二軸押出機は主に樹脂を連続的に溶融・混練するのに使用されるが、加工中の原料は金属製のバレルで囲まれており、また高温・高圧環境であるため、使用できるセンサーが限定的であり、内部状態を詳細に測定することが難しい。そのため、流動解析により加工中の原料の内部状態を予測する方法が1970〜80年代に構築され、今もその基礎は変わらない。一方、内部状態を高精度で予測しようとすると、計算負荷が大きくなり、1条件の流れを予測するだけでも多大な時間がかかる。
本セミナーでは、二軸押出機の流動解析の入出力結果をAIに学習させることで、数値計算の時間を大幅に削減するサロゲートモデルの進捗について紹介する。また、サロゲートモデルを理解するために必要なニューラルネットワークの基礎知識、および押出機の流動解析の基礎知識についても紹介する。
- はじめに
- ニューラルネットワーク
- 線形回帰モデルと最小二乗法
- パーセプトロンと全結合層
- 畳み込みニューラルネットワーク
- 二軸押出機の流動解析
- 流体方程式と潤滑近似
- 数値計算
- 二軸押出機のサロゲートモデル
- データの生成
- サロゲートモデル
- 結果
- 今後の展開
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