シミュレーションと機械学習による高分子の物性推算
※ 検索ワードを区切るスペースは半角でお願いします。
特集 ポリマー中のガス溶解度の測定・推算法の最新動向
特集 プロセスシミュレータでの物性活用と最新動向
粘弾性パラメータ(粘度や弾性率等),ガラス転移点,相分離構造といった高分子特有の物性は,その工学的重要性にもかかわらず,計算による推算は困難とされてきた。これは,高分子特有の階層性に由来する複雑さのため,説明変数が多数にわたることや,物性値が説明変数に対して非線形な相関を持つことが多いことが理由として挙げられる(図1)。 ...
坂下 竜一
Property Prediction of Polymers by Simulation and Machine Learning
Ryuichi SAKASHITA
2015年 九州大学大学院物質創造工学専攻博士後期課程修了 博士(工学)
東ソー(株)ファンクショナルポリマー研究所 副主任研究員
Online ISSN : 2435-2292
Print ISSN : 0375-9253
PDFを閲覧するにはAdobe Readerが必要です。
お気に入りから削除しますか?