(57)【要約】【課題】複数の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の物性データを、原材料毎の配合比率を用いて効率よくかつ精度よく予測する。【解決手段】複数の加硫ゴム組成物に関する物性データと、加硫ゴム組成物における原材料の識別名称と、前記原材料の配合比率と、前記加工条件の情報と、を用いて、前記物性データをコンピュータの予測モジュールに機械学習させる。機械学習した予測モジュールに、予測対象加硫ゴム組成物の加硫前の未加硫ゴム組成物を構成する構成原材料の名称と、該構成原材料の配合比率と、前記予測対象加硫ゴム組成物を作製するための加工における加工条件と、を用いて、前記予測対象加硫ゴム組成物の物性データを予測させる。前記予測モジュールによる予測の前に、前記構成原材料の名称を、前記構成原材料の材料特性に基づいて、前記学習用入力データとして用いた前記識別名称の１つに分類する前処理を行う。【選択図】図１
2020038493.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め設定された複数の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の物性データを、コンピュータに予測させる物性データ予測方法であって、
加硫ゴム組成物に用いる複数の原材料を、設定された配合比率で配合し、設定された加工条件で加工することにより作製される複数の加硫ゴム組成物に関する物性データを学習用出力データとし、前記加硫ゴム組成物における前記原材料それぞれの識別名称と、前記原材料それぞれの配合比率と、前記加工条件のそれぞれの情報と、を学習用入力データとする学習データを用いて、前記物性データ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、
予測対象加硫ゴム組成物の加硫前の未加硫ゴム組成物を構成する構成原材料の名称と、該構成原材料の配合比率と、前記予測対象加硫ゴム組成物を作製するための加工における加工条件と、を用いて、前記予測対象加硫ゴム組成物の物性データを前記予測モジュールに予測させるステップと、
前記予測モジュールに前記予測対象加硫ゴム組成物の物性データを予測させるステップの前に、
前記構成原材料の名称を、前記構成原材料の材料特性に基づいて、コンピュータに前記学習用入力データとして用いた前記識別名称の１つに分類する前処理を行わせるステップと、
前記予測モジュールによる予測のために、コンピュータに、分類した前記識別名称の１つを、前記構成原材料に対応した名称として前記予測モジュールに入力させるステップと、
を備えることを特徴とする物性データ予測方法。
【請求項２】
前記構成原材料の名称は、前記構成原材料の原材料物性データを前記材料特性として用いて、前記構成原材料の原材料物性データと前記学習データに用いた前記原材料の原材料物性データとの比較結果に基づいて、前記識別名称の１つに分類される、請求項１に記載の物性データ予測方法。
【請求項３】
前記原材料物性データは、異なる複数種類の原材料物性値を含み、
前記構成原材料の名称は、前記複数種類の原材料物性値と、前記学習データに用いた前記原材料における対応する種類の原材料物性値との間の相関係数に基づいて前記識別名称の１つに分類される、請求項２に記載の物性データ予測方法。
【請求項４】
前記学習データに用いた前記原材料及び前記予測対象加硫ゴム組成物における前記構成原材料は、複数の化学組成物の混合物であり、
前記前処理では、前記化学組成物の組成比率を前記材料特性として用いて、前記構成原材料の名称を前記識別名称の１つに分類する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の物性データ予測方法。
【請求項５】
前記構成原材料の名称は、前記構成原材料における前記化学組成物の組成比率と、前記学習データに用いた前記原材料における前記化学組成物の組成比率との間の相関係数に基づいて前記識別名称の１つに分類される、請求項４に記載の物性データ予測方法。
【請求項６】
前記構成原材料及び前記学習データに用いた前記原材料は、前記組成比率が８０％以上の主成分化学組成物を有し、
前記構成原材料の名称は、前記学習データに用いた前記原材料のうち、前記構成原材料の前記主成分化学組成物の組成比率の、前記原材料の前記主成分化学組成物の組成比率に対する差分が５％以内となる原材料の識別名称に分類される、請求項４に記載の物性データ予測方法。
【請求項７】
前記学習データに用いた前記原材料及び前記構成原材料は、形状パラメータによって形状が特定される材料を含み、
前記前処理では、前記形状パラメータを前記材料特性として用いて、前記構成原材料の名称を、前記学習データに用いた前記原材料の前記識別名称の１つに分類する、請求項１〜６のいずれか１項に記載の物性データ予測方法。
【請求項８】
前記形状パラメータは、前記原材料及び前記構成原材料の形状、形状サイズ、あるいは形状のアスペクト比を含む、請求項７に記載に記載の物性データ予測方法。
【請求項９】
前記構成原材料の名称は、前記構成原材料の前記形状パラメータの値が、前記学習データに用いた前記原材料の前記形状パラメータの値に許容範囲内で一致する前記原材料の前記識別名称の１つに分類される、請求項７または８に記載の物性データ予測方法。
【請求項１０】
前記学習データに用いた前記原材料及び前記構成原材料は、結合様式及び該結合様式の比率が異なるポリマーである複数の合成ゴムを含み、
前記前処理では、前記結合様式の比率を前記材料特性として用いて、前記構成原材料の名称を、前記学習データに用いた前記原材料の前記識別名称の１つに分類する、請求項１〜９のいずれか１項に記載の物性データ予測方法。
【請求項１１】
前記構成原材料の名称は、前記構成原材料における前記結合様式の比率と、前記学習データに用いた前記原材料における前記結合様式の比率との間の相関係数に基づいて、前記識別名称の１つに分類される、請求項１０に記載の物性データ予測方法。
【請求項１２】
前記構成原材料の名称は、前記学習データに用いた前記原材料のうち前記相関係数が所定値を越える原材料の識別名称に分類される、請求項３、５、および１１のいずれか１項に記載の物性データ予測方法。
【請求項１３】
予め設定された複数の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の物性データを予測する物性データ予測装置であって、
加硫ゴム組成物に用いる複数の原材料を、設定された配合比率で配合し、設定された加工条件で加工することにより作製される、複数の加硫ゴム組成物の物性データを学習用出力データとし、前記原材料それぞれの識別名称と、前記原材料それぞれの配合比率と、前記加工条件のそれぞれの情報と、を学習用入力データとする学習データを用いて、前記物性データを機械学習する予測部と、
予測対象加硫ゴム組成物の加硫前の未加硫ゴム組成物を構成する構成原材料の名称と、該構成原材料の配合比率と、前記予測対象加硫ゴム組成物を作製するための加工における加工条件と、を用いて、前記予測対象加硫ゴム組成物の物性データを前記予測部に予測させるデータ操作部と、を備え、
前記データ操作部は、
前記構成原材料の名称を、前記構成原材料の材料特性に基づいて、前記予測部が前記学習用入力データとして用いた前記識別名称の１つに分類する前処理を行う前処理部と、
前記前処理部が、分類した前記識別名称の１つを、前記構成原材料に対応した名称として、前記予測部による予測のために前記予測部に入力する入力部と、
を備えることを特徴とする物性データ予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、加硫ゴム組成物の物性データを予測する物性データ予測方法及び物性データ予測装置に関する。
【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、ニューラルネットワークの手法を用いて、設計・配合等の実験データの要因群と特性群との写像関係を学習し、要因条件から特性値を推定するとともに、任意の特性データに対して、それを作り出す要因データの最適値を効率的にかつ容易に求める方法を提供する技術が知られている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−５８５８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
この技術におけるニューラルネットワークの学習では、用意したデータを全て一律に読み取って複数の学習データに用いる。
例えば、予測しようとするゴム組成物内の化学組成物毎の含有比率を表した要因データを用いてニューラルネットワークの学習が行われる。このような要因データは、複数の化学組成物で構成された原材料の括りをはずしたデータ構造となるため、特性データの予測を行う上での学習データとするのは好ましくない。
【０００６】
一般に、複数の化学組成物を含有する原材料を組み合わせて配合した未加硫ゴム組成物から加硫ゴム組成物を作製するので、原材料毎の配合比率を要因データとすることが、ゴム設計者にとって好ましい。
【０００７】
そこで、本発明は、予め設定された複数の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の物性データを、コンピュータに予測させる際に、効率よくかつ精度よく加硫ゴム組成物の物性データ（特性データ）を予測させることができる物性データ予測方法及び物性データ予測装置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、予め設定された複数の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の物性データを、コンピュータに予測させる物性データ予測方法である。当該予測方法は、
加硫ゴム組成物に用いる複数の原材料を、設定された配合比率で配合し、設定された加工条件で加工することにより作製される複数の加硫ゴム組成物に関する物性データを学習用出力データとし、前記加硫ゴム組成物における前記原材料それぞれの識別名称と、前記原材料それぞれの配合比率と、前記加工条件のそれぞれの情報と、を学習用入力データとする学習データを用いて、前記物性データ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、
予測対象加硫ゴム組成物の加硫前の未加硫ゴム組成物を構成する構成原材料の名称と、該構成原材料の配合比率と、前記予測対象加硫ゴム組成物を作製するための加工における加工条件と、を用いて、前記予測対象加硫ゴム組成物の物性データを前記予測モジュールに予測させるステップと、
前記予測モジュールに前記予測対象加硫ゴム組成物の物性データを予測させるステップの前に、
前記構成原材料の名称を、前記構成原材料の材料特性に基づいて、コンピュータに前記学習用入力データとして用いた前記識別名称の１つに分類する前処理を行わせるステップと、
前記予測モジュールによる予測のために、コンピュータに、分類した前記識別名称の１つを、前記構成原材料に対応した名称として前記予測モジュールに入力させるステップと、
を備える。
【０００９】
前記構成原材料の名称は、前記構成原材料の原材料物性データを前記材料特性として用いて、前記構成原材料の原材料物性データと前記学習データに用いた前記原材料の原材料物性データとの比較結果に基づいて、前記識別名称の１つに分類される、ことが好ましい。
【００１０】
前記原材料物性データは、異なる複数種類の原材料物性値を含み、
前記構成原材料の名称は、前記複数種類の原材料物性値と、前記学習データに用いた前記原材料における対応する種類の原材料物性値との間の相関係数に基づいて前記識別名称の１つに分類される、ことが好ましい。
【００１１】
前記学習データに用いた前記原材料及び前記予測対象加硫ゴム組成物における前記構成原材料は、複数の化学組成物の混合物であり、
前記前処理では、前記化学組成物の組成比率を前記材料特性として用いて、前記構成原材料の名称を前記識別名称の１つに分類する、ことが好ましい。
【００１２】
前記構成原材料の名称は、前記構成原材料における前記化学組成物の組成比率と、前記学習データに用いた前記原材料における前記化学組成物の組成比率との間の相関係数に基づいて前記識別名称の１つに分類される、ことが好ましい。
【００１３】
前記構成原材料及び前記学習データに用いた前記原材料は、前記組成比率が８０％以上の主成分化学組成物を有し、
前記構成原材料の名称は、前記学習データに用いた前記原材料のうち、前記構成原材料の前記主成分化学組成物の組成比率の、前記原材料の前記主成分化学組成物の組成比率に対する差分が５％以内となる原材料の識別名称に分類される、ことが好ましい。
【００１４】
前記学習データに用いた前記原材料及び前記構成原材料は、形状パラメータによって形状が特定される材料を含み、
前記前処理では、前記形状パラメータを前記材料特性として用いて、前記構成原材料の名称を、前記学習データに用いた前記原材料の前記識別名称の１つに分類する、ことが好ましい。
【００１５】
前記形状パラメータは、前記原材料及び前記構成原材料の形状、形状サイズ、あるいは形状のアスペクト比を含む、ことが好ましい。
【００１６】
前記構成原材料の名称は、前記構成原材料の前記形状パラメータの値が、前記学習データに用いた前記原材料の前記形状パラメータの値に許容範囲内で一致する前記原材料の前記識別名称の１つに分類される、ことが好ましい。
【００１７】
前記学習データに用いた前記原材料及び前記構成原材料は、結合様式及び該結合様式の比率が異なるポリマーである複数の合成ゴムを含み、
前記前処理では、前記結合様式の比率を前記材料特性として用いて、前記構成原材料の名称を、前記学習データに用いた前記原材料の前記識別名称の１つに分類する、ことが好ましい。
【００１８】
前記構成原材料の名称は、前記構成原材料における前記結合様式の比率と、前記学習データに用いた前記原材料における前記結合様式の比率との間の相関係数に基づいて、前記識別名称の１つに分類される、ことが好ましい。
【００１９】
前記構成原材料の名称は、前記学習データに用いた前記原材料のうち前記相関係数が所定値を越える原材料の識別名称に分類される、ことが好ましい。
【００２０】
本発明の他の一態様は、予め設定された複数の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の物性データを予測する物性データ予測装置である。当該装置は、
加硫ゴム組成物に用いる複数の原材料を、設定された配合比率で配合し、設定された加工条件で加工することにより作製される、複数の加硫ゴム組成物の物性データを学習用出力データとし、前記原材料それぞれの識別名称と、前記原材料それぞれの配合比率と、前記加工条件のそれぞれの情報と、を学習用入力データとする学習データを用いて、前記物性データを機械学習する予測部と、
予測対象加硫ゴム組成物の加硫前の未加硫ゴム組成物を構成する構成原材料の名称と、該構成原材料の配合比率と、前記予測対象加硫ゴム組成物を作製するための加工における加工条件と、を用いて、前記予測対象加硫ゴム組成物の物性データを前記予測部に予測させるデータ操作部と、を備え、
前記データ操作部は、
前記構成原材料の名称を、前記構成原材料の材料特性に基づいて、前記予測部が前記学習用入力データとして用いた前記識別名称の１つに分類する前処理を行う前処理部と、
前記前処理部が、分類した前記識別名称の１つを、前記構成原材料に対応した名称として、前記予測部による予測のために前記予測部に入力する入力部と、
を備える。
【発明の効果】
【００２１】
上述の物性データ予測方法及び物性データ予測装置によれば、加硫ゴム組成物の物性データを、コンピュータに予測させる際に、効率よくかつ精度よく加硫ゴム組成物の物性データ（特性データ）を予測させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】（ａ）は、一実施形態の物性データ予測方法における予測モジュールに機械学習をさせるフローの一例を示す図であり、（ｂ）は、機械学習した予測モジュールを用いて、物性データを予測するフローの一例を示す図である。
【図２】一実施形態の物性データ予測方法で用いるそれぞれの原材料を説明する図である。
【図３】一実施形態の物性データ予測装置の構成を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、一実施形態の物性データ予測方法及び物性データ予測装置について詳細に説明する。
【００２４】
（物性データ予測方法の概略説明）
一実施形態の物性データ予測方法は、コンピュータに、複数の加硫ゴム組成物に関する物性データと要因データとの関連付けを機械学習させ、機械学習したコンピュータの予測モジュールを用いて、予測対象加硫ゴム組成物の物性データを予測する方法である。
図１（ａ）は、コンピュータの予測モジュールに機械学習をさせるフローの一例を示す図であり、図１（ｂ）は、機械学習した予測モジュールを用いて、物性データを予測するフローの一例を示す図である。コンピュータは、メモリから呼び出したプログラムを起動することにより、前処理モジュールと予測モジュールを少なくとも形成する。
【００２５】
コンピュータの前処理モジュールは、機械学習のために、図１（ａ）に示すように、学習用の未加硫ゴムを含む原材料の配合情報、原材料から加工して加硫ゴム組成物を作製するための加工条件、及び作製した加硫ゴム組成物の物性データを取得する（ステップＳ１０）。ここで、原材料とは、市販される１つの材料、１つの化学組成物で構成された化学組成物単体、あるいは、予め定めた組成比率の複数の化学組成物で構成されたもの、を含む。配合情報とは、加硫ゴム組成物における原材料それぞれの名称と、原材料それぞれの配合比率を含む。加工条件とは、例えば、未加硫ゴムを含む原材料を混ぜる混合機械装置の種類、混合する際の温度、混合する機械の混合回転数、混合圧力、及び、混合する機械への原材料の投入量合計量、を少なくとも１つ含む混合処理条件、あるいは、混合した未加硫ゴムを加硫するときの加硫温度、加硫時間、を少なくとも１つ含む加硫条件を含む。加硫ゴム組成物の物性データは、例えば、ゴム弾性、ｔａｎδ、比重、ムーニービス粘度、ムーニースコーチ、レオメータ測定結果、リュプケＪＩＳ硬度、モジュラス、破断強度、破断エネルギ、フィラー分散度、反撥弾性係数、定歪試験結果、摩耗試験結果、疲労試験結果、及びクラック成長特性の少なくとも１つを含む。
【００２６】
次に、前処理モジュールは、取得した複数の原材料の名称を、原材料の材料特性に基づいて、学習用入力データとするために、識別名称に分類する前処理を行う（ステップＳ１２）。例えば、市販される１つの原材料は、１つの化学組成物である場合の他、複数の化学組成物の混合物である場合も多い。このため、前処理モジュールは、この複数の化学組成物の組成比率を材料特性として、組成比率の近似の程度に基づいて、原材料の名称を統合する。すなわち、近似する原材料を１つの識別名称として纏める。また、統合は、原材料の物性データ同士の近似の程度にしたがって行われてもよい。したがって、学習用入力データの原材料の数は、取得した原材料の数に比べて少なくなる。例えば、Ａ社の原材料αとＢ社の原材料βが、組成比率の点で近似している場合、Ｂ社の原材料βの名称を、Ａ社の原材料αの名称に統合する。原材料は、未加硫ゴムの他、フィラー、オイル等の添加材料も含む。
【００２７】
予測モジュールは、前処理して得られた学習用入力データと、加硫ゴム組成物の物性データ（学習用出力データ）と、を用いて機械学習をする（ステップＳ１４）。すなわち、予測モジュールは、複数の加硫ゴム組成物に関する物性データを学習用出力データとし、前処理で作成された加硫ゴム組成物に用いる、前処理された原材料それぞれの識別名称と、原材料それぞれの配合比率と、加工条件のそれぞれの情報と、を学習用入力データとする学習データを用いて、物性データを機械学習することにより、学習用入力データと学習用出力データを関連付ける。予測モジュールにおけるモデルの機械学習として、例えば、ニューラルネットワークによる深層学習（ディープラーニング）が用いられる。また、木構造を利用したランダムフォレストを用いることができる。モデルは、畳み込むニューラルネットワーク、スタッグドオートエンコーダ等、公知のモデルを用いることができる。
こうして、予測モジュールは、機械学習が完了する。
【００２８】
次に、機械学習した予測モジュールは、入力したデータに基づいて物性データを予測する。
まず、前処理モジュールは、予測対象加硫ゴム組成物の加硫前の未加硫ゴム組成物を構成する構成原材料の名称と、この構成原材料の配合比率と、予測対象加硫ゴム組成物を作製するための加工における加工条件の入力を受ける（ステップＳ２０）。
入力を受けた前処理モジュールは、入力された構成原材料の名称を、構成原材料の材料特性に基づいて、学習用入力データとして用いた識別名称の１つに分類する前処理を行う（ステップＳ２２）。このとき分類は、例えば、構成原材料の化学組成物の組成比率を材料特性として、この組成比率と、学習用入力データとした統合した原材料の名称の組成比率との近似の程度にしたがって行われる。また、分類は、構成原材料の物性データと、学習用入力データとして統合した原材料の物性データとの近似の程度にしたがって行われる。
このように、前処理モジュールは、構成原材料の名称を、学習用入力データとして用いた原材料の識別名称の１つに分類して、分類した識別名称における配合比率と加工条件とともに、予測モジュールに入力する。
予測モジュールは、入力された識別名称と、配合比率と、加工条件とを用いて、予測対象加硫ゴム組成物の物性データを予測する（ステップＳ２４）。
【００２９】
このように、予測モジュールで物性データを予測する前に、予測対象加硫ゴム組成物の加硫前の未加硫ゴム組成物を構成する構成原材料の名称を、構成原材料の材料特性に基づいて、学習用入力データとして用いた識別名称の１つに分類する前処理を行い、分類した識別名称の１つを、構成原材料に対応した名称として、予測モジュールによる予測のために予測モジュールに入力する。このため、原材料毎の配合比率を用いて、加硫ゴム組成物の物性データ（特性データ）を予測することを、効率よくかつ精度よく行なうことができる。
【００３０】
前処理では、化学組成物の組成比率を材料特性として用いて、構成原材料の名称を識別名称の１つに分類する場合、組成比率が近似しているとき、原材料を製造したメーカ毎の異なる原材料の名称を、統合して１つの名称に纏めることができる。
一実施形態によれば、構成原材料の名称は、構成原材料における化学組成物の組成比率と、学習データに用いた原材料における化学組成物の組成比率との間の相関係数に基づいて、識別名称の１つに分類されることが好ましい。
【００３１】
図２は、構成原材料Ａの組成と、識別名称に対応する原材料Ｂ，Ｃの組成の一例を示す図である。このとき、構成原材料Ａと原材料Ｂの組成比率の相関係数は、（ａ１・ｂ１＋ａ２・ｂ２＋ａ３・ｂ３＋ａ４・ｂ４）／｛（ａ１２＋ａ２２＋ａ３２＋ａ４２）（１／２）・（ｂ１２＋ｂ２２＋ｂ３２＋ｂ４２）（１／２）｝であり、構成原材料Ａと原材料Ｃの組成比率の相関係数は、（ａ１・ｃ１＋ａ２・ｃ２＋ａ３・ｃ３＋ａ４・ｃ４）／｛（ａ１２＋ａ２２＋ａ３２＋ａ４２）（１／２）・（ｃ１２＋ｃ２２＋ｃ３２＋ｃ４２）（１／２）｝である。構成原材料Ａと原材料Ｂの組成比率の相関係数が、構成原材料Ａと原材料Ｃの組成比率の相関係数に比べて大きく、その値が所定の閾値を越える場合、構成材料Ａの名称を原材料Ｂの識別名称とする。このように相関係数を用いて分類することにより、精度のよい分類ができ、ひいては、加硫ゴム組成物の物性データ（特性データ）を予測することを、効率よくかつ精度よく行なうことができる。
【００３２】
また、構成原材料及び学習データに用いた原材料は、組成比率が８０％以上の主成分化学組成物を有する場合、構成原材料の名称は、学習データに用いた原材料のうち、構成原材料の主成分化学組成物の組成比率の、識別名称に対応する原材料の主成分化学組成物の組成比率に対する差分が５％以内となる原材料の識別名称に分類されることが好ましい。この場合においても、精度のよい分類ができ、ひいては、加硫ゴム組成物の物性データ（特性データ）を予測することを、効率よくかつ精度よく行なうことができる。
【００３３】
また、一実施形態の前処理では、構成原材料の原材料物性データを材料特性として用いて、構成原材料の名称は、この構成原材料の原材料物性データと、学習データに用いた原材料の原材料物性データとの比較結果に基づいて、識別名称の１つに分類される、ことも好ましい。
材料物性データを複数種類測定し、測定した材料物性データを用いて、原材料を分類することができる。例えば、原材料物性データは、異なる複数種類の原材料物性値を含む場合、構成原材料の名称は、複数種類の原材料物性値と、学習データに用いた原材料における対応する種類の原材料物性値との間の相関係数に基づいて識別名称の１つに分類される、ことが好ましい。このように相関係数を用いて分類することにより、精度のよい分類ができ、ひいては、加硫ゴム組成物の物性データ（特性データ）を予測することを、効率よくかつ精度よく行なうことができる。
【００３４】
一実施形態によれば、学習データに用いた原材料及び構成原材料は、形状パラメータによって形状が特定される材料を含む場合、前処理では、形状パラメータを材料特性として用いて、構成原材料の名称を、学習データに用いた原材料の識別名称の１つに分類することが好ましい。例えば構成原材料及び識別名称に対応する原材料として、カーボンブラックを用いる場合がある。カーボンブラックは、粒子で構成されており、粒子のサイズや粒子で作られるストラクチャによって、ゴムにおけるカーボンブラックの分散度に影響を与える。したがって、形状パラメータの値の差分が、所定値以下である場合、同じ原材料として取り扱うことができる。この点で、粒子のサイズやストラクチャを含む形状パラメータを分類するための材料特性として用いて、構成原材料の名称を、学習データに用いた原材料の識別名称の１つに分類することが好ましい。
【００３５】
形状パラメータは、原材料及び構成原材料の形状、形状サイズ、あるいは形状のアスペクト比を含むことが好ましい。例えば、原材料の１つであるタルクは、板状のフィラーである。このような板状フィラーのアスペクト比（板形状の縦横比）は、ゴムの物性データに影響を与えることからアスペクト比は、形状パラメータとして含まれることが好ましい。
したがって、構成原材料の名称は、構成原材料の形状パラメータの値が、学習データに用いた原材料の形状パラメータの値に許容範囲内で一致する原材料の識別名称の１つに分類される、ことが好ましい。
【００３６】
一実施形態によれば、学習データに用いた原材料及び構成原材料は、結合様式及び結合様式の比率が異なるポリマー（合成ゴム）を含む場合、前処理では、結合様式の比率を材料特性として用いて、構成原材料の名称を、学習データに用いた原材料の識別名称の１つに分類する、ことが好ましい。例えば、合成ゴムのジエン系ゴムは、スチレンブタジエンゴム、イソプレンゴム、ブタジエンゴムを含む。例えば、スチレンゴムやイソプレンゴムは、cis、trans、ビニル等の異なる結合様式を含む。このような結合様式の比率を材料特性として用いて、構成原材料の名称を、学習データに用いた原材料の識別名称の１つに分類することで、効率よく原材料を分類することができ、ひいては、加硫ゴム組成物の物性データ（特性データ）を予測することを、効率よくかつ精度よく行なうことができる。
例えば、構成原材料の名称は、構成原材料における結合様式の比率と、学習データに用いた原材料における結合様式の比率との間の相関係数に基づいて、識別名称の１つに分類される、ことが好ましい。上記構成原材料の名称は、この構成材料と原材料との間の上記相関係数が所定値以上である原材料の識別名称の１つに分類される。このように相関係数を用いて分類することにより、精度のよい分類ができ、ひいては、加硫ゴム組成物の物性データ（特性データ）を予測することを、効率よくかつ精度よく行なうことができる。構成原材料の名称は、構成原材料における上記相関係数が予め定めた閾値を越える原材料の識別名称に分類されることが好ましい。
【００３７】
図３は、このような予測方法を行う物性データ予測装置１００の構成の一例を示す図である。物性データ予測装置１００は、予測部１０２とデータ操作部１０４とを備える。
予測部１０２は、複数の加硫ゴム組成物の物性データを学習用出力データとし、原材料それぞれの識別名称と、原材料それぞれの配合比率と、加工条件のそれぞれの情報と、を学習用入力データとする学習データを用いて、物性データを機械学習するように構成される。物性データを学習用出力データに用いる上記複数の加硫ゴム組成物は、加硫ゴム組成物に用いる複数の原材料を、設定された配合比率で配合し、設定された加工条件で加工することにより作製される。
【００３８】
予測部１０２は、コンピュータ内に形成される予測モジュールである。
データ操作部１０４は、予測対象加硫ゴム組成物の加硫前の未加硫ゴム組成物を構成する構成原材料の名称と、この構成原材料の配合比率と、予測対象加硫ゴム組成物を作製するための加工における加工条件と、を用いて、予測対象加硫ゴム組成物の物性データを予測部１０２に予測させるように予測部１０２を制御するように構成される。データ操作部１０４は、コンピュータ内に形成されるデータ操作モジュールである。
【００３９】
このデータ操作部１０４は、詳細には、前処理部１０４ａと、入力部１０４ｂと、を備える。
前処理部１０４ａは、構成原材料の名称を、構成原材料の材料特性に基づいて、予測部が学習用入力データとして用いた識別名称の１つに分類する前処理を行うように構成される。前処理部１０４ａは、コンピュータ内に形成される予測モジュールである。
入力部１０４ｂは、前処理部１０４ａが分類した前記識別名称の１つを、構成原材料に対応した名称として、予測部１０２による予測のために予測部１０２に入力するように構成される。入力部１０４ｂは、コンピュータ内に形成される入力モジュールである。
データ操作部１０４は、予測部１０２を機械学習させるために、前処理部１０４ａが取得した複数の原材料の名称を、原材料の材料特性に基づいて、学習用入力データとして統合することができる。
【００４０】
構成原材料の名称、配合比率、及び加工条件を用いて物性データを予測した結果に対して実際の物性データを計測等により取得した場合、この構成原材料の名称、配合比率、及び加工条件を学習用入力データ、実際の物性データを学習用出力データとして用いて、予測部１０２に機械学習させるようにしてもよい。
以下、より具体的な例を挙げて説明する。
【００４１】
（ゴム材料の前処理の一例）
５種類のゴム材料を用いて、前処理の効果を確認するために、前処理の有無に対する予測対象加硫ゴム組成物の物性の予測精度を調べた。予測精度は、実際に作製した加硫ゴム組成物の物性を実測して、実測結果に予測結果がどの程度近づくかを調べた。
５種類のゴム材料は、Ａ社〜Ｄ社の商品名Ａ１，Ａ２，Ｂ１，Ｃ１，Ｄ１とし、充填材として、Ｅ社の商品名Ｅ１のカーボンブラックを用い、これ以外に配合剤Ｉ〜Ｎと促進剤Ｆとを用いた。混合回数を２回に揃えた。
【００４２】
下記表１には、ゴム材料の商品名と、原材料物性データを示している。
ゴム材料は、ＳＢＲ（スチレン・ブタジエンゴム）あるいはブタジエンゴムである。下記表１中、“St”は、ゴム材料全体に対するスチレンの重量％を示す。“cis”、“trans”、及び“Vinyl”は、それぞれの結合様式の比率（重量％）を示す（“cis”、“trans”、及び“Vinyl”の各値の合計が１００％となる）。“Tg”は、ガラス転移温度を示し、“MW”は、重量平均分子量を示し、“MW/MN”は、分子量分布を示す値を示す。
【００４３】
【表１】
2020038493.tif 000003
【００４４】
上記表１では、商品名Ａ１，Ｂ１，Ｃ１は、“St”の重量％、“cis”、“trans”、及び“Vinyl”の比率もほぼ同一であり、“Tg”、“MW”、及び“MW/MN”も略同じ物性値を示している。一方、商品名Ｄ１，Ａ２は、“cis”、“trans”、及び“Vinyl”の比率もほぼ同一であり、“Tg”、“MW”、及び“MW/MN”も略同じ物性値を示しているが、商品名Ａ１，Ｂ１，Ｃ１の結合様式の比率及び“Tg”、“MW”、及び“MW/MN”の物性値と異なる。例えば、“Tg”は５０℃程度異なる。
このことから、商品名Ａ１，Ｂ１，Ｃ１を１つの識別名称として用いて、予測モジュールに学習させることが好ましい。さらに、商品名Ｄ１，Ａ２を１つの識別名称として用いて、予測モジュールに学習させることが好ましい。
１つの識別名所にまとめるか否かは、組成比率あるいは物性値の相関係数を算出し、この相関係数の大小によって、１つの識別名称として纏めることができる。
本例でも、結合様式の３つの比率及び／あるいは“Tg”、“MW”、及び“MW/MN”の３つの物性値の相関係数を算出し、この相関係数の大小によって、商品名Ａ１，Ｂ１，Ｃ１を１つの識別名称としてまとめ、商品名Ｄ１，Ａ２を１つの識別名称として纏めることができる。
【００４５】
下記表２，３には、原材料の配合の組み合わせの例を示す。このような配合の組み合わせで加硫ゴム組成物を作製する場合、以下のようにして加硫ゴム組成物を作製した。
加硫促進剤等の加硫系配合剤以外の配合剤とゴム材料を１．７リットルの密閉式バンバリーミキサーを用いて１５０℃付近に温度を上げてから、５分間混合した後に放出し、室温まで冷却してマスターバッチを得る。さらに、上記バンバリーミキサーを用いて、最終的に得られたマスターバッチに硫黄および加硫促進剤を混合し、未加硫ゴム組成物を得る。得られた未加硫ゴム組成物を所定の金型中で、１４０℃〜１９０℃、で１０分〜９０分間プレス加硫して加硫ゴム試験片を調製する。以降に示す表において空欄の部分は、対応する材料がないことを意味する。
【００４６】
【表２】
2020038493.tif 000004
【００４７】
【表３】
2020038493.tif 000005
【００４８】
ゴム材料の商品名Ａ１、Ａ２、Ｂ１〜Ｄ１を前処理しない２００個の学習データを機械学習させた予測モジュールに、表２，３に示す配合１〜１２のそれぞれに対して、加硫ゴム組成物の物性データを予測させた。物性データは、ゴム硬度、破断強度、破断伸び、及び粘弾性特性のｔａｎδ（６０℃）である。ｔａｎδ（６０℃）は、加硫ゴム組成物の試験片について、ＪＩＳＫ６３９４：２００７に準じ、粘弾性スペクトロメーター（東洋精機製作所社製）を用いて、伸張変形歪率１０％±２％、振動数２０Ｈｚ、温度６０℃の条件で測定した値である。ゴム硬度は、加硫ゴム組成物の試験片を、ＪＩＳ  Ｋ６２５３に準拠しデュロメータのタイプＡにより温度２０℃で測定した値である。
【００４９】
一方、前処理により、ゴム材料の商品名Ａ１，Ｂ１，Ｃ１を１つの識別名称（商品名Ａ１）とし、ゴム材料の商品名Ｄ１，Ａ２を１つの識別名称（商品名Ｄ１）とした。
下記表４，５には、配合１〜１２を示す。
【００５０】
【表４】
2020038493.tif 000006
【００５１】
【表５】
2020038493.tif 000007
【００５２】
ゴム材料の商品名Ａ１、Ａ２、Ｂ１〜Ｄ１を前処理した２００個の学習データを機械学習させた予測モジュールに、表４，５に示す前処理した配合１〜１２のそれぞれに対して、加硫ゴム組成物の物性データを予測させた。物性データは、ゴム硬度、破断強度、破断伸び、及び粘弾性特性のｔａｎδ（６０℃）である。
【００５３】
前処理をなしの場合の物性データの予測結果と、前処理ありの場合の物性データの予測結果の、実測結果に対する比率の平均値を下記表６に示す。比率が１．００に近い程、予測結果が実測結果に近いことを意味する。
【００５４】
【表６】
2020038493.tif 000008
【００５５】
表６より、前処理ありの場合の物性データの破断強度、破断伸び、及びｔａｎδ（６０℃）の比率が、前処理なしの場合の破断強度、破断伸び、及びｔａｎδ（６０℃）の比率に較べて、１．００に近いことがわかる。
【００５６】
（充填材の前処理の一例）
５種類の充填材を用いて、前処理の効果を確認するために、前処理の有無に対する予測対象加硫ゴム組成物の物性の予測精度を調べた。予測精度は、実際に作製した加硫ゴム組成物の物性を実測して、実測結果に予測結果がどの程度近づくかを調べた。
加硫ゴム組成物は、ゴム材料Ａ１（表１参照）を固定して、５種類の充填材の配合を変更した。充填材は、Ｅ社〜Ｇ社の商品名Ｅ１，Ｅ２，Ｆ１，Ｇ１，Ｇ２のカーボンブラックを用い、これ以外に配合剤Ｉ〜Ｎと促進剤Ｆとを用いた。
【００５７】
下記表７には、充填材の商品名と、その原材料物性データを示している。
物性値１〜４は、カーボンブラックの窒素吸着量、吸油量、着色力等のカーボンブラックの比表面積、粒子径の指標となる物性値である。
【００５８】
【表７】
2020038493.tif 000009
【００５９】
上記表７では、商品名Ｅ１，Ｆ１，Ｇ１は、略同じ物性値１〜４を示し、商品名Ｇ２、Ｅ２は略同じ物性値１〜４を示しているが、商品名Ｅ１，Ｆ１，Ｇ１の物性値と、商品名Ｇ２、Ｅ２の物性値は、大きく異なる
このことから、商品名Ｅ１，Ｆ１，Ｇ１を１つの識別名称として用いて、予測モジュールに学習させることが好ましい。さらに、商品名Ｇ２，Ｅ２を１つの識別名称として用いて、予測モジュールに学習させることが好ましい。
１つにまとめるか否かは、物性値１〜４の相関係数を算出し、この相関係数の大小によって、商品名Ｅ１，Ｆ１，Ｇ１を１つの識別名称としてまとめ、商品名Ｇ２，Ｅ２を１つの識別名称として纏めることができる。
【００６０】
下記表８，９には、原材料の配合の組み合わせの例を示す。このような配合の組み合わせで加硫ゴム組成物を作製する場合、以下のようにして加硫ゴム組成物を作製した。
加硫促進剤等の加硫系配合剤以外の配合剤とゴム材料を１．７リットルの密閉式バンバリーミキサーを用いて１５０℃付近に温度を上げてから、５分間混合した後に放出し、室温まで冷却してマスターバッチを得る。さらに、上記バンバリーミキサーを用いて、最終的に得られたマスターバッチに硫黄および加硫促進剤を混合し、未加硫ゴム組成物を得る。得られた未加硫ゴム組成物を所定の金型中で、１４０℃〜１９０℃、で１０分〜９０分間プレス加硫して加硫ゴム試験片を調製する。
【００６１】
【表８】
2020038493.tif 000010
【００６２】
【表９】
2020038493.tif 000011
【００６３】
充填材の商品名Ｅ１、Ｅ２、Ｆ１、Ｇ１、Ｇ２を前処理しなかった学習データを機械学習させた予測モジュールに、表８，９に示す配合１〜１４のそれぞれに対して、加硫ゴム組成物の物性データを予測させた。物性データは、ゴム硬度、破断強度、破断伸び、及び粘弾性特性のｔａｎδ（６０℃）である。
【００６４】
一方、充填材の商品名Ｅ１，Ｆ１，Ｇ１を１つの識別名称（商品名Ｅ１）とし、充填材の商品名Ｅ２，Ｇ２を１つの識別名称（商品名Ｇ２）とした。
下記表１０，１１には、配合１〜１４を示す。
【００６５】
【表１０】
2020038493.tif 000012
【００６６】
【表１１】
2020038493.tif 000013
【００６７】
充填材の商品名Ｅ１、Ｅ２、Ｆ１，Ｇ１，Ｇ２を前処理した学習データを機械学習させた予測モジュールに、表１０，１１に示す前処理した配合１〜１４のそれぞれに対して、加硫ゴム組成物の物性データを予測させた。物性データは、ゴム硬度、破断強度、破断伸び、及び粘弾性特性のｔａｎδ（６０℃）である。ｔａｎδ（６０℃）は、加硫ゴム組成物の試験片について、ＪＩＳＫ６３９４：２００７に準じ、粘弾性スペクトロメーター（東洋精機製作所社製）を用いて、伸張変形歪率１０％±２％、振動数２０Ｈｚ、温度６０℃の条件で測定した値である。ゴム硬度は、加硫ゴム組成物の試験片を、ＪＩＳ  Ｋ６２５３に準拠しデュロメータのタイプＡにより温度２０℃で測定した値である。
【００６８】
前処理なしの場合の物性データの予測結果と、前処理ありの場合の物性データの予測結果の、実測結果に対する比率の平均値を下記表１２に示す。比率が１．００に近い程、予測結果が実測結果に近いことを示す。
【００６９】
【表１２】
2020038493.tif 000014
【００７０】
表１２より、前処理ありの場合の物性データの破断強度、破断伸び、及びｔａｎδ（６０℃）の比率が、前処理なしの場合の破断強度、破断伸び、及びｔａｎδ（６０℃）の比率に較べて、１．００に近いことがわかる。
これより、前処理の効果は明らかである。
このような前処理は、ゴム材料及び充填材のような異なるグループの原材料二つに対して同時に前処理を行って予測モジュールに予測させることもできる。
【００７１】
このように、加硫ゴム組成物の物性データをコンピュータが予測する際に、原材料毎の配合比率あるいは物性値を用いて、加硫ゴム組成物の物性データ（特性データ）を効率よくかつ精度よく予測することができる。
【００７２】
以上、本発明の物性データ予測方法及び物性データ予測装置について詳細に説明したが、本発明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、種々の改良や変更してもよいのはもちろんである。
【符号の説明】
【００７３】
１００  物性データ予測装置
１０２  予測部
１０４  データ操作部
１０４ａ  前処理部
１０４ｂ  入力部
【図１】
2020038493.tif 000015
【図２】
2020038493.tif 000016
【図３】
2020038493.tif 000017