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公开(公告)号：JP2021191620A
公开(公告)日：2021-12-16
申请号：JP2020098736
申请日：2020-06-05
Applicant: 株式会社ジェイテクト
IPC: B29C45/76
Abstract: 【課題】外部要因や成形材料の素材の含有成分の僅かな違いによって成形品の品質が変化する場合において、成形品の品質を品質基準に近づけるように成形条件を修正することができる成形条件決定支援装置を提供する。 【解決手段】成形条件決定支援装置3は、複数個の成形品についての品質推移に基づいて所定の品質基準Stdに対する品質変化傾向を評価する傾向評価部104と、検出データに基づいてキャビティCにおける溶融材料の溶融状態を推定する溶融状態推定部105と、品質変化傾向と品質を品質基準に戻すための成形条件の修正量との関係を、溶融状態に対応付けて記憶する関係記憶部と106、品質変化傾向、溶融状態、関係に基づいて、成形条件の修正量を決定する修正条件決定部107とを備える。 【選択図】図4
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公开(公告)号：JP2021191619A
公开(公告)日：2021-12-16
申请号：JP2020098735
申请日：2020-06-05
Applicant: 株式会社ジェイテクト
IPC: B29C45/76
Abstract: 【課題】外部要因によって成形品の品質が変化する場合において、成形品の品質を品質基準に近づけるように成形条件を修正することができる成形条件決定支援装置を提供する。 【解決手段】成形条件決定支援装置3は、検出データに基づいて機械学習により成形品の品質を推定する品質推定部102と、推定された成形品の品質を蓄積し、蓄積された複数個の成形品についての品質推移を記憶する品質推移記憶部103と、品質推移に基づいて所定の品質基準Stdに対する品質変化傾向を評価する傾向評価部104と、品質変化傾向と品質基準に戻すための成形条件の修正量との関係を記憶する関係記憶部105と、品質変化傾向と関係とに基づいて、成形条件の修正量を決定する修正条件決定部106とを備える。 【選択図】図4
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公开(公告)号：JPWO2019176650A1
公开(公告)日：2021-03-11
申请号：JP2019008629
申请日：2019-03-05
Applicant: 株式会社ジェイテクト
Abstract: 樹脂成形体中に含まれる強化繊維の繊維長を現状より長くして、より高強度でかつ高剛性で、しかも耐摩耗性や耐疲労特性等に優れた樹脂成形体を製造できる射出成形機と、それを用いた樹脂成形体の製造方法を提供する。射出成形機1は、スクリュー10の繊維混練ステージS2において、ベース樹脂2、および強化繊維の通過を抑制しながら、スクリューの回転に伴って上記ベース樹脂、および強化繊維を搬送方向Fに搬送する第1フライト12間に構成される空間の縦断面積を、上記搬送方向の下流側で、上流側より大きくした。樹脂成形体7の製造方法は、上記射出成形機1のシリンダ3内で可塑化させたベース樹脂2中に、強化繊維を含む長尺のロービング14を、長尺のまま連続的に供給して繊維強化樹脂16を調製し、調製した繊維強化樹脂を、金型8内の型内空間に充填する。
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公开(公告)号：JP2020142390A
公开(公告)日：2020-09-10
申请号：JP2019038829
申请日：2019-03-04
Applicant: 株式会社ジェイテクト
IPC: B29C45/62 , B29C70/16 , B29K77/00 , B29K105/08 , B29C45/18
Abstract: 【課題】繊維長の長い強化繊維を含む上、ベース樹脂と強化繊維とが強固に密着され、高強度でかつ高剛性で、しかも耐摩耗性や耐疲労特性等にも優れた樹脂成形体を製造できる射出成形機と、それを用いた樹脂成形体の製造方法とを提供する。 【解決手段】射出成形機1は、シリンダ3の基端側にベース樹脂2が供給される樹脂供給部5、樹脂供給部より下流側に、ロービング14が連続的に供給される繊維供給部15、樹脂供給部より下流側で繊維供給部より上流側、または同位置に、添加剤20として相溶化剤および/または反応性化合物が供給される添加剤供給部15、18、19を含む。樹脂成形体7の製造方法は、上記射出成形機1のシリンダ3内で可塑化させたベース樹脂1中に、添加剤とロービングとを供給して繊維強化樹脂16を調製する工程と、調製した繊維強化樹脂を金型8内に充填する工程とを含む。 【選択図】図1
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公开(公告)号：JP2021172029A
公开(公告)日：2021-11-01
申请号：JP2020078313
申请日：2020-04-27
Applicant: 株式会社ジェイテクト
Abstract: 【課題】ゲートの摩耗状態を予測する。 【解決手段】 成型品を成形する成形装置と、前記成形装置の異常を予測する異常予測装置と、を備える成形システムであって、前記成形装置は、内部にキャビティを形成し、前記キャビティ側に開口するゲートを有する金型部と、前記ゲートを経由して、前記キャビティへ溶融状態の成形材料を充填する充填動作と、前記キャビティに充填された前記成形材料の圧力を保持する保圧動作と、前記成形材料の圧力の保持を解除する保圧解除動作と、を行う射出部と、前記キャビティ内の前記成形材料の圧力を検出する圧力センサと、を有し、前記異常予測装置は、前記保圧動作から前記保圧解除動作までの間に前記圧力センサにより検出された圧力の最大値を第1評価値として取得するデータ取得部と、前記第1評価値に基づいて、前記ゲートの摩耗状態を予測するための予測情報を取得する異常予測部と、を有する、成形システム。 【選択図】 図1
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：JP2021024230A
公开(公告)日：2021-02-22
申请号：JP2019145940
申请日：2019-08-08
Applicant: 株式会社ジェイテクト
IPC: B29C45/76
Abstract: 【課題】機械学習を用いて、品質要素の異常を予測する品質異常予測システムを提供することを目的とする。 【解決手段】品質異常予測システム100は、機械学習装置110を備えて構成される。機械学習装置110は、少なくとも成形機において検出された成形時データであって第一圧力センサ44により検出された圧力データを用いて取得された充填時間と品質要素データとを訓練データセットとして機械学習を行うことにより、充填時間と成形品の品質要素とに関する学習済みモデルを生成する。そして、機械学習装置110は、学習済みモデルと、新たな充填時間とに基づいて、新たに成形された成形品の品質要素を予測する。 【選択図】図5
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公开(公告)号：JP2020108947A
公开(公告)日：2020-07-16
申请号：JP2019119336
申请日：2019-06-27
Applicant: 株式会社ジェイテクト
Abstract: 【課題】機械学習を用いて、成形品の品質要素を予測する品質予測システム及びその品質予測システムに用いられる成形機を提供する。 【解決手段】成形品の品質予測システム100は、成形機1の型4のキャビティCに溶融材料を供給することにより成形品を成形する成形方法に適用され、型4に配置され、キャビティCにおいて供給された溶融材料から受ける圧力を検出する第一圧力センサ44a−44fと、少なくとも第一圧力センサ44a−44fにより検出された圧力データを訓練データセットとする機械学習により生成された学習済みモデルであって、圧力データと品質要素とに関する学習済みモデルを記憶する学習済みモデル記憶部321と、新たに第一圧力センサ44a−44fにより検出された圧力データと学習済みモデルとに基づいて、新たに成形した成形品の品質要素を予測する品質予測部323とを備える。 【選択図】図6
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公开(公告)号：JP2021191621A
公开(公告)日：2021-12-16
申请号：JP2020098737
申请日：2020-06-05
Applicant: 株式会社ジェイテクト
Abstract: 【課題】キャビティ内の樹脂の溶融状態を推定することができる樹脂状態推定装置を提供する。 【解決手段】樹脂状態推定装置3は、射出成形機2に取り付けられたセンサ44,45により成形時に検出された検出データに基づいて、検出データに関する特徴量群[F]を生成する特徴量生成部102と、特徴量群[F]および制御パラメータ値群[A]に基づいて、それぞれの特徴量に対応する樹脂の溶融状態を表す樹脂状態識別パラメータ値P1−Pmを演算する識別パラメータ値演算部104と、樹脂状態識別パラメータ値P1−Pmに基づいて、樹脂状態識別パラメータ値P1−Pmを説明変数とする多変量解析を適用することにより、樹脂の溶融状態のグループG1,G2を取得するグループ取得部107とを備える。 【選択図】図3
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公开(公告)号：JP2021172034A
公开(公告)日：2021-11-01
申请号：JP2020078549
申请日：2020-04-27
Applicant: 株式会社ジェイテクト
Abstract: 【課題】ゲートの摩耗状態を予測する。 【解決手段】 成型品を成形する成形装置と、前記成形装置の異常を予測する異常予測装置と、を備える成形システムであって、前記成形装置は、内部にキャビティを形成し、前記キャビティ側に開口するゲートを有する金型部と、前記ゲートを経由して、前記キャビティへ溶融状態の成形材料を充填する充填動作と、前記キャビティに充填された前記成形材料の圧力を保持する保圧動作と、前記成形材料の圧力の保持を解除する保圧解除動作と、を行う射出部と、前記キャビティ内の前記成形材料の圧力を検出する圧力センサと、 を有し、前記異常予測装置は、前記圧力センサにより検出された圧力の時系列データに基づいて、前記保圧解除動作後の前記成形材料の圧力の変化に関する評価値を取得するデータ取得部と、前記評価値に基づいて、前記ゲートの摩耗状態を予測するための予測情報を取得する異常予測部とを有する。 【選択図】 図1
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公开(公告)号：JP2020142460A
公开(公告)日：2020-09-10
申请号：JP2019041736
申请日：2019-03-07
Applicant: 株式会社ジェイテクト
Abstract: 【課題】機械学習を用いて、成形品の品質要素を予測する品質予測システム及びその品質予測システムに用いられる成形機を提供する。 【解決手段】品質予測システム100は、成形機1の型4のキャビティCに溶融材料を供給することにより成形品を成形する成形方法に適用され、型4に配置され、キャビティCに供給された溶融材料の温度を検出する材料温度センサ44a−44cと、材料温度センサ44a−44cにより検出された溶融材料の温度と成形品の品質要素との関係を表す学習モデルを記憶する学習モデル記憶部310と、溶融材料の温度及び学習モデルに基づいて、成形品の品質を予測する品質予測部350と、を備える。 【選択図】図5
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