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公開番号2025103902
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-09
出願番号2023221615
出願日2023-12-27
発明の名称物性予測モデル生成方法、物性予測モデル生成装置、物性予測方法、物性予測装置、物性予測プログラム、配合予測方法、配合予測装置、および配合予測プログラム
出願人TOYO TIRE株式会社
代理人個人
主分類G06Q 10/04 20230101AFI20250702BHJP(計算;計数)
要約【課題】特徴量を生成するための演算処理の過程を共通化し、ユーザの利便性を向上できる技術を提供する。
【解決手段】物性予測モデル生成方法は、ゴム配合物の生成において用いられる複数の材料の配合量、材料の性状値、およびゴム配合物の物性を含むデータマートを生成するデータマート生成ステップと、材料および材料に対する演算処理を記述したベース演算テーブルを生成するベース演算生成ステップと、ベース演算テーブルによる演算処理に基づき特徴量を算出するベース演算ステップと、ベース演算ステップにより算出した特徴量の少なくとも1つ、およびデータマートに含まれるデータからなる学習用データマートを生成する学習用データ生成ステップと、ゴム配合物の物性を予測する学習型の演算モデルを学習用データマートに基づき学習させる学習ステップと、を備える。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
ゴム配合物の生成において用いられる複数の材料の配合量、前記材料の性状値、およびゴム配合物の物性を含むデータマートを生成するデータマート生成ステップと、
前記材料および前記材料に対する演算処理を記述したベース演算テーブルを生成するベース演算生成ステップと、
前記ベース演算テーブルによる演算処理に基づき特徴量を算出するベース演算ステップと、
前記ベース演算ステップにより算出した特徴量の少なくとも１つ、および前記データマートに含まれるデータからなる学習用データマートを生成する学習用データ生成ステップと、
ゴム配合物の物性を予測する学習型の演算モデルを前記学習用データマートに基づき学習させる学習ステップと、
を備える物性予測モデル生成方法。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
前記ベース演算テーブルは、四則演算の少なくとも１つを含む請求項１に記載の物性予測モデル生成方法。
【請求項３】
前記データマートは、前記ゴム配合物における加工条件のデータを含む請求項１に記載の物性予測モデル生成方法。
【請求項４】
前記ベース演算ステップにより算出した特徴量の少なくとも２つを選択して演算処理を記述した複合演算テーブルを生成する複合演算生成ステップと、
前記複合演算テーブルによる演算処理に基づき特徴量を算出する複合演算ステップと、を更に備え、
前記学習用データ生成ステップは、前記複合演算ステップにより算出した特徴量の少なくとも１つを前記学習用データマートに加える請求項１に記載の物性予測モデル生成方法。
【請求項５】
前記複合演算テーブルは、四則演算の少なくとも１つを含む請求項４に記載の物性予測モデル生成方法。
【請求項６】
前記ベース演算テーブルは、複数の材料を含む材料グループ内での演算を実行する請求項１から５のいずれか１項に記載の物性予測モデル生成方法。
【請求項７】
ゴム配合物の生成において用いられる複数の材料の配合量、前記材料の性状値、およびゴム配合物の物性を含むデータマートを生成するデータマート生成部と、
前記材料および前記材料に対する演算処理を記述したベース演算テーブルを生成し、前記ベース演算テーブルによる演算処理に基づき特徴量を算出するベース演算部と、
前記ベース演算部により算出した特徴量を前記データマートに加えて学習用データマートを生成する学習用データ生成部と、
ゴム配合物の物性を予測する学習型の演算モデルを前記学習用データマートに基づき学習させる学習処理部と、
を備える物性予測モデル生成装置。
【請求項８】
ゴム配合物の生成において用いられる複数の材料の配合量、前記材料の性状値を含むデータマートを生成するデータマート生成ステップと、
前記材料および前記材料に対する演算処理を記述したベース演算テーブルを生成するベース演算生成ステップと、
前記ベース演算テーブルによる演算処理に基づき特徴量を算出するベース演算ステップと、
前記ベース演算ステップにより算出した特徴量の少なくとも１つ、および前記データマートに含まれるデータを学習済みの演算モデルに入力してゴム配合物の物性を予測する物性予測ステップと、
を備える物性予測方法。
【請求項９】
ゴム配合物の生成において用いられる複数の材料の配合量、前記材料の性状値を含むデータマートを生成するデータマート生成部と、
前記材料および前記材料に対する演算処理を記述したベース演算テーブルを生成し、前記ベース演算テーブルによる演算処理に基づき特徴量を算出するベース演算部と、
前記ベース演算部により算出した特徴量の少なくとも１つ、および前記データマートに含まれるデータを学習済みの演算モデルに入力してゴム配合物の物性を予測する物性予測処理部と、
を備える物性予測装置。
【請求項１０】
ゴム配合物の生成において用いられる複数の材料の配合量、前記材料の性状値を含むデータマートを生成するデータマート生成ステップと、
前記材料および前記材料に対する演算処理を記述したベース演算テーブルを生成するベース演算生成ステップと、
前記ベース演算テーブルによる演算処理に基づき特徴量を算出するベース演算ステップと、
前記ベース演算ステップにより算出した特徴量の少なくとも１つ、および前記データマートに含まれるデータを学習済みの演算モデルに入力してゴム配合物の物性を予測する物性予測ステップと、
をコンピュータに実行させる物性予測プログラム。
（【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、ゴム配合物における物性予測モデル生成方法、物性予測モデル生成装置、物性予測方法、物性予測装置、物性予測プログラム、配合予測方法、配合予測装置、および配合予測プログラムに関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
例えば車両に装着されるタイヤ等に用いられるゴム配合物は、主要原料としてのゴム材料であるポリマーに、補強剤および各種薬剤等が添加された複合材料である。ゴム配合物は、用途に応じて様々な材料をもとに配合され、物性が異なるものが開発されている。
【０００３】
特許文献１には従来の物性予測システムが開示されている。物性予測システムは、予測装置と、情報端末と、データベースと、を備える。予測装置の性能予測部は、被予測ゴムを構成する複数の素材に関する素材情報に基づいて被予測ゴムの物性の値を予測する。情報端末の表示処理部は、性能予測部によって予測された予測値と、複数の素材のうちの特定素材の特徴量とを関連付けて表示部に表示させる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２２－８８０１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ゴム配合物の配合に用いられる材料の特徴量を抽出して物性を予測する際には、従来より経験や知識によって特徴量が導出されており、物性の予測を複雑にしているとの問題点があった。また物性を予測するために多数の特徴量を生成する際には、材料に関する高度なデータ処理能力が必要となり、物性予測を行う上で利便性が低下してしまう虞があった。
【０００６】
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、特徴量を生成するための演算処理の過程を共通化し、ユーザの利便性を向上できる物性予測モデル生成方法、物性予測モデル生成装置、物性予測方法、物性予測装置、物性予測プログラム、配合予測方法、配合予測装置、および配合予測プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明のある態様は物性予測モデル生成方法である。物性予測モデル生成方法は、ゴム配合物の生成において用いられる複数の材料の配合量、前記材料の性状値、およびゴム配合物の物性を含むデータマートを生成するデータマート生成ステップと、前記材料および前記材料に対する演算処理を記述したベース演算テーブルを生成するベース演算生成ステップと、前記ベース演算テーブルによる演算処理に基づき特徴量を算出するベース演算ステップと、前記ベース演算ステップにより算出した特徴量の少なくとも１つ、および前記データマートに含まれるデータからなる学習用データマートを生成する学習用データ生成ステップと、ゴム配合物の物性を予測する学習型の演算モデルを前記学習用データマートに基づき学習させる学習ステップと、を備える。
【０００８】
また本発明の別の態様は物性予測モデル生成装置である。物性予測モデル生成装置は、ゴム配合物の生成において用いられる複数の材料の配合量、前記材料の性状値、およびゴム配合物の物性を含むデータマートを生成するデータマート生成部と、前記材料および前記材料に対する演算処理を記述したベース演算テーブルを生成し、前記ベース演算テーブルによる演算処理に基づき特徴量を算出するベース演算部と、前記ベース演算部により算出した特徴量を前記データマートに加えて学習用データマートを生成する学習用データ生成部と、ゴム配合物の物性を予測する学習型の演算モデルを前記学習用データマートに基づき学習させる学習処理部と、を備える。
【０００９】
また本発明の別の態様は物性予測方法である。物性予測方法は、ゴム配合物の生成において用いられる複数の材料の配合量、前記材料の性状値を含むデータマートを生成するデータマート生成ステップと、前記材料および前記材料に対する演算処理を記述したベース演算テーブルを生成するベース演算生成ステップと、前記ベース演算テーブルによる演算処理に基づき特徴量を算出するベース演算ステップと、前記ベース演算ステップにより算出した特徴量の少なくとも１つ、および前記データマートに含まれるデータを学習済みの演算モデルに入力してゴム配合物の物性を予測する物性予測ステップと、を備える。
【００１０】
また本発明の別の態様は物性予測装置である。物性予測装置は、ゴム配合物の生成において用いられる複数の材料の配合量、前記材料の性状値を含むデータマートを生成するデータマート生成部と、前記材料および前記材料に対する演算処理を記述したベース演算テーブルを生成し、前記ベース演算テーブルによる演算処理に基づき特徴量を算出するベース演算部と、前記ベース演算部により算出した特徴量の少なくとも１つ、および前記データマートに含まれるデータを学習済みの演算モデルに入力してゴム配合物の物性を予測する物性予測処理部と、を備える。
（【００１１】以降は省略されています）

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