特許 7342470 ゴム状弾性体の予測方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-09-04

(45)【発行日】2023-09-12

(54)【発明の名称】ゴム状弾性体の予測方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 30/10 20200101AFI20230905BHJP

   B60C 19/00 20060101ALI20230905BHJP

   G06F 30/20 20200101ALI20230905BHJP

【ＦＩ】

G06F30/10

B60C19/00 Z

G06F30/20

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2019128593

(22)【出願日】2019-07-10

(65)【公開番号】P2021015367

(43)【公開日】2021-02-12

【審査請求日】2022-05-24

(73)【特許権者】

【識別番号】000183233

【氏名又は名称】住友ゴム工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100104134

【弁理士】

【氏名又は名称】住友 慎太郎

(74)【代理人】

【識別番号】100156225

【弁理士】

【氏名又は名称】浦 重剛

(74)【代理人】

【識別番号】100168549

【弁理士】

【氏名又は名称】苗村 潤

(74)【代理人】

【識別番号】100200403

【弁理士】

【氏名又は名称】石原 幸信

(74)【代理人】

【識別番号】100206586

【弁理士】

【氏名又は名称】市田 哲

(72)【発明者】

【氏名】角田 昌也

【審査官】合田 幸裕

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１９－０８２７９０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１４７４６０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１６１８５３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｆ ３０／１０

Ｂ６０Ｃ １９／００

Ｇ０６Ｆ ３０／２０

ＩＥＥＥ Ｘｐｌｏｒｅ

ＪＳＴＰｌｕｓ（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の第１材料群を混練して第１ポリマー組成物を得る工程と、前記第１ポリマー組成物を第１加硫条件で加硫する工程とを経て得られた第１ゴム状弾性体について、予め定められた第１性能を予測するための方法であって、
コンピュータに、前記第１材料群から選択される１以上のポリマーを含む複数種類の第２材料群からなる複数種類の第２ポリマー組成物群の配合内容を含む第１データを入力する工程、
前記コンピュータに、前記第２ポリマー組成物群の混練条件を含む第２データを入力する工程、
前記コンピュータに、前記第２ポリマー組成物群の混練時の物理量を含む第３データを入力する工程、
前記コンピュータに、前記第２ポリマー組成物群から得られた複数種類の第２ゴム状弾性体群の加硫条件を含む第４データを入力する工程、
前記コンピュータに、前記第２ゴム状弾性体群の前記第１性能を含む第５データを入力する工程、
前記コンピュータが、少なくとも前記第１データ、前記第２データ、前記第３データ、前記第４データ及び前記第５データの関係を示す第１近似応答関数を構築する工程、
前記コンピュータに、前記第１材料群の配合内容と、前記第１材料群の混練条件と、前記第１材料群の混練時の物理量と、前記第１加硫条件とを入力する工程、並びに、
前記コンピュータが、前記第１材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び前記第１加硫条件と、前記第１近似応答関数とに基づいて、前記第１ゴム状弾性体の前記第１性能を計算する工程を含む、
ゴム状弾性体の予測方法。

【請求項2】

前記第１材料群の混練時の物理量を入力する工程に先立ち、前記コンピュータが、前記第１データ、前記第２データ及び前記第３データの関係を示す第２近似応答関数を構築する工程と、
前記コンピュータが、前記第１材料群の配合内容及び混練条件と、前記第２近似応答関数とに基づいて、前記第１材料群の混練時の物理量を計算する工程をさらに含み、
前記第１材料群の混練時の物理量を入力する工程は、計算された前記物理量を入力する工程を含む、請求項１記載のゴム状弾性体の予測方法。

【請求項3】

前記第１材料群又は前記第２材料群を混練する工程は、前記第１材料群又は前記第２材料群が投入されるチャンバーと、前記チャンバー内で回転する少なくとも１本のロータとを有する混練機が用いられ、
前記混練時の物理量は、前記ロータのトルク、及び、前記チャンバー内の温度の少なくとも１つを含む、請求項１または２記載のゴム状弾性体の予測方法。

【請求項4】

前記第１材料群及び前記第２材料群は、カーボンブラックを含む複数種類の配合剤を含み、
前記第１材料群又は前記第２材料群を混練する工程は、前記第１材料群又は前記第２材料群が投入されるチャンバーと、前記チャンバー内で回転する少なくとも１本のロータとを有する混練機が用いられ、
前記第１材料群又は前記第２材料群を混練する工程は、前記ポリマーと前記配合剤との混練を開始してから、前記ロータのトルクが最大となるまで混練する第１工程と、前記第１工程の後に、前記ポリマーと前記配合剤とを混練する第２工程とを含み、
前記混練時の物理量は、前記第１工程時の物理量と、前記第２工程時の物理量とを含む、請求項１ないし３のいずれかに記載のゴム状弾性体の予測方法。

【請求項5】

前記第１材料群又は前記第２材料群を混練する工程は、前記第１工程に先立ち、前記配合剤を含まない前記ポリマーを素練りする第３工程をさらに含み、
前記混練時の物理量は、前記第３工程時の物理量をさらに含む、請求項４記載のゴム状弾性体の予測方法。

【請求項6】

前記第１材料群又は前記第２材料群を混練する工程は、前記第１材料群又は前記第２材料群が投入されるチャンバーと、前記チャンバー内で回転する少なくとも１本のロータとを有する混練機が用いられ、
前記混練条件は、前記チャンバーの容積に対する前記第１材料群又は前記第２材料群の充填率、前記ロータの回転数、及び、混練停止条件の少なくとも１つを含む、請求項１ないし５のいずれかに記載のゴム状弾性体の予測方法。

【請求項7】

前記第１性能は、貯蔵弾性率Ｅ'、損失弾性率Ｅ"及び損失正接ｔａｎδの少なくとも一つを含む、請求項１ないし６のいずれかに記載のゴム状弾性体の予測方法。

【請求項8】

複数の第１材料群を混練して第１ポリマー組成物を得る工程と、前記第１ポリマー組成物を第１加硫条件で加硫する工程とを経て製造され、かつ、予め定められた第１性能の物性値を有する第１ゴム状弾性体について、前記第１材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び前記第１加硫条件の少なくとも一つを予測するための方法であって、
コンピュータに、前記第１材料群から選択される１以上のポリマーを含む複数種類の第２材料群からなる複数種類の第２ポリマー組成物群の配合内容を含む第１データを入力する工程、
前記コンピュータに、前記第２ポリマー組成物群の混練条件を含む第２データを入力する工程、
前記コンピュータに、前記第２ポリマー組成物群の混練時の物理量を含む第３データを入力する工程、
前記コンピュータに、前記第２ポリマー組成物群から得られた複数種類の第２ゴム状弾性体群の加硫条件を含む第４データを入力する工程、
前記コンピュータに、前記第２ゴム状弾性体群の前記第１性能を含む第５データを入力する工程、
前記コンピュータが、少なくとも前記第１データ、前記第２データ、前記第３データ、前記第４データ及び前記第５データの関係を示す第１近似応答関数を構築する工程、
前記コンピュータに、前記第１性能の前記物性値を入力する工程、並びに、
前記コンピュータが、前記第１近似応答関数と、前記第１性能の前記物性値とに基づいて、前記第１材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び前記第１加硫条件の少なくとも一つを計算する工程を含む、
ゴム状弾性体の予測方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ゴム状弾性体の性能を予測するための方法等に関する。

【背景技術】

【0002】

下記特許文献１は、ポリマー組成物を加硫したゴム状弾性体について、予め定められた第１性能を予測するための方法を提供している。この方法では、先ず、材料のいくつかを混合したポリマー組成物を加硫した複数種類のゴム状弾性体について、材料の配合割合、加硫条件及び第１性能を、コンピュータに入力する工程が行われる。次に、コンピュータが、材料の配合割合と、加硫条件と、第１性能との関係を示す近似応答関数を構築する工程が行われる。そして、コンピュータが、評価対象のゴム状弾性体の配合割合と、加硫条件と、近似応答関数とに基づいて、評価対象のゴム状弾性体の第１性能を計算する工程が行われる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１８－１４７４６０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

上記の方法では、第１性能を予測することができるものの、その予測精度についてはさらなる改善の余地があった。

【0005】

発明者らは、鋭意研究を重ねた結果、ポリマー組成物の混練時の物理量が、第１性能に影響を与えることを知見した。そして、この物理量を考慮することによって、第１性能を精度良く予測できることを知見した。

【0006】

本発明は、以上のような実状に鑑み案出されたもので、ゴム状弾性体の第１性能を精度良く予測することができる方法等を提供することを主たる目的としている。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明は、複数の第１材料群を混練して第１ポリマー組成物を得る工程と、前記第１ポリマー組成物を第１加硫条件で加硫する工程とを経て得られた第１ゴム状弾性体について、予め定められた第１性能を予測するための方法であって、コンピュータに、前記第１材料群から選択される１以上のポリマーを含む複数種類の第２材料群からなる複数種類の第２ポリマー組成物群の配合内容を含む第１データを入力する工程、前記コンピュータに、前記第２ポリマー組成物群の混練条件を含む第２データを入力する工程、前記コンピュータに、前記第２ポリマー組成物群の混練時の物理量を含む第３データを入力する工程、前記コンピュータに、前記第２ポリマー組成物群から得られた複数種類の第２ゴム状弾性体群の加硫条件を含む第４データを入力する工程、前記コンピュータに、前記第２ゴム状弾性体群の前記第１性能を含む第５データを入力する工程、前記コンピュータが、少なくとも前記第１ないし５データの関係を示す第１近似応答関数を構築する工程、前記コンピュータに、前記第１材料群の配合内容と、前記第１材料群の混練条件と、前記第１材料群の混練時の物理量と、前記第１加硫条件とを入力する工程、並びに、前記コンピュータが、前記第１材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び前記第１加硫条件と、前記第１近似応答関数とに基づいて、前記第１ゴム状弾性体の前記第１性能を計算する工程を含むことを特徴とする。

【0008】

本発明に係る前記ゴム状弾性体の予測方法において、前記第１材料群の混練時の物理量を入力する工程に先立ち、前記コンピュータが、前記第１ないし３データの関係を示す第２近似応答関数を構築する工程と、前記コンピュータが、前記第１材料群の配合内容及び混練条件と、前記第２近似応答関数とに基づいて、前記第１材料群の混練時の物理量を計算する工程をさらに含み、前記第１材料群の混練時の物理量を入力する工程は、計算された前記物理量を入力する工程を含んでもよい。

【0009】

本発明に係る前記ゴム状弾性体の予測方法において、前記第１材料群又は前記第２材料群を混練する工程は、前記第１材料群又は前記第２材料群が投入されるチャンバーと、前記チャンバー内で回転する少なくとも１本のロータとを有する混練機が用いられ、前記混練時の物理量は、前記ロータのトルク、及び、前記チャンバー内の温度の少なくとも１つを含んでもよい。

【0010】

本発明に係る前記ゴム状弾性体の予測方法において、前記第１材料群及び前記第２材料群は、カーボンブラックを含む複数種類の配合剤を含み、前記第１材料群又は前記第２材料群を混練する工程は、前記第１材料群又は前記第２材料群が投入されるチャンバーと、前記チャンバー内で回転する少なくとも１本のロータとを有する混練機が用いられ、前記第１材料群又は前記第２材料群を混練する工程は、前記ポリマーと前記配合剤との混練を開始してから、前記ロータのトルクが最大となるまで混練する第１工程と、前記第１工程の後に、前記ポリマーと前記配合剤とを混練する第２工程とを含み、前記混練時の物理量は、前記第１工程時の物理量と、前記第２工程時の物理量とを含んでもよい。

【0011】

本発明に係る前記ゴム状弾性体の予測方法において、前記第１材料群又は前記第２材料群を混練する工程は、前記第１工程に先立ち、前記配合剤を含まない前記ポリマーを素練りする第３工程をさらに含み、前記混練時の物理量は、前記第３工程時の物理量をさらに含んでもよい。

【0012】

本発明に係る前記ゴム状弾性体の予測方法において、前記第１材料群又は前記第２材料群を混練する工程は、前記第１材料群又は前記第２材料群が投入されるチャンバーと、前記チャンバー内で回転する少なくとも１本のロータとを有する混練機が用いられ、前記混練条件は、前記チャンバーの容積に対する前記第１材料群又は前記第２材料群の充填率、前記ロータの回転数、及び、混練停止条件の少なくとも１つを含んでもよい。

【0013】

本発明に係る前記ゴム状弾性体の予測方法において、前記第１性能は、貯蔵弾性率Ｅ'、損失弾性率Ｅ"及び損失正接ｔａｎδの少なくとも一つを含んでもよい。

【0014】

本発明は、複数の第１材料群を混練して第１ポリマー組成物を得る工程と、前記第１ポリマー組成物を第１加硫条件で加硫する工程とを経て製造され、かつ、予め定められた第１性能の物性値を有する第１ゴム状弾性体について、前記第１材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び前記第１加硫条件の少なくとも一つを予測するための方法であって、コンピュータに、前記第１材料群から選択される１以上のポリマーを含む複数種類の第２材料群からなる複数種類の第２ポリマー組成物群の配合内容を含む第１データを入力する工程、前記コンピュータに、前記第２ポリマー組成物群の混練条件を含む第２データを入力する工程、前記コンピュータに、前記第２ポリマー組成物群の混練時の物理量を含む第３データを入力する工程、前記コンピュータに、前記第２ポリマー組成物群から得られた複数種類の第２ゴム状弾性体群の加硫条件を含む第４データを入力する工程、前記コンピュータに、前記第２ゴム状弾性体群の前記第１性能を含む第５データを入力する工程、前記コンピュータが、少なくとも前記第１ないし５データの関係を示す第１近似応答関数を構築する工程、前記コンピュータに、前記第１性能の前記物性値を入力する工程、並びに、前記コンピュータが、前記第１近似応答関数と、前記第１性能の前記物性値とに基づいて、前記第１材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び前記第１加硫条件の少なくとも一つを計算する工程を含むことを特徴とする。

【発明の効果】

【0015】

第１発明のゴム状弾性体の予測方法は、第１ゴム状弾性体の第１性能の計算に用いられる第１近似応答関数の構築に、第２ポリマー組成物群の混練時の物理量を含む第３データが用いられる。この混練時の物理量は、前記第２ポリマー組成物群から得られる複数種類の第２ゴム状弾性体群の前記第１性能に影響する。したがって、第１発明のゴム状弾性体の予測方法は、前記第１性能に影響する前記混練時の物理量を考慮して、第１ゴム状弾性体の前記第１性能を精度良く予測することができる。

【0016】

第２発明のゴム状弾性体の予測方法は、第１性能の物性値を有する第１ゴム状弾性体を製造するのに必要な第１材料群の配合内容等について、その配合内容等の計算に用いられる第１近似応答関数の構築に、第２ポリマー組成物群の混練時の物理量を含む第３データが用いられる。この混練時の物理量は、前記第２ポリマー組成物群から得られる複数種類の第２ゴム状弾性体群の第１性能に影響する。したがって、第２発明のゴム状弾性体の予測方法は、前記第１性能に影響する前記混練時の物理量を考慮して、前記第１材料群の配合内容等を精度良く予測することができる。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】混練機の一例を示す部分断面図である。

【図2】ロータのトルク、ロータの回転数、ラムの位置、及び、チャンバー内の温度と、時間との関係の一例を示すグラフである。

【図3】ゴム状弾性体の予測方法を実行するためのコンピュータの一例を示す斜視図である。

【図4】ゴム状弾性体の予測方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図5】更新工程の処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図6】本発明の他の実施形態のゴム状弾性体の予測方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図7】本発明のさらに他の実施形態のゴム状弾性体の予測方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図8】実施例１の第１性能の予測値と、第１性能の実測値との関係を示すグラフである。

【図9】比較例の第１性能の予測値と、第１性能の実測値との関係を示すグラフである。

【発明を実施するための形態】

【0018】

以下、本発明の実施の一形態が図面に基づき説明される。
本実施形態のゴム状弾性体の予測方法（以下、単に「予測方法」ということがある。）は、第１ゴム状弾性体の予め定められた第１性能を予測するためのものである。

【0019】

第１ゴム状弾性体は、複数の第１材料群を混練して第１ポリマー組成物を得る工程と、第１ポリマー組成物を第１加硫条件で加硫する工程とを経て得られる。本実施形態において、第１ゴム状弾性体、及び、第１ポリマー組成物は、現実には存在していない未知のゴム状弾性体、及び、ポリマー組成物として構成されている。したがって、第１ゴム状弾性体が有する第１性能の物性値も未知である。

【0020】

第１性能については、第１ゴム状弾性体の性能を示すものであれば、適宜選択される。第１性能には、例えば、貯蔵弾性率Ｅ'、損失弾性率Ｅ"及び損失正接ｔａｎδの少なくとも一つを含めることができる。本実施形態の第１性能では、これらの全てが含まれている。なお、第１性能は、このような態様に限定されるわけではなく、第１ゴム状弾性体から形成される製品において重要な物性等が含まれてもよい。

【0021】

本実施形態の第１ポリマー組成物は、未加硫ゴムである場合が例示されるが、これに限定されるわけではない。第１ポリマー組成物を構成する第１材料群は、複数の第１材料を含んで構成されている。本実施形態の第１材料群には、１以上のポリマー及び配合剤が含まれている。

【0022】

ポリマーとしては、例えば、一般的なポリマー組成物（本実施形態では、未加硫ゴム）に配合される未加硫の原料ゴムである。原料ゴムとしては、例えば、天然ゴム（ＮＲ）、ブタジエンゴム（ＢＲ）及びスチレンブタジエンゴム（ＳＢＲ）等から選択される。一方、配合材としては、例えば、カーボンブラックやシリカ等のフィラー、オイル、加工助剤、シランカップリング剤、硫黄及び加硫促進剤から選択される。

【0023】

第１材料群（後述の第２材料群）を混練する工程には、混練機が用いられる。図１は、混練機２の一例を示す部分断面図である。

【0024】

混練機２は、第１材料群（後述の第２材料群）が投入されるチャンバー３と、チャンバー３内で回転する少なくとも１本（本実施形態では、２本）のロータ４とを有している。チャンバー３は、ケーシング５と、ロータ４との間で区画されている。本実施形態のチャンバー３は、断面横向きの略８の字状に形成されている。

【0025】

ケーシング５の上部には、チャンバー３内に、第１材料群（後述の第２材料群）を投入するためのラム６が設けられている。一方、ケーシング５の下部には、チャンバー３で混練された第１ポリマー組成物（後述の第２ポリマー組成物）を排出するための排出部７が設けられている。

【0026】

本実施形態において、第１材料群（後述の第２材料群）を混練する工程では、例えば、ポリマーと、カーボンブラックを含む配合剤との混練を開始してからロータのトルクが最大となる（BIT（Black Incorporation Time））まで混練する第１工程Ｕ１と、第１工程Ｕ１の後に、ポリマー及び配合剤を混練する第２工程Ｕ２とを含んでいる。さらに、第１材料群を混練する工程では、第１工程Ｕ１に先立ち、配合剤を含まないポリマーを素練りする第３工程Ｕ３をさらに含んでいる。図２は、ロータのトルク（Nm）、ロータの回転数（rpm）、ラムの位置（cm）、及び、チャンバー内の温度（℃）と、時間（秒）との関係の一例を示すグラフである。

【0027】

図２に示されるように、先ず、第３工程Ｕ３では、ラム６（図１に示す）からポリマー（図示省略）を投入した後に、ラム６を開いた状態（即ち、ラム６を上昇させた状態）で、ポリマーを素練りしている。次に、第３工程Ｕ３後に行われる第１工程Ｕ１では、カーボンブラック含む配合剤をラム６から投入した後に、ラム６を閉じた状態（即ち、ラム６を下降させた状態）で、ポリマーと配合剤とを混練している。

【0028】

次に、第２工程Ｕ２では、第１工程Ｕ１に引き続き、ポリマーと配合剤とを混練している。第２工程Ｕ２では、混練の途中でラム６を開いて、ラム６（図１に示す）の上に付着した配合剤（図示省略）等をチャンバー３内に投入する工程が行われてもよい。第２工程Ｕ２の後に、第１材料群（後述の第２材料群）を混練して得られた第１ポリマー組成物（後述の第２ポリマー組成物）は、排出部７から排出される。

【0029】

各第１工程Ｕ１～第３工程Ｕ３では、複数の第１材料群（後述の第２材料群）の混練時の物理量が求められている。混練時の物理量としては、例えば、ロータのトルク及びチャンバー内の温度が含まれており、適宜測定することができる。さらに、本実施形態では、ロータの回転数Ｒ２（rpm）と、ラム６（図１に示す）の位置とがそれぞれ求められている。

【0030】

ロータのトルクＴ（Nm）は、ロータ４（図１に示す）を回転させるモータ（図示省略）の消費電力Ｗ（kW）と、モータの回転数Ｒ１（rpm）とに基づいて、下記式（１）で計算することができる。
Ｔ＝Ｗ×１０００／（Ｒ１×２×３．１４／６０） …（１）

【0031】

チャンバー内の温度は、図１に示したチャンバー３内に設けられた温度センサー（図示省略）によって測定することができる。ロータの回転数Ｒ２（rpm）は、モータの回転数Ｒ１に、減速比を乗じることで求めることができる。ラム６（図１に示す）の位置は、例えば、レーザー変位計（図示省略）で測定することができる。

【0032】

図２に示されるように、混練時の物理量（ロータのトルク及びチャンバー内の温度）は、第１工程Ｕ１～第３工程Ｕ３で異なる傾向がある。第１工程Ｕ１では、ロータ４の回転によって、カーボンブラックがゴムの中に埋設されていくと、大きなゴム塊が形成され、ロータのトルクが最大となる（BIT（Black Incorporation Time））。第２工程Ｕ２では、時間の経過とともに、ロータのトルクが徐々に減少している。

【0033】

一方、チャンバー内の温度は、第１工程Ｕ１から第２工程Ｕ２にかけて、時間の経過とともに上昇している。このチャンバー内の温度の上昇により、ポリマーと配合剤（例えば、シリカ及びシランカップリング剤）との反応が促進される。

【0034】

このように、トルクや温度の変化は、第１材料群（後述の第２材料群）の混練を管理する上で重要な指標であり、混練後に第１ポリマー組成物（後述の第２ポリマー組成物）を加硫して得られる第１ゴム状弾性体（第２ゴム状弾性体）の第１性能に影響する。

【0035】

図３は、ゴム状弾性体の予測方法を実行するためのコンピュータ１の一例を示す斜視図である。本実施形態の予測方法では、コンピュータ１が用いられる。コンピュータ１は、本体１ａ、キーボード１ｂ、マウス１ｃ及びディスプレイ装置１ｄを含んでいる。この本体１ａには、例えば、演算処理装置（ＣＰＵ）、ＲＯＭ、作業用メモリ、磁気ディスクなどの記憶装置、及び、ディスクドライブ装置１ａ１、１ａ２が設けられている。記憶装置には、本実施形態の予測方法を実行するためのソフトウェア等が予め記憶されている。

【0036】

図４は、ゴム状弾性体の予測方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。本実施形態の予測方法では、先ず、コンピュータ１（図２に示す）に、複数種類の第２ポリマー組成物群の配合内容を含む第１データが入力される（工程Ｓ１）。

【0037】

第２ポリマー組成物群は、複数種類の第２ポリマー組成物を含んでいる。各第２ポリマー組成物は、複数種類の第２材料群を混練して得られる。これらの第２ポリマー組成物が加硫されることにより、複数種類の第２ゴム状弾性体（第２ゴム状弾性体群）を得ることができる。本実施形態において、各第２ポリマー組成物、及び、各第２ゴム状弾性体は、未知の第１ポリマー組成物や第１ゴム状弾性体とは異なり、現実に存在している既知のポリマー組成物、及び、ゴム状弾性体として構成されている。

【0038】

第２材料群は、複数の第２材料を含んでいる。本実施形態の第２材料群には、第１材料群から選択される１以上のポリマーが含まれている。これにより、第２ポリマー組成物を構成するポリマーに、第１ポリマー組成物を構成するポリマーを含ませることができるため、後述の工程Ｓ６において、第１ゴム状弾性体の第１性能を予測可能な第１近似応答関数を、精度良く構築することができる。ポリマーの種類等については、上述のとおりである。さらに、第２材料群には、上述の配合剤が含まれている。

【0039】

複数種類の第２ポリマー組成物群の配合内容には、各第２ポリマー組成物について、個々の第２材料の分子に関する情報と、第２材料の配合割合とがそれぞれ含まれている。分子に関する情報については、上記特許文献１の記載に基づいて、適宜取得することができる。これらの配合内容は、コンピュータ１（図３に示す）に記憶される。

【0040】

次に、本実施形態の予測方法では、コンピュータ１（図３に示す）に、複数種類の第２ポリマー組成物群（各第２ゴム状弾性体）の混練条件を含む第２データが入力される（工程Ｓ２）。混練条件としては、各第２ポリマー組成物を構成する第２材料群の混練に用いられる条件であれば、適宜選択することができる。本実施形態の混練条件には、チャンバー３（図１に示す）の容積に対する第２材料群の充填率、ロータ４（図１に示す）の回転数、及び、混練停止条件の少なくとも１つが含まれている。このような混練条件は、各第２ポリマー組成物の混練時の物理量に影響を及ぼし、ひいては、第２ポリマー組成物から得られる第２ゴム状弾性体の第１性能に影響を及ぼすものである。

【0041】

本実施形態の第２データには、チャンバー３（図１に示す）の容積に対する第２材料群の充填率、ロータ４（図１に示す）の回転数、及び、混練停止条件の全てが含まれるのが望ましい。これにより、本実施形態の予測方法では、第２データとして、多くのパラメータが設定されるため、後述の工程Ｓ６において、第１性能を精度良く予測可能な第１近似応答関数を構築することが可能となる。

【0042】

チャンバー３（図１に示す）の容積は、混練機２のメーカーから提供された仕様に基づくものである。このチャンバー３の容積に基づいて、第２材料群の充填率が求められる。ロータ回転数は、図２に示した第１工程Ｕ１～第３工程Ｕ３毎にそれぞれ異なるものが設定されてもよい。

【0043】

混練停止条件は、チャンバー内の温度が予め定められた温度になったときに、混練を停止させるための条件である。混練停止条件は、適宜設定することができる。本実施形態の混練停止条件は、第１混練停止条件と、第２混練停止条件とを含んでいる。

【0044】

第１混練停止条件は、第２材料群の混練の途中でラム６（図１に示す）を開いて、ラム６の上に付着した配合剤（図示省略）等をチャンバー３内に投入するための条件である。本実施形態の第１混練停止条件の温度は、例えば、１１０～１３０℃（本実施形態では、１２０℃）に設定される。第２混練停止条件は、第２材料群の混練を停止させて、第２ポリマー組成物を排出部７から排出するための条件である。本実施形態の第２混練停止条件の温度は、例えば、１４５～１６５℃（本実施形態では、１５５℃）に設定される。

【0045】

これらの混練条件は、このような態様に限定されるわけではなく、混練機２の性能等に応じて適宜取得することができる。これらの混練条件は、コンピュータ１（図３に示す）に記憶される。

【0046】

次に、本実施形態の予測方法は、コンピュータ１（図３に示す）に、複数種類の第２ポリマー組成物群（各第２ゴム状弾性体）の混練時の物理量を含む第３データが入力される（工程Ｓ３）。混練時の物理量については、各第２ポリマー組成物を構成する第２材料群について、混練時に取得可能な物理量であれば、適宜選択することができる。本実施形態の物理量には、ロータのトルク、及び、チャンバー内の温度の少なくとも１つが含まれている。このような物理量は、複数種類の第２材料群の反応速度や反応量を変化させ、ひいては、第２ポリマー組成物から得られる第２ゴム状弾性体の第１性能に影響を及ぼすものである。

【0047】

第３データには、ロータのトルク、及び、チャンバー内の温度の双方が含まれるのが望ましい。ロータのトルク、及び、チャンバー内の温度の取得方法としては、上述のとおりである。これにより、本実施形態の予測方法では、第３データとして、多くのパラメータが設定されるため、後述の工程Ｓ６において、第１性能を精度良く予測可能な第１近似応答関数を構築することが可能となる。

【0048】

図２に示されるように、混練時の物理量は、混練する工程（第１工程Ｕ１～第３工程Ｕ３）ごとに異なる傾向がある。このため、混練時の物理量には、混練する第１工程Ｕ１～第３工程Ｕ３ごとに取得された物理量が含まれるのが望ましい。とりわけ、ポリマーと配合剤とが混練される第１工程Ｕ１及び第２工程Ｕ２の物理量は、ポリマーや配合剤の種類や配合割合に応じて異なる傾向がある。このため、混練時の物理量には、第１工程Ｕ１時の物理量と、第２工程Ｕ２時の物理量とが含まれるのが望ましい。

【0049】

さらに、ポリマーを素練りする第３工程Ｕ３の物理量は、ポリマーの種類に応じて異なる傾向がある。このため、混練時の物理量には、第３工程Ｕ３時の物理量がさらに含まれてもよい。本実施形態では、第１工程Ｕ１時の物理量、第２工程Ｕ２時の物理量、及び、第３工程Ｕ３時の物理量が含まれている。

【0050】

第１工程Ｕ１時のロータのトルク、及び、チャンバー内の温度は、第１工程Ｕ１中に取得されたトルク、及び、チャンバー内の温度に基づいて、適宜入力される。本実施形態のロータのトルクとしては、第１工程Ｕ１中に測定されたトルクの積分値が、コンピュータ１（図３に示す）に入力される。なお、図１に示したラム６が開いている（上昇している）間は、ポリマー等を十分に混練できない傾向がある。このため、トルクの積分値には、ラム６が閉じている（下降させている）間のトルクを対象に求められるのが望ましい。

【0051】

一方、チャンバー内の温度としては、第１工程Ｕ１中に測定されたチャンバー内の温度の平均値が、コンピュータ１（図３に示す）に入力される。

【0052】

第２工程Ｕ２時、及び、第３工程Ｕ３時において、ロータのトルク、及び、チャンバー内の温度は、第１工程Ｕ１時のロータのトルク、及び、チャンバーの温度と同様の手順で求めることができ、コンピュータ１（図３に示す）に入力される。

【0053】

なお、第１材料群（後述の第２材料群も同様）を混練する工程において、配合剤の分割投入や、再練り（リミル）によって、第２工程Ｕ２及び第３工程Ｕ３が交互に実施される場合には、全ての第２工程Ｕ２の物理量の合計値から求められる平均値、及び、全ての第３工程Ｕ３の物理量の合計値から求められる平均値が、第２工程Ｕ２時の物理量、及び、第３工程Ｕ３時の物理量として、コンピュータ１（図３に示す）に入力されてもよい。

【0054】

次に、本実施形態の予測方法では、コンピュータ１（図３に示す）に、複数種類の第２ゴム状弾性体群（各第２ゴム状弾性体）の加硫条件を含む第４データが入力される（工程Ｓ４）。第２ゴム状弾性体群は、複数種類の第２ゴム状弾性体を含んでいる。各第２ゴム状弾性体は、複数種類の第２ポリマー組成物をそれぞれ加硫することで得られる。

【0055】

本実施形態の加硫条件は、各第２ポリマー組成物について、加硫時に設定された温度条件等が設定される。このような加硫条件は、各第２ポリマー組成物の加硫時の反応速度や反応量を変化させ、第２ゴム状弾性体の第１性能に直接影響を及ぼすものである。本実施形態の加硫条件は、各第２ポリマー組成物の加硫温度曲線に基づいて設定される。加硫条件の詳細については、上記特許文献１に記載されるとおりである。加硫条件は、コンピュータ１（図３に示す）に記憶される。

【0056】

次に、本実施形態の予測方法では、コンピュータ１（図３に示す）に、複数種類の第２ゴム状弾性体群（各第２ゴム状弾性体）の第１性能を含む第５データが入力される（工程Ｓ５）。第１性能については、上述のとおり、貯蔵弾性率Ｅ'、損失弾性率Ｅ"及び損失正接ｔａｎδの少なくとも一つを含み、本実施形態では、これらの全てが含まれている。本実施形態では、各第２ゴム状弾性体の第１性能（貯蔵弾性率Ｅ'、損失弾性率Ｅ"及び損失正接ｔａｎδ）が、第５データとしてコンピュータ１に入力される。なお、貯蔵弾性率Ｅ'、損失弾性率Ｅ"及び損失正接ｔａｎδは、上記特許文献１の記載に基づいて測定することができる。

【0057】

次に、本実施形態の予測方法では、コンピュータ１（図３に示す）が、少なくとも第１ないし５データの関係を示す第１近似応答関数を構築する（工程Ｓ６）。本実施形態では、第１ないし５データの関係を示す第１近似応答関数が構築される。なお、工程Ｓ６では、例えば、第１ないし５データと、第１ないし５データとは異なるデータ（第２ポリマー組成物群に関するデータ）とを用いて、それらの関係を示す第１近似応答関数が構築されてもよい。

【0058】

本実施形態の工程Ｓ６では、先ず、第１近似応答関数の構築に先立ち、第２ゴム状弾性体群（各第２ゴム状弾性体）の分子に関する情報が計算されるのが望ましい。各第２ゴム状弾性体の分子に関する情報は、第１データの第２ポリマー組成物群の配合内容（個々の第２材料の分子に関する情報、及び、第２材料の配合割合）を用いて計算される。各第２ゴム状弾性体の分子に関する情報は、第２ゴム状弾性体の第２材料の配合割合（充填量）に基づいて、個々の第２材料の分子に関する情報を加重平均することによって計算される。これにより、各第２ゴム状弾性体の分子に関する情報は、実際に測定されなくても、実際の第２ゴム状弾性体の各第２材料の分子に関する情報に近似させることができるため、測定時間やコストの増大を抑制することができる。各第２ゴム状弾性体の分子に関する情報の計算方法については、上記特許文献１に記載のとおりである。

【0059】

次に、本実施形態の工程Ｓ６では、第１データ（各第２ポリマー組成物の配合内容）、第２データ（各第２ポリマー組成物の混練条件）、第３データ（各第２ポリマー組成物群の混練時の物理量）、第４データ（各第２ゴム状弾性体の加硫条件）、第５データ（各第２ゴム状弾性体の第１性能）、及び、各第２ゴム状弾性体の分子に関する情報を用いて、第１近似応答関数が生成される。このような第１近似応答関数は、例えば、未知の第１ゴム状弾性体の第１性能を、既知の第２ゴム状弾性体の第１性能で補完して予測することができる。したがって、このような第１近似応答関数を予め構築しておくことにより、第１ゴム状弾性体を実際に製造しなくても、第１ゴム状弾性体の第１性能を予測することができる。

【0060】

第１近似応答関数は、第２ポリマー組成物群の混練時の物理量を含む第３データを用いて構築されているため、第１性能に影響する混練時の物理量を考慮することができる。したがって、第１近似応答関数は、第１ゴム状弾性体の第１性能を精度良く予測するのに役立つ。さらに、第１近似応答関数は、第２ゴム状弾性体群の加硫条件を含む第４データを用いて構築されているため、第１性能に影響する加硫条件をさらに考慮することができる。

【0061】

第１近似応答関数は、慣例に従って、種々の方法で構築することができる。第１近似応答関数には、例えば、応答曲面法（ＲＳＭ：Response Surface Methodology）、動径基底関数（ＲＢＦ：Radial Basis Function）、又は、Kriging法などが好適に用いられる。第１近似応答関数は、ＲＳＭ、ＲＢＦ、Kriging法の順に近似精度は向上するが、同時に計算コストも増大する。このため、本実施形態の第１近似応答関数には、精度とコストとのバランスに優れたＲＢＦが用いられる。ＲＢＦの詳細については、上記特許文献１の記載のとおりである。なお、第１近似応答関数は、非線形性への対応力を高めるために、ニューラルネットワークの中間層を多層化する深層学習によって構築されてもよい。

【0062】

次に、本実施形態の予測方法では、第１近似応答関数の精度が、良好か否かが判断される（工程Ｓ７）。第１近似応答関数の精度の良否については、適宜判断することができる。工程Ｓ７では、第１近似応答関数について、ブラインドテストが実施される。本実施形態のブラインドテストは、コンピュータ１によって行われるが、オペレータ等によって行われてもよい。

【0063】

本実施形態の工程Ｓ７では、先ず、第２ゴム状弾性体群（複数種類の第２ゴム状弾性体）のうち、一つの第２ゴム状弾性体が選択される。次に、工程Ｓ７では、選択されていない残りの第２ゴム状弾性体について、第１ないし５データの関係を示す第１近似応答関数が構築される。この工程Ｓ７で構築される第１近似応答関数は、上述の工程Ｓ６で構築された第１近似応答関数とは別に、独立して構築される。次に、工程Ｓ７では、選択された一つの第２ゴム状弾性体について、第２ポリマー組成物の配合内容、混練条件、混練時の物理量、加硫条件、及び、分子に関する情報が、工程Ｓ７で構築された第１近似応答関数に代入される。これにより、工程Ｓ７では、選択された一つの第２ゴム状弾性体の第１性能が計算される。第２ゴム状弾性の分子に関する情報は、上述の手順（上記特許文献１の式（３））で求められる。

【0064】

本実施形態の工程Ｓ７では、第２ゴム状弾性体群のうち、複数の第２ゴム状弾性体について、上記の手順に基づいて、第１性能が計算される。そして、工程Ｓ７では、複数の第２ゴム状弾性体について、計算された第１性能と、実際の第１性能とが比較される。計算された第１性能と、実際の第１性能との相関係数が、予め定められた許容範囲内にある場合、第１近似応答関数の精度が良好であると判断される。

【0065】

許容範囲については、要求される計算精度に応じて、適宜設定することができる。本実施形態では、例えば、相関係数が０．７５以上、より好ましくは０．９０以上であれば、第１近似応答関数の精度が良好であると判断される。

【0066】

工程Ｓ７において、第１近似応答関数の精度が良好であると判断された場合（工程Ｓ７で、「Ｙ」）、次の工程Ｓ８が実施される。一方、第１近似応答関数の精度が良好でないと判断された場合（工程Ｓ７で、「Ｎ」）、第１ないし第５データを更新する工程（更新工程）Ｓ９が実施され、更新された第１データ～第５データを用いて、第１近似応答関数が再構築される（工程Ｓ６）。図５は、更新工程Ｓ９の処理手順の一例を示すフローチャートである。

【0067】

本実施形態の更新工程Ｓ９では、先ず、第１データに、新たな第２ポリマー組成物（即ち、第１データに含まれていない既知の第２ポリマー組成物）の配合内容が追加される（工程Ｓ９１）。追加される第２ポリマー組成物の個数については、適宜設定することができる。次に、本実施形態の更新工程Ｓ９では、第１データに追加された新たな第２ポリマー組成物について、その混練条件が第２データに追加される（工程Ｓ９２）。次に、本実施形態の更新工程Ｓ９では、第１データに追加された新たな第２ポリマー組成物について、その混練時の物理量が、第３データに追加される（工程Ｓ９３）。次に、本実施形態の更新工程Ｓ９では、第１データに追加された第２ポリマー組成物から得られる新たな第２ゴム状弾性体について、その下流条件が、第４データに追加される（工程Ｓ９４）。次に、本実施形態の更新工程Ｓ９では、第４データに追加された新たな第２ゴム状弾性体について、その第１性能が、第５データに追加される（工程Ｓ９５）。そして、図４に示されるように、更新工程Ｓ９の後に行われる工程Ｓ６では、更新された第１データ～第５データを用いて、第１近似応答関数が再構築される。

【0068】

このように、本実施形態の予測方法では、ブラインドテストが実施されることにより、第１近似応答関数の精度の良否を判断することができる。そして、精度が良好でないと判断された場合には、精度が良好になるまで、第１ないし第５データを更新して、第１近似応答関数を再構築することができる。これにより、本実施形態の予測方法では、第１近似応答関数を精度よく構築することができる。なお、ブラインドテストは、第２ポリマー組成物群に含まれる全ての第２ポリマー組成物について実施されてもよい。

【0069】

次に、本実施形態の予測方法では、コンピュータ１（図３に示す）に、第１材料群の配合内容と、第１材料群の混練条件と、第１材料群の混練時の物理量と、第１加硫条件とが入力される（工程Ｓ８）。上述したように、本実施形態の第１ゴム状弾性体は、現実には存在していない未知のゴム状弾性体である。これらの配合内容、混練条件、混練時の物理量、及び、第１加硫条件については、適宜設定することができる。

【0070】

本実施形態の第１材料群の配合内容としては、第１ポリマー組成物（第１ゴム状弾性体）を構成する複数の第１材料群（各第１材料）について、それらの分子に関する情報と、配合割合とが設定される。本実施形態の各第１材料は、第１データの第２材料群に含まれている。

【0071】

本実施形態の第１材料群の混練条件としては、第１材料群の混練時に予定されている混練条件（本例では、チャンバー３の容積に対する第１材料群の充填率、ロータ４の回転数、及び、混練停止条件）が設定される。

【0072】

本実施形態の第１材料群の混練時の物理量としては、第１材料群の混練条件に基づいて、第１材料群を混練したときの物理量（本例では、ロータのトルク、及び、チャンバー内の温度）の予測値が設定される。この予測値は、適宜設定することができ、例えば、第２データに含まれる複数の混練条件のうち、第１材料群の混練条件に近似する第２ポリマー組成物の混練条件を選択し、その混練条件で混練された第２ポリマー組成物の混練時の物理量から、第１材料群の混練時の物理量を予測して設定してもよい。なお、第１材料群の混練条件に近似する第２ポリマー組成物の混練条件が複数存在する場合には、それらの混練条件で混練された第２ポリマー組成物の混練時の物理量の平均値を、第１材料群の混練時の物理量として設定してもよい。

【0073】

第１加硫条件としては、第１ポリマー組成物の加硫時に予定されている加硫条件が設定される。加硫条件の詳細については、上述のとおりである。さらに、本実施形態の工程Ｓ８では、第１ゴム状弾性体の分子に関する情報が入力される。分子に関する情報については、第２ゴム状弾性体の分子に関する情報と同様の手順で求めることができる。

【0074】

次に、本実施形態の予測方法では、コンピュータ１（図３に示す）が、第１ゴム状弾性体の第１性能を計算する（工程Ｓ１０）。工程Ｓ１０では、工程Ｓ８で入力された第１材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第１加硫条件と、第１近似応答関数とに基づいて、第１ゴム状弾性体の第１性能が計算される。

【0075】

本実施形態の工程Ｓ１０では、工程Ｓ８で入力された第１材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量、第１加硫条件、及び、第１ゴム状弾性体の分子に関する情報が、第１近似応答関数に代入される。これにより、工程Ｓ１０では、第１ゴム状弾性体の第１性能を計算することができる。

【0076】

第１近似応答関数は、第２ゴム状弾性体群（複数種類の第２ゴム状弾性体）に含まれていない第１ゴム状弾性体について、その第１ゴム状弾性体の第１性能を、各第２ゴム状弾性体の第１性能で補完して予測するためのものである。したがって、工程Ｓ１０では、第１ゴム状弾性体を構成する第１材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量、第１加硫条件、及び、第１ゴム状弾性体の分子に関する情報が、第１近似応答関数に代入されることにより、第１ゴム状弾性体の第１性能（本例では、貯蔵弾性率Ｅ'、損失弾性率Ｅ"及び損失正接ｔａｎδ）を容易に計算（予測）することができる。

【0077】

第１近似応答関数の構築には、第２ポリマー組成物群の混練時の物理量を含む第３データが用いられている。これにより、本実施形態の予測方法は、第１性能に影響する第２ポリマー組成物群の混練時の物理量を考慮して、第１ゴム状弾性体の第１性能を精度良く予測することができる。さらに、第１近似応答関数の構築には、第２ゴム状弾性体群の加硫条件を含む第４データが用いられている。これにより、本実施形態の予測方法は、混練時の物理量だけでなく、第１性能に影響する加硫条件を考慮することができるため、第１ゴム状弾性体の第１性能を精度良く予測することができる。

【0078】

このように、本実施形態の予測方法は、第１ゴム状弾性体を製造することなく、第１ゴム状弾性体の第１性能を容易に予測することができる。このため、本実施形態の予測方法は、ゴム状弾性体の開発コストを大幅に低減することができる。また、本実施形態の第１性能は、第１ゴム状弾性体から形成されるゴム製品（例えば、タイヤ）等の耐久性、耐摩耗性、又は、転がり抵抗等の性能を予測するのに用いることができるため、ゴム製品の設計に役立つ。

【0079】

次に、本実施形態の予測方法は、第１ゴム状弾性体の第１性能が、良好か否かが判断される（工程Ｓ１１）。第１性能が良好か否かの判断は、第１ゴム状弾性体から形成される製品に応じて適宜行われる。第１性能が良好か否かの判断は、コンピュータ１によって行われてもよいし、オペレータによって行われてもよい。

【0080】

工程Ｓ１１において、第１性能が良好であると判断された場合（工程Ｓ１１で、「Ｙ」）、工程Ｓ８で入力された第１材料群の配合内容、第１材料群の混練条件、第１材料群の混練時の物理量、及び、第１加硫条件に基づいて、第１ゴム状弾性体（ゴム製品）が製造される（工程Ｓ１２）。

【0081】

一方、工程Ｓ１１において、第１性能が良好でないと判断された場合（工程Ｓ１１で、「Ｎ」）、第１材料群の配合内容、第１材料群の混練条件、第１材料群の混練時の物理量、及び、第１加硫条件の少なくとも１つを変更し（工程Ｓ１３）、工程Ｓ１０及び工程Ｓ１１が再度実施される。これにより、本実施形態の予測方法では、所望の第１性能を有する第１ゴム状弾性体を製造することができる。

【0082】

これまでの実施形態の工程Ｓ８では、第１材料群の混練時の物理量として、第１材料群の混練条件に基づいて、第１材料群を混練したときの物理量の予測値が設定されたが、このような態様に限定されない。例えば、第１ないし３データの関係を示す第２近似応答関数に基づいて、第１材料群の混練時の物理量が計算されてもよい。図６は、本発明の他の実施形態の予測方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。この実施形態において、これまでの実施形態と同一の構成については、同一の符号を付し、説明を省略することがある。

【0083】

この実施形態の予測方法では、第１材料群の混練時の物理量を入力する工程Ｓ８に先立ち、コンピュータ１（図３に示す）が、第１ないし３データの関係を示す第２近似応答関数を構築する（工程Ｓ１４）。工程Ｓ１４では、第１データ（各第２ポリマー組成物の配合内容）、第２データ（各第２ポリマー組成物の混練条件）、及び、第３データ（各第２ポリマー組成物群の混練時の物理量）を用いて、第２近似応答関数が生成される。このような第２近似応答関数は、例えば、未知の第１ポリマー組成物を構成する第１材料群の混練時の物理量を、既知の第２ポリマー組成物群（複数種類の第２ポリマー組成物）の混練時の物理量で補完して予測することができる。したがって、このような第２近似応答関数を予め構築しておくことにより、第１材料群の混練時の物理量を、容易に予測することができる。

【0084】

第２近似応答関数は、第１近似応答関数と同様に、種々の方法で構築することができる。この実施形態の第２近似応答関数は、第１近似応答関数と同様に、ＲＢＦが用いられる。

【0085】

この実施形態の予測方法では、第２近似応答関数を構築する工程Ｓ１４の後に、第２近似応答関数の精度が、良好か否かが判断されてもよい。第２近似応答関数の精度の良否については、適宜判断することができるが、第１近似応答関数と同様に、ブラインドテストが実施されるのが望ましい。第２近似応答関数のブラインドテストについては、これまでの実施形態で説明した第１近似応答関数のブラインドテストと同様の手順で実施することができる。

【0086】

第２近似応答関数のブラインドテストが良好でない場合には、更新工程Ｓ９と同様に、第１ないし第５データを更新して、第２近似応答関数が再構築されるのが望ましい。これにより、この実施形態の予測方法では、第２近似応答関数を精度良く構築することができる。

【0087】

次に、この実施形態の予測方法では、コンピュータ１（図３に示す）に、第１材料群の配合内容、及び、混練条件が入力される（工程Ｓ１５）。この実施形態の第１ゴム状弾性体は、現実には存在していない未知のゴム状弾性体である。これらの配合内容、及び、混練条件については、これまでの実施形態の工程Ｓ８と同様に、適宜設定することができる。

【0088】

次に、この実施形態の予測方法では、コンピュータ１（図３に示す）が、第１材料群の配合内容及び混練条件と、第２近似応答関数とに基づいて、第１材料群の混練時の物理量を計算する（工程Ｓ１６）。工程Ｓ１６では、工程Ｓ１５で入力された第１材料群の配合内容及び混練条件が、第２近似応答関数に代入される。これにより、工程Ｓ１６では、第１材料群の混練時の物理量を計算することができる。

【0089】

第２近似応答関数は、第２ポリマー組成物群（複数種類の第２ポリマー組成物）に含まれていない第１ポリマー組成物について、その第１ポリマー組成物を構成する第１材料群の混練時の物理量を、各第２ポリマー組成物の混練時の物理量で補完して予測するためのものである。したがって、工程Ｓ１６では、第１材料群の配合内容及び混練条件が、第２近似応答関数に代入されることにより、第１材料群の混練時の物理量（本例では、ロータのトルク、及び、チャンバー内の温度）を容易に計算（予測）することができる。計算された第１材料群の混練時の物理量は、次の工程Ｓ８において、第１材料群の混練時の物理量として入力される。

【0090】

このように、この実施形態の予測方法では、第２近似応答関数を用いて、第１材料群の混練時の物理量を予測することができるため、例えば、第１材料群の混練条件から混練時の物理量を予測していた実施形態に比べて、オペレータの経験や勘に左右されることなく、第１材料群の混練時の物理量を一意に求めることができる。したがって、この実施形態の予測方法では、第１ゴム状弾性体の第１性能の予測がバラつくのを防ぐことができる。

【0091】

また、この実施形態の工程Ｓ１３において、第１材料群の混練時の物理量の更新には、第２近似応答関数を用いて予測された混練時の物理量が用いられるのが望ましい。

【0092】

これまでの実施形態では、第１ゴム状弾性体の第１性能が予測される方法が例示されたが、このような態様に限定されない。例えば、第１性能の物性値を有する第１ゴム状弾性体について、第１材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第１加硫条件の少なくとも一つが予測されてもよい。図７は、本発明のさらに他のゴム状弾性体の予測方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、この実施形態において、これまでの実施形態と同一の構成については、同一の符号を付し、説明を省略することがある。

【0093】

この実施形態の予測方法では、工程Ｓ７において、第１近似応答関数が良好であると判断された後に（工程Ｓ７で、「Ｙ」）、コンピュータ１（図３に示す）に、第１性能の物性値が入力される（工程Ｓ１７）。第１性能の物性値は、第２ゴム状弾性体群（複数種類の第２ゴム状弾性体）に含まれていない第１ゴム状弾性体について、その第１ゴム状弾性体に要求される第１性能の物性値である。工程Ｓ１７では、第１性能（この実施形態では、貯蔵弾性率Ｅ'、損失弾性率Ｅ"及び損失正接ｔａｎδ）の少なくとも一つについて、所望の物性値が入力される。この実施形態では、これらの第１性能の全てについて、所望の物性値が入力される。これらの物性値は、コンピュータ１に記憶される。

【0094】

次に、この実施形態の予測方法では、コンピュータ１（図３に示す）が、第１近似応答関数と、第１性能の物性値とに基づいて、第１材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第１加硫条件の少なくとも一つを計算する（工程Ｓ１８）。この工程Ｓ１８では、先ず、第１近似応答関数の逆関数が求められる。この逆関数は、第１性能の物性値の入力に対して、その物性値を有する第１ゴム状弾性体の第１材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第１加硫条件の少なくとも１つを出力するためのものである。

【0095】

逆関数は、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ（Genetic Algorithm））や、粒子群最適化（ＰＳＯ（Particle Swarm Optimization））等の最適化手法に基づいて求められる。このような逆関数は、例えば、上記特許文献１に記載のコンピュータソフトウエアで容易に求めることができる。

【0096】

次に、工程Ｓ１８では、第１近似応答関数の逆関数に、第１性能の物性値（目的関数）が代入される。これにより、工程Ｓ１８では、第１性能の物性値を有する第１ゴム状弾性体を製造するために必要な第１材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第１加硫条件の少なくとも１つ（本例では、配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第１加硫条件の全て）が、上記最適化手法に基づいて、第１データ～第５データで補完して求められる。

【0097】

このように、この実施形態の予測方法は、第１性能の物性値から、第１性能の物性値を有する第１ゴム状弾性体を製造するために必要な情報（即ち、第１材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第１加硫条件の少なくとも１つ）を容易に求めることができる。このため、この実施形態の予測方法は、第１ゴム状弾性体の試作や評価を繰り返したり、オペレータの経験や勘に左右されたりすることなく、所望の第１性能の物性値を有する第１ゴム状弾性体を製造するために必要な情報を確実に特定することができる。

【0098】

この実施形態の予測方法では、第１性能の物性値を有する第１ゴム状弾性体について、第１材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第１加硫条件を求めることができるが、これらの求められた情報では、製造コストの予算超過を招く場合や、材料の調達が困難である場合がある。このため、予測方法では、工程Ｓ１８に先立ち、第１材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第１加硫条件の少なくとも１つについて、予め定められた制約条件が設定されてもよい。これらの制約条件は、例えば、製造コスト等に応じて、適宜設定することができる。

【0099】

配合内容の制約条件は、例えば、工程Ｓ１８で計算される第１材料群（複数の第１材料）の配合割合を、予め定められた範囲に限定するためのものである。この制約条件は、例えば、第１ゴム状弾性体の製造コストの予算や、第１ゴム状弾性体を製造する工場で調達可能な第１材料に基づいて設定される。このような制約条件が設定されることにより、この実施形態の予測方法では、工程Ｓ１８において、第１ゴム状弾性体の製造コストの予算超過を防ぎつつ、調達可能な第１材料の配合割合を求めるのに役立つ。

【0100】

混練条件の制約条件は、例えば、工程Ｓ１８で計算されるチャンバーの容積に対する第２材料群の充填率、ロータの回転数、及び、混練停止条件を、予め定められた範囲に限定するためのものである。これらの制約条件は、例えば、混練機２（図１に示す）の仕様等に基づいて設定される。このような制約条件が設定されることにより、この実施形態の予測方法は、工程Ｓ１８において、混練機２の仕様では困難な混練条件が計算されるのを防ぐことができる。

【0101】

混練時の物理量の制約条件は、例えば、工程Ｓ１８で計算されるロータのトルク、及び、チャンバー内の温度を、予め定められた範囲に限定するためのものである。これらの制約条件は、例えば、混練機２（図１に示す）の仕様等に基づいて設定される。このような制約条件が設定されることにより、この実施形態の予測方法は、工程Ｓ１８において、混練機２の仕様では困難な混練時の物理量が計算されるのを防ぐことができる。

【0102】

第１加硫条件の制約条件は、例えば、工程Ｓ１８で計算される加硫温度、及び、加硫時間を、予め定められた範囲に限定するためのものである。これらの制約条件は、例えば、第１ゴム状弾性体を製造するための金型の構成、加熱手段、及び、ランニングコスト等に基づいて設定される。このような制約条件が設定されることにより、この実施形態の予測方法は、工程Ｓ１８において、ゴム状弾性体の製造コストが超過するような加硫条件が計算されるのを防ぐことができる。

【0103】

以上、本発明の特に好ましい実施形態について詳述したが、本発明は図示の実施形態に限定されることなく、種々の態様に変形して実施しうる。

【実施例】

【0104】

［実施例Ａ］
図４に示した処理手順に基づいて、複数の第１材料群を混練して第１ポリマー組成物を得る工程と、第１ポリマー組成物を第１加硫条件で加硫する工程とを経て得られた第１ゴム状弾性体の第１性能が予測された（実施例１）。実施例１の予測方法では、コンピュータに、第１材料群から選択される１以上のポリマーを含む複数種類の第２材料群からなる１２種類の第２ポリマー組成物群（第２ポリマー組成物１～１２）の配合内容を含む第１データが入力された。

【0105】

配合内容は、各第２ポリマー組成物について、個々の第２材料の分子に関する情報と、第２材料の配合割合とがそれぞれ含まれている。個々の第２材料の分子に関する情報は、明細書中の記載、及び、上記特許文献１の記載に基づいて取得された。

【0106】

第２ポリマー組成物１～３、第２ポリマー組成物４～６、第２ポリマー組成物７～９、及び、第２ポリマー組成物１０～１２は、それぞれ同一の配合割合に設定されている。配合割合については、次のとおりである。なお、下記の配合割合のうち、「変量」と記載のないものは、全ての第２ポリマー組成物１～１２において、同一に設定されている。
ポリマー：
ｓ－ＳＢＲ（油添） ：５５（phr）
ｓ－ＳＢＲ（非油添） ：３０（phr）
ＢＲ ：３０（phr）
フィラー：
カーボンブラック ：１３～５４（phr）の間で変量
シリカ ：２６～７２（phr）の間で変量
カップリング剤（TESPD）：２．０８～５．７６（phr）の間で変量
ミネラルオイル ：１．２５～２５．５（phr）の間で変量
加硫促進剤等：
酸化亜鉛 ：１．５（phr）
ステアリン酸 ：１．５（phr）
硫黄 ：１．２～１．８（phr）の間で変量
加硫促進剤（CZ） ：１．７（phr）
加硫促進剤（DPG） ：２．２（phr）

【0107】

次に、実施例１の予測方法では、コンピュータに、第２ポリマー組成物群の混練条件を含む第２データが入力された。混練条件は、チャンバーの容積に対する第２材料群の充填率（以下、単に「充填率」ということがある。）、ロータの回転数、及び、混練停止条件が設定された。

【0108】

充填率及びロータの回転数は、互いに異なる３つの条件（条件１～３）が設定された。第２ポリマー組成物１～３には、それぞれ異なる条件１～３が設定された。同様に、第２ポリマー組成物４～６、第２ポリマー組成物７～９、及び、第２ポリマー組成物１０～１２にも、条件１～３がそれぞれ設定された。一方、混練停止条件は、全ての第２ポリマー組成物１～１２で同一に設定された。
条件１：
充填率：７０％
ロータの回転数：５５rpm
条件２：
充填率：７５％
ロータの回転数：４５rpm
条件３：
充填率：６５％
ロータの回転数：６５rpm
混練停止条件：
第１混練停止条件：１２０℃
第２混練停止条件：１５５℃

【0109】

次に、実施例１の予測方法では、コンピュータに、第２ポリマー組成物群（第２ポリマー組成物１～１２）の混練時の物理量を含む第３データが入力された。混練時の物理量は、第２ポリマー組成物１～１２を、上記混練条件で混練したときに測定されたロータのトルク、及び、チャンバー内の温度を含んでいる。ロータのトルクは、第１工程Ｕ１～第３工程Ｕ３について、各工程で測定されたトルクの積分値がそれぞれ設定された。一方、チャンバー内の温度は、第１工程Ｕ１～第３工程Ｕ３について、各工程で測定された温度の平均値がそれぞれ設定された。

【0110】

次に、実施例１の予測方法では、コンピュータに、第２ポリマー組成物群から得られた複数種類の第２ゴム状弾性体群の加硫条件を含む第４データが入力された。加硫条件は、上記特許文献１と同様に、第２ゴム状弾性体１～１２の加硫温度曲線に基づいて、定熱時、昇温時、及び、放熱時毎に求められた変数ａ、Ｃ、ｋが設定された。各第２ゴム状弾性体１～１２の加硫条件は、同一のものが設定されている。

【0111】

次に、実施例の１予測方法では、コンピュータに、第２ゴム状弾性体群の第１性能を含む第５データが入力された。第１性能には、貯蔵弾性率Ｅ'、損失弾性率Ｅ"及び損失正接ｔａｎδが入力された。各第２ゴム状弾性体１～１２について、これらの第１性能が測定され、コンピュータに入力された。

【0112】

次に、実施例１の予測方法では、コンピュータが、第１ないし５データの関係を示す第１近似応答関数が構築された。そして、第１近似応答関数の精度が良好であるか否かが、第２ゴム状弾性体１～１２の材料の配合内容、混練条件、混練時の物理量、及び、加硫条件に基づいて、ブラインドテストが実施された。

【0113】

ブライドテストでは、先ず、第２ゴム状弾性体１～１２のうち、１つの第２ゴム状弾性体が選択された。次に、ブラインドテストでは、選択されていない残りの第２ゴム状弾性体の第１データ、第２データ、第３データ、第４データ及び第５データを用いて第１近似応答関数が構築された。次に、ブラインドテストでは、選択された一つの第２ゴム状弾性体について、第２ポリマー組成物の配合内容、混練条件、混練時の物理量、及び、加硫条件に基づいて、第１性能が予測された。この第１性能は、第２ゴム状弾性体１～１２の全てについて予測された。そして、予測された第２ゴム状弾性体１～１２の第１性能と、実際に測定された第２ゴム状弾性体１～１２の第１性能との相関が確認された。図８は、実施例１の第１性能の予測値と、第１性能の実測値との関係を示すグラフである。図８での第１性能は、３０℃におけるｔａｎδである。

【0114】

比較のために、第３データ（混練時の物理量）を含めずに、第１データ、第２データ、第４データ及び第５データの関係を示す近似応答関数が構築された（比較例）。比較例では、近似応答関数の精度が良好であるか否かが、第２ゴム状弾性体１～１２の材料の配合内容、混練条件、及び、加硫条件に基づいて、ブラインドテストが実施された。比較例のブラインドテストは、第３データ、及び、混練時の物理量を用いない点を除いて、実施例１のブラインドテストと同様の手順で実施される。図９は、比較例の第１性能の予測値と、第１性能の実測値との関係を示すグラフである。図９での第１性能は、３０℃におけるｔａｎδである。

【0115】

図８に示した実施例１において、第１性能の予測値と、第１性能の実測値との決定係数Ｒ²は、０．９８８４であった。一方、図９に示した比較例において、第１性能の予測値と、第１性能の実測値との決定係数Ｒ²は、０．９３２８であった。したがって、第１性能に影響する混練時の物理量を考慮できる実施例１は、混練時の物理量を考慮できない比較例に比べて、第１近似応答関数を精度良く求めることができた。このような実施例１の第１近似応答関数に、第１材料群の配合内容と、第１材料群の混練条件と、第１材料群の混練時の物理量と、第１加硫条件とが代入されることにより、第１ゴム状弾性体の第１性能を精度良く予測することができることが確認できた。

【0116】

［実施例Ｂ］
図６に示した処理手順に基づいて、複数の第１材料群を混練して第１ポリマー組成物を得る工程と、第１ポリマー組成物を第１加硫条件で加硫する工程とを経て得られた第１ゴム状弾性体の第１性能が予測された（実施例２）。実施例２の予測方法では、実施例１の予測方法と同様に、第２ゴム状弾性体の第１ないし５データの関係を示す第１近似応答関数が構築された。

【0117】

さらに、実施例２の予測方法では、コンピュータが、第１ないし３データの関係を示す第２近似応答関数が構築された。そして、第２近似応答関数の精度が良好であるか否かが、第２ポリマー組成物１～１２の配合内容、及び、混練条件に基づいて、ブラインドテストが実施された。

【0118】

第２近似応答関数のブラインドテストでは、先ず、第２ポリマー組成物１～１２のうち、一つの第２ポリマー組成物が選択された。次に、ブラインドテストでは、選択されていない残りの第２ポリマー組成物の第１データ、第２データ、及び、第３データを用いて第２近似応答関数が構築された。次に、ブラインドテストでは、選択された一つの第２ポリマー組成物について、材料の配合内容、及び、混練条件に基づいて、混練時の物理量が予測された。混練時の物理量は、第２ゴム状弾性体１～１２の全てについて予測された。そして、予測された第２ゴム状弾性体１～１２の混練時の物理量と、実際に測定された第２ゴム状弾性体１～１２の混練時の物理量との相関が確認された。

【0119】

実施例２では、混練時の物理量の予測値と、混練時の物理量の実測値との決定係数Ｒ²は、０．９９０５であった。したがって、実施例２では、第２近似応答関数を精度良く求めることができた。このような実施例２の第２近似応答関数に、第１材料群の配合内容と、第１材料群の混練条件とが代入されることにより、第１材料群の混練時の物理量を計算することができるため、オペレータの経験や勘に左右されることなく、第１材料群の混練時の物理量を一意に予測することができた。

【0120】

実施例２では、第１近似応答関数に、予測された第１材料群の混練時の物理量と、第１材料群の配合内容、混練条件及び第１加硫条件とが代入されることにより、第１ゴム状弾性体の第１性能を精度良く予測することができることが確認できた。

【0121】

［実施例Ｃ］
図７に示した処理手順に基づいて、予め定められた第１性能の物性値を有する第１ゴム状弾性体について、第１材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第１加硫条件が予測された（実施例３）。実施例３の予測方法では、実施例１の予測方法と同様に、第２ゴム状弾性体の第１ないし５データの関係を示す第１近似応答関数が構築された。そして、第１近似応答関数に、第１性能の所望の物性値を代入して、第１材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第１加硫条件が計算された。

【0122】

計算された第１材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第１加硫条件に基づいて、第１ポリマー組成物、及び、第１ゴム状弾性体が製造された。そして、製造された第１ゴム状弾性体の第１性能が測定され、第１材料群の配合内容等の計算に用いられた第１性能（貯蔵弾性率Ｅ'、損失弾性率Ｅ"及び損失正接ｔａｎδ）の物性値との相関が求められた。

【0123】

テストの結果、実施例３では、いずれの第１性能（貯蔵弾性率Ｅ'、損失弾性率Ｅ"及び損失正接ｔａｎδ）も、５％未満の誤差であった。なお、誤差が５％以下であれば、十分な予測精度である。このように、実施例３の予測方法は、第１性能の所望の物性値を有する第１ゴム状弾性体について、第１材料群の配合内容、混練条件、混練時の物理量及び第１加硫条件を精度良く求めることができた。

【符号の説明】

【0124】

Ｓ１ 第１データを入力する工程
Ｓ２ 第２データを入力する工程
Ｓ３ 第３データを入力する工程
Ｓ４ 第４データを入力する工程
Ｓ５ 第５データを入力する工程
Ｓ６ 第６データを入力する工程
Ｓ１０ 第１性能を計算する工程

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】