技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、最初にTTPデータの重回帰分析による寿命予測法の基礎を詳細に解説した後、高分子材料・製品の主要な劣化現象に対する寿命予測方法について紹介いたします。
また、寿命予測から発展する劣化加速条件の設定方法についても解説いたします。
高分子材料・製品の各種寿命予測については、従来からアレーニウスの式から導かれるT – t線図を用いる方法が一般的であった。しかし、この方法は時間ー特性値線図を作成し、判定基準等の目的とする特性値に到達する経過時間を読取り、その後T – t線図を作成、予測結果を取得することから長時間を要し、しかも予測精度に欠ける手法であった。
上記、従来法に対し、本法では時間ー温度データ (TTPデータ) を重回帰分析の手法によりアレーニウス型やラーソンミラー型を基本とする寿命予測式設定に繋げ、一連の処理および計算をパソコン内で実施するため、劣化度合いの予測結果が実測データに極めて近似するとともに、短時間で予測結果が取得できる利点を持つ。
本講座では、最初にTTPデータの重回帰分析による寿命予測法の基礎を詳細に解説した後、高分子材料・製品の主要な劣化現象に対する寿命予測方法について紹介する。また、ほとんどの事例について劣化メカニズムを解説しているので、類似の不具合が発生した際には、迅速で的確な対策が策定できる内容としている。合わせて、寿命予測から発展する劣化加速条件の設定方法についても解説する。劣化加速条件設定については、コスト低減の観点から温度頻度表がない場合についても設定を可能としたことから、その手法についても紹介する。
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| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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| 発行年月 | |
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| 2020/1/17 | 最新プラスチック加飾技術の動向と今後の展望 |
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