このツールは、特定の温度の成績のクリープ ふるまいを予測します。ここでは、クリープの一次段階と二次段階に焦点を当てます。さらに、線形応力-ひずみ領域にある応力レベルに焦点を当てています。
このツールの詳細については、 こちら会社概要ブログ記事読むしてください。
高分子材料の粘弾性のために、それらはクリープを示します。これは、材料が一定の応力の下で負荷されると、ひずみの継続的な増加が観察されることを意味します。
クリープ変形のレベルは、ポリマー組成、温度、応力によって異なります。長期間にわたって負荷に耐える必要があるアプリケーションを設計するエンジニアにとって、このデータは部品設計を最適化するために重要です。測定時間が長く、変数(温度、応力など)の数が多いため、これらの変数のすべての可能な設定に対して測定を行うことはできません。そこで、計測データと物理モデリング、機械学習を組み合わせたハイブリッド手法を考案しました。
ユーザー入力
ツール出力
クリープ ひずみ試験は、射出成形された試験片(IS0 527 1A 引張り bar)に一定の荷重をかけ、結果として生じるひずみを経時的に測定することによって行われます。測定はISO899-1規格に従って行われます。多くのアプリケーションでは、クリープ ひずみは1000時間以上、さまざまな応力レベル、さまざまな温度で測定されます。
右の画像は、クリープラボのセットアップの1つを示しています。
私たちのアプローチでは、非線形粘弾性モデルを利用します。物理ベースのモデルと短期および少数の長期クリープ測定、異なるひずみレートでの応力ひずみデータ、機械学習を組み合わせて、幅広い応力および温度レベルでの長期的なクリープ ひずみを予測する独自のフレームワークを構築しました。
精度
モデルの平均標準偏差は、高温では+/- 5%未満ですが、低温範囲および高いガラス繊維負荷では精度が低くなる可能性があります(+/- 10-20%)。この「工学的精度」は、半透明の信頼領域によって各線のグラフに示されます。
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