Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

JP2022149869A - Generating method of filler model - Google Patents

Generating method of filler model Download PDF

Info

Publication number
JP2022149869A
JP2022149869A JP2021052197A JP2021052197A JP2022149869A JP 2022149869 A JP2022149869 A JP 2022149869A JP 2021052197 A JP2021052197 A JP 2021052197A JP 2021052197 A JP2021052197 A JP 2021052197A JP 2022149869 A JP2022149869 A JP 2022149869A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
model
filler
particle
potential
models
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2021052197A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP7103463B1 (en
Inventor
昭典 馬場
Akinori Baba
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sumitomo Rubber Industries Ltd
Original Assignee
Sumitomo Rubber Industries Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sumitomo Rubber Industries Ltd filed Critical Sumitomo Rubber Industries Ltd
Priority to JP2021052197A priority Critical patent/JP7103463B1/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7103463B1 publication Critical patent/JP7103463B1/en
Publication of JP2022149869A publication Critical patent/JP2022149869A/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

To provide a generating method of a filler model capable of appropriately representing an outer surface of a filler.SOLUTION: The generating method includes the steps of: defining a virtual space including an entire filler region; disposing a plurality of particle models inside the virtual space; and deleting the particle model existing outside the filler region and generating a filler model in which the plurality of particle models are disposed inside the filler region. The step of disposing the particle models includes: a step of temporarily disposing the plurality of particle models inside the virtual space; a step of defining a first potential defined in advance between the particle models; a first minimization step of calculating minimization of a potential energy for the plurality of particle models; a step of defining a second potential that applies stronger repulsive force than the first potential between the adjacent particle models after the first minimization step; and a second minimization step of calculating minimization of the potential energy for the plurality of particle models.SELECTED DRAWING: Figure 5

Description

本発明は、フィラーモデルを作成するための方法等に関する。 The present invention relates to a method and the like for creating a filler model.

近年、ゴム配合等の高分子材料の開発のために、フィラーと高分子材料とからなる複合材料の性質を、コンピュータを用いて評価するためのシミュレーション方法(数値計算)が種々提案されている。この種のシミュレーション方法では、フィラーをモデル化したフィラーモデルが作成される(例えば、下記の特許文献1参照)。 In recent years, various simulation methods (numerical calculations) have been proposed for evaluating the properties of composite materials composed of fillers and polymeric materials using computers for the development of polymeric materials such as rubber compounds. In this type of simulation method, a filler model is created by modeling the filler (see, for example, Patent Document 1 below).

下記特許文献1の方法では、予め定められたフィラー領域の内部に配置された複数の粒子モデルを互いに結合して、複数の凝集体を含むフィラーモデルが作成されている。フィラー領域は、実際のフィラーの三次元構造に基づいて設定される。フィラー領域の内部には、複数の粒子モデルが面心立方格子状等の結晶格子状に配列されている。 In the method of Patent Document 1 below, a plurality of particle models arranged inside a predetermined filler region are combined with each other to create a filler model including a plurality of aggregates. The filler region is set based on the three-dimensional structure of the actual filler. Inside the filler region, a plurality of particle models are arranged in a crystal lattice such as a face-centered cubic lattice.

特許第5913260号公報Japanese Patent No. 5913260

上記の方法では、フィラーモデルの外面が、規則的な階段状に形成されてしまう。このような階段状部分は、本来のフィラーでは生じないような挙動がシミュレーション上で発生するという問題があった。 In the above method, the outer surface of the filler model is formed in regular steps. Such a stepped portion has a problem that a behavior that does not occur in the original filler occurs in the simulation.

本発明は、以上のような実状に鑑み案出されたもので、フィラーの外面をより適切に表現することが可能なフィラーモデルの作成方法を提供することを主たる目的としている。 The present invention has been devised in view of the actual situation as described above, and a main object of the present invention is to provide a method for creating a filler model that can express the outer surface of the filler more appropriately.

本発明は、フィラーの数値解析用のフィラーモデルを作成するための方法であって、コンピュータに、前記フィラーが存在する領域であるフィラー領域を入力する工程と、前記コンピュータに、前記フィラーモデルを構成するための粒子モデルを定義する工程とを含み、前記コンピュータが、前記フィラー領域全体を含む仮想空間を定義する工程と、前記仮想空間の内部に、複数の前記粒子モデルを仮配置する工程と、前記粒子モデル間に、予め定められた第1ポテンシャルを定義する工程と、前記第1ポテンシャルに基づいて、複数の前記粒子モデルを対象に、分子力学法に基づくポテンシャルエネルギーの最小化を計算する第1最小化工程と、前記第1最小化工程の後に、隣接する前記粒子モデル間に、前記第1ポテンシャルよりも強い斥力を作用させる第2ポテンシャルを定義する工程と、前記第2ポテンシャルに基づいて、複数の前記粒子モデルを対象に、前記ポテンシャルエネルギーの最小化を計算する第2最小化工程とを含むことを特徴とする。 The present invention is a method for creating a filler model for numerical analysis of a filler, comprising a step of inputting a filler region, which is a region where the filler exists, into a computer, and configuring the filler model in the computer. The computer defines a virtual space that includes the entire filler region, and temporarily arranges a plurality of the particle models in the virtual space; defining a predetermined first potential between the particle models; and calculating potential energy minimization based on a molecular mechanics method for a plurality of the particle models based on the first potential. 1 minimization step, after the first minimization step, defining a second potential that exerts a stronger repulsive force than the first potential between the adjacent particle models; and a second minimization step of calculating the minimization of the potential energy for a plurality of the particle models.

本発明に係る前記フィラーモデルの作成方法において、複数の前記粒子モデルを仮配置する工程は、前記粒子モデル同士の重なりを許容する条件に基づいて、前記粒子モデルがランダムに配置されてもよい。 In the method for creating a filler model according to the present invention, the step of provisionally arranging a plurality of the particle models may include randomly arranging the particle models based on a condition that allows overlapping of the particle models.

本発明に係る前記フィラーモデルの作成方法において、前記第1ポテンシャルは、隣接する前記粒子モデル間の距離との関係が、指数減衰関数で定義されてもよい。 In the method for creating the filler model according to the present invention, the relationship between the first potential and the distance between the adjacent particle models may be defined by an exponential decay function.

本発明に係る前記フィラーモデルの作成方法において、前記第2ポテンシャルは、レナードジョーンズポテンシャルが平衡長でカットオフされたものでもよい。 In the method for creating the filler model according to the present invention, the second potential may be a Leonard Jones potential cut off by an equilibrium length.

本発明に係る前記フィラーモデルの作成方法において、前記フィラーモデルを作成する工程の後に、前記コンピュータが、前記フィラーモデルの内部の前記粒子モデルの充填率が、前記フィラーモデルの外層の前記粒子モデルの充填率よりも小さくなるように、前記フィラーモデルを改造する工程をさらに含んでもよい。 In the method for creating a filler model according to the present invention, after the step of creating the filler model, the computer determines that the filling rate of the particle model inside the filler model is equal to that of the particle model of the outer layer of the filler model. A step of remodeling the filler model so as to be smaller than the filling rate may be further included.

本発明に係る前記フィラーモデルの作成方法において、前記フィラーモデルを改造する工程は、前記フィラーモデルの外層の充填率よりも小さい結晶構造に基づいて、前記フィラーモデルの内部の前記粒子モデルを配置する工程を含んでもよい。 In the method for creating a filler model according to the present invention, the step of modifying the filler model is based on a crystal structure smaller than the filling rate of the outer layer of the filler model, and arranges the particle model inside the filler model. A step may be included.

本発明に係る前記フィラーモデルの作成方法において、前記フィラーモデルを作成する工程は、前記フィラー領域からはみ出した前記粒子モデルを削除した後に、隣接する前記粒子モデルを結合する工程を含んでもよい。 In the method for creating a filler model according to the present invention, the step of creating the filler model may include a step of combining the adjacent particle models after deleting the particle model protruding from the filler region.

本発明のフィラーモデルの作成方法は、上記の構成を採用したことにより、分子動力学法やモンテカルロ法による緩和計算に比べて、より少ない計算量で実行可能な分子力学法によるポテンシャルエネルギー最小化のみに基づいて、従来知られている方法より少ない計算量で、粒子モデルの配置を、アモルファス構造とすることができる。また、本発明のフィラーモデルの作成方法は、フィラーモデルの外面に規則構造が現れるのを防ぐことができるため、フィラーの外面をより適切に表現することができ、かつ、粒子モデルが密に充填された強固な構造を持つフィラーモデルを作成することが可能となる。 By adopting the above configuration, the filler model creation method of the present invention can be performed with a smaller amount of calculation than the relaxation calculation by the molecular dynamics method or the Monte Carlo method. Only potential energy minimization by the molecular mechanics method can be performed. , the particle model can be arranged in an amorphous structure with a smaller amount of calculation than the conventionally known method. In addition, the method for creating a filler model of the present invention can prevent a regular structure from appearing on the outer surface of the filler model, so that the outer surface of the filler can be expressed more appropriately, and the particle model is densely packed. It is possible to create a filler model with a rigid structure.

また、上述の手順で作成されるアモルファス構造は、面心立方格子や体心立方格子よりも充填率が低いため、従来の方法に比べて、粒子モデルの数を削減できる。したがって、作成されたフィラーモデルを用いたシミュレーションにおいて、計算量の節約が可能となる。 In addition, since the amorphous structure created by the above-described procedure has a lower filling factor than the face-centered cubic lattice and the body-centered cubic lattice, the number of particle models can be reduced compared to the conventional method. Therefore, it is possible to save the amount of calculation in the simulation using the created filler model.

フィラーモデルの作成方法に用いられるコンピュータの一例を示す斜視図である。It is a perspective view which shows an example of the computer used for the preparation methods of a filler model. フィラーモデルの作成方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the processing procedure of the preparation method of a filler model. (a)、(b)は、一次粒子モデルが配置された仮想空間の一例を示す概念図である。(a) and (b) are conceptual diagrams showing an example of a virtual space in which a primary particle model is arranged. 複数の粒子モデルがアモルファス構造で充填された仮想空間の一例を示す概念図である。FIG. 4 is a conceptual diagram showing an example of a virtual space filled with amorphous structures of a plurality of particle models; 粒子モデル配置工程の処理手順の一例を示すフローチャートである。4 is a flow chart showing an example of a processing procedure of a particle model placement step; 粒子モデルがランダムに配置された状態の一例を示す概念図である。FIG. 4 is a conceptual diagram showing an example of a state in which particle models are randomly arranged; 粒子モデル配置工程での粒子モデルの状態の変化の一例を示す概念図である。FIG. 10 is a conceptual diagram showing an example of a change in the state of a particle model in the particle model placement process; 第1ポテンシャルP1及び第2ポテンシャルP2の一例を示すグラフである。4 is a graph showing an example of a first potential P1 and a second potential P2; フィラーモデルの一例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows an example of a filler model. 本発明の他の実施形態の作成方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the processing procedure of the preparation method of other embodiment of this invention. 本発明の他の実施形態のフィラーモデルの一例を示す断面図である。It is a sectional view showing an example of a filler model of other embodiments of the present invention. ポリブタジエンの構造式である。It is a structural formula of polybutadiene. 高分子材料のシミュレーション方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。4 is a flow chart showing an example of a processing procedure of a simulation method for a polymer material; 高分子材料モデルの一例を示す概念図である。1 is a conceptual diagram showing an example of a polymer material model; FIG. 比較例のフィラーモデルの一例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows an example of the filler model of a comparative example.

以下、本発明の実施の一形態が図面に基づき説明される。
本実施形態のフィラーモデルの作成方法(以下、単に「作成方法」ということがある。)では、フィラーの数値解析用のモデル(フィラーモデル)が作成される。この作成方法で作成されたフィラーモデルは、後述の高分子材料のシミュレーション方法(以下、単に「シミュレーション方法」ということがある。)に用いられる。本実施形態において、作成方法及びシミュレーション方法には、コンピュータが用いられる。
An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.
In the method of creating a filler model of the present embodiment (hereinafter sometimes simply referred to as "creating method"), a model for numerical analysis of a filler (filler model) is created. The filler model created by this creation method is used in a polymer material simulation method (hereinafter, sometimes simply referred to as "simulation method"), which will be described later. In this embodiment, a computer is used for the creation method and the simulation method.

図1は、フィラーモデルの作成方法に用いられるコンピュータ1の一例を示す斜視図である。コンピュータ1は、本体1a、キーボード1b、マウス1c及びディスプレイ装置1dを含んで構成される。この本体1aには、演算処理装置(CPU)、ROM、作業用メモリー、磁気ディスクなどの記憶装置及びディスクドライブ装置1a1、1a2などが設けられる。なお、記憶装置には、本実施形態の作成方法及びシミュレーション方法を実行するための処理手順(プログラム)が、予め記憶されている。 Drawing 1 is a perspective view showing an example of computer 1 used for a creation method of a filler model. A computer 1 includes a main body 1a, a keyboard 1b, a mouse 1c and a display device 1d. The main body 1a is provided with an arithmetic processing unit (CPU), a ROM, a work memory, a storage device such as a magnetic disk, disk drive devices 1a1 and 1a2, and the like. The storage device stores in advance a processing procedure (program) for executing the creation method and simulation method of the present embodiment.

フィラーは、例えば、シリカ、カーボンブラック及びアルミナ等である。本実施形態のフィラーは、球状である場合が例示される。フィラーは、例えば、球状の一次粒子が互いに結合した複数の二次凝集体が、不均一に分散した高次構造として形成される。 Fillers are, for example, silica, carbon black and alumina. A case where the filler of the present embodiment is spherical is exemplified. The filler is formed as a higher-order structure in which, for example, a plurality of secondary aggregates in which spherical primary particles are bonded to each other are non-uniformly dispersed.

図2は、フィラーモデルの作成方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。本実施形態の作成方法では、先ず、コンピュータ1に、フィラーが存在する領域であるフィラー領域17が入力される(工程S1)。フィラー領域17は、本実施形態の作成方法によって作成されるフィラーモデル10において、後述の粒子モデル11が配置されうる領域に対応するものである。 FIG. 2 is a flow chart showing an example of a processing procedure of a method for creating a filler model. In the creation method of the present embodiment, first, the filler region 17, which is the region where the filler exists, is input to the computer 1 (step S1). The filler region 17 corresponds to a region in which a particle model 11, which will be described later, may be arranged in the filler model 10 created by the creation method of the present embodiment.

フィラー領域17の形状等については、適宜設定することができる。フィラー領域17の形状は、例えば、3DTEMを用いた観察結果に基づいて、実際のフィラーの三次元構造の形状に設定されてもよい。工程S1では、例えば、三次元構造を、縦、横及び高さがそれぞれ等間隔となるように分割した部分領域の集まりから、フィラーが存在する部分領域の組が全て選択され、かつ、それらの全体がフィラー領域17として入力されてもよい。なお、フィラー領域17は、連続した一つの塊である必要はなく、孤立した複数の凝集体や、凝集塊などの高次構造を含んでいてもよい。 The shape and the like of the filler region 17 can be appropriately set. The shape of the filler region 17 may be set to the shape of the actual three-dimensional structure of the filler, for example, based on observation results using 3DTEM. In step S1, for example, all sets of partial regions in which the filler is present are selected from a set of partial regions obtained by dividing the three-dimensional structure so that the vertical, horizontal, and height are equally spaced. The entirety may be entered as filler region 17 . In addition, the filler region 17 does not need to be one continuous lump, and may include a higher-order structure such as a plurality of isolated aggregates or aggregates.

図3に示されるように、本実施形態では、フィラー領域17が、一定の粒径を持つ1つ以上の一次粒子(一次粒子をモデリングした一次粒子モデル5)が配置されたものとして表される場合が例示される。図3(a)に示されるように、例えば、フィラーモデル10が1つの一次粒子モデル5で構成される場合、1つの球状の領域としてフィラー領域17が定義される。一方、図3(b)に示されるように、例えば、フィラーモデル10が複数の一次粒子モデル5で構成される場合、フィラー領域17は、複数の一次粒子を結合して構成された凝集体が、複数孤立して配置されたものとして定義される。 As shown in FIG. 3, in the present embodiment, the filler region 17 is represented as having one or more primary particles (primary particle model 5 modeling primary particles) having a certain particle size arranged therein. A case is illustrated. As shown in FIG. 3A, for example, when the filler model 10 is composed of one primary particle model 5, the filler region 17 is defined as one spherical region. On the other hand, as shown in FIG. 3B, for example, when the filler model 10 is composed of a plurality of primary particle models 5, the filler region 17 is an aggregate composed of a plurality of primary particles bonded together. , are defined as multiple isolated arrays.

本実施形態のフィラー領域17は、図3に示した一次粒子モデル5の粒径D1と、各一次粒子モデル5の重心位置の組として入力される。このとき、フィラー領域17は、各一次粒子モデル5の重心からの距離が粒径D1の半分以下となる球状の領域を、全ての一次粒子モデル5について包含した領域として定義される。なお、フィラー領域17には、複数の一次粒子モデル5の球状の領域同士の重なりがあってもよい。このような場合は、それらの一次粒子モデル5同士が結合した凝集体とみなされる。なお、重なりが小さすぎる場合には、フィラー領域17に後述の粒子モデル11を配置した後に、互いに結合する一次粒子モデル5、5間において、それらの粒子モデル11、11同士が隣接しない(離間している)という問題が発生しうる。このような問題を避けるために、結合した一次粒子モデル5、5同士の重なりの大きさ(厚み)は、粒子モデル11の直径よりも十分に大きいことが望ましい。 The filler region 17 of this embodiment is input as a set of the particle size D1 of the primary particle model 5 shown in FIG. 3 and the barycenter position of each primary particle model 5 . At this time, the filler region 17 is defined as a region that includes all the primary particle models 5 in a spherical region where the distance from the center of gravity of each primary particle model 5 is less than half the particle size D1. In the filler region 17, the spherical regions of the primary particle models 5 may overlap each other. In such a case, the primary particle models 5 are regarded as aggregates in which they are combined. If the overlap is too small, after the particle models 11 are arranged in the filler region 17, the particle models 11 and 11 are not adjacent to each other between the primary particle models 5 and 5 that are connected to each other (separately separated). The problem that In order to avoid such a problem, it is desirable that the size (thickness) of overlap between the combined primary particle models 5, 5 is sufficiently larger than the diameter of the particle model 11. FIG.

本実施形態のフィラーモデル10は、主として、図3(a)に示した1つの一次粒子モデル5で構成される場合が例示される。このため、工程S2では、仮想空間6の内部に、一次粒子モデル5が重ね合わされる1つのフィラー領域17が定義される。本実施形態のフィラー領域17には、図3(a)に示されるように、球状の一次粒子モデル5の粒径D1と、一次粒子モデル5の重心位置とが定義される。フィラー領域17は、コンピュータ1に記憶される。 The filler model 10 of the present embodiment is mainly exemplified by a single primary particle model 5 shown in FIG. 3(a). Therefore, in step S2, one filler region 17 is defined inside the virtual space 6 on which the primary particle model 5 is superimposed. In the filler region 17 of the present embodiment, as shown in FIG. 3A, the particle size D1 of the spherical primary particle model 5 and the barycentric position of the primary particle model 5 are defined. Filler area 17 is stored in computer 1 .

次に、本実施形態の作成方法では、コンピュータ1に、フィラーモデルを作成するための仮想空間が入力される(工程S2)。図3(a)、(b)は、一次粒子モデル5が配置された仮想空間6の一例を示す概念図である。 Next, in the creation method of this embodiment, a virtual space for creating a filler model is input to the computer 1 (step S2). 3A and 3B are conceptual diagrams showing an example of the virtual space 6 in which the primary particle model 5 is arranged.

本実施形態の仮想空間6は、フィラー領域17の全体を含むように定義される。なお、仮想空間6の形状や大きさについては、フィラー領域17の全体が含まれていれば、適宜定義されうる。仮想空間6は、例えば、フィラー領域17のx軸方向、y軸方向及びz軸方向の上限値及び下限値それぞれに、一次粒子モデル5の粒径D1の幅を追加した直方体の領域として定義されてもよい。すなわち、フィラー領域17のx軸方向、y軸方向及びz軸方向のそれぞれの長さを、x軸方向の両側、y軸方向の両側及びz軸方向の両側に、一次粒子モデル5の粒径D1の幅でそれぞれ広げた直方体の領域が、仮想空間6として定義される。また、例えば、フィラー領域17の一次粒子モデル5が配置されている座標系に周期境界条件が定義されている場合には、周期境界条件の定義された座標系全体が、仮想空間6として定義されてもよい。このとき、フィラー領域17の入力と共に、仮想空間6を定義するために必要な周期境界条件が入力されてもよい。 The virtual space 6 of this embodiment is defined to include the entire filler region 17 . Note that the shape and size of the virtual space 6 can be appropriately defined as long as the entire filler region 17 is included. The virtual space 6 is, for example, defined as a rectangular parallelepiped region in which the width of the particle size D1 of the primary particle model 5 is added to the upper and lower limits of the filler region 17 in the x-axis direction, the y-axis direction, and the z-axis direction. may That is, the lengths of the filler region 17 in the x-axis direction, the y-axis direction, and the z-axis direction are set on both sides of the x-axis direction, both sides of the y-axis direction, and both sides of the z-axis direction, and the particle size of the primary particle model 5 A rectangular parallelepiped area expanded by the width of D1 is defined as a virtual space 6. FIG. Further, for example, when a periodic boundary condition is defined in the coordinate system in which the primary particle model 5 of the filler region 17 is arranged, the entire coordinate system in which the periodic boundary condition is defined is defined as the virtual space 6. may At this time, periodic boundary conditions necessary for defining the virtual space 6 may be input together with the input of the filler region 17 .

本実施形態の仮想空間6は、互いに向き合う三対の平面7、7を有する立方体として定義されている場合が例示される。各平面7には、周期境界条件が定義されている。したがって、仮想空間6は、一方の平面7と、反対側の平面7とが連続している(繋がっている)ものとして取り扱われる。仮想空間6の一辺の長さ(フィラー用長さ)Laについては、適宜設定することができる。本実施形態のフィラー用長さLaは、フィラー領域17の全体を含みつつ、体積が可能な限り小さくなるように設定されるのが望ましい。これにより、フィラー領域17に、後述の粒子モデル11(図4に示す)が隙間なく充填され、さらに、後述の粒子モデル配置工程S4での計算時間を節約しうる。仮想空間6は、コンピュータ1に記憶される。 A case where the virtual space 6 of this embodiment is defined as a cube having three pairs of planes 7, 7 facing each other is exemplified. A periodic boundary condition is defined for each plane 7 . Therefore, the virtual space 6 is handled as if one plane 7 and the opposite plane 7 are continuous (connected). The length (filler length) La of one side of the virtual space 6 can be set as appropriate. The filler length La of the present embodiment is desirably set so as to include the entire filler region 17 and have the smallest possible volume. As a result, the filler region 17 is filled with the particle models 11 (shown in FIG. 4), which will be described later, without gaps. A virtual space 6 is stored in the computer 1 .

次に、本実施形態の作成方法では、コンピュータ1に、フィラーモデル10(図9に示す)を構成するための粒子モデル(粗視化粒子モデル)11が定義される(工程S3)。粒子モデル11は、フィラー領域17に配置するためのものである。図4は、複数の粒子モデル11がアモルファス構造で充填された仮想空間6の一例を示す概念図である。 Next, in the creation method of the present embodiment, a particle model (coarse-grained particle model) 11 for constructing a filler model 10 (shown in FIG. 9) is defined in the computer 1 (step S3). The particle model 11 is for placement in the filler region 17 . FIG. 4 is a conceptual diagram showing an example of a virtual space 6 in which a plurality of particle models 11 are filled with an amorphous structure.

粒子モデル(粗視化粒子モデル)11は、適宜定義される。本実施形態の粒子モデル11は、フィラーを構成する原子を粗視化したものである。粒子モデル11は、後述の分子力学計算、及び、分子動力学計算において、運動方程式の質点として取り扱われる。即ち、粒子モデル11には、質量、体積、電荷又は初期座標などのパラメータが定義される。本実施形態では、一定の直径D2を持つ球形の粒子として、粒子モデル11が定義される場合が例示される。 A particle model (coarse-grained particle model) 11 is appropriately defined. The particle model 11 of the present embodiment is obtained by coarse-graining the atoms forming the filler. The particle model 11 is treated as a mass point of the equation of motion in molecular dynamics calculations and molecular dynamics calculations, which will be described later. That is, parameters such as mass, volume, electric charge, or initial coordinates are defined in the particle model 11 . In this embodiment, a case where the particle model 11 is defined as a spherical particle having a constant diameter D2 is exemplified.

直径D2については、適宜定義することができる。例えば、フィラーモデル10が後述の高分子材料のシミュレーションに用いられる場合、直径D2は、高分子鎖の表現に用いられる粒子の直径と同程度の値に設定されるのが望ましい。これにより、後述の高分子材料のシミュレーションでの高分子鎖の粒子の尺度において、フィラー表面に規則構造が現れるのを防ぐことができ、実際のフィラーでは生じない高分子鎖の挙動を避けることが可能となる。粒子モデル11の定義は、コンピュータ1に入力される。 The diameter D2 can be defined as appropriate. For example, when the filler model 10 is used for simulation of a polymer material, which will be described later, the diameter D2 is preferably set to a value approximately equal to the diameter of the particles used to express the polymer chain. As a result, it is possible to prevent the regular structure from appearing on the surface of the filler on the scale of the particles of the polymer chains in the simulation of the polymer material described later, and to avoid the behavior of the polymer chains that does not occur in the actual filler. It becomes possible. A definition of the particle model 11 is entered into the computer 1 .

次に、本実施形態の作成方法は、コンピュータ1が、仮想空間6の内部に、複数の粒子モデル11を配置する(粒子モデル配置工程S4)。図5は、粒子モデル配置工程S4の処理手順の一例を示すフローチャートである。 Next, in the creation method of the present embodiment, the computer 1 arranges a plurality of particle models 11 inside the virtual space 6 (particle model arrangement step S4). FIG. 5 is a flow chart showing an example of the procedure of the particle model placement step S4.

本実施形態の粒子モデル配置工程S4では、先ず、コンピュータ1が、粒子モデル11(図4に示す)の粒子数を決定する(工程S41)。粒子数は、仮想空間6の体積に、予め定められた充填率を乗じ、1つの粒子モデル11の体積で除した値が、四捨五入されることで求められる。なお、粒子モデル11の体積は、半径(直径D2の半分)を三乗して、4π/3を乗じたものとして求められる。充填率は、適宜定義されうる。本実施形態の充填率は、アモルファス構造に対応するように、例えば、60~68%程度(本例では、64%)に設定される。粒子数は、コンピュータ1に記憶される。 In the particle model placement step S4 of this embodiment, first, the computer 1 determines the number of particles in the particle model 11 (shown in FIG. 4) (step S41). The number of particles is obtained by multiplying the volume of the virtual space 6 by a predetermined filling factor, dividing the result by the volume of one particle model 11, and rounding the result. The volume of the particle model 11 is obtained by multiplying the cube of the radius (half the diameter D2) by 4π/3. The filling rate can be defined as appropriate. The filling rate of this embodiment is set to, for example, about 60 to 68% (64% in this example) so as to correspond to an amorphous structure. The particle count is stored in computer 1 .

次に、本実施形態の粒子モデル配置工程S4では、コンピュータ1が、仮想空間6の内部に、複数の粒子モデル11を仮配置する(工程S42)。図6は、粒子モデル11がランダムに配置された状態の一例を示す概念図である。図6では、図4に示した仮想空間6の一部分が拡大して示されている。工程S42では、粒子モデル11、11間の重なりを許して、複数(本例では、工程S41で得られた粒子数)の粒子モデル11がランダムに配置される。粒子モデル11の座標は、コンピュータ1に記憶される。 Next, in the particle model arrangement step S4 of the present embodiment, the computer 1 provisionally arranges the plurality of particle models 11 inside the virtual space 6 (step S42). FIG. 6 is a conceptual diagram showing an example of a state in which the particle models 11 are randomly arranged. In FIG. 6, a portion of the virtual space 6 shown in FIG. 4 is shown enlarged. In step S42, a plurality of particle models 11 (in this example, the number of particles obtained in step S41) are randomly arranged, allowing overlap between the particle models 11, 11. FIG. The coordinates of particle model 11 are stored in computer 1 .

ところで、図6に示した粒子モデル11のランダムな配置では、粒子モデル11が互いに重なりを持ったり、仮想空間6の内部に空隙20が生じたりすることがある。このため、このような構造を有するフィラーモデルが、分子動力学シミュレーションに用いられると、互いに重なった粒子モデル11、11間に強い斥力が生じ、計算落ちが発生する可能性がある。また、上記の空隙20によって、フィラー表面に空孔が現れるなど、本来のフィラーでは生じないような挙動が起こる可能性がある。 By the way, in the random arrangement of the particle models 11 shown in FIG. Therefore, when a filler model having such a structure is used for a molecular dynamics simulation, a strong repulsive force is generated between the particle models 11, 11 overlapping with each other, which may cause calculation errors. Moreover, the voids 20 described above may cause behaviors that do not occur in the original filler, such as voids appearing on the surface of the filler.

上記のような問題を解決するには、粒子モデル11、11間の重なりや、仮想空間6の内部の空隙20が除去されたアモルファス構造となるように、粒子モデル11の配置が調整されるのが望ましい。図7(a)~(d)は、粒子モデル配置工程S4において、粒子モデル11の状態の変化の一例を示す概念図である。図7(a)は、粒子モデル11、11が互いに重なった状態、及び、仮想空間6の内部に空隙20(図6に示す)が生じた状態の一部を示している。 In order to solve the above problems, the arrangement of the particle model 11 is adjusted so that the overlap between the particle models 11, 11 and the void 20 inside the virtual space 6 are removed to form an amorphous structure. is desirable. 7A to 7D are conceptual diagrams showing an example of changes in the state of the particle model 11 in the particle model placement step S4. FIG. 7(a) shows part of the state where the particle models 11 and 11 overlap each other and the state where the void 20 (shown in FIG. 6) is generated inside the virtual space 6. FIG.

次に、本実施形態の粒子モデル配置工程S4では、図7(b)に示されるように、粒子モデル11、11間に、予め定められた第1ポテンシャルP1が定義される(工程S43)。第1ポテンシャルP1は、適宜定義されうる。図8は、第1ポテンシャルP1及び第2ポテンシャルP2の一例を示すグラフである。 Next, in the particle model placement step S4 of the present embodiment, a predetermined first potential P1 is defined between the particle models 11, 11 as shown in FIG. 7B (step S43). The first potential P1 can be defined as appropriate. FIG. 8 is a graph showing an example of the first potential P1 and the second potential P2.

第1ポテンシャルP1は、ポテンシャルエネルギー最小化によって、隣接する粒子モデル11、11間の距離が等間隔に近づき、かつ、仮想空間6の内部に空隙20(図6に示す)が残らないように、全体の密度を均一に近づけることが可能なものが採用されるのが望ましい。このために、第1ポテンシャルP1は、粒子モデル11、11の間の中心間の距離r(図7(a)に示す)が近いほど、強い斥力となることが望ましい。なお、粒子モデル11、11の間に重なりがある場合には、それらの間の斥力が極端に大きくならないのが望ましい。このような観点より、本実施形態の第1ポテンシャルP1には、隣接する粒子モデル11、11間の距離rとの関係が、指数減衰関数で定義されるものが望ましい。本実施形態の指数減衰関数Uexp(r)は、下記の式(1)で定義される。 The first potential P1 is set so that the distance between the adjacent particle models 11 and 11 approaches equal intervals and no voids 20 (shown in FIG. 6) remain inside the virtual space 6 due to potential energy minimization. It is desirable to adopt a material that can bring the overall density closer to uniformity. For this reason, it is desirable that the first potential P1 has a stronger repulsive force as the center-to-center distance r (shown in FIG. 7A) between the particle models 11, 11 is shorter. In addition, when there is overlap between the particle models 11, 11, it is desirable that the repulsive force between them does not become extremely large. From this point of view, it is desirable that the relationship between the first potential P1 of the present embodiment and the distance r between the adjacent particle models 11, 11 is defined by an exponential decay function. The exponential decay function U exp (r) of this embodiment is defined by the following equation (1).

Figure 2022149869000002
ここで、式(1)の変数は、次のとおりである。
r:粒子モデル11、11の中心間の距離
A、B:指数減衰関数Uexp(r)のパラメータ
Figure 2022149869000002
Here, the variables in equation (1) are as follows.
r: distance between the centers of the particle models 11, 11 A, B: parameters of the exponential decay function U exp (r)

指数減衰関数Uexp(r)は、パラメータA及びBの双方に正の値が設定されることで、粒子モデル11、11の間の中心間の距離rが近いほど、強い斥力となるように定義される。また、指数減衰関数Uexp(r)は、粒子モデル11、11間に重なりがある場合でも、斥力が極端に大きくなるのを防ぐことができる。なお、粒子モデル11、11が互いに完全に重なった場合(即ち、距離r=0)であっても、指数減衰関数Uexp(r)の上限値は、パラメータAとなる。これにより、ポテンシャルエネルギーの最小化を計算する際に、第1ポテンシャルP1の値に起因する計算落ちを避けることができ、ポテンシャルエネルギーの最小化を、確実に計算することができる。 The exponential decay function U exp (r) has both parameters A and B set to positive values so that the closer the center-to-center distance r between the particle models 11, 11 becomes, the stronger the repulsive force becomes. Defined. Also, the exponential decay function U exp (r) can prevent the repulsive force from becoming extremely large even when there is an overlap between the particle models 11 , 11 . Note that the upper limit of the exponential decay function U exp (r) is the parameter A even when the particle models 11 and 11 completely overlap each other (that is, the distance r=0). As a result, when calculating the potential energy minimization, it is possible to avoid calculation omissions due to the value of the first potential P1, and it is possible to reliably calculate the potential energy minimization.

上記の式(1)において、パラメータA、Bは、適宜定義されうる。本実施形態では、A=100kBT、B=4.0/σが用いられる。ここで、kBはボルツマン定数であり、Tは温度である。kB及びTの値は、共に粗視化シミュレーションに用いられるパラメータであり、適宜定義されうる。本実施形態kB及びTの値は、ともに1として定義されうる。パラメータBでのσは、粗視化シミュレーションに用いられる大きさに関するパラメータである。σの値は、粒子モデル11の直径D2(図6に示す)の0.8倍~1.2倍の範囲で選ばれるのが望ましい。本実施形態では、後述する第2ポテンシャルP2のカットオフ距離rcと、直径D2とが等しくなるように、σは、直径D2の約0.891倍として定義される。なお、このように定義された第1ポテンシャルP1は長距離力(遠達力)であり、遠方の粒子モデル11、11間にも作用する。したがって、粒子モデル11の総数が増えると計算量が急激に増える傾向があるため、計算量を削減するために、カットオフ距離が適宜定義されてもよい。第1ポテンシャルP1は、コンピュータ1に記憶される。 In the above equation (1), parameters A and B can be defined as appropriate. In this embodiment, A=100 k B T and B=4.0/σ are used. where k B is the Boltzmann constant and T is the temperature. The values of k B and T are both parameters used for coarse-grained simulation and can be defined as appropriate. In this embodiment, the values of k B and T may both be defined as one. σ in the parameter B is a size parameter used for coarse-grained simulation. The value of σ is preferably selected in the range of 0.8 to 1.2 times the diameter D2 of the particle model 11 (shown in FIG. 6). In this embodiment, σ is defined as approximately 0.891 times the diameter D2 so that the cutoff distance r c of the second potential P2, which will be described later, and the diameter D2 are equal. The first potential P1 defined in this way is a long-range force (long-range force), and acts also between the distant particle models 11, 11. FIG. Therefore, when the total number of particle models 11 increases, the amount of calculation tends to increase sharply, so the cutoff distance may be appropriately defined in order to reduce the amount of calculation. A first potential P1 is stored in the computer 1 .

次に、本実施形態の粒子モデル配置工程S4では、コンピュータ1が、第1ポテンシャルP1に基づいて、複数の粒子モデル11を対象に、分子力学法に基づくポテンシャルエネルギーの最小化を計算する(第1最小化工程S44)。本実施形態の分子力学計算では、例えば、仮想空間6(図6に示す)について粒子モデル11に古典力学が適用される。そして、粒子モデル11のポテンシャルエネルギーが計算される。このポテンシャルエネルギーに基づいて、例えば、最急降下法や共役勾配法などのアルゴリズムを用いて、ポテンシャルエネルギーの最小化が行われ、それぞれの粒子モデル11の配置が調整される。本実施形態の分子力学計算(及び後述の分子動力学計算)は、仮想空間6の体積及び形状が一定に保たれる。分子力学計算は、例えば(株)JSOL社製のソフトマテリアル総合シミュレーター(J-OCTA)に含まれるCOGNACを用いて処理することができる。 Next, in the particle model placement step S4 of the present embodiment, the computer 1 calculates potential energy minimization based on the molecular mechanics method for a plurality of particle models 11 based on the first potential P1 (first 1 minimization step S44). In the molecular mechanics calculation of this embodiment, for example, classical mechanics is applied to the particle model 11 in the virtual space 6 (shown in FIG. 6). Then the potential energy of the particle model 11 is calculated. Based on this potential energy, an algorithm such as the steepest descent method or the conjugate gradient method is used to minimize the potential energy, and the arrangement of each particle model 11 is adjusted. In the molecular dynamics calculation of this embodiment (and the molecular dynamics calculation described later), the volume and shape of the virtual space 6 are kept constant. Molecular mechanics calculations can be processed using, for example, COGNAC included in JSOL Co., Ltd. Soft Material Comprehensive Simulator (J-OCTA).

第1最小化工程S44では、粒子モデル11、11間において、第1ポテンシャルP1に基づくポテンシャルエネルギーが十分に最小化されるまで、分子力学計算が実施される。なお、ポテンシャルエネルギー最小化の判断基準については、粒子モデル11の配置の変化が、無視できるほど小さくなったとみなせる基準であれば、適宜設定されうる。図7(b)には、第1ポテンシャルP1による粒子モデル11のポテンシャルエネルギーの最小化によって、図7(a)に示した状態からの変化が示されている。 In the first minimization step S44, molecular mechanics calculations are performed between the particle models 11, 11 until the potential energy based on the first potential P1 is sufficiently minimized. It should be noted that the criteria for determining potential energy minimization can be appropriately set as long as the criteria are such that changes in the arrangement of the particle model 11 can be considered to be negligibly small. FIG. 7(b) shows the change from the state shown in FIG. 7(a) due to the minimization of the potential energy of the particle model 11 by the first potential P1.

第1最小化工程S44では、第1ポテンシャルP1に基づくポテンシャルエネルギーの最小化の計算により、図7(a)及び(b)に示されるように、仮想空間6の内部の空隙20(図6に示す)を除去しつつ、隣接する粒子モデル11、11の距離を一定に近づけることができる。具体的には、第1ポテンシャルP1は、粒子モデル11、11の距離が小さいほど、より強い斥力が生じる。このため、ポテンシャルエネルギーが高く(斥力が強く)なると、粒子モデル11、11が反発(互いに離間)して、それらの重なりが小さくなる。一方、粒子モデル11が存在しない領域(即ち、空隙20)には、隣接する粒子モデル11との反発を避けて移動してきた粒子モデル11によって埋められる。このように、粒子モデル11の密度が高かった領域ではその密度が減り、粒子モデル11の密度が低かった領域(空隙20)では、その密度が増えるため、最終的に、空隙20を除去しつつ、隣接する粒子モデル11、11間の距離を一定に近づけることができる(一例として、図7(b)に示す)。 In the first minimization step S44, as shown in FIGS. 7(a) and 7(b), the calculation for minimizing the potential energy based on the first potential P1 results in the void 20 inside the virtual space 6 ( ) can be removed while the distance between the adjacent particle models 11, 11 can be brought closer to a constant value. Specifically, the first potential P1 generates a stronger repulsive force as the distance between the particle models 11, 11 decreases. Therefore, when the potential energy is high (the repulsive force is strong), the particle models 11 and 11 repel (separate from each other), and their overlap becomes small. On the other hand, the area where the particle model 11 does not exist (that is, the gap 20) is filled with the particle model 11 that has moved avoiding repulsion with the adjacent particle model 11. FIG. In this way, the density decreases in the regions where the density of the particle model 11 is high, and increases in the regions where the density of the particle model 11 is low (voids 20). , the distance between the adjacent particle models 11, 11 can be brought closer to a constant value (shown in FIG. 7(b) as an example).

次に、本実施形態の粒子モデル配置工程S4では、第1ポテンシャルP1に代えて、隣接する粒子モデル11、11間に、第1ポテンシャルP1よりも強い斥力を作用させる第2ポテンシャルP2(図7(c)に示す)が定義される(工程S45)。工程S45は、第1最小化工程S44の後の粒子モデル11を対象に、第2ポテンシャルP2が定義される。 Next, in the particle model placement step S4 of the present embodiment, instead of the first potential P1, a second potential P2 (FIG. 7 (c)) is defined (step S45). In step S45, the second potential P2 is defined for the particle model 11 after the first minimization step S44.

第2ポテンシャルP2は、隣接する粒子モデル11、11間に、第1ポテンシャルP1よりも強い斥力を作用させるものであれば、適宜採用されうる。本実施形態の第2ポテンシャルP2は、図8に示されるように、レナードジョーンズポテンシャル(Lennard-Jones potential)(以下、単に、「LJポテンシャル」ということがある。)が平衡長でカットオフされたもの(以下、単に「斥力LJポテンシャル」ということがある。)が採用される。カットオフ距離rcを持つLJポテンシャルは、下記の式(2)で定義される。 The second potential P2 can be appropriately employed as long as it causes a stronger repulsive force than the first potential P1 to act between the adjacent particle models 11,11. As shown in FIG. 8, the second potential P2 of the present embodiment is obtained by cutting off the Lennard-Jones potential (hereinafter sometimes simply referred to as "LJ potential") at the equilibrium length. (hereinafter sometimes simply referred to as “repulsive LJ potential”) is employed. An LJ potential with cutoff distance r c is defined by the following equation (2).

Figure 2022149869000003
ここで、式(2)の変数は、次のとおりである。
r:粒子モデル11、11の中心間の距離
ε:ポテンシャルエネルギーの大きさに関するパラメータ
σ:粗視化シミュレーションに用いられる大きさに関するパラメータ
c:カットオフ距離rc
Figure 2022149869000003
where the variables in equation (2) are as follows.
r: distance between the centers of the particle models 11, 11 ε: parameter relating to magnitude of potential energy σ: parameter relating to magnitude used for coarse-grained simulation r c : cutoff distance r c

LJポテンシャル(斥力LJポテンシャル)の詳細は、論文1(Kurt Kremer & Gary S. Grest 著 「Dynamics of entangled linear polymer melts: A molecular-dynamics simulation」、J. Chem Phys. vol.92, No.8, 15 April 1990)に記載されている。第2ポテンシャルP2(斥力LJポテンシャル)は、上記式(2)と、カットオフ距離rc=21/6σ(~1.122σ)とが、共に用いられることで定義されうる。 The details of the LJ potential (repulsive LJ potential) are described in Paper 1 (Kurt Kremer & Gary S. Grest, "Dynamics of entangled linear polymer melts: A molecular-dynamics simulation", J. Chem Phys. vol.92, No.8, 15 April 1990). The second potential P2 (repulsive force LJ potential) can be defined by using both the above equation (2) and the cutoff distance r c =2 1/6 σ (˜1.122σ).

図8に示されるように、粒子モデル11、11間の距離r(σ)が0~約1σの範囲において、第2ポテンシャルP2の傾きは、第1ポテンシャルP1の傾きに比べて大きく(斥力が強く)なっている。したがって、第2ポテンシャルP2は、隣接する粒子モデル11、11間に、第1ポテンシャルP1よりも強い斥力を作用させることができる。第2ポテンシャルP2は、コンピュータ1に記憶される。 As shown in FIG. 8, the slope of the second potential P2 is greater than the slope of the first potential P1 (the repulsive force is stronger). Therefore, the second potential P2 can exert a stronger repulsive force between the adjacent particle models 11, 11 than the first potential P1. The second potential P2 is stored in computer 1 .

次に、本実施形態の粒子モデル配置工程S4では、コンピュータ1が、第2ポテンシャルP2に基づいて、複数の粒子モデル11を対象に、ポテンシャルエネルギーの最小化を計算する(第2最小化工程S46)。この第2最小化工程S46は、第1最小化工程S44と同様の手順で行われる。 Next, in the particle model placement step S4 of the present embodiment, the computer 1 calculates potential energy minimization for a plurality of particle models 11 based on the second potential P2 (second minimization step S46 ). This second minimization step S46 is performed in the same procedure as the first minimization step S44.

本実施形態の第2最小化工程S46では、第2ポテンシャルP2に基づくポテンシャルエネルギーの最小化の計算に先立って、図7(b)に示されるように、第1ポテンシャルP1に基づいて、隣接する粒子モデル11、11の重なりが除去、又は、十分に小さくされている。このため、第2最小化工程S46では、第1ポテンシャルP1よりも強い斥力を作用させる第2ポテンシャルP2により、斥力が極端に大きくなるのを防ぐことができる。したがって、第2最小化工程S46では、図7(c)に示されるように、第2ポテンシャルP2に基づいて、粒子モデル11のポテンシャルエネルギー最小化を確実に計算することができる。 In the second minimization step S46 of the present embodiment, prior to calculation of potential energy minimization based on the second potential P2, as shown in FIG. 7B, based on the first potential P1, adjacent The overlap of the particle models 11, 11 is removed or made sufficiently small. Therefore, in the second minimization step S46, it is possible to prevent the repulsive force from becoming extremely large due to the second potential P2 that exerts a stronger repulsive force than the first potential P1. Therefore, in the second minimization step S46, the potential energy minimization of the particle model 11 can be reliably calculated based on the second potential P2, as shown in FIG. 7(c).

本実施形態の第2最小化工程S46では、全ての粒子モデル11について、第2ポテンシャルP2の斥力が十分に弱く(小さく)なるまで、分子力学計算が実施される。これにより、第2最小化工程S46では、複数の粒子モデル11、11間の重なりを除去した配置を計算することができ、粒子モデル11が仮想空間6にアモルファス構造で充填された配置が作成される。アモルファス構造は、コンピュータ1に記憶される。 In the second minimization step S46 of the present embodiment, molecular mechanics calculation is performed for all particle models 11 until the repulsive force of the second potential P2 becomes sufficiently weak (small). As a result, in the second minimization step S46, it is possible to calculate an arrangement in which the plurality of particle models 11, 11 are removed from overlapping each other, and an arrangement in which the particle models 11 are filled in the virtual space 6 with an amorphous structure is created. be. The amorphous structure is stored in computer 1 .

次に、本実施形態の作成方法では、コンピュータ1が、図3に示したフィラー領域17の外部に存在する(フィラー領域17からはみ出した)粒子モデル11を削除して、フィラーモデル10を作成する(工程S5)。工程S5は、第2最小化工程S46の後に実施される。 Next, in the creation method of the present embodiment, the computer 1 deletes the particle model 11 existing outside the filler region 17 shown in FIG. (Step S5). Step S5 is performed after the second minimization step S46.

粒子モデル11がフィラー領域17からはみ出したか否かを判断するための条件としては、適宜定義されうる。本実施形態では、粒子モデル11の一部又は全部がフィラー領域17の外側に存在する場合に、粒子モデル11がフィラー領域17からはみ出したと判断される。より厳密には、例えば、粒子モデル11の中心座標とフィラー領域17(図3に示す)の表面との最短距離が、粒子モデル11の直径D2を2で除した値よりも小さい場合、又は、粒子モデル11の中心座標がフィラー領域17の外側に存在する場合に、粒子モデル11がフィラー領域17からはみ出したと判断される。工程S5では、フィラー領域17からはみ出した粒子モデル11が削除されることにより、フィラー領域17の内部に、複数の粒子モデル11が配置されたフィラーモデル10が作成されうる。図9は、フィラーモデルの一例を示す概念図である。 Conditions for determining whether or not the particle model 11 protrudes from the filler region 17 can be appropriately defined. In the present embodiment, when part or all of the particle model 11 exists outside the filler region 17 , it is determined that the particle model 11 protrudes from the filler region 17 . More strictly, for example, if the shortest distance between the center coordinates of the particle model 11 and the surface of the filler region 17 (shown in FIG. 3) is smaller than the value obtained by dividing the diameter D2 of the particle model 11 by 2, or When the center coordinates of the particle model 11 exist outside the filler region 17 , it is determined that the particle model 11 protrudes from the filler region 17 . In step S5, the filler model 10 in which a plurality of particle models 11 are arranged inside the filler region 17 can be created by deleting the particle models 11 protruding from the filler region 17 . FIG. 9 is a conceptual diagram showing an example of a filler model.

次に、本実施形態の作成方法では、コンピュータ1が、隣接する粒子モデル11、11を結合する(工程S6)。本実施形態の工程S6では、予め定められた距離(以下、単に「結合距離」ということがある。)以下で隣接する粒子モデル11、11が、結合されている。 Next, in the creation method of this embodiment, the computer 1 connects the adjacent particle models 11, 11 (step S6). In step S6 of the present embodiment, the particle models 11, 11 adjacent to each other are connected at a predetermined distance (hereinafter sometimes simply referred to as "bonding distance") or less.

結合距離は、適宜設定されうる。本実施形態の結合距離は、粒子モデル11の直径D2(図6に示す)の1.0倍~1.5倍の範囲(本例では、1.1倍)に設定される。そして、本実施形態の工程S6では、図7(d)に示されるように、結合距離以下で隣接する粒子モデル11、11が、結合鎖モデル8によって結合される。これにより、工程S6では、複数の粒子モデル11を結合したフィラーモデル10が作成される。フィラーモデル10は、コンピュータ1に記憶される。 The bonding distance can be set as appropriate. The bond distance in this embodiment is set in the range of 1.0 to 1.5 times (1.1 times in this example) the diameter D2 of the particle model 11 (shown in FIG. 6). Then, in step S6 of the present embodiment, the particle models 11, 11 adjacent to each other at a bond distance or less are connected by the bond chain model 8, as shown in FIG. 7(d). Thereby, in process S6, filler model 10 which combined a plurality of particle models 11 is created. A filler model 10 is stored in the computer 1 .

本実施形態では、図7(d)に示した結合鎖モデル8を用いて、粒子モデル11、11が結合されたが、このような態様に限定されない。例えば、フィラー領域17(図3に示す)からはみ出した粒子モデル11を削除した(工程S5)後に、上記の工程S6を省略して、粒子モデル11、11の間が結合されていないフィラーモデル10(図示省略)が作成されてもよい。 In this embodiment, the particle models 11, 11 are combined using the binding chain model 8 shown in FIG. 7(d), but the present invention is not limited to such a mode. For example, after deleting the particle model 11 protruding from the filler region 17 (shown in FIG. 3) (step S5), the above step S6 is omitted, and the particle model 11, 11 is not connected between the filler model 10 (not shown) may be created.

本実施形態の作成方法では、上記の特許文献1とは異なり、フィラーモデル10の粒子モデル11を、不規則なアモルファス(非晶質)状に配置することができる。これにより、本実施形態の作成方法では、図9で示されるように、フィラーモデル10の外面が不規則な配置となり、図15に示されるような規則的な階段状に形成されるのを防ぐことができる。なお、実際のフィラーの外面は、例えば、焼結法や沈降法で製造されたシリカの場合、規則的な階段状に形成されていない。したがって、本実施形態の作成方法では、実際のフィラーの外面がより適切に表現され、かつ、粒子モデル11が密に充填された強固な構造を持つフィラーモデル10を作成することが可能となる。 In the creation method of the present embodiment, unlike the above-mentioned Patent Document 1, the particle model 11 of the filler model 10 can be arranged in an irregular amorphous (amorphous) state. As a result, in the creation method of the present embodiment, as shown in FIG. 9, the outer surface of the filler model 10 is arranged irregularly, preventing it from being formed in a regular stepped shape as shown in FIG. be able to. It should be noted that the outer surface of the actual filler is not formed in a regular stepped pattern, for example, in the case of silica produced by sintering or precipitation. Therefore, in the creation method of the present embodiment, it is possible to create a filler model 10 having a solid structure in which the outer surface of the actual filler is more appropriately expressed and the particle model 11 is densely packed.

本実施形態の作成方法で作成されたアモルファス構造は、上記の特許文献1のような面心立方格子や体心立方格子よりも充填率が低いため、従来の方法に比べて、粒子モデル11の数を削減できる。したがって、フィラーモデル10を用いたシミュレーションにおいて、計算量の節約が可能となる。 The amorphous structure created by the creation method of the present embodiment has a lower filling factor than the face-centered cubic lattice and the body-centered cubic lattice as in Patent Document 1 above. number can be reduced. Therefore, in the simulation using the filler model 10, the calculation amount can be saved.

次に、本実施形態の作成方法では、フィラーモデル10が作成された後、粒子モデル11、11の間に、分子動力学計算に用いられる力場が設定されてもよい(工程S7)。隣接する粒子モデル11、11間に作用する力場としては、上記式(2)およびカットオフ距離rc=21/6σで表される斥力LJポテンシャルが用いられる。互いに結合している粒子モデル11、11間の力場としては、例えば、論文1に記載の下記式(3)で示される結合ポテンシャルが用いられてよい。 Next, in the creation method of the present embodiment, after the filler model 10 is created, a force field used for molecular dynamics calculation may be set between the particle models 11, 11 (step S7). As the force field acting between the adjacent particle models 11, 11, the repulsive force LJ potential represented by the above equation (2) and the cutoff distance r c =2 1/6 σ is used. As the force field between the particle models 11 and 11 that are coupled to each other, for example, the coupling potential represented by the following formula (3) described in the paper 1 may be used.

Figure 2022149869000004
ここで、式(3)の変数は、次のとおりである。
r:粒子モデル11、11の中心間の距離
k:ポテンシャルエネルギーの大きさに関するパラメータ
0:伸びきり長
Figure 2022149869000004
where the variables in equation (3) are as follows.
r: distance between the centers of the particle models 11, 11 k: parameter related to the magnitude of potential energy R 0 : stretched length

本実施形態では、フィラーモデル10の隣接する粒子モデル11、11の間の距離が、いずれも直径D2(図4に示す)に近づくように作成されている。また、直径D2は、カットオフ距離rc=21/6σ=約1.122σに等しく設定されている。このため、図7(d)に示した結合鎖モデル8に、上記式(3)で示される結合ポテンシャルがそのまま用いられると、結合ポテンシャルが用いられる前の結合長が約1.122σであるのに対して、結合ポテンシャルの平衡長が約0.961σとなるため、分子動力学計算によって緩和が起こり、フィラーモデル全体が縮む場合がある。このような問題を回避するために、結合ポテンシャルの平衡長がカットオフ距離rcと等しくなるように、粒子モデル11、11間の結合ポテンシャルが調整されてもよい。例えば、粒子モデル11、11間の結合ポテンシャルのパラメータσ(ULJ(r)の項)及び伸びきり長R0が、ともに1.168倍されてもよい。 In this embodiment, the distance between the particle models 11 and 11 which the filler model 10 adjoins is created so that all may approach the diameter D2 (shown in FIG. 4). Also, the diameter D2 is set equal to the cutoff distance r c =2 1/6 σ=approximately 1.122σ. Therefore, if the bond potential represented by the above formula (3) is used as it is for the bond chain model 8 shown in FIG. On the other hand, since the equilibrium length of the binding potential is about 0.961σ, relaxation may occur due to molecular dynamics calculations, and the entire filler model may shrink. To avoid such problems, the coupling potential between the particle models 11, 11 may be adjusted such that the equilibrium length of the coupling potential is equal to the cutoff distance r c . For example, the parameter σ (the term of U LJ (r)) of the coupling potential between the particle models 11 and 11 and the extended length R 0 may both be multiplied by 1.168.

粒子モデル11、11の間に結合(結合鎖モデル8)が定義されていない場合(工程S6が省略)には、工程S7も省略されてもよい。この場合、例えば、フィラーモデル10の粒子モデル11の全体の座標が固定されてもよいし、フィラーモデル10を剛体として定義するための拘束条件が設定されてもよい。 If no bond (binding chain model 8) is defined between the particle models 11, 11 (step S6 is omitted), step S7 may also be omitted. In this case, for example, the coordinates of the entire particle model 11 of the filler model 10 may be fixed, and a constraint condition for defining the filler model 10 as a rigid body may be set.

ところで、後述のシミュレーション方法では、図9に示したフィラーモデル10を構成する全ての粒子モデル11を対象に、分子動力学計算が実施される。このため、粒子モデル11の充填率(個数)が大きいと、計算時間が増大する傾向がある。したがって、作成方法には、粒子モデル11の充填率が小さくなるように、フィラーモデル10が改造されてもよい。図10は、本発明の他の実施形態の作成方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。図11は、本発明の他の実施形態のフィラーモデル10の一例を示す断面図である。図10では、仮想空間が省略されている。この実施形態において、これまでの実施形態と同一の構成については、同一の符号を付し、説明を省略することがある。 By the way, in the simulation method described later, molecular dynamics calculation is performed for all the particle models 11 constituting the filler model 10 shown in FIG. 9 . Therefore, when the filling rate (number) of the particle model 11 is large, the calculation time tends to increase. Therefore, the filler model 10 may be remodeled into the creation method so that the filling rate of the particle model 11 is reduced. FIG. 10 is a flow chart showing an example of a processing procedure of a creation method according to another embodiment of the present invention. Drawing 11 is a sectional view showing an example of filler model 10 of other embodiments of the present invention. The virtual space is omitted in FIG. In this embodiment, the same reference numerals are assigned to the same configurations as in the previous embodiments, and the description may be omitted.

この実施形態の作成方法では、図11に示されるように、フィラーモデル10の内部の粒子モデル11の充填率が、フィラーモデル10の外層21の粒子モデル11の充填率よりも小さくなるように、フィラーモデル10が改造されている。この改造する工程には、図10に示されるように、フィラーモデル10を中空にする工程S8と、中空とされたフィラーモデル10の内部に、フィラーモデル10の外層21(アモルファス構造)の充填率よりも小さい結晶構造の粒子モデル11を充填する工程S9とが含まれる。 In the creation method of this embodiment, as shown in FIG. 11, the filling rate of the particle model 11 inside the filler model 10 is smaller than the filling rate of the particle model 11 of the outer layer 21 of the filler model 10, A filler model 10 is modified. As shown in FIG. 10, this remodeling step includes a step S8 of hollowing out the filler model 10, and a filling rate of the outer layer 21 (amorphous structure) of the filler model 10 inside the hollowed out filler model 10. and a step S9 of filling the particle model 11 with a crystal structure smaller than .

工程S8では、図11に示されるように、フィラーモデル10の外層21の粒子モデル11を維持したまま、外層21の内部の粒子モデル11が削除される。この実施形態では、仮想空間6内の粒子モデル11のうち、外層21に含まれていない全ての粒子モデル11が削除されている。 In step S8, the particle models 11 inside the outer layer 21 are deleted while maintaining the particle models 11 of the outer layer 21 of the filler model 10, as shown in FIG. In this embodiment, all particle models 11 not included in the outer layer 21 are deleted from the particle models 11 in the virtual space 6 .

外層21は、適宜定義されうる。この実施形態の外層21は、フィラー領域17の外面から内側に向けて、予め定められた厚さr1以内の領域として定義される。厚さr1は、適宜定義されうる。この実施形態の厚さr1は、一次粒子モデル5の粒径D1(図3(a)に示す)の5%~20%(本例では、10%)に設定される。 The outer layer 21 can be defined accordingly. The outer layer 21 of this embodiment is defined as a region within a predetermined thickness r1 from the outer surface of the filler region 17 toward the inside. The thickness r1 can be defined as appropriate. The thickness r1 in this embodiment is set to 5% to 20% (10% in this example) of the particle size D1 of the primary particle model 5 (shown in FIG. 3(a)).

外層21に含まれるか否かの判断は、適宜行われうる。この実施形態では、粒子モデル11の少なくとも一部が外層21の外側(即ち、半径方向の内側)に存在する場合に、外層21に含まれないと判断される。より具体的には、粒子モデル11の中心座標が外層21の外側(即ち、半径方向の内側)に存在する場合、又は、粒子モデル11の中心座標と外層21の外面との最短距離が、粒子モデル11の直径D2(図4に示す)を、2で除した値よりも小さい場合に、外層21に含まれないと判断される。 The determination as to whether or not it is included in the outer layer 21 can be made as appropriate. In this embodiment, if at least part of the particle model 11 is outside (that is, radially inside) of the outer layer 21 , it is determined not to be included in the outer layer 21 . More specifically, when the center coordinates of the particle model 11 exist outside the outer layer 21 (that is, inside in the radial direction), or when the shortest distance between the center coordinates of the particle model 11 and the outer surface of the outer layer 21 is the particle If the diameter D2 (shown in FIG. 4) of the model 11 is smaller than the value divided by 2, it is determined not to be included in the outer layer 21 .

工程S9では、アモルファス構造よりも充填率が低い結晶構造に基づいて、フィラーモデル10の外層21の内部の領域に、粒子モデル11が充填される。結晶構造は、外層21の充填率(例えば、60%~68%)よりも小さいものであれば、適宜採用されうる。この実施形態では、ダイヤモンド構造(充填率が34%)が採用される。 In step S9, the particle model 11 is filled into the inner region of the outer layer 21 of the filler model 10 based on the crystal structure having a lower filling rate than the amorphous structure. The crystal structure can be appropriately adopted as long as it is smaller than the filling rate of the outer layer 21 (for example, 60% to 68%). In this embodiment, a diamond structure (34% fill factor) is employed.

この実施形態の作成方法では、外層21を構成する粒子モデル11のアモルファス(非晶質)状の配列が維持しされるため、これまでの実施形態と同様に、フィラーの外面をより適切に表現できるフィラーモデル10を作成することができる。さらに、この実施形態の作成方法では、フィラーモデル10全体の強度の低下を抑えながら、フィラーモデル10の内部の粒子モデル11の充填率を小さくできるため、後述のシミュレーション方法において、計算対象の粒子モデル11の個数を小さくすることができる。したがって、この実施形態の作成方法は、後述のシミュレーション方法(分子動力学計算)において、計算精度を維持しつつ、計算時間を短縮することが可能となる。 In the production method of this embodiment, the amorphous arrangement of the particle models 11 that make up the outer layer 21 is maintained, so that the outer surface of the filler can be expressed more appropriately as in the previous embodiments. A filler model 10 can be created. Furthermore, in the creation method of this embodiment, while suppressing a decrease in the strength of the entire filler model 10, since it is possible to reduce the filling rate of the particle model 11 inside the filler model 10, in the simulation method described later, the particle model to be calculated 11 can be reduced. Therefore, the creation method of this embodiment makes it possible to shorten the calculation time while maintaining the calculation accuracy in the simulation method (molecular dynamics calculation) described later.

この実施形態では、フィラーモデル10の内部に充填される結晶構造について、隣接する粒子モデル11が結合鎖モデル8(図7(d)及び図9に示す)によって結合されてもよい。さらに、結晶構造を構成する粒子モデル11と、外層21を構成する粒子モデル11とが、結合鎖モデル8によって結合されてもよい。これにより、フィラーモデル10の強度の低下を抑えながら、フィラーモデル10の内部の粒子モデル11の数を減少させることができる。 In this embodiment, for the crystal structure filled inside the filler model 10, the adjacent particle models 11 may be connected by the binding chain model 8 (shown in FIGS. 7(d) and 9). Furthermore, the particle model 11 that constitutes the crystal structure and the particle model 11 that constitutes the outer layer 21 may be connected by the binding chain model 8 . Thereby, the number of the particle models 11 inside the filler model 10 can be reduced while suppressing a decrease in the strength of the filler model 10 .

次に、上述の作成方法で取得されたフィラーモデル10を用いた高分子材料のシミュレーション方法が説明される。このシミュレーション方法では、コンピュータ1を用いて、フィラーと高分子成分とを含む高分子材料の性能が計算される。 Next, a method of simulating a polymeric material using the filler model 10 obtained by the above-described creation method will be described. In this simulation method, a computer 1 is used to calculate the performance of a polymer material containing fillers and polymer components.

高分子成分には、例えば、天然ゴム、合成ゴム及び樹脂等が含まれる。本実施形態の高分子成分としては、cis-1,4ポリブタジエン(以下、単に「ポリブタジエン」ということがある)が例示される。図12は、ポリブタジエンの構造式である。 Polymer components include, for example, natural rubber, synthetic rubber and resins. Examples of the polymer component of the present embodiment include cis-1,4 polybutadiene (hereinafter sometimes simply referred to as "polybutadiene"). FIG. 12 is the structural formula of polybutadiene.

ポリブタジエンを構成する分子鎖12は、メチレン基(-CH-)とメチン基(-CH-)とからなるモノマー13{-[CH-CH=CH-CH]-}が、重合度nで連結されて構成されている。また、高分子材料の末端には、メチレン基(-CH)に替えて、メチル基(-CH)が連結される。なお、高分子成分には、ポリブタジエン以外のものが用いられてもよい。また、フィラーには、上述のものが採用される。図13は、高分子材料のシミュレーション方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。 The molecular chain 12 constituting polybutadiene is composed of a monomer 13 {-[CH 2 -CH=CH-CH 2 ]-} consisting of a methylene group (-CH 2 -) and a methine group (-CH-). It is configured by connecting with Moreover, instead of the methylene group (--CH 2 ), a methyl group (--CH 3 ) is connected to the end of the polymer material. In addition, materials other than polybutadiene may be used as the polymer component. Moreover, the above-mentioned thing is employ|adopted as a filler. FIG. 13 is a flow chart showing an example of a processing procedure of a polymeric material simulation method.

本実施形態のシミュレーション方法では、先ず、コンピュータ1に、高分子材料(図示省略)の一部に対応する仮想空間であるセルが入力される(工程S11)。図14は、高分子材料モデルの一例を示す概念図である。図14では、分子鎖モデル15の一部のみが代表して示されている。 In the simulation method of this embodiment, first, a cell, which is a virtual space corresponding to a portion of a polymer material (not shown), is input to the computer 1 (step S11). FIG. 14 is a conceptual diagram showing an example of a polymer material model. FIG. 14 shows only a part of the molecular chain model 15 as a representative.

セル14は、後述する分子動力学計算において、計算対象となる領域である。本実施形態のセル14は、図9に示した仮想空間6と同様に設定される。セル14の内部には、少なくとも一つのフィラーモデル10、及び、複数の分子鎖モデル15が配置される。 The cell 14 is a calculation target area in the molecular dynamics calculation described later. The cell 14 of this embodiment is set in the same way as the virtual space 6 shown in FIG. At least one filler model 10 and a plurality of molecular chain models 15 are placed inside the cell 14 .

セル14の一辺の長さLbは、適宜設定することができる。本実施形態の長さLbは、後述の分子鎖モデル15の拡がりを示す量である慣性半径(図示省略)の3倍以上が望ましい。これにより、セル14は、分子動力学計算において、周期境界条件のために周期的に並ぶ自分自身(イメージ)との衝突の発生を防いで、分子鎖モデル15の空間的拡がりを適切に計算することができる。また、セル14の大きさは、例えば1気圧で安定な体積に設定される。これにより、セル14は、解析対象の高分子材料の少なくとも一部の体積を定義することができる。セル14は、コンピュータ1に記憶される。 The length Lb of one side of the cell 14 can be set as appropriate. The length Lb of the present embodiment is desirably three times or more the radius of inertia (not shown), which is an amount indicating the spread of the molecular chain model 15, which will be described later. As a result, in the molecular dynamics calculation, the cell 14 prevents the occurrence of collisions with itself (image) that is periodically arranged due to periodic boundary conditions, and appropriately calculates the spatial extension of the molecular chain model 15. be able to. Also, the size of the cell 14 is set to a volume that is stable at 1 atmosphere, for example. Cell 14 thereby allows to define at least a partial volume of polymeric material to be analyzed. Cell 14 is stored in computer 1 .

次に、本実施形態のシミュレーション方法は、コンピュータ1に、高分子材料の分子鎖12(図12に示す)をモデル化した分子鎖モデル15が入力される(工程S12)。本実施形態の分子鎖モデル15は、粗視化分子モデルである。 Next, in the simulation method of the present embodiment, a molecular chain model 15 modeling a molecular chain 12 (shown in FIG. 12) of a polymer material is input to the computer 1 (step S12). The molecular chain model 15 of this embodiment is a coarse-grained molecular model.

分子鎖モデル15は、分子鎖12(図12に示す)を構成する原子の数よりも少ない複数の粒子16を用いて表現されている。これらの粒子16、16間には、結合鎖(図示省略)が結合されている。本実施形態の分子鎖モデル15は、Kremer-Grestモデルである場合が例示されるが、特に限定されるわけではない。分子鎖モデル15は、例えば、DPD(散逸粒子動力学法)に基づくモデル等であってもよい。 Molecular chain model 15 is represented using a plurality of particles 16 whose number is smaller than the number of atoms that constitute molecular chain 12 (shown in FIG. 12). Linking chains (not shown) are bound between these particles 16 , 16 . The molecular chain model 15 of this embodiment is exemplified by a Kremer-Grest model, but is not particularly limited. The molecular chain model 15 may be, for example, a model based on DPD (dissipative particle dynamics method).

本実施形態の各粒子16は、例えば、図12に示した分子鎖12のモノマー13に対応している。分子鎖12がポリブタジエンである場合には、例えば、1.10個分のモノマー13を構造単位として、該構造単位が1個の粒子16に置換される。これにより、本実施形態の分子鎖モデル15には、複数(例えば、10~5000個)の粒子16が設定される。粒子16は、分子動力学計算において、運動方程式の質点として取り扱われる。即ち、粒子16には、質量、直径、電荷又は初期座標などのパラメータが定義される。これらの各パラメータは、数値情報としてコンピュータ1に記憶される。 Each particle 16 of this embodiment corresponds to, for example, the monomer 13 of the molecular chain 12 shown in FIG. When the molecular chain 12 is polybutadiene, for example, 1.10 monomers 13 are used as structural units, and the structural units are substituted with one particle 16 . As a result, a plurality of (for example, 10 to 5000) particles 16 are set in the molecular chain model 15 of the present embodiment. Particles 16 are treated as mass points in the equation of motion in molecular dynamics calculations. That is, the particles 16 are defined with parameters such as mass, diameter, charge or initial coordinates. Each of these parameters is stored in the computer 1 as numerical information.

結合鎖(図示省略)は、粒子16、16間に平衡長を定義した結合ポテンシャルとして構成される。ここで、「平衡長」とは、結合ポテンシャルの値が最も小さくなるような粒子16、16間の結合距離として定義される。また、結合鎖(図示省略)の結合ポテンシャルは、例えば、上述の論文1に基づいて設定することができる。このような分子鎖モデル15は、高分子材料を分子動力学計算で取り扱うための数値データであり、コンピュータ1に入力される。 A binding chain (not shown) is configured as a binding potential with a defined equilibrium length between the particles 16,16. Here, the "equilibrium length" is defined as the bond distance between the particles 16, 16 at which the value of the bond potential is the smallest. Also, the binding potential of the binding chain (not shown) can be set based on, for example, Paper 1 mentioned above. Such a molecular chain model 15 is numerical data for treating a polymer material in molecular dynamics calculations, and is input to the computer 1 .

次に、本実施形態のシミュレーション方法は、コンピュータ1が、フィラーモデル10を取得する(工程S13)。工程S13では、上述のフィラーモデルの作成方法の処理手順を実施して、少なくとも1つのフィラーモデル10が取得される。フィラーモデル10は、コンピュータ1に記憶される。 Next, in the simulation method of this embodiment, the computer 1 acquires the filler model 10 (step S13). In step S13, at least one filler model 10 is acquired by performing the procedure of the above-described filler model creation method. A filler model 10 is stored in the computer 1 .

次に、本実施形態のシミュレーション方法は、コンピュータ1が、セル14の内部に、分子鎖モデル15と、フィラーモデル10とを配置する(工程S14)。本実施形態の工程S7では、先ず、セル14の内部に、フィラーモデル10が配置される。フィラーモデルを配置する位置については、適宜設定することができる。例えば、高分子材料の電子線透過画像において、フィラーが配されている領域に、フィラーモデル10が配置されてもよい。これにより、工程S14では、実際の高分子材料でのフィラーの相対位置に基づいて、セル14の内部に、フィラーモデル10の配置を配置することができる。 Next, in the simulation method of the present embodiment, the computer 1 arranges the molecular chain model 15 and the filler model 10 inside the cell 14 (step S14). In step S<b>7 of the present embodiment, first, the filler model 10 is placed inside the cell 14 . The position at which the filler model is arranged can be set as appropriate. For example, in the electron beam transmission image of the polymer material, the filler model 10 may be arranged in the region where the filler is arranged. Thereby, in step S14, the placement of the filler model 10 can be arranged inside the cell 14 based on the relative position of the filler in the actual polymer material.

次に、工程S14では、フィラーモデル10が配置されていない領域に、複数の分子鎖モデル15が配置される。これにより、工程S14では、実際の分子鎖12の分布に近似させて、分子鎖モデル15をセル14内に配置することができる。 Next, in step S14, a plurality of molecular chain models 15 are placed in regions where filler models 10 are not placed. As a result, in step S14, the molecular chain model 15 can be arranged in the cell 14 by approximating the distribution of the actual molecular chain 12. FIG.

次に、本実施形態のシミュレーション方法では、隣接する分子鎖モデル15、15の粒子16、16間、及び、分子鎖モデル15の粒子16とフィラーモデル10の粒子モデル11との間に、引力及び斥力が作用するポテンシャルP3が定義される(工程S15)。このポテンシャルP3としては、上記の特許文献1に記載のLJポテンシャルが採用される。LJポテンシャルの各変数は、例えば、上述の論文1に基づいて適宜設定することができる。 Next, in the simulation method of the present embodiment, the attraction and A potential P3 on which the repulsive force acts is defined (step S15). As the potential P3, the LJ potential described in Patent Document 1 is adopted. Each variable of the LJ potential can be appropriately set based on, for example, Paper 1 mentioned above.

次に、本実施形態のシミュレーション方法では、コンピュータ1が、分子鎖モデル15とフィラーモデル10とを対象に、分子動力学計算を行う(工程S16)。分子動力学計算では、例えば、セル14について所定の時間、フィラーモデル10の粒子モデル11、及び、分子鎖モデル15の粒子16が古典力学に従うものとして、ニュートンの運動方程式が適用される。そして、各時刻での粒子モデル11及び粒子16の動きが、単位時間毎に追跡される。 Next, in the simulation method of this embodiment, the computer 1 performs molecular dynamics calculations on the molecular chain model 15 and the filler model 10 (step S16). In the molecular dynamics calculation, for example, Newton's equation of motion is applied assuming that the particle model 11 of the filler model 10 and the particle 16 of the molecular chain model 15 follow classical mechanics for a predetermined time for the cell 14 . Then, the movements of the particle model 11 and the particles 16 at each time are tracked for each unit time.

工程S16では、先ず、分子鎖モデル15の構造緩和が計算される。この場合、セル14において、圧力及び温度が一定、又は、体積及び温度が一定に保たれる。この構造緩和の計算されることにより、工程S16では、高分子材料(図示省略)をモデル化した高分子材料モデル18が作成される。 In step S16, first, the structural relaxation of the molecular chain model 15 is calculated. In this case, in the cell 14, the pressure and temperature are kept constant, or the volume and temperature are kept constant. By calculating this structural relaxation, in step S16, a polymer material model 18 that models a polymer material (not shown) is created.

次に、本実施形態の工程S16では、作成された高分子材料モデル18の変形計算(例えば、伸長変形)が行われる。そして、高分子材料モデル18の変形計算によって取得される物理量(例えば、応力など)が、コンピュータ1に記憶される。 Next, in step S16 of the present embodiment, deformation calculation (e.g., extension deformation) of the created polymer material model 18 is performed. Physical quantities (for example, stress) obtained by deformation calculation of the polymer material model 18 are stored in the computer 1 .

本実施形態のシミュレーション方法では、フィラーのミクロ構造に近似させた表面構造を有するフィラーモデル10が用いられるため、表面構造が高分子材料(分子鎖モデル15)の物性に与える影響を精度良く評価することができる。したがって、本実施形態のシミュレーション方法では、高分子材料モデル18の変形計算による物理量を、精度良く計算することができる。 In the simulation method of the present embodiment, since the filler model 10 having a surface structure that approximates the microstructure of the filler is used, the effect of the surface structure on the physical properties of the polymer material (molecular chain model 15) is accurately evaluated. be able to. Therefore, in the simulation method of this embodiment, the physical quantity obtained by the deformation calculation of the polymeric material model 18 can be calculated with high accuracy.

次に、本実施形態のシミュレーション方法では、高分子材料モデル18の物性が、良好か否かが判断される(工程S17)。良好か否かの判断は、高分子材料に求められる強度や耐久性等に基づいて適宜実施される。 Next, in the simulation method of the present embodiment, it is determined whether or not the physical properties of the polymer material model 18 are good (step S17). Determination as to whether the polymer material is good or not is appropriately carried out based on the strength, durability, etc. required of the polymer material.

工程S17において、物性が良好である場合(工程S17で、「Y」)、例えば、高分子材料モデル18を構成するフィラー及び分子鎖12(図13に示す)に基づいて、高分子材料が製造される(工程S18)。製造された高分子材料は、例えば、タイヤ等の工業製品の製造に用いられる。一方、工程S10において、物性が良好でない場合(工程S17で、「N」)、フィラー及び分子鎖12の少なくとも一方の構造等を変更して(工程S19)、工程S11~工程S17が再度実施される。これにより、本実施形態のシミュレーション方法では、良好な物性を有する高分子材料、及び、その高分子材料を利用した工業製品を製造することが可能となる。 In step S17, if the physical properties are good (“Y” in step S17), for example, based on the filler and molecular chain 12 (shown in FIG. 13) that constitute the polymer material model 18, the polymer material is manufactured. (step S18). The produced polymeric material is used, for example, in the production of industrial products such as tires. On the other hand, if the physical properties are not good in step S10 (“N” in step S17), the structure of at least one of the filler and molecular chain 12 is changed (step S19), and steps S11 to S17 are performed again. be. As a result, the simulation method of the present embodiment makes it possible to manufacture a polymer material having good physical properties and an industrial product using the polymer material.

以上、本発明の特に好ましい実施形態について詳述したが、本発明は図示の実施形態に限定されることなく、種々の態様に変形して実施しうる。 Although the particularly preferred embodiments of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to the illustrated embodiments and can be modified in various ways.

図2に示した処理手順に基づいて、フィラーの数値解析用のモデルが作成された(実施例1、実施例2及び比較例)。 Based on the procedure shown in FIG. 2, models for numerical analysis of fillers were created (Example 1, Example 2 and Comparative Example).

実施例1及び実施例2では、図5に示した処理手順に従い、第1ポテンシャルに基づいて、複数の粒子モデルを対象に、分子力学法に基づくポテンシャルエネルギーの最小化を計算する第1最小化工程が実施された。次に、実施例1及び実施例2では、第1ポテンシャルよりも強い斥力を作用させる第2ポテンシャルに基づいて、複数の粒子モデルを対象に、ポテンシャルエネルギーの最小化を計算する第2最小化工程が実施された。そして、実施例1及び実施例2では、球状の一次粒子1つからなるフィラー領域からはみ出した粒子モデルを削除する工程が実施された。 In Examples 1 and 2, according to the processing procedure shown in FIG. process was performed. Next, in Examples 1 and 2, a second minimization step of calculating potential energy minimization for a plurality of particle models based on a second potential that exerts a stronger repulsive force than the first potential. was carried out. Then, in Examples 1 and 2, the step of deleting the particle model protruding from the filler region composed of one spherical primary particle was performed.

実施例1では、予め定められた距離以下で隣接する粒子モデルを結合する工程が実施された。図9は、実施例1のフィラーモデルの一例を示す概念図である。 In Example 1, the step of combining adjacent particle models at a predetermined distance or less was performed. FIG. 9 is a conceptual diagram showing an example of a filler model of Example 1. FIG.

一方、実施例2では、図10に示した処理手順に基づいて、フィラーモデルの内部の粒子モデルの充填率が、フィラーモデルの外層の一次粒子モデルの充填率よりも小さくなるように、フィラーモデルを改造する工程が実施された。実施例2において、フィラーモデルの内部の粒子モデルの結晶構造は、ダイヤモンド構造である。そして、実施例2では、予め定められた距離以下で隣接する粒子モデルを結合する工程が実施された。図11は、実施例2のフィラーモデルの断面の一例を示す概念図である。 On the other hand, in Example 2, based on the processing procedure shown in FIG. 10, the filler model so that the filling rate of the particle model inside the filler model is smaller than the filling rate of the primary particle model in the outer layer of the filler model. A process of refurbishment was carried out. In Example 2, the crystal structure of the particle model inside the filler model is a diamond structure. Then, in Example 2, a step of combining adjacent particle models at a predetermined distance or less was performed. FIG. 11 is a conceptual diagram showing an example of a cross section of the filler model of Example 2. FIG.

比較例では、上記の特許文献1と同様に、複数の粒子モデルが、面心立方格子状等の結晶格子状に配列された後に、球状の一次粒子1つからなるフィラー領域からはみ出した粒子モデルが削除されることにより、フィラーモデルが作成された。図15は、比較例のフィラーモデルの一例を示す概念図である。 In the comparative example, as in Patent Document 1 above, after a plurality of particle models are arranged in a crystal lattice such as a face-centered cubic lattice, a particle model protruding from a filler region composed of a single spherical primary particle. was deleted to create a filler model. FIG. 15 is a conceptual diagram showing an example of a filler model of a comparative example.

そして、実施例1、実施例2及び比較例のフィラーモデルについて、図13に示した処理手順に基づいて、分子鎖モデルとフィラーモデルとを対象に、分子動力学計算を行うシミュレーションが実施された。そして、シミュレーションに必要な計算時間が求められた。共通仕様は、次のとおりである。 Then, for the filler models of Example 1, Example 2 and Comparative Example, based on the processing procedure shown in FIG. . Then, the calculation time required for the simulation was obtained. Common specifications are as follows.

仮想空間の長さLa:108σ
フィラー体積分率:30%
単位時間:0.006τ
構造緩和計算:
ステップ数:1,000,000ステップ
Virtual space length La: 108σ
Filler volume fraction: 30%
Unit time: 0.006τ
Structural relaxation calculation:
Number of steps: 1,000,000 steps

テストの結果、実施例1及び実施例2のフィラーモデルの外面は、比較例のような規則的な階段状に形成されるのを防ぐことができており、フィラーの外面をより適切に表現できるフィラーモデルを作成することができた。このような実施例1及び実施例2のフィラーモデルが用いられたシミュレーションでは、比較例のフィラーモデルが用いられたシミュレーションに比べて、本来のフィラーで生じる挙動を精度良く再現することができた。 As a result of the test, the outer surface of the filler model of Examples 1 and 2 can be prevented from being formed in a regular stepped shape like the comparative example, and the outer surface of the filler can be expressed more appropriately. I was able to create a filler model. In the simulation using such filler models of Examples 1 and 2, the behavior occurring in the original filler could be reproduced with higher accuracy than the simulation using the filler model of the comparative example.

また、実施例2は、フィラーモデルの内部の粒子モデルの充填率を、フィラーモデルの外層の粒子モデルの充填率よりも小さくできるため、実施例1のシミュレーションの計算時間の89%、及び、比較例のシミュレーションの計算時間の88%に短縮することができた。 In addition, in Example 2, the filling rate of the particle model inside the filler model can be made smaller than the filling rate of the particle model in the outer layer of the filler model. It was possible to reduce the calculation time of the example simulation to 88%.

S42 複数の粒子モデルを仮配置する工程
S44 第1最小化工程
S46 第2最小化工程
S42 Step of temporarily arranging a plurality of particle models S44 First minimization step S46 Second minimization step

Claims (7)

フィラーの数値解析用のフィラーモデルを作成するための方法であって、
コンピュータに、前記フィラーが存在する領域であるフィラー領域を入力する工程と、
前記コンピュータに、前記フィラーモデルを構成するための粒子モデルを定義する工程とを含み、
前記コンピュータが、
前記フィラー領域全体を含む仮想空間を定義する工程と、
前記仮想空間の内部に、複数の前記粒子モデルを配置する工程と、
前記フィラー領域の外部に存在する前記粒子モデルを削除して、前記フィラー領域の内部に、複数の前記粒子モデルが配置された前記フィラーモデルを作成する工程とを含み、
前記粒子モデルを配置する工程は、
前記仮想空間の内部に、複数の前記粒子モデルを仮配置する工程と、
前記粒子モデル間に、予め定められた第1ポテンシャルを定義する工程と、
前記第1ポテンシャルに基づいて、複数の前記粒子モデルを対象に、分子力学法に基づくポテンシャルエネルギーの最小化を計算する第1最小化工程と、
前記第1最小化工程の後に、隣接する前記粒子モデル間に、前記第1ポテンシャルよりも強い斥力を作用させる第2ポテンシャルを定義する工程と、
前記第2ポテンシャルに基づいて、複数の前記粒子モデルを対象に、前記ポテンシャルエネルギーの最小化を計算する第2最小化工程とを含む、
フィラーモデルの作成方法。
A method for creating a filler model for numerical analysis of a filler, comprising:
A step of inputting a filler region, which is a region where the filler is present, into a computer;
and defining a particle model for constructing the filler model in the computer,
the computer
defining a virtual space that includes the entire filler region;
arranging a plurality of the particle models inside the virtual space;
deleting the particle model existing outside the filler region and creating the filler model in which a plurality of the particle models are arranged inside the filler region;
The step of arranging the particle model includes:
temporarily arranging the plurality of particle models in the virtual space;
defining a first predetermined potential between the particle models;
a first minimization step of calculating a potential energy minimization based on a molecular mechanics method for a plurality of the particle models based on the first potential;
After the first minimization step, defining a second potential that exerts a stronger repulsive force than the first potential between the adjacent particle models;
a second minimization step of calculating the minimization of the potential energy for a plurality of the particle models based on the second potential;
How to create a filler model.
複数の前記粒子モデルを仮配置する工程は、前記粒子モデル同士の重なりを許容する条件に基づいて、前記粒子モデルがランダムに配置される、請求項1記載のフィラーモデルの作成方法。 The method of creating a filler model according to claim 1, wherein the step of temporarily arranging a plurality of the particle models is based on a condition that allows the particle models to overlap each other, and the particle models are randomly arranged. 前記第1ポテンシャルは、隣接する前記粒子モデル間の距離との関係が、指数減衰関数で定義される、請求項1又は2記載のフィラーモデルの作成方法。 The method of creating a filler model according to claim 1 or 2, wherein the relationship between the first potential and the distance between the adjacent particle models is defined by an exponential decay function. 前記第2ポテンシャルは、レナードジョーンズポテンシャルが平衡長でカットオフされたものである、請求項1ないし3のいずれかに記載のフィラーモデルの作成方法。 The method for creating a filler model according to any one of claims 1 to 3, wherein the second potential is a Leonard Jones potential cut off by an equilibrium length. 前記フィラーモデルを作成する工程の後に、前記コンピュータが、前記フィラーモデルの内部の前記粒子モデルの充填率が、前記フィラーモデルの外層の前記粒子モデルの充填率よりも小さくなるように、前記フィラーモデルを改造する工程をさらに含む、請求項1ないし4のいずれかに記載のフィラーモデルの作成方法。 After the step of creating the filler model, the computer determines that the filling rate of the particle model inside the filler model is smaller than the filling rate of the particle model of the outer layer of the filler model, the filler model The method for creating a filler model according to any one of claims 1 to 4, further comprising the step of modifying the. 前記フィラーモデルを改造する工程は、前記フィラーモデルの外層の充填率よりも小さい結晶構造に基づいて、前記フィラーモデルの内部の前記粒子モデルを配置する工程を含む、請求項5記載のフィラーモデルの作成方法。 The step of modifying the filler model includes the step of arranging the particle model inside the filler model based on a crystal structure smaller than the filling rate of the outer layer of the filler model, according to claim 5. Of the filler model How to make. 前記フィラーモデルを作成する工程は、前記フィラー領域からはみ出した前記粒子モデルを削除した後に、隣接する前記粒子モデルを結合する工程を含む、請求項1ないし6のいずれかに記載のフィラーモデルの作成方法。 Creating a filler model according to any one of claims 1 to 6, wherein the step of creating the filler model includes a step of combining the adjacent particle models after deleting the particle model protruding from the filler region. Method.
JP2021052197A 2021-03-25 2021-03-25 How to create a filler model Active JP7103463B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021052197A JP7103463B1 (en) 2021-03-25 2021-03-25 How to create a filler model

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021052197A JP7103463B1 (en) 2021-03-25 2021-03-25 How to create a filler model

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP7103463B1 JP7103463B1 (en) 2022-07-20
JP2022149869A true JP2022149869A (en) 2022-10-07

Family

ID=82482477

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021052197A Active JP7103463B1 (en) 2021-03-25 2021-03-25 How to create a filler model

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7103463B1 (en)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017102025A (en) * 2015-12-02 2017-06-08 東洋ゴム工業株式会社 Generation device, generation method and program for filler model and data structure of filler model
JP2018004604A (en) * 2016-07-08 2018-01-11 住友ゴム工業株式会社 Creation method of filler model
JP2020016524A (en) * 2018-07-25 2020-01-30 Toyo Tire株式会社 Method and system for forming agglomeration body model from particles, and program
JP2020177375A (en) * 2019-04-17 2020-10-29 横浜ゴム株式会社 Method for creating composite material, method for analyzing composite material, and computer program for analyzing composite material

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017102025A (en) * 2015-12-02 2017-06-08 東洋ゴム工業株式会社 Generation device, generation method and program for filler model and data structure of filler model
JP2018004604A (en) * 2016-07-08 2018-01-11 住友ゴム工業株式会社 Creation method of filler model
JP2020016524A (en) * 2018-07-25 2020-01-30 Toyo Tire株式会社 Method and system for forming agglomeration body model from particles, and program
JP2020177375A (en) * 2019-04-17 2020-10-29 横浜ゴム株式会社 Method for creating composite material, method for analyzing composite material, and computer program for analyzing composite material

Also Published As

Publication number Publication date
JP7103463B1 (en) 2022-07-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP1526468B1 (en) Method of simulating viscoelastic material
JP6405183B2 (en) Rubber material simulation method
JP3668238B2 (en) Rubber material simulation method
JP2014062891A (en) Simulation method for high polymer material
JP6254325B1 (en) Coarse-grained molecular dynamics simulation method for polymer materials
JP5432549B2 (en) Rubber material simulation method
JP2016024178A (en) Method for creating model for specific substance analysis, computer program for creating model for specific substance analysis, method for simulating specific substance and computer program for simulating specific substance
JP5530480B2 (en) Method for simulating polymer materials
JP6776876B2 (en) Simulation method for polymer materials
JP3660932B2 (en) Rubber material simulation method
JP5592921B2 (en) Method for simulating polymer materials
JP2016024787A (en) Method for creating model for specific substance analysis, computer program for creating model for specific substance analysis, method for simulating specific substance and computer program for simulating specific substance
Unger et al. Elastic behavior in contact dynamics of rigid particles
JP2022149869A (en) Generating method of filler model
JP5749973B2 (en) Rubber material simulation method
JP2022139140A (en) Filler model creation method
JP7087300B2 (en) Polymer material simulation method and polymer material fracture property evaluation method
JP2013080339A (en) Method for simulating rubber material
JP6743570B2 (en) How to create a polymer material model
JP2009259043A (en) Simulation method for rubber material
JP2007101499A (en) Method for simulating viscoelastic material
JP6458097B1 (en) Coarse-grained molecular dynamics simulation method for polymer materials
JP2005351770A (en) Simulation method for rubber material
JP7400538B2 (en) Simulation method for polymer materials
JP2021081923A (en) Method of simulating polymeric material

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210414

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220607

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220620

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7103463

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150