＊ 本ウェビナーは開催済みです。再開催のご要望があれば、お知らせください。
CMCリサーチウェビナー【ライブ配信】
開催日時：2023年1月27日（金）10:30～16:30
受 講 料：55,000円（税込） ＊ 資料付
＊メルマガ登録者 49,500円（税込）
＊アカデミック価格 26,400円（税込）
パンフレット
※ 本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、下記リンクから視聴環境をご確認ください。
→ https://zoom.us/test
★ アカデミック価格:学校教育法にて規定された国、地方公共団体および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。
★【メルマガ会員特典】2名以上同時申込かつ申込者全員メルマガ会員登録をしていただいた場合、1名あたりの参加費がメルマガ会員価格の半額となります。
★ お申込み後のキャンセルは基本的にお受けしておりません。ご都合により出席できなくなった場合は代理の方がご出席ください。
講 師
倉地 育夫 氏 ㈱ケンシュー 代表取締役 工学博士
1977年3月 名古屋大学 工学部 合成化学科卒業
1979年3月 同 大学院 工学研究科 応用化学専攻 博士課程前期修了
1983年4月 科学技術庁 無機材質研究所 留学（1984年10月まで）
1992年9月 学位取得（工学博士; 私立 中部大学）
1979年4月 ブリヂストンタイヤ入社（現; ブリヂストン）
1984年11月 ブリヂストン 研究開発本部 復職
1991年9月 ブリヂストン 退社
1991年10月 コニカ 第四開発センター入社（主任研究員）
1993年4月 福井大学 工学部 客員教授
1993年11月 コニカ 感材技術研究所 主幹研究員
1998年6月 同社 MG開発センター 主幹研究員
2001年8月 同社 中央研究所 所長付主幹研究員
2005年8月 コニカミノルタビジネステクノロジーズ 生産本部 生産技術センターデバイス技術部 第3デバイスグループリーダー
2008年10月 同社 生産技術センターデバイス技術部 担当部長
2009年4月 同社 開発本部 化製品開発センター 機能部材開発部 担当部長
2011年3月 コニカミノルタビジネステクノロジーズ 定年退社（57歳）
2011年3月 ケンシュー設立 代表取締役社長 就任（現在に至る）
【受賞歴】
2000年5月 第32回 日本化学工業協会 技術特別賞 受賞
2004年5月 写真学会 ゼラチン賞 受賞
その他 ブリヂストンの超高純度βSiC 半導体技術が日本化学会 化学技術賞 受賞
【活 動】
高分子学会 代議員、高分子同友会 開発部会 世話人、日本化学会 代議員、日本化学会 産学交流委員会 シンポジウム分科会 主査、同委員長、日本化学会 春季年会講演賞審査委員長など
共著多数
セミナーの趣旨
高分子材料が化学変化で劣化すると仮定して、よくアーレニウスプロットでその寿命予測を行う。また、物理変化を仮定した場合には、過剰変形や高温加熱などの促進試験により予測する。そして、市場での劣化は、化学変化や物理変化が同時に進行するという理由から、この両者を独立した実験を行い、製品仕様を決めたりする。
20世紀から高分子材料の寿命予測ではこのように行われてきたが、市場で発生している複合化した現象を実験室で再現できているわけではない。本セミナーでは、実際に講演者が体験した高級フィルムカメラの裏蓋の破壊事例をもとに高分子材料の劣化や破壊について基礎から説明するとともに、アーレニウスプロットやラーソンミラーパラメーターによる寿命予測法とその問題点についても解説する。さらに信頼性工学の一例としてワイブル統計の活用法についても説明する。
セミナー対象者
（1）高分子材料開発を担当する技術者
（2）高分子材料の品質管理を担当する部門の担当者及び管理者
（3）高分子材料のツボも説明いたしますので、高分子材料専門外でも役立ちます。
セミナーで得られる知識
（1）時間・温度換算則を用いた寿命予測の実験方法と解析方法
（2）ウィブル統計による解析法
（3）高分子の破壊に関する知識
（4）高分子のフラクトグラフィー
プログラム
※ 適宜休憩が入ります。
1.1. 破壊とは
1.2. 材料力学と破壊力学
1.3. Griffithの理論
1.4. 線形破壊力学の要点
1.5. フラクトグラフィー
1.6. ワイブル統計
1.7. 事例：セラミックスの破壊解析
2. 高分子の破壊
2.1. 高分子概論
2.2. 高分子の破壊機構
(1) クレイジング
(2) 事例：ポリ乳酸
2.3. 高分子の劣化
2.4. ケミカルアタック
3. 高分子の寿命予測
3.1. 疲労破壊のプロセス
3.2. 寿命予測の考え方
3.3. アーレニウス・プロットによる寿命予測
3.4. ラーソン・ミラー型による寿命予測
4. マテリアルインフォマティクス
4.1. データマイニング
4.2. 事例：ブラックボックスのクレーム解析
4.3. タグチメソッド
5. まとめ