第1部 高分子材料の劣化とその測定
(2024年11月12日 10:30〜12:30)
- 樹脂および製品の劣化 (老化) とは
- 樹脂の経過時間に伴う変化
- 樹脂の違いによる劣化機構の違い
- 製品の寿命をどう考えるか
- 劣化測定に使用される分析機器
- 製品の劣化トラブル例
- 熱による劣化
- 水による劣化
- イオンによる劣化
- 変色
- FT-IRを使用した樹脂促進試験の例
- 促進試験に関して
- 加熱ATRアクセサリーを使用した例
- イメージング法を使用した例
第2部 近赤外光と機械学習による高分子材料の劣化度推定
(2024年11月12日 13:30〜15:00)
近赤外光を用いてプラスチックの構造を非破壊的に分析する技術及び、測定データに機械学習を適用することで劣化状態を予測する診断モデルについて解説する。
- 高分子の劣化診断
- 高分子の劣化とは
- 劣化試験の仕組み
- 機械試験による劣化診断
- 破断伸びについて
- ポリプロピレンの劣化
- 近赤外分光法の原理
- 近赤外スペクトル
- ケモメトリックスとは
- 機械学習の発展
- 主成分分析の原理
- PLS回帰分析の原理
- ポリプロピレンの劣化予測
- ポリプロピレンの近赤外スペクトル
- ポリプロピレンの劣化予測
- ポリプロピレンの劣化メカニズム
第3部 マルチスケール解析による高分子複合材料の寿命予測
(2024年11月12日 15:15〜16:45)
複雑な組成・構造となる高分子複合材料の寿命予測は適切なスケールにおいて、それぞれの素材に適切なモデルの選択について述べる。マルチスケール解析による寿命予測結果を考慮した複合材料の耐久性評価方法および劣化対策についても概説する。
構造部品として使われている高分子系複合材料における化学的・機械的劣化現象に関する知識が習得できる。寿命予測分野においてそれぞれのモデル種 (経験的、現象的、機構的) の長所・短所およびマルチスケール解析の原理に関する知識が習得できる。さらに酸性環境下における劣化と、静的応力 (クリープ) による機械的劣化の応用例に関する知識が習得できる。
- 高分子複合材料の組成・構造および「劣化」の概念
- 複合材料の組成と特性
- 化学的な劣化現象
- 機械的な劣化現象
- 劣化現象を考慮した解析モデルによる寿命予測
- バルクvsローカルの違いおよび適切なスケールの検討
- 複雑な環境に応じる相互効果と加速劣化の検討
- 高分子複合材料における寿命予測の応用例と劣化対策
- 酸性環境下におけるエポキシ系複合材料の劣化評価および寿命予測例
- クリープによる劣化の加速評価方法および寿命予測例
- マルチスケール解析に駆動した特定の劣化経路を抑制する対策
複数名同時受講割引について
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