用語集

耐候性試験の種類・方法・機械について

樹脂やプラスチックの耐候性試験は、これらの材料が屋外環境でどのように劣化するかを評価するために行われます。代表的な試験種類、方法、および使用される機械について説明します。

1. 紫外線耐候性試験(UV Weathering Test)

  • 概要: 樹脂やプラスチックが紫外線(UV)にどの程度耐えられるかを評価する試験です。紫外線はプラスチックの色褪せや脆化の主要な要因となるため、重要な評価項目です。
  • 方法:
    • 試験片を紫外線照射装置にセットし、一定時間照射します。
    • UV-AやUV-Bなどの波長を使用し、実際の太陽光に近い環境を模倣します。
    • 照射後、試験片の外観、色、物性(引張強度、伸び率など)を測定します。
  • 使用機械:
    • QUV耐候性試験機(QUV Weathering Tester): アメリカのQ-Lab社が提供する機械で、広く使われています。紫外線蛍光ランプを使用し、UV劣化を加速的に再現します。

2. キセノンアーク耐候性試験(Xenon Arc Weathering Test)

  • 概要: キセノンアークランプを使用して、太陽光に近い広範囲の光を再現し、樹脂やプラスチックの耐候性を評価します。この試験は、紫外線だけでなく、可視光や赤外線も含めた劣化を評価します。
  • 方法:
    • キセノンアークランプを使って、試験片に光を照射します。
    • 同時に湿度や温度を制御し、さらに水噴霧を行うことで、実際の屋外環境をシミュレートします。
    • 一定期間後、外観の変化(色あせ、ひび割れなど)や物理的性質を評価します。
  • 使用機械:
    • Atlas Ci3000+ Xenon Arc Weather-Ometer: Atlas社が提供する試験機で、キセノンランプを使用して紫外線および可視光を含むフルスペクトル照射を行います。

3. 湿熱サイクル試験(Humidity and Temperature Cycling Test)

  • 概要: 湿度と温度の急激な変化を繰り返し与えることで、樹脂やプラスチックの劣化を評価します。特に結露や水分による影響を確認します。
  • 方法:
    • 試験片を高温・高湿環境に晒し、その後急速に冷却します。このサイクルを繰り返します。
    • 試験後、表面の膨れ、ひび割れ、強度変化などを評価します。
  • 使用機械:
    • Thermotron Environmental Test Chamber: 温度や湿度の急変に対応するためのチャンバーで、樹脂やプラスチックの耐候性を評価するために使用されます。

4. 酸雨試験(Acid Rain Test)

  • 概要: 酸性の水溶液を使って、酸雨が樹脂やプラスチックに与える影響を評価します。これは特に屋外の構造物や自動車部品に使用される材料の評価に重要です。
  • 方法:
    • 試験片に硫酸や硝酸を含む酸性溶液を噴霧します。
    • 一定期間ごとに試験片の物理的性質(引張強度、硬度)や表面状態を確認します。
  • 使用機械:
    • Cleveland Condensing Humidity Cabinet: 酸性の湿気や水噴霧を再現し、材料の劣化を評価するために使用されます。

5. 塩水噴霧試験(Salt Spray Test)

  • 概要: 海岸近くや冬季の道路で使用されるプラスチックが塩分に晒される環境でどのように劣化するかを評価します。
  • 方法:
    • 塩化ナトリウム水溶液を試験片に連続的に噴霧します。
    • 試験片の腐食や変色、強度低下などを観察します。
  • 使用機械:
    • ASC Salt Spray Chamber: 塩水噴霧の条件を正確に再現するために使用されます。

6. 色彩安定性試験(Color Stability Test)

  • 概要: 樹脂やプラスチックが屋外環境でどの程度色を保持できるかを評価します。紫外線や温度変化が色彩に与える影響を確認します。
  • 方法:
    • 色彩測定機を使用して、試験片の色を定期的に測定します。
    • 紫外線や可視光線に晒した後、色の変化を評価します。
  • 使用機械:
    • X-Rite Spectrophotometer: 色彩を高精度で測定し、色の安定性を評価するために使用されます。

まとめ

樹脂やプラスチックの耐候性試験は、製品が屋外でどのように劣化するかを予測するために不可欠です。これらの試験は、材料の選定や製品設計において重要な役割を果たします。また、各試験には専用の機械が使用され、試験条件を正確に再現することで、より信頼性の高いデータが得られます。

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