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J-GLOBAL ID:202103010790487911

硬化性組成物の探索方法、及び、硬化性組成物の探索装置

Inventor:
Applicant, Patent owner:
Gazette classification:公開公報
Application number (International application number):2019161835
Publication number (International publication number):2021038344
Application date: Sep. 05, 2019
Publication date: Mar. 11, 2021
Summary:
【課題】優れた接着強度を有する硬化性組成物の探索方法を提供すること。【解決手段】コンピュータが実行する硬化性組成物の探索方法であって、エポキシ-アミン硬化性組成物に含まれるエポキシの分子量、上記アミンの分子量、アミノ基/グリシジル基の含有モル比、及び、硬化性組成物の硬化温度を特徴量として含む特徴量ベクトルと、それに対応する接着特性の実測値と、を含む初期データセットを訓練データとしてモデルを生成することと、実測値より高い接着特性を示すことが予測される新たな硬化物についての接着特性の実測値と、その予測値との差により定義される予測誤差が、測定誤差との比較で予め定めた水準に到達するまで、モデルを繰り返して更新し、学習済みモデルを得て、それを目的関数とし、Expected Improvementを獲得関数としてベイジアンモデルを生成することを含む、探索方法。【選択図】図3
Claim (excerpt):
コンピュータが実行する硬化性組成物の探索方法であって、 エポキシ樹脂からなる主剤と、アミン系硬化剤とを含有する硬化性組成物に含まれる前記主剤の分子量、前記アミン系硬化剤の分子量、前記主剤中におけるグリシジル基の含有量に対する前記アミン系硬化剤中におけるアミノ基の含有量の含有モル比、及び、前記硬化性組成物を硬化させて硬化物を得るための硬化温度を特徴量として含む特徴量ベクトルと、それに対応する前記硬化物の接着特性の実測値と、を含む初期データセットを訓練データとして前記特徴量ベクトルと前記接着特性との関係を表すモデルを生成することと、 前記初期データセットに含まれる前記実測値より高い接着特性を示すことが前記モデルを用いて予測される新たな硬化物についての接着特性の実測値と、その予測値との差により定義される予測誤差が、測定誤差との比較で予め定めた水準に到達するまで、前記新たな硬化物の接着特性の実測値を前記訓練データに加えて前記モデルを繰り返して更新し、学習済みモデルを得ることと、 前記学習済みモデルを目的関数とし、前記訓練データに含まれる実測値のうちの最大値の更新幅の期待値によって定義される関数を獲得関数としてベイジアンモデルを生成することを含む、硬化性組成物の探索方法。
IPC (3):
C08G 59/50 ,  G06F 30/10 ,  G06F 30/27
FI (4):
C08G59/50 ,  G06F17/50 638 ,  G06F17/50 604D ,  G06F17/50 604A
F-Term (12):
4J036AB07 ,  4J036AD08 ,  4J036AE05 ,  4J036AF08 ,  4J036AJ05 ,  4J036AJ08 ,  4J036DC02 ,  4J036DC14 ,  5B046GA01 ,  5B046HA05 ,  5B046KA05 ,  5B046KA06
Patent cited by the Patent:
Cited by applicant (4)
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Cited by examiner (4)
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