高分子材料の劣化予測 セミナー


                  
AI、シミュレーションを用いた劣化・破壊評価と寿命予測
加速試験の実施とモデルを活用した寿命予測
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<セミナー No510222(Live配信)、510272(アーカイブ配信)>
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★ プラスチックの経年劣化を、非破壊で分析する技術とは?
★ 機械学習を用いたスペクトルデータ解析による劣化予測も事例とともに紹介します!

インフォマティクスと近赤外光による
高分子材料の劣化予測


■ 講師
(国研)産業技術総合研究所 機能化学研究部門 化学材料評価グループ  研究グループ長 博士(理学) 新澤 英之 氏
■ 開催要領
日 時

2025年10月6日(月) 13:00〜16:30

【アーカイブ(録画)配信】
 2025年10月16日(木)まで申込み受付(視聴期間:10/16〜10/26)

会 場

Zoomを利用したLive配信 or アーカイブ配信いずれか  ※会場での講義は行いません
 セミナーの接続確認・受講手順は「こちら」をご確認下さい。

聴講料

聴講料 1名につき49,500円(消費税込/資料付き)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき44
,000円〕
〔大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくは上部の「アカデミック価格」をご覧下さい〕

■ プログラム

【習得できる知識】
 近赤外分光法の原理とスペクトルを分析するためのデータ解析に関する知識

【講座主旨】
 近赤外光を用いてプラスチックの構造を非破壊的に分析する技術及び、測定データに機械学習を適用することで劣化状態を予測する診断モデルについて解説する。



【講座内容】

1.データインフォマティクスとは
 1.1 なぜ今、データ解析が重要なのか?
 1.2 データ解析の技術
 1.3 主成分分析
 1.4 PLS回帰分析
 1.5 データの前処理

2.高分子の劣化診断
 2.1 高分子の劣化とは
 2.2 劣化試験の仕組み
 2.3 機械試験による劣化診断
 2.4 破断伸びについて
 2.5 ポリプロピレンの劣化

3.近赤外分光法の原理
 3.1 近赤外スペクトル
 3.2 ケモメトリックスとは
 3.3 機械学習の発展
 3.4 主成分分析の原理
 3.5 PLS回帰分析の原理

4.ポリプロピレンの劣化予測
 4.1 ポリプロピレンの近赤外スペクトル
 4.2 ポリプロピレンの劣化予測
 4.3 ポリプロピレンの劣化メカニズム


【質疑応答】