★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】

－－－－－－－－－－－－－－－－

【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】

－－－－－－－－－－－－－－－－

【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〕

技術情報協会主催セミナー　受講にあたってのご案内

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備考

資料は事前に紙で郵送いたします。

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