二軸押出機の基礎から、二軸押出機内の樹脂流動解析に用いられている代表的なFAN法、FEM、粒子法について、アルゴリズム・活用事例・最新の研究等を説明いたします。
さらに、人工知能を用いたスクリュ構成の自動最適化の事例と関連するAI・IoTソリューションを説明し、実際のAI・IoT活用のポイントを説明します！
新型コロナウイルス対策を万全にして、参加者を15名以下に限定し、大阪市内の会場で実施いたします！
※ 新型コロナウイルス（COVID-19）感染症対策について
R＆D支援センターセミナー
開催日時：2022年11月11日（金）12：30～16：00
会 場：大阪市立中央会館 2F 第4会議室
参 加 費：49,500円（税込、資料付）
講 師
㈱日本製鋼所 広島製作所 技術開発部 課長 博士（工学）
福澤 洋平 氏
【ご専門】
二軸押出機
二軸押出機内の樹脂流動解析（FAN法、FEM、粒子法）
人工知能ディープラーニング
定 員
15名
受講対象・レベル
・二軸押出機の流動解析を扱う技術者
・プラスチック成形加工に人工知能を活用したい技術者
・プラスチック生産管理の最適化にAI/IoTを導入したいとお考えの方
必要な予備知識
特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします。
習得できる知識
・二軸押出機へのシミュレーション・ディープラーニング適用のための基礎知識
・二軸押出機におけるシミュレーションの使い方・妥当性の判断や課題解決
・人工知能・IoTを業務へ活用するための気づき
趣 旨
二軸スクリュ押出機を用いた混練プロセスでは、押出機の運転条件、樹脂の材料物性や溶融による状態変化など様々な要因が複雑に作用するため、これらの現象を理解・解明することは容易ではありません。そのためのシミュレーション技術は必要不可欠となっており、問題解決のためには様々なシミュレーション手法を駆使して対応することが求められます。
また最近では、ディープラーニングに代表される人工知能の発展・産業応用に伴い、本手法やIoTをプラスチック成形加工プロセスに適用しようという動きも見られます。
このような状況をふまえ、本セミナーでは、最初に二軸押出機の構造やコンパウンドプロセスなどの基礎について解説した後、二軸押出機内の樹脂流動解析に用いられている代表的な3つの手法FAN法、FEM、粒子法について、概要、アルゴリズム、活用事例、最新の研究等を説明いたします。
さらに、人工知能を用いた二軸押出機のスクリュ構成の自動最適化の事例と二軸押出機に関連するAI・IoTソリューションを説明し、実際のAI・IoT活用のポイントを示します。
プログラム
1-1. 二軸押出機の外観と主な構造（TEX）
1-2. 二軸押出機のコンパウンドプロセス
1-3. スクリュ形状による効果
1-4. 溶融樹脂の特性
２． 二軸押出機のシミュレーション技術
2-1. FAN法、FEM、粒子法の概要紹介
2-2. FAN法による二軸押出機のシミュレーション技術
(1）FAN法の概要と演算アルゴリズム
(2）FAN法の特徴・長短所と評価できること・適用範囲
(3）FAN法による二軸スクリュ混練予測（活用事例）
(4）脱揮プロセス、3D-FAN法（局所的な混練性評価）への拡張
(5）FAN法によるシミュレーションの妥当性検証
2-3. FEMによる二軸押出機のシミュレーション技術
(1）FEMの概要と演算アルゴリズム
(2）FEMの特徴・長短所と評価できること・適用範囲
(3）FEMによる二軸スクリュ混練予測・混練性能評価（活用事例）
(4）FEMによる二軸混練シミュレーションの妥当性検証
2-4. 粒子法による二軸押出機のシミュレーション技術
(1）プラスチック成形加工に用いられる粒子法について
(2）粒子法MPSの概要と演算アルゴリズム
(3）粒子法MPSの特徴・長短所と評価できること・適用範囲
(4）粒子法MPSによる二軸スクリュ内の樹脂混練予測と脱揮プロセスの予測
(5）粒子法DEMの概要と演算アルゴリズム
(6）粒子法DEMの特徴・長短所と評価できること・適用範囲
(7）DEM-MPS連成による樹脂溶融可塑化予測
(8）粒子法による二軸混練シミュレーションの妥当性検証
３． 二軸押出機における人工知能AIの活用展開
3-1. 人工知能AI（ディープラーニング）の概要
3-2. 産業界への応用事例の紹介
3-3. ディープラーニングのアルゴリズム
3-4. 二軸スクリュ構成の自動最適化へのAI適用事例
(1）必要となる教師データ
(2）教師データの学習方法
(3）AIによる推奨スクリュ構成の出力
(4）推奨スクリュ構成による検証
４． 二軸押出機のAI/IoTソリューションと活用展開
4-1. 生産管理システム
(1）IoTによる稼働状況・生産データの「見える化」
(2）生産性・品質向上効果
4-2. 運転支援システム
(1）技術者の経験・ノウハウに頼らない生産運転条件の設定
(2）導入効果
4-3. 予防・保全システム
(1）異常検知システムと故障の未然防止
(2）センサの適切な選択や取付位置・運用について
【質疑応答】