JP6963119B2 - 熱力学的平衡状態の予測装置、予測方法、及び予測プログラム - Google Patents
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Description
前記対象材料の設計条件に係る説明変数の入力に基づいて、前記熱力学的平衡状態に係る目的変数を出力するモデルと、
所定の設計条件の入力と、該設計条件に基づき生じ得る前記熱力学的平衡状態の出力とを含む学習用データを作成する学習用データ作成部と、
前記学習用データ作成部により作成された前記学習用データを用いて、前記モデルの入出力関係が前記学習用データの入出力関係に近づくように機械学習を行うモデル学習部と、
前記対象材料の熱力学的平衡状態の予測に用いる予測用説明変数を設定する説明変数設定部と、
前記モデル学習部による機械学習が済んだ前記モデルへの前記予測用説明変数の入力に基づき、前記熱力学的平衡状態の予測結果である予測用目的変数を前記モデルから出力する予測部と、
を備える予測装置。
前記モデル学習部はディープラーニングを用いて前記モデルの学習を行う、
[1]または[2]に記載の予測装置。
前記多層ニューラルネットワークの出力層のニューロンにはソフトマックス関数が用いられる、
[3]に記載の予測装置。
[1]〜[4]のいずれか1項に記載の予測装置。
前記説明変数が前記アルミニウム合金の組成及び製造条件を含み、
前記目的変数が前記アルミニウム合金の熱力学的平衡状態での相分率を含む、
[1]〜[5]のいずれか1項に記載の予測装置。
対象材料の熱力学的平衡状態の予測方法であって、
前記対象材料の設計条件に係る説明変数の入力に基づいて、前記熱力学的平衡状態に係る目的変数を出力するモデルに関して、所定の設計条件の入力と、該設計条件に基づき生じ得る前記熱力学的平衡状態の出力とを含む学習用データを作成する学習用データ作成ステップと、
前記学習用データ作成ステップにて作成された前記学習用データを用いて、前記モデルの入出力関係が前記学習用データの入出力関係に近づくように機械学習を行うモデル学習ステップと、
前記対象材料の熱力学的平衡状態の予測に用いる予測用説明変数を設定する説明変数設定ステップと、
前記説明変数設定ステップにて設定された前記予測用説明変数の、前記モデル学習ステップにて機械学習が済んだ前記モデルへの入力に基づき、前記熱力学的平衡状態の予測結果である予測用目的変数を前記モデルから出力する予測ステップと、
を含む予測方法。
前記対象材料の設計条件に係る説明変数の入力に基づいて、前記熱力学的平衡状態に係る目的変数を出力するモデルに関して、所定の設計条件の入力と、該設計条件に基づき生じ得る前記熱力学的平衡状態の出力とを含む学習用データを作成する学習用データ作成機能と、
前記学習用データ作成機能により作成された前記学習用データを用いて、前記モデルの入出力関係が前記学習用データの入出力関係に近づくように機械学習を行うモデル学習機能と、
前記対象材料の熱力学的平衡状態の予測に用いる予測用説明変数を設定する説明変数設定機能と、
前記説明変数設定機能により設定された前記予測用説明変数の、前記モデル学習機能により機械学習が済んだ前記モデルへの入力に基づき、前記熱力学的平衡状態の予測結果である予測用目的変数を前記モデルから出力する予測機能と、
をコンピュータに実現させるための予測プログラム。
2 モデル
3 学習用データ作成部
4 モデル学習部
5 説明変数設定部
6 予測部
7 状態図表示部
Claims (8)
- 対象材料の熱力学的平衡状態の予測装置であって、
前記対象材料の設計条件に係る説明変数の入力に基づいて、前記熱力学的平衡状態に係る目的変数を出力するモデルと、
所定の設計条件の入力と、該設計条件に基づき生じ得る前記熱力学的平衡状態の出力とを含む学習用データを作成する学習用データ作成部と、
前記学習用データ作成部により作成された前記学習用データを用いて、前記モデルの入出力関係が前記学習用データの入出力関係に近づくように機械学習を行うモデル学習部と、
前記対象材料の熱力学的平衡状態の予測に用いる予測用説明変数を設定する説明変数設定部と、
前記モデル学習部による機械学習が済んだ前記モデルへの前記予測用説明変数の入力に基づき、前記熱力学的平衡状態の予測結果である予測用目的変数を前記モデルから出力する予測部と、
を備える予測装置。 - 前記予測部により出力された前記予測用目的変数に基づき前記熱力学的平衡状態の状態図を作成して表示する状態図表示部を備える、請求項1に記載の予測装置。
- 前記モデルは多層ニューラルネットワークであり、
前記モデル学習部はディープラーニングを用いて前記モデルの学習を行う、
請求項1または2に記載の予測装置。 - 前記モデルの出力である前記目的変数は、前記対象材料の熱力学的平衡状態における相分率であり、
前記多層ニューラルネットワークの出力層のニューロンにはソフトマックス関数が用いられる、
請求項3に記載の予測装置。 - 前記学習用データ作成部は、前記設計条件の所定範囲の組合せから成る前記説明変数を作成し、CALPHAD法を用いて前記目的変数を算出して、前記作成した前記説明変数と前記算出した前記目的変数とを含む前記学習用データを作成する、
請求項1〜4のいずれか1項に記載の予測装置。 - 前記対象材料がアルミニウム合金であり、
前記説明変数が前記アルミニウム合金の組成及び製造条件を含み、
前記目的変数が前記アルミニウム合金の熱力学的平衡状態での相分率を含む、
請求項1〜5のいずれか1項に記載の予測装置。 - コンピュータが実行する、対象材料の熱力学的平衡状態の予測方法であって、
前記対象材料の設計条件に係る説明変数の入力に基づいて、前記熱力学的平衡状態に係る目的変数を出力するモデルに関して、所定の設計条件の入力と、該設計条件に基づき生じ得る前記熱力学的平衡状態の出力とを含む学習用データを作成する学習用データ作成ステップと、
前記学習用データ作成ステップにて作成された前記学習用データを用いて、前記モデルの入出力関係が前記学習用データの入出力関係に近づくように機械学習を行うモデル学習ステップと、
前記対象材料の熱力学的平衡状態の予測に用いる予測用説明変数を設定する説明変数設定ステップと、
前記説明変数設定ステップにて設定された前記予測用説明変数の、前記モデル学習ステップにて機械学習が済んだ前記モデルへの入力に基づき、前記熱力学的平衡状態の予測結果である予測用目的変数を前記モデルから出力する予測ステップと、
を含む予測方法。 - 対象材料の熱力学的平衡状態の予測プログラムであって、
前記対象材料の設計条件に係る説明変数の入力に基づいて、前記熱力学的平衡状態に係る目的変数を出力するモデルに関して、所定の設計条件の入力と、該設計条件に基づき生じ得る前記熱力学的平衡状態の出力とを含む学習用データを作成する学習用データ作成機能と、
前記学習用データ作成機能により作成された前記学習用データを用いて、前記モデルの入出力関係が前記学習用データの入出力関係に近づくように機械学習を行うモデル学習機能と、
前記対象材料の熱力学的平衡状態の予測に用いる予測用説明変数を設定する説明変数設定機能と、
前記説明変数設定機能により設定された前記予測用説明変数の、前記モデル学習機能により機械学習が済んだ前記モデルへの入力に基づき、前記熱力学的平衡状態の予測結果である予測用目的変数を前記モデルから出力する予測機能と、
をコンピュータに実現させるための予測プログラム。
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