特許 6976456 材料設計装置、材料設計方法、及び材料設計プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6976456

(24)【登録日】2021年11月11日

(45)【発行日】2021年12月8日

(54)【発明の名称】材料設計装置、材料設計方法、及び材料設計プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 30/10 20200101AFI20211125BHJP

   G06F 30/27 20200101ALI20211125BHJP

【ＦＩ】

   G06F30/10

   G06F30/27

【請求項の数】31

【全頁数】27

(21)【出願番号】特願2020-553957(P2020-553957)

(86)(22)【出願日】2019年10月30日

(86)【国際出願番号】JP2019042466

(87)【国際公開番号】WO2020090848

(87)【国際公開日】20200507

【審査請求日】2021年2月18日

(31)【優先権主張番号】特願2018-204439(P2018-204439)

(32)【優先日】2018年10月30日

(33)【優先権主張国】JP

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000002004

【氏名又は名称】昭和電工株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100109911

【弁理士】

【氏名又は名称】清水 義仁

(74)【代理人】

【識別番号】100071168

【弁理士】

【氏名又は名称】清水 久義

(74)【代理人】

【識別番号】100099885

【弁理士】

【氏名又は名称】高田 健市

(72)【発明者】

【氏名】奥野 克樹

(72)【発明者】

【氏名】南 拓也

(72)【発明者】

【氏名】竹本 真平

(72)【発明者】

【氏名】武田 領子

(72)【発明者】

【氏名】奥野 好成

(72)【発明者】

【氏名】北野 正道

【審査官】 田中 幸雄

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１７−９１５２６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特表２００４−５０７８２１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 岩瀬智亮ほか，マルチタスク学習を用いた複数物性値の同時予測，電子情報通信学会技術研究報告，日本，一般社団法人電子情報通信学会，2014年02月27日，Ｖｏｌ．１１３ Ｎｏ．４７６，９−１３ページ

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｆ ３０／１０

Ｇ０６Ｆ ３０／２７

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の組成からなる材料、または、複数の製造条件の組合せにより製造される材料を含む設計対象材料を設計するための材料設計装置であって、
前記設計対象材料の設計条件を含む入力情報と材料特性値を含む出力情報との対応関係を機械学習により取得した学習済みモデルと、
前記設計対象材料の設計条件の指定範囲を設定する設計条件設定部と、
前記設計条件設定部により設定された指定範囲内で複数の網羅予測点を生成する網羅予測点生成部と、
前記網羅予測点生成部により生成された網羅予測点を前記学習済みモデルに入力して算出した材料特性値を、前記網羅予測点の各点と紐づけたデータセットを記憶する設計条件−材料特性テーブルと、
前記設計対象材料の要求特性の指定範囲を設定する要求特性設定部と、
前記要求特性設定部により設定された要求特性を満たすデータセットを前記設計条件−材料特性テーブルから抽出する設計条件抽出部と、
を備える材料設計装置。

【請求項2】

前記設計条件抽出部により抽出されたデータセットの設計条件の範囲を調整する設計条件調整部を備え、
前記設計条件抽出部は、前記抽出したデータセットから、前記設計条件調整部により調整された設計条件を満たすデータセットをさらに絞り込む、
請求項１に記載の材料設計装置。

【請求項3】

前記設計条件抽出部により抽出されたデータセットに関する要求特性及び設計条件の範囲を表示する情報表示部を備え、
前記設計条件調整部は、前記情報表示部に表示されている設計条件の範囲を変更するユーザ操作に応じて設計条件の範囲を調整する、
請求項２に記載の材料設計装置。

【請求項4】

前記要求特性は、複数の特性を含み、
前記設計条件抽出部は、前記複数の要求特性を同時に満たすデータセットを抽出する、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の材料設計装置。

【請求項5】

前記設計対象材料は無機材料である、
請求項４に記載の材料設計装置。

【請求項6】

前記設計対象材料は合金系である、
請求項５に記載の材料設計装置。

【請求項7】

前記設計対象材料はアルミニウム合金展伸材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＳｉ、Ｆｅ、Ｃｕ、Ｍｎ、Ｍｇ、Ｃｒ、Ｎｉ、Ｚｎ、Ｔｉ、Ｖ、Ｐｂ、Ｓｎ、Ｂｉ、Ｂ、Ｐ、Ｚｒ、Ｓｒの少なくとも一部を含み、前記製造条件として素材鋳造時の溶湯温度、鋳造速度、冷却水量、均質化温度、均質化時間、均質化後の冷却速度、熱間加工時の素材加熱温度、加工速度、加工直後の冷却速度、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、熱間加工温度、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
請求項６に記載の材料設計装置。

【請求項8】

前記設計対象材料はアルミニウム合金鋳物材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＳｉ、Ｆｅ、Ｃｕ、Ｍｎ、Ｍｇ、Ｃｒ、Ｎｉ、Ｚｎ、Ｔｉ、Ｖ、Ｐｂ、Ｓｎ、Ｂｉ、Ｂ、Ｐ、Ｚｒ、Ｓｒの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、溶体化温度、溶体化時間、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
請求項６に記載の材料設計装置。

【請求項9】

前記設計対象材料は鉄合金展伸材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＣ、Ｂ、Ｎ、Ｓｉ、Ｐ、Ｓ、Ｍｎ、Ａｌ、Ｔｉ、Ｖ、Ｃｒ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｃｕ、Ｚｒ、Ｎｂ、Ｍｏ、Ｗの少なくとも一部を含み、前記製造条件として素材鋳造時の溶湯温度、鋳造速度、冷却水量、熱間加工時の素材加熱温度、熱間加工時の素材加熱時間、加工速度、圧下率、熱間加工温度、加工直後の冷却速度、自然時効時間、熱処理温度、熱処理時間、熱処理の冷却速度の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数、オーステナイト結晶粒度、フェライト結晶粒度の少なくとも一部を含む、
請求項６に記載の材料設計装置。

【請求項10】

前記設計対象材料は鋳鉄材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＣ、Ｂ、Ｎ、Ｓｉ、Ｐ、Ｓ、Ｍｎ、Ａｌ、Ｔｉ、Ｖ、Ｃｒ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｃｕ、Ｚｒ、Ｎｂ、Ｍｏ、Ｗ、Ｃａ、Ｍｇ、Ｃｅの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、鋳込み速度、凝固速度、凝固後の冷却速度、熱処理温度、熱処理時間、熱処理の冷却速度の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
請求項６に記載の材料設計装置。

【請求項11】

前記設計対象材料は銅合金展伸材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＺｎ、Ｐｂ、Ｂｉ、Ｓｎ、Ｆｅ、Ｐ、Ａｌ、Ｈｇ、Ｎｉ、Ｍｎ、Ｓｅ、Ｔｅ、Ｏ、Ｓ、Ｚｒ、Ｂｅ、Ｃｏ、Ｔｉ、Ａｓの少なくとも一部を含み、前記製造条件として素材鋳造時の溶湯温度、鋳造速度、冷却水量、均質化温度、均質化時間、均質化後の冷却速度、熱間加工時の素材加熱温度、加工速度、加工直後の冷却速度、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、熱間加工温度、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、導電率、熱伝導率、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
請求項６に記載の材料設計装置。

【請求項12】

前記設計対象材料は銅合金鋳物材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＺｎ、Ｐｂ、Ｂｉ、Ｓｎ、Ｆｅ、Ｐ、Ａｌ、Ｈｇ、Ｎｉ、Ｍｎ、Ｓｅ、Ｔｅ、Ｏ、Ｓ、Ｚｒ、Ｂｅ、Ｃｏ、Ｔｉ、Ａｓの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、溶体化温度、溶体化時間、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、導電率、熱伝導率、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
請求項６に記載の材料設計装置。

【請求項13】

前記設計対象材料はチタン合金であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＡｌ、Ｓｎ、Ｖ、Ｍｏ、Ｚｒ、Ｐｄ、Ｓｉ、Ｃｒ、Ｒｕ、Ta、Ｃｏ、Ｎｉの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、溶体化温度、溶体化時間、人工時効温度、人工時効時間、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
請求項６に記載の材料設計装置。

【請求項14】

複数の組成からなる材料、または、複数の製造条件の組合せにより製造される材料を含む設計対象材料を設計するための材料設計方法であって、
前記設計対象材料の設計条件を含む入力情報と材料特性値を含む出力情報との対応関係を機械学習により取得した学習済みモデルを作成するモデル作成ステップと、
前記設計対象材料の設計条件の指定範囲を設定する設計条件設定ステップと、
前記設計条件設定ステップにて設定された指定範囲内で複数の網羅予測点を生成する網羅予測点生成ステップと、
前記網羅予測点生成ステップにて生成された網羅予測点を前記学習済みモデルに入力して算出した材料特性値を、前記網羅予測点の各点と紐づけたデータセットを設計条件−材料特性テーブルに記憶するデータセット作成ステップと、
前記設計対象材料の要求特性の指定範囲を設定する要求特性設定ステップと、
前記要求特性設定ステップにて設定された要求特性を満たすデータセットを、前記設計条件−材料特性テーブルから抽出する設計条件抽出ステップと、
を含み、
コンピュータにより実行するようにした材料設計方法。

【請求項15】

前記設計条件抽出ステップにて抽出されたデータセットの設計条件の範囲を調整する設計条件調整ステップと、
前記要求特性を満たすデータセットから、前記設計条件調整ステップにて調整された設計条件を満たすデータセット群にさらに絞り込む絞り込みステップと、
を含む、
請求項１４に記載の材料設計方法。

【請求項16】

前記設計対象材料はアルミニウム合金展伸材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＳｉ、Ｆｅ、Ｃｕ、Ｍｎ、Ｍｇ、Ｃｒ、Ｎｉ、Ｚｎ、Ｔｉ、Ｖ、Ｐｂ、Ｓｎ、Ｂｉ、Ｂ、Ｐ、Ｚｒ、Ｓｒの少なくとも一部を含み、前記製造条件として素材鋳造時の溶湯温度、鋳造速度、冷却水量、均質化温度、均質化時間、均質化後の冷却速度、熱間加工時の素材加熱温度、加工速度、加工直後の冷却速度、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、熱間加工温度、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
請求項１４または１５に記載の材料設計方法。

【請求項17】

前記設計対象材料はアルミニウム合金鋳物材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＳｉ、Ｆｅ、Ｃｕ、Ｍｎ、Ｍｇ、Ｃｒ、Ｎｉ、Ｚｎ、Ｔｉ、Ｖ、Ｐｂ、Ｓｎ、Ｂｉ、Ｂ、Ｐ、Ｚｒ、Ｓｒの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、溶体化温度、溶体化時間、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
請求項１４または１５に記載の材料設計方法。

【請求項18】

前記設計対象材料は鉄合金展伸材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＣ、Ｂ、Ｎ、Ｓｉ、Ｐ、Ｓ、Ｍｎ、Ａｌ、Ｔｉ、Ｖ、Ｃｒ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｃｕ、Ｚｒ、Ｎｂ、Ｍｏ、Ｗの少なくとも一部を含み、前記製造条件として素材鋳造時の溶湯温度、鋳造速度、冷却水量、熱間加工時の素材加熱温度、熱間加工時の素材加熱時間、加工速度、圧下率、熱間加工温度、加工直後の冷却速度、自然時効時間、熱処理温度、熱処理時間、熱処理の冷却速度の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数、オーステナイト結晶粒度、フェライト結晶粒度の少なくとも一部を含む、
請求項１４または１５に記載の材料設計方法。

【請求項19】

前記設計対象材料は鋳鉄材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＣ、Ｂ、Ｎ、Ｓｉ、Ｐ、Ｓ、Ｍｎ、Ａｌ、Ｔｉ、Ｖ、Ｃｒ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｃｕ、Ｚｒ、Ｎｂ、Ｍｏ、Ｗ、Ｃａ、Ｍｇ、Ｃｅの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、鋳込み速度、凝固速度、凝固後の冷却速度、熱処理温度、熱処理時間、熱処理の冷却速度の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
請求項１４または１５に記載の材料設計方法。

【請求項20】

前記設計対象材料は銅合金展伸材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＺｎ、Ｐｂ、Ｂｉ、Ｓｎ、Ｆｅ、Ｐ、Ａｌ、Ｈｇ、Ｎｉ、Ｍｎ、Ｓｅ、Ｔｅ、Ｏ、Ｓ、Ｚｒ、Ｂｅ、Ｃｏ、Ｔｉ、Ａｓの少なくとも一部を含み、前記製造条件として素材鋳造時の溶湯温度、鋳造速度、冷却水量、均質化温度、均質化時間、均質化後の冷却速度、熱間加工時の素材加熱温度、加工速度、加工直後の冷却速度、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、熱間加工温度、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、導電率、熱伝導率、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
請求項１４または１５に記載の材料設計方法。

【請求項21】

前記設計対象材料は銅合金鋳物材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＺｎ、Ｐｂ、Ｂｉ、Ｓｎ、Ｆｅ、Ｐ、Ａｌ、Ｈｇ、Ｎｉ、Ｍｎ、Ｓｅ、Ｔｅ、Ｏ、Ｓ、Ｚｒ、Ｂｅ、Ｃｏ、Ｔｉ、Ａｓの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、溶体化温度、溶体化時間、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、導電率、熱伝導率、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
請求項１４または１５に記載の材料設計方法。

【請求項22】

前記設計対象材料はチタン合金であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＡｌ、Ｓｎ、Ｖ、Ｍｏ、Ｚｒ、Ｐｄ、Ｓｉ、Ｃｒ、Ｒｕ、Ta、Ｃｏ、Ｎｉの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、溶体化温度、溶体化時間、人工時効温度、人工時効時間、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
請求項１４または１５に記載の材料設計方法。

【請求項23】

複数の組成からなる材料、または、複数の製造条件の組合せにより製造される材料を含む設計対象材料を設計するための材料設計プログラムであって、
前記設計対象材料の設計条件を含む入力情報と材料特性値を含む出力情報との対応関係を機械学習により取得した学習済みモデルを作成するモデル作成機能と、
前記設計対象材料の設計条件の指定範囲を設定する設計条件設定機能と、
前記設計条件設定機能により設定された指定範囲内で複数の網羅予測点を生成する網羅予測点生成機能と、
前記網羅予測点生成機能により生成された網羅予測点を前記学習済みモデルに入力して算出した材料特性値を、前記網羅予測点の各点と紐づけたデータセットを設計条件−材料特性テーブルに記憶するデータセット作成機能と、
前記設計対象材料の要求特性の指定範囲を設定する要求特性設定機能と、
前記要求特性設定機能により設定された要求特性を満たすデータセットを、前記設計条件−材料特性テーブルから抽出する設計条件抽出機能と、
をコンピュータに実現させるための材料設計プログラム。

【請求項24】

前記設計条件抽出機能により抽出されたデータセットの設計条件の範囲を調整する設計条件調整機能と、
前記要求特性を満たすデータセットから、前記設計条件調整機能により調整された設計条件を満たすデータセット群にさらに絞り込む絞り込み機能と、
をコンピュータに実現させるための、
請求項２３に記載の材料設計プログラム。

【請求項25】

前記設計対象材料はアルミニウム合金展伸材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＳｉ、Ｆｅ、Ｃｕ、Ｍｎ、Ｍｇ、Ｃｒ、Ｎｉ、Ｚｎ、Ｔｉ、Ｖ、Ｐｂ、Ｓｎ、Ｂｉ、Ｂ、Ｐ、Ｚｒ、Ｓｒの少なくとも一部を含み、前記製造条件として素材鋳造時の溶湯温度、鋳造速度、冷却水量、均質化温度、均質化時間、均質化後の冷却速度、熱間加工時の素材加熱温度、加工速度、加工直後の冷却速度、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、熱間加工温度、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
請求項２３または２４に記載の材料設計プログラム。

【請求項26】

前記設計対象材料はアルミニウム合金鋳物材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＳｉ、Ｆｅ、Ｃｕ、Ｍｎ、Ｍｇ、Ｃｒ、Ｎｉ、Ｚｎ、Ｔｉ、Ｖ、Ｐｂ、Ｓｎ、Ｂｉ、Ｂ、Ｐ、Ｚｒ、Ｓｒの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、溶体化温度、溶体化時間、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
請求項２３または２４に記載の材料設計プログラム。

【請求項27】

前記設計対象材料は鉄合金展伸材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＣ、Ｂ、Ｎ、Ｓｉ、Ｐ、Ｓ、Ｍｎ、Ａｌ、Ｔｉ、Ｖ、Ｃｒ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｃｕ、Ｚｒ、Ｎｂ、Ｍｏ、Ｗの少なくとも一部を含み、前記製造条件として素材鋳造時の溶湯温度、鋳造速度、冷却水量、熱間加工時の素材加熱温度、熱間加工時の素材加熱時間、加工速度、圧下率、熱間加工温度、加工直後の冷却速度、自然時効時間、熱処理温度、熱処理時間、熱処理の冷却速度の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数、オーステナイト結晶粒度、フェライト結晶粒度の少なくとも一部を含む、
請求項２３または２４に記載の材料設計プログラム。

【請求項28】

前記設計対象材料は鋳鉄材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＣ、Ｂ、Ｎ、Ｓｉ、Ｐ、Ｓ、Ｍｎ、Ａｌ、Ｔｉ、Ｖ、Ｃｒ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｃｕ、Ｚｒ、Ｎｂ、Ｍｏ、Ｗ、Ｃａ、Ｍｇ、Ｃｅの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、鋳込み速度、凝固速度、凝固後の冷却速度、熱処理温度、熱処理時間、熱処理の冷却速度の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
請求項２３または２４に記載の材料設計プログラム。

【請求項29】

前記設計対象材料は銅合金展伸材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＺｎ、Ｐｂ、Ｂｉ、Ｓｎ、Ｆｅ、Ｐ、Ａｌ、Ｈｇ、Ｎｉ、Ｍｎ、Ｓｅ、Ｔｅ、Ｏ、Ｓ、Ｚｒ、Ｂｅ、Ｃｏ、Ｔｉ、Ａｓの少なくとも一部を含み、前記製造条件として素材鋳造時の溶湯温度、鋳造速度、冷却水量、均質化温度、均質化時間、均質化後の冷却速度、熱間加工時の素材加熱温度、加工速度、加工直後の冷却速度、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、熱間加工温度、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、導電率、熱伝導率、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
請求項２３または２４に記載の材料設計プログラム。

【請求項30】

前記設計対象材料は銅合金鋳物材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＺｎ、Ｐｂ、Ｂｉ、Ｓｎ、Ｆｅ、Ｐ、Ａｌ、Ｈｇ、Ｎｉ、Ｍｎ、Ｓｅ、Ｔｅ、Ｏ、Ｓ、Ｚｒ、Ｂｅ、Ｃｏ、Ｔｉ、Ａｓの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、溶体化温度、溶体化時間、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、導電率、熱伝導率、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
請求項２３または２４に記載の材料設計プログラム。

【請求項31】

前記設計対象材料はチタン合金であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＡｌ、Ｓｎ、Ｖ、Ｍｏ、Ｚｒ、Ｐｄ、Ｓｉ、Ｃｒ、Ｒｕ、Ta、Ｃｏ、Ｎｉの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、溶体化温度、溶体化時間、人工時効温度、人工時効時間、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
請求項２３または２４に記載の材料設計プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、材料設計装置、材料設計方法、及び材料設計プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、複数の組成からなる材料、または、複数の製造条件の組合せにより製造される材料を設計する際には、材料開発者の経験に基づき材料の組成や製造条件を調整しながら試作を繰り返すことによって、所望の材料特性を実現し得る最適解が求められる。

【0003】

しかし材料開発者の経験に基づいた試作は、多くの場合最適設計を得るまで試作を繰り返す必要があり、時間と手間を要する。また、材料開発者が過去に行った設計条件の近傍で局所的に条件探索が行われることが多く、大域的な最適設計条件の探索には向かない。

【0004】

そこで例えば特許文献１には、材料設計者が所望の材料機能を指定すると、この指定条件を満たす材料候補が提示される材料設計支援システムが提案されている。特許文献１のシステムでは、所望の材料機能（特性）を満たす材料の設計条件の導出、所謂逆問題解析を実施するためのツールとしてニューラルネットワークなどの機械学習系を利用でき、これにより候補材料の予測を効率化できる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２００３−１７８１０２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかし、特許文献１などに記載される従来の逆問題解析に機械学習系を適用する構成では、所望の材料特性が複数種ある場合には各特性ごとに順番に調整を行いながら徐々に最適解に到達するよう演算が行われる。複数の材料特性は互いにトレードオフの関係となる場合が多く、最適解の到達まで試行錯誤が繰り返される。このため、機械学習系を利用すれば材料設計者の負担は減るものの、依然として製造条件の最適解を求めるまでの所要時間に関して改善の余地がある。

【0007】

本発明の好ましい実施形態は、関連技術における上述した及び／又は他の問題点に鑑みてなされたものである。本発明の好ましい実施形態は、既存の方法及び／又は装置を著しく向上させることができるものである。

【0008】

本発明は、所望の材料特性を満たす設計条件の最適解を短時間で導出できる材料設計装置、材料設計方法、及び材料設計プログラムを提供することを目的とする。

【0009】

本発明のその他の目的及び利点は、以下の好ましい実施形態から明らかであろう。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本発明は、以下に示す構成を備える。

【0011】

［１］ 複数の組成からなる材料、または、複数の製造条件の組合せにより製造される材料を含む設計対象材料を設計するための材料設計装置であって、
前記設計対象材料の設計条件を含む入力情報と材料特性値を含む出力情報との対応関係を機械学習により取得した学習済みモデルと、
前記設計対象材料の設計条件の指定範囲を設定する設計条件設定部と、
前記設計条件設定部により設定された指定範囲内で複数の網羅予測点を生成する網羅予測点生成部と、
前記網羅予測点生成部により生成された網羅予測点を前記学習済みモデルに入力して算出した材料特性値を、前記網羅予測点の各点と紐づけたデータセットを記憶する設計条件−材料特性テーブルと、
前記設計対象材料の要求特性の指定範囲を設定する要求特性設定部と、
前記要求特性設定部により設定された要求特性を満たすデータセットを前記設計条件−材料特性テーブルから抽出する設計条件抽出部と、
を備える材料設計装置。

【0012】

［２］ 前記設計条件抽出部により抽出されたデータセットの設計条件の範囲を調整する設計条件調整部を備え、
前記設計条件抽出部は、前記抽出したデータセットから、前記設計条件調整部により調整された設計条件を満たすデータセットをさらに絞り込む、
前項１に記載の材料設計装置。

【0013】

［３］ 前記設計条件抽出部により抽出されたデータセットに関する要求特性及び設計条件の範囲を表示する情報表示部を備え、
前記設計条件調整部は、前記情報表示部に表示されている設計条件の範囲を変更するユーザ操作に応じて設計条件の範囲を調整する、
前項２に記載の材料設計装置。

【0014】

［４］ 前記要求特性は、複数の特性を含み、
前記設計条件抽出部は、前記複数の要求特性を同時に満たすデータセットを抽出する、
前項１〜３のいずれか１項に記載の材料設計装置。

【0015】

［５］ 前記設計対象材料は無機材料である、
前項４に記載の材料設計装置。

【0016】

［６］ 前記設計対象材料は合金系である、
前項５に記載の材料設計装置。

【0017】

［７］ 前記設計対象材料はアルミニウム合金展伸材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＳｉ、Ｆｅ、Ｃｕ、Ｍｎ、Ｍｇ、Ｃｒ、Ｎｉ、Ｚｎ、Ｔｉ、Ｖ、Ｐｂ、Ｓｎ、Ｂｉ、Ｂ、Ｐ、Ｚｒ、Ｓｒの少なくとも一部を含み、前記製造条件として素材鋳造時の溶湯温度、鋳造速度、冷却水量、均質化温度、均質化時間、均質化後の冷却速度、熱間加工時の素材加熱温度、加工速度、加工直後の冷却速度、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、熱間加工温度、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数、疲労特性の少なくとも一部を含む、
前項６に記載の材料設計装置。

【0018】

［８］ 前記設計対象材料はアルミニウム合金鋳物材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＳｉ、Ｆｅ、Ｃｕ、Ｍｎ、Ｍｇ、Ｃｒ、Ｎｉ、Ｚｎ、Ｔｉ、Ｖ、Ｐｂ、Ｓｎ、Ｂｉ、Ｂ、Ｐ、Ｚｒ、Ｓｒの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、溶体化温度、溶体化時間、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数、疲労特性の少なくとも一部を含む、
前項６に記載の材料設計装置。

【0019】

［９］ 前記設計対象材料は鉄合金展伸材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＣ、Ｂ、Ｎ、Ｓｉ、Ｐ、Ｓ、Ｍｎ、Ａｌ、Ｔｉ、Ｖ、Ｃｒ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｃｕ、Ｚｒ、Ｎｂ、Ｍｏ、Ｗの少なくとも一部を含み、前記製造条件として素材鋳造時の溶湯温度、鋳造速度、冷却水量、熱間加工時の素材加熱温度、熱間加工時の素材加熱時間、加工速度、圧下率、熱間加工温度、加工直後の冷却速度、自然時効時間、熱処理温度、熱処理時間、熱処理の冷却速度の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数、オーステナイト結晶粒度、フェライト結晶粒度、衝撃特性、疲労特性、ＳＣＣ特性、ＳＳＣ特性の少なくとも一部を含む、
前項６に記載の材料設計装置。

【0020】

［１０］ 前記設計対象材料は鋳鉄材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＣ、Ｂ、Ｎ、Ｓｉ、Ｐ、Ｓ、Ｍｎ、Ａｌ、Ｔｉ、Ｖ、Ｃｒ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｃｕ、Ｚｒ、Ｎｂ、Ｍｏ、Ｗ、Ｃａ、Ｍｇ、Ｃｅの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、鋳込み速度、凝固速度、凝固後の冷却速度、熱処理温度、熱処理時間、熱処理の冷却速度の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数、衝撃特性、疲労特性の少なくとも一部を含む、
前項６に記載の材料設計装置。

【0021】

［１１］ 前記設計対象材料は銅合金展伸材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＺｎ、Ｐｂ、Ｂｉ、Ｓｎ、Ｆｅ、Ｐ、Ａｌ、Ｈｇ、Ｎｉ、Ｍｎ、Ｓｅ、Ｔｅ、Ｏ、Ｓ、Ｚｒ、Ｂｅ、Ｃｏ、Ｔｉ、Ａｓの少なくとも一部を含み、前記製造条件として素材鋳造時の溶湯温度、鋳造速度、冷却水量、均質化温度、均質化時間、均質化後の冷却速度、熱間加工時の素材加熱温度、加工速度、加工直後の冷却速度、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、熱間加工温度、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、導電率、熱伝導率、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
前項６に記載の材料設計装置。

【0022】

［１２］ 前記設計対象材料は銅合金鋳物材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＺｎ、Ｐｂ、Ｂｉ、Ｓｎ、Ｆｅ、Ｐ、Ａｌ、Ｈｇ、Ｎｉ、Ｍｎ、Ｓｅ、Ｔｅ、Ｏ、Ｓ、Ｚｒ、Ｂｅ、Ｃｏ、Ｔｉ、Ａｓの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、溶体化温度、溶体化時間、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、導電率、熱伝導率、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
前項６に記載の材料設計装置。

【0023】

［１３］ 前記設計対象材料はチタン合金であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＡｌ、Ｓｎ、Ｖ、Ｍｏ、Ｚｒ、Ｐｄ、Ｓｉ、Ｃｒ、Ｒｕ、Ta、Ｃｏ、Ｎｉの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、溶体化温度、溶体化時間、人工時効温度、人工時効時間、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数、疲労特性の少なくとも一部を含む、
前項６に記載の材料設計装置。

【0024】

［１４］ 複数の組成からなる材料、または、複数の製造条件の組合せにより製造される材料を含む設計対象材料を設計するための材料設計方法であって、
前記設計対象材料の設計条件を含む入力情報と材料特性値を含む出力情報との対応関係を機械学習により取得した学習済みモデルを作成するモデル作成ステップと、
前記設計対象材料の設計条件の指定範囲を設定する設計条件設定ステップと、
前記設計条件設定ステップにて設定された指定範囲内で複数の網羅予測点を生成する網羅予測点生成ステップと、
前記網羅予測点生成ステップにて生成された網羅予測点を前記学習済みモデルに入力して算出した材料特性値を、前記網羅予測点の各点と紐づけたデータセットを設計条件−材料特性テーブルに記憶するデータセット作成ステップと、
前記設計対象材料の要求特性の指定範囲を設定する要求特性設定ステップと、
前記要求特性設定ステップにて設定された要求特性を満たすデータセットを、前記設計条件−材料特性テーブルから抽出する設計条件抽出ステップと、
を含む材料設計方法。

【0025】

［１５］ 前記設計条件抽出ステップにて抽出されたデータセットの設計条件の範囲を調整する設計条件調整ステップと、
前記要求特性を満たすデータセットから、前記設計条件調整ステップにて調整された設計条件を満たすデータセット群にさらに絞り込む絞り込みステップと、
を含む、
前項１４に記載の材料設計方法。

【0026】

［１６］ 前記設計対象材料はアルミニウム合金展伸材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＳｉ、Ｆｅ、Ｃｕ、Ｍｎ、Ｍｇ、Ｃｒ、Ｎｉ、Ｚｎ、Ｔｉ、Ｖ、Ｐｂ、Ｓｎ、Ｂｉ、Ｂ、Ｐ、Ｚｒ、Ｓｒの少なくとも一部を含み、前記製造条件として素材鋳造時の溶湯温度、鋳造速度、冷却水量、均質化温度、均質化時間、均質化後の冷却速度、熱間加工時の素材加熱温度、加工速度、加工直後の冷却速度、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、熱間加工温度、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数、疲労特性の少なくとも一部を含む、
前項１４または１５に記載の材料設計方法。

【0027】

［１７］ 前記設計対象材料はアルミニウム合金鋳物材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＳｉ、Ｆｅ、Ｃｕ、Ｍｎ、Ｍｇ、Ｃｒ、Ｎｉ、Ｚｎ、Ｔｉ、Ｖ、Ｐｂ、Ｓｎ、Ｂｉ、Ｂ、Ｐ、Ｚｒ、Ｓｒの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、溶体化温度、溶体化時間、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数、疲労特性の少なくとも一部を含む、
前項１４または１５に記載の材料設計方法。

【0028】

［１８］ 前記設計対象材料は鉄合金展伸材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＣ、Ｂ、Ｎ、Ｓｉ、Ｐ、Ｓ、Ｍｎ、Ａｌ、Ｔｉ、Ｖ、Ｃｒ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｃｕ、Ｚｒ、Ｎｂ、Ｍｏ、Ｗの少なくとも一部を含み、前記製造条件として素材鋳造時の溶湯温度、鋳造速度、冷却水量、熱間加工時の素材加熱温度、熱間加工時の素材加熱時間、加工速度、圧下率、熱間加工温度、加工直後の冷却速度、自然時効時間、熱処理温度、熱処理時間、熱処理の冷却速度の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数、オーステナイト結晶粒度、フェライト結晶粒度、衝撃特性、疲労特性、ＳＣＣ特性、ＳＳＣ特性の少なくとも一部を含む、
前項１４または１５に記載の材料設計方法。

【0029】

［１９］ 前記設計対象材料は鋳鉄材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＣ、Ｂ、Ｎ、Ｓｉ、Ｐ、Ｓ、Ｍｎ、Ａｌ、Ｔｉ、Ｖ、Ｃｒ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｃｕ、Ｚｒ、Ｎｂ、Ｍｏ、Ｗ、Ｃａ、Ｍｇ、Ｃｅの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、鋳込み速度、凝固速度、凝固後の冷却速度、熱処理温度、熱処理時間、熱処理の冷却速度の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数、衝撃特性、疲労特性の少なくとも一部を含む、
前項１４または１５に記載の材料設計方法。

【0030】

［２０］ 前記設計対象材料は銅合金展伸材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＺｎ、Ｐｂ、Ｂｉ、Ｓｎ、Ｆｅ、Ｐ、Ａｌ、Ｈｇ、Ｎｉ、Ｍｎ、Ｓｅ、Ｔｅ、Ｏ、Ｓ、Ｚｒ、Ｂｅ、Ｃｏ、Ｔｉ、Ａｓの少なくとも一部を含み、前記製造条件として素材鋳造時の溶湯温度、鋳造速度、冷却水量、均質化温度、均質化時間、均質化後の冷却速度、熱間加工時の素材加熱温度、加工速度、加工直後の冷却速度、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、熱間加工温度、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、導電率、熱伝導率、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
前項１４または１５に記載の材料設計方法。

【0031】

［２１］ 前記設計対象材料は銅合金鋳物材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＺｎ、Ｐｂ、Ｂｉ、Ｓｎ、Ｆｅ、Ｐ、Ａｌ、Ｈｇ、Ｎｉ、Ｍｎ、Ｓｅ、Ｔｅ、Ｏ、Ｓ、Ｚｒ、Ｂｅ、Ｃｏ、Ｔｉ、Ａｓの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、溶体化温度、溶体化時間、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、導電率、熱伝導率、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
前項１４または１５に記載の材料設計方法。

【0032】

［２２］ 前記設計対象材料はチタン合金であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＡｌ、Ｓｎ、Ｖ、Ｍｏ、Ｚｒ、Ｐｄ、Ｓｉ、Ｃｒ、Ｒｕ、Ta、Ｃｏ、Ｎｉの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、溶体化温度、溶体化時間、人工時効温度、人工時効時間、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数、疲労特性の少なくとも一部を含む、
前項１４または１５に記載の材料設計方法。

【0033】

［２３］ 複数の組成からなる材料、または、複数の製造条件の組合せにより製造される材料を含む設計対象材料を設計するための材料設計プログラムであって、
前記設計対象材料の設計条件を含む入力情報と材料特性値を含む出力情報との対応関係を機械学習により取得した学習済みモデルを作成するモデル作成機能と、
前記設計対象材料の設計条件の指定範囲を設定する設計条件設定機能と、
前記設計条件設定機能により設定された指定範囲内で複数の網羅予測点を生成する網羅予測点生成機能と、
前記網羅予測点生成機能により生成された網羅予測点を前記学習済みモデルに入力して算出した材料特性値を、前記網羅予測点の各点と紐づけたデータセットを設計条件−材料特性テーブルに記憶するデータセット作成機能と、
前記設計対象材料の要求特性の指定範囲を設定する要求特性設定機能と、
前記要求特性設定機能により設定された要求特性を満たすデータセットを、前記設計条件−材料特性テーブルから抽出する設計条件抽出機能と、
をコンピュータに実現させるための材料設計プログラム。

【0034】

［２４］ 前記設計条件抽出機能により抽出されたデータセットの設計条件の範囲を調整する設計条件調整機能と、
前記要求特性を満たすデータセットから、前記設計条件調整機能により調整された設計条件を満たすデータセット群にさらに絞り込む絞り込み機能と、
をコンピュータに実現させるための、
前項２３に記載の材料設計プログラム。

【0035】

［２５］ 前記設計対象材料はアルミニウム合金展伸材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＳｉ、Ｆｅ、Ｃｕ、Ｍｎ、Ｍｇ、Ｃｒ、Ｎｉ、Ｚｎ、Ｔｉ、Ｖ、Ｐｂ、Ｓｎ、Ｂｉ、Ｂ、Ｐ、Ｚｒ、Ｓｒの少なくとも一部を含み、前記製造条件として素材鋳造時の溶湯温度、鋳造速度、冷却水量、均質化温度、均質化時間、均質化後の冷却速度、熱間加工時の素材加熱温度、加工速度、加工直後の冷却速度、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、熱間加工温度、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数、疲労特性の少なくとも一部を含む、
前項２３または２４に記載の材料設計プログラム。

【0036】

［２６］ 前記設計対象材料はアルミニウム合金鋳物材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＳｉ、Ｆｅ、Ｃｕ、Ｍｎ、Ｍｇ、Ｃｒ、Ｎｉ、Ｚｎ、Ｔｉ、Ｖ、Ｐｂ、Ｓｎ、Ｂｉ、Ｂ、Ｐ、Ｚｒ、Ｓｒの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、溶体化温度、溶体化時間、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数、疲労特性の少なくとも一部を含む、
前項２３または２４に記載の材料設計プログラム。

【0037】

［２７］ 前記設計対象材料は鉄合金展伸材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＣ、Ｂ、Ｎ、Ｓｉ、Ｐ、Ｓ、Ｍｎ、Ａｌ、Ｔｉ、Ｖ、Ｃｒ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｃｕ、Ｚｒ、Ｎｂ、Ｍｏ、Ｗの少なくとも一部を含み、前記製造条件として素材鋳造時の溶湯温度、鋳造速度、冷却水量、熱間加工時の素材加熱温度、熱間加工時の素材加熱時間、加工速度、圧下率、熱間加工温度、加工直後の冷却速度、自然時効時間、熱処理温度、熱処理時間、熱処理の冷却速度の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数、オーステナイト結晶粒度、フェライト結晶粒度、衝撃特性、疲労特性、ＳＣＣ特性、ＳＳＣ特性の少なくとも一部を含む、
前項２３または２４に記載の材料設計プログラム。

【0038】

［２８］ 前記設計対象材料は鋳鉄材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＣ、Ｂ、Ｎ、Ｓｉ、Ｐ、Ｓ、Ｍｎ、Ａｌ、Ｔｉ、Ｖ、Ｃｒ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｃｕ、Ｚｒ、Ｎｂ、Ｍｏ、Ｗ、Ｃａ、Ｍｇ、Ｃｅの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、鋳込み速度、凝固速度、凝固後の冷却速度、熱処理温度、熱処理時間、熱処理の冷却速度の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数、衝撃特性、疲労特性の少なくとも一部を含む、
前項２３または２４に記載の材料設計プログラム。

【0039】

［２９］ 前記設計対象材料は銅合金展伸材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＺｎ、Ｐｂ、Ｂｉ、Ｓｎ、Ｆｅ、Ｐ、Ａｌ、Ｈｇ、Ｎｉ、Ｍｎ、Ｓｅ、Ｔｅ、Ｏ、Ｓ、Ｚｒ、Ｂｅ、Ｃｏ、Ｔｉ、Ａｓの少なくとも一部を含み、前記製造条件として素材鋳造時の溶湯温度、鋳造速度、冷却水量、均質化温度、均質化時間、均質化後の冷却速度、熱間加工時の素材加熱温度、加工速度、加工直後の冷却速度、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、熱間加工温度、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、導電率、熱伝導率、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
前項２３または２４に記載の材料設計プログラム。

【0040】

［３０］ 前記設計対象材料は銅合金鋳物材であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＺｎ、Ｐｂ、Ｂｉ、Ｓｎ、Ｆｅ、Ｐ、Ａｌ、Ｈｇ、Ｎｉ、Ｍｎ、Ｓｅ、Ｔｅ、Ｏ、Ｓ、Ｚｒ、Ｂｅ、Ｃｏ、Ｔｉ、Ａｓの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、溶体化温度、溶体化時間、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、導電率、熱伝導率、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む、
前項２３または２４に記載の材料設計プログラム。

【0041】

［３１］ 前記設計対象材料はチタン合金であり、
前記設計条件は、材料組成及び製造条件を含み、
前記材料組成としてＡｌ、Ｓｎ、Ｖ、Ｍｏ、Ｚｒ、Ｐｄ、Ｓｉ、Ｃｒ、Ｒｕ、Ta、Ｃｏ、Ｎｉの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、溶体化温度、溶体化時間、人工時効温度、人工時効時間、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含み、
前記材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数、疲労特性の少なくとも一部を含む、
前項２３または２４に記載の材料設計プログラム。

【発明の効果】

【0042】

本発明によれば、所望の材料特性を満たす設計条件の最適解を短時間で導出できる材料設計装置、材料設計方法、及び材料設計プログラムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0043】

【図1】実施形態に係る材料設計装置の概略構成を示すブロック図である。

【図2】設計条件設定部の入力画面の一例を示す図である。

【図3】設計条件設定部の入力画面の一例を示す図である。

【図4】順問題解析部の出力画面の一例を示す図である。

【図5】設計条件−材料特性テーブルの構成の一例を示す図である。

【図6】要求特性設定部の入力画面の一例を示す図である。

【図7】逆問題解析部の出力画面の一例を示す図である。

【図8】逆問題解析部の出力画面の一例を示す図である。

【図9】材料設計装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図10】順問題解析部により実施される順問題解析処理のフローチャートである。

【図11】逆問題解析部及び設計条件調整部により実施される逆問題解析処理のフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0044】

以下、添付図面を参照しながら実施形態について説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては可能な限り同一の符号を付して、重複する説明は省略する。

【0045】

図１〜図９を参照して実施形態に係る材料設計装置１の構成を説明する。図１は、実施形態に係る材料設計装置１の概略構成を示すブロック図である。材料設計装置１は、複数の組成からなる材料、または、複数の製造条件の組合せにより製造される材料を含む設計対象材料を設計するための装置である。本実施形態では、設計対象材料の一例として、アルミニウム合金の展伸材を挙げて説明する。

【0046】

図１に示すように、材料設計装置１は、順問題解析部１０と、逆問題解析部２０と、ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０と、を備える。順問題解析部１０は、学習済みモデル１３を用いて、材料設計者の所望の設計条件を満たす材料特性を出力する。逆問題解析部２０は、順問題解析部１０の出力結果に基づき作成される設計条件−材料特性テーブル１４を用いて、材料設計者の所望の要求特性を満たす設計条件を出力する。ＧＵＩ３０は、順問題解析部１０及び逆問題解析部２０の出力結果を表示して材料設計者に提示したり、材料設計者による出力結果の調整操作を受け付ける、などの機能を有するユーザインタフェースである。

【0047】

順問題解析部１０は、設計条件設定部１１と、網羅予測点生成部１２と、学習済みモデル１３と、設計条件−材料特性テーブル１４と、を有する。

【0048】

設計条件設定部１１は、設計対象材料であるアルミニウム合金の設計条件の指定範囲を設定する。設計条件設定部１１は、例えばＧＵＩ３０上に設計条件の入力画面を表示して材料設計者に指定範囲の入力を促すことによって、設計条件の指定範囲を設定できる。

【0049】

図２、図３は、設計条件設定部１１の入力画面１１Ａ、１１Ｂの一例を示す図である。図２は、設計条件のうち原料の組成に関する項目の入力画面１１Ａの例であり、図３は、設計条件のうち製造条件に関する項目の入力画面１１Ｂの例である。入力画面１１Ａ、１１Ｂでは、各項目（熱処理に関する項目は温度（℃）と実施時間（ｈ））の最大値と最小値とを入力可能となっている。なお入力画面１１Ａ、１１Ｂを一画面に纏めて表示してもよい。

【0050】

原料の組成の項目としては、例えばＳｉ、Ｆｅ、Ｃｕ、Ｍｎ、Ｍｇ、Ｃｒ、Ｎｉ、Ｚｎ、Ｔｉ、Ｖ、Ｐｂ、Ｓｎ、Ｂｉ、Ｂ、Ｐ、Ｚｒ、Ｓｒなどの元素種を添加物として質量百分率（ｗｔ％）で含む。なお、Ａｌの質量百分率は、１００％−（上記元素の質量百分率の和）によって表される。

【0051】

製造条件の項目としては、例えば、熱処理に関する項目は、焼きなまし、溶体化処理、人工時効硬化処理、自然時効処理、熱間加工処理、冷間加工処理、安定化処理などの各処理の温度（℃）や実施時間（ｈ）を含み、加工条件に関する項目は、加工率、押比、減面率、製品形状などを含む。

【0052】

網羅予測点生成部１２は、設計条件設定部１１により設定された設計条件の指定範囲内で複数の網羅予測点を生成する。例えば、組成項目のＳｉの質量百分率と、製造条件項目の焼きなましの実施時間の範囲が指定された場合には、まずＳｉ質量百分率の指定範囲、及び、焼きなまし実施時間の指定範囲内でそれぞれランダムまたは所定の刻み幅で複数の数値が算出され、各項目の複数の数値同士の全ての組合せが作成される。これらの組合せが網羅予測点として出力される。

【0053】

学習済みモデル１３は、アルミニウム合金の設計条件を含む入力情報と、材料特性値を含む出力情報との対応関係を、機械学習により既に取得して定式化したものである。学習済みモデル１３は、例えばニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズムなどの教師あり学習モデルを適用できる。学習済みモデル１３は、例えば既知の材料データベースなどからアルミニウム合金の設計条件と材料特性とを含む学習用データが取得されて、この学習用データを利用して機械学習が行われている。

【0054】

材料特性の項目としては、引張強度、０．２％耐力、伸び、線膨張係数、ヤング率、ポワソン比、疲労特性、硬さ、クリープ強度やクリープ歪みを含むクリープ特性、せん断強度、比熱、熱伝導率、電気抵抗率、密度、固相線、液相線などを含む。

【0055】

図４は、順問題解析部１０の出力画面３１Ａの一例を示す図である。出力画面３１Ａは、例えば情報表示部３１を介してＧＵＩ３０上に表示される。図４では、学習済みモデル１３の出力（材料特性）は、説明の簡略化のため「引張強度」及び「０．２％耐力」の２つのみに限定している。図４の例では、出力画面３１Ａの上部に、網羅予測点の各点を学習済みモデルの２つの出力である「引張強度」及び「０．２％耐力」を各軸とする二次元座標系にプロットしたグラフ３１Ａ１が表示され、下部に各材料特性の箱ひげ図３１Ａ２が表示されている。

【0056】

設計条件−材料特性テーブル１４は、網羅予測点生成部１２により生成された網羅予測点を学習済みモデル１３に入力して算出した材料特性値を、網羅予測点の各点と紐づけたデータセットを記憶する。順問題解析部１０は、学習済みモデル１３により網羅予測点の演算を行うと、出力を網羅予測点（入力）と紐づけて設計条件−材料特性テーブル１４に記憶させる。図５は、設計条件−材料特性テーブル１４の構成の一例を示す図である。図５に示すように、学習済みモデルの入力（製造条件、材料組成）と出力（材料特性）とが１つのデータセットとして纏められて、設計条件−材料特性テーブル１４の同一行に記録される。設計条件−材料特性テーブル１４の各行は個々のデータセットであり、各列は学習済みモデル１３の入力及び出力の各項目の数値が記録される。

【0057】

このように、順問題解析部１０は、材料設計者が多次元の設計条件の範囲を指定する操作を行うだけで、多次元の設計条件の範囲内をすべて網羅する設計条件と材料特性とのデータセット群を自動生成できるよう構成される。

【0058】

逆問題解析部２０は、要求特性設定部２１と、設計条件抽出部２２と、を有する。また、上述の設計条件−材料特性テーブル１４も逆問題解析部２０に含まれる。

【0059】

要求特性設定部２１は、設計対象材料であるアルミニウム合金の要求特性の指定範囲を設定する。要求特性設定部２１は、例えばＧＵＩ３０上に要求特性の入力画面を表示して材料設計者に指定範囲の入力を促すことによって、要求特性の指定範囲を設定できる。

【0060】

図６は、要求特性設定部２１の入力画面２１Ａの一例を示す図である。要求特性の項目は、上述した材料特性の項目と同一である。図６の例では、要求特性として「引張強度」及び「０．２％耐力」が選択され、「引張強度」の最小値に数値「ａ」、最大値に数値「ｂ」が入力され、「０．２％耐力」の最小値に数値「ｃ」、最大値に数値「ｄ」が入力されている。

【0061】

設計条件抽出部２２は、要求特性設定部２１により設定された要求特性を満たすデータセットを設計条件−材料特性テーブル１４から抽出する。

【0062】

図７、図８は、逆問題解析部２０の出力画面３１Ｂ、３１Ｃの一例を示す図である。出力画面３１Ｂ、３１Ｃは、例えば情報表示部３１を介してＧＵＩ３０上に表示される。図７に示す出力画面３１Ｂでは、網羅予測点の各点が「引張強度」及び「０．２％耐力」を各軸とする二次元座標系に黒四角でプロットされ、さらに、図６で設置された要求特性（「引張強度」がａ〜ｂの範囲、「０．２％耐力」がｃ〜ｄの範囲）を満たす点が白丸でプロットされて表示されている。また、図８に示す出力画面３１Ｃでは、上部に要求特性を満たす組成の箱ひげ図３１Ｃ１が表示され、下部に各要求特性の箱ひげ図３１Ｃ２が表示されている。

【0063】

なお、逆問題解析部２０は、要求特性を満たす製造条件の範囲も出力できる。また、逆問題解析部２０は、設計条件抽出部２２への入力情報に製造条件を含めてもよい。この場合、逆問題解析部２０は、要求特性及び要求製造条件の入力に対して、これを満たす組成を出力する。

【0064】

このように、逆問題解析部２０は、材料設計者が多次元の要求特性の範囲を指定する操作を行うだけで、多次元の要求特性を同時に満たす設計条件（組成または製造条件）を抽出できるよう構成される。また、逆問題解析にシミュレーションや学習モデルを用いず、順問題解析部１０が作成した設計条件−材料特性テーブル１４を流用するので、計算コストも格段に低減できる。

【0065】

ＧＵＩ３０は、情報表示部３１を有する。

【0066】

情報表示部３１は、順問題解析部１０や逆問題解析部２０の出力を表示する。例えば図７、図８に示すように、設計条件抽出部２２により抽出されたデータセットに関する要求特性及び設計条件の範囲を表示する。

【0067】

ＧＵＩ３０は、さらに、設計条件調整部３２を有してもよい。

【0068】

設計条件調整部３２は、設計条件抽出部２２により抽出されたデータセットの設計条件の範囲を調整する。設計条件調整部３２は、例えばＧＵＩ３０上に表示される出力画面３１ｃの組成範囲を変更する材料設計者の操作入力によって、設計条件の範囲を調整できる。

【0069】

また、設計条件抽出部２２は、要求特性に応じて抽出したデータセット群から、上記の設計条件調整部３２により調整された設計条件を満たすデータセット群にさらに絞り込むこともできる。

【0070】

この場合、図８に矢印Ａで示すように、例えば組成の箱ひげ図３１Ｃ１上で所定の原料（図８の例ではＣｕ）の最大値を下げる操作を行うと、この操作に応じて設計条件調整部３２及び設計条件抽出部２２によってデータセット群の絞り込みが行われ、この結果、絞り込まれたデータセット群に応じて各要求特性の箱ひげ図３１Ｃ２が更新される。例えば図８に矢印Ｂで示すように、Ｃｕの最大値が下げられたのに応じて、要求特性のうち０．２％耐力の最大値が連動して下がって表示される。材料設計者は、このような組成範囲の調整に応じた特性の変動を出力画面３１Ｃ上で観察して、所望の組成範囲に絞りこむことができる。

【0071】

逆問題解析部２０は要求特性を満たす設計条件を出力するが、これらの設計条件はあくまで設計条件−材料特性テーブル１４の網羅予測点の中から自動的に抽出したもので、実際の製造の難易度などの製造上の制約は考慮されていない。例えば、ハンドリングが難しくて実際に作るのが難しい、作るのに長時間がかかる、処理に手間がかかる、鋳造するときに巣が入る組成、成形できない、コスト度外視なら製造可能だが通常の工場設備では作れない、など様々な製造上の制約が考えられる。ＧＵＩ３０が設計条件調整部３２を有する場合、逆問題解析部２０の出力結果を、設計条件調整部３２を用いて材料設計者により調整可能とすることによって、要求特性を満たす製造条件を、材料設計者の経験則に基づき製造上の制約を考慮して絞り込むことができる。つまり、機械学習による予測と材料設計者の経験が協働した材料設計が可能になる。

【0072】

図９は、材料設計装置１のハードウェア構成を示すブロック図である。図９に示すように、材料設計装置１は、物理的には、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１、主記憶装置であるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２およびＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０３、入力デバイスであるキーボード及びマウス等の入力装置１０４、ディスプレイ等の出力装置１０５、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール１０６、ハードディスク等の補助記憶装置１０７、などを含むコンピュータシステムとして構成することができる。

【0073】

図１に示す材料設計装置１の各機能は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェア（材料設計プログラム）を読み込ませることにより、ＣＰＵ１０１の制御のもとで通信モジュール１０６、入力装置１０４、出力装置１０５を動作させるとともに、ＲＡＭ１０２や補助記憶装置１０７におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。すなわち、本実施形態の材料設計プログラムをコンピュータ上で実行させることで、材料設計装置１は、図１の設計条件設定部１１と、網羅予測点生成部１２と、要求特性設定部２１と、設計条件抽出部２２と、情報表示部３１と、設計条件調整部３２として機能する。設計対象材料の設計条件を含む入力情報と材料特性値を含む出力情報との対応関係を機械学習により取得した学習済みモデル１３を作成す
るモデル作成機能と、網羅予測点生成機能により生成された網羅予測点を学習済みモデル１３に入力して算出した材料特性値を、網羅予測点の各点と紐づけたデータセットを設計条件−材料特性テーブル１４に記憶するデータセット作成機能も実現できる。なお、図１に示す設計条件−材料特性テーブル１４は、コンピュータが備える記憶装置（ＲＡＭ１０２、ＲＯＭ１０３、補助記憶装置１０７など）の一部により実現でき、図１に示すＧＵＩ３０は、コンピュータが備える出力装置１０５や入力装置１０４で実現できる。

【0074】

本実施形態の材料設計プログラムは、例えばコンピュータが備える記憶装置内に格納される。なお、材料設計プログラムは、その一部又は全部が、通信回線等の伝送媒体を介して伝送され、コンピュータが備える通信モジュール等により受信されて記録（インストールを含む）される構成としてもよい。また、材料設計プログラムは、その一部又は全部が、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの持ち運び可能な記憶媒体に格納された状態から、コンピュータ内に記録（インストールを含む）される構成としてもよい。

【0075】

図１０、図１１を参照して、実施形態に係る材料設計装置１を用いた材料設計方法を説明する。図１０は、順問題解析部１０により実施される順問題解析処理のフローチャートである。

【0076】

なお、図１０の順問題解析処理を行う前に、設計対象材料の設計条件を含む入力情報と材料特性値を含む出力情報との対応関係を機械学習により取得した学習済みモデル１３を作成する処理（モデル作成ステップ）が実施されている。モデル作成ステップは、材料設計装置１が実施してもよいし、または、他の機器が実施して、材料設計装置１は他の機器によって作成された学習済みモデル１３を取得する構成でもよい。

【0077】

ステップＳ１０１では、設計条件設定部１１により、設計対象材料であるアルミニウム合金の設計条件の指定範囲が設定される（設計条件設定ステップ）。設計条件設定部１１は、例えば図２、図３に示した入力画面１１Ａ、１１ＢをＧＵＩ３０上に表示して、材料設計者に指定範囲を入力させる。

【0078】

ステップＳ１０２では、網羅予測点生成部１２により、ステップＳ１０１にて設定された設計条件の指定範囲内で複数の網羅予測点が生成される（網羅予測点生成ステップ）。

【0079】

ステップＳ１０３〜Ｓ１０６では、順問題解析部１０により、ステップＳ１０２にて生成された網羅予測点を学習済みモデル１３に入力して算出した材料特性値を、網羅予測点の各点と紐づけたデータセットを設計条件−材料特性テーブル１４に記憶される（データセット作成ステップ）。

【0080】

まずステップＳ１０３では１つの網羅予測点が選択され、ステップＳ１０４では、ステップＳ１０３にて選択した網羅予測点を学習済みモデル１３に入力して材料特性値が算出される。そしてステップＳ１０５では、ステップＳ１０３にて選択した、学習済みモデル１３の入力の網羅予測点と、出力の材料特性値とを紐づけて設計条件−材料特性テーブル１４に記憶される。ステップＳ１０３〜Ｓ１０５の処理により、１つのデータセットが生成される。

【0081】

ステップＳ１０６では、未選択の網羅予測点があるか否かが判定される。未選択の網羅予測点がある場合には（ステップＳ１０６のＹＥＳ）、ステップＳ１０３に戻りデータセットの生成が繰り返される。網羅予測点がすべて選択済みの場合には（ステップＳ１０６のＮＯ）、データセットの生成を終了してステップＳ１０７に進む。

【0082】

ステップＳ１０７では、情報表示部３１により、ステップＳ１０４にて算出された各網羅予測点の材料特性値がＧＵＩ３０上に表示される。情報表示部３１は、例えば図４に例示した出力画面３１ＡをＧＵＩ３０上に表示する。ステップＳ１０７の処理が完了すると本制御フローの順問題解析処理を終了する。

【0083】

図１１は、逆問題解析部２０及び設計条件調整部３２により実施される逆問題解析処理のフローチャートである。

【0084】

ステップＳ２０１では、要求特性設定部２１により、設計対象材料であるアルミニウム合金の要求特性の指定範囲が設定される（要求特性設定ステップ）。要求特性設定部２１は、例えば図６に示した入力画面２１ＡをＧＵＩ３０上に表示して、材料設計者に指定範囲を入力させる。

【0085】

ステップＳ２０２では、設計条件抽出部２２により、ステップＳ２０１にて設定された要求特性を満たすデータセットが、設計条件−材料特性テーブル１４から抽出される（設計条件抽出ステップ）。

【0086】

ステップＳ２０３では、情報表示部３１により、ステップ２０３にて抽出されたデータセットを用いて、ステップＳ２０１にて指定された要求特性を満たす材料組成の範囲と要求特性とがＧＵＩ３０上に表示される。情報表示部３１は、例えば図７、図８に例示した出力画面３１Ｂ、３１ＣをＧＵＩ３０上に表示する。

【0087】

ステップＳ２０４では、設計条件調整部３２により、要求特性を満たす材料組成の範囲を示す出力画面３１Ｃにおいて、材料設計者による組成調整の操作の有無が判定される。図８の矢印Ａを参照して説明したように、材料設計者は出力画面３１Ｃの材料組成の箱ひげ図の最大値や最小値の位置を変更する操作を行うことができる（設計条件調整ステップ）。この操作が有った場合には（ステップＳ２０４のＹｅｓ）、設計条件調整部３２によって調整後の組成範囲の情報が設計条件抽出部２２に出力され、ステップＳ２０５に進む。操作が無かった場合には（ステップＳ２０４のＮｏ）本制御フローの逆問題解析処理を終了する。

【0088】

ステップＳ２０５では、ステップＳ２０４にて組成調整の操作が検出されたので、設計条件抽出部２２により、ステップＳ２０２にて抽出したデータセット群の中から、組成範囲調整後の材料組成を満たすデータが絞り込まれる（絞り込みステップ）。

【0089】

ステップＳ２０６では、情報表示部３１により、ステップ２０５にて絞り込まれたデータセットを用いて、ステップＳ２０３にて表示された要求特性の出力画面３１Ｃが更新される。ステップＳ２０６の処理が完了すると逆問題解析処理を終了する。

【0090】

本実施形態の効果を説明する。本実施形態の材料設計装置１は、順問題解析部１０として、設計対象材料の設計条件の指定範囲を設定する設計条件設定部１１と、設計条件設定部１１により設定された指定範囲内で複数の網羅予測点を生成する網羅予測点生成部１２と、網羅予測点生成部１２により生成された網羅予測点を学習済みモデル１３に入力して算出した材料特性値を、網羅予測点の各点と紐づけたデータセットを記憶する設計条件−材料特性テーブル１４と、を備える。また、逆問題解析部２０として、設計対象材料の要求特性の指定範囲を設定する要求特性設定部２１と、要求特性設定部２１により設定された要求特性を満たすデータセットを設計条件−材料特性テーブル１４から抽出する設計条件抽出部２２と、を備える。

【0091】

このように本実施形態では、順問題解析の実施中に、逆問題解析で利用するデータセット群を作成して設計条件−材料特性テーブル１４に記憶する。そして、逆問題解析の実施時には、設計条件−材料特性テーブル１４を参照して、要求特性を満たすデータセットを抽出する。つまり逆問題解析では、何らシミュレーションやモデル演算などの数値計算を行わずに、設計条件−材料特性テーブル１４を検索する作業のみを行うので、計算コストを大幅に低減でき、所望の材料特性を満たす設計条件の最適解を短時間で導出できる。

【0092】

また、従来のシミュレーションによる逆問題解析や、逆問題解析に機械学習系を適用したものは、要求特性が複数ある場合には、各特性ごとに順番に調整を行いながら徐々に最適解に到達するよう演算が行われ、複数種の特性を同時に満たすように候補材料の探索を纏めて実施するものではない。複数の材料特性は互いにトレードオフの関係となる場合が多く、最適解の到達まで試行錯誤が繰り返されるので、所望の材料特性を満たす設計条件の最適解を求めるまでの時間が長い。これに対して本実施形態では、学習済みモデル１３の出力（材料特性）を複数個に設定して、設計条件−材料特性テーブル１４に複数の材料特性の項目を作成しておけば、逆問題解析において、複数種の材料特性を同時に満たすように候補材料の探索を纏めて実施することができる。これにより、要求特性を複数種設定する場合でも、最適解の導出までの所要時間を従来手法より大幅に低減できる。

【0093】

また、設計条件−材料特性テーブル１４に記憶されているデータセット群は、順問題解析において自動生成される大量の網羅予測点から導出された情報なので、設計条件や材料特性の各項目の刻み幅が充分に小さく、分解能が高い。このため、逆問題解析においても要求特性を満たす設計条件の予測を高精度に行うことができる。

【0094】

また、材料設計装置１は、設計条件抽出部２２により抽出されたデータセットの設計条件の範囲を調整する設計条件調整部３２を備えることが好ましい。材料設計装置１が設計条件調整部３２を有する場合、設計条件抽出部２２は、抽出したデータセットから、設計条件調整部３２により調整された設計条件を満たすデータセットをさらに絞り込む。

【0095】

この場合、要求特性に応じて設計条件抽出部２２が設計条件−材料特性テーブル１４が機械的に抽出した設計条件に、材料設計者の経験に基づく製造上の制約等を加味して絞り込みを行うことができる。これにより、機械学習による予測と材料設計者の経験が協働した材料設計が可能となり、より製造しやすい設計条件の抽出が可能となる。

【0096】

また本実施形態の材料設計装置１は、設計条件抽出部２２により抽出されたデータセットに関する要求特性及び設計条件の範囲を表示する情報表示部３１を備える。さらに、材料設計装置１が設計条件調整部３２を有する場合、設計条件調整部３２は、情報表示部３１に表示されている設計条件の範囲を変更するユーザ操作に応じて設計条件の範囲を調整する。

【0097】

材料設計装置１が設計条件調整部３２を有する場合、材料設計者による設計条件の範囲の調整操作をＧＵＩ３０上でより直観的に行うことができ、調整操作の負荷を減らして簡易にできる。また、調整操作による結果を即座に出力画面３１Ｂ、３１Ｃに反映できるので、材料設計者によるインタラクティブな調整操作が可能となり、設計条件の範囲の調整をより効率良く行うことができる。

【0098】

以上、具体例を参照しつつ本実施形態について説明した。しかし、本開示はこれらの具体例に限定されるものではない。これら具体例に、当業者が適宜設計変更を加えたものも、本開示の特徴を備えている限り、本開示の範囲に包含される。前述した各具体例が備える各要素およびその配置、条件、形状などは、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。前述した各具体例が備える各要素は、技術的な矛盾が生じない限り、適宜組み合わせを変えることができる。

【0099】

また上記実施形態においては、設計対象材料として、アルミニウム合金の圧延材、押出材、引抜材、鍛造材等の展伸材（塑性加工材）を用いる場合を例に挙げて説明したが、それだけに限られず、本発明においては、設計対象材料として、アルミニウム合金の鋳造材等の鋳物材を用いるようにしても良い。

【0100】

上記実施形態で、材料設計装置１の設計対象材料としてアルミニウム合金を挙げたが、アルミニウム合金以外の合金系でもよい。このような合金系としては、Ｆｅ合金（鉄合金）、Ｃｕ合金（銅合金）、Ｎｉ合金（ニッケル合金）、Ｃｏ合金（コバルト合金）、Ｔｉ合金（チタン合金）、Ｍｇ合金（マグネシウム合金）、Ｍｎ合金（マンガン合金）、Ｚｎ合金（亜鉛合金）などが挙げられる。また、設計対象材料は、合金以外の無機材料全般でもよく、有機材料全般でもよい。要は、設計対象材料は、複数の組成からなる材料、または複数の製造条件・処理（温度、圧力、加工、酸化処理、酸処理、配合、混合、撹拌など）の組み合わせにより製造される材料全般を含む。

【0101】

また本発明において、設計対象材料としての鉄合金としては、鉄合金展伸材および鋳鉄材（鉄合金鋳物材）を含む。鉄合金展伸材は、鉄鋼材やステンレス鋼を含み、鋳鉄材は鋳鋼材を含む。鉄合金展伸材において設計条件の材料組成としてＣ、Ｂ、Ｎ、Ｓｉ、Ｐ、Ｓ、Ｍｎ、Ａｌ、Ｔｉ、Ｖ、Ｃｒ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｃｕ、Ｚｒ、Ｎｂ、Ｍｏ、Ｗの少なくとも一部を含み、製造条件として素材鋳造時の溶湯温度、鋳造速度、冷却水量、熱間加工時の素材加熱温度、熱間加工時の素材加熱時間、加工速度、圧下率、熱間加工温度、加工直後の冷却速度、自然時効時間、熱処理温度、熱処理時間、熱処理の冷却速度の少なくとも一部を含む。鉄合金展伸材の材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数、オーステナイト結晶粒度、フェライト結晶粒度、衝撃特性、疲労特性、ＳＣＣ特性、ＳＳＣ特性の少なくとも一部を含む。

【0102】

鋳鉄材において設計条件の材料組成としてＣ、Ｂ、Ｎ、Ｓｉ、Ｐ、Ｓ、Ｍｎ、Ａｌ、Ｔｉ、Ｖ、Ｃｒ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｃｕ、Ｚｒ、Ｎｂ、Ｍｏ、Ｗ、Ｃａ、Ｍｇ、Ｃｅの少なくとも一部を含み、製造条件として鋳込み時の溶湯温度、鋳込み速度、凝固速度、凝固後の冷却速度、熱処理温度、熱処理時間、熱処理の冷却速度の少なくとも一部を含む。鋳鉄材の材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数、衝撃特性、疲労特性の少なくとも一部を含む、
また本発明において、設計対象材料としての銅合金としては、銅合金展伸材および銅合金鋳物材を含む。銅合金展伸材において設計条件の材料組成としてＺｎ、Ｐｂ、Ｂｉ、Ｓｎ、Ｆｅ、Ｐ、Ａｌ、Ｈｇ、Ｎｉ、Ｍｎ、Ｓｅ、Ｔｅ、Ｏ、Ｓ、Ｚｒ、Ｂｅ、Ｃｏ、Ｔｉ、Ａｓの少なくとも一部を含み、製造条件として素材鋳造時の溶湯温度、鋳造速度、冷却水量、均質化温度、均質化時間、均質化後の冷却速度、熱間加工時の素材加熱温度、加工速度、加工直後の冷却速度、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、熱間加工温度、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含む。銅合金展伸材の材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、導電率、熱伝導率、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む。

【0103】

銅合金鋳物材において設計条件の材料組成としてＺｎ、Ｐｂ、Ｂｉ、Ｓｎ、Ｆｅ、Ｐ、Ａｌ、Ｈｇ、Ｎｉ、Ｍｎ、Ｓｅ、Ｔｅ、Ｏ、Ｓ、Ｚｒ、Ｂｅ、Ｃｏ、Ｔｉ、Ａｓの少なくとも一部を含み、前記製造条件として鋳込み時の溶湯温度、溶体化温度、溶体化時間、自然時効時間、人工時効温度、人工時効時間、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含む。銅合金鋳物材の材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、導電率、熱伝導率、ヤング率、線膨張係数の少なくとも一部を含む。

【0104】

また本発明において、設計対象材料としてのチタン合金において設計条件の材料組成としてＡｌ、Ｓｎ、Ｖ、Ｍｏ、Ｚｒ、Ｐｄ、Ｓｉ、Ｃｒ、Ｒｕ、Ta、Ｃｏ、Ｎｉの少なくとも一部を含み、製造条件として鋳込み時の溶湯温度、溶体化温度、溶体化時間、人工時効温度、人工時効時間、焼鈍温度、焼鈍時間の少なくとも一部を含む。チタン合金の材料特性値は、０．２％耐力、引張強度、伸び、ヤング率、線膨張係数、疲労特性の少なくとも一部を含む。

【産業上の利用可能性】

【0105】

この発明の材料設計装置は、複数の組成からなる材料、または、複数の製造条件の組合せにより製造される材料を含む設計対象材料を設計する際に利用することができる。

【0106】

本願は、２０１８年１０月３０日付で出願された日本国特許出願の特願２０１８−２０４４３９号の優先権主張を伴うものであり、その開示内容は、そのまま本願の一部を構成するものである。

【0107】

ここに用いられた用語及び表現は、説明のために用いられたものであって限定的に解釈するために用いられたものではなく、ここに示され且つ述べられた特徴事項の如何なる均等物をも排除するものではなく、この発明のクレームされた範囲内における各種変形をも許容するものであると認識されなければならない。

【符号の説明】

【0108】

１ 材料設計装置
１１ 設計条件設定部
１２ 網羅予測点生成部
１３ 学習済みモデル
１４ 設計条件−材料特性テーブル
２１ 要求特性設定部
２２ 設計条件抽出部
３１ 情報表示部
３２ 設計条件調整部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】