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公開番号2025022424
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-14
出願番号2023126974
出願日2023-08-03
発明の名称学習済みモデル生成方法、配合条件設定方法、学習済みモデル生成プログラム、配合条件設定プログラム、学習装置、配合条件設定装置、ポリエステル樹脂フィルムの製造方法、ポリエステル樹脂フィルムの製造システムおよびポリエステル樹脂フィルム
出願人東レ株式会社
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G16C 20/30 20190101AFI20250206BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】樹脂フィルムの配合条件を効率的に設定することができる学習済みモデル生成方法、配合条件設定方法、学習済みモデル生成プログラム、配合条件設定プログラム、学習装置、配合条件設定装置、樹脂フィルムの製造方法、樹脂フィルムの製造システムおよび樹脂フィルムを提供すること。
【解決手段】本発明に係る学習済みモデル生成方法は、コンピュータが、樹脂フィルムを構成する熱可塑性樹脂の物性および配合比率を含む配合条件を説明変数、前記樹脂フィルムの物性を目的変数とする学習用データを用いて学習することにより学習済みモデルを生成する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータが、
樹脂フィルムを構成する熱可塑性樹脂の物性および配合比率を含む配合条件を説明変数、前記樹脂フィルムの物性を目的変数とする学習用データを用いて学習することにより学習済みモデルを生成する、
学習済みモデル生成方法。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記熱可塑性樹脂の物性は、前記熱可塑性樹脂の固有粘度および溶液ヘイズを含む、
請求項１に記載の学習済みモデル生成方法。
【請求項３】
前記樹脂フィルムの物性は、前記樹脂フィルムの固有粘度およびフィルムヘイズ、機械物性を含む、
請求項１に記載の学習済みモデル生成方法。
【請求項４】
前記熱可塑性樹脂は、リサイクル樹脂を含む、
請求項１に記載の学習済みモデル生成方法。
【請求項５】
前記熱可塑性樹脂は、ポリエステル樹脂である、
請求項１に記載の学習済みモデル生成方法。
【請求項６】
前記樹脂フィルムは、二軸延伸ポリエステルフィルムである、
請求項１に記載の学習済みモデル生成方法。
【請求項７】
コンピュータが、
樹脂フィルムを構成する熱可塑性樹脂の物性および配合比率を含む配合条件を説明変数、前記樹脂フィルムの物性を目的変数とする学習用データを用いて学習することにより生成された学習済みモデルを含む探索部に目的とする樹脂フィルムの物性を入力し、
前記探索部の出力結果に基づいて配合条件を設定する、
配合条件設定方法。
【請求項８】
前記配合条件を設定するステップは、前記出力結果に複数の配合条件が存在する場合、各配合条件のうち、リサイクル樹脂の割合が大きい配合条件を選択する、
請求項７に記載の配合条件設定方法。
【請求項９】
コンピュータに、
樹脂フィルムを構成する熱可塑性樹脂の物性および配合比率を含む配合条件を説明変数、前記樹脂フィルムの物性を目的変数とする学習用データを用いて学習することにより学習済みモデルを生成する学習済みモデル生成ステップ、
を実行させる学習済みモデル生成プログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、
樹脂フィルムを構成する熱可塑性樹脂の物性および配合比率を含む配合条件を説明変数、前記樹脂フィルムの物性を目的変数とする学習用データを用いて学習することにより生成された学習済みモデルを含む探索部に目的とする樹脂フィルムの物性を入力し、前記探索部の出力結果に基づいて配合条件を設定する配合条件設定ステップ、
を実行させる配合条件設定プログラム。
（【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、学習済みモデル生成方法、配合条件設定方法、学習済みモデル生成プログラム、配合条件設定プログラム、学習装置、配合条件設定装置、樹脂フィルムの製造方法、樹脂フィルムの製造システムおよび樹脂フィルムに関するものである。
続きを表示（約 1,100 文字）【背景技術】
【０００２】
樹脂フィルムは、耐熱性、難燃性、耐薬品性、電気絶縁性、耐湿熱性および機械的強度や寸法安定性などに優れたフィルムである。このような樹脂フィルムは、例えば、樹脂チップを溶解して、一方の方向に延伸させた後、該一方の方向とは直交する方向に延伸させることによって製造する二軸延伸によって製造される（例えば、特許文献１、２を参照）。この二軸延伸によって、フィルムの縦方向および横方向の強度を高くしたフィルムが得られる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００１－２８７２６６号公報
特開２０１１－１４８１８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上述した樹脂フィルムは、目的の物性となる樹脂フィルムを得るため、技術者による幾多にわたる試行錯誤によって配合比率等の配合条件が設計されており、その設計を効率化することが望まれていた。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、樹脂フィルムの配合条件を効率的に設定することができる学習済みモデル生成方法、配合条件設定方法、学習済みモデル生成プログラム、配合条件設定プログラム、学習装置、配合条件設定装置、樹脂フィルムの製造方法、樹脂フィルムの製造システムおよび樹脂フィルム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】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る学習済みモデル生成方法は、コンピュータが、樹脂フィルムを構成する熱可塑性樹脂の物性及び配合比率を含む配合条件を説明変数、前記樹脂フィルムの物性を目的変数とする学習用データを用いて学習することにより学習済みモデルを生成する。
【０００７】
また、本発明に係る学習済みモデル生成方法は、上記発明において、前記熱可塑性樹脂の物性は、前記熱可塑性樹脂の固有粘度および溶液ヘイズを含む。
【０００８】
また、本発明に係る学習済みモデル生成方法は、上記発明において、前記樹脂フィルムの物性は、前記樹脂フィルムの固有粘度およびフィルムヘイズを含む。
【０００９】
また、本発明に係る学習済みモデル生成方法は、上記発明において、熱可塑性樹脂は、リサイクル樹脂を含む。
【００１０】
また、本発明に係る学習済みモデル生成方法は、上記発明において、前記熱可塑性樹脂は、ポリエステル樹脂である。
（【００１１】以降は省略されています）

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