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公開番号2024070636
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-05-23
出願番号2022181255
出願日2022-11-11
発明の名称組成提案装置
出願人住友化学株式会社
代理人個人,個人
主分類G16C 20/70 20190101AFI20240516BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】所望の特性を有する高分子複合材料のパラメータを提案する組成提案装置を提供する。
【解決手段】本発明に係る組成提案装置は、高分子複合材料に構成成分として含まれる、一種の高分子と、一種の高分子以外の成分との種類と質量比率とを提案する装置であって、仮想の高分子複合材料の物性の目標値を設定する設定部と、高分子複合材料の記述子を含むパラメータと高分子複合材料の物性とが対応するように学習された学習済みモデルに、仮想の高分子複合材料の記述子を含むパラメータを入力することで予測される、仮想の高分子複合材料の物性が、目標値に近づくように、パラメータを変更する最適化部とを有し、最適化部は、仮想の高分子複合材料の物性が予測される毎に、パラメータを変更することで、仮想の高分子複合材料に構成成分として含まれる、一種の高分子と一種の高分子以外の成分の種類と質量比率とを最適化する。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
高分子複合材料に構成成分として含まれる、一種の高分子と前記一種の高分子以外の成分の種類と質量比率とを提案する組成提案装置であって、
仮想の高分子複合材料の物性の目標値を設定する設定部と、
前記高分子複合材料の記述子を含むパラメータと前記高分子複合材料の物性とが対応付けられた学習用データセットを用いて学習された学習済みモデルに、前記仮想の高分子複合材料の記述子を含むパラメータを入力することで予測される、前記仮想の高分子複合材料の物性が、前記目標値に近づくように、前記仮想の高分子複合材料の記述子を含むパラメータを変更する最適化部と、
を有し、
前記最適化部は、前記仮想の高分子複合材料の物性が予測される毎に、前記仮想の高分子複合材料の記述子を含むパラメータを変更することで、前記仮想の高分子複合材料に前記構成成分として含まれる、前記一種の高分子と前記一種の高分子以外の成分の種類と質量比率とを最適化する組成提案装置。
続きを表示（約 920 文字）【請求項２】
前記最適化部は、特定の、前記仮想の高分子複合材料の記述子を含むパラメータを回避するように変更する請求項１に記載の組成提案装置。
【請求項３】
前記最適化部は、前記仮想の高分子複合材料の記述子を含むパラメータを実現するための、前記仮想の高分子複合材料に前記構成成分として含まれる、前記一種の高分子と前記一種の高分子以外の成分の種類と質量比率とを、数理最適化処理を行うことで提案する請求項１又は２に記載の組成提案装置。
【請求項４】
前記数理最適化処理が、遺伝的アルゴリズム、ベイス最適化及びＴＰＥの何れかである請求項３に記載の組成提案装置。
【請求項５】
前記最適化部は、前記仮想の高分子複合材料の物性が望ましい方向に最大化するように前記仮想の高分子複合材料の記述子を含むパラメータを最適化する請求項１又は２に記載の組成提案装置。
【請求項６】
前記最適化部は、前記高分子複合材料に前記構成成分として含まれる、前記一種の高分子と前記一種の高分子以外の成分の種類と質量比率の組合せを複数提案する請求項１又は２に記載の組成提案装置。
【請求項７】
前記最適化部は、前記高分子複合材料の２つ以上の特性それぞれについて生成された前記学習済みモデルに、前記仮想の高分子複合材料の記述子を含むパラメータをそれぞれ入力することで予測される、前記仮想の高分子複合材料の前記２つ以上の特性それぞれが、前記２つ以上の特性それぞれの前記目標値に近づくように、前記仮想の高分子複合材料の記述子を含むパラメータを変更する請求項１又は２に記載の組成提案装置。
【請求項８】
前記最適化部は、前記２つ以上の特性についてパレート解を提案する請求項７に記載の組成提案装置。
【請求項９】
前記質量比率が、前記構成成分の種類毎の平均値を含む請求項１又は２に記載の組成提案装置。
【請求項１０】
前記高分子が、二種類以上の単量体単位を含む共重合体を含む請求項１又は２に記載の組成提案装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、組成提案装置に関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
複数の高分子材料を含む組成物から形成される高分子複合材料は、自動車部品、家電製品、食品・医療容器、建材・土木産業材等の材料として広く使用されている。高分子複合材料として、例えば、プロピレン系重合体を含むプロピレン系樹脂組成物が用いられる。
【０００３】
プロピレン系樹脂組成物として、例えば、プロピレン単独重合体、プロピレンとプロピレン以外の単量体とのランダム共重合体、又はヘテロファジックプロピレン重合材料を含むプロピレン系重合体と、エチレン－α－オレフィン共重合体とを含むプロピレン樹脂組成物が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１８－１７８１０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、高分子複合材料を製造する際、高分子複合材料の用途等に応じて、高分子複合材料等の任意の特性を満たすように、高分子複合材料の製造に用いる高分子の種類及び高分子複合材料の組成等を決める必要がある。高分子の種類及び高分子複合材料の組成等の決定には、実際に、実験で、種々の高分子を含む組成物を用いて高分子複合材料を製造してその物性を測定したり、最適な物性を有する高分子複合材料の組成を探したりする必要があるため、非常に多くの労力を要すると共に、原料や装置の準備が必要であった。そのため、高分子複合材料の選定の際に生じるエネルギー効率の向上を図る観点から、高分子複合材料の組成や構造等のパラメータから効率的に高分子複合材料の物性を提案できる方法が求められている。
【０００６】
さらに、本発明の一態様は、所望の特性を有する高分子複合材料のパラメータを提案する組成提案装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、
高分子複合材料に構成成分として含まれる、一種の高分子と前記一種の高分子以外の成分の種類と質量比率とを提案する組成提案装置であって、
仮想の高分子複合材料の物性の目標値を設定する設定部と、
前記高分子複合材料の記述子を含むパラメータと前記高分子複合材料の物性とが対応付けられた学習用データセットを用いて学習された学習済みモデルに、前記仮想の高分子複合材料の記述子を含むパラメータを入力することで予測される、前記仮想の高分子複合材料の物性が、前記目標値に近づくように、前記仮想の高分子複合材料の記述子を含むパラメータを変更する最適化部と、
を有し、
前記最適化部は、前記仮想の高分子複合材料の物性が予測される毎に、前記仮想の高分子複合材料の記述子を含むパラメータを変更することで、前記仮想の高分子複合材料に前記構成成分として含まれる、前記一種の高分子と前記一種の高分子以外の成分の種類と質量比率とを最適化する組成提案装置である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一態様は、所望の特性を有する高分子複合材料のパラメータを提案する組成提案装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
高分子複合材料の物性から高分子複合材料の組成及び構成成分の構造等の組み合わせを提案することを示す説明図である。
学習装置の概略構成を示すブロック図である。
予測装置の構成を示すブロック図である。
本発明の実施形態に係る組成提案装置の構成を示すブロック図である。
本発明の実施形態に係る組成提案装置の他の構成を示すブロック図である。
学習装置、予測装置及び組成提案装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
学習方法を説明するフローチャートである。
予測方法を説明するフローチャートである。
本発明の実施形態に係る組成提案方法を説明するフローチャートである。
本発明の実施形態に係る組成提案方法を説明する他のフローチャートである。
曲げ弾性率の実測値と、曲げ弾性率の予測値との関係を表す図である。
常温ＩＺＯＤの実測値と、常温ＩＺＯＤの予測値との関係を表す図である。
低温ＩＺＯＤの実測値と、低温ＩＺＯＤの予測値との関係を表す図である。
ＭＦＲの実測値と、ＭＦＲの予測値との関係を表す図である。
曲げ弾性率の予測値と、常温ＩＺＯＤの予測値との関係を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態について、詳細に説明する。なお、説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては同一の符号を付して、重複する説明は省略する。また、本実施形態において数値範囲を示す「～」は、別段の断わりがない限り、その前後に記載された数値を下限値及び上限値として含むことを意味する。
（【００１１】以降は省略されています）

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