JP7243907B1 - 物理量推定システム、近似関数生成装置、物理量推定装置、プログラム、記録媒体および物理量推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複合材料に対する物理量の値を高精度に推定する。【解決手段】第１複合材料に含まれる構成材料の第１配合割合と第１複合材料に含まれる構成材料に対応した第１特性値とに基づいて算出された第１合成特性値だけでなく、第１複合材料に含まれる構成材料の第１配合情報も近似関数の入力パラメータ（説明変数）に使用して、第１複合材料に対する物理量の値（目的変数）を推定する。【選択図】図７

Description

本発明は、物理量推定システム、近似関数生成装置、物理量推定装置、プログラム、記録媒体および物理量推定技術に関し、例えば、樹脂複合材料の配合割合に応じた物理量の値を推定する技術に適用して有効な技術に関する。

特開２０１８－１５６６８９号公報（特許文献１）には、人工知能を活用して、複合材料の物性を推定する技術が記載されている。

特開２０１８－１５６６８９号公報

近年、複数種類の樹脂や配合剤を複合化することにより、樹脂自体の特性に新たな性能を付与した複合材料が開発されている。この点に関し、新規な複合材料の開発には、複合材料が所望の特性を有するまで各組成物の組成比を調整しながら材料開発を行う必要がある。このことから、複合材料の開発には、膨大なコストがかかる。したがって、複合材料開発の効率化を図る観点から、実験計画段階で実験すべき複合材料の物理量をある程度推定できることが望ましい。ところが、例えば、電線被覆材料用の複合材料は、配合剤の種類が多く、また、配合組成比によって物理量の値が大きく変化することがある。このことから、複合材料に対する物理量の値を推定することは難しい。以上のことから、複合材料に対する物理量の値を高精度に推定できる技術が望まれている。

一実施の形態における物理量推定システムは、複数の異なる材料に属する２以上の材料を構成材料として含む複合材料に対する物理量の値を推定する物理量推定システムである。この物理量推定システムは、物理量の値が未知である第１複合材料の第１合成特性値および第１複合材料に含まれる構成材料の材料名と第１配合割合を含む第１配合情報を入力すると、第１複合材料に対する物理量の値を出力する近似関数を生成する近似関数生成部と、第１複合材料に含まれる構成材料の第１配合割合と第１複合材料に含まれる構成材料に対応した第１特性値とに基づいて、第１複合材料の第１合成特性値を算出する合成特性値算出部と、第１合成特性値と第１配合情報と近似関数とに基づいて、第１複合材料に対する前記物理量の値を推定する物理量推定部と、を備える。

一実施の形態における近似関数生成装置は、複数の異なる材料に属する２以上の材料を構成材料として含む複合材料に対する物理量の値を推定する物理量推定システムの構成要素となる近似関数生成装置である。この近似関数生成装置は、物理量の値が未知である第１複合材料の第１合成特性値および第１複合材料に含まれる構成材料の材料名と第１配合割合を含む第１配合情報を入力すると、第１複合材料に対する物理量の値を出力する近似関数を生成する近似関数生成部を備える。ここで、第１合成特性値は、第１複合材料に含まれる構成材料の第１配合割合と第１複合材料に含まれる構成材料に対応した第１特性値とに基づいて算出される値である。

一実施の形態におけるプログラムは、複数の異なる材料に属する２以上の材料を構成材料として含む複合材料に対する物理量の値を推定する処理をコンピュータに実行させるプログラムである。このプログラムは、物理量の値が未知である第１複合材料の第１合成特性値および第１複合材料に含まれる構成材料の材料名と第１配合割合を含む第１配合情報を入力すると、第１複合材料に対する物理量の値を出力する近似関数を生成する近似関数生成処理を備える。ここで、第１合成特性値は、第１複合材料に含まれる構成材料の第１配合割合と第１複合材料に含まれる構成材料に対応した第１特性値とに基づいて算出される値である。

一実施の形態における物理量推定装置は、複数の異なる材料に属する２以上の材料を構成材料として含む複合材料に対する物理量の値を推定する物理量推定システムの構成要素となる物理量推定装置である。この物理量推定装置は、物理量の値が未知である第１複合材料に含まれる構成材料の第１配合割合と第１複合材料に含まれる構成材料に対応した第１特性値とに基づいて、第１複合材料の第１合成特性値を算出する合成特性値算出部と、第１合成特性値と第１複合材料に含まれる構成材料の材料名と第１配合割合を含む第１配合情報と近似関数とに基づいて、第１複合材料に対する物理量の値を推定する物理量推定部と、を備える。ここで、近似関数とは、第１合成特性値および第１配合情報を入力すると、第１複合材料に対する物理量の値を出力する関数である。

一実施の形態におけるプログラムは、複数の異なる材料に属する２以上の材料を構成材料として含む複合材料に対する物理量の値を推定する処理をコンピュータに実行させるプログラムである。このプログラムは、物理量の値が未知である第１複合材料に含まれる構成材料の第１配合割合と第１複合材料に含まれる構成材料に対応した第１特性値とに基づいて、第１複合材料の第１合成特性値を算出する合成特性値算出処理と、第１合成特性値と第１複合材料に含まれる構成材料の材料名と第１配合割合を含む第１配合情報と近似関数とに基づいて、第１複合材料に対する物理量の値を推定する物理量推定処理と、を備える。ここで、近似関数とは、第１合成特性値および第１配合情報を入力すると、第１複合材料に対する物理量の値を出力する関数である。

一実施の形態における物理量推定方法は、複数の異なる材料に属する２以上の材料を構成材料として含む複合材料に対する物理量の値をコンピュータが推定する物理量推定方法である。この物理量推定方法は、物理量の値が未知である第１複合材料の第１合成特性値および第１複合材料に含まれる構成材料の材料名と第１配合割合を含む第１配合情報を入力すると、第１複合材料に対する物理量の値を出力する近似関数をコンピュータの近似関数生成部が生成する近似関数生成工程と、コンピュータの合成特性値算出部が第１複合材料に含まれる構成材料の第１配合割合と第１複合材料に含まれる構成材料に対応した第１特性値とに基づいて、第１複合材料の第１合成特性値を算出する合成特性値算出工程と、コンピュータの物理量推定部が第１合成特性値と第１配合情報と近似関数とに基づいて、第１複合材料に対する物理量の値を推定する物理量推定工程と、を備える。

一実施の形態によれば、複合材料に対する物理量の値を高精度に推定できる。

物理量推定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 物理量推定装置の機能を示す機能ブロック図である。 近似関数を生成するための機械学習を説明する図である。 近似関数の生成動作を説明するフローチャートである。 評価対象の複合材料に対する物理量の値を推定する動作を説明するフローチャートである。 物理量推定システムを物理量推定装置と近似関数生成装置から構成する例を示す機能ブロック図である。 近似関数を生成するための機械学習を説明する図である。 近似関数の生成動作を説明するフローチャートである。 評価対象の複合材料に対する物理量の値を推定する動作を説明するフローチャートである。 具体例における配合データと物理量データとを組み合わせたデータを示す表である。 具体例における合成関連データを示す表である。 物理量の値との対応が未知の評価対象となる第１複合材料の第１配合データを示す表である。 具体例における第１合成特性値を含むデータを示す表である。 具体例において物理量の値の推定結果を示す表である。 初期引張強さおよび初期伸びの検証結果を示すグラフである。 引張強さの老化残率の検証結果を示すグラフである。 引張強さおよび伸びの耐油残率に関する検証結果を示すグラフである。 引張強さおよび伸びの耐燃料残率に関する検証結果を示すグラフである。 低温伸びに関する検証結果を示すグラフである。

実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。なお、図面をわかりやすくするために平面図であってもハッチングを付す場合がある。

（基本コンセプト）
本実施の形態における技術的思想は、複数種類の樹脂や配合剤を複合化した複合材料での配合割合に対応する物理量の値を推定する物理量推定システムに関する思想である。

ここで、複合材料は、例えば、樹脂や配合剤を含む電線被覆材料を挙げることができ、物理量としては、例えば、複合材料の伸びや引張強さを挙げることができる。

樹脂は、例えば、高密度ポリエチレン、低密度ポリエチレン、エチレンアクリル酸共重合体などのポリオレフィンや、塩素化ポリエチレンなどのエラストマである。一方、配合剤としては、例えば、タルク、炭酸カルシウム、シリカなどのフィラー、可塑剤、架橋剤および安定剤を挙げることができる。ただし、複合材料を構成する樹脂や配合剤などの組成物の種類や数は、限定されるものではない。

なお、本実施の形態における技術的思想は、複数種類の樹脂や配合剤を複合化した複合材料だけでなく、複数種類の磁性体材料を複合化した複合材料にも適用可能であり、物理量としては、例えば、磁化率や磁場（磁界、磁束密度）の強さを挙げることができる。

＜関連技術の説明＞
まず、配合割合に対応する物理量の値を推定する物理量推定システムに関する関連技術について説明する。本明細書でいう「関連技術」とは、公知技術ではないが、本発明者が見出した課題を有する技術であって、本願発明の前提となる技術である。

例えば、物理量推定システムとして、複合材料を構成する構成材料の材料名と構成材料の配合割合を入力すると、この複合材料の物理量の値を出力する近似関数に基づいて、複合材料の物理量の値を推定する関連技術が考えられる。この関連技術では、例えば、構成材料の材料名および構成材料の配合割合とこの配合割合に対応する物理量の値が既知のデータを教師データとして、入力を材料名および配合割合とするとともに出力を物理量の値とする近似関数を生成する。

ところが、関連技術では、物理量の値の推定対象が、近似関数を生成するために使用した教師データに含まれる構成材料に限定される。すなわち、近似関数を生成するために使用されなかった構成材料が、評価対象となる複合材料に含まれている場合、この複合材料の物理量の値の推定精度が低下する。なぜなら、関連技術では、近似関数の入力パラメータを構成材料の材料名としていることから、入力パラメータの合成を行うことができないからである。この点についてわかりやすく説明する。

例えば、「高密度ポリエチレン」という材料名に対して「１００」という物理量の値を関係付けたデータと、「低密度ポリエチレン」という材料名に対して「２００」という物理量の値を関係付けたデータを教師データとして、関連技術の近似関数を生成したとする。

この場合、例えば、複合材料の構成材料として「高密度ポリエチレン」と「低密度ポリエチレン」とを含み、構成材料の配合割合が５０：５０である複合材料に対する物理量の値を関連技術で生成された近似関数を使用して推定することを考える。

まず、関連技術において、複合材料に対する入力パラメータを得るために、複合材料を構成する構成材料に対する入力パラメータを合成することを考えると、「高密度ポリエチレン」×０．５＋「低密度ポリエチレン」×０．５となり、「材料名」×「数値」という演算となることから、入力パラメータの合成という演算自体が意味をなさない。

ただし、「高密度ポリエチレン」という材料名に対して「１００」という物理量の値を関係付けたデータと、「低密度ポリエチレン」という材料名に対して「２００」という物理量の値を関係付けたデータを教師データとして使用している。このことから、この場合、入力パラメータの合成という演算を行わなくても、関連技術で生成された近似関数では、複合材料に対する物理量の値が、「１００」×０．５＋「２００」×０．５＝「１５０」と推定することができると想定される。つまり、関連技術では、教師データに使用された「高密度ポリエチレン」と「低密度ポリエチレン」とを含む複合材料に対しては、物理量の値を高精度に推定することができると考えられる。

これに対し、例えば、複合材料の構成材料として、「ポリオレフィン」と「高密度ポリエチレン」とを含み、構成材料の配合割合が７０：３０である複合材料に対する物理量の値を関連技術で生成された近似関数を使用して推定することを考える。

この場合も、まず、複合材料に対する入力パラメータを得るために、複合材料を構成する構成材料に対する入力パラメータを合成することを考えると、「ポリオレフィン」×０．７＋「高密度ポリエチレン」×０．３となり、「材料名」×「数値」という演算となることから、入力パラメータの合成という演算自体が意味をなさない。

さらに、この場合、複合材料の構成材料として、教師データに含まれていない「ポリオレフィン」が含まれている。この結果、関連技術で生成された近似関数では、「ポリオレフィン」に対する物理量の値を把握することが困難であるため、複合材料の物理量の値が、「？？？」×０．７＋「１００」×０．３となり、「ポリオレフィン」と「高密度ポリエチレン」とを含む複合材料に対して、物理量の値を高精度に推定することが困難となる。

これは、入力パラメータを材料名とする近似関数では、入力パラメータ同士の合成演算ということが意味をなさないことから、教師データに使用していない構成材料を含む複合材料に対する物理量の値の推定精度が低下するのである。

以上のことから、関連技術には、近似関数を生成するために使用されなかった構成材料を含む複合材料に対する物理量の値を精度良く推定する観点から改善の余地が存在する。

そこで、本実施の形態では、関連技術に存在する改善の余地に対する工夫を施している。以下では、この工夫を施した本実施の形態における技術的思想について説明する。

＜実施の形態における基本思想＞
まず、本発明者は、関連技術では、合成演算することが困難な材料名という入力パラメータを使用している結果、教師データに使用していない構成材料を含む複合材料に対する物理量の値の推定精度が低下することに問題の本質があることに着目した。そして、本発明者は、例えば、合成演算することが容易な構成材料に関する入力パラメータを使用すれば、教師データに使用していない構成材料を含む複合材料に対する物理量の値の推定精度を向上できるのではないかという知見を獲得した。

この点に関し、基本思想は、構成材料に関する入力パラメータとして数値で表されることができるパラメータを使用すれば、合成演算することが可能となることから、教師データに使用していない構成材料を含む複合材料に対する物理量の値の推定精度を向上できるという思想である。以下では、この点について具体的に説明する。

例えば、入力パラメータ「５０」に対して、物理量の値「１００」を関係付けるデータと、入力パラメータ「１００」に対して、物理量の値「１５０」を関係付けるデータを教師データとして、近似関数を生成したとする。

この点に関し、まず、例えば、複合材料の構成材料として、入力パラメータが「５０」の構成材料と入力パラメータが「１００」の構成材料とを含み、構成材料の配合割合が５０：５０である複合材料に対する物理量の値を上述した近似関数を使用して推定することを考える。この場合、複合材料に対する入力パラメータを得るために、複合材料を構成する構成材料に対する入力パラメータを合成することを考えると、「５０」×０．５＋「１００」×０．５＝「７５」となり、「数値」×「数値」という演算となることから、入力パラメータの合成という演算を容易に実行することができる。これにより、複合材料に対する入力パラメータ「７５」を得ることができることから、この入力パラメータ「７５」を基本思想における近似関数に入力することにより、複合材料に対する物理量の値を推定することができる。したがって、基本思想によれば、教師データに使用した構成材料を含む複合材料に対して、物理量の値を高精度に推定できることがわかる。

続いて、例えば、複合材料の構成材料として、入力パラメータが「５０」の構成材料と入力パラメータが「７５」の構成材料とを含み、構成材料の配合割合が５０：５０である複合材料に対する物理量の値を上述した近似関数を使用して推定することを考える。

この場合、複合材料の構成材料として、教師データに含まれていない入力パラメータ「７５」の構成材料が含まれている。ただし、基本思想では、入力パラメータとして数値で表されるパラメータを使用している。このため、基本思想では、複合材料に対する入力パラメータを得るために、複合材料を構成する構成材料に対する入力パラメータを合成することができる。具体的に、複合材料を構成する構成材料に対する入力パラメータを合成することを考えると、「５０」×０．５＋「７５」×０．５＝「６２．５」となり、「数値」×「数値」という演算となることから、入力パラメータの合成という演算を容易に実行することができる。これにより、複合材料に対する入力パラメータ「６２．５」を得ることができることから、この入力パラメータ「６２．５」を基本思想における近似関数に入力することにより、複合材料に対する物理量の値を推定することができる。したがって、基本思想によれば、教師データに使用しない新規構成材料を含む複合材料に対しても、物理量の値を高精度に推定できることがわかる。これは、基本思想では、構成材料に関する入力パラメータとして数値で表されることができるパラメータという、合成することが容易な入力パラメータを使用している結果である。このように、基本思想の本質は、構成材料に関する入力パラメータとして合成演算することが可能な数値を使用する点にある。

ここで、構成材料に関する入力パラメータとして数値で表されることができるパラメータとして、本発明者は、構成材料の特性値に着目している。

すなわち、本実施の形態における基本思想は、複合材料を構成する構成材料の特性値（数値）と構成材料の配合割合に基づいて生成された近似関数を使用することにより複合材料に対する物理量の値を推定する思想である。

この基本思想によれば、構成材料の特性値と構成材料の配合割合に基づいて生成された近似関数を使用することから、以下に示すような効果を得ることができる。

例えば、関連技術のように構成材料の材料名と構成材料の配合割合に基づいて生成された近似関数では、入力パラメータを構成材料の材料名と構成材料の配合割合としている。このことから、近似関数を生成するために使用されなかった新規構成材料が、評価対象となる複合材料の中に含まれる場合、近似関数を生成する際に使用された構成材料の材料名と新規構成材料の材料名との合成演算という概念が意味をなさないため、この複合材料に対する物理量の値の推定精度が低下することになる。すなわち、関連技術で生成された近似関数は、高精度に物理量の値を推定できる複合材料の適用範囲が狭くなる。

特に、関連技術では、近似関数を生成するために使用されなかった新規構成材料の材料名（新規材料名）がわかったとしても、対応する物理量の値がわからないと、関連技術で生成された近似関数では、評価対象となる複合材料に対する物理量を高精度に推定することはできない。言い換えれば、関連技術で生成された近似関数では、教師データに使用されている構成材料だけを含む複合材料でしか物理量を高精度に推定することはできない。

これに対し、本実施の形態における基本思想では、構成材料の特性値と構成材料の配合割合に基づいて近似関数を生成している。この場合、たとえ、評価対象となる複合材料の中に、近似関数を生成するために使用されなかった新規構成材料が含まれたとしても、この新規構成材料に対応する特性値がわかれば、複合材料に対する物理量の値を高精度に推定することができる。なぜなら、構成材料の特性値は、数値で表されることができるため、合成演算することが可能となるからである。

このように、基本思想で生成された近似関数の適用範囲は、関連技術で生成された近似関数の適用範囲よりも広く、たとえ、評価対象となる複合材料の中に、教師データに使用されなかった新規構成材料を含む場合であっても、複合材料に対する物理量を高精度に推定できる点で大きな技術的意義を有していることになる。すなわち、関連技術で生成された近似関数の適用範囲は教師データの範囲に限定されるが、基本思想で生成された近似関数の適用範囲は教師データの範囲に限定されない点で、基本思想は優れた技術的思想であるということができる。例えば、基本思想によると、近似関数を生成するために使用されなかった新規構成材料に対する特性値をデータベースとして蓄積することによって、近似関数の生成時には考慮されていなかった新規構成材料を含む複合材料に対する物理量を高精度に推定できる。さらには、基本思想における近似関数を使用することによって、データベースに蓄積されていない新規構成材料であっても、何らかの手段で、この新規構成材料の特性値を取得することができれば、新規構成材料を含む複合材料に対する物理量を高精度に推定できる点で、基本思想で生成された近似関数の活用範囲は大きい。

ここで、「特性値」とは、例えば、熱特性、機械特性、物性などをいう。例えば、熱特性には、融解熱、メルトフローレートなどが含まれる。また、物性には、比重が含まれる。一方、「物理量」とは、伸びや引張強さなどを想定している。

本明細書では、「特性値」と「物理量の値」は明確に区別して使用する。具体的に、「特性値」は、近似関数の生成および近似関数の入力に使用されるパラメータである。一方、「物理量の値」は、近似関数から出力される値であって、本実施の形態における物理量推定システムで推定される目的の値である。

以下では、主に、この基本思想を具現化した物理量推定システムを単体のコンピュータから構成する例を取り上げて説明するが、本実施の形態における物理量推定システムは、複数のコンピュータからなる分散システムで実現することも可能である。

＜物理量推定装置の構成＞
＜＜ハードウェア構成＞＞
まず、本実施の形態おける物理量推定装置のハードウェア構成について説明する。

図１は、本実施の形態における物理量推定装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。なお、図１に示す構成は、あくまでも物理量推定装置１００のハードウェア構成の一例を示すものであり、物理量推定装置１００のハードウェア構成は、図１に記載されている構成に限らず、他の構成であってもよい。

図１において、物理量推定装置１００は、プログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１を備えている。このＣＰＵ１０１は、バス１１３を介して、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、および、ハードディスク装置１１２と電気的に接続されており、これらのハードウェアデバイスを制御するように構成されている。

また、ＣＰＵ１０１は、バス１１３を介して入力装置や出力装置とも接続されている。入力装置の一例としては、キーボード１０５、マウス１０６、通信ボード１０７、および、スキャナ１１１などを挙げることができる。一方、出力装置の一例としては、ディスプレイ１０４、通信ボード１０７、および、プリンタ１１０などを挙げることができる。さらに、ＣＰＵ１０１は、例えば、リムーバルディスク装置１０８やＣＤ／ＤＶＤ－ＲＯＭ装置１０９と接続されていてもよい。

物理量推定装置１００は、例えば、ネットワークと接続されていてもよい。例えば、物理量推定装置１００がネットワークを介して他の外部機器と接続されている場合、物理量推定装置１００の一部を構成する通信ボード１０７は、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）、ＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）やインターネットに接続されている。

ＲＡＭ１０３は、揮発性メモリの一例であり、ＲＯＭ１０２、リムーバルディスク装置１０８、ＣＤ／ＤＶＤ－ＲＯＭ装置１０９、ハードディスク装置１１２の記録媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらの揮発性メモリや不揮発性メモリによって、物理量推定装置１００の記憶装置が構成される。

ハードディスク装置１１２には、例えば、オペレーティングシステム（ＯＳ）２０１、プログラム群２０２、および、ファイル群２０３が記憶されている。プログラム群２０２に含まれるプログラムは、ＣＰＵ１０１がオペレーティングシステム２０１を利用しながら実行する。また、ＲＡＭ１０３には、ＣＰＵ１０１に実行させるオペレーティングシステム２０１のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一次的に格納されるとともに、ＣＰＵ１０１による処理に必要な各種データが格納される。

ＲＯＭ１０２には、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）プログラムが記憶され、ハードディスク装置１１２には、ブートプログラムが記憶されている。物理量推定装置１００の起動時には、ＲＯＭ１０２に記憶されているＢＩＯＳプログラムおよびハードディスク装置１１２に記憶されているブートプログラムが実行され、ＢＩＯＳプログラムおよびブートプログラムにより、オペレーティングシステム２０１が起動される。

プログラム群２０２には、物理量推定装置１００の機能を実現するプログラムが記憶されており、このプログラムは、ＣＰＵ１０１により読み出されて実行される。また、ファイル群２０３には、ＣＰＵ１０１による処理の結果を示す情報、データ、信号値、変数値やパラメータがファイルの各項目として記憶されている。

ファイルは、ハードディスク装置１１２やメモリなどの記録媒体に記録される。ハードディスク装置１１２やメモリなどの記録媒体に記録された情報、データ、信号値、変数値やパラメータは、ＣＰＵ１０１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・処理・編集・出力・印刷・表示に代表されるＣＰＵ１０１の動作に使用される。例えば、上述したＣＰＵ１０１の動作の間、情報、データ、信号値、変数値やパラメータは、メインメモリ、レジスタ、キャッシュメモリ、バッファメモリなどに一次的に記憶される。

物理量推定装置１００の機能は、ＲＯＭ１０２に記憶されたファームウェアで実現されていてもよいし、あるいは、ソフトウェアのみ、素子・デバイス・基板・配線に代表されるハードウェアのみ、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実現されていてもよい。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、ハードディスク装置１１２、リムーバルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭなどに代表される記録媒体に記録される。プログラムは、ＣＰＵ１０１により読み出されて実行される。すなわち、プログラムは、コンピュータを物理量推定装置１００として機能させるものである。

このように、物理量推定装置１００は、処理装置であるＣＰＵ１０１、記憶装置であるハードディスク装置１１２やメモリ、入力装置であるキーボード１０５、マウス１０６、通信ボード１０７、出力装置であるディスプレイ１０４、プリンタ１１０、通信ボード１０７を備えるコンピュータである。そして、物理量推定装置１００の機能は、処理装置、記憶装置、入力装置、および、出力装置を利用して実現される。

＜＜機能ブロック構成＞＞
次に、物理量推定装置１００の機能ブロック構成について説明する。

図２は、物理量推定装置の機能を示す機能ブロック図である。

物理量推定装置１００は、入力部３０１と、特性値データ抽出部３０２と、合成特性値算出部３０３と、合成関連データ生成部３０４と、近似関数生成部３０５と、物理量推定部３０６と、出力部３０７と、データ記憶部３０８とを有している。

入力部３０１は、特性値データを入力するように構成されている。ここで、「特性値データ」とは、複数の異なる材料ごとに材料名と材料の特性値とを関係付けたデータをいう。入力部３０１に入力された特性値データは、データ記憶部３０８に記憶される。このデータ記憶部３０８は、複数の特性値データを記憶するデータベースとして機能する。

また、入力部３０１は、複数の異なる材料に含まれる２以上の材料を構成材料として含む複合材料の配合データと物理量データを入力するように構成されている。ここで、「配合データ」とは、複合材料を構成する構成材料の材料名と配合割合を含むデータであり、配合情報とも呼ぶことがある。一方、「物理量データ」とは、物理量の値が既知の複合材料における物理量の値を示すデータであって、例えば、実験によって取得されたデータである。入力部３０１に入力された配合データおよび物理量データもデータ記憶部３０８に記憶される。

特性値データ抽出部３０２は、データ記憶部３０８に記憶されている複数の特性値データの中から、複合材料に含まれる構成材料に対応した特性値データを抽出するように構成されている。例えば、特性値データ抽出部３０２は、複合材料に含まれる構成材料が「ポリオレフィン」と「ポリエチレン」である場合、複数の特性値データの中から、「ポリオレフィン」に対応した特性値データと、「ポリエチレン」に対応した特性値データとを抽出するように構成されている。

合成特性値算出部３０３は、入力部３０１に入力された配合データに含まれる配合割合と特性値データ抽出部３０２で抽出された特性値データに含まれる特性値に基づいて、複合材料を構成する構成材料に対応した特性値を合成する演算を行うことにより、複合材料の合成特性値を算出するように構成されている。

例えば、複合材料の構成材料として、特性値が「５０」の構成材料と特性値が「７５」の構成材料とを含み、構成材料の配合割合が５０：５０である複合材料を考える。この場合、合成特性値算出部３０３は、「５０」×０．５＋「７５」×０．５＝「６２．５」という合成演算を行って、合成特性値「６２．５」を算出する。

合成特性値としては、例えば、複合材料の合成融解熱、複合材料の合成メルトフローレートなどが含まれる。

合成関連データ生成部３０４は、合成特性値算出部３０３で算出された合成特性値と複合材料に対する物理量の値（複合材料の「物理量データ」）とを関係付ける合成関連データを生成するように構成されている。この合成関連データの生成は、入力部３０１に入力された複合材料であって、対応する物理量が既知の複合材料について行われる。例えば、上述した例における複合材料に対する物理量の値が「１５０」である場合、合成関連データ生成部３０４は、合成特性値「６２．５」と物理量の値「１５０」とを関係付けた合成関連データを生成する。生成された合成関連データは、データ記憶部３０８に記憶される。

近似関数生成部３０５は、合成関連データ生成部３０４で生成された合成関連データに基づいて、近似関数を生成する機能を有する。つまり、近似関数生成部３０５は、合成特性値と物理量の値とを関係付ける近似関数を生成するように構成されている。

具体的に、図３に示すように、近似関数生成部３０５は、合成関連データを教師データとして、入力を合成特性値とするとともに出力を物理量の値とする近似関数を生成するように構成されている。

ここで、「近似関数」とは、合成特性値を入力すると、この合成特性値に応じた物理量の値を出力する関数として定義される。すなわち、「近似関数」とは、物理量の値との対応関係が未知の複合材料の合成特性値が入力された場合に、この複合材料で実現されると推測される物理量の値を出力する関数として定義される。このように、近似関数は、物理量の値との対応関係が未知の複合材料に対する物理量の値を推定することに使用される関数ということができる。

物理量推定部３０６は、第１複合材料の第１配合データに含まれる第１配合割合と特性値データ抽出部３０２で抽出された第１特性値データの特性値に基づいて合成特性値算出部３０３で算出された第１合成特性値と、近似関数生成部３０５で生成された近似関数とに基づいて、第１複合材料に対応する物理量の値を推定するように構成されている。

なお、「第１複合材料」とは、複数の異なる材料に含まれる２以上の材料を構成材料として含む複合材料であって、対応する物理量の値が未知の複合材料であり、評価対象となる複合材料を表している。そして、ここでは、第１複合材料の配合データを「第１配合データ」と呼び、第１複合材料の配合データに含まれる配合割合を「第１配合割合」と呼んでいる。また、第１複合材料の合成特性値を「第１合成特性値」と呼び、データ記憶部３０８に記憶されている特性値データのうち、第１複合材料に含まれる構成材料に対応した特性値データを「第１特性値データ」と呼んでいる。

例えば、第１配合データは、入力部３０１から物理量推定装置１００に入力され、第１特性値データは、特性値データ抽出部３０２で抽出される。

出力部３０７は、物理量推定部３０６で推定された物理量の値を出力する。

このようにして、物理量推定装置１００が構成されている。

複合材料の構成材料としては、例えば、複数の異なる種類の樹脂が含まれるが、その他の構成材料が含まれていても構わない。例えば、複合材料の構成材料として、添加剤、酸化防止剤、架橋助剤などが含まれていてもよい。また、樹脂の一例として、架橋された樹脂を挙げることができる。複合材料の具体的な構成材料によって、物理量推定装置１００に追加機能が付加されることから、以下では、この点について説明する。

＜＜＜複合材料が添加剤を含む場合＞＞＞
複合材料に添加剤が含まれる場合、合成特性値算出部３０３は、上述した機能に加えて、添加剤の特性値に基づいて、さらに添加剤の平均フィラー間距離あるいは添加剤の体積分率を算出するように構成されている。そして、合成特性値算出部３０３で算出される合成特性値には、添加剤の平均フィラー間距離あるいは添加剤の体積分率が含まれる。

なお、平均フィラー間距離に代表される平均粒子間距離は、例えば、平均粒径Ｄ５０から理論式を用いて算出される。また、体積分率は、配合材料の比重から算出される。

＜＜＜複合材料が酸化防止剤および架橋助剤を含む場合＞＞＞
複合材料に酸化防止剤および架橋助剤が含まれる場合、合成特性値算出部３０３は、上述した機能に加えて、酸化防止剤の特性値および架橋助剤の特性値に基づいて、さらに酸化防止剤の一次反応基の反応モル数、酸化防止剤の二次反応基の反応モル数および架橋助剤の反応モル数を算出するように構成されている。そして、合成特性値算出部３０３で算出される合成特性値には、酸化防止剤の一次反応基の反応モル数、酸化防止剤の二次反応基の反応モル数および架橋助剤の反応モル数が含まれる。

＜＜＜複合材料が架橋された樹脂を含む場合＞＞＞
複合材料に架橋された樹脂が含まれる場合、入力部３０１は、さらに樹脂を架橋するための放射線照射量も入力するように構成されている。そして、近似関数生成部３０５は、合成関連データと放射線照射量とに基づいて、近似関数を生成するように構成されている。この場合の近似関数は、入力を合成特性値と放射線照射量とするとともに出力を物理量の値とする関数として生成される。また、物理量推定部３０６は、第１合成特性値と第１放射線照射量と近似関数とに基づいて、第１複合材料に対する物理量の値を推定するように構成されている。ここで、「第１放射線照射量」とは、第１複合材料に照射される放射線照射量を表している。

＜物理量推定装置の動作＞
本実施の形態における物理量推定装置１００は、上記のように構成されており、以下のその動作について説明する。物理量推定装置１００の動作は、「近似関数の生成動作」と「評価対象の複合材料に対応する物理量の値の推定動作」がある。このため、以下では、これらの動作について説明する。

＜＜近似関数の生成動作＞＞
図４は、近似関数の生成動作を説明するフローチャートである。

図４において、まず、入力部３０１は、複数の異なる材料ごとに材料名と材料の特性値とを関係付けた複数の特性値データを入力する（Ｓ１０１）。そして、入力部３０１に入力された複数の特性値データは、データ記憶部３０８に記憶される（Ｓ１０２）。

次に、入力部３０１は、２以上の材料を構成材料として含む複合材料であって、対応する物理量の値が既知の複合材料の配合データおよび物理量データを入力する（Ｓ１０３）。

その後、特性値データ抽出部３０２は、データ記憶部３０８に記憶されている複数の特性値データの中から、複合材料に含まれている構成材料に対応した特性値データを抽出する（Ｓ１０４）。続いて、合成特性値算出部３０３は、入力部３０１から入力した配合データに基づいて、特性値データ抽出部で抽出された特性値データの特性値を合成する演算を行うことにより、複合材料の合成特性値を算出する（Ｓ１０５）。

そして、合成関連データ生成部３０４は、合成特性値算出部３０３で算出された合成特性値と複合材料に対する物理量の値（物理量データ）とを関係付ける合成関連データを生成する（Ｓ１０６）。その後、合成関連データ生成部３０４で生成された合成関連データは、データ記憶部３０８に記憶される（Ｓ１０７）。

次に、近似関数生成部３０５は、合成関連データ生成部３０４で生成された合成関連データに基づいて、近似関数を生成する（Ｓ１０８）。具体的に、近似関数生成部３０５は、合成関連データを教師データとして、入力を合成特性値とするとともに出力を物理量の値とする近似関数を生成する（図３参照）。

そして、近似関数生成部３０５で生成された近似関数は、データ記憶部３０８に記憶される（Ｓ１０９）。このようにして、近似関数の生成動作が行われる。

＜＜評価対象の第１複合材料に対する物理量の値の推定動作＞＞
次に、評価対象の第１複合材料に対する物理量の値を推定する動作について説明する。

図５は、評価対象の第１複合材料に対する物理量の値を推定する動作を説明するフローチャートである。なお、近似関数は、既にデータ記憶部３０８に記憶されている。

図５において、まず、入力部３０１は、物理量の値との対応が未知の評価対象となる第１複合材料の第１配合データを入力する（Ｓ２０１）。

次に、特性値データ抽出部３０２は、データ記憶部３０８に記憶されている複数の特性値データの中から、第１複合材料に含まれている構成材料に対応した第１特性値データを抽出する（Ｓ２０２）。

続いて、合成特性値算出部３０３は、入力部３０１から入力した第１配合データに基づいて、特性値データ抽出部３０２で抽出された第１特性値データの特性値を合成する演算を行うことにより、第１複合材料の第１合成特性値を算出する（Ｓ２０３）。

その後、物理量推定部３０６は、合成特性値算出部３０３で算出された第１合成特性値を近似関数に入力することにより、第１複合材料に対する物理量の値を推定する（Ｓ２０４）。そして、出力部３０７は、物理量推定部３０６で推定された物理量の値を出力する（Ｓ２０５）。このようにして、物理量推定装置１００によれば、物理量の値との対応が未知の評価対象となる第１複合材料に対して実現される可能性が高い物理量の値を出力することができる。

＜物理量推定プログラム＞
上述した物理量推定装置１００で実施される物理量推定方法は、物理量推定処理をコンピュータに実行させる物理量推定プログラムにより実現することができる。

例えば、図１に示すコンピュータからなる物理量推定装置１００において、ハードディスク装置１１２に記憶されているプログラム群２０２の１つとして、本実施の形態における物理量推定プログラムを導入することができる。そして、この物理量推定プログラムを物理量推定装置１００であるコンピュータに実行させることにより、本実施の形態における物理量推定方法を実現することができる。

物理量推定処理に関するデータを作成するための各処理をコンピュータに実行させる物理量推定プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して頒布することができる。記録媒体には、例えば、ハードディスクやフレキシブルディスクに代表される磁気記憶媒体、ＣＤ－ＲＯＭやＤＶＤ－ＲＯＭに代表される光学記憶媒体、ＲＯＭやＥＥＰＲＯＭなどの不揮発性メモリに代表されるハードウェアデバイスなどが含まれる。

＜変形例＞
実施の形態では、図２に示すように、複合材料に対する物理量の値を推定する物理量推定システムを単一の物理量推定装置１００から構成する例について説明したが、物理量推定システムは、この構成に限らず、例えば、分散システムから構成することもできる。

図６は、物理量推定システムを物理量推定装置と近似関数生成装置から構成する例を示す機能ブロック図である。

図６に示すように、物理量推定システムは、物理量推定装置４００と近似関数生成装置５００から構成されており、例えば、物理量推定装置４００と近似関数生成装置５００は、ネットワーク６００で接続されている。

物理量推定装置４００は、入力部３０１Ａと、第１特性値データ抽出部３０２Ａと、第１合成特性値算出部３０３Ａと、物理量推定部３０６と、出力部３０７と、通信部３０９Ａと、データ記憶部３１０Ａを有している。

近似関数生成装置５００は、入力部３０１Ｂと、特性値データ抽出部３０２Ｂと、合成特性値算出部３０３Ｂと、合成関連データ生成部３０４と、近似関数生成部３０５と、通信部３０９Ｂと、データ記憶部３１０Ｂを有している。

このように構成されている物理量推定装置４００と近似関数生成装置５００とは、ネットワーク６００を介した通信部３０９Ａと通信部３０９Ｂとによってデータの送受信が可能なように構成されている。そして、近似関数生成装置５００では、上述した「近似関数の生成動作」が行われて、近似関数が生成される。

一方、物理量推定装置４００では、近似関数生成装置５００に対して、第１合成特性値算出部３０３Ａで算出した第１合成特性値を出力する。その後、近似関数生成装置５００において、近似関数に第１合成特性値を入力することによって近似関数から出力された出力結果を近似関数生成装置５００から入力して、データ記憶部３１０Ａに記憶する。

その後、物理量推定装置４００では、近似関数生成装置５００から入力した出力結果に基づいて、上述した評価対象の複合材料に対する物理量の値を取得する。

このようにして、物理量推定装置４００と近似関数生成装置５００とを備える分散システムによっても、本実施の形態における物理量推定システムを構築することができる。

（基本コンセプトを応用した応用思想）
上述した基本コンセプトでは、物理量の値が未知である第１複合材料において、第１複合材料の第１配合割合と第１複合材料に含まれる構成材料に対応した特性値とに基づいて、第１複合材料の第１合成特性値を算出し、この算出した第１合成特性値を近似関数生成部で生成された近似関数に入力することによって近似関数から出力された出力値を第１複合材料に対する物理量の値として推定している。

この場合、第１複合材料の中に、教師データに使用されなかった新規構成材料が含まれる場合であっても、第１複合材料に対する物理量の値を高精度に推定できる。

すなわち、第１複合材料の中に、近似関数を生成するために使用されなかった新規構成材料が含まれたとしても、この新規構成材料に対応する特性値がわかれば、第１複合材料に対する物理量の値を高精度に推定することができる。なぜなら、構成材料の特性値は、数値で表されるため、合成演算することが可能となって、第１複合材料に対する第１合成特性値（アナログ数値）を算出することが可能となるからである。

したがって、基本コンセプトは、評価対象となる第１複合材料の中に、教師データに使用されなかった新規構成材料を含む場合であっても、第１複合材料に対する物理量の値を高精度に推定できる点で大きな技術的意義を有している。

この点に関し、本発明者は、基本コンセプトをさらに改良して、物理量の値が未知である第１複合材料に対する物理量の値をさらに高精度に推定するための工夫を施している。以下では、この工夫を施した応用思想について説明する。

＜応用思想＞
応用思想は、物理量の値が未知である第１複合材料の第１合成特性値および第１複合材料に含まれる構成材料の材料名と配合割合を含む配合情報を入力すると、第１複合材料に対する物理量の値を出力する近似関数を生成することを前提とする。そして、応用思想は、第１複合材料に含まれる構成材料の第１配合割合と第１複合材料に含まれる構成材料に対応した特性値とに基づいて算出された第１合成特性値だけでなく、第１複合材料に含まれる構成材料の配合情報も近似関数の入力パラメータ（説明変数）に使用して、第１複合材料に対する物理量の値（目的変数）を推定するという思想である。この応用思想によれば、物理量の値が未知である第１複合材料に対する物理量の値を基本コンセプトよりもさらに高精度に推定することができる。

以下に、この点について定性的に説明する。

例えば、入力パラメータを「ｘ」とし、出力パラメータを「ｙ」とした場合、近似関数がｙ＝ｆ（ｘ）の関数「ｆ」で表されるとする。このとき、近似関数を機械学習で生成することを考えると、概ね、入力パラメータ「ｘ」の種類を多くすると、精度の高い近似関数を得ることができることが多い。このことから、応用思想では、入力パラメータ「ｘ」として、第１合成特性値だけでなく、「材料名」と「配合割合」を含む配合情報を使用している。これにより、応用思想によれば、入力パラメータが第１合成特性値だけである基本コンセプトよりも入力パラメータの種類が多くなる。この結果、応用思想によれば、基本コンセプトよりもさらに精度の高い近似関数を生成することが定性的に理解できる。

さらに説明する。物理量の値が未知である第１複合材料と第２複合材料があるとする。ここで、第１複合材料は、構成材料Ａ１と構成材料Ａ２と構成材料Ａ３から構成されている一方、第２複合材料は、構成材料Ｂ１と構成材料Ｂ２と構成材料Ｂ３から構成されているとする。このとき、基本コンセプトで物理量の値を推定することを考える。

第１複合材料においては、例えば、構成材料Ａ１と構成材料Ａ２と構成材料Ａ３の配合割合と、構成材料Ａ１～構成材料Ａ３のそれぞれの特性値に基づいて第１合成特性値が算出されるとする。そして、この第１合成特性値を近似関数に入力することにより、第１複合材料に対する物理量の推定値が得られる。

同様にして、例えば、第２複合材料においては、構成材料Ｂ１と構成材料Ｂ２と構成材料Ｂ３の配合割合と、構成材料Ｂ１～構成材料Ｂ３のそれぞれの特性値に基づいて第２合成特性値が算出されるとする。そして、この第２合成特性値を近似関数に入力することにより、第２複合材料に対する物理量の推定値を得ることができる。

ここで、例えば、第１複合材料と第２複合材料の種類が異なるにも関わらず、第１複合材料の第１合成特性値と第２複合材料の第２合成特性値が一致するとする。この場合、基本コンセプトでは、近似関数に入力される第１合成特性値と第２合成特性値が同じであると、近似関数から出力される物理量の値は同じになる。

したがって、第１複合材料の構成材料（構成材料Ａ１～構成材料Ａ３）と、第２複合材料の構成材料（構成材料Ｂ１～構成材料Ｂ３）が異なるにも関わらず、基本コンセプトでは、第１複合材料の物理量の値と、第２複合材料の物理量の値とを同じ値として推定することになる。このことは、基本コンセプトには改善の余地が存在することを意味する。

これに対し、応用思想では、入力パラメータ「ｘ」として、第１合成特性値や第２合成特性値だけでなく、「材料名」と「配合割合」を含む配合情報も使用している。これにより、例えば、たとえ、第１複合材料と第２複合材料の種類が異なるにも関わらず、第１複合材料の第１合成特性値と第２複合材料の第２合成特性値が一致する場合であっても、構成材料Ａ１と構成材料Ａ２と構成材料Ａ３のそれぞれの「材料名」と「配合割合」を含む配合情報と、構成材料Ｂ１と構成材料Ｂ２と構成材料Ｂ３のそれぞれの「材料名」と「配合割合」を含む配合情報とが相違することになる。

このため、応用思想では、第１複合材料の第１合成特性値と第２複合材料の第２合成特性値が同じ場合であっても、「材料名」と「配合割合」を含む配合情報が異なる結果、第１複合材料の物理量の値と、第２複合材料の物理量の値とが異なる値として推定されることになる。つまり、第１複合材料と第２複合材料の種類が異なるにも関わらず、推定される物理量の値が等しくなることを回避できる。この点が応用思想の利点の１つである。

以上のことから、応用思想によれば、基本コンセプトよりもさらに精度の高い物理量の値を推定できることを定性的に理解することができる。

＜応用思想を具現化した具現化態様＞
続いて、応用思想を具現化した具現化態様について説明する。応用思想を具現化した具現化態様においても、例えば、物理量推定装置１００を使用することができる。

＜＜物理量推定装置の構成＞＞
＜＜＜ハードウェア構成＞＞＞
本具現化態様における物理量推定装置１００のハードウェア構成は、例えば、図１に示すハードウェア構成と同様である。なお、図１に示す構成は、あくまでも物理量推定装置１００のハードウェア構成の一例を示すものであり、物理量推定装置１００のハードウェア構成は、図１に記載されている構成に限らず、他の構成であってもよい。

＜＜＜機能ブロック構成＞＞＞
本具現化態様においても、図２に示す機能ブロック構成が使用される。

本具現化態様における物理量推定装置１００も、入力部３０１と、特性値データ抽出部３０２と、合成特性値算出部３０３と、合成関連データ生成部３０４と、近似関数生成部３０５と、物理量推定部３０６と、出力部３０７と、データ記憶部３０８とを有する。

入力部３０１は、特性値データを入力するように構成されている。ここで、「特性値データ」とは、複数の異なる材料ごとに材料名と材料の特性値とを関係付けたデータをいう。入力部３０１に入力された特性値データは、データ記憶部３０８に記憶される。このデータ記憶部３０８は、複数の特性値データを記憶するデータベースとして機能する。

また、入力部３０１は、複数の異なる材料に含まれる２以上の材料を構成材料として含む複合材料の配合データと物理量データを入力するように構成されている。

ここで、「配合データ」とは、複合材料を構成する構成材料の材料名と配合割合を含むデータであり、配合情報と呼ばれるデータである。一方、「物理量データ」とは、物理量の値が既知の複合材料における物理量の値を示すデータであって、例えば、実験によって取得されたデータである。入力部３０１に入力された配合データおよび物理量データもデータ記憶部３０８に記憶される。

特性値データ抽出部３０２は、データ記憶部３０８に記憶されている複数の特性値データの中から、複合材料に含まれる構成材料に対応した特性値データを抽出するように構成されている。

合成特性値算出部３０３は、入力部３０１に入力された配合データに含まれる配合割合と特性値データ抽出部３０２で抽出された特性値データに含まれる特性値に基づいて、複合材料を構成する構成材料に対応した特性値を合成する演算を行うことにより、複合材料の合成特性値を算出するように構成されている。

合成関連データ生成部３０４は、合成特性値算出部３０３で算出された合成特性値と複合材料に対する物理量の値（複合材料の「物理量データ」）とを関係付ける合成関連データを生成するように構成されている。この合成関連データの生成は、入力部３０１に入力された複合材料であって、対応する物理量が既知の複合材料について行われる。

近似関数生成部３０５は、合成関連データ生成部３０４で生成された合成関連データと入力部３０１に入力された材料名と配合割合を含む配合情報に基づいて、近似関数を生成する機能を有する。言い換えれば、近似関数生成部３０５は、物理量の値が未知である第１複合材料の第１合成特性値および第１複合材料に含まれる構成材料の材料名と配合割合を含む配合情報を入力すると、第１複合材料に対する物理量の値を出力する近似関数を生成する機能を有する。つまり、近似関数生成部３０５は、配合情報と合成特性値と物理量の値とを関係付ける近似関数を生成するように構成されている。

具体的に、図７に示すように、近似関数生成部３０５は、配合データと合成関連データを教師データとして、入力を材料名と合成特性値とするとともに出力を物理量の値とする近似関数を生成するように構成されている。

ここで、「近似関数」とは、配合情報および合成特性値を入力すると、この配合情報および合成特性値に応じた物理量の値を出力する関数として定義される。すなわち、「近似関数」とは、物理量の値との対応関係が未知の第１複合材料を構成する構成材料の配合情報と複合材料の合成特性値が入力された場合に、この第１複合材料で実現されると推測される物理量の値を出力する関数として定義される。

このように、近似関数は、物理量の値との対応関係が未知の第１複合材料に対する物理量の値を推定することに使用される関数ということができる。

物理量推定部３０６は、第１複合材料の第１配合データに含まれる第１配合割合と特性値データ抽出部３０２で抽出された第１特性値データの特性値に基づいて合成特性値算出部３０３で算出された第１合成特性値と、第１複合材料の第１配合データと、近似関数生成部３０５で生成された近似関数とに基づいて、第１複合材料に対応する物理量の値を推定するように構成されている。

出力部３０７は、物理量推定部３０６で推定された物理量の値を出力する。

このようにして、物理量推定装置１００が構成されている。

＜＜物理量推定装置の動作＞＞
＜＜＜近似関数の生成動作＞＞＞
図８は、近似関数の生成動作を説明するフローチャートである。

図８において、まず、入力部３０１は、複数の異なる材料ごとに材料名と材料の特性値とを関係付けた複数の特性値データを入力する（Ｓ３０１）。そして、入力部３０１に入力された複数の特性値データは、データ記憶部３０８に記憶される（Ｓ３０２）。

次に、入力部３０１は、２以上の材料を構成材料として含む複合材料であって、対応する物理量の値が既知の複合材料の配合データおよび物理量データを入力する（Ｓ３０３）。

その後、特性値データ抽出部３０２は、データ記憶部３０８に記憶されている複数の特性値データの中から、複合材料に含まれている構成材料に対応した特性値データを抽出する（Ｓ３０４）。続いて、合成特性値算出部３０３は、入力部３０１から入力した配合データに含まれる配合割合に基づいて、特性値データ抽出部で抽出された特性値データの特性値を合成する演算を行う。これにより、合成特性値算出部３０３は、複合材料の合成特性値を算出する（Ｓ３０５）。

そして、合成関連データ生成部３０４は、合成特性値算出部３０３で算出された合成特性値と複合材料に対する物理量の値（物理量データ）とを関係付ける合成関連データを生成する（Ｓ３０６）。その後、合成関連データ生成部３０４で生成された合成関連データは、データ記憶部３０８に記憶される（Ｓ３０７）。

次に、近似関数生成部３０５は、配合情報（配合データ）と合成関連データ生成部３０４で生成された合成関連データとに基づいて、近似関数を生成する（Ｓ３０８）。具体的に、近似関数生成部３０５は、配合情報と合成関連データを教師データとして、入力を配合情報および合成特性値とするとともに出力を物理量の値とする近似関数を生成する。

この点に関し、応用思想の特徴は、基本コンセプトのように合成関連データを教師データとして近似関数を生成するのではなく、合成関連データとともに、材料名と配合割合を含む配合情報も教師データに使用して近似関数を生成する点にある。

これにより、応用思想によれば、機械学習を行う際の入力パラメータ（説明変数）の種類が多くなる結果、精度の高い近似関数を生成することができる。

そして、近似関数生成部３０５で生成された近似関数は、データ記憶部３０８に記憶される（Ｓ３０９）。このようにして、近似関数の生成動作が行われる。

＜＜＜評価対象の第１複合材料に対する物理量の値の推定動作＞＞＞
次に、評価対象の第１複合材料に対する物理量の値を推定する動作について説明する。

図９は、評価対象の第１複合材料に対する物理量の値を推定する動作を説明するフローチャートである。なお、近似関数は、既にデータ記憶部３０８に記憶されている。

図９において、まず、入力部３０１は、物理量の値との対応が未知の評価対象となる第１複合材料の第１配合データを入力する（Ｓ４０１）。

次に、特性値データ抽出部３０２は、データ記憶部３０８に記憶されている複数の特性値データの中から、第１複合材料に含まれている構成材料に対応した第１特性値データを抽出する（Ｓ４０２）。

続いて、合成特性値算出部３０３は、入力部３０１から入力した第１配合データに含まれる第１配合割合に基づいて、特性値データ抽出部３０２で抽出された第１特性値データの特性値を合成する演算を行う。これにより、合成特性値算出部３０３は、第１複合材料の第１合成特性値を算出する（Ｓ４０３）。

その後、物理量推定部３０６は、第１配合データと合成特性値算出部３０３で算出された第１合成特性値の両方を近似関数に入力することにより、第１複合材料に対する物理量の値を推定する（Ｓ４０４）。そして、出力部３０７は、物理量推定部３０６で推定された物理量の値を出力する（Ｓ４０５）。

このようにして、物理量推定装置１００によれば、物理量の値との対応が未知の評価対象となる第１複合材料に対して実現される可能性が高い物理量の値を出力できる。

特に、応用思想では、第１合成特性値だけでなく、構成材料の材料名と配合割合を含む配合情報も近似関数の入力パラメータとして使用している点が、第１合成特性値だけを近似関数の入力パラメータに使用している基本コンセプトと相違する。

この結果、応用思想によれば、近似関数の入力パラメータの種類が多くなる結果、物理量の値の推定精度を向上できる。

＜具体例＞
次に、応用思想を具現化した具体例について説明する。

図１０は、本具体例における配合データと物理量データとを組み合わせたデータを示す表である。図１０において、配合番号は、複合材料を特定するＩＤ番号である。そして、図１０では、複合材料を構成する構成材料として、樹脂、難燃剤（フィラー）、酸化防止剤、滑剤、着色剤および架橋助剤が含まれている。

樹脂としては、材料名が樹脂Ａ、樹脂Ｂ、樹脂Ｃ、樹脂Ｄ、樹脂Ｅ、樹脂Ｆおよび樹脂Ｇの樹脂が挙げられている。また、難燃剤としては、材料名が難燃剤Ｈ、難燃剤Ｉおよび難燃剤Ｊの難燃剤が挙げられている。さらに、酸化防止剤としては、材料名が酸化防止剤Ｋおよび酸化防止剤Ｌの酸化防止剤が挙げられ、滑剤としては、材料名が滑剤Ｍ、滑剤Ｎおよび滑剤Ｏの滑剤が挙げられている。また、着色剤としては、材料名が着色剤Ｐの着色剤が挙げられ、架橋助剤としては、材料名が架橋助剤Ｑの架橋助剤が挙げられている。

図１０において、例えば、配合番号「ＩＤ１」で特定される複合材料は、構成材料として、樹脂Ｂ（２０質量部）、樹脂Ｃ（５０質量部）、樹脂Ｅ（３０質量部）、難燃剤Ｈ（２００質量部）、酸化防止剤Ｋ（１質量部）、酸化防止剤Ｌ（２質量部）、滑剤Ｍ（１質量部）、滑剤Ｎ（２質量部）、着色剤Ｐ（２質量部）および架橋助剤Ｑ（４質量部）が含まれている。このように、図１０に示すデータには、複合材料を構成する構成材料の材料名と配合割合を含む配合データ（配合情報）が含まれていることがわかる。

さらに、図１０においては、例えば、配合番号「ＩＤ１」で特定される複合材料は、物理量としての引張強さが「８．３３４７」であることが示されている。すなわち、図１０に示すデータには、物理量の値が既知の複合材料における物理量の値を示す物理量データも含まれている。以上のことから、図１０には、物理量の値が既知の複合材料における配合データと物理量データの組み合わせが記載されていることがわかる。

次に、本具体例では、配合データおよび物理量データを含む図１０に示すデータに基づいて、図１１に示すデータが生成される。この図１１に示すデータは、合成関連データと付加データと追加データから構成される。ここで、合成関連データとは、合成特性値と複合材料に対する物理量の値（物理量データ）とを関係付けるデータである。また、付加データとは、カテゴリカル変数の値と複合材料に対する物理量の値（物理量データ）とを関係付けるデータであり、追加データとは、プロセス条件値としての照射量と複合材料に対する物理量の値（物理量データ）とを関係付けるデータである。

まず、図１１に示すデータに含まれる合成関連データについて説明する。

合成関連データに含まれる合成特性値は、図１０に示すデータの中の配合データに含まれる配合割合と図示しない特性値データに基づいて、特性値データの特性値を合成する演算を行うことにより算出される。ここで、特性値データとは、複数の異なる材料ごとに材料名と材料の特性値とを関係付けたデータをいい、この特性値データは、予め取得されているものとする。例えば、特性値データとは、図１０に示す樹脂Ａに着目すると、樹脂Ａという材料名と樹脂Ａの特性値とを関連付けたデータということができる。

ここで、合成特性値は、必ずしも複合材料を構成するすべての構成材料に対する特性値を使用して合成演算する必要はなく、複合材料を構成する構成材料の一部（関連性を有する構成材料に限定）に対する特性値だけを使用して合成演算するようにしてもよい。

以下では、合成特性値について具体的に説明する。

図１１において、本具体例の合成特性値には、５種類の合成特性値が含まれている。以下では、これらの５種類の合成特性値について説明する。

（１）フィラー体積比率
フィラー体積比率は、樹脂（ベースポリマ）の体積に対するフィラー（難燃剤）の体積の割合を示しており、樹脂に対してどの程度の割合でフィラーが加えられているかを表すパラメータである。例えば、フィラー体積比率に関する合成特性値は、樹脂とフィラーが関係する。このことから、複合材料を構成する構成材料の中のうち、図１０に示す樹脂（樹脂Ａ～樹脂Ｇ）のそれぞれの特性値と、図１０に示す難燃剤（難燃剤Ｈ～難燃剤Ｊ）のそれぞれの特性値とともに、図１０に示す配合割合に基づいて、合成特性値を算出するための演算が行われる。

（２）無水マレイン酸変性量
無水マレイン酸変性量は、複合材料に含まれる無水マレイン酸（ＭＡＨ）の量を表すパラメータである。無水マレイン酸は、樹脂とフィラーを接着する機能を有していることから、無水マレイン酸の量が樹脂組成物の伸びや引張強さに影響を与えると考えられるため、パラメータとして採用されている。例えば、無水マレイン酸変性量に関する合成特性値は、樹脂が関係する。このことから、複合材料を構成する構成材料の中のうち、図１０に示す樹脂（樹脂Ａ～樹脂Ｇ）のそれぞれの特性値と、図１０に示す配合割合に基づいて、合成特性値を算出するための演算が行われる。

（３）結晶量
結晶量は、複合材料に含まれる結晶性樹脂の量を表すパラメータである。結晶性樹脂の量によって複合材料の硬さが変化することから、結晶性樹脂の量が樹脂組成物の伸びや引張強さに影響を与えると考えられるため、パラメータとして採用されている。例えば、結晶量に関する合成特性値は、樹脂が関係する。このことから、複合材料を構成する構成材料の中のうち、図１０に示す樹脂（樹脂Ａ～樹脂Ｇ）のそれぞれの特性値と、図１０に示す配合割合に基づいて、合成特性値を算出するための演算が行われる。

（４）酢酸ビニル基量
酢酸ビニル基量は、複合材料に含まれる酢酸ビニル基の量を表すパラメータである。酢酸ビニル基量によって複合材料の硬さが変化することから、酢酸ビニル基量が樹脂組成物の伸びや引張強さに影響を与えると考えられるため、パラメータとして採用されている。例えば、結晶量に関する合成特性値は、樹脂が関係する。このことから、複合材料を構成する構成材料の中のうち、図１０に示す樹脂（樹脂Ａ～樹脂Ｇ）のそれぞれの特性値と、図１０に示す配合割合に基づいて、合成特性値を算出するための演算が行われる。

（５）フィラー表面積
フィラー表面積は、難燃剤や難燃助剤として使用されるフィラーの粒子の大きさを表すパラメータとして用いられている。フィラーの粒子の大きさは、樹脂組成物の伸びや引張強さに影響を与えると考えられるため、パラメータとして採用されている。例えば、フィラー表面積に関する合成特性値は、難燃剤が関係する。このことから、複合材料を構成する構成材料の中のうち、図１０に示す難燃剤（難燃剤Ｈ～難燃剤Ｊ）のそれぞれの特性値と、図１０に示す配合割合に基づいて、合成特性値を算出するための演算が行われる。

続いて、図１１に示すデータに含まれる付加データについて説明する。

付加データには、カテゴリカル変数が含まれている。このカテゴリカル変数の値は、図１０に示すデータに含まれる配合データに基づいて入力される。

カテゴリカル変数は、デジタル変数であり、付加データでは、例えば、４種類のカテゴリカル変数が使用されている。具体的に、カテゴリカル変数「ＣＡＴ１」は、難燃剤の表面処理の種類を示しており、変数値が「１」の場合は、難燃剤の表面処理がシランカップリング処理であることを表している一方、変数値が「０」の場合は、シランカップリング処理が施されていないことを表している。

カテゴリカル変数「ＣＡＴ２」は、難燃剤の表面処理の種類を示しており、変数値が「１」の場合は、難燃剤の表面処理が脂肪酸処理であることを表している一方、変数値が「０」の場合は、脂肪酸処理が施されていないことを表している。

カテゴリカル変数「ＣＡＴ３」は、難燃剤の成分を示しており、変数値が「１」の場合は、難燃剤の成分が水酸化マグネシウムを含むことを表している一方、変数値が「０」の場合は、難燃剤の成分が水酸化マグネシウムを含まないことを表している。

カテゴリカル変数「ＣＡＴ４」は、難燃剤の成分を示しており、変数値が「１」の場合は、難燃剤の成分が水酸化アルミニウムを含むことを表している一方、変数値が「０」の場合は、難燃剤の成分が水酸化アルミニウムを含まないことを表している。

例えば、図１１において、配合番号「ＩＤ１」で特定される複合材料は、カテゴリカル変数「ＣＡＴ１」が「１」で、かつ、カテゴリカル変数「ＣＡＴ２」が「０」で、かつ、カテゴリカル変数「ＣＡＴ３」が「１」で、かつ、カテゴリカル変数「ＣＡＴ４」が「０」である。このことから、配合番号「ＩＤ１」で特定される複合材料は、構成材料である難燃剤の成分が水酸化マグネシウムを含み、難燃剤の表面処理として、シランカップリング処理が施されていることがわかる。

さらに、図１１に示すデータに含まれる追加データについて説明する。

追加データには、プロセス条件値としての照射量が含まれている。この照射量とは、複合材料に含まれる樹脂を架橋する工程で実施される放射線照射での放射線照射量を表している。例えば、照射量が「０」である場合は、そもそも、放射線照射によって樹脂を架橋する工程が行われていないことを意味している。

以上のようにして、図１１に示すデータが構成されている。

次に、図１０に含まれる配合データと図１１に示すデータ（合成関連データと付加データと追加データ）とに基づいて、近似関数が生成される。具体的に、図１０に含まれる配合データと図１１に示すデータを教師データとして、入力を配合情報、合成特性値、カテゴリカル変数の値および照射量の値とするとともに出力を物理量の値とする機械学習を実施することにより近似関数が生成される。このように、本具体例においては、図１１に示すデータとともに、材料名と配合割合を含む配合情報（図１０に含まれる配合データ）も教師データに使用して近似関数を生成している。この場合、入力を配合情報、合成特性値、カテゴリカル変数の値および照射量の値とする一方、出力が物理量の値となる近似関数が生成される。

なお、近似関数を生成する際、配合情報、合成特性値、カテゴリカル変数の値および照射量の値のすべてを入力とするだけでなく、配合情報と合成特性値とカテゴリカル変数の値を入力とする一方、物理量の値を出力とする機械学習を実施することにより近似関数を生成してもよい。この場合、入力を配合情報と合成特性値とカテゴリカル変数の変数値とする一方、出力が物理量の値となる近似関数が生成される。また、配合情報と合成特性値とプロセス条件値（照射量の値）を入力とする一方、物理量の値を出力とする機械学習を実施することにより近似関数を生成してもよい。この場合、入力を配合情報と合成特性値とプロセス条件値とする一方、出力が物理量の値となる近似関数が生成される。

さらには、配合情報と合成特性値を入力とする一方、物理量の値を出力とする機械学習を実施することにより近似関数を生成してもよい。この場合、入力を配合情報と合成特性値とする一方、出力が物理量の値となる近似関数が生成される。

続いて、上述したようにして生成された近似関数に基づいて、評価対象の第１複合材料に対する物理量の値を推定することについて説明する。

図１２は、物理量の値との対応が未知の評価対象となる第１複合材料の第１配合データを示す表である。図１２において、配合番号は、第１複合材料を特定するＩＤ番号である。そして、図１２では、第１複合材料を構成する構成材料として、樹脂、難燃剤（フィラー）、酸化防止剤、滑剤、着色剤および架橋助剤が含まれている。

樹脂としては、材料名が樹脂Ａ、樹脂Ｄ、樹脂Ｆおよび樹脂Ｇの樹脂が挙げられている。また、難燃剤としては、材料名が難燃剤Ｉの難燃剤が挙げられている。さらに、酸化防止剤としては、材料名が酸化防止剤Ｋおよび酸化防止剤Ｌの酸化防止剤が挙げられ、滑剤としては、材料名が滑剤Ｍおよび滑剤Ｏの滑剤が挙げられている。また、着色剤としては、材料名が着色剤Ｐの着色剤が挙げられ、架橋助剤としては、材料名が架橋助剤Ｑの架橋助剤が挙げられている。

図１２において、例えば、配合番号「ＩＤ１００」で特定される第１複合材料は、構成材料として、樹脂Ａ（４５質量部）、樹脂Ｄ（４０質量部）、樹脂Ｆ（１５質量部）、難燃剤Ｉ（１６０質量部）、酸化防止剤Ｋ（１質量部）、酸化防止剤Ｌ（２質量部）、滑剤Ｍ（１質量部）、滑剤Ｏ（２質量部）、着色剤Ｐ（２質量部）および架橋助剤Ｑ（４質量部）が含まれている。このように、図１２に示すデータは、第１複合材料を構成する構成材料の材料名と配合割合を含む第１配合データ（配合情報）であることがわかる。

次に、本具体例では、図１２に示す第１配合データに基づいて、図１３に示すデータが生成される。この図１３に示すデータは、第１合成特性値と第１カテゴリカル変数の値と第１照射量の値から構成される。

本具体例では、図１２に示す第１配合データおよび図示しない第１特性値データに基づいて、第１複合材料の第１合成特性値が算出される。具体的には、第１複合材料に含まれる構成材料の第１配合割合と第１複合材料に含まれる構成材料に対応した特性値とに基づいて、第１複合材料の第１合成特性値が算出される。例えば、第１合成特性値は、図１２に示す第１配合データの第１配合割合と、第１複合材料に含まれる構成材料に対応した図示しない第１特性値データに基づいて、第１特性値データの特性値を合成する演算を行うことにより算出される。なお、第１特性値データとは、第１複合材料に含まれる構成材料の材料名と構成材料の特性値とを関係付けたデータをいい、この第１特性値データは、予め取得されているものとする。例えば、第１特性値データとは、図１２に示す樹脂Ｄに着目すると、樹脂Ｄという材料名と樹脂Ｄの特性値とを関連付けたデータである。

また、第１カテゴリカル変数の値は、図１２に示す第１配合データに基づいて入力される。同様に、第１照射量の値も、図１２に示す第１配合データに基づいて入力される。ここで、第１カテゴリカル変数の値とは、第１複合材料に対するカテゴリカル変数の値であり、第１照射量の値とは、第１複合材料に対する照射量の値である。

例えば、配合番号「ＩＤ１００」で特定される第１複合材料は、フィラー体積比率が「０．６」、無水マレイン酸変性量が「０．３」、結晶量が「２７」、酢酸ビニル基量が「３２」、フィラー表面積が「６４３」である。また、配合番号「ＩＤ１００」で特定される第１複合材料は、第１カテゴリカル変数の「ＣＡＴ１」が「１」、「ＣＡＴ２」が「０」、「ＣＡＴ３」が「０」、「ＣＡＴ４」が「１」となっており、第１照射量が「０」である。

続いて、図１２に示す第１配合データに含まれる材料名および第１配合割合と図１３に示す第１合成特性値と第１カテゴリカル変数の値と第１照射量の値を近似関数に入力することにより、第１複合材料に対する物理量の値を推定する。この結果、図１４の表に示すように、推定された物理量の値が出力される。例えば、図１４において、配合番号「ＩＤ１００」で特定される第１複合材料では、引張強さ（物理量）が「１３．１５」という値が出力されていることがわかる。

このようにして、本具体例によれば、物理量の値との対応が未知の評価対象となる第１複合材料に対して実現される可能性が高い物理量の値を出力できる。

特に、本具体例では、第１合成特性値だけでなく、構成材料の材料名と配合割合を含む配合情報も近似関数の入力パラメータとして使用している。このため、本具体例によれば、近似関数の入力パラメータの種類が多くなる結果、物理量の値の推定精度を向上することができる。なお、本具体例では、第１合成特性値と、構成材料の材料名と配合割合を含む配合情報を近似関数の入力パラメータとして使用する例として、さらに第１カテゴリカル変数および第１照射量も近似関数の入力パラメータとして使用している。

ただし、応用思想においては、第１カテゴリカル変数および第１照射量（プロセス条件値）は、必須な入力パラメータではなく、少なくとも、第１合成特性値と、構成材料の材料名と配合割合を含む配合情報が近似関数の入力パラメータに含まれていれば、基本コンセプトよりもさらに精度の高い物理量の値を推定することができる。

＜効果の検証＞
以下では、入力パラメータとして材料名と配合割合を含む配合情報と合成特性値を使用した近似関数で物理量の値を推定する応用思想によれば、物理量の値を高精度に推定することができる検証結果について説明する。

（１）検討方法
（Ａ）入力パラメータに配合情報（材料名）を使用
（Ｂ）入力パラメータに合成特性値を使用
（Ｃ）入力パラメータに配合情報と合成特性値の両方を使用
ここで、合成特性値には、フィラー体積分率、結晶量、共重合量、無水マレイン酸変性量、ＢＥＴ比表面積が含まれる。

回帰手法としては、以下に示す非線形の５手法を使用する。

（ａ）ＳＶＲ（サポートベクトル回帰）
（ｂ）ＧＰＲ（ガウス過程回帰）
（ｃ）ＬＧＢＭ（ＬｉｇｈｔＧＢＭ）
（ｄ）ＲＦ（ランダムフォレスト）
（ｅ）ＮＮ（ニューラルネットワーク）
モデルの構築は、全配合データを学習データとテストデータに７：３の比率でランダムに分割し、学習データでモデルを学習し、テストデータで評価を行う。評価値は、３０回の平均を用いる。ここでの評価は、ＭＡＰＥ（Mean Absolute Percentage Error：平均絶対パーセント誤差）、ＭＡＥ（Mean Absolute Error：平均絶対値誤差）および「Ｒ^２値」で実施する。

（２）検証結果
（２－１）初期引張強さおよび初期伸び
図１５は、初期引張強さおよび初期伸びに関する検証結果を示すグラフである。図１５に示すように、入力パラメータを「配合情報」から「配合情報＋合成特性値」に変更することにより、初期引張強さでＭＡＰＥが６．３％から５．６％になるとともに、初期伸びでＭＡＰＥが１０．３％から９．０％になっている。また、決定係数であるＲ^２の値も増加している。ここで、ＭＡＰＥでは、値が小さいほど予測精度が高精度することを意味し、Ｒ^２では、数値が増加するほど予測精度が高精度になることを考慮すると、入力パラメータを「配合情報」から「配合情報＋合成特性値」に変更することにより、初期引張強さおよび初期伸びの予測精度が向上していることがわかる。

（２－２）老化残率（引張強さ）
図１６は、引張強さの老化残率に関する検証結果を示すグラフである。図１６に示すように、入力パラメータを「配合情報」から「配合情報＋合成特性値」に変更することにより、引張強さの老化残率でＭＡＥが３．６％から３．４％になるとともに、Ｒ^２の値も「０．６６」から「０．７１」に増加している。したがって、入力パラメータを「配合情報」から「配合情報＋合成特性値」に変更することにより、引張強さの老化残率の予測精度が向上していることがわかる。

（２－３）耐油残率（引張強さ）および耐油残率（伸び）
図１７は、引張強さの耐油残率と伸びの耐油残率に関する検証結果を示すグラフである。図１７に示すように、入力パラメータを「配合情報」から「配合情報＋合成特性値」に変更することにより、引張強さの耐油残率でＭＡＥが３．２％から３．１％になるとともに、Ｒ^２の値も「０．８２」から「０．８５」に増加している。また、入力パラメータを「配合情報」から「配合情報＋合成特性値」に変更することにより、伸びの耐油残率でＭＡＥが８．１％から７．７％になるとともに、Ｒ^２の値も「０．３９」から「０．４６」に増加している。したがって、入力パラメータを「配合情報」から「配合情報＋合成特性値」に変更することにより、引張強さの耐油残率および伸びの耐油残率の両方の予測精度が向上していることがわかる。

（２－４）耐燃料残率（引張強さ）および耐燃料残率（伸び）
図１８は、引張強さの耐燃料残率と伸びの耐燃料残率に関する検証結果を示すグラフである。図１８に示すように、入力パラメータを「配合情報」から「配合情報＋合成特性値」に変更することにより、引張強さの耐燃料残率でＭＡＥが３．３％から３．１％になる。また、入力パラメータを「配合情報」から「配合情報＋合成特性値」に変更することにより、伸びの耐燃料残率でＭＡＥが６．６％から６．３％になるとともに、Ｒ^２の値も「０．４８」から「０．５３」に増加している。したがって、入力パラメータを「配合情報」から「配合情報＋合成特性値」に変更することにより、引張強さの耐燃料残率および伸びの耐燃料残率の両方の予測精度が向上していることがわかる。

（２－５）低温伸び
図１９は、－４０℃での伸びと－５０℃での伸び関する検証結果を示すグラフである。図１９に示すように、入力パラメータを「配合情報」から「配合情報＋合成特性値」に変更することにより、－４０℃の伸びでＭＡＥが９．７％から８．９％になるとともに、Ｒ^２の値も「０．７８」から「０．８４」に増加している。また、入力パラメータを「配合情報」から「配合情報＋合成特性値」に変更することにより、－５０℃の伸びでＭＡＥが７．５％から６．７％になるとともに、Ｒ^２の値も「０．７７」から「０．８３」に増加している。したがって、入力パラメータを「配合情報」から「配合情報＋合成特性値」に変更することにより、－４０℃の伸びおよび－５０℃の伸びの両方の予測精度が向上していることがわかる。

以上のことから、入力パラメータを「配合情報」から「配合情報＋合成特性値」に変更することにより、様々な物理量の値を推定する精度を向上できることがわかる。すなわち、上述した検証結果から、応用思想によれば、基本コンセプトよりも物理量の値の推定精度を向上できることが裏付けられているということができる。

以上、本発明者によってなされた発明をその実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。

１００ 物理量推定装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ ディスプレイ
１０５ キーボード
１０６ マウス
１０７ 通信ボード
１０８ リムーバルディスク装置
１０９ ＣＤ／ＤＶＤ－ＲＯＭ装置
１１０ プリンタ
１１１ スキャナ
１１２ ハードディスク装置
１１３ バス
２０１ オペレーティングシステム
２０２ プログラム群
２０３ ファイル群
３０１ 入力部
３０１Ａ 入力部
３０１Ｂ 入力部
３０２ 特性値データ抽出部
３０２Ａ 第１特性値データ抽出部
３０２Ｂ 特性値データ抽出部
３０３ 合成特性値算出部
３０３Ａ 第１合成特性値算出部
３０３Ｂ 合成特性値算出部
３０４ 合成関連データ生成部
３０５ 近似関数生成部
３０６ 物理量推定部
３０７ 出力部
３０８ データ記憶部
３０９Ａ 通信部
３０９Ｂ 通信部
３１０Ａ データ記憶部
３１０Ｂ データ記憶部
４００ 物理量推定装置
５００ 近似関数生成装置

Claims (18)

1. 複数の異なる材料に属する２以上の材料を構成材料として含む複合材料に対する物理量の値を推定する物理量推定システムであって、
   物理量の値が未知である第１複合材料の第１合成特性値および前記第１複合材料に含まれる構成材料の材料名と第１配合割合を含む第１配合情報を入力すると、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を出力する近似関数を生成する近似関数生成部と、
   前記第１複合材料に含まれる構成材料の前記第１配合割合と前記第１複合材料に含まれる前記構成材料に対応した第１特性値とに基づいて、前記第１複合材料の前記第１合成特性値を算出する合成特性値算出部と、
   前記第１合成特性値と前記第１配合情報と前記近似関数とに基づいて、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を推定する物理量推定部と、
   を備える、物理量推定システム。
2. 請求項１に記載の物理量推定システムにおいて、
   前記近似関数生成部は、前記第１合成特性値と前記第１配合情報とデジタル変数である第１カテゴリカル変数の変数値とを入力すると、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を出力する近似関数を生成し、
   前記物理量推定部は、前記第１合成特性値と前記第１配合情報と前記第１カテゴリカル変数の変数値と前記近似関数とに基づいて、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を推定する、物理量推定システム。
3. 請求項１に記載の物理量推定システムにおいて、
   前記近似関数生成部は、前記第１合成特性値と前記第１配合情報と第１プロセス条件値とを入力すると、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を出力する近似関数を生成し、
   前記物理量推定部は、前記第１合成特性値と前記第１配合情報と前記第１プロセス条件値と前記近似関数とに基づいて、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を推定する、物理量推定システム。
4. 請求項３に記載の物理量推定システムにおいて、
   前記第１プロセス条件値は、樹脂の架橋処理における放射線照射量の値である、物理量推定システム。
5. 請求項１に記載の物理量推定システムにおいて、
   前記物理量は、伸びあるいは引張強さである、物理量推定システム。
6. 複数の異なる材料に属する２以上の材料を構成材料として含む複合材料に対する物理量の値を推定する物理量推定システムの構成要素となる近似関数生成装置であって、
   物理量の値が未知である第１複合材料の第１合成特性値および前記第１複合材料に含まれる構成材料の材料名と第１配合割合を含む第１配合情報を入力すると、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を出力する近似関数を生成する近似関数生成部を備え、
   前記第１合成特性値は、前記第１複合材料に含まれる構成材料の前記第１配合割合と前記第１複合材料に含まれる前記構成材料に対応した第１特性値とに基づいて算出される値である、近似関数生成装置。
7. 請求項６に記載の近似関数生成装置において、
   前記近似関数生成部は、前記第１合成特性値と前記第１配合情報とデジタル変数である第１カテゴリカル変数の変数値とを入力すると、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を出力する近似関数を生成する、近似関数生成装置。
8. 請求項６に記載の近似関数生成装置において、
   前記近似関数生成部は、前記第１合成特性値と前記第１配合情報と第１プロセス条件値とを入力すると、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を出力する近似関数を生成する、近似関数生成装置。
9. 複数の異なる材料に属する２以上の材料を構成材料として含む複合材料に対する物理量の値を推定する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
   物理量の値が未知である第１複合材料の第１合成特性値および前記第１複合材料に含まれる構成材料の材料名と第１配合割合を含む第１配合情報を入力すると、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を出力する近似関数を生成する近似関数生成処理を備え、
   前記第１合成特性値は、前記第１複合材料に含まれる構成材料の前記第１配合割合と前記第１複合材料に含まれる前記構成材料に対応した第１特性値とに基づいて算出される値である、プログラム。
10. 請求項９に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
11. 複数の異なる材料に属する２以上の材料を構成材料として含む複合材料に対する物理量の値を推定する物理量推定システムの構成要素となる物理量推定装置であって、
    物理量の値が未知である第１複合材料に含まれる構成材料の第１配合割合と前記第１複合材料に含まれる前記構成材料に対応した第１特性値とに基づいて、前記第１複合材料の第１合成特性値を算出する合成特性値算出部と、
    前記第１合成特性値と前記第１複合材料に含まれる構成材料の材料名と前記第１配合割合とを含む第１配合情報と近似関数とに基づいて、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を推定する物理量推定部と、
    を備え、
    前記近似関数とは、前記第１合成特性値および前記第１配合情報を入力すると、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を出力する関数である、物理量推定装置。
12. 請求項１１に記載の物理量推定装置において、
    前記近似関数とは、前記第１合成特性値と前記第１配合情報とデジタル変数である第１カテゴリカル変数の変数値とを入力すると、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を出力する関数であり、
    前記物理量推定部は、前記第１合成特性値と前記第１配合情報と前記第１カテゴリカル変数の変数値と前記近似関数とに基づいて、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を推定する、物理量推定装置。
13. 請求項１１に記載の物理量推定装置において、
    前記近似関数とは、前記第１合成特性値と前記第１配合情報と第１プロセス条件値とを入力すると、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を出力する関数であり、
    前記物理量推定部は、前記第１合成特性値と前記第１配合情報と前記第１プロセス条件値と前記近似関数とに基づいて、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を推定する、物理量推定装置。
14. 複数の異なる材料に属する２以上の材料を構成材料として含む複合材料に対する物理量の値を推定する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
    物理量の値が未知である第１複合材料に含まれる構成材料の第１配合割合と前記第１複合材料に含まれる前記構成材料に対応した第１特性値とに基づいて、前記第１複合材料の第１合成特性値を算出する合成特性値算出処理と、
    前記第１合成特性値と前記第１複合材料に含まれる構成材料の材料名と前記第１配合割合を含む第１配合情報と近似関数とに基づいて、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を推定する物理量推定処理と、
    を備え、
    前記近似関数とは、前記第１合成特性値および前記第１配合情報を入力すると、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を出力する関数である、プログラム。
15. 請求項１４に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
16. 複数の異なる材料に属する２以上の材料を構成材料として含む複合材料に対する物理量の値をコンピュータが推定する物理量推定方法であって、
    物理量の値が未知である第１複合材料の第１合成特性値および前記第１複合材料に含まれる構成材料の材料名と第１配合割合を含む第１配合情報を入力すると、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を出力する近似関数をコンピュータの近似関数生成部が生成する近似関数生成工程と、
    コンピュータの合成特性値算出部が前記第１複合材料に含まれる構成材料の前記第１配合割合と前記第１複合材料に含まれる前記構成材料に対応した第１特性値とに基づいて、前記第１複合材料の前記第１合成特性値を算出する合成特性値算出工程と、
    コンピュータの物理量推定部が前記第１合成特性値と前記第１配合情報と前記近似関数とに基づいて、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を推定する物理量推定工程と、
    を備える、物理量推定方法。
17. 請求項１６に記載の物理量推定方法において、
    前記近似関数生成工程では、コンピュータの前記近似関数生成部が、前記第１合成特性値と前記第１配合情報とデジタル変数である第１カテゴリカル変数の変数値とを入力すると、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を出力する近似関数を生成し、
    前記物理量推定工程では、コンピュータの前記物理量推定部が、前記第１合成特性値と前記第１配合情報と前記第１カテゴリカル変数の変数値と前記近似関数とに基づいて、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を推定する、物理量推定方法。
18. 請求項１６に記載の物理量推定方法において、
    前記近似関数生成工程では、コンピュータの前記近似関数生成部が、前記第１合成特性値と前記第１配合情報と第１プロセス条件値とを入力すると、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を出力する近似関数を生成し、
    前記物理量推定工程では、コンピュータの前記物理量推定部が、前記第１合成特性値と前記第１配合情報と前記第１プロセス条件値と前記近似関数とに基づいて、前記第１複合材料に対する前記物理量の値を推定する、物理量推定方法。

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