JP2023183283A - 熱硬化性エポキシ樹脂組成物の探索方法、情報処理装置、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
情報処理装置が実行する熱硬化性エポキシ樹脂組成物の探索方法であって、
熱硬化性エポキシ樹脂組成物に係る実績データを用いて、複数の目的変数に各々対応した複数の予測モデルを訓練するステップと、
前記複数の予測モデルを用いた逆解析により、所望の物性バランスを有する熱硬化性エポキシ樹脂組成物を探索するステップと、
を含み、
前記実績データは、熱硬化性エポキシ樹脂に係るポリマー組成と、構造式と、エポキシ当量と、配合条件とを含み、
前記目的変数は、曲げ弾性率と、曲げ歪みと、曲げ強度と、ガラス転移温度とを含む。
前記複数の予測モデルを訓練するステップにおいて、前記実績データに基づき特徴量を算出し、該特徴量を前記複数の予測モデルの説明変数として用いる。
前記特徴量は、分子指紋又は分子記述子の少なくとも一方を含む。
前記特徴量はさらに、熱硬化性エポキシ樹脂に係る酸素原子間距離を含む。
前記実績データは所定用途で使用される熱硬化性エポキシ樹脂組成物の実績データと、前記所定用途以外で使用される熱硬化性エポキシ樹脂組成物の実績データとを含み、
前記複数の予測モデルを訓練するステップにおいて、
前記所定用途以外で使用される熱硬化性エポキシ樹脂組成物の実績データを用いて前記複数の予測モデルを訓練した後に、前記所定用途で使用される熱硬化性エポキシ樹脂組成物の実績データを用いて前記複数の予測モデルを再学習させる。
制御部を備える熱硬化性エポキシ樹脂組成物の探索をする情報処理装置であって、
前記制御部は、
熱硬化性エポキシ樹脂組成物に係る実績データを用いて、複数の目的変数に各々対応した複数の予測モデルを訓練し、
前記複数の予測モデルを用いた逆解析により、所望の物性バランスを有する熱硬化性エポキシ樹脂組成物を探索し、
前記実績データは、熱硬化性エポキシ樹脂に係るポリマー組成と、構造式と、エポキシ当量と、配合条件とを含み、
前記目的変数は、曲げ弾性率と、曲げ歪みと、曲げ強度と、ガラス転移温度とを含む。
コンピュータに、
熱硬化性エポキシ樹脂組成物に係る実績データを用いて、複数の目的変数に各々対応した複数の予測モデルを訓練することと、
前記複数の予測モデルを用いた逆解析により、所望の物性バランスを有する熱硬化性エポキシ樹脂組成物を探索することと、を実行させ、
前記実績データは、熱硬化性エポキシ樹脂に係るポリマー組成と、構造式と、エポキシ当量と、配合条件とを含み、
前記目的変数は、曲げ弾性率と、曲げ歪みと、曲げ強度と、ガラス転移温度とを含む。
次に、情報処理装置10の各構成について詳細に説明する。情報処理装置10は、ユーザによって使用される任意の装置である。例えばパーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、汎用の電子機器、又は専用の電子機器が、情報処理装置10として採用可能である。
図3及び図4を参照して、本実施形態に係る情報処理装置10の動作について説明する。図3は本実施形態に係る情報処理装置10が実行する学習処理及び再学習処理の一例を示すフローチャートである。図4は本実施形態に係る情報処理装置10が実行する探索処理を示すフローチャートである。はじめに図3を参照して、情報処理装置10が実行する学習処理及び再学習処理の一例を示す。
11 制御部
12 記憶部
13 入力部
14 出力部
100 実績データ
110 他用途の実績データ
120 所定用途の実績データ
210、220 特徴量
310 学習処理
320 再学習処理
400 予測モデル
Claims (7)
- 情報処理装置が実行する熱硬化性エポキシ樹脂組成物の探索方法であって、
熱硬化性エポキシ樹脂組成物に係る実績データを用いて、複数の目的変数に各々対応した複数の予測モデルを訓練するステップと、
前記複数の予測モデルを用いた逆解析により、所望の物性バランスを有する熱硬化性エポキシ樹脂組成物を探索するステップと、
を含み、
前記実績データは、熱硬化性エポキシ樹脂に係るポリマー組成と、構造式と、エポキシ当量と、配合条件とを含み、
前記目的変数は、曲げ弾性率と、曲げ歪みと、曲げ強度と、ガラス転移温度とを含む、熱硬化性エポキシ樹脂組成物の探索方法。 - 請求項1に記載の探索方法であって、
前記複数の予測モデルを訓練するステップにおいて、前記実績データに基づき特徴量を算出し、該特徴量を前記複数の予測モデルの説明変数として用いる、熱硬化性エポキシ樹脂組成物の探索方法。 - 前記特徴量は、分子指紋又は分子記述子の少なくとも一方を含む、請求項2に記載の熱硬化性エポキシ樹脂組成物の探索方法。
- 請求項3に記載の熱硬化性エポキシ樹脂組成物の探索方法であって、
前記特徴量はさらに、熱硬化性エポキシ樹脂に係る酸素原子間距離を含む、熱硬化性エポキシ樹脂組成物の探索方法。 - 請求項1から4の何れか一項に記載の熱硬化性エポキシ樹脂組成物の探索方法であって、
前記実績データは所定用途で使用される熱硬化性エポキシ樹脂組成物の実績データと、前記所定用途以外で使用される熱硬化性エポキシ樹脂組成物の実績データとを含み、
前記複数の予測モデルを訓練するステップにおいて、
前記所定用途以外で使用される熱硬化性エポキシ樹脂組成物の実績データを用いて前記複数の予測モデルを訓練した後に、前記所定用途で使用される熱硬化性エポキシ樹脂組成物の実績データを用いて前記複数の予測モデルを再学習させる、熱硬化性エポキシ樹脂組成物の探索方法。 - 制御部を備える熱硬化性エポキシ樹脂組成物の探索をする情報処理装置であって、
前記制御部は、
熱硬化性エポキシ樹脂組成物に係る実績データを用いて、複数の目的変数に各々対応した複数の予測モデルを訓練し、
前記複数の予測モデルを用いた逆解析により、所望の物性バランスを有する熱硬化性エポキシ樹脂組成物を探索し、
前記実績データは、熱硬化性エポキシ樹脂に係るポリマー組成と、構造式と、エポキシ当量と、配合条件とを含み、
前記目的変数は、曲げ弾性率と、曲げ歪みと、曲げ強度と、ガラス転移温度とを含む、情報処理装置。 - コンピュータに、
熱硬化性エポキシ樹脂組成物に係る実績データを用いて、複数の目的変数に各々対応した複数の予測モデルを訓練することと、
前記複数の予測モデルを用いた逆解析により、所望の物性バランスを有する熱硬化性エポキシ樹脂組成物を探索することと、を実行させ、
前記実績データは、熱硬化性エポキシ樹脂に係るポリマー組成と、構造式と、エポキシ当量と、配合条件とを含み、
前記目的変数は、曲げ弾性率と、曲げ歪みと、曲げ強度と、ガラス転移温度とを含む、熱硬化性エポキシ樹脂組成物を探索するプログラム。
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