材料物性値を推論するニューラルネットモデルの構築とハイブリッド効果の探索 : ハイブリッド複合材料の特性と応用に関する研究(3)

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概要

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要求特性の把握から設計・試作に至る複合材料の開発過程は,検討すべきパラメータが多岐にわたるために試行錯誤に依存せざるを得ない状況にあり,材料開発を支援する効率的な手法の開発が求められている。本研究では,階層構造ニューラルネットモデルが有する学習・推測能力を活用することにより,任意の複合材料構成から材料物性値を予測する推論モデルの構築を試みた。モデルの構築に際しては,入力データとして複合材料構成を特徴づけるパラメータ,出力データとして5種類の力学的特性値[最大曲げ応力・曲げ弾性率・曲げひずみ率・最大応力時までの吸収エネルギー・破断までのエネルギー]を使用し,総合誤差・学習回数・ニューロン数・中間層数などの検討を行った。また,構築した推論モデルを用いて,積層構成の違いによるハイブリッド効果出現挙動を検討した。
1995-11-30

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