To provide a learned prediction model generation method capable of highly accurately predicting the physical amount of an inhomogeneous material from a small number of molecule dynamic simulation results through short-time calculation.SOLUTION: A learned prediction model for corresponding to a prediction target part region of an inhomogeneous material to be predicted is generated by setting a plurality of learning part regions included in the entire region of a learning numerical simulation model including arrangement information of two or more different material qualities of the learning inhomogeneous material, executing numerical simulation for the entire region of a learning numerical simulation model to acquire a partial region physical amount for each of a plurality of learning partial regions, generating a learning data set including partial region arrangement information and the partial region physical amount for each of the learning partial regions, and causing a prediction model to execute machine learning by using the learning data sets corresponding to the learning partial regions.SELECTED DRAWING: Figure 2

    【課題】短時間の計算による少数の分子動力学シミュレーション結果から高精度に不均質材料の物理量を予測できる学習済予測モデル生成方法を提供する。【解決手段】学習用の不均質材料における2つ以上の異なる材質の配置情報を含んだ、学習用数値シミュレーションモデルの全体領域に含まれる複数の学習用部分領域を設定し、学習用数値シミュレーションモデルの全体領域に対して数値シミュレーションを実施して複数の学習用部分領域の各々についての部分領域物理量を取得し、複数の学習用部分領域の各々についての部分領域配置情報および部分領域物理量を含む学習用データセットを作成し、複数の学習用部分領域にそれぞれ対応した複数の学習用データセットを用いて予測モデルに機械学習をさせることにより予測対象の不均質材料の予測対象部分領域に対応させるための学習済予測モデルを作成する。【選択図】図2


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    Titel :

    LEARNED PREDICTION MODEL GENERATION METHOD, PHYSICAL AMOUNT PREDICTION METHOD, PROGRAM, AND COMPUTER READABLE RECORDING MEDIUM RECORDING LEARNED PREDICTION MODEL


    Weitere Titelangaben:

    学習済予測モデル生成方法、物理量予測方法、プログラムおよび学習済予測モデルを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体


    Beteiligte:
    KOJIMA TAKASHI (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    24.06.2022


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Japanisch


    Klassifikation :

    IPC:    B60C VEHICLE TYRES , Fahrzeugreifen / G06F ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING , Elektrische digitale Datenverarbeitung / G16Z