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J-GLOBAL ID：202403016220561891

樹脂組成物の製造条件の判定方法

Inventor： 高田 新吾 ,  山地 俊則 ,  鈴木 徹 ,  竹林 良浩 ,  依田 智 ,  阿多 誠介
Applicant, Patent owner： DIC株式会社 ,  国立研究開発法人産業技術総合研究所
Agent (4)： 西澤 和純 ,  阿部 茂輝 ,  宮本 龍 ,  成田 友紀
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2022103023
Publication number (International publication number)：2024003699
Application date： Jun. 27, 2022
Publication date： Jan. 15, 2024
Summary：

【課題】二次加工に伴う破壊や劣化等の影響を受け難く、樹脂組成物の耐衝撃性を好適なものとする制御パラメータを決定する。 【解決手段】樹脂組成物の製造条件の判定方法は、樹脂組成物の配合成分、混合条件、溶融混練時の混練物温度を製造条件項目として少なくとも含む製造条件データと、製造条件データが示す製造条件によって製造された樹脂組成物の耐衝撃性を特性値項目として少なくとも含む第1物性測定データと、製造条件データが示す製造条件によって製造された樹脂組成物をオンラインかつ非破壊で測定した第2物性測定データとを含むデータセットを用いて機械学習アルゴリズムを実行することにより、樹脂組成物の特性向上対象項目の特性値を目的変数とした場合において、特性向上対象項目の特性値の変化についての重要度が高く、第2物性測定データが所定の範囲内である項目を判定する。 【選択図】図2

Claim (excerpt)：

樹脂組成物の配合成分、混合条件、溶融混練時の混練物温度を製造条件項目として少なくとも含む製造条件データと、前記製造条件データが示す製造条件によって製造された樹脂組成物の耐衝撃性を特性値項目として少なくとも含む第1物性測定データと、前記製造条件データが示す製造条件によって製造された樹脂組成物をオンラインかつ非破壊で測定した第2物性測定データとを含むデータセットを用いて機械学習アルゴリズムを実行することにより、樹脂組成物の特性向上対象項目の特性値を目的変数とした場合において、前記製造条件データ、前記第1物性測定データ及び前記第2物性測定データに含まれる複数の項目のうち、前記特性向上対象項目の特性値の変化についての重要度が高く、前記第2物性測定データが所定の範囲内である項目を判定する 樹脂組成物の製造条件の判定方法。

IPC (3)：

B29B 7/72 ,  C08L 101/00 ,  B29B 7/48

FI (3)：

B29B7/72 ,  C08L101/00 ,  B29B7/48

F-Term (28)：

4F201AA13 ,  4F201AA24 ,  4F201AA28 ,  4F201AA29 ,  4F201AA32 ,  4F201AA34 ,  4F201AA45 ,  4F201AM23 ,  4F201AP05 ,  4F201AP20 ,  4F201AQ01 ,  4F201AR06 ,  4F201AR20 ,  4F201BA01 ,  4F201BC01 ,  4F201BK02 ,  4F201BK13 ,  4F201BK26 ,  4F201BK74 ,  4J002BC02W ,  4J002CF00W ,  4J002CG00W ,  4J002CH07W ,  4J002CH09W ,  4J002CL00W ,  4J002CN02W ,  4J002GN00 ,  4J002GQ00

Patent cited by the Patent：

Cited by applicant (1)

• 二軸押出機
  Gazette classification：公開公報   Application number：特願2016-032445   Applicant：日本碍子株式会社