メモリリソース、５０・・・ＮＩ（ネットワークインターフェースデバイス）、６０・・・ＵＩ（ユーザインターフェースデバイス）、１１０・・・一般材料情報ＤＢ、１２０・・・基準金型試作結果情報、１３０・・・基準金型解析結果情報、１４０・・・ＳＣＦ入り材料情報ＤＢ、１５０・・・超臨界射出成形条件情報ＤＢ、２１０・・・成形解析実行プログラム、２２０・・・材料情報生成プログラム、２３０・・・品質解析実行プログラム、２４０・・・射出成形条件算出プログラム、１０・・・外部装置、Ｎ・・・通信ネットワーク

Claims (13)

  1. 　１以上のプロセッサと、１以上のメモリリソースと、を有するシステムであって、
    　前記メモリリソースは、
    　ＳＣＦ（Ｓｕｐｅｒｃｒｉｔｉｃａｌ　Ｆｌｕｉｄ：超臨界流体）を含まない材料に関する一般材料情報と、
    　ＳＣＦ入り材料を用いた基準金型による試作結果である基準金型試作結果情報と、
    　成形解析を実行する成形解析実行プログラムと、
    　ＳＣＦ入り材料情報を生成する材料情報生成プログラムと、を記憶し、
    　前記成形解析実行プログラムは、
    　一般材料情報に基づき生成した任意のＳＣＦ入り材料情報を用いて成形解析処理を行い、
    　前記材料情報生成プログラムは、
    　前記成形解析処理で生成した基準金型解析結果情報と、前記基準金型試作結果情報と、の比較に基づき前記任意のＳＣＦ入り材料情報を変更することで、正しい値のＳＣＦ入り材料情報を生成する
    ことを特徴とするシステム。
  2. 　請求項１に記載のシステムであって、
    　前記メモリリソースは、
    　品質解析を実行する品質解析実行プログラムと、
    　射出成形条件を算出する射出成形条件算出プログラムと、を有し、
    　前記品質解析実行プログラムは、
    　前記正しい値のＳＣＦ入り材料情報と、任意の射出成形条件と、を用いて品質解析処理を行い、
    　前記射出成形条件算出プログラムは、
    　前記品質解析の結果が所定の品質基準を満たすように前記任意の射出成形条件を変更することで、正しい値の射出成形条件を算出する
    ことを特徴とするシステム。
  3. 　請求項１に記載のシステムであって、
    　前記ＳＣＦ入り材料情報は、
    　成形品の材料である溶融樹脂の流動性に関する値と、溶融樹脂の温度、圧力およびＳＣＦ量と、の関係と、
    　気泡生成に関する値と、溶融樹脂の温度、圧力およびＳＣＦ量と、の関係と、を有している
    ことを特徴とするシステム。
  4. 　請求項２に記載のシステムであって、
    　前記品質基準は、
    　金型に対する溶融樹脂の充填体積に関する値と、気泡の生成状態を表す値と、により示される基準である
    ことを特徴とするシステム。
  5. 　請求項２に記載のシステムであって、
    　前記射出成形条件は、
    　溶融樹脂の温度、圧力およびＳＣＦ量を含む
    ことを特徴とするシステム。
  6. 　請求項５に記載のシステムであって、
    　前記射出成形条件は、さらに、
    　金型に溶融樹脂を注入するゲートの位置、ゲートの形状およびゲートの本数を含む
    ことを特徴とするシステム。
  7. 　請求項２に記載のシステムであって、
    　前記射出成形条件算出プログラムは、
    　前記品質解析の結果が所定の品質基準を満たすように前記任意の射出成形条件および金型形状の少なくとも一方を変更することで、正しい値の射出成形条件と、金型形状と、を算出する
    ことを特徴とするシステム。
  8. 　請求項４に記載のシステムであって、
    　前記品質基準は、
    　成形品の色および透明度（光透過度）の値により示される基準を含む
    ことを特徴とするシステム。
  9. 　請求項３に記載のシステムであって、
    　前記気泡生成に関する値には、
    　気泡生成数、気泡生成速度、気泡発生確率、気泡成長速度および気泡移動度の少なくともいずれか１つが含まれる
    ことを特徴とするシステム。
  10. 　１以上のプロセッサと、１以上のメモリリソースと、を有するシステムが行う超臨界射出成形支援方法であって、
    　前記プロセッサは、
    　ＳＣＦ（Ｓｕｐｅｒｃｒｉｔｉｃａｌ　Ｆｌｕｉｄ：超臨界流体）を含まない材料に関する一般材料情報に基づき生成した任意のＳＣＦ入り材料情報を用いて成形解析処理を行うステップと、
    　前記成形解析処理で生成した基準金型解析結果情報と、ＳＣＦ入り材料を用いた基準金型による試作結果である基準金型試作結果情報と、の比較に基づき前記任意のＳＣＦ入り材料情報を変更することで、正しい値のＳＣＦ入り材料情報を生成するステップと、行う
    ことを特徴とする超臨界射出成形支援方法。
  11. 　請求項１０に記載の超臨界射出成形支援方法であって、
    　前記プロセッサは、
    　前記正しい値のＳＣＦ入り材料情報と、任意の射出成形条件と、を用いて品質解析処理を行うステップと、
    　前記品質解析の結果が所定の品質基準を満たすように前記任意の射出成形条件を変更することで、正しい値の射出成形条件を算出するステップと、を行う
    ことを特徴とする超臨界射出成形支援方法。
  12. 　１以上のプロセッサと、１以上のメモリリソースと、を有するシステムの前記プロセッサが前記メモリリソースから読み込んで実行するプログラムであって、
    　前記プロセッサが実行する成形解析実行プログラムは、
    　ＳＣＦ（Ｓｕｐｅｒｃｒｉｔｉｃａｌ　Ｆｌｕｉｄ：超臨界流体）を含まない材料に関する一般材料情報に基づき生成した任意のＳＣＦ入り材料情報を用いて成形解析処理を行い、
    　前記プロセッサが実行する材料情報生成プログラムは、
    　前記成形解析処理で生成した基準金型解析結果情報と、ＳＣＦ入り材料を用いた基準金型による試作結果である基準金型試作結果情報と、の比較に基づき前記任意のＳＣＦ入り材料情報を変更することで、正しい値のＳＣＦ入り材料情報を生成する
    ことを特徴とするプログラム。
  13. 　請求項１２に記載のプログラムであって、
    　前記プロセッサが実行する品質解析実行プログラムは、
    　前記正しい値のＳＣＦ入り材料情報と、任意の射出成形条件と、を用いて品質解析処理を行い、
    　前記プロセッサが実行する射出成形条件算出プログラムは、
    　前記品質解析の結果が所定の品質基準を満たすように前記任意の射出成形条件を変更することで、正しい値の射出成形条件を算出する
    ことを特徴とするプログラム。
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