(57)【要約】【課題】加硫ゴム組成物を特徴付ける特徴量の目標値を実現する原材料の配合の組み合わせを、極めて多数の原材料の中からでも、効率よく、精度高く抽出する。【解決手段】機械学習したコンピュータの予測モジュールを用いて、加硫ゴム組成物の特徴量を目的関数とし、原材料の配合の組み合わせを設計変数として、前記目的関数の設定された目標値を実現する前記配合の組み合わせを抽出する最適化を行う。最適化を行う時、前記設計変数として採用する前記原材料の数を制限する制約条件を課して、前記設計変数となる前記原材料の配合の組み合わせを作成して、前記予測モジュールに入力する。あるいは、設定された２つの原材料同士の組み合わせを作成しない制約条件、あるいは、設定された２つの原材料同士が常にセットとなるように組み合わせを作成する制約条件を課して、前記設計変数となる前記原材料の配合の組み合わせを作成する。【選択図】図１
2020030680.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
未加硫ゴム組成物から作製される加硫ゴム組成物を特徴付ける特徴量の目標値を実現するために、前記未加硫ゴム組成物における原材料の組み合わせを、コンピュータに算出させるゴム材料設計方法であって、
前記未加硫ゴム組成物は、予め設定された複数の原材料の群の中から原材料を組み合わせて配合したものであり、
加硫ゴム組成物に用いる複数の原材料の配合を組み合わせた未加硫ゴム組成物を加工することにより作製される複数の加硫ゴム組成物それぞれに関する前記特徴量を学習用出力データとし、前記原材料の配合の組み合わせを学習用入力データとする学習データを用いて、前記原材料の配合の組み合わせに対する前記特徴量をコンピュータ内の予測モジュールに機械学習させるステップと、
前記機械学習した前記予測モジュールを用いて、前記加硫ゴム組成物の前記特徴量を目的関数とし、前記原材料の配合の組み合わせを設計変数として、前記目的関数の設定された目標値を実現する前記配合の組み合わせを前記コンピュータの最適化モジュールが抽出する最適化のステップと、を有し、
前記最適化のステップでは、前記最適化モジュールが、前記設計変数として採用する前記原材料の数を制限する制約条件を課して、前記設計変数となる前記原材料の配合の組み合わせを作成して、前記予測モジュールに入力することで、前記設計変数に対する前記特徴量の出力値を算出し、前記予測モジュールに前記設計変数として入力した前記原材料の配合の組み合わせと前記設計変数に対する前記特徴量の出力値とを用いて、前記目標値を実現する前記配合の組み合わせを抽出する、ことを特徴とするゴム材料設計方法。
【請求項２】
前記最適化モジュールは、前記制約条件として、前記学習用入力データとして用いた前記原材料の配合の組み合わせの中の、前記組み合わせのそれぞれで用いた原材料の数のうちの最大数に応じて設定された数を上限として、前記設計変数として用いる前記原材料の数を制限する、請求項１に記載のゴム材料設計方法。
【請求項３】
未加硫ゴム組成物から作製される加硫ゴム組成物を特徴付ける特徴量の目標値を実現するために、前記未加硫ゴム組成物における原材料の組み合わせを、コンピュータに算出させるゴム材料設計方法であって、
前記未加硫ゴム組成物は、予め設定された複数の原材料の群の中から原材料を組み合わせて配合したものであり、
加硫ゴム組成物に用いる複数の原材料の配合を組み合わせた未加硫ゴム組成物を加工することにより作製される複数の加硫ゴム組成物それぞれに関する前記特徴量を学習用出力データとし、前記原材料の配合の組み合わせを学習用入力データとする学習データを用いて、前記原材料の配合の組み合わせに対する前記特徴量をコンピュータ内の予測モジュールに機械学習させるステップと、
前記機械学習した前記予測モジュールを用いて、前記加硫ゴム組成物の前記特徴量を目的関数とし、前記原材料の配合の組み合わせを設計変数として、前記目的関数の設定された目標値を実現する前記配合の組み合わせを前記コンピュータの最適化モジュールが抽出する最適化のステップと、を有し、
前記最適化のステップでは、前記最適化モジュールが、前記群のうち設定された２つの原材料同士の組み合わせを作成しない制約条件、あるいは、前記群のうち設定された２つの原材料同士が常にセットとなるように組み合わせを作成する制約条件を課して、前記設計変数となる前記原材料の配合の組み合わせを作成して、前記予測モジュールに入力することで、前記設計変数に対する前記特徴量の出力値を算出し、前記予測モジュールに前記設計変数として入力した前記原材料の配合の組み合わせと前記設計変数に対する前記特徴量の出力値とを用いて、前記目標値を実現する前記配合の組み合わせを抽出する、ことを特徴とするゴム材料設計方法。
【請求項４】
前記２つの原材料同士の組み合わせを作成しない制約条件では、前記学習用入力データとして用いた前記原材料の配合の組み合わせの中で組み合わせが存在しない２つの原材料同士を、組み合わせを作成しない対象とする、請求項３に記載のゴム材料設計方法。
【請求項５】
前記２つの原材料同士が常にセットとなるように組み合わせを作成する制約条件では、前記学習用入力データとして用いた前記原材料の配合の組み合わせの中で常にセットとなる２つの原材料同士を、組み合わせを作成する前記セットとする、請求項３に記載のゴム材料設計方法。
【請求項６】
前記原材料の群は、ゴム原材料のグループ、充填材のグループ、及び加硫助剤のグループを少なくとも含み、
前記制約条件は、前記グループの中で課される、請求項１〜５のいずれか１項に記載のゴム材料設計方法。
【請求項７】
前記原材料は、ゴム原材料のグループ、充填材のグループ、及び加硫助剤のグループを少なくとも含み、
前記制約条件は、前記グループ間で課される、請求項１〜６のいずれか１項に記載のゴム材料設計方法。
【請求項８】
前記最適化のステップは、進化的アルゴリズムを用いて前記目標値を実現する前記配合の組み合わせを抽出する、請求項１〜７のいずれか１項に記載のゴム材料設計方法。
【請求項９】
前記最適化のステップは、遺伝的アルゴリズムを用いて前記目標値を実現する前記配合の組み合わせを抽出する、請求項８に記載のゴム材料設計方法。
【請求項１０】
前記目的関数は、複数設定されており、
前記最適化モジュールが、前記最適化のステップによって得られた前記設計変数として採用した前記配合の組み合わせと複数の前記目的関数との間の関係を可視化して画面表示するステップを、さらに有する、請求項１〜９のいずれか１項に記載のゴム材料設計方法。
【請求項１１】
未加硫ゴム組成物から作製される加硫ゴム組成物を特徴付ける特徴量の目標値を実現するために、前記未加硫ゴム組成物における原材料の組み合わせを、コンピュータに算出させるプログラムであって、
前記未加硫ゴム組成物は、予め設定された複数の原材料の群の中から原材料を組み合わせて配合したものであり、
加硫ゴム組成物に用いる複数の原材料の配合を組み合わせた未加硫ゴム組成物を加工することにより作製される複数の加硫ゴム組成物それぞれに関する前記特徴量を学習用出力データとし、前記原材料の配合の組み合わせを学習用入力データとする学習データを用いて、前記原材料の配合の組み合わせに対する前記特徴量を、前記プログラムの起動により前記コンピュータに形成された予測モジュールに機械学習させる手順と、
前記機械学習した前記予測モジュールを用いて、前記加硫ゴム組成物の前記特徴量を目的関数とし、前記原材料の配合の組み合わせを設計変数として、前記目的関数の設定された目標値を実現する前記配合の組み合わせを、前記プログラムの起動により前記コンピュータに形成された最適化モジュールが抽出する最適化の手順と、を有し、
前記最適化の手順では、前記最適化モジュールが、前記設計変数として用いる前記原材料の数を制限する制約条件を課して、前記設計変数となる前記原材料の配合の組み合わせを作成して、前記予測モジュールに入力することで、前記設計変数に対する前記特徴量の出力値を算出し、前記予測モジュールに前記設計変数として入力した前記原材料の配合の組み合わせと前記設計変数に対する前記特徴量の出力値とを用いて、前記目標値を実現する前記配合の組み合わせを抽出する、ことを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
未加硫ゴム組成物から作製される加硫ゴム組成物を特徴付ける特徴量の目標値を実現するために、前記未加硫ゴム組成物における原材料の組み合わせを、コンピュータに算出させるプログラムであって、
前記未加硫ゴム組成物は、予め設定された複数の原材料の群の中から原材料を組み合わせて配合したものであり、
加硫ゴム組成物に用いる複数の原材料の配合を組み合わせた未加硫ゴム組成物を加工することにより作製される複数の加硫ゴム組成物を特徴付ける特徴量を学習用出力データとし、前記原材料の配合の組み合わせを学習用入力データとする学習データを用いて、前記原材料の配合の組み合わせに対する前記特徴量を前記プログラムの起動により前記コンピュータに形成された予測モジュールに機械学習させる手順と、
前記機械学習した前記予測モジュールを用いて、前記加硫ゴム組成物の前記特徴量を目的関数とし、前記原材料の配合の組み合わせを設計変数として、前記目的関数の設定された目標値を実現する前記配合の組み合わせを前記プログラムの起動により前記コンピュータに形成された最適化モジュールが抽出する最適化の手順と、を有し、
前記最適化の手順では、前記最適化モジュールが、前記群のうち設定された２つの原材料同士の組み合わせを作成しない制約条件、あるいは、前記群のうち設定された２つの原材料同士が常にセットとなるように組み合わせを作成する制約条件を課して、前記設計変数となる前記原材料の配合の組み合わせを作成して、前記予測モジュールに入力することで、前記設計変数に対する前記特徴量の出力値を算出し、前記予測モジュールに前記設計変数として入力した前記原材料の配合の組み合わせと前記設計変数に対する前記特徴量の出力値とを用いて、前記目標値を実現する前記配合の組み合わせを抽出する、ことを特徴とするプログラム。
【請求項１３】
未加硫ゴム組成物から作製される加硫ゴム組成物を特徴付ける特徴量の目標値を実現するために、前記未加硫ゴム組成物における原材料の組み合わせを算出するゴム材料設計装置であって、
前記未加硫ゴム組成物は、予め設定された複数の原材料の群の中から原材料を組み合わせて配合したものであり、
加硫ゴム組成物に用いる複数の原材料の配合を組み合わせた未加硫ゴム組成物を加工することにより作製される複数の加硫ゴム組成物それぞれに関する前記特徴量を学習用出力データとし、前記原材料の配合の組み合わせを学習用入力データとする学習データを用いて、前記原材料の配合の組み合わせに対する前記特徴量を機械学習する予測ユニットと、
前記機械学習した前記予測ユニットを用いて、前記加硫ゴム組成物の前記特徴量を目的関数とし、前記原材料の配合の組み合わせを設計変数として、前記目的関数の設定された目標値を実現する前記配合の組み合わせを抽出する最適化ユニットと、を備え、
前記最適化ユニットは、前記設計変数として用いる前記原材料の数を制限する制約条件を課して、前記設計変数となる前記原材料の配合の組み合わせを作成して、前記予測ユニットに入力することで、前記設計変数に対する前記特徴量の出力値を算出し、前記予測ユニットに前記設計変数として入力した前記原材料の配合の組み合わせと前記設計変数に対する前記特徴量の出力値とを用いて、前記目標値を実現する前記配合の組み合わせを抽出する、ことを特徴とするゴム材料設計装置。
【請求項１４】
未加硫ゴム組成物から作製される加硫ゴム組成物を特徴付ける特徴量の目標値を実現するために、前記未加硫ゴム組成物における原材料の組み合わせを算出するゴム材料設計装置であって、
前記未加硫ゴム組成物は、予め設定された複数の原材料の群の中から原材料を組み合わせて配合したものであり、
加硫ゴム組成物に用いる複数の原材料の配合を組み合わせた未加硫ゴム組成物を加工することにより作製される複数の加硫ゴム組成物それぞれに関する前記特徴量を学習用出力データとし、前記原材料の配合の組み合わせを学習用入力データとする学習データを用いて、前記原材料の配合の組み合わせに対する前記特徴量を機械学習をする予測ニットと、
前記機械学習した前記予測ユニットを用いて、前記加硫ゴム組成物の前記特徴量を目的関数とし、前記原材料の配合の組み合わせを設計変数として、前記目的関数の設定された目標値を実現する前記配合の組み合わせを抽出する最適化ユニットと、を備え、
前記最適化ユニットは、前記群のうち設定された２つの原材料同士の組み合わせを作成しない制約条件、あるいは、前記群のうち設定された２つの原材料同士が常にセットとなるように組み合わせを作成する制約条件を課して、前記設計変数となる前記原材料の配合の組み合わせを作成して、前記予測ユニットに入力することで、前記設計変数に対する前記特徴量の出力値を算出し、前記予測ユニットに前記設計変数として入力した前記原材料の配合の組み合わせと前記設計変数に対する前記特徴量の出力値とを用いて、前記目標値を実現する前記配合の組み合わせを抽出する、ことを特徴とするゴム材料設計装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、加硫ゴム組成物を特徴付ける特徴量の目標値を実現するために、加硫ゴム組成物の原材料の組み合わせをコンピュータに算出させるゴム材料設計方法、ゴム材料設計装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータに機械学習をさせて、入力されたデータから種々の特徴量の予測を行う技術が活発に提案されている。複数のゴム材料、充填材、及びオイル等を原材料として配合して作製される加硫ゴム組成物についても、その物性データを予測することを、上記技術に適用することが考えられる。
従来より、複数のゴム材料、充填材、及びオイル等を試行錯誤により配合して加硫ゴム組成物を試作して物性データを計測することが行われている。このため、加硫ゴム組成物の配合情報と物性データとを紐付けたデータが多数蓄積されている。この蓄積データを活用して、コンピュータに機械学習させて、物性データを予測することができる。
【０００３】
例えば、多成分から構成される材料の材料設計を容易にし、材料の構成比の設計範囲や機械的挙動の所望の範囲を予め設定できる多成分系材料の最適化解析装置及び設計方法に関する技術が知られている（特許文献１）。
【０００４】
上記技術では、多成分から構成される多成分系材料の構成比率を該多成分系材料の機械的挙動に変換するように学習されかつ、多成分から構成される多成分系材料の構成比率を入力とし、多成分系材料の機械的挙動を出力とする、非線形な対応を関係付けたニューラルネットワーク用いた変換系を定める。この後、機械的挙動を表す目的関数を定めると共に、機械的挙動及び多成分系材料の構成比率の少なくとも一方の許容範囲を制約する制約条件を定める。さらに定めた変換系を用いて、目的関数及び制約条件に基づいて目的関数の最適値を与える最適化を行って多成分材料の構成比率を求めて多成分材料の構成比率に基づいて多成分系ゴム材料を設計する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許４３９３５８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記技術では、機械的挙動及び多成分系材料の構成比率の少なくとも一方の許容範囲を制約する制約条件を定めるので、多成分から構成される材料の材料設計を容易にし、材料の構成比の設計範囲や機械的挙動の所望の範囲を予め設定できる、とされている。材料の構成比に関する制約条件は、例えば、多成分系材料の少なくとも１つの構成材料に関する質量である。
しかし、多成分系材料は、一般に、数１０種類のゴム材料、数１０種類のフィラー材を含む充填材、オイル等を含む数１０種類の添加剤等、極めて多数の原材料の中から、適宜選択されるので、上記制約条件を課しても、目標とする機械的挙動の最適値を与える多成分材料の構成比率を、極めて多数の原材料から抽出して求めることは、極めて困難である。しかも、ニューラルネットワーク用いた変換系では、機械学習に用いた学習データによっては、機械的挙動の出力の精度が悪くなる部分もあるため、実際の機械的挙動と対応するような精度の高い最適化をできない場合も多い。
【０００７】
そこで、本発明は、加硫ゴム組成物を特徴付ける特徴量の目標値を実現する加硫ゴム組成物の原材料の配合の組み合わせを探索するとき、極めて多数の原材料の中からでも、効率よく、精度の高い原材料の配合の組み合わせを抽出することができる、ゴム材料設計方法、ゴム材料設計装置、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様は、未加硫ゴム組成物から作製される加硫ゴム組成物を特徴付ける特徴量の目標値を実現するために、前記未加硫ゴム組成物における原材料の組み合わせを、コンピュータに算出させるゴム材料設計方法である。前記未加硫ゴム組成物は、予め設定された複数の原材料の群の中から原材料を組み合わせて配合したものである。
当該ゴム材料設計方法は、
加硫ゴム組成物に用いる複数の原材料の配合を組み合わせた未加硫ゴム組成物を加工することにより作製される複数の加硫ゴム組成物それぞれに関する前記特徴量を学習用出力データとし、前記原材料の配合の組み合わせを学習用入力データとする学習データを用いて、前記原材料の配合の組み合わせに対する前記特徴量をコンピュータ内の予測モジュールに機械学習させるステップと、
前記機械学習した前記予測モジュールを用いて、前記加硫ゴム組成物の前記特徴量を目的関数とし、前記原材料の配合の組み合わせを設計変数として、前記目的関数の設定された目標値を実現する前記配合の組み合わせを前記コンピュータの最適化モジュールが抽出する最適化のステップと、を有し、
前記最適化のステップでは、前記最適化モジュールが、前記設計変数として採用する前記原材料の数を制限する制約条件を課して、前記設計変数となる前記原材料の配合の組み合わせを作成して、前記予測モジュールに入力することで、前記設計変数に対する前記特徴量の出力値を算出し、前記予測モジュールに前記設計変数として入力した前記原材料の配合の組み合わせと前記設計変数に対する前記特徴量の出力値とを用いて、前記目標値を実現する前記配合の組み合わせを抽出する。
【０００９】
前記最適化モジュールは、前記制約条件として、前記学習用入力データとして用いた前記原材料の配合の組み合わせの中の、前記組み合わせのそれぞれで用いた原材料の数のうちの最大数に応じて設定された数を上限として、前記設計変数として用いる前記原材料の数を制限する、ことが好ましい。
【００１０】
本発明の他の一態様も、未加硫ゴム組成物から作製される加硫ゴム組成物を特徴付ける特徴量の目標値を実現するために、前記未加硫ゴム組成物における原材料の組み合わせを、コンピュータに算出させるゴム材料設計方法である。前記未加硫ゴム組成物は、予め設定された複数の原材料の群の中から原材料を組み合わせて配合したものである。
当該ゴム材料設計方法は、
加硫ゴム組成物に用いる複数の原材料の配合を組み合わせた未加硫ゴム組成物を加工することにより作製される複数の加硫ゴム組成物それぞれに関する前記特徴量を学習用出力データとし、前記原材料の配合の組み合わせを学習用入力データとする学習データを用いて、前記原材料の配合の組み合わせに対する前記特徴量をコンピュータ内の予測モジュールに機械学習させるステップと、
前記機械学習した前記予測モジュールを用いて、前記加硫ゴム組成物の前記特徴量を目的関数とし、前記原材料の配合の組み合わせを設計変数として、前記目的関数の設定された目標値を実現する前記配合の組み合わせを前記コンピュータの最適化モジュールが抽出する最適化のステップと、を有し、
前記最適化のステップでは、前記最適化モジュールが、前記群のうち設定された２つの原材料同士の組み合わせを作成しない制約条件、あるいは、前記群のうち設定された２つの原材料同士が常にセットとなるように組み合わせを作成する制約条件を課して、前記設計変数となる前記原材料の配合の組み合わせを作成して、前記予測モジュールに入力することで、前記設計変数に対する前記特徴量の出力値を算出し、前記予測モジュールに前記設計変数として入力した前記原材料の配合の組み合わせと前記設計変数に対する前記特徴量の出力値とを用いて、前記目標値を実現する前記配合の組み合わせを抽出する。
【００１１】
前記２つの原材料同士の組み合わせを作成しない制約条件では、前記学習用入力データとして用いた前記原材料の配合の組み合わせの中で組み合わせが存在しない２つの原材料同士を、組み合わせを作成しない対象とする、ことが好ましい。
【００１２】
前記２つの原材料同士が常にセットとなるように組み合わせを作成する制約条件では、前記学習用入力データとして用いた前記原材料の配合の組み合わせの中で常にセットとなる２つの原材料同士を、組み合わせを作成する前記セットとする、ことが好ましい。
【００１３】
前記原材料の群は、ゴム原材料のグループ、充填材のグループ、及び加硫助剤のグループを少なくとも含み、
前記制約条件は、前記グループの中で課される、ことが好ましい。
【００１４】
前記原材料は、ゴム原材料のグループ、充填材のグループ、及び加硫助剤のグループを少なくとも含み、
前記制約条件は、前記グループ間で課される、ことが好ましい。
【００１５】
前記最適化のステップは、進化的アルゴリズムを用いて前記目標値を実現する前記配合の組み合わせを抽出する、ことが好ましい。
【００１６】
前記最適化のステップは、遺伝的アルゴリズムを用いて前記目標値を実現する前記配合の組み合わせを抽出する、ことが好ましい。
【００１７】
前記目的関数は、複数設定されており、
前記最適化モジュールが、前記最適化のステップによって得られた前記設計変数として採用した前記配合の組み合わせと複数の前記目的関数との間の関係を可視化して画面表示するステップを、さらに有する、ことが好ましい。
【００１８】
本発明の他の一態様は、未加硫ゴム組成物から作製される加硫ゴム組成物を特徴付ける特徴量の目標値を実現するために、前記未加硫ゴム組成物における原材料の組み合わせを、コンピュータに算出させるプログラムである。前記未加硫ゴム組成物は、予め設定された複数の原材料の群の中から原材料を組み合わせて配合したものである。
当該プログラムは、
加硫ゴム組成物に用いる複数の原材料の配合を組み合わせた未加硫ゴム組成物を加工することにより作製される複数の加硫ゴム組成物それぞれに関する前記特徴量を学習用出力データとし、前記原材料の配合の組み合わせを学習用入力データとする学習データを用いて、前記原材料の配合の組み合わせに対する前記特徴量を、前記プログラムの起動により前記コンピュータに形成された予測モジュールに機械学習させる手順と、
前記機械学習した前記予測モジュールを用いて、前記加硫ゴム組成物の前記特徴量を目的関数とし、前記原材料の配合の組み合わせを設計変数として、前記目的関数の設定された目標値を実現する前記配合の組み合わせを、前記プログラムの起動により前記コンピュータに形成された最適化モジュールが抽出する最適化の手順と、を有し、
前記最適化の手順では、前記最適化モジュールが、前記設計変数として用いる前記原材料の数を制限する制約条件を課して、前記設計変数となる前記原材料の配合の組み合わせを作成して、前記予測モジュールに入力することで、前記設計変数に対する前記特徴量の出力値を算出し、前記予測モジュールに前記設計変数として入力した前記原材料の配合の組み合わせと前記設計変数に対する前記特徴量の出力値とを用いて、前記目標値を実現する前記配合の組み合わせを抽出する。
【００１９】
本発明の他の一態様は、未加硫ゴム組成物から作製される加硫ゴム組成物を特徴付ける特徴量の目標値を実現するために、前記未加硫ゴム組成物における原材料の組み合わせを、コンピュータに算出させるプログラムである。前記未加硫ゴム組成物は、予め設定された複数の原材料の群の中から原材料を組み合わせて配合したものである。
当該プログラムは、
加硫ゴム組成物に用いる複数の原材料の配合を組み合わせた未加硫ゴム組成物を加工することにより作製される複数の加硫ゴム組成物を特徴付ける特徴量を学習用出力データとし、前記原材料の配合の組み合わせを学習用入力データとする学習データを用いて、前記原材料の配合の組み合わせに対する前記特徴量を前記プログラムの起動により前記コンピュータに形成された予測モジュールに機械学習させる手順と、
前記機械学習した前記予測モジュールを用いて、前記加硫ゴム組成物の前記特徴量を目的関数とし、前記原材料の配合の組み合わせを設計変数として、前記目的関数の設定された目標値を実現する前記配合の組み合わせを前記プログラムの起動により前記コンピュータに形成された最適化モジュールが抽出する最適化の手順と、を有し、
前記最適化の手順では、前記最適化モジュールが、前記群のうち、設定された２つの原材料同士の組み合わせを作成しない制約条件、あるいは、前記群のうち、設定された２つの原材料同士が常にセットとなるように組み合わせを作成する制約条件を課して、前記設計変数となる前記原材料の配合の組み合わせを作成して、前記予測モジュールに入力することで、前記設計変数に対する前記特徴量の出力値を算出し、前記予測モジュールに前記設計変数として入力した前記原材料の配合の組み合わせと前記設計変数に対する前記特徴量の出力値とを用いて、前記目標値を実現する前記配合の組み合わせを抽出する。
【００２０】
本発明の他の一態様は、未加硫ゴム組成物から作製される加硫ゴム組成物を特徴付ける特徴量の目標値を実現するために、前記未加硫ゴム組成物における原材料の組み合わせを算出するゴム材料設計装置である。前記未加硫ゴム組成物は、予め設定された複数の原材料の群の中から原材料を組み合わせて配合したものである。
当該ゴム材料設計装置は、 
加硫ゴム組成物に用いる複数の原材料の配合を組み合わせた未加硫ゴム組成物を加工することにより作製される複数の加硫ゴム組成物それぞれに関する前記特徴量を学習用出力データとし、前記原材料の配合の組み合わせを学習用入力データとする学習データを用いて、前記原材料の配合の組み合わせに対する前記特徴量を機械学習する予測ユニットと、
前記機械学習した前記予測ユニットを用いて、前記加硫ゴム組成物の前記特徴量を目的関数とし、前記原材料の配合の組み合わせを設計変数として、前記目的関数の設定された目標値を実現する前記配合の組み合わせを抽出する最適化ユニットと、を備え、
前記最適化ユニットは、前記設計変数として用いる前記原材料の数を制限する制約条件を課して、前記設計変数となる前記原材料の配合の組み合わせを作成して、前記予測ユニットに入力することで、前記設計変数に対する前記特徴量の出力値を算出し、前記予測ユニットに前記設計変数として入力した前記原材料の配合の組み合わせと前記設計変数に対する前記特徴量の出力値とを用いて、前記目標値を実現する前記配合の組み合わせを抽出する。
【００２１】
本発明の他の一態様は、未加硫ゴム組成物から作製される加硫ゴム組成物を特徴付ける特徴量の目標値を実現するために、前記未加硫ゴム組成物における原材料の組み合わせを算出するゴム材料設計装置である。前記未加硫ゴム組成物は、予め設定された複数の原材料の群の中から原材料を組み合わせて配合したものである。
当該ゴム材料設計装置は、
加硫ゴム組成物に用いる複数の原材料の配合を組み合わせた未加硫ゴム組成物を加工することにより作製される複数の加硫ゴム組成物それぞれに関する前記特徴量を学習用出力データとし、前記原材料の配合の組み合わせを学習用入力データとする学習データを用いて、前記原材料の配合の組み合わせに対する前記特徴量を機械学習をする予測ニットと、
前記機械学習した前記予測ユニットを用いて、前記加硫ゴム組成物の前記特徴量を目的関数とし、前記原材料の配合の組み合わせを設計変数として、前記目的関数の設定された目標値を実現する前記配合の組み合わせを抽出する最適化ユニットと、を備え、
前記最適化ユニットは、前記群のうち設定された２つの原材料同士の組み合わせを作成しない制約条件、あるいは、前記群のうち設定された２つの原材料同士が常にセットとなるように組み合わせを作成する制約条件を課して、前記設計変数となる前記原材料の配合の組み合わせを作成して、前記予測ユニットに入力することで、前記設計変数に対する前記特徴量の出力値を算出し、前記予測ユニットに前記設計変数として入力した前記原材料の配合の組み合わせと前記設計変数に対する前記特徴量の出力値とを用いて、前記目標値を実現する前記配合の組み合わせを抽出する。
【発明の効果】
【００２２】
上述のゴム材料設計方法、ゴム材料設計装置、及びプログラムによれば、加硫ゴム組成物を特徴付ける特徴量の目標値を実現する原材料の組み合わせを、極めて多数の原材料の中からでも、効率よく、精度高く抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】一実施形態のゴム材料設計方法のフローの例を示す図である。
【図２】一実施形態のゴム材料設計方法を実施するゴム材料設計装置の構成の一例を示す図である。
【図３】一実施形態のゴム材料設計装置の最適化モジュールの詳細な構成の例を示す図である。
【図４】（ａ）は、原材料をゴム材料、充填材、樹脂材、加硫助剤のグループ別に分けて説明する図であり、（ｂ）は、図４（ａ）に示す原材料において、学習用入力データとして用いた組み合わせの数の最小数と最大数をグループ別に説明する図であり、（ｃ）は、最適演算のために用いる原材料の配合の組み合わせに対して、制約条件によって修正する例を説明する図である。
【図５】Genetic Algorithm（遺伝的アルゴリズム）を用いて最適化する場合のフローの一例を示す図である。
【図６】（ａ）〜（ｃ）は、目的関数である特徴量の自己組織化マップの例を示す図であり、（ｄ）〜（ｇ）は、設計変数である各原材料の配合量に関する自己組織化マップの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、一実施形態のゴム材料設計方法、ゴム材料設計装置、及びプログラムについて詳細に説明する。
【００２５】
（ゴム材料設計方法の概略説明）
図１は、一実施形態のゴム材料設計方法のフローの例を示す図である。図１に示す例では、予め、過去、新規な物性を得るために試行錯誤して設定した加硫前の原材料の配合組み合わせと、加硫後の加硫ゴム組成物の物性データである加硫ゴム組成物の特徴量と、をセットにした数１００〜数１０００セットの蓄積データを準備する。蓄積データにおける特徴量は、物性データに限られない。例えば、原材料のコストのデータでもよい。
この蓄積データを学習データとして用いて、コンピュータ内に形成される予測モジュールに、原材料の配合の組み合わせに対する特徴量を機械学習させる。
次に、機械学習した予測モジュールを用いて、特徴量が目標値になるように、原材料の配合の組み合わせを設計変数として複数の組み合わせを作成し、そのときの特徴量が目標値になるように、原材料の配合の組み合わせを探索する。
このとき、設計変数として作成する原材料の配合の組み合わせに制約条件を課す。この制約条件は、設計変数として採用する原材料の数を制限する条件であり、また、原材料の群のうち設定された２つの原材料同士の組み合わせを作成しない、あるいは、原材料の群のうち設定された２つの原材料同士が常にセットとなるように組み合わせを作成する条件である。
【００２６】
図１に示すように、未加硫ゴム組成物を加工することにより作製される複数の加硫ゴム組成物それぞれに関する特徴量と、このときの対応する未加硫ゴム組成物における原材料の配合の組み合わせと、を学習データとして準備する（ステップＳ１０）。未加硫ゴム組成物は、加硫ゴム組成物に用いる複数の原材料の配合を組み合わせたものである。
次に、特徴量を学習用出力データとし、これに対応する原材料の配合の組み合わせを学習用入力データとして用いて、原材料の配合の組み合わせに対する特徴量をコンピュータ内の予測モジュールに機械学習させる（ステップＳ１２）。
【００２７】
次に、機械学習した予測モジュールを用いて、特徴量の目標値を実現する原材料の配合の組み合わせを抽出する（最適化演算をする）ために、コンピュータは、予測モジュールに特徴量を予測させるための原材料の配合の種々の組み合わせを設計変数として作成するが、このときの設計変数となる種々の原材料の配合の組み合わせの作成において制約条件を課す。このために、制約条件は、最適化モジュールによる最適化演算の前に作成される（ステップＳ１４）。
この後、最適化モジュールは、上記制約条件にしたがって原材料の配合の種々の組み合わせを作成する（ステップＳ１６）。例えば、原材料の配合の組み合わせを、上記制約条件を課さずにランダムに作成した後、上記制約条件を課したとき制約条件を満足しない組み合わせを除外して、あるいは、制約条件を満足しない組み合わせを修正して、所定数の原材料の配合の組み合わせを作成する。また、原材料の配合の組み合わせを作成するために、最適化演算の方法に応じて、実験計画法やラテンハイパーキューブ法を利用することができる。
最適化モジュールは、作成した原材料の配合の組み合わせを用いて予測モジュールに特徴量を予測させることで、予測モジュールによる特徴量の予測値（出力値）を取得する（ステップＳ１８）。
【００２８】
次に、最適化モジュールは、設計変数として作成した原材料の配合の組み合わせと、これに対応した特徴量の予測値と、を用いて最適化演算を行う（ステップＳ２０）。最適化演算では、進化的アルゴリズムが利用することが好ましい。進化的アルゴリズムは、Genetic Algorithm（遺伝的アルゴリズム）、Differential Evolution、Particle Swarm Optimization、Ant Colony Optimization等を含む。
また、原材料の配合の組み合わせと最適化演算を合わせて、実験計画法やラテンハイパーキューブ法を利用することも好ましい。この場合、原材料の配合の組み合わせは、応答曲面法を利用して求めるので、設計変数の空間を網羅的にカバーするように、作成することが好ましい。
次に、最適化モジュールは、特徴量の目標値を実現する、原材料の最適な配合の組み合わせの抽出をする（ステップＳ２２）。
【００２９】
なお、ステップＳ１４で作成し、ステップＳ１６の配合の組み合わせで課す制約条件は、一実施形態によれば、設計変数として採用する原材料の数を制限する制約条件である。この場合、学習用入力データとして用いた原材料の組み合わせのそれぞれで用いた原材料の数のうちの最大数に応じて設定された数、例えば、最大数に０．８〜１．２の計数を掛けた数を上限として、設計変数として用いる原材料の数を制限することが好ましい。特に、上限を上記最大数とすることが好ましい。さらに、制約条件には、学習用入力データとして用いた原材料の組み合わせのそれぞれで用いた原材料の数のうちの最小数に応じて設定された数、例えば、最小数に０．８〜１．２した数を下限値とすることが好ましい。
【００３０】
制約条件は、一実施形態によれば、設定された２つの原材料同士の組み合わせを作成しない制約条件、あるいは、設定された２つの原材料同士が常にセットとなるように組み合わせを作成する制約条件である。例えば、２つの原料同士を組み合わせることが、原材料を混ぜ合わせる加工ができない等の理由から現実的に困難な場合もある。このような現実的に実現できない組み合わせは、設計変数として用いる配合の組み合わせから除外するように制約条件を設ける。このような組み合わせを作成しない２つの原材料については、予めオペレータからの指示により設定することができる。また、一実施形態によれば、学習用入力データとして用いた原材料の配合の組み合わせの中で組み合わせが存在しない２つの原材料同士にを、組み合わせを作成しない対象とすることも好ましい。学習データとして用いる蓄積された膨大なデータから、組み合わせのない２つの原材料を見出して設定することもできる。蓄積された膨大なデータにおいて組み合わせることがない原材料同士は、理由があって組み合わせることをしなかった場合が多い。このため、蓄積された膨大なデータにおいて組み合わせがない原材料同士は、組み合わせの対象とすることが好ましくないものとして、制約条件を設ける。
【００３１】
また、２つの原料同士を用いることが、加工をする上で有利になる等、常に２つの原材料同士を配合の組み合わせに用いることが好ましい場合もある。このような場合を考慮して、設定された２つの原材料同士が常にセットとなるように配合の組み合わせを作成するような制約条件を設ける。このような常に組み合わせの対象となる２つの原材料については、予めオペレータからの指示により設定することができる。また、一実施形態によれば、学習用入力データとして用いた原材料の配合の組み合わせの中で常にセットになって組み合わせられている２つの原材料同士を、２つの原材料同士が常にセットとなる対象とすることも好ましい。学習データとして用いる蓄積された膨大なデータから、常にセットとして組み合わせられている２つの原材料を見出して、設定することができる。蓄積された膨大なデータにおいて常にセットとして組み合わせている原材料同士は、理由があって組み合わせている場合が多い。このため、蓄積された膨大なデータにおいて常にセットとして組み合わせがある原材料は、組み合わせの対象とすることが好ましいものとして、制約条件を設ける。したがって、２つの原材料同士が常にセットとなるように組み合わせを作成する制約条件において、組み合わせを作成するセットは、学習用入力データとして用いた原材料の配合の組み合わせの中で常にセットとなって組み合わせが存在するものを対象とする。
【００３２】
このような制約条件の下に、設計変数となる原材料の配合の組み合わせを作成するので、加硫ゴム組成物を特徴付ける特徴量の目標値を実現する原材料の組み合わせを、極めて多数の原材料の中からでも、効率よく、精度高く抽出することができる。
【００３３】
（ゴム材料設計方法及びゴム材料設計装置の具体的な説明）
図２は、一実施形態のゴム材料設計方法を実施するゴム材料設計装置の構成の一例を示す図である。
図２に示すゴム材料設計装置１０は、ＣＰＵ１２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１４、ＲＡＭ（Random Access Memory）１６、及び入出力部１８、を有するコンピュータである。入出力部１８には、マウス及びキーボードを含む入力操作系３０及びディスプレイ３２と接続されている。
ＲＯＭ１４に記憶されたプログラムをゴム材料設計装置１０であるコンピュータであるが呼び出して起動することにより、予測モジュール２０及び最適化モジュール２２が形成される。予測モジュール２０および最適化モジュール２２は、ゴム材料設計装置１０における予測ユニットおよび最適化ユニットに相当する。
【００３４】
ＣＰＵ１２は、ＲＡＭ１６に記録された原材料の配合の組み合わせと、対応する組み合わせにおける実際の加硫ゴム組成物に関する特徴量とをセットとする膨大な蓄積データを呼び出して、それぞれ、学習用入力データ及び学習用出力データとして予測モジュール２０に供給するように準備する。
予測モジュール２０は、準備された学習用入力データ及び学習用出力データを用いて原材料の配合の組み合わせに対する特徴量を機械学習するように構成される。予測モジュール２０は、予め設定された予測モデルを用いて機械学習をする。予測モデルは、周知のディープラーニングに代表されるニューラルネットワークを用いたモデル、複数の決定木を使用して、「分類」または「回帰」をする、周知のランダムフォレスト法を用いたモデル、LASSO回帰を用いたモデルを含む。また、予測モデルとして、多項式あるいはクリギング、RBF（Radial Base Function）を用いた非線形関数を用いることもできる。
【００３５】
図３は、最適化モジュール２２の詳細な構成の例を示す図である。最適化モジュール２２は、制約条件設定部２２ａ、配合組み合わせ作成・特徴量取得部２２ｂ、及び最適化演算部２２ｃを有する。
制約条件設定部２２ａは、最適化演算のために作成する原材料の配合の組み合わせを複数作成するために、組み合わせる原材料について制約をする条件を設定するように構成される。原材料は、学習用入力データで用いた全ての原材料である。図４（ａ）は、原材料をゴム材料、充填材、樹脂材、加硫助剤のグループ別に分けて説明する図である。図４（ａ）に示すように、ゴム材料は、ゴム材料１〜Ｎ１を含む。ここで、ゴム材料１〜Ｎ１は、実際に使用するゴム材料メーカから供給を受けるゴム材料の商品名で区別されるものをいう。すなわち、原材料は、Ａ社製商品Ｂのように識別することができる。このようなゴム材料の商品は、複数種類のゴム組成物がブレンドされている。同様に、充填材、樹脂材、及び加硫助剤もゴム材料と同様に、実際に使用する材料メーカから供給を受ける原材料の商品名で区別されるものをいう。充填材は、充填材１〜Ｎ２を含み、樹脂材は、樹脂材１〜Ｎ３を含み、加硫助剤は、加硫助剤１〜Ｎ４を含む。また、図示されないが、オイル、老防剤等も含む。このため、ゴム材料、充填材、樹脂材、及び加硫助剤等の原材料の総数は極めて多い。
【００３６】
図４（ｂ）は、図４（ａ）に示す原材料において、学習用入力データとして用いた組み合わせの数の最小数と最大数をグループ別に説明する図である。ゴム材料のグループでは、学習用入力データで用いる配合の組み合わせに用いるゴム材料要素数の最小数をｎ１minとし、最大数をｎ１maxとしている。同様に、充填材要素数の最小数をｎ２minとし、最大数をｎ２maxとし、樹脂要素数の最小数をｎ３minとし、最大数をｎ３maxとし、加硫助剤要素数の最小数をｎ４minとし、最大数をｎ４maxとしている。
【００３７】
このような原材料において、制約条件の１つは、設計変数として用いる配合の組み合わせのために用いる原材量の数を制限する条件である。この制約条件における原材料の数は、入力操作系３０からオペレータによる入力により設定することができ、あるいは、予測モジュールで機械学習に用いた学習データから自動的に設定することができる。
【００３８】
制約条件設定部２２ａは、学習用データから自動的に設定する場合、学習用入力データに用いた各グループの原材料要素数の最大数に応じて、配合の組み合わせに用いる原材料要素数の上限を定める。例えば、ゴム材料のグループの場合、最大数ｎ１maxに所定の定数倍（例えば、０．８〜１．２倍）した値を上限とする。例えば、組み合わせに用いるゴム材料の数の上限を最大数ｎ１maxとする。このように最適化演算のために、組み合わせに用いるゴム材料の数の上限を最大数に応じて設定することにより、最適化した原材料の配合の組み合わせにおいて、最大数ｎ１maxに対して極めて多く、現実的に組み合わせることが難しいゴム原材料の配合の組み合わせを最適値として求めることを防止することができる。また、組み合わせに用いるゴム材料の数の下限を最小数ｎ１minとすることも好ましい。
【００３９】
組み合わせに用いる充填材の数の上限、樹脂材の数の上限、及び加硫助剤の数の上限のそれぞれも、ゴム材料の上限同様に、最大数ｎ２max、最大数ｎ３max、及び最大数ｎ４maxに応じて設定することができる。この場合、それぞれの上限を、最大数ｎ２max、最大数ｎ３max、及び最大数ｎ４maxとすることもできる。
【００４０】
また、制約条件は、２つの原材料同士の組み合わせを作成しない制約条件、あるいは、前記群のうち設定された２つの原材料同士が常にセットとなるように組み合わせを作成する制約条件である。これの制約条件における原材料の指定は、入力操作系３０からオペレータによる入力により設定することができ、あるいは、制約条件設定部２２ａが、予測モジュールで機械学習に用いた学習データから自動的に設定することができる。
制約条件設定部２２ａは、一実施形態によれば、予測モジュールの機械学習に用いた学習用入力データの原材料の配合の組み合わせの中で組み合わせが存在しない２つの原材料を制約条件の対象とする原材料として自動的に設定する。これにより、配合組み合わせ作成・特徴量取得部２２ｂで原材料の配合の組み合わせを作成するとき、２つの原材料同士の、組み合わせを作成しない。
また、制約条件設定部２２ａは、一実施形態によれば、予測モジュールの機械学習に用いた学習用入力データの原材料の配合の組み合わせの中で常にセットとして組み合わせが存在する２つ以上の原材料を、２つの原材料同士を常にセットとする対象として自動的に設定する。
これにより、配合組み合わせ作成・特徴量取得部２２ｂで原材料の配合の組み合わせを作成するとき、設定した２つの原材料同士が常にセットとなるように組み合わせを作成する。
【００４１】
配合組み合わせ作成・特徴量取得部２２ｂは、制約条件設定部２２ａで設定された制約条件を用いて、最適演算のために用いる原材料の配合の組み合わせを複数作成し、この組み合わせを予測モジュールに与えて、特徴量を予測させる。これによって、配合組み合わせ作成・特徴量取得部２２ｂは、予測モジュールが予測した特徴量を取得する。
【００４２】
図４（ｃ）は、最適演算のために用いる原材料の配合の組み合わせを作成する際に、配合組み合わせ作成・特徴量取得部２２ｂが、制約条件によって修正する例を説明する図である。
例えば、常にセットとなるように組み合わせを作成する制約条件の対象となる原材料が、ゴム材料１、ゴム材料２，及びゴム原材料３である場合、作成・特徴量取得部２２ｂが作成する原材料の配合の組み合わせに、ゴム材料１が含まれる場合、配合の組み合わせに用いる原材料として、ゴム材料２及びゴム材料３が、ゴム材料１に強制的に加えられる。
また、２つの原材料同士の組み合わせを作成しない制約条件の対象となる原材料が、ゴム材料１と充填材２である場合、最適演算のために用いる原材料の配合の組み合わせにおいて、ゴム材料１と充填材２が含まれている場合、充填材２の代わりに、充填材１または充填材３、または充填材４に変更される。この場合、充填材２を変更する代わりに、ゴム材料１をゴム材料２，３等に変更することもできる。
【００４３】
配合組み合わせ作成・特徴量取得部２２ｂが作成する、最適演算のために用いる原材料の配合の組み合わせは、設定された原材料に対応して配合量が設定されている。配合量の設定では、学習用入力データで用いた同じ原材料の配合量の最大値と最小値の範囲内で設定されることが好ましい。配合量の設定方法は、最適化演算の方法に応じて異なる。実験計画法やラテンハイパーキューブ法では、予め設定された配合量の水準が準備されて、配合量が付与される。Genetic Algorithmの場合、ランダムに配合量が付与される。なお、Genetic Algorithmの場合、第１世代、第２世代、第３世代、・・・と、世代が交代する毎に、繰り返し予測モジュールによる予測が行われる。
【００４４】
最適演算部２２ｃは、配合組み合わせ作成・特徴量取得部２２ｂで作成された原材料の配合の組み合わせと特徴量の予測値とを用いて、特徴量の目標値を実現する原材料の配合の組み合わせ、具体的には、原材料毎の配合量を抽出する。
例えば、実験計画法やラテンハイパーキューブ法を用いる場合、原材料の配合の組み合わせの数を多くして、設計変数の空間内に網羅的に配合の組み合わせのデータを分布させ、このデータから応答曲面関数を作成して、特徴量の目標値に最も近いデータを内挿補間等を行って抽出することにより、最適な配合量を抽出する。
【００４５】
図５は、最適演算部２２ｃがGenetic Algorithm（遺伝的アルゴリズム）を用いて最適化する場合のフローの一例を示す図である。
まず、最適演算部２２ｃによる最適化演算の前に、配合組み合わせ作成・特徴量取得部２２ｂは、原材料の配合の組み合わせを作成する（ステップＳ１００）。原材料の配合の組み合わせの作成では、ランダムに配合の組み合わせを作成する、あるいはラテンハイパーキューブ法で組み合わせを作成する。
【００４６】
次に、配合組み合わせ作成・特徴量取得部２２ｂは、作成した原材料の配合の組み合わせが、制約条件設定部２２ａで設定された制約条件を満足するか否かを判定し、必要に応じて作成した原材料の配合の組み合わせを修正することにより、制約条件を満足する原材料の配合の組み合わせを予め設定した数作成する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２で得られる制約条件を満足する原材料の配合の組み合わせは、第１世代の組み合わせとなる。
【００４７】
次に、配合組み合わせ作成・特徴量取得部２２ｂは、制約条件を満足する原材料の配合の組み合わせを、予測モジュール２０に与えて、特徴量の予測値を算出させる。これにより、配合組み合わせ作成・特徴量取得部２２ｂは、原材料の配合の組み合わせに対応した特徴量の予測値を取得する（ステップＳ１０４）。
【００４８】
最適化演算部２２ｃは、得られた特徴量の予測値が、特徴量の目標値を実現するような配合の組み合わせが存在するか否か、を判定し、最適化演算は終了するか否かを判定する
（ステップＳ１０６）。この判定において、特徴量の目標値を実現するような配合の組み合わせが存在すると判定し、最適化演算を終了してもよいと判定した場合、最適化演算は終了し、特徴量の目標値を実現する原材料の配合の組み合わせが、最適な組み合わせとして、ディスプレイ３２に表示される。
【００４９】
上記判定において、特徴量の目標値を実現するような配合の組み合わせが存在せず、最適化演算を続行すると判定する場合、最適化演算部２２ｃは、作成した原材料の配合の組み合わせのパレートランクを計算する（ステップＳ１０８）。図示例では、特徴量が複数ある場合である。パレートランクは、目的関数である複数の特徴量の目標値に、複数の目的関数に対応した予測値がどの程度近いかをランキングしたものである。同じランクの場合でも、目標値と予測値との間の空間内の距離の大小によって、優劣をつけることもできる。パレートランクに代えて、目的関数である複数の特徴量を重み付け加算して１つの特徴量として纏め、１つに纏めた特徴量の目的関数で、原材料の配合の組み合わせをランキングしてもよい。また、特徴量が１つである場合は、原材料の配合の組み合わせそれぞれに対する特徴量の予測値と特徴量の目標値との差分の大小によってランキングすることもできる。
【００５０】
次に、最適化演算部２２ｃは、パレートランクによって、例えば上位ランク（目標値に近い）あるいは下位ランク（目標値から遠い）に分けて、上位ランクに位置する原材料の配合の組み合わせの中から、２つの組み合わせを選択して、この２つの配合の組み合わせの情報を交又して（情報の一部を交換して）新たな配合の組み合わせを、選択した２つの組み合わせに対して少なくとも１つ以上作成する（ステップＳ１１０）。
【００５１】
次に、最適化演算部２２ｃは、交又により得られた新たな配合の組み合わせに対して突然変異をさせるか否かを定める（ステップＳ１１２）。突然変異は、例えば、ランダムに発生させる。突然変異をしない場合、交又によって得られた配合の新たな組み合わせを維持して（ステップＳ１１４）、ステップＳ１１８に進む。一方、突然変異をする場合、交又によって得られた新たな配合の組み合わせの一部の配合量を変更させる。どの原材料に対して配合量の変更を行うかは、ランダムに定めることができる。これにより、最適化演算部２２ｃは、交又により得られた新たな配合の組み合わせを修正する（ステップＳ１１６）。
【００５２】
さらに、最適化演算部２２ｃは、ステップＳ１１４で維持した配合の組み合わせあるいはステップＳ１１６で修正した配合の組み合わせが、上述の制約条件を満足するかを判定し、制約条件を満足しない場合、ステップＳ１１６で修正した配合の組み合わせをさらに修正して、制約条件を満足するようにする（ステップＳ１１８）。
こうして、第２世代の配合の組み合わせが設定される。第２世代の配合の組み合わせの数は、第１世代の配合の組み合わせと同じ数を維持する。
【００５３】
こうして、各世代の中で特徴量の予測値が、ステップＳ１０６において、特徴量の目標値を実現するような配合の組み合わせが見出され、最適化演算を終了してもよくなるまで、ステップＳ１０４〜Ｓ１１８を繰り返し行う。
【００５４】
最後に、最適化演算部２２ｃは、設計変数として採用した配合の組み合わせと複数の目的関数である特徴量との間の関係を可視化してディスプレイ３２に表示することが好ましい。図６（ａ）〜（ｃ）は、目的関数である特徴量の自己組織化マップの例を示す図であり、図６（ｄ）〜（ｇ）は、設計変数である各原材料の配合量に関する自己組織化マップの例を示す図である。図６（ａ）〜（ｃ）は、各特徴量の値の大小によって色分けをしている。図６（ｄ）〜（ｇ）は、各原材料の配合量の大小によって色分けをしている。各四角形の領域内の同じ位置を注目することで、各特徴量の値と、この特徴量を実現する配合量を知ることができる。このように、目的関数である特徴量の値と、設計変数である原材料の配合量との関係を知ることができる。
図６に示す例は、自己組織化マップであるが、自己組織化マップに代えて、散布図を用いて、設計変数として採用した配合の組み合わせと複数の目的関数である特徴量との間の関係を可視化することも好ましい。
【００５５】
このように、最適化モジュール２２において、最適化のために用いる、原材料の配合の組み合わせを作成するとき、制約条件を課して原材料の配合の組み合わせを作成する。このときの、制約条件は、設計変数として用いる原材料の数を制限する制約条件、あるいは、設定された２つの原材料同士の組み合わせを作成しない制約条件、あるいは、設定された２つの原材料同士が常にセットとなるように組み合わせを作成する制約条件を含む。このため、従来に比べて、原材料の配合の組み合わせを制限することができる。したがって、加硫ゴム組成物を特徴付ける特徴量の目標値を実現する原材料の組み合わせを、極めて多数の原材料の中からでも、効率よく、精度高く抽出することができる。
【００５６】
最適化モジュール２２は、制約条件として、学習用入力データとして用いた原材料の配合の組み合わせの中の、組み合わせのそれぞれで用いた原材料の数のうちの最大数に応じて設定された数を上限として、設計変数として用いる前記原材料の数を制限することが好ましい。
また、２つの原材料同士の組み合わせを作成しない制約条件では、学習用入力データとして用いた原材料の配合の組み合わせの中で組み合わせが存在しない２つの原材料同士を、組み合わせを作成しない対象とすることが好ましい。また、２つの原材料同士が常にセットとなるように組み合わせを作成する制約条件では、学習用入力データとして用いた原材料の配合の組み合わせの中で常にセットとなる２つの原材料同士を、組み合わせを作成するセットとすることも好ましい。学習用入力データとして用いた蓄積データでは、原材料をセットとして用いることが好ましくなかったり、原材料をセットとして用いることが好ましい等の理由により原材料の組み合わせを制限している場合が多い。このような事情を考慮せず、原材料の組み合わせを作成することは、現実的なゴム材料を設計する上で好ましくない。
【００５７】
なお、原材料の群は、ゴム原材料のグループ、充填材のグループ、及び加硫助剤のグループを少なくとも含む。制約条件は、一実施形態によれば、グループ内で制限を課すことにより、原材料の組み合わせをより効率よく、より精度高く抽出することができる。
また、一実施形態によれば、ゴム材料と充填材との相性等を考慮して、制約条件は、グループ間で課されることも好ましい。すなわち、グループが異なる原材料同士に対して、上記制約条件を課してもよい。
【００５８】
上述したように、ゴム材料設計方法をコンピュータで実行する場合、プログラムを呼び出して起動することにより実行される。この場合、以下のプログラムを起動する。
プログラムは、予め設定された複数の原材料の群の中から原材料を組み合わせて配合した未加硫ゴム組成物から作製される加硫ゴム組成物を特徴付ける特徴量の目標値を実現するために、前記原材料の組み合わせを、コンピュータに算出させるプログラムである。
このプログラムは、
加硫ゴム組成物に用いる複数の原材料の配合を組み合わせた未加硫ゴム組成物を加工することにより作製される複数の加硫ゴム組成物それぞれに関する特徴量を学習用出力データとし、原材料の配合の組み合わせを学習用入力データとする学習データを用いて、特徴量をプログラムの起動によりコンピュータに形成された予測モジュール２０に機械学習させる手順と、
機械学習した予測モジュール２０を用いて、加硫ゴム組成物の特徴量を目的関数とし、原材料の配合の組み合わせを設計変数として、目的関数の設定された目標値を実現する配合の組み合わせをプログラムの起動によりコンピュータに形成された最適化モジュール２２が抽出する最適化の手順と、を有する。
最適化の手順では、最適化モジュール２２が、制約条件を課して、設計変数となる原材料の配合の組み合わせを作成して、予測モジュール２０に入力することで、設計変数に対する特徴量の出力値を算出し、予測モジュール２０に設計変数として入力した原材料の配合の組み合わせと設計変数に対する特徴量の出力値とを用いて、目標値を実現する配合の組み合わせを抽出する。
制約条件は、設計変数として用いる原材料の数を制限する制約条件である。制約条件は、あるいは、設定された２つの原材料同士の組み合わせを作成しない制約条件、あるいは、設定された２つの原材料同士が常にセットとなるように組み合わせを作成する制約条件である。
【００５９】
以上、本発明のゴム材料設計方法、ゴム材料設計装置、及びプログラムは上記実施形態に限定されず、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更をしてもよいのはもちろんである。
【符号の説明】
【００６０】
１０  ゴム材料設計装置
１２  ＣＰＵ
１４  ＲＯＭ（Read Only Memory）
１６  ＲＡＭ（Random Access Memory）
１８  入出力部
２０  予測モジュール
２２  最適化モジュール
２２ａ  制約条件設定部
２２ｂ  配合組み合わせ作成・特徴量取得部
２２ｃ  最適化演算部
３０  入力操作系
３２  ディスプレイ
【図１】
2020030680.tif 000003
【図２】
2020030680.tif 000004
【図３】
2020030680.tif 000005
【図４】
2020030680.tif 000006
【図５】
2020030680.tif 000007
【図６】
2020030680.tif 000008