特許 7452410 収縮率推定装置、収縮率推定方法、プログラム、記録媒体および押出成形品の製造方法

(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】2024-03-11

(45)【発行日】2024-03-19

(54)【発明の名称】収縮率推定装置、収縮率推定方法、プログラム、記録媒体および押出成形品の製造方法

(51)【国際特許分類】

   G01N 33/44 20060101AFI20240312BHJP

【ＦＩ】

G01N33/44

【請求項の数】 15

(21)【出願番号】P 2020216933

(22)【出願日】2020-12-25

(65)【公開番号】P2022102286

(43)【公開日】2022-07-07

【審査請求日】2023-07-14

(73)【特許権者】

【識別番号】000005083

【氏名又は名称】株式会社プロテリアル

(74)【代理人】

【識別番号】110002066

【氏名又は名称】弁理士法人筒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】加賀 雅文

(72)【発明者】

【氏名】大賀 裕太

【審査官】中村 直子

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２０－０４４６９５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－０４９６３０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００７－２８３６７６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１４－１８９６２３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０６－２０１５６３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１５－１０５５４１（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１８／００１５６５５（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｎ ３３／００－３３／４８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

押出機から押し出される樹脂を構成材料として含む押出成形品の収縮率を推定する収縮率推定装置であって、
前記収縮率推定装置は、前記押出機に備わるモータのトルク電流と前記押出機の押出条件に基づいて、前記押出成形品の前記収縮率を推定する収縮率推定部を備える、収縮率推定装置。

【請求項2】

請求項１に記載の収縮率推定装置において、
前記収縮率推定部は、以下に示す数式１に基づいて、前記押出成形品の前記収縮率を推定する、収縮率推定装置。

【数10】

ここで、
ｔ：時間
ε（ｔ）：収縮率
Ａ_０：定数
τ（ｔ）：トルク電流
Ｂ_０：定数
α：温度係数
Ｔ：樹脂の温度
ｄγ／ｄｔ：歪み速度
ｎ：粘度指数
Ｃ：定数

【請求項3】

請求項２に記載の収縮率推定装置において、
前記歪み速度は、以下に示す数式２で表される、収縮率推定装置。

【数11】

ここで、
ｄγ／ｄｔ：歪み速度
ｖ_ｄ：ダイの出口での溶融樹脂の平均流速
ｖ_ｆ：線速
Ｌ：ダイの出口から水槽までの距離

【請求項4】

請求項３に記載の収縮率推定装置において、
前記数式１に含まれる前記温度係数と前記粘度指数は、以下に示す数式３に含まれている、収縮率推定装置。

【数12】

ここで、
ｔ：時間
η：粘度
η_０：粘度定数
α：温度係数
Ｔ：樹脂の温度
ｄγ／ｄｔ：歪み速度
ｎ：粘度指数

【請求項5】

請求項４に記載の収縮率推定装置において、
前記収縮率推定装置は、
前記温度と前記歪み速度との組み合わせと前記粘度とを関連付けた第１既知データ群を入力する第１既知データ群入力部と、
前記第１既知データ群入力部から入力された前記第１既知データ群と前記数式３に基づいて、前記粘度の温度係数と前記粘度指数を決定する第１定数決定部と、
前記トルク電流と前記温度と前記歪み速度との組み合わせと前記押出成形品の前記収縮率とを関連付けた第２既知データ群を入力する第２既知データ群入力部と、
前記第２既知データ群入力部から入力された前記第２既知データ群と、前記第１定数決定部で決定された前記粘度の温度係数と前記粘度指数を代入した前記数式１に基づいて、前記数式１に含まれる定数Ａ_０、定数Ｂ_０および定数Ｃを決定する第２定数決定部と、
を有し、
前記収縮率推定部は、前記第１定数決定部で決定された前記温度係数と前記粘度指数と、前記第２定数決定部で決定された前記定数Ａ_０、前記定数Ｂ_０および前記定数Ｃとを代入した前記数式１に基づいて、前記温度と前記歪み速度からなる前記押出条件と前記トルク電流から前記押出成形品の前記収縮率を推定する、収縮率推定装置。

【請求項6】

請求項５に記載の収縮率推定装置において、
前記第１定数決定部は、前記第１既知データ群を教師データとして、入力を前記温度と前記歪み速度とするとともに出力を前記粘度とするニューラルネットワークを学習させることにより、前記温度係数と前記粘度指数を決定する、収縮率推定装置。

【請求項7】

請求項５に記載の収縮率推定装置において、
前記第２定数決定部は、前記第２既知データ群に対して、最小二乗法を適用することにより、前記定数Ａ_０、前記定数Ｂ_０および前記定数Ｃを決定する、収縮率推定装置。

【請求項8】

請求項５に記載の収縮率推定装置において、
前記第２定数決定部は、前記第２既知データ群を教師データとして、入力を前記押出条件と前記トルク電流とするとともに出力を前記押出成形品の前記収縮率とするニューラルネットワークを学習させることにより、前記定数Ａ_０、前記定数Ｂ_０および前記定数Ｃを決定する、収縮率推定装置。

【請求項9】

押出機から押し出される樹脂を構成材料として含む押出成形品の収縮率を推定する収縮率推定装置であって、
前記収縮率推定装置は、前記押出機に備わるモータのトルク電流に基づいて、前記押出成形品の前記収縮率を推定する収縮率推定部を備える、収縮率推定装置。

【請求項10】

請求項９に記載の収縮率推定装置において、
前記収縮率推定部は、以下に示す数式４に基づいて、前記押出成形品の前記収縮率を推定する、収縮率推定装置。

【数13】

ここで、
ｔ：時間
ε：収縮率
Ａ_１：定数
τ：トルク電流
Ｂ_１：定数

【請求項11】

押出機から押し出される樹脂を構成材料として含む押出成形品の収縮率を推定する収縮率推定方法であって、
前記収縮率推定方法は、前記押出機に備わるモータのトルク電流と前記押出機の押出条件に基づいて、前記押出成形品の前記収縮率を推定する収縮率推定工程を備える、収縮率推定方法。

【請求項12】

押出機から押し出される樹脂を構成材料として含む押出成形品の収縮率を推定する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記プログラムは、前記押出機に備わるモータのトルク電流と前記押出機の押出条件に基づいて、前記押出成形品の前記収縮率を推定する収縮率推定処理を備える、プログラム。

【請求項13】

請求項１２に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

【請求項14】

押出機から押し出される樹脂を構成材料として含む押出成形品の製造方法であって、
前記押出成形品の製造方法は、前記押出機に備わるモータのトルク電流に基づいて前記押出成形品の収縮率をリアルタイムに監視する収縮率監視工程を備える、押出成形品の製造方法。

【請求項15】

押出機から押し出される樹脂を構成材料として含む押出成形品の製造方法であって、
前記押出機に備わるモータのトルク電流と前記押出機の押出条件に基づいて前記押出成形品の収縮率をリアルタイムに推定する収縮率推定工程と、
推定された前記収縮率に基づいて前記押出条件を調整する押出条件調整工程と、
調整された前記押出条件で前記樹脂を押出成形する成形工程と、
を備える、押出成形品の製造方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、押出成形品の収縮率を推定する収縮率推定技術に関する。

【背景技術】

【0002】

特開２０２０－４４６９５号公報（特許文献１）には、ゴム押出機の回転しているスクリュに生じるトルクを検出して、この検出したトルクデータに基づいて、ゴム材料の粘度を推定する技術が記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０２０－４４６９５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

例えば、代表的な押出成形品であるケーブルは、絶縁性を確保するために導線を樹脂で被覆した構造を有しており、導線を被覆する樹脂は、例えば、押出成形技術によって形成される。その後、押出成形技術によって形成された樹脂に対して、アニール処理が行われるが、アニール処理後にケーブルが収縮することが知られている。例えば、ケーブルの長手方向に樹脂が収縮すると、ケーブルの外径が太くなる外径変動が生じたり、ケーブルの端部から導線（心線）が露出する不具合が生じるおそれがある。このことから、ケーブルの収縮率を小さくすることが望まれている。

【0005】

この点に関し、現状では、押出機から押し出される樹脂を構成材料として含む押出成形品の収縮率（アニール処理後の寸法）を押出時に把握できていない。このことから、アニール処理後に不良が発生して、製造歩留まりの低下やリードタイムの増加を招いている。したがって、押出成形品の生産性を向上する観点から、押出時に収縮率を推定することができる技術が望まれている。

【課題を解決するための手段】

【0006】

一実施の形態における収縮率推定装置は、押出機に備わるモータのトルク電流と押出機の押出条件に基づいて、押出成形品の収縮率を推定する収縮率推定部を備える。

【0007】

一実施の形態における収縮率推定方法は、押出機に備わるモータのトルク電流と押出機の押出条件に基づいて、押出成形品の収縮率を推定する収縮率推定工程を備える。

【0008】

この収縮率推定方法は、プログラムを用いて、押出成形品の収縮率を推定する処理をコンピュータに実行させることにより実現できる。例えば、このプログラムは、押出機に備わるモータのトルク電流と押出機の押出条件に基づいて、押出成形品の収縮率を推定する収縮率推定処理を備える。一実施の形態におけるプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することができる。

【0009】

一実施の形態における押出成形品の製造方法は、押出機に備わるモータのトルク電流と押出機の押出条件に基づいて押出成形品の収縮率をリアルタイムに監視する収縮率監視工程を備える。また、一実施の形態における押出成形品の製造方法は、押出機に備わるモータのトルク電流と押出機の押出条件に基づいて押出成形品の収縮率をリアルタイムに推定する収縮率推定工程と、推定された収縮率に基づいて押出条件を調整する押出条件調整工程と、調整された押出条件で樹脂を押出成形する成形工程とを備える。

【発明の効果】

【0010】

一実施の形態によれば、押出時に押出成形品の収縮率を推定できる。また、これにより、押出成形品の生産性を向上することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】導線の外周を樹脂で被覆する押出成形工程を説明する模式図である。

【図2】ダイから押し出された樹脂で導線を被覆する様子を示す模式図である。

【図3】樹脂の温度を測定した測定結果（実験データ）を示すグラフである。

【図4】実験データに基づき算出された粘度の時間依存性と、押出機から出力されるトルク電流の時間依存性とを合わせて示すグラフである。

【図5】「トルク電流」と押出成形品の収縮率との間に相関関係が存在することの妥当性を説明する図である。

【図6】「トルク電流」と収縮率との相関関係の定式化を行う手順を示す図である。

【図7】「歪み速度」を説明する模式図である。

【図8】実測データをプロットした図である。

【図9】収縮率推定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

【図10】収縮率推定装置の機能構成を示す機能ブロック図である。

【図11】温度係数と粘度指数を決定する機械学習を説明する図である。

【図12】（数式ＶＩＩＩ）の定数を決定する機械学習を説明する図である。

【図13】収縮率推定装置の基本動作を説明するフローチャートである。

【図14】収縮率推定装置の基本動作を説明するフローチャートである。

【図15】収縮率推定装置の応用動作を説明するフローチャートである。

【図16】押出成形品の製造工程の一部を説明するフローチャートである。

【図17】押出成形品の製造工程の一部を説明するフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0012】

実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。なお、図面をわかりやすくするために平面図であってもハッチングを付す場合がある。

【0013】

＜ケーブルの製造方法＞
本実施の形態では、導線を樹脂で被覆するケーブルの製造方法の中で、押出成形技術を使用して導線の外周を樹脂で被覆する工程について説明する。

【0014】

図１は、導線の外周を樹脂で被覆する押出成形工程を説明する模式図である。

【0015】

図１において、被覆材料の原料となる原料ペレット１０を押出機１１に投入して混練すると、クロスヘッド１２を介してダイ１３から溶融した樹脂が押し出される。押し出された樹脂は、走行ラインに沿って移動する導線１４の表面に被覆される。そして、導線１４の表面に被覆された樹脂は、ダイ１３から押し出された直後から空冷された後、水槽１５で水冷される。このようにして、ダイ１３から押し出された樹脂は、空冷および水冷による冷却過程で固化する。ここで、導線１４は、銅の撚線などから構成される。また、原料ペレット（プラスチック材料）１０は、熱可塑性ポリウレタン樹脂などから構成される。

【0016】

その後、押出成形技術によって形成された樹脂を構成材料として含む押出成形品に対して、アニール処理が行われるが、アニール処理後に押出成形品が収縮することが知られている。押出成形品の収縮は、押出成形品の品質に悪影響を及ぼすことから、押出成形品の収縮率を小さくすることが望ましい。

【0017】

この点に関し、例えば、押出成形品の押出成形時にリアルタイムで押出成形品の収縮率（アニール処理後の寸法）を把握することができれば、製造歩留まりの向上やリードタイムの低減を実現できると考えられる。すなわち、押出成形品の生産性を向上する観点から、リアルタイムに収縮率を推定できる技術が望まれている。

【0018】

＜実施の形態における基本思想＞
本実施の形態における基本思想は、押出成形品の収縮率をリアルタイムに推定するために、収縮率自体を直接推定するのではなく、収縮率と相関関係のある物理量に着目して、この物理量を推定することによって収縮率を間接的に推定する思想である。特に、収縮率と相関関係のある物理量としてリアルタイムに把握することができる物理量を見出すことができれば、この物理量に基づいて、リアルタイムに収縮率を推定できると考えられる。

【0019】

この基本思想は、例えば、以下に示す利点を有する。

【0020】

例えば、収縮率自体を高精度に推定するには、押出条件と樹脂の材料特性の両方を考慮する必要がある。しかしながら、収縮率自体を定式化する収縮率推定技術では、押出条件と樹脂の材料特性の両方を考慮して収縮率自体を定式化することが難しいだけでなく、「結晶化度」という測定が必要なパラメータも含まれる。この結果、収縮率自体を定式化する技術では、押出成形品の製造工程においてリアルタイムに導入することが困難である。

【0021】

これに対し、基本思想によれば、収縮率自体を定式化する必要はなく、収縮率と相関関係のある物理量を定式化できれば、定式化された物理量から収縮率を間接的に推定することができる。このとき、物理量の定式化において、押出条件と樹脂の材料特性の両方を考慮することが容易であるとともに、「結晶化度」という測定が必要なパラメータを含まずに定式化できれば、収縮率を高精度に推定できるとともに、押出成形品の製造工程においてリアルタイムに導入することも可能となる。つまり、収縮率と相関関係のある物理量として、リアルタイムに把握することができるとともに、押出条件と材料特性を考慮した定式化が実現できる物理量が見出されれば、収縮率を高精度に推定できるとともに、押出成形品の製造工程においてリアルタイムに導入することも可能となる。

【0022】

そこで、本発明者は、このような物理量を見出すために鋭意検討した結果、「トルク電流」という物理量に着目したので、以下では、「トルク電流」について説明する。

【0023】

＜「トルク電流」＞
押出成形工程では、押出機が使用される。押出機では、被覆材料の原料となる原料ペレットを回転するスクリュで混練する。そして、混練された溶融樹脂をダイの出口から押し出すことによって、導線の外周を樹脂で被覆する。ここで、スクリュは、押出機に備わるモータによって回転される。このとき、スクリュを回転させるモータに流れる負荷電流が「トルク電流」である。本発明者は、この「トルク電流」が押出成形品の収縮率と相関関係のある物理量であることを新規に見出している。特に、「トルク電流」は、樹脂を混練するスクリュを回転させるモータに流れる電流であり、押出機においては、この「トルク電流」を常時監視することにより、スクリュの回転異常を検出できるように構成されている。このことから、「トルク電流」は、押出成形工程においてリアルタイムに把握できる物理量である。したがって、「トルク電流」が押出成形品の収縮率と相関関係があれば、「トルク電流」からリアルタイムに押出成形品の収縮率を推定することが可能となる。

【0024】

ここで、「トルク電流」と押出成形品の収縮率との間に相関関係があることは明らかではない。そこで、以下では、まず、「トルク電流」と押出成形品の収縮率との間に相関関係が存在することを定性的に説明する。

【0025】

＜相関関係の定性的理解＞
＜＜「引落応力」の説明＞＞
「トルク電流」と押出成形品の収縮率との間に相関関係が存在することを説明するためには、「引落応力」が重要な役割を有する。このため、「引落応力」について説明する。

【0026】

図２は、ダイから押し出された樹脂で導線を被覆する様子を示す模式図である。

【0027】

図２において、ダイ１３の出口から押し出された溶融樹脂２０は、一定の線速で移動する導線１４の表面に被覆される。そして、導線１４の表面に被覆された溶融樹脂２０は、水槽１５で冷却されて結晶化する。このとき、図２に示すように、ダイ１３の出口から押し出された溶融樹脂２０は、走行ラインに沿って移動する導線１４に引っ張られる。この結果、ダイ１３の出口から押し出されてから導線１４に被覆されるまでに溶融樹脂２０に斜め方向に加わる応力が「引落応力σ」である。

【0028】

本発明者は、この「引落応力」が押出成形品の収縮率と相関関係を有していると推測している。この点に関し、本発明者が「引落応力」と収縮率との間に相関関係があると推測するに至った理由について説明する。本発明者が「引落応力」と収縮率との間に相関関係があると推測したのは、以下に示す収縮メカニズムを把握した結果である。

【0029】

そこで、本発明者が把握した収縮メカニズムについて説明する。

【0030】

押出成形技術では、ダイから押し出された溶融樹脂を延伸させて所望の寸法の製品（押出成形品）を製造することが行われる。このとき、押し出された溶融樹脂に加わる「引落応力」により、溶融樹脂の構成材料である高分子の高分子鎖が伸長し、高分子鎖が伸長した状態で溶融樹脂が水冷される。その後、アニール処理によって再び高温状態に曝されたとき、樹脂に加わっている「引落応力」が解消される結果、樹脂に収縮が発生する。以上のようなメカニズムによって樹脂に収縮が発生する。したがって、このメカニズムによると、「引落応力」が樹脂を構成材料として含む押出成形品の収縮の一因となっていることがわかる。このことを考慮して、本発明者は、「引落応力」と収縮率との間に相関関係があると推測するに至ったのである。

【0031】

＜＜「引落応力」と粘度との関係＞＞
次に、「引落応力」は、粘度と相関関係があることを説明する。上述したメカニズムによると、押し出された溶融樹脂に加わる「引落応力」により、溶融樹脂の構成材料である高分子の高分子鎖が伸長する。したがって、「引落応力」は、樹脂の材料特性に影響を受けると考えることができる。特に、「引落応力」は、樹脂の流動性に大きく影響を受けると考えられることから、「引落応力」は、樹脂の流動性を表す粘度と相関関係があると推測される。例えば、定性的に粘度が大きくなると「引落応力」も大きくなると理解されることから、「引落応力」と粘度との間に相関関係が存在すると推測することは妥当である。

【0032】

＜＜粘度と「トルク電流」との関係＞＞
続いて、粘度は、「トルク電流」と相関関係があることを説明する。例えば、樹脂の混練は、スクリュをモータで回転させることにより行われる。このとき、樹脂の粘度が大きいと、この樹脂を混練するためにスクリュを回転させるエネルギーは大きくなる。このことは、スクリュを回転させるモータに大きな負荷がかかることを意味し、これによって、モータを回転させるための「トルク電流」は大きくなる。一方、樹脂の粘度が小さいと、この樹脂を混練するためにモータにかかる負荷は小さくなる。このことは、「トルク電流」が小さくなることを意味する。したがって、粘度と「トルク電流」との間に相関関係が存在することは妥当であると考えることができる。

【0033】

以下では、粘度と「トルク電流」との間に相関関係があることを示す実験結果について説明する。まず、粘度を算出する。具体的には、粘度は、後述する（数式Ｉ）で表すことができることから、この（数式Ｉ）に基づいて粘度を算出することができる。例えば、実験に使用した樹脂および押出機の押出条件に基づき、（数式Ｉ）に含まれる「粘度定数η_０」は、９．１１×１０^１１（Ｐａ・ｓ^ｎ）であり、「温度係数α」は、８．４２×１０^２（１／℃）であり、「粘度指数ｎ」は、０．２２５である。

【0034】

ここで、押出機から外部に押し出されて引き延ばされる樹脂の粘度の場合は、（数式Ｉ）に含まれる（ｄγ／ｄｔ）は、「歪み速度」が使用される。これに対し、押出機の内部で混練されている樹脂の粘度の場合は、（数式Ｉ）に含まれる（ｄγ／ｄｔ）は、「せん断速度」が使用される。

【0035】

そして、「せん断速度」は、押出機の内部では一定であると仮定して定数とみなすと、（数式Ｉ）に基づいて、樹脂の温度Ｔから粘度ηを算出することができる。

【0036】

そこで、押出機から押し出される樹脂の温度を測定する。具体的には、押出機の先端部に開けた穴に熱電対を挿入して樹脂の温度を測定した。図３は、樹脂の温度を測定した測定結果（実験データ）を示すグラフである。

【0037】

続いて、（数式Ｉ）に図３に示す実験データを代入することにより粘度を算出する。図４は、実験データに基づき算出された粘度の時間依存性（黒で表示）と、押出機から出力されるトルク電流の時間依存性（グレーで表示）とを合わせて示すグラフである。

【0038】

図４に示すように、丸印で囲んだピーク位置に着目すると、粘度計算値とトルク電流値との間に相関関係があることが読み取れる。以上の実験結果からも、粘度と「トルク電流」との間に相関関係が存在することは妥当であると考えられる。

【0039】

以上のことをまとめると、図５に示すようになる。図５は、「トルク電流」と押出成形品の収縮率との間に相関関係が存在することの妥当性を説明する図である。図５において、上述した定性的な説明より、まず、「引落応力」と収縮率との間には、相関関係（第１相関関係）があることが推測される。そして、「引落応力」と粘度との間にも相関関係（第２相関関係）が存在することが推測されるとともに、粘度と「トルク電流」との間にも相関関係（第３相関関係）が存在することが推測される。したがって、これらの第１相関関係と第２相関関係と第３相関関係とを総合的に考慮すると、「トルク電流」と押出成形品の収縮率との間には、相関関係が存在することが推測される。すなわち、第１相関関係、第２相関関係および第３相関関係を考慮すると、「トルク電流」と収縮率とは、粘度および「引落応力」を通じて、互いに相関関係を有していると推測することができる。このようにして、「トルク電流」と押出成形品の収縮率との間には相関関係が存在することが定性的に理解される。

【0040】

＜相関関係の定式化＞
さらに、本発明者は、「トルク電流」と押出成形品の収縮率と相関関係についての定性的理解から一歩進んで相関関係の定式化を試みているので、この点について説明する。

【0041】

図６は、「トルク電流」と収縮率との相関関係の定式化を行う手順を示す図である。

【0042】

図６に示すように、まず、第１段階として、粘度と「トルク電流」との相関関係の定式化を行う。そして、第２段階として、「引落応力」と「トルク電流」との相関関係の定式化を行った後、第３段階として、収縮率と「トルク電流」との相関関係の定式化を行う。

【0043】

以下では、図６に示す手順にしたがって、最終的に、収縮率と「トルク電流」との相関関係を定式化できることについて説明する。

【0044】

＜＜第１段階：粘度と「トルク電流」との相関関係の定式化＞＞
一般的に、粘度は、以下に示す数式（Ｉ）で表される。

【0045】

【数1】

【0046】

ここで、
ｔ：時間
η：粘度
η_０：粘度定数
α：温度係数
Ｔ：樹脂の温度
ｄγ／ｄｔ：歪み速度
ｎ：粘度指数

【0047】

＜＜＜歪み速度の説明＞＞＞
ここで、（数式Ｉ）に含まれる「歪み速度」について説明する。

【0048】

図７は、「歪み速度」を説明する模式図である。

【0049】

図７において、ダイ１３の出口の断面積が「Ｓ_ｄ」で示されている。このダイ１３の出口から溶融樹脂２０が押し出される。このとき、ダイ１３の出口から押し出される溶融樹脂２０の平均流速が「ｖ_ｄ」である。ダイ１３の出口から平均流速「ｖ_ｄ」で押し出された溶融樹脂２０は、線速「ｖ_ｆ」が加わることによって引き延ばされる。ここで、図７に示される「Ｓ_ｆ」は、溶融樹脂２０で被覆された導線からなる成形物の断面積である。また、図７に示される「Ｌ」は、ダイ１３の出口から水槽１５までの距離である。

【0050】

このような構成において、「歪み速度」は、以下に示す（数式ＩＩ）で表される。

【0051】

【数2】

【0052】

ここで、
ｄγ／ｄｔ：歪み速度
ｖ_ｄ：ダイの出口での溶融樹脂の平均流速
ｖ_ｆ：線速
Ｌ：ダイの出口から水槽までの距離

【0053】

すなわち、「歪み速度」は、平均流速「ｖ_ｄ」と線速「ｖ_ｆ」との差分をダイ１３の出口から水槽１５までの距離「Ｌ」で割った物理量として定義される。このように定義される「歪み速度」は、例えば、平均流速「ｖ_ｄ」と線速「ｖ_ｆ」とが等しければゼロとなる。つまり、平均流速「ｖ_ｄ」と線速「ｖ_ｆ」とが等しいということは、定性的に溶融樹脂２０に歪みが加わらないと考えることができることから、溶融樹脂２０の歪みに関する物理量である「歪み速度」がゼロとなることは理解できる。また、平均流速「ｖ_ｄ」と線速「ｖ_ｆ」との差分が大きくなればなるほど溶融樹脂に加わる歪みは大きくなると考えることができることから、「歪み速度」が（数式ＩＩ）で表されることは妥当である。

【0054】

＜＜＜線形性の仮定＞＞＞
次に、上述した（数式Ｉ）で表される粘度と「トルク電流」との相関関係の定式化を行うにあたって、粘度と「トルク電流」との線形性を仮定する。この仮定は、例えば、粘度が大きくなれば、「トルク電流」も増加するという定性的理解に合致することから妥当といえる。この仮定に基づくと、粘度は、以下に示す（数式ＩＩＩ）で表される。

【0055】

【数3】

【0056】

ここで、
ｔ：時間
η：粘度
ａ：定数
τ：トルク電流
ｂ：定数

【0057】

本発明者の検討によると、「トルク電流」を変化させたとき、ダイの出口での溶融樹脂の平均流速（ｖ_ｄ）、線速（ｖ_ｆ）、ダイの出口から水槽までの距離（Ｌ）、樹脂の温度（Ｔ）、温度係数（α）、粘度指数（ｎ）は、ほぼ一定である一方、樹脂の粘度定数（η_０）が主に変化することを新規な知見として見出している。

【0058】

この知見に基づくと、粘度と「トルク電流」との（数式ＩＩＩ）で表される線形性は、粘度定数（η_０）を以下に示す（数式ＩＶ）で表すこととほぼ等価となる。

【0059】

【数4】

【0060】

ここで、
ｔ：時間
η_０：粘度定数
ａ_０：定数
τ：トルク電流
ｂ_０：定数

【0061】

以上のようにして、粘度と「トルク電流」との相関関係を定式化できる。

【0062】

＜＜第２段階：「引落応力」と「トルク電流」との相関関係の定式化＞＞
続いて、「引落応力」と「トルク電流」との相関関係の定式化について説明する。

【0063】

「引落応力」と粘度との相関関係は、以下の（数式Ｖ）で表される。

【0064】

【数5】

【0065】

ここで、
ｔ：時間
σ：引落応力
η：粘度
ｄγ／ｄｔ：歪み速度
η_０：粘度定数
α：温度係数
Ｔ：樹脂の温度
ｎ：粘度指数

【0066】

例えば、「引落応力σ」を定式化した（数式Ｖ）には、「粘度η」が含まれており、「引落応力σ」∝「粘度η」の関係を表している。このように、「引落応力」を定式化した（数式Ｖ）は、樹脂の粘度という材料特性と温度と歪み速度を含む押出条件とが考慮されており、定性的に粘度が大きくなると「引落応力」も大きくなると考えられることから、（数式Ｖ）による定式化は定性的理解に合致しているといえる。

【0067】

「引落応力」を定式化した（数式Ｖ）は、以下に示す有用性を有する。

【0068】

（１）（数式Ｖ）は、樹脂の粘度という材料特性と、樹脂の温度および歪み速度という押出条件の両方を考慮した関係式となっている。これにより、材料特性だけを考慮した定式化や押出条件だけを考慮した定式化と比較して、高精度に「引落応力」を推定することができる。そして、このことは、「引落応力」と押出成形品の「収縮率」とが高い相関関係にあれば、材料特性と押出条件の両方を考慮して高精度に「収縮率」を推定できることを意味する。このことから、（数式Ｖ）による定式化の意義は大きい。

【0069】

（２）次に、「引落応力」を定式化した（数式Ｖ）には、「結晶化度」が含まれていない。なぜなら、図２に示すように、ダイ１３から押し出される樹脂（例えば、樹脂の温度は、１８０℃～２００℃）は、溶融樹脂２０であり、この溶融樹脂２０は、水槽１５で冷却されて結晶化する。したがって、水槽１５に到達する前段階では、樹脂は溶融状態にあり「結晶化度」を考慮する必要はない。すなわち、「引落応力」は、パラメータとして「結晶化度」が含まれない点で大きな意義を有する。すなわち、「引落応力」に着目して、この「引落応力」を定式化した（数式Ｖ）には、「結晶化度」という測定が必要なパラメータが含まれないことから、押出成形品の製造工程においてリアルタイムに容易に導入することが可能となる点で大きな意義を有しているといえる。

【0070】

次に、「引落応力」を表す（数式Ｖ）に含まれる粘度定数（η_０）に対して、（数式ＩＶ）の関係を代入すると、以下に示す（数式ＶＩ）が得られる。

【0071】

【数6】

【0072】

ここで、
ｔ：時間
σ：引落応力
ａ_０：定数
τ：トルク電流
ｂ_０：定数
α：温度係数
Ｔ：樹脂の温度
ｄγ／ｄｔ：歪み速度
ｎ：粘度指数

【0073】

以上のようにして、「引落応力」と「トルク電流」との相関関係を定式化できる。

【0074】

＜＜第３段階：収縮率と「トルク電流」との相関関係の定式化＞＞
次に、収縮率と「トルク電流」との相関関係の定式化について説明する。

【0075】

上述したように、収縮率は、「引落応力」と相関関係があると推定される。そこで、本発明者は、収縮率と「引落応力」との相関関係に線形性を仮定することを提案する。例えば、収縮メカニズムによると、「引落応力」によって、溶融樹脂の構成材料である高分子の高分子鎖が伸長する。この伸長の度合いは、「引落応力」が大きくなると大きくなると考えられる。そして、アニール処理によって樹脂が高温状態に曝されたとき、樹脂に加わっている「引落応力」が解消される結果、樹脂に収縮が発生することを考慮すると、伸長の度合いが大きくなるほど収縮率が大きくなると理解される。つまり、「引落応力」が大きいほど樹脂を構成材料として含む押出成形品の収縮率が大きくなると考えられることから、「引落応力」と押出成形品の収縮率の間に線形性を仮定することは理にかなっているといえる。

【0076】

そこで、この線形性を仮定すると、「引落応力」と収縮率との相関関係は、以下に示す（数式ＶＩＩ）で表されることになる。

【0077】

【数7】

【0078】

ここで、
ｔ：時間
ε：収縮率
Ａ：定数
σ：引落応力
Ｃ：定数

【0079】

そして、（数式ＶＩ）で表される「引落応力」を（数式ＶＩＩ）に代入すると、以下に示す（数式ＶＩＩＩ）が得られる。

【0080】

【数8】

【0081】

ここで、
ｔ：時間
ε：収縮率
Ａ_０＝Ａａ_０：定数
τ：引落応力
Ｂ_０＝Ａｂ_０：定数
α：温度係数
Ｔ：樹脂の温度
ｄγ／ｄｔ：歪み速度
ｎ：粘度定数
Ｃ：定数

【0082】

以上のようにして、収縮率と「トルク電流」との相関関係を定式化できる。このように定式化された（数式ＶＩＩＩ）によれば、定数Ａ_０、定数Ｂ_０、定数Ｃ、温度係数αおよび粘度定数ｎがわかっていれば、樹脂の温度（Ｔ）と歪み速度（ｄγ／ｄｔ）からなる押出条件と「トルク電流」に基づいて、押出成形品の収縮率（ε）を推定することができる。

【0083】

＜相関関係の検証結果＞
以下では、押出成形品の収縮率と「トルク電流」とが相関関係を有するという本発明者の洞察が正しいことを裏付ける検証結果について説明する。つまり、収縮率と「トルク電流」との間には、高い相関関係が存在することを裏付ける検証結果について説明する。

【0084】

収縮率と「トルク電流」との相関関係を検証するため、例えば、図１に示す構成を有する押出成形システムを使用して押出実験を実施する。具体的に、押出実験では、熱可塑性ポリウレタン樹脂を使用し、押出条件として樹脂の温度と歪み速度を採用する。

【0085】

具体的に、スクリュ外径が４０ｍｍのフルフライトスクリュを備える押出機にクロスヘッドを取り付けるとともに、穴径が２．２５ｍｍのダイを使用して、外径が１．５ｍｍの押出成形物（ケーブル）からなるひも状サンプルを線速２０ｍ／ｍｉｎで製作した。このとき、クロスヘッドとダイの温度（樹脂の温度に相当）を１８５℃、１９０℃、１９５℃に変化させて、押出時の「トルク電流」をデータロガーで１秒ごとに記録した。これにより、樹脂の温度を変化させることにより粘度を変化させたひも状サンプルのデータを得ることができる。このようにして得られたひも状サンプルを使用して収縮率を実測した。

【0086】

具体的には、押出時にひも状サンプルを６００秒ごとに採取し、それを約５００ｍｍにカットした。そして、カットされたひも状サンプルに対して、１３０℃で３時間のアニール処理を施した後の長さを測定し、アニール処理後の長さを初期の長さで割ることにより収縮率を測定した。以上のようにして、収縮率と「トルク電流」との関係を示す実測データを得ることができる。

【0087】

図８は、実測データをプロットしたグラフである。

【0088】

図８において、横軸は「トルク電流」（Ａ）を示している一方、縦軸は収縮率（％）を示している。図８に示される〇印は樹脂の温度が１８５℃のデータであり、菱形印は樹脂の温度が１９０℃のデータであり、×印は樹脂の温度が１９５℃のデータである。

【0089】

図８に示すように、「トルク電流」と収縮率の相関係数（Ｒ）は、「０．８９」であり、相関係数が１に近いほど相関関係が高くなることを考慮すると、「トルク電流」と収縮率の間には、高い相関関係が存在することがわかる。特に、実測データは、概ね破線で示される線形関係を有していることがわかることから、（数式ＶＩＩＩ）による収縮率と「トルク電流」との相関関係の定式化は妥当であることがわかる。

【0090】

上述した実験結果から、「トルク電流」と収縮率との間には、高い相関関係が存在することが裏付けられており、「トルク電流」と収縮率との間に高い相関関係が存在するであろうという本発明者の推測が正しいことが確認されたことになる。したがって、（数式ＶＩＩＩ）で定式化された「トルク電流」に基づいて、押出成形品の収縮率を推定する技術的思想は、材料特性と押出条件の両方を考慮している点と、押出成形品の製造工程においてリアルタイムに導入することが可能となる点で非常に有用であることがわかる。

【0091】

なお、例えば、押出成形品として導線を被覆する絶縁樹脂を例に挙げると、絶縁樹脂の収縮率をリアルタイムに推定できるということは、押出機から押し出される絶縁樹脂の長手方向における収縮率を逐次把握できることを意味する。

【0092】

＜収縮率推定装置の構成＞
以下では、上述した技術的思想を具現化する収縮率推定装置について説明する。

【0093】

＜＜ハードウェア構成＞＞
まず、本実施の形態おける収縮率推定装置のハードウェア構成について説明する。

【0094】

図９は、本実施の形態における収縮率推定装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。なお、図９に示す構成は、あくまでも収縮率推定装置１００のハードウェア構成の一例を示すものであり、収縮率推定装置１００のハードウェア構成は、図９に記載されている構成に限らず、他の構成であってもよい。

【0095】

図９において、収縮率推定装置１００は、プログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１を備えている。このＣＰＵ１０１は、バス１１３を介して、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、および、ハードディスク装置１１２と電気的に接続されており、これらのハードウェアデバイスを制御するように構成されている。

【0096】

また、ＣＰＵ１０１は、バス１１３を介して入力装置や出力装置とも接続されている。入力装置の一例としては、キーボード１０５、マウス１０６、通信ボード１０７、および、スキャナ１１１などを挙げることができる。一方、出力装置の一例としては、ディスプレイ１０４、通信ボード１０７、および、プリンタ１１０などを挙げることができる。さらに、ＣＰＵ１０１は、例えば、リムーバルディスク装置１０８やＣＤ／ＤＶＤ－ＲＯＭ装置１０９と接続されていてもよい。

【0097】

収縮率推定装置１００は、例えば、ネットワークと接続されていてもよい。例えば、収縮率推定装置１００がネットワークを介して他の外部機器と接続されている場合、収縮率推定装置１００の一部を構成する通信ボード１０７は、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）、ＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）やインターネットに接続されている。

【0098】

ＲＡＭ１０３は、揮発性メモリの一例であり、ＲＯＭ１０２、リムーバルディスク装置１０８、ＣＤ／ＤＶＤ－ＲＯＭ装置１０９、ハードディスク装置１１２の記録媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらの揮発性メモリや不揮発性メモリによって、収縮率推定装置１００の記憶装置が構成される。

【0099】

ハードディスク装置１１２には、例えば、オペレーティングシステム（ＯＳ）２０１、プログラム群２０２、および、ファイル群２０３が記憶されている。プログラム群２０２に含まれるプログラムは、ＣＰＵ１０１がオペレーティングシステム２０１を利用しながら実行する。また、ＲＡＭ１０３には、ＣＰＵ１０１に実行させるオペレーティングシステム２０１のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一次的に格納されるとともに、ＣＰＵ１０１による処理に必要な各種データが格納される。

【0100】

ＲＯＭ１０２には、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）プログラムが記憶され、ハードディスク装置１１２には、ブートプログラムが記憶されている。収縮率推定装置１００の起動時には、ＲＯＭ１０２に記憶されているＢＩＯＳプログラムおよびハードディスク装置１１２に記憶されているブートプログラムが実行され、ＢＩＯＳプログラムおよびブートプログラムにより、オペレーティングシステム２０１が起動される。

【0101】

プログラム群２０２には、収縮率推定装置１００の機能を実現するプログラムが記憶されており、このプログラムは、ＣＰＵ１０１により読み出されて実行される。また、ファイル群２０３には、ＣＰＵ１０１による処理の結果を示す情報、データ、信号値、変数値やパラメータがファイルの各項目として記憶されている。

【0102】

ファイルは、ハードディスク装置１１２やメモリなどの記録媒体に記録される。ハードディスク装置１１２やメモリなどの記録媒体に記録された情報、データ、信号値、変数値やパラメータは、ＣＰＵ１０１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・処理・編集・出力・印刷・表示に代表されるＣＰＵ１０１の動作に使用される。例えば、上述したＣＰＵ１０１の動作の間、情報、データ、信号値、変数値やパラメータは、メインメモリ、レジスタ、キャッシュメモリ、バッファメモリなどに一次的に記憶される。

【0103】

収縮率推定装置１００の機能は、ＲＯＭ１０２に記憶されたファームウェアで実現されていてもよいし、あるいは、ソフトウェアのみ、素子・デバイス・基板・配線に代表されるハードウェアのみ、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実現されていてもよい。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、ハードディスク装置１１２、リムーバルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭなどに代表される記録媒体に記録される。プログラムは、ＣＰＵ１０１により読み出されて実行される。すなわち、プログラムは、コンピュータを収縮率推定装置１００として機能させるものである。

【0104】

このように、収縮率推定装置１００は、処理装置であるＣＰＵ１０１、記憶装置であるハードディスク装置１１２やメモリ、入力装置であるキーボード１０５、マウス１０６、通信ボード１０７、出力装置であるディスプレイ１０４、プリンタ１１０、通信ボード１０７を備えるコンピュータである。そして、収縮率推定装置１００の機能は、処理装置、記憶装置、入力装置、および、出力装置を利用して実現される。

【0105】

＜＜機能ブロック構成＞＞
次に、収縮率推定装置１００の機能ブロック構成について説明する。

【0106】

図１０は、収縮率推定装置の機能構成を示す機能ブロック図である。

【0107】

図１０において、本実施の形態における収縮率推定装置１００は、第１既知データ群入力部３０１と、第２既知データ群入力部３０２と、第１定数決定部３０３と、第２定数決定部３０４と、収縮率推定部３０５と、判定部３０６と、適合条件探索部３０７と、出力部３０８と、データ記憶部３０９を有している。

【0108】

第１既知データ群入力部３０１は、例えば、第１既知データ群を入力するように構成されている。ここで、「第１既知データ群」とは、樹脂の温度と歪み速度との組み合わせと粘度とを関連付けたデータ群であって、樹脂の温度と歪み速度と粘度がわかっているデータ群として定義される。これらの「第１既知データ群」は、第１既知データ群入力部３０１に入力された後、データ記憶部３０９に記憶される。

【0109】

第２既知データ群入力部３０２は、例えば、第２既知データ群を入力するように構成されている。ここで、「第２既知データ群」とは、トルク電流と押出条件との組み合わせと押出成形品の収縮率とを関連付けたデータ群であって、トルク電流と押出条件と押出成形品の収縮率がわかっているデータ群として定義される。具体的に、本実施の形態では、押出条件は、樹脂の温度と歪み速度の組み合わせから構成されていることから、「第２既知データ群」とは、トルク電流と樹脂の温度と歪み速度の組み合わせと押出成形品の収縮率とを関連付けたデータ群であって、トルク電流と樹脂の温度と歪み速度と押出成形品の収縮率がわかっているデータ群として定義される。これらの「第２既知データ群」は、第２既知データ群入力部３０２に入力された後、データ記憶部３０９に記憶される。

【0110】

次に、第１定数決定部３０３は、データ記憶部３０９に記憶されている第１既知データ群と（数式Ｉ）に基づいて、（数式Ｉ）に含まれる「温度係数α」と「粘度指数ｎ」を決定するように構成されている。具体的に、第１定数決定部３０３は、例えば、図１１に示すように、第１既知データ群を教師データとして、入力を樹脂の温度と歪み速度とするとともに出力を粘度とするニューラルネットワークを学習させることにより、温度係数と粘度指数を決定するように構成されている。このとき、歪み速度は、例えば、（数式ＩＩ）を使用して、ダイの出口での溶融樹脂の平均流速（ｖ_ｄ）と線速（ｖ_ｆ）とダイの出口から水槽までの距離（Ｌ）から求めることができる。なお、第１定数決定部３０３は、上述した機械学習を使用して温度係数と粘度指数を決定するように構成されているだけでなく、例えば、第１既知データ群に対して最小二乗法に代表される統計解析技術を適用することにより温度係数と粘度指数を決定するように構成されていてもよい。このようにして決定された温度係数と粘度指数は、データ記憶部３０９に記憶される。

【0111】

続いて、第２定数決定部３０４は、データ記憶部３０９に記憶されている第２既知データ群と、第１定数決定部３０３で決定された温度係数と粘度指数を代入した（数式ＶＩＩＩ）に基づいて、（数式ＶＩＩＩ）に含まれる定数Ａ_０、定数Ｂ_０および定数Ｃを決定するように構成されている。具体的に、第２定数決定部３０４は、例えば、図１２に示すように、第２既知データ群を教師データとして、入力を押出条件（樹脂の温度と歪み速度）と「トルク電流」とするとともに出力を押出成形品の収縮率とするニューラルネットワークを学習させることにより、定数Ａ_０、定数Ｂ_０および定数Ｃを決定するように構成されている。このとき、歪み速度は、例えば、（数式ＩＩ）を使用して、ダイの出口での溶融樹脂の平均流速（ｖ_ｄ）と線速（ｖ_ｆ）とダイの出口から水槽までの距離（Ｌ）から求められる。

【0112】

なお、第２定数決定部３０４は、上述した機械学習を使用して定数Ａ_０、定数Ｂ_０および定数Ｃを決定するように構成されているだけでなく、例えば、第２既知データ群に対して最小二乗法に代表される統計解析技術を適用することにより定数Ａ_０、定数Ｂ_０および定数Ｃを決定するように構成されていてもよい。このようにして決定された定数Ａ_０、定数Ｂ_０および定数Ｃは、データ記憶部３０９に記憶される。

【0113】

上記では、（数式ＶＩＩＩ）に含まれる５つの定数のうち、温度係数と粘度指数とを第１既知データ群に基づく第１定数決定部３０３で決定し、定数Ａ_０、定数Ｂ_０および定数Ｃを第２既知データ群に基づく第２定数決定部３０４で決定する構成を説明している。

【0114】

ただし、（数式ＶＩＩＩ）に含まれる５つの定数を決定する構成としては、これに限らず、以下に示す構成によっても実現することができる。すなわち、第２既知データ群に基づいて、第２定数決定部３０４で（数式ＶＩＩＩ）に含まれる５つの定数のすべてを決定する構成も考えられる。この場合、第１既知データ群に含まれる粘度自体をレオメータなどで測定する必要がなくなる利点を得ることができる。ここで、この構成によって５つの定数を決定する場合、フィッティング精度を高める観点から、最小二乗法によるフィッティングよりも非線形関数のフィッティングに優れた機械学習を使用することが望ましい。

【0115】

次に、収縮率推定部３０５は、押出機に備わるモータの「トルク電流」と押出機の押出条件に基づいて、押出成形品の収縮率を推定するように構成されている。具体的に、収縮率推定部３０５は、第１定数決定部３０３で決定された温度係数と粘度指数と、第２定数決定部で決定された定数Ａ_０、定数Ｂ_０および定数Ｃとを代入した（数式ＶＩＩＩ）に基づいて、温度と歪み速度からなる押出条件と「トルク電流」から押出成形品の収縮率を推定するように構成されている。

【0116】

続いて、判定部３０６は、収縮率推定部３０５で推定された収縮率が、予め設定されている「しきい値」以下であるか否かを判定するように構成されている。

【0117】

適合条件探索部３０７は、収縮率推定部３０５で推定された収縮率が予め設定されている「しきい値」以下ではないと判定部３０６で判定された場合に、（数式ＶＩＩＩ）に含まれる押出条件（樹脂の温度と歪み速度）を変更して押出成形品の収縮率を再推定し、再推定した収縮率が「しきい値」以下となる押出条件（適合条件）を探索するように構成されている。

【0118】

出力部３０８は、例えば、収縮率推定部３０５で推定された収縮率や、適合条件探索部３０７で探索された押出条件を出力するように構成されている。

【0119】

以上のようにして、本実施の形態における収縮率推定装置１００が構成されている。

【0120】

＜収縮率推定装置の動作（収縮率推定方法）＞
続いて、本実施の形態における収縮率推定装置１００の動作について説明する。

【0121】

＜＜基本動作＞＞
図１３および図１４は、収縮率推定装置の基本動作を説明するフローチャートである。

【0122】

図１３において、まず、第１既知データ入力部３０１に第１既知データ群が入力されると（Ｓ１０１）、入力された第１既知データ群は、データ記憶部３０９に記憶される。

【0123】

次に、第１定数決定部３０３は、データ記憶部３０９に記憶されている第１既知データ群に基づいて、（数式Ｉ）に含まれる材料特性（粘度）に関する温度係数と粘度指数を決定する（Ｓ１０２）。

【0124】

一方、第２既知データ群入力部３０２に第２既知データ群が入力されると（Ｓ１０３）、入力された第２既知データ群は、データ記憶部３０９に記憶される。次に、第２定数決定部３０４は、データ記憶部３０９に記憶されている第２既知データ群と、第１定数決定部３０３で決定された温度係数と粘度指数を代入した（数式ＶＩＩＩ）に基づいて、（数式ＶＩＩＩ）に含まれる定数Ａ_０、定数Ｂ_０および定数Ｃを決定する（Ｓ１０４）。このようにして、「トルク電流」と収縮率との関係式を取得することができる。

【0125】

図１４において、収縮率推定部３０５は、押出条件（樹脂の温度と歪み速度）と「トルク電流」が入力されると（Ｓ２０１）、第１定数決定部３０３で決定された温度係数および粘度指数と、第２定数決定部３０４で決定された定数Ａ_０、定数Ｂ_０および定数Ｃを代入した（数式ＶＩＩＩ）に基づいて、押出成形品の収縮率を推定する（Ｓ２０２）。そして、収縮率推定部３０５で推定された収縮率は、出力部３０８から出力される。このようにして、収縮率推定装置１００での基本動作が実施される。これにより、収縮率推定装置１００によれば、「トルク電流」に基づいて、リアルタイムに収縮率を推定できる。

【0126】

＜＜応用動作＞＞
さらに、収縮率推定装置１００では、上述した基本動作に加えて、以下に示す応用動作も実施することができる。図１５は、収縮率推定装置の応用動作を説明するフローチャートである。図１５において、上述した基本動作を実施することにより、押出成形品の収縮率が推定されると（Ｓ３０１）、その後、判定部３０６は、収縮率推定部３０５で推定された収縮率が予め設定された「しきい値」以下であるか否かを判定する（Ｓ３０２）。収縮率推定部３０５で推定された収縮率が「しきい値」以下である場合、収縮率が「しきい値」以下である旨が出力部３０８から出力される（Ｓ３０５）。一方、収縮率推定部３０５で推定された収縮率が「しきい値」以下ではない場合、適合条件探索部３０７は、（数式ＶＩＩＩ）に含まれる押出条件（樹脂の温度と歪み速度）を変更して押出成形品の収縮率を再推定し、再推定した収縮率が「しきい値」以下となる押出条件（適合条件）を探索する（Ｓ３０３）。そして、適合条件探索部３０７で探索された押出条件が出力部３０８から出力される（Ｓ３０４）。このようにして、収縮率推定装置１００での応用動作が実施される。これにより、収縮率推定装置１００によれば、収縮率推定部３０５で推定された収縮率が所定の条件を満たさない場合であっても、収縮率が所定の条件を満たすための押出条件を提示できる。

【0127】

以上のようにして、収縮率推定装置１００を動作させることにより、本実施の形態における収縮率推定方法が実現される。

【0128】

＜変形例＞
収縮率推定装置１００で基本動作だけでなく応用動作も実施する場合、収縮率推定部３０５は、（数式ＶＩＩＩ）に基づいて収縮率を推定するように構成されている必要がある。なぜなら、（数式ＶＩＩＩ）には、収縮率を推定する変数として、「トルク電流」と押出条件（樹脂の温度と歪み速度）を含んでいるため、押出条件を変更して収縮率を推定することが可能となるからである。

【0129】

ここで、例えば、押出機の押出条件を固定して、この固定された押出条件のもとで押出成形品の収縮率を推定する動作だけを実施することも考えられる。つまり、収縮率推定装置１００において基本動作だけを実施することも考えられる。この場合、収縮率推定部３０５は、（数式ＶＩＩＩ）を簡略化した関係式に基づいて、収縮率を推定するように構成できる。なぜなら、押出条件が固定されている場合、（ｅ^－αＴ|ｄγ／ｄｔ|^ｎ）の項は定数項となるからである。この関係式は、以下に示す（数式ＩＸ）で表される。

【0130】

【数9】

【0131】

ここで、
ｔ：時間
ε：収縮率
Ａ_１：定数
τ：トルク電流
Ｂ_１：定数

【0132】

この場合、第１既知データ群および第１定数決定部は不要になる。さらに、第２既知データ群は、押出条件が固定された条件で「トルク電流」が変化するデータ群を取得すればよく、データの取得が容易となる。そして、第２定数決定部３０４は、例えば、第２既知データ群に対して、最小二乗法を適用することにより、定数Ａ_１および定数Ｂ_１を決定するように構成することができる。このように、本変形例によれば、収縮率推定装置１００の構成を簡素化しながらも、「トルク電流」から押出成形品の収縮率を推定できる。

【0133】

＜収縮率推定プログラム＞
上述した収縮率推定装置１００で実施される収縮率推定方法は、収縮率推定処理をコンピュータに実行させる収縮率推定プログラムにより実現することができる。

【0134】

例えば、図９に示すコンピュータからなる収縮率推定装置１００において、ハードディスク装置１１２に記憶されているプログラム群２０２の１つとして、本実施の形態における収縮率推定プログラムを導入することができる。そして、この収縮率推定プログラムを収縮率推定装置１００であるコンピュータに実行させることにより、本実施の形態における収縮率推定方法を実現することができる。

【0135】

収縮率推定処理に関するデータを作成するための各処理をコンピュータに実行させる収縮率推定プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して頒布することができる。記録媒体には、例えば、ハードディスクやフレキシブルディスクに代表される磁気記憶媒体、ＣＤ－ＲＯＭやＤＶＤ－ＲＯＭに代表される光学記憶媒体、ＲＯＭやＥＥＰＲＯＭなどの不揮発性メモリに代表されるハードウェアデバイスなどが含まれる。

【0136】

＜実施の形態における効果＞
本実施の形態における技術的思想によれば、直接的に押出成形品の収縮率を推定するのではなく、収縮率と相関関係があることを新規に見出した「トルク電流」に着目して、この「トルク電流」に基づいて間接的に収縮率を推定している。これにより、材料特性と押出条件の両方を容易に考慮して高精度に収縮率を推定できるだけでなく、「結晶化度」という測定が必要なパラメータを考慮する必要がない一方で、リアルタイムに把握可能な「トルク電流」を使用していることから、押出成形品の製造工程においてリアルタイムに導入可能な収縮率推定技術を提供することができる点で大きな技術的意義を有する。

【0137】

＜押出成形品の製造方法＞
例えば、これまでは、押出成形品の製造工程においてリアルタイムに導入可能な収縮率推定技術が存在しなかったことから、作業員の経験に基づいて押出条件を調整することにより収縮率を低減することが行われていた。この点に関し、本実施の形態における技術的思想によれば、作業員の経験に頼ることなく、客観的に正確な収縮率推定技術を押出成形品の製造工程（製造ライン）に導入することができる。この結果、本実施の形態によれば、樹脂材料や押出成形品（例えば、ケーブル）の廃棄量の削減および生産効率の向上を図ることができる。つまり、本実施の形態における技術的思想は、収縮率推定技術を押出成形品の製造ラインにリアルタイムに導入することを可能とする結果、押出成形品の製造歩留まりの向上できるという顕著な効果を得ることができる。そこで、以下では、本実施の形態における技術的思想を利用した押出成形品の製造工程について説明することにする。

【0138】

＜＜具体例１＞＞
例えば、具体例１では、押出機に備わるモータのトルク電流に基づいて押出成形品の収縮率をリアルタイムに監視する収縮率監視工程を含む押出成形品の製造方法を説明する。

【0139】

図１６は、押出成形品の製造工程の一部を説明するフローチャートである。

【0140】

図１６において、まず、押出機における押出条件の初期設定を行い（Ｓ４０１）、初期設定した押出条件で樹脂を混練してダイの出口から溶融樹脂を押し出す。このときの樹脂の混練は、押出機に備わるモータでスクリュを回転させることにより行われる。

【0141】

ここで、スクリュの回転異常を把握するために、モータを駆動するための「トルク電流」が常時監視されている。具体例１では、この「トルク電流」に基づいて、押出成形品の収縮率をリアルタイムに推定して、推定した押出成形品の収縮率が予め定められたしきい値の範囲内にあるか否かを監視する（Ｓ４０２）そして、推定した押出成形品の収縮率がしきい値の範囲である場合には、収縮率が「ＯＫ」であると判断して（Ｓ４０３）、押出機の稼働を継続しながら押出成形品の収縮率の監視を続ける。一方、推定した押出成形品の収縮率がしきい値の範囲から外れている場合には、収縮率が「ＮＧ」であると判断して（Ｓ４０３）、押出機の稼働を停止する（Ｓ４０４）。これにより、不良品の作り込みを防止することができる。

【0142】

＜＜具体例２＞＞
具体例２では、押出機に備わるモータのトルク電流に基づいて押出成形品の収縮率をリアルタイムに推定した結果に基づいて、押出条件を調整し、調整した押出条件で押出成形品を製造する押出成形品の製造方法について説明する。

【0143】

図１７は、押出成形品の製造工程の一部を説明するフローチャートである。

【0144】

図１７において、まず、押出条件の初期設定をする（Ｓ５０１）。次に、本実施の形態における収縮率推定技術を使用する。具体的には、例えば、「温度係数α」、「粘度指数ｎ」、「定数Ａ_０」、「定数Ｂ_０」および「定数Ｃ」からなる５つの定数を決定した（数式ＶＩＩＩ）を用意して、この（数式ＶＩＩＩ）に対して、リアルタイムに監視している「トルク電流」と初期設定された押出条件とを代入することにより、押出成形品の収縮率を推定する（Ｓ５０２）。このとき、上述した基本動作と応用動作が実施される。

【0145】

この結果、推定された収縮率が「しきい値」以下である場合は、初期設定された押出条件が維持される。一方、推定された収縮率がしきい値以下ではない場合、応用動作で提示された適合条件（押出条件）に条件変更する（Ｓ５０３）。

【0146】

そして、維持された押出条件あるいは変更された押出条件で樹脂の押出成形が行われる（Ｓ５０４）。その後、樹脂に対してアニール処理が行われて（Ｓ５０５）、所定期間経過後（１日後～２日後）、収縮率の測定が行われる（Ｓ５０６）。このとき、収縮率が所定値以下である場合（ＯＫ）（Ｓ５０７）、良品としての押出成形品が製造される。一方、収縮率が所定値以下ではない場合（ＮＧ）、このＮＧデータも考慮して、（数式ＶＩＩＩ）に含まれる定数を再決定する（Ｓ５０８）。例えば、上述したＮＧデータも付け加えてニューラルネットワークを再学習させることにより、（数式ＶＩＩＩ）に含まれる定数を再決定する。このようにして、本実施の形態における押出成形品の製造方法が実現される。

【0147】

本実施の形態における押出成形品の製造方法によれば、収縮率推定技術を製造ラインに導入してリアルタイムに押出成形品の収縮率を推定していることから、押出成形品の製造歩留まりを向上させることができる。さらに、推定した収縮率では「ＯＫ」であっても最終的に実測した収縮率が「ＮＧ」であった場合、このＮＧデータに基づいて、（数式ＶＩＩＩ）に含まれる定数を再決定することにより、収縮率の推定精度を向上することができる。

【0148】

以上、本発明者によってなされた発明をその実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。

【0149】

例えば、押出機に備わるモータの「トルク電流」は、モータの種類やスクリュの形状によって異なるが、基準となる押出条件（成形条件）における値を決めておけば、その相対値から押出成形品の収縮率の増減を把握することが可能である。このことから、押出機の基準条件さえ把握していれば、どのような種類の押出機にも前記実施の形態における技術的思想を適用することが可能である。ただし、フルフライトスクリュでは、スクリュの構造が単純であることから、前記実施の形態における技術的思想の適用が容易である。

【0150】

前記実施の形態における技術的思想は、プラスチックやゴムを含む幅広い種類の樹脂に適用可能であり、例えば、熱可塑性ポリウレタン樹脂に限定されるものではない。また、前記実施の形態における技術的思想は、チューブ押出や電線押出あるいはダイ形状に関わらず幅広い押出形態に適用可能である。さらには、前記実施の形態における技術的思想を適用した押出成形品の製造方法で製造される押出成形品（製品）は、シート状、異形、ケーブル（電線）などの形状や種類を問わない。

【符号の説明】

【0151】

１０ 原料ペレット
１１ 押出機
１２ クロスヘッド
１３ ダイ
１４ 導線
１５ 水槽
２０ 溶融樹脂
１００ 収縮率推定装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ ディスプレイ
１０５ キーボード
１０６ マウス
１０７ 通信ボード
１０８ リムーバルディスク装置
１０９ ＣＤ／ＤＶＤ－ＲＯＭ装置
１１０ プリンタ
１１１ スキャナ
１１２ ハードディスク装置
２０１ オペレーティングシステム
２０２ プログラム群
２０３ ファイル群
３０１ 第１既知データ群入力部
３０２ 第２既知データ群入力部
３０３ 第１定数決定部
３０４ 第２定数決定部
３０５ 収縮率推定部
３０６ 判定部
３０７ 適合条件探索部
３０８ 出力部
３０９ データ記憶部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】