AIやMIを用いた接着接合部の密着性解析・強度予測・その活用【提携セミナー】
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もっと見る開催日時 | 2024/8/20(火)10:30~16:30 |
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担当講師 | 岩崎 富生 氏 |
開催場所 | Zoomによるオンライン受講 |
定員 | 30名 |
受講費 | 1名につき60,500円(税込) |
★密着性解析の「機械学習」に必要なパラメータの集め方,分類整理,計算への落とし込み
★強度推定,密着寿命や破壊モードの予測,不具合箇所の推定,国内外での研究動向
AIやMIを用いた接着接合部の
密着性解析・強度予測・その活用
【提携セミナー】
主催:株式会社技術情報協会
講座内容
接着剤選定に役立つ、マテリアルズインフォマティクスやAI,機械学習を用いた接着性の予測に必要なデータの準備、 機械学習の活用法、注意点や発展性について解説する。
習得できる知識
・分子シミュレーションとマテリアルズ・インフォマティクスを活用した強接着界面の設計技術
・電子レベルからの大規模シミュレーションで探る水分が接着力に及ぼす効果
・機械学習を用いた接着の破壊モード予測や接着強度予測への応用の可能性
担当講師
【第1部】(株)日立製作所 研究開発グループ 生産・モノづくりイノベーションセンタ 材料プロセス研究部
主管研究員 理学博士 岩崎 富生 氏
【第2部】名古屋工業大学 物理工学類 教授 理学博士 尾形 修司 氏
【第3部】パナソニック ホールディングス(株) プロダクト解析センター 信頼性ソリューション部 製品寿命解析課
課長 宇津木 覚 氏
セミナープログラム(予定)
【10:30~14:00 ※途中60分休憩を挟む】
第1部 分子シミュレーションとマテリアルズ・インフォマティクスを活用した強接着界面の設計技術
●講師 (株)日立製作所 研究開発グループ 生産・モノづくりイノベーションセンタ 材料プロセス研究部
主管研究員 理学博士 岩崎 富生 氏
1.技術潮流
2.マテリアルズインフォマティクスの概要
2.1 マテリアルズインフォマティクスよる最適設計とは
2.2 最適 設計の流れ
2.3 適用事例の概要
3.材料設計効率化の課題とアプローチ
3.1 パラメータサーベイにおける課題
3.2 課題へのアプローチと分子シミュレーション
4.マテリアルズインフォマティクスによる設計事例
4.1 樹脂との密着性を向上させる金属の設計
4.2 はんだの破断伸びを向上させる添加元素の選定
4.3 環境・生体に適合する材料の界面密着強度を向上させる設計
4.4 薄膜配線の信頼性を高める材料設計の事例
5.まとめ
【質疑応答】
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【14:15~15:15】
第2部 電子レベルからの大規模シミュレーションで探る水分が接着力に及ぼす効果
●講師 名古屋工業大学 物理工学類 教授 理学博士 尾形 修司 氏
1.対象系のモデル化
1.1 実験結果
1.2 接着剤としてのアミン硬化型エポキシ樹脂
1.3 被着材としての酸化皮膜付きのアルミニウム
1.4 湿潤環境での接着界面
2.計算手法
2.1 電子状態の実空間グリッド型DFTコード
2.2 ハイブリッド量子古典シミュレーション法
2.3 全原子DFTを活用したプロトン化・脱プロトン化の理論予測法
3.計算結果
3.1 ハイブリッド量子古典シミュレーション
3.2 応力に依存したプロトン化・脱プロトン化
3.3 プロトン化による共有結合ボンドの強度変化
3.4 少数の水分子によるプロトン移動がもたらす接着力強化
【質疑応答】
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【15:30~16:30】
第3部 機械学習を用いた接着の破壊モード予測や接着強度予測への応用の可能性
●講師 パナソニック ホールディングス(株) プロダクト解析センター 信頼性ソリューション部 製品寿命解析課 課長 宇津木 覚 氏
1.接着AI診断の概要
1.1 接着ニーズの拡大について
1.2 診断技術の概要紹介
1.3 デモ動画
2.診断プロトタイプ開発秘話
2.1 接着の理論
2.2 破壊モードを決める因子の抽出
2.3 データ取得から精度検証まで
3.診断技術のアップデート
3.1 画像認識の適用
3.2 寿命予測機能の追加
3.3 接着強度予測
【質疑応答】
公開セミナーの次回開催予定
開催日
2024/8/20(火)10:30~16:30
開催場所
Zoomによるオンライン受講
受講料
1名につき60,500円(消費税込、資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき55,000円〕
備考
資料は事前に紙で郵送いたします。
お申し込み方法
★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。
※お申込後はキャンセルできませんのでご注意ください。
※申し込み人数が開催人数に満たない場合など、状況により中止させていただくことがございます。