化学工学会関西支部 第4回技術シーズフォーラム －攪拌、混合、流動、伝熱－ 2016.10.7 同志社大学 室町キャンパス ～マイクロミキシグからヒートインテグレーションまで～ 未来の高分子成形加工CAE技術へ向けての新しいアプローチ ---ミクロな分子情報からマクロな流動予測へ--京都大学工学研究科 化学工学専攻 谷口貴志、佐藤健、岸田拓也 研究目的 計算機シミュレーションにより、高分子成形加工での 製品設計および製造プロセスの多角的かつ低コストでの検討を可能にする Macroscopic : 速度分布 速度勾配分布 Microscopic : 分子の配向状態 絡み合い 応力分布 マクロスケールの流動とミクロスケールの情報を直接関係づけることのできる 新規手法の開発 既往の研究 流体力学＋構成方程式 ミクロスケールの情報(配向・絡み合い) 粗視化分子動力学法 マクロスケールの流動解析 1/3 [1] Slip-Link Model(PASTA) Multi-Scale Simulation(MSS)法 Micro-scale : 粗視化分子モデル Macroscopic : 粒子法 レプテーション と 絡み合いの生成・開放 Microscopic : 粗視化MDシミュレーション Primitive path Local velocity gradient tensor 仮想的な 絡み合い 絡み合い点 Microscopic scale Macroscopic scale Local stress tensor Macro-scale Result Slip-link [1] M.Doi and J.Takimoto, Phil．Trans．R．Soc．Lond．A， (2003). (単分散系) 縮小流路中 連続の式 高分子長 ∂ρ + ∇ ( ρv) =0 ∂t 大 縮小流路後 Cauchy方程式 ∂v = ∇ ⋅ ( σ − PI ) + F ρ ∂t 高分子長さ 絡み合い数 高分子長 小 絡み合い数 小 高分子の履歴効果 2/3 Conclusion 1) マクロの流動とミクロの情報の関係を解明した 2) マルチスケールシミュレーションにより絡み合った高分子の履歴効果 を 適切に取り扱うことが可能 3) 分子量分布を有するLinear polymer chain melt 系の流動を解析可能 4) 複雑な流路系でも解析が可能 Future Work ・ さらに現実の系を再現するため、温度分布の導入 (→Energy Equation) ・ 枝分かれなど，より複雑な分子形 (e.g.,H-shape)を持つ 高分子流体及びそれらの分子のBlend系の流体 ・ 流動誘起結晶化が関係する高分子流体の流動現象への応用 3/3
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