写真会社に20年間勤務したが、最後の5年間は複写機のキーパーツ開発に従事している。きっかけはPPSの押出成形で半導体無端ベルトを製造していた部長がリーダーを代わってくれ、と言ってきたことから始まっている。
半年後に部品供給しなくてはいけない状況で歩留まりが10％以下なので引き受ける人もいないような仕事だが、当方は幸運にも窓際族となっていたので引き受けている。
窓際に10年勤めるよりもこの歩留まり10％以下の仕事の責任をとってパッと散るのも良いかと思ったわけではない。説明を聞いてゴム会社の指導社員から出された宿題を完成させるにもってこいの仕事と思ったからである。
20年以上も昔の宿題なのでどうでもよいのだが、カオス混合という言葉を忘れられないでいた。カオスを混合するのである。混沌から何が生み出されるのか、ファンタジーの世界である。
しかも、ポリカーボネート（ＰＣ）が採用された原因から非常識とも思われる割れやすい、すなわち靭性が低いことで有名なポリフェニレンスルフィド（ＰＰＳ）で開発をしているところにも魅力を感じた。
ＰＰＳの難燃性はＰＣよりも高い。しかし結晶化しやすい樹脂であり、脆い。さらにこの樹脂のパーコレーションの制御は結晶性樹脂ゆえに難しい。
リーダーを代わってほしい、と言ってきた部長は、割れやすいＰＰＳを割れにくくする技術を開発し成功間近まで来たが、歩留まりをあげることがどうしてもできない、製品化がうまい当方に何とかしてほしい、と頭を下げてきた。
しかし、この割れにくくする技術が歩留まりを下げている大きな原因であることに気がついていない。ＰＰＳの靭性を高めるためにＰＰＳに非相溶な6ナイロン（6ＰＡ）を配合していた。
これがパーコレーションの制御を難しくする。パーコレーションという現象を理解しておればコンパウンドの設計をもう少し気の利いた配合にする。
特許を調査してPPSの配合設計思想を研究したところ、靭性改善に関する発明が多く６PAの配合アイデアは高分子技術では国内で一流のT社から特許出願されており、海島構造の相分離が公知となっていた。
このような高次構造の材料に導電性が良いカーボン粒子を添加してパーコレーションを制御したいならば、６PA相にカーボンをすべて偏在させるような設計にしなければ導電性の盛業が難しくなる。
パーコレーション転移シミュレーションプログラムを作りながら学ぶPython入門PRセミナーの受講者を募集中です。
セミナーについてはこちら【有料】
カテゴリー : 一般 電気/電子材料 高分子
pagetop
ポリカーボネート（PC）の難燃性について先日書いたが、PCは燃えにくいだけでなく靭性すなわち割れにくさが他の樹脂に比較しレベルが高い。それゆえ低価格カラーレーザープリンターの中間転写ベルトに用いられたりする。
割れにくく、燃えにくいPCだがケミカルアタックには弱い傾向がある。樹脂そのもののケミカルアタック耐性を評価すると、他の樹脂と変わらないが、射出成形体におけるウェルド部は他の樹脂同様の泣き所である。
外装材としてPC/ABSやPC/PS、PC/PETが用いられたりしているが、金型の設計上避けられないウェルド部はしばしばケミカルアタックの発生で悩まされる。
さて、PC製中間転写ベルトの話に戻るが、そもそも高級機にはポリイミド樹脂（PI）が用いられる。機械強度も高く難燃性も高いのでPIがその材料として最適であるが、溶媒キャスト成膜法で製造されるので高価であり環境対応（LCA）の観点でPIは不利である。
低コストのカラーレーザープリンターの中間転写ベルトでPCが用いられる理由は、最初に述べた物性ゆえであるが、この高分子が結晶化しにくい樹脂であることも影響している。
中間転写ベルトは半導体部品であり、絶縁体高分子に導電性カーボンを分散して電気特性を調整している。結晶化速度の速い樹脂では、押出成形でパーコレーションの制御が難しくなる。
このパーコレーションについては、今月と来月にPythonのセミナーでプログラムの題材として説明するので興味のあるかたはセミナーを受講していただきたい。
PCは完全な非晶性樹脂ではないが、結晶化速度が遅いゆえに非晶質状態で成形体を得ることが可能であり、それゆえ押出成形でパーコレーションの制御が容易なだけでなく、結晶化に伴う靭性低下を回避でき難燃性も高いので中間転写ベルトのような動的部品に使われるようになった。
パーコレーション転移シミュレーションプログラムを作りながら学ぶPython入門PRセミナーの受講者を募集中です。
セミナーについてはこちら【有料】
カテゴリー : 一般 電気/電子材料 高分子
pagetop
配合設計でパーコレーション転移を安定化させることができるのか。答えは「できる」である。酸化スズゾルを用いた感材の帯電防止と、複写機用中間転写ベルトでその実績がある。
前者は最適なバインダーの選択であり、後者はWパーコレーション転移である。後者のWパーコレ-ションはシミュレーションを用いて、実現可能性を見出している。
酸化スズゾルを用いた帯電防止層では、シミュレーションで求められたパーコレーションカーブを頼りにバインダーの選択を行っている。
この時用いたシミュレーションは、スタウファーの教科書に書かれた難しい数式で行っていない。直感で理解しやすい立方体充填モデルでシミュレーション実験を行っている。詳細は、今月と来月予定しているPythonのセミナーで解説予定。
弊社のPythonセミナーは、ソフトウェアー会社が開催しているような単なるコンピューター言語の解説ではない。実務で実績のある事例をもとにコードを公開し、プログラミングの勉強ができるように工夫している。
また、今回は一般のプログラミングの教科書であまり扱われていない乱数のアルゴリズムについても解説予定でいるので、材料系以外の方にも参考になります。
パーコレーション転移シミュレーションプログラムを作りながら学ぶPython入門PRセミナーの受講者を募集中です。
セミナーについてはこちら【有料】
カテゴリー : 一般 電気/電子材料 高分子
pagetop
電子機器の外装材に使用されるポリカーボネートは空気中で自己消火性を示すが、ポストコンシューマー材のリサイクルPCは可燃性となる。LOI値で１９から２０程度である。
原因をIRで調べると透明アクリル樹脂不純物が検出されたりする。ただ１０％未満であり、難燃性低下をうまく説明できない。
この難燃性低下をうまく説明できないが、ＢＤＰなどの難燃剤を添加すればＬＯＩは２１以上となるのでリサイクルＰＣ系ポリマーアロイのクローズドリサイクルは容易と言われたりする。
ところが現実は簡単な話にならない。ＵＬ９４－Ｖ２レベルであれば、リサイクル材に難燃剤を追加せずに材料設計する方法もあるが、UL94-5Vbレベルになると難燃性樹脂として再度設計しなおさなければいけない。
２０００年ごろに、リサイクルしても難燃性が低下しない樹脂、という特許を見た記憶があるが、この技術発明はクローズドリサイクルが前提となるだろう。
他社製品のPC系樹脂が混入してくる場合には、UL94-5Vbレベルであれば再度設計しなおす必要がある。このような事情から、リサイクル分野では、高度な難燃性が保持される樹脂というのは特許発明になる可能性が今でもある。
例えば、それを想定した技術をすでに弊社は発明として公開している。審査請求をしなかったのは共同出願企業が再生樹脂事業者の戦略的判断からである。すなわち混練技術が重要な要素を占めているためである。
カテゴリー : 一般 高分子
pagetop
高分子材料にフィラーを分散したり、海島構造に相分離する系ではパーコレーション転移が観察される。パーコレーションは、コロナウィルスでも話題になったクラスターが生成する現象である。
絶縁性高分子に真球の導電性粒子を混合してゆくと、体積分率（全体を１）で0.2を過ぎたところから電気抵抗が大きくばらつく現象が観察される。0.25を過ぎると抵抗は4桁以上ばらつくケースもある。
これが0.5を過ぎたあたりから安定な無限クラスターが生成するので導電性も安定化するのだが、0.2-0.5のあたりで急激に電気が湧き出てきたような導電性の変化が生じる。
これがパーコレーション転移である。このパーコレーション転移は、導電性の現象だけでなく力学物性にも観察されるが、導電性の現象に比較して変化が小さいのであまり問題とされていない。
線膨張率や弾性率で観察されるパーコレーション転移については、パーコレーションすなわち浸透理論で議論されず、1990年ごろまで混合則で議論されてきた。
パーコレーションでこのような変化が材料分野で議論されるようになったのはこの30年間のことである。数学的な扱いになると山火事をモデルにして1950年代に議論されて、数学の世界ではｎ次元の現象まで考察されている。また、その成果はこの2年間ウィルス感染者の予測などでも活かされている。
しかし、パーコレーションと言う現象の数学的理解は材料屋にとって障壁が高い。またその障壁を超えてみても、直接配合設計に活かせないから困る。このような悩みをゴム会社の新入社員時代にしている。
この欄で「花王のパソコン革命」という書籍が出版された時代の笑い話（注）として書いたが、今でいうところのパワハラ上司から業務に用いるマイコンを自分で買うように言われ、年収の手取りで半分近いお金をだしてシステムを揃えた。
それだけお金を出したので必死になってコンピュータでできる仕事を独身寮で模索しながら検討していた。その中の一つのテーマがパーコレーションの簡単なコンピューター実験だった。
（注）今世間でパワハラやセクハラなど様々なハラスメントや性差別の問題が取り上げられ、それらの排除が芸能人まで求められている。かつての職場ではこれらが日常的であり、またそれが家庭的環境と誤解されていた時代があった。当方がゴム会社に入社しその惨状に驚いただけでなく、悩み、その結果転職している。当時上司は絶対的存在であり、ある日、業務中に上司の気分が悪くなったという理由で、上司の車を代行運転し、自宅まで送り届けた出来事があった。当方は着替える余裕もなかったので作業着のスタイルであったが、タクシーを呼んでもらえずバスで会社に戻って仕事をするように命じられている。交通費の請求を先輩社員に相談しているが、会社に請求できないからバスを使うように上司が命じたことを理解できないのかと諭された。同期の友人に話したところ、この程度で憤りを感じるのは甘く、上司の引越しの手伝いでの一コマの話を聞いたが、ここで書いたならば信じてもらえないだけでなく逆にこの欄の信頼性を疑われるようなあまりの出来事であった。そんな時代であっても皆我慢して仕事に励んでいた。香川氏の問題が連日報じられている。皆が道徳的に他を尊重し誠実真摯に生きることが求められている時代なのかもしれない。良い時代である。当方がパソコンを購入しなければいけなくなったいきさつを「花王のパソコン革命」という本の出版で引き起こされた出来事として書いているが、問題として労働組合にでも相談すべきだったかもしれない。しかし身銭を切ったおかげで短期に成果を出すことができ、会社の予算でソード社のパソコンを導入することができた。当時としては珍しく２CPU構成で、漢字出力もできた。プリンターなど周辺機器も揃えて２００万円前後と高価だった。しかし、当方のパソコンでは多変量解析やパーコレーションのシミュレーションができたが、このパソコンは薬品管理専用ということで基本OSとBASICだけであり、PIPSも走らなかった。
パーコレーション転移シミュレーションプログラムを作りながら学ぶPython入門PRセミナーの受講者を募集中です。
セミナーについてはこちら【有料】
カテゴリー : 一般 電気/電子材料 高分子
pagetop
技術では現象から機能を取り出す作業が重要となる。その機能がどのようなものであるのか、技術者はあらかじめ決めておく必要がある。これは田口玄一氏の言葉で表現すると「基本機能の選択は技術者の責任」となる。
技術者がその責任から機能を決めるときに、シミュレーションは役立つ。ただし、どのように現象をモデル化するのか、そして設計されたモデルでどのような実験を行うのかという問題が出てくる。
科学では、このような難しい問題は無い。仮説を設定し、仮説を確認するための実験をただ行えばよいだけだ。だから科学の実験の方が技術で行う実験よりも簡単である。
さらに、実験結果になると科学ではどのような結果が出ようと、貨幣の裏表実験のように判断される。すなわち仮説が真であったか偽であったかどうかである。
これが技術の実験になると最初に制御因子を設計するところから入り、それを統計的に評価しなければならなくなる。そのために誤差因子まで実験に盛り込まなければいけない。
これを誰でもできるようにしたのがタグチメソッドである。タグチメソッドのSN比計算をエクセルで行っている人はPythonでプログラミングするとよい。一度プログラミングしておけばエクセルよりも楽である。
技術では実験をシミュレーションで代用できる時代となった。コンピューターで機能の動作確認ができる人工知能を活用する時代となった。Pythonにはそのようなプログラムを作成するためのモジュールが多数用意されている。Pythonによる株価のシミュレーションは数年前から一般化している
パーコレーション転移シミュレーションプログラムを作りながら学ぶPython入門PRセミナーの受講者を募集中です。
セミナーについてはこちら【有料】
カテゴリー : 一般
pagetop
今の若い技術者はうらやましい。無料でPythonのシステムが手に入る。また、会社の業務に必要な機械を自分で買え、などと上司が命じたならばパワハラと訴えることもできる。
エクセルが技術者の電卓代わりになったが、これからはPythonを扱えることが技術者の常識になるかもしれない。BASICよりも容易でエクセルよりも便利だ。
ただ小規模のデータベースを作るだけならエクセルは便利かもしれないが、それもPythonでやってしまおう。Pythonではモジュールを使えば機械学習も可能となるので、データベースはPythonで作っておくと便利だろう。
何か簡単な計算をしたいときでもPythonを立ち上げておけば対話形式ですぐに計算結果が出る。わざわざエクセルを立ち上げる必要は無い。
機器分析データがデジタルで手に入るならば、Pythonで容易に細かい解析が可能だ。エクセルでデータを読み取ってグラフ化していたようなこともPythonのグラフ化モジュールを使えば容易で、同じようなグラフならばエクセルでグラフ化するよりも効率が良い。
40年前は、エクセルではなくPIPSやCALCの時代だったが、ライブラリーの豊富なLATTICE-Cはそれら簡易ソフトよりも使いやすかった。表計算の面倒くさいところは、カラムに計算式を埋め込んでいて、何を埋め込んだのか忘れることだ。
パーコレーション転移シミュレーションプログラムを作りながら学ぶPython入門PRセミナーの受講者を募集中です。
セミナーについてはこちら【有料】
カテゴリー : 一般
pagetop
以前この欄で上司に命じられ、車一台分のMZ80K-FDOSシステムを独身寮の1室で立ち上げた話を書いた。新入社員の年収が200万円前後の時代に年収の半分近い費用を会社の仕事のために投じたのである。
漢字も打ち出せないような８ｂｉｔのコンピューターで何ができるか、と研究所の先輩から言われたが無機材質研究所へ留学するまでの4年間夜の友となった。
おかげで友人と酒を飲む機会は無くなったが、プログラミングの勉強は世間の化学系の技術者の中では上位と胸を張れるぐらいできた。
BASICは当たり前だがアセンブラーからPASCAL、FORTHまでMZ80Kで勉強している。プリンターだけでなく、デジタイザーやプロッターもパラレルインターフェースを購入し自力でMZ80Kにつないでいる。
ゆえに制御の勉強もできた。その後GP-IBでPC9801に計測機器をつないだ実験を留学から帰ってきて行うようになったが、N88BASICではなくLATTICE-Cを使って制御プログラムを作成している。
Cのほうが楽だったのだ。自前でプログラム開発する意味は、専用機を作ることができ、汎用のソフトウェアーよりも効率が高い。今ならPythonだろう。C#との組み合わせ動作も問題なくできるのでPythonで組みにくい部分はC#でソフトウェアーを開発すればよい。
技術者がコンピューターを自由自在に扱える時代はWindowsの登場でその意味が変化した。OSに支配された環境では、ハード部分はすべて規格化されるので、ソフトウェアーを自由自在に扱えることが要求される。
Pythonは30年前に設計されたが、30年間にいろいろ拡張され、今バージョンは3.10となっている。バージョン3.4からほぼオブジェクト指向の仕様はすべて実装された。
他のコンピューター言語よりもモジュールと呼ばれる豊富なライブラリーを無料で使用できるのが強みだ。今、技術者がPythonをスキルの一つとして実装するのは常識となった。Basicよりも簡単なスクリプト言語である。
パーコレーション転移シミュレーションプログラムを作りながら学ぶPython入門PRセミナーの受講者を募集中です。
セミナーについてはこちら【有料】
カテゴリー : 一般
pagetop
技術者が実験を行う時に科学的な手続きが大前提となる。ところが、現象から新しい機能を取り出したい時には、必ずしも科学的である必要はないし、これまでのノーベル賞受賞者の中にも非科学的実験で受賞された方もいる。
コンピューターの活用に際して科学的にこだわっていると、その利用が逆に業務効率を阻害してしまう。コンピューターを使う以上は業務の効率化を同時に成果としてほしい。
例えば数日の実験で結果が分かる問題について、一年かけてシミュレーションプログラムを作成するのは、どのように考えても首の運動になる。同じような問題が日常起きており、ソフトウェアーにより今後効率化の価値が生み出されるならばシミュレーション開発は無駄ではない。
パーコレーションのシミュレーションソフトウェアーは、独身寮における余暇として生み出された。当初は８ビットコンピューターだったので、面白くは無かったが、１６ビットコンピュータの時代になり、余暇の領域を超える面白さが出てきた。
もっともこの時悩んでいたのはコンピューターと乱数の問題であり、パーコレーションについては棚上げしていた。コンピューターで発生できる乱数には再現性があるという理由で疑似乱数と呼ばれているが、これをどのように理解したらよいかという問題である。
コンピューターで遊んでいる人たちが共通して抱えていた悩みに乱数のアルゴリズムがあったことは、数多くの提案があることから理解できた。
パーコレーション転移シミュレーションプログラムを作りながら学ぶPython入門PRセミナーの受講者を募集中です。
セミナーについてはこちら【有料】
カテゴリー : 一般
pagetop
技術開発の担当者でデータサイエンスに疎い技術者は、この情報化時代に時代に合った迅速な仕事ができない。
現象を把握するために実験を行いデータを収集する。科学ならば実験は仮説を立案してから、その仮説の真偽を問う実験が計画される。ところが技術開発では何となくまず実験をやってみよう的な実験が許されている。
これを悪い方法として決めつけてすべて実験は仮説を立ててからやれ、と言われたリーダーが科学の時代ゆえに多かったが、これも極端である。
技術開発では新たな機能発見、すなわち現象から機能を取り出すことが求められているので何となく思い着き実験を行うことは悪いことではない。
ただし、そこから有益な結果の得られる効率は、科学に基づく実験に比較して悪い。科学ならば仮説に基づく実験となり、必ず真偽の結果が得られるので無駄な作業にならない。ただし、否定証明という別の問題が発生するが、本日はその点について述べない。
効率の悪い機能を探索する実験をいつも行っているようでは技術者としての成長が無い。ここはデータサイエンスを導入して、何となく思いついた実験でも効率よく成果に結びつけられるようにしたい。
どのように行ったらよいかは、セミナー会社で事例を基にしたセミナーが開催されているので問い合わせていただきたい。また、今週末には、一例としてパーコレーション転移の実験をコンピューターで行った事例の紹介をする。
土曜日は３時間の無料セミナーとしているので、関心のあるかたは申し込んでいただきたい。無料セミナーを受講されてから有料セミナーを検討される方も歓迎します。
パーコレーション転移シミュレーションプログラムを作りながら学ぶPython入門PRセミナーの受講者を募集中です。
PRセミナーについてはこちら【無料】
本セミナーについてはこちら【有料】
カテゴリー : 一般 宣伝 電気/電子材料 高分子
pagetop
