JP7190615B1 - 材料特性予測方法及びモデル生成方法 - Google Patents
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Abstract
Description
前記対象材料の材料組成または製造条件に係る情報を含む説明変数と、前記対象材料の材料特性に係る情報を含む目的変数との対応関係を機械学習により取得した学習済みモデルを設定するモデル設定ステップと、
前記モデル設定ステップにて設定された前記学習済みモデルに、材料特性を予測したい対象材料に関する説明変数を入力して、前記説明変数の情報に係る目的変数を出力して、前記目的変数に基づき前記予測したい対象材料の前記材料特性を予測する予測ステップと、
を含み、
前記説明変数は、前記目的変数に含まれる材料特性の測定時の温度である材料特性評価温度と、前記材料特性の測定までに前記材料特性評価温度が保持された時間である評価温度保持時間と、の少なくとも一方に係る情報をさらに含む、
材料特性予測方法。
[1]に記載の材料特性予測方法。
前記ニューラルネットワークの活性化関数に、双曲線正接関数またはシグモイド関数を含むS字形関数が用いられる、
[2]に記載の材料特性予測方法。
[1]に記載の材料特性予測方法。
前記カーネル法のカーネル関数に逆正弦関数が用いられる、
[4]に記載の材料特性予測方法。
前記対象材料の材料組成または製造条件に係る情報を含む説明変数と、前記対象材料の材料特性に係る情報を含む目的変数との対応関係を機械学習により取得した学習済みモデルを設定するモデル設定機能と、
前記モデル設定機能により設定された前記学習済みモデルに、材料特性を予測したい対象材料に関する説明変数を入力して、前記説明変数の情報に係る目的変数を出力して、前記目的変数に基づき前記予測したい対象材料の前記材料特性を予測する予測機能と、
をコンピュータに実現させ、
前記説明変数は、前記目的変数に含まれる材料特性の測定時の温度である材料特性評価温度と、前記材料特性の測定までに前記材料特性評価温度が保持された時間である評価温度保持時間と、の少なくとも一方に係る情報をさらに含む、
材料特性予測プログラム。
前記対象材料の材料組成または製造条件に係る情報を含む説明変数と、前記対象材料の材料特性に係る情報を含む目的変数との対応関係を機械学習により取得した学習済みモデルと、
前記学習済みモデルに、材料特性を予測したい対象材料に関する説明変数を入力して、前記説明変数の情報に係る目的変数の情報を出力して、前記目的変数に基づき前記予測したい対象材料の前記材料特性を予測する予測部と、
を備え、
前記説明変数は、前記目的変数に含まれる材料特性の測定時の温度である材料特性評価温度と、前記材料特性の測定までに前記材料特性評価温度が保持された時間である評価温度保持時間と、の少なくとも一方に係る情報をさらに含む、
材料特性予測装置。
前記対象材料の材料組成または製造条件と、材料特性と、前記材料特性を測定したときの測定条件と、に係る情報を含む教師データセットを取得する教師データ作成ステップと、
前記教師データ作成ステップにて作成された前記教師データセットを用いて、前記材料組成または製造条件、及び前記測定条件に係る情報を前記モデルの入力とし、前記材料特性に係る情報を前記モデルの出力として、前記モデルの入出力関係が前記教師データセットの入出力関係に近づくように機械学習を行い、学習済みモデルを生成するモデル学習ステップと、
を含み、
前記測定条件は、前記モデルの出力に含まれる材料特性の測定時の温度である材料特性評価温度と、前記材料特性の測定までに前記材料特性評価温度が保持された時間である評価温度保持時間と、の少なくとも一方を含む、
モデル生成方法。
前記対象材料の材料組成または製造条件と、材料特性と、前記材料特性を測定したときの測定条件と、に係る情報を含む教師データセットを取得する教師データ作成機能と、
前記教師データ作成機能により作成された前記教師データセットを用いて、前記材料組成または製造条件、及び前記測定条件に係る情報を前記モデルの入力とし、前記材料特性に係る情報を前記モデルの出力として、前記モデルの入出力関係が前記教師データセットの入出力関係に近づくように機械学習を行い、学習済みモデルを生成するモデル学習機能と、
をコンピュータに実現させ、
前記測定条件は、前記モデルの出力に含まれる材料特性の測定時の温度である材料特性評価温度と、前記材料特性の測定までに前記材料特性評価温度が保持された時間である評価温度保持時間と、の少なくとも一方を含む、
モデル生成プログラム。
前記対象材料の材料組成または製造条件と、材料特性と、前記材料特性を測定したときの測定条件と、に係る情報を含む教師データセットを作成する教師データ作成部と、
前記教師データ作成部により作成された前記教師データセットを用いて、前記材料組成または製造条件、及び前記測定条件に係る情報を前記モデルの入力とし、前記材料特性に係る情報を前記モデルの出力として、前記モデルの入出力関係が前記教師データセットの入出力関係に近づくように機械学習を行い、学習済みモデルを生成するモデル学習部と、を備え、
前記測定条件は、前記モデルの出力に含まれる材料特性の測定時の温度である材料特性評価温度と、前記材料特性の測定までに前記材料特性評価温度が保持された時間である評価温度保持時間と、の少なくとも一方を含む、
モデル生成装置。
下記のように実施例1、比較例1を設定し、予測モデルの入力情報への材料特性評価温度と評価温度保持時間の追加有無による材料特性の予測精度への影響を検証した。
図9は、予測モデルの学習と予測に用いた検証用データセットを示す図である。図9に示すように、検証用データセットして、図6に示した公開データベースから取得したデータを用いて、材料組成(Si、Feなど)、製造条件(焼鈍、人工時効など)、測定条件(材料特性評価温度及び評価温度保持時間)、材料特性(引張強度、0.2%耐力)が関連付けられるデータセットを1組として、246組の検証用データセットを作成した。図9に示すように、検証用データセットには、室温、-80℃、-28℃、100℃、149℃、204℃、260℃、316℃、371℃の9種類の材料特性評価温度のデータなどが含まれる。
図11は、比較例1において用いた予測モデル30の構成を示す図である。図11に示すように、図2を参照して説明した本実施形態の予測モデル11A、すなわち三層ニューラルネットワークの入力情報から、材料特性評価温度及び評価温度保持時間を除外するモデルを作成した。すなわち、予測モデル30の入力層に入力される説明変数としては、図9に示した検証用データセットの「材料組成」、及び「製造条件」のみを含み、「測定条件」は含まれない。すなわち、予測モデル30の入力層のノード数は19ノードである。予測モデル30の出力層から出力される目的変数としては、図9に示した検証用データセットの「材料特性」の2つ(引張強度、0.2%耐力)を、9種類の材料特性評価温度別に含む。すなわち、予測モデル30の出力層のノード数は2×9=18ノードである。中間層の活性化関数には双曲線正接関数を適用し、出力層の活性化関数には線形関数を適用した。比較例1のニューラルネットワークの構造では、入力の値1組に対して、出力ノードの値の全て(9組)が揃っている場合にしか学習・予測に使用することができないので、カテゴリー1のデータのみ学習と予測に用いることができる。ここでは、予測用データは実施例1で用いたものと同一の27組のカテゴリー1データを用い、学習用データは残り36組のカテゴリー1データを用いる。
下記のように実施例2、3及び実施例4、5を設定し、予測モデルの活性化関数の変更による材料特性の予測精度への影響を検証した。
図9に示した検証用データセットを用いて、図10に示した予測モデル11Aの材料特性評価温度に対する内挿予測を行った。具体的には、246組の検証用データセットを、75%(185組)の学習用データと、25%(61組)の予測用データとにランダムに分割した。活性化関数には双曲線正接関数を適用した。
活性化関数にシグモイド関数を適用したこと以外は、実施例2と同様に内挿予測と外挿予測を行った。
活性化関数に線形関数を適用したこと以外は、実施例2と同様に内挿予測と外挿予測を行った。
活性化関数に正規化線形ユニット関数を適用したこと以外は、実施例2と同様に内挿予測と外挿予測を行った。
11 学習済みモデル
11A 予測モデル
12 予測部
20 モデル生成装置
21 教師データ作成部
22 モデル学習部
Claims (10)
- 対象材料の材料特性を予測するための材料特性予測方法であって、
前記対象材料の材料組成または製造条件に係る情報を含む説明変数と、前記対象材料の材料特性に係る情報を含む目的変数との対応関係を機械学習により取得した学習済みモデルを設定するモデル設定ステップと、
前記モデル設定ステップにて設定された前記学習済みモデルに、材料特性を予測したい対象材料に関する説明変数を入力して、前記説明変数の情報に係る目的変数を出力して、前記目的変数に基づき前記予測したい対象材料の前記材料特性を予測する予測ステップと、
を含み、
前記説明変数は、前記目的変数に含まれる材料特性の測定時の温度である材料特性評価温度と、前記材料特性の測定までに前記材料特性評価温度が保持された時間である評価温度保持時間と、の少なくとも一方に係る情報をさらに含む、
材料特性予測方法。 - 前記学習済みモデルがニューラルネットワークである、
請求項1に記載の材料特性予測方法。 - 前記予測ステップにおいて予測される前記材料特性は、金属材料、ポリマー材料、またはガラス材料における、前記材料特性評価温度または前記評価温度保持時間に応じてS字形に変動する特性であり、
前記ニューラルネットワークの活性化関数に、双曲線正接関数またはシグモイド関数を含むS字形関数が用いられる、
請求項2に記載の材料特性予測方法。 - 前記学習済みモデルの機械学習手法としてカーネル法を適用した手法が用いられる、
請求項1に記載の材料特性予測方法。 - 前記予測ステップにおいて予測される前記材料特性は、金属材料、ポリマー材料、またはガラス材料における、前記材料特性評価温度または前記評価温度保持時間に応じてS字形に変動する特性であり、
前記カーネル法のカーネル関数に逆正弦関数が用いられる、
請求項4に記載の材料特性予測方法。 - 対象材料の材料特性を予測するための材料特性予測プログラムであって、
前記対象材料の材料組成または製造条件に係る情報を含む説明変数と、前記対象材料の材料特性に係る情報を含む目的変数との対応関係を機械学習により取得した学習済みモデルを設定するモデル設定機能と、
前記モデル設定機能により設定された前記学習済みモデルに、材料特性を予測したい対象材料に関する説明変数を入力して、前記説明変数の情報に係る目的変数を出力して、前記目的変数に基づき前記予測したい対象材料の前記材料特性を予測する予測機能と、
をコンピュータに実現させ、
前記説明変数は、前記目的変数に含まれる材料特性の測定時の温度である材料特性評価温度と、前記材料特性の測定までに前記材料特性評価温度が保持された時間である評価温度保持時間と、の少なくとも一方に係る情報をさらに含む、
材料特性予測プログラム。 - 対象材料の材料特性を予測するための材料特性予測装置であって、
前記対象材料の材料組成または製造条件に係る情報を含む説明変数と、前記対象材料の材料特性に係る情報を含む目的変数との対応関係を機械学習により取得した学習済みモデルと、
前記学習済みモデルに、材料特性を予測したい対象材料に関する説明変数を入力して、前記説明変数の情報に係る目的変数の情報を出力して、前記目的変数に基づき前記予測したい対象材料の前記材料特性を予測する予測部と、
を備え、
前記説明変数は、前記目的変数に含まれる材料特性の測定時の温度である材料特性評価温度と、前記材料特性の測定までに前記材料特性評価温度が保持された時間である評価温度保持時間と、の少なくとも一方に係る情報をさらに含む、
材料特性予測装置。 - 対象材料の材料特性を予測するためのモデルを生成するためのモデル生成方法であって、
前記対象材料の材料組成または製造条件と、材料特性と、前記材料特性を測定したときの測定条件と、に係る情報を含む教師データセットを取得する教師データ作成ステップと、
前記教師データ作成ステップにて作成された前記教師データセットを用いて、前記材料組成または製造条件、及び前記測定条件に係る情報を前記モデルの入力とし、前記材料特性に係る情報を前記モデルの出力として、前記モデルの入出力関係が前記教師データセットの入出力関係に近づくように機械学習を行い、学習済みモデルを生成するモデル学習ステップと、
を含み、
前記測定条件は、前記モデルの出力に含まれる材料特性の測定時の温度である材料特性評価温度と、前記材料特性の測定までに前記材料特性評価温度が保持された時間である評価温度保持時間と、の少なくとも一方を含む、
モデル生成方法。 - 対象材料の材料特性を予測するためのモデルを生成するためのモデル生成プログラムであって、
前記対象材料の材料組成または製造条件と、材料特性と、前記材料特性を測定したときの測定条件と、に係る情報を含む教師データセットを取得する教師データ作成機能と、
前記教師データ作成機能により作成された前記教師データセットを用いて、前記材料組成または製造条件、及び前記測定条件に係る情報を前記モデルの入力とし、前記材料特性に係る情報を前記モデルの出力として、前記モデルの入出力関係が前記教師データセットの入出力関係に近づくように機械学習を行い、学習済みモデルを生成するモデル学習機能と、
をコンピュータに実現させ、
前記測定条件は、前記モデルの出力に含まれる材料特性の測定時の温度である材料特性評価温度と、前記材料特性の測定までに前記材料特性評価温度が保持された時間である評価温度保持時間と、の少なくとも一方を含む、
モデル生成プログラム。 - 対象材料の材料特性を予測するためのモデルを生成するためのモデル生成装置であって、
前記対象材料の材料組成または製造条件と、材料特性と、前記材料特性を測定したときの測定条件と、に係る情報を含む教師データセットを作成する教師データ作成部と、
前記教師データ作成部により作成された前記教師データセットを用いて、前記材料組成または製造条件、及び前記測定条件に係る情報を前記モデルの入力とし、前記材料特性に係る情報を前記モデルの出力として、前記モデルの入出力関係が前記教師データセットの入出力関係に近づくように機械学習を行い、学習済みモデルを生成するモデル学習部と、
を備え、
前記測定条件は、前記モデルの出力に含まれる材料特性の測定時の温度である材料特性評価温度と、前記材料特性の測定までに前記材料特性評価温度が保持された時間である評価温度保持時間と、の少なくとも一方を含む、
モデル生成装置。
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