WO2023002951A1 - 材料設計支援装置、材料設計支援方法、及びプログラム - Google Patents

材料設計支援装置、材料設計支援方法、及びプログラム Download PDF

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WO2023002951A1
WO2023002951A1 PCT/JP2022/027887 JP2022027887W WO2023002951A1 WO 2023002951 A1 WO2023002951 A1 WO 2023002951A1 JP 2022027887 W JP2022027887 W JP 2022027887W WO 2023002951 A1 WO2023002951 A1 WO 2023002951A1
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range
design
design conditions
prediction points
conditions
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真平 竹本
武士 金下
悠 岡野
好成 奥野
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昭和電工株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/27—Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing

Definitions

  • the present disclosure relates to a material design support device, a material design support method, and a program.
  • Patent Document 1 in order to suppress an increase in the calculation load for designing a metal material, input information including the component composition and manufacturing conditions of the elements in the metal and output information including the characteristic values of the metal material are related.
  • the output data of the mathematical model for each mesh that is created using at least one mathematical model and that divides the input range corresponding to the input information into a plurality of sections is stored in association with the input data.
  • the present disclosure aims to provide a material design support device, a material design support method, and a program that support efficient optimization of material design conditions.
  • the present disclosure has the configuration shown below.
  • a material design support device that supports optimization of material design conditions, a design condition setting unit that sets a range of design conditions for the material; a required property setting unit for setting a range of required properties of the material; an exhaustive prediction point generation unit that generates a plurality of exhaustive prediction points within the range of the design conditions; a prediction unit that predicts the characteristic values of the material by inputting the plurality of comprehensive prediction points into a trained model that has learned the correspondence between the design conditions of the material and the characteristic values of the material; Design condition adjustment for adjusting the range of design conditions of the material for generating the plurality of comprehensive prediction points, based on the predicted characteristic values of the material and the range of required characteristics of the material for each of the plurality of comprehensive prediction points.
  • Department and A material design support device having
  • the design condition adjustment unit extracts a range of design conditions of the material that satisfies the range of required characteristics of the material from the predicted characteristic values of the material for each of the plurality of comprehensive prediction points, and extracts the extracted material
  • the material design support device according to [1], wherein the range of design conditions of the material for generating the plurality of exhaustive prediction points is narrowed down based on the range of design conditions of (1).
  • the design condition adjustment unit changes the range of design conditions of the material according to a user operation for changing the range of required properties of the material displayed on the information display unit [1] Or the material design support device according to [2].
  • the design condition adjustment unit continues designing the material for generating the plurality of comprehensive prediction points until the predicted range of characteristic values of the material for each of the plurality of comprehensive prediction points achieves a design target.
  • the comprehensive prediction point generation unit regenerates a plurality of comprehensive prediction points within the range of the design conditions of the material adjusted by the design condition adjustment unit, Any one of [1] to [3], wherein the prediction unit inputs the regenerated comprehensive prediction points into the learned model to re-predict the characteristic values of the material. 3.
  • the material design support device according to .
  • a material design support method in which a computer supports optimization of material design conditions, setting a range of design conditions for the material; setting a range of required properties of the material; generating a plurality of exhaustive prediction points within the design conditions; a step of inputting the plurality of exhaustive prediction points into a learned model that has learned the correspondence relationship between the design conditions of the material and the characteristic values of the material to predict the characteristic values of the material; adjusting a range of design conditions of the material for generating the plurality of comprehensive prediction points, based on the predicted range of the characteristic values of the material and the required properties of the material for each of the plurality of comprehensive prediction points;
  • a material design support method having
  • a computer that supports optimization of material design conditions, a design condition setting unit that sets a range of design conditions for the material; a required property setting unit that sets a range of required properties of the material; an exhaustive prediction point generation unit that generates a plurality of exhaustive prediction points within the range of the design conditions; A prediction unit that predicts the characteristic values of the material by inputting the plurality of comprehensive prediction points into a learned model that has learned the correspondence between the design conditions of the material and the characteristic values of the material; Design condition adjustment for adjusting the range of design conditions of the material for generating the plurality of comprehensive prediction points, based on the predicted characteristic values of the material and the range of required characteristics of the material for each of the plurality of comprehensive prediction points. part, A program to function as
  • FIG. 1 is a hardware configuration diagram of an example of a computer according to the embodiment;
  • FIG. 1 is a functional configuration diagram of an example of a material design support system according to this embodiment;
  • FIG. FIG. 4 is an explanatory diagram of an example of processing for storing a design condition-material property table in the design condition-material property table storage unit of the material design support system according to the present embodiment;
  • FIG. 10 is an explanatory diagram of an example of processing for narrowing down design conditions using the design condition-material property table of the material design support system according to the present embodiment;
  • FIG. 10 is an image diagram of an example of an input screen;
  • FIG. 4 is a configuration diagram of an example of a design condition-material property table;
  • FIG. 10 is an image diagram of an example of an input screen; FIG. 10 is an image diagram of an example of an output screen; FIG. 10 is an image diagram of an example of an output screen; FIG. 10 is an image diagram of an example of an input screen; FIG. 10 is an image diagram of an example of an input screen; FIG. 10 is an image diagram of an example of an output screen; FIG. 10 is an image diagram of an example of an output screen; FIG. 10 is an image diagram of an example of an output screen; FIG. 10 is an image diagram of an example of an input screen; FIG. 10 is an image diagram of an example of an input screen; FIG. 10 is an image diagram of an example of an input screen; FIG. 10 is an image diagram of an example of an input screen; FIG. 10 is an image diagram of an example of an output screen; FIG. 10 is an image diagram of an example of an output screen; FIG. 10 is an image diagram of an example of an output screen; FIG. 10 is an image diagram of an example of an output screen; FIG. 10 is an image diagram of an example of an output screen
  • 10 is an image diagram of an example of an output screen
  • 5 is a flowchart of an example of processing for storing a design condition-material property table in the design condition-material property table storage unit of the material design support system according to the present embodiment
  • 6 is a flow chart of an example of processing for narrowing down design conditions using a design condition-material property table of the material design support system according to the present embodiment.
  • 6 is a flow chart of an example of processing for narrowing down design conditions using a design condition-material property table of the material design support system according to the present embodiment.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of an example of a material design support system according to this embodiment.
  • a material design support system 1 of FIG. 1 has a material design support device 10 and a user terminal 12 .
  • the material design support device 10 and the user terminal 12 are connected for data communication via a communication network 18 such as a local area network (LAN) or the Internet.
  • LAN local area network
  • the user terminal 12 is an information processing terminal such as a PC, tablet terminal, or smart phone operated by a user such as a material designer.
  • the user terminal 12 accepts an input operation and a change operation of information necessary for optimizing the material design conditions from the user, and causes the material design support device 10 to execute processing for supporting the optimization of the material design conditions.
  • the user terminal 12 receives the result of the process for supporting the optimization of the material design conditions executed by the material design support device 10, and displays it on the display device for confirmation by the user.
  • the material design support device 10 is an information processing device such as a PC that executes processing to support optimization of material design conditions.
  • the material design support device 10 uses a learned model that has learned correspondence between material design conditions and material characteristic values to execute processing for supporting optimization of material design conditions.
  • the material design support device 10 transmits to the user terminal 12 the result of the process that supports the optimization of the material design conditions that has been executed.
  • the material design support system 1 in FIG. 1 is just an example, and it goes without saying that there are various system configuration examples depending on the application and purpose.
  • the material design support device 10 may be realized by a plurality of computers, or may be realized as a cloud computing service.
  • the material design support system 1 of FIG. 1 may be realized by a stand-alone computer.
  • the material design support device 10 and the user terminal 12 shown in FIG. 1 are implemented by, for example, a computer 500 having the hardware configuration shown in FIG.
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram of an example of a computer according to this embodiment.
  • a computer 500 in FIG. 2 includes an input device 501, a display device 502, an external I/F 503, a RAM 504, a ROM 505, a CPU 506, a communication I/F 507, an HDD 508, and the like, which are interconnected via a bus B. .
  • the input device 501 and the display device 502 may be connected and used.
  • the input device 501 is a touch panel, operation keys, buttons, keyboard, mouse, etc. used by the user to input various signals.
  • the display device 502 includes a display such as liquid crystal or organic EL for displaying a screen, a speaker for outputting sound data such as voice or sound, and the like.
  • a communication I/F 507 is an interface for the computer 500 to perform data communication.
  • the HDD 508 is an example of a non-volatile storage device that stores programs and data.
  • the stored programs and data include an OS, which is basic software that controls the entire computer 500, and applications that provide various functions on the OS.
  • the computer 500 may use a drive device (for example, solid state drive: SSD, etc.) using flash memory as a storage medium instead of the HDD 508 .
  • the external I/F 503 is an interface with an external device.
  • the external device includes a recording medium 503a and the like. Thereby, the computer 500 can read and/or write the recording medium 503a through the external I/F 503.
  • the recording medium 503a includes a flexible disk, CD, DVD, SD memory card, USB memory, and the like.
  • the ROM 505 is an example of a nonvolatile semiconductor memory (storage device) that can retain programs and data even when the power is turned off.
  • the ROM 505 stores programs and data such as the BIOS, OS settings, and network settings that are executed when the computer 500 is started.
  • a RAM 504 is an example of a volatile semiconductor memory (storage device) that temporarily holds programs and data.
  • the CPU 506 is an arithmetic unit that implements the overall control and functions of the computer 500 by reading programs and data from storage devices such as the ROM 505 and HDD 508 onto the RAM 504 and executing processing.
  • the computer 500 according to the present embodiment can implement various functions of the material design support device 10 and the user terminal 12, which will be described later, by executing programs.
  • FIG. 3 is a functional configuration diagram of an example of the material design support system according to this embodiment. Note that the configuration diagram of FIG. 3 omits portions that are not necessary for the description of the present embodiment as appropriate.
  • a material that supports optimization of design conditions is called a design target material.
  • the design target material is, for example, an aluminum alloy.
  • the material design support device 10 of the material design support system 1 of FIG. a learned model storage unit 50, and a design condition-material property table storage unit 52.
  • the user terminal 12 has an information display section 20 , an operation reception section 22 , a request transmission section 24 and a response reception section 26 .
  • the information display unit 20 causes the display device 502 or the like to display information.
  • the information display unit 20 displays a screen for receiving an input operation of information necessary for optimizing the design conditions of the material to be designed, a screen for displaying the results of processing for supporting the optimization of the design conditions for the material to be designed, and the like. 502 is displayed.
  • the operation reception unit 22 receives from the user an input operation and a change operation of information necessary for optimizing the design conditions of the material to be designed.
  • the request transmission unit 24 transmits to the material design support device 10 a request for processing that supports the optimization of the design conditions of the material to be designed.
  • the response receiving unit 26 receives a response to the processing request transmitted by the request transmitting unit 24 .
  • the design condition setting unit 30 sets the range of design conditions for, for example, an aluminum alloy, which is an example of the material to be designed.
  • the design condition setting unit 30 causes the user terminal 12 to display a design condition input screen and allows the user to set the range of the design condition.
  • the design conditions of the design target material include the composition and manufacturing conditions of the design target material as information.
  • the required property setting unit 32 sets the range of required properties of, for example, an aluminum alloy, which is an example of the material to be designed.
  • the required characteristic setting unit 32 causes the user terminal 12 to display an input screen for required characteristics and allows the user to set the range of the required characteristics.
  • the comprehensive prediction point generation unit 34 generates a plurality of comprehensive prediction points within the set design conditions of the design target material. For example, the comprehensive prediction point generation unit 34 calculates a plurality of numerical values at random or in predetermined increments within the range of the design conditions of the design target material for each item such as composition and manufacturing conditions included in the design conditions of the design target material. Then, all combinations of numerical values of each item are generated as a plurality of comprehensive prediction points. By adjusting the number of generated comprehensive prediction points, the comprehensive prediction point generator 34 can adjust the time required for optimizing the design conditions of the design target material. The comprehensive prediction point generator 34 generates, for example, 10,000 comprehensive prediction points.
  • the prediction unit 36 reads the learned model from the learned model storage unit 50, inputs the plurality of comprehensive prediction points generated by the comprehensive prediction point generation unit 34 into the learned model, and determines the design target for each of the plurality of comprehensive prediction points. Predict material property values.
  • the learned model storage unit 50 stores a learned model in which correspondence relationships between design conditions of materials such as aluminum alloys and characteristic values of the materials have already been acquired and formulated by machine learning.
  • supervised learning models such as neural networks and Gaussian processes can be applied.
  • the learned model is machine-learned using learning data including design conditions for materials such as aluminum alloys read from a known material database, and material characteristic values.
  • the design condition-material property table storage unit 52 stores property values of the material to be designed for each of the comprehensive prediction points predicted by inputting a plurality of comprehensive prediction points into the learned model, and stores the comprehensive prediction points used for prediction of the property values. are stored in a design condition-material property table, which will be described later. In this way, the design condition-material property table storage unit 52 stores the design conditions (coverage prediction points) of the design target material that are inputs to the learned model and the property values of the design target material that are outputs from the learned model ( (predicted characteristic values) are combined into one data set and stored in the same row of the design condition-material characteristic table.
  • the design condition adjustment unit 38 extracts from the design condition-material property table storage unit 52 a data set that satisfies the range of required properties of the material to be designed set in the required property setting unit 32, and selects a design that satisfies the range of required properties.
  • the output screen of the range of conditions is displayed on the user terminal 12 for the user to confirm.
  • the design condition adjustment unit 38 uses a data set satisfying the range of required characteristics of the design object material extracted from the design condition-material property table storage unit 52, and predicts characteristic values of the design object material satisfying the required property range. is displayed on the user terminal 12 for confirmation by the user.
  • the design condition adjustment unit 38 can change the display of the range of design conditions that satisfy the range of required properties displayed on the user terminal 12 in accordance with the user's operation for changing the range of required properties of the material to be designed.
  • the design condition adjustment unit 38 can extract a range of design conditions that simultaneously satisfies the multidimensional required characteristics by accepting an operation for setting a multidimensional required characteristics range from the user. Further, the design condition adjusting unit 38 can adjust the range of design conditions that satisfy the multidimensional required characteristics at the same time by receiving an operation to change the multidimensional required characteristics range from the user.
  • the design condition adjustment unit 38 can narrow down the range of design conditions by accepting an operation from the user to change the required characteristics in the direction of increasing them. Further, the design condition adjustment unit 38 can also expand the range of design conditions by accepting an operation from the user to change the required characteristics in the direction of lowering.
  • the design condition adjustment unit 38 narrows down the range of design conditions for the design target material used to generate the previous comprehensive prediction points to a range of design conditions that satisfies the range of required characteristics of the design target material, can be the range of design conditions used to generate In this way, the design condition adjustment unit 38 narrows down the range of design conditions for the design target material used for generating the exhaustive prediction points to a range of design conditions that satisfies the range of required characteristics of the design target material. can narrow down the design space of The design condition adjusting unit 38 regenerates the comprehensive prediction points within the narrowed down design condition range and re-predicts the characteristic values of the material to be designed, thereby obtaining a more precise design condition range.
  • the request/response control unit 40 receives a request from the user terminal 12 and controls the process of returning a response to the request to the user terminal 12 .
  • the request response control unit 40 receives from the user terminal 12 a request for processing that supports optimization of the design conditions of the material to be designed, and transmits a response to the received processing request to the user terminal 12 .
  • FIG. 4 is an explanatory diagram of an example of processing for storing the design condition-material property table in the design condition-material property table storage unit of the material design support system according to the present embodiment.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram of an example of processing for narrowing down design conditions using the design condition-material property table of the material design support system according to the present embodiment.
  • 6061 alloy which is an example of the 6000 series aluminum alloy, will be described as the material to be designed.
  • the design condition setting unit 30 in FIG. 4 displays an input screen 1012 as shown in FIG.
  • FIG. 6 is an image diagram of an example of an input screen.
  • the display page of the input screen 1012 in FIG. 6 is switched by selecting tabs 1002 to 1006 .
  • the input screen 1012 switches to a display page that allows the user to set the range of required properties of the material to be designed.
  • the tab 1004 the input screen 1012 switches to a display page that allows the user to set the composition range among the design conditions of the material to be designed.
  • the input screen 1012 switches to a display page for allowing the user to set the range of manufacturing conditions among the design conditions of the material to be designed.
  • the input screen 1012 in FIG. 6 is an example of a display page that allows the user to set the composition range among the design conditions for the material to be designed.
  • FIG. 6 shows an example of a display page for setting the minimum and maximum values of items related to composition among the design conditions of the material to be designed.
  • Items related to composition include, for example, element species such as Si, Fe, Cu, Mn, Mg, Cr, Ni, Zn, and Ti as additives in mass percentage (mass %).
  • the mass percentage of Al is represented by 100%-(the sum of the mass percentages of the above elements).
  • the display page switched by the selection operation of the tab 1006 is a display page for allowing the user to set the range of manufacturing conditions among the design conditions of the material to be designed.
  • the manufacturing conditions include, for example, heat treatment items such as annealing, solution treatment, artificial age hardening, natural aging, hot working, cold working, stabilization, and homogenization. It includes temperature (° C.) and working time (h), and items related to processing conditions include processing rate, extrusion ratio, area reduction rate, product shape, and the like.
  • the design condition setting unit 30 receives the setting of the range of design conditions for the 6061 alloy from the user.
  • the comprehensive prediction point generation unit 34 generates a plurality of comprehensive prediction points within the range of the design conditions of the 6061 alloy set by the design condition setting unit 30 from the user.
  • the range of the mass percentage of Si in the item relating to the composition and the range of the annealing execution time in the item relating to the manufacturing conditions are set.
  • the comprehensive prediction point generation unit 34 randomly calculates a plurality of numerical values for each item within the range of the mass percentage of Si in the item related to composition and the annealing implementation time range in the item related to manufacturing conditions. Then, the comprehensive prediction point generation unit 34 generates all combinations of a plurality of numerical values of each item and outputs them as comprehensive prediction points.
  • the prediction unit 36 reads the learned model from the learned model storage unit 50, inputs the plurality of comprehensive prediction points generated by the comprehensive prediction point generation unit 34 to the learned model, and calculates the 6061 alloy for each of the plurality of comprehensive prediction points. predict the characteristic value of
  • the learned model storage unit 50 stores a learned model in which the correspondence relationship between the input information including the design conditions of the 6061 alloy and the characteristic values of the 6061 alloy has already been obtained and formulated by machine learning.
  • Items of characteristic values include tensile strength, 0.2% proof stress, elongation, linear expansion coefficient, Young's modulus, Poisson's ratio, fatigue strength, hardness, creep property, shear strength, Charpy impact value, specific heat, thermal conductivity, Including electrical resistivity, density, solidus, liquidus, etc.
  • the fatigue strength can be the tensile strength of a material after repeated load tests (such as repeated tension and compression), for example, 10 million cycles, and the stress value is used as the characteristic value.
  • the prediction unit 36 inputs the plurality of comprehensive prediction points generated by the comprehensive prediction point generation unit 34 into the learned model and predicts the characteristic values (output) of the 6061 alloy, and designs them by associating them with the comprehensive prediction points (input).
  • FIG. 7 is a configuration diagram of an example of the design condition-material property table.
  • the design condition-material property table is a data set in which the inputs to the trained model (manufacturing conditions, alloy composition) and the output from the trained model (predicted properties) are summarized as one data set. , are stored in the same row of the design condition-material property table storage unit 52 .
  • Each row in the Design Conditions-Material Properties table is an individual data set. Further, each column of the design condition-material property table stores numerical values of each item of input and output of the trained model.
  • the material design support system 1 allows a user to set (designate) a range of design conditions for the 6061 alloy, thereby allowing a plurality of It is possible to generate a data set group of the design conditions (coverage prediction points) of and the characteristic values predicted using the trained model.
  • the required property setting unit 32 in FIG. 5 displays, for example, an input screen 1014 as shown in FIG. FIG. 8 is an image diagram of an example of an input screen.
  • An input screen 1014 in FIG. 8 is an example of a display page switched by selecting the tab 1002 .
  • Fig. 8 shows an example of a display page for setting required characteristics. Since the item of the required characteristic is the same as the item of the characteristic value described above, the description thereof is omitted.
  • "tensile strength” and "0.2% yield strength” are set as items of required properties.
  • "390 MPa or more” is set as the range of the item “tensile strength” of the required properties.
  • "330 MPa or more” is set as the range of the item "0.2% yield strength" of the required characteristics.
  • the design condition adjustment unit 38 extracts a data set from the design condition-material property table storage unit 52, and uses the data set to display an output screen as described later on the user terminal 12 for the user to confirm. .
  • FIG. 9 is an image diagram of an example of the output screen.
  • the display page of the output screen 1112 shown in FIG. 9 is switched by selecting tabs 1102 to 1106 .
  • the output screen 1112 is displayed in three two-dimensional coordinate systems in which each point of the comprehensive prediction points has any two axes of "tensile strength", "0.2% proof stress” and "elongation". It switches to the display page of FIG. 9 plotted.
  • the comprehensive prediction points that satisfy the range of required properties of the 6061 alloy set in the required properties setting unit 32 are plotted with triangles “ ⁇ ”, and the points set in the required properties setting unit 32
  • the comprehensive prediction points that do not satisfy the range of required properties of the 6061 alloy are plotted with circles “ ⁇ ”.
  • the user By checking the output screen 1112 of FIG. 9, the user satisfies the range of required properties of the 6061 alloy set in the required property setting unit 32 among the plurality of comprehensive prediction points generated by the comprehensive prediction point generation unit 34. You can check the number of comprehensive prediction points.
  • FIG. 10 is an image diagram of an example of an output screen.
  • the upper part 1114a shows the range of compositions that satisfy the range of required properties of the 6061 alloy in box plots.
  • the predicted range of property values that satisfy the range of required properties of the 6061 alloy is shown in a box plot at the lower portion 1114b.
  • the boxplot at bottom 1114b shows the maximum, median, and minimum of the range of predicted property values in which three bars meet the required property range for 6061 alloy, with the lower end of the box in the first quarter. Orders are indicated, with the top of the box indicating the third quartile.
  • the user satisfies the range of required properties of the 6061 alloy set in the required property setting unit 32 among the plurality of comprehensive prediction points generated by the comprehensive prediction point generation unit 34.
  • comprehensive prediction points it is possible to confirm the composition range and the predicted characteristic value range corresponding to the comprehensive prediction points.
  • the maximum value of the tensile strength predicted as one of the characteristic values of the 6061 alloy is "399.74", and the predicted one of the characteristic values of the 6061 alloy is 0.2
  • the user can confirm that the maximum value of % proof stress is "335.95” and the maximum value of elongation predicted as one of the characteristic values of the 6061 alloy is "17.57”.
  • the composition range that satisfies the range of required properties of the 6061 alloy, or the composition, manufacturing conditions, and predicted properties of each comprehensive prediction point It is also possible to transition to an output screen in which the values are shown in a table.
  • FIG. 11 is an image diagram of an example of the input screen.
  • the input screen 1212 in FIG. 11 shows the range of design conditions set by the user on the left, and the range of design conditions narrowed down by the user (proposal material plan) on the right.
  • the display page of the input screen 1212 in FIG. 11 is switched by selection operation of tabs 1202 to 1206 .
  • the input screen 1212 switches to a display page that allows the user to reset the range of required properties of the 6061 alloy.
  • the input screen 1212 switches to a display page for allowing the user to reset the composition range among the design conditions for the 6061 alloy.
  • the input screen 1212 switches to a display page for allowing the user to reset the range of manufacturing conditions among the design conditions of the 6061 alloy.
  • the design condition adjustment unit 38 extracts, for example, comprehensive prediction points that satisfy the range of required properties of the 6061 alloy set in the required property setting unit 32, and narrows down the range of design conditions based on the extracted comprehensive prediction points.
  • the design condition adjusting unit 38 proposes to the user, as a narrowed range of design conditions, the range of design conditions corresponding to comprehensive prediction points that satisfy the range of required characteristics.
  • the design condition adjustment unit 38 may propose to the user, as a narrowed range of design conditions, a range obtained by expanding the range of design conditions corresponding to the exhaustive prediction points that satisfy the range of the required characteristics by a predetermined ratio. .
  • FIG. 12 is an image diagram of an example of an input screen.
  • the user performs a selection operation such as pressing the "calculate” button 1210 on the input screen 1212 in FIG. It is possible to re-predict the property values of the 6061 alloy for each of the multiple comprehensive prediction points.
  • the exhaustive prediction point generation unit 34 in FIG. 5 receives the information on the narrowed down design condition range of the 6061 alloy from the design condition adjusting unit 38, it regenerates exhaustive prediction points from the narrowed down design condition range of the 6061 alloy. do.
  • the prediction unit 36 inputs a plurality of comprehensive prediction points regenerated from the narrowed range of 6061 alloy design conditions to the learned model, and calculates the characteristic values of the 6061 alloy for each of the regenerated multiple comprehensive prediction points. Re-predict.
  • the design condition-material property table storage unit 52 stores the re-predicted property values of the 6061 alloy for each comprehensive prediction point in the design condition-material property table in association with the comprehensive prediction points used for re-predicting the property values.
  • the design condition adjustment unit 38 extracts a data set from the design condition-material property table storage unit 52, and uses the data set to display an output screen as shown in FIG. Let
  • FIG. 13 is an image diagram of an example of the output screen.
  • the output screen 1112 shown in FIG. 9 For example, by selecting the tab 1102, the output screen 1112 displays three two-dimensional coordinate systems in which each point of the comprehensive prediction points has any two axes of "tensile strength", "0.2% proof stress” and "elongation". 13 plotted on the display page.
  • the output screen 1112 of FIG. 13 plots the comprehensive prediction points that satisfy the range of required properties of the 6061 alloy set in the required properties setting unit 32 with triangles " ⁇ ", and also displays the required properties setting Comprehensive prediction points that do not satisfy the range of required properties of the 6061 alloy set in part 32 are plotted with circles “ ⁇ ”.
  • the user can see that the number of comprehensive prediction points that satisfy the range of required properties of the 6061 alloy set in the required properties setting unit 32 is more than before narrowing down the range of design conditions of the 6061 alloy. It can also be seen that the
  • FIG. 14 is an image diagram of an example of an output screen.
  • the upper part 1114a shows the range of compositions that satisfy the range of required properties of the 6061 alloy in box plots.
  • the re-predicted range of characteristic values satisfying the range of required characteristics of the 6061 alloy is shown in a box plot at the bottom 1114b.
  • the user can select the range of required properties of the 6061 alloy set in the required properties setting unit 32 among the plurality of comprehensive prediction points regenerated by the comprehensive prediction point generation unit 34. Satisfying comprehensive prediction points can be re-extracted, and the re-predicted characteristic value range corresponding to the comprehensive prediction points can be confirmed.
  • the maximum value of the tensile strength predicted as one of the characteristic values of the 6061 alloy has increased from “399.74" to "402.12".
  • the maximum value of the 0.2% yield strength predicted as one of the characteristic values of the 6061 alloy increases from "335.95” to "338.47”.
  • the maximum elongation predicted as one of the characteristic values of the 6061 alloy increases from "17.57” to "17.87".
  • FIG. 15 is an image diagram of an example of an output screen.
  • a user operation to change the range of required properties of the 6061 alloy is accepted from the boxplot at the bottom 1114b.
  • the output screen 1114 in FIG. 15 displays an operation of increasing the lower limit value of tensile strength, which is an example of required properties, from “390.00” to “399.00”, as indicated by an arrow A. This is an example received from a user.
  • the output screen 1114 of FIG. 15 may receive an operation from the user to raise the lower limit value of tensile strength, which is an example of required properties, by moving upward a bar indicating the minimum value of the boxplot in the lower portion 1114b.
  • the operation of raising the lower limit of tensile strength which is an example of the required properties, is performed by, for example, the highest data (upper 2.5 % data, etc.).
  • the output screen 1114 of FIG. 15 is an example of receiving an operation from the user of the user terminal 12 to increase the lower limit value of the 0.2% proof stress, which is an example of the required characteristics, as indicated by an arrow B.
  • the output screen 1114 in FIG. 15 includes an operation to increase the lower limit of elongation, which is an example of required characteristics, as indicated by arrow C, and an operation to increase elongation, which is an example of required characteristics, as indicated by arrow D.
  • an operation to lower the upper limit of is received from the user of the user terminal 12 .
  • the output screen 1114 in FIG. The composition range that satisfies the range of required properties for the 6061 alloy shown in the boxplot is changed.
  • the output screen 1114 in FIG. may be displayed in different colors, different densities, etc.).
  • the user can narrow down the range of design conditions for the 6061 alloy that satisfies the range of required properties of the 6061 alloy while adjusting the range of required properties of the 6061 alloy.
  • the output screen 1114 in FIG. 14, or the output screen 1114 in FIG. displays, for example, an input screen 1212 as shown in FIG.
  • FIG. 16 is an image diagram of an example of the input screen.
  • the input screen 1212 in FIG. 16 shows the previously reset range of design conditions on the left side, and the right side shows the range of design conditions (proposed material plan) further narrowed down from the previously reset range of design conditions. ing.
  • the design condition adjustment unit 38 extracts, for example, comprehensive prediction points that satisfy the changed range of required properties of the 6061 alloy, and narrows down the range of design conditions based on the extracted comprehensive prediction points. For example, the design condition adjustment unit 38 proposes to the user, as a narrowed range of design conditions, a range of design conditions corresponding to comprehensive prediction points that satisfy the changed range of required characteristics.
  • FIG. 17 is an image diagram of an example of an input screen.
  • the user performs a selection operation such as pressing the "calculate” button 1210 on the input screen 1212 in FIG. It is possible to re-predict the property values of the 6061 alloy for each of the multiple comprehensive prediction points.
  • the exhaustive prediction point generation unit 34 in FIG. 5 receives the information on the narrowed down design condition range of the 6061 alloy from the design condition adjusting unit 38, it regenerates exhaustive prediction points from the narrowed down design condition range of the 6061 alloy. do.
  • the prediction unit 36 inputs a plurality of comprehensive prediction points regenerated from the narrowed range of 6061 alloy design conditions to the learned model, and calculates the characteristic values of the 6061 alloy for each of the regenerated multiple comprehensive prediction points. Re-predict.
  • the design condition-material property table storage unit 52 stores the characteristic values of the 6061 alloy for each of the re-predicted comprehensive prediction points in correspondence with the comprehensive prediction points used for re-predicting the characteristic values, and re-stores them in the design condition-material property table.
  • the design condition adjustment unit 38 extracts a data set from the design condition-material property table storage unit 52, and uses the data set to display an output screen as shown in FIG. Let
  • FIG. 18 is an image diagram of an example of the output screen.
  • the output screen 1112 shown in FIG. 18 is similar to the output screen 1112 shown in FIG. 9, etc., and the display page is switched by selecting tabs 1102 to 1106 .
  • the output screen 1112 of FIG. 18 plots the comprehensive prediction points that satisfy the range of required properties of the 6061 alloy set in the required properties setting unit 32 with triangles " ⁇ ", and also displays the required properties setting Comprehensive prediction points that do not satisfy the range of required properties of the 6061 alloy set in part 32 are plotted with circles “ ⁇ ”.
  • the user can see that the number of comprehensive prediction points satisfying the range of required properties of the 6061 alloy set in the required properties setting unit 32 is more than before narrowing down the range of required properties of the 6061 alloy. can be seen to have decreased as well.
  • FIG. 19 is an image diagram of an example of an output screen.
  • the upper part 1114a shows the range of compositions that satisfy the range of required properties of the 6061 alloy in box plots.
  • the re-predicted range of characteristic values that satisfy the range of required characteristics of the 6061 alloy is shown in a box plot at the bottom 1114b.
  • the user reproduces the comprehensive prediction points that satisfy the changed range of required properties of the 6061 alloy among the plurality of comprehensive prediction points regenerated by the comprehensive prediction point generation unit 34. It is possible to extract and check the range of re-predicted characteristic values corresponding to the comprehensive prediction point.
  • the maximum value of the tensile strength predicted as one of the characteristic values of the 6061 alloy has increased from "402.12" to "402.87".
  • the maximum value of the 0.2% yield strength predicted as one of the characteristic values of the 6061 alloy is reduced from "338.47” to "338.23”.
  • the maximum elongation predicted as one of the characteristic values of the 6061 alloy is reduced from "17.87” to "17.49”.
  • the design goal is to "maximize tensile strength”
  • the example of the output screen 1114 in FIG. 19 satisfies the design goal more than the example of the output screen 1114 in FIG.
  • the user can determine the composition range that satisfies the required property range of the 6061 alloy as shown in the output screen 1114 of FIG. You can check the range and In the example of the output screen 1114 in FIG. 20, the maximum value of the tensile strength predicted as one of the characteristic values of the 6061 alloy increases to "404.65".
  • FIG. 21 is a flowchart of an example of processing for storing the design condition-material property table in the design condition-material property table storage unit of the material design support system according to this embodiment.
  • step S10 the design condition setting unit 30 displays, for example, an input screen 1012 as shown in FIG.
  • step S12 the required property setting unit 32 displays, for example, an input screen 1014 as shown in FIG.
  • step S14 the comprehensive prediction point generation unit 34 generates a plurality of comprehensive prediction points, such as 10000 points, within the range of the design conditions for the 6061 alloy set by the design condition setting unit 30 from the user.
  • step S ⁇ b>16 the prediction unit 36 selects one unselected comprehensive prediction point from the plurality of comprehensive prediction points generated by the comprehensive prediction point generation unit 34 .
  • step S18 the prediction unit 36 reads the learned model from the learned model storage unit 50.
  • the prediction unit 36 inputs the single comprehensive prediction point selected in step S16 to the learned model, and predicts the characteristic value of the single comprehensive prediction point selected in step S16.
  • step S20 the design condition-material property table storage unit 52 stores one comprehensive prediction point selected in step S16 and a data set in which the characteristic values predicted by inputting the comprehensive prediction point into the trained model are associated with each other. is generated and stored in the design condition-material property table.
  • step S22 the prediction unit 36 determines whether or not there is an unselected comprehensive prediction point among the plurality of comprehensive prediction points generated by the comprehensive prediction point generation unit 34. If there is an unselected comprehensive prediction point, the prediction unit 36 returns to the process of step S16 to continue generating data sets.
  • FIG. 22 is a flow chart of an example of processing for narrowing down design conditions using the design condition-material property table of the material design support system according to this embodiment.
  • step S40 the design condition adjustment unit 38 extracts a data set that satisfies the required characteristics from the design condition-material property table storage unit 52.
  • step S42 the design condition adjustment unit 38 uses the extracted data set to display, for example, the output screen 1114 of FIG. The user is asked to confirm the range of characteristic values.
  • the design condition adjustment unit 38 displays, for example, an input screen 1212 as shown in FIG.
  • the user when the user selects the narrowed range of design conditions for the 6061 alloy proposed in step S44, the user performs a selection operation such as pressing the "reflect proposed material plan" button 1208 on the input screen 1212 in FIG.
  • step S46 the design condition adjustment unit 38 determines whether or not the narrowed down range of design conditions for the 6061 alloy proposed in step S44 has been selected by the user.
  • the design condition adjustment unit 38 proceeds to the process of step S48, and adjusts the range of design conditions for the 6061 alloy narrowed down proposed in step S44. After changing, the process returns to step S14.
  • comprehensive prediction points are regenerated from the narrowed range of design conditions of the 6061 alloy, and the characteristic values of the 6061 alloy for each of the regenerated multiple comprehensive prediction points are calculated. Re-predictable.
  • step S44 the design condition adjustment unit 38 proceeds to the process of step S50.
  • step S50 the design condition adjustment unit 38 determines whether or not a user operation for adjusting the range of required characteristics has been received from, for example, the output screen 1114 of FIG.
  • step S52 the design condition adjusting unit 38 extracts a data set that satisfies the adjusted required properties from the design condition-material property table.
  • step S54 the design condition adjustment unit 38 uses the extracted data set to display, for example, the output screen 1114 of FIG. The user is asked to confirm the range of characteristic values.
  • step S ⁇ b>56 the design condition adjusting unit 38 determines whether or not a user operation to terminate the screen display has been received. If the user operation for ending the screen display has not been received, the design condition adjustment unit 38 returns to the process of step S44. Also, if the user operation to end the screen display has been received, the design condition adjustment unit 38 ends the information display processing shown in FIG. 22 .
  • design is performed within a range that satisfies the required characteristics of the material to be designed. Not only can the conditions be narrowed down, but also manufacturing restrictions based on the user's experience can be taken into account when narrowing down.
  • the user operates whether or not to select the narrowed range of the design conditions of the 6061 alloy, and the user adjusts the range of the required properties to narrow down the range of the design conditions of the 6061 alloy. including operations, etc.
  • the material design support system 1 As shown in FIG. It is also possible to omit the user operation for adjusting the range of the required characteristics, etc., in an automated embodiment.
  • FIG. 23 is a flowchart of an example of processing for narrowing down design conditions using the design condition-material property table of the material design support system according to this embodiment.
  • step S100 the design condition setting unit 30 displays, for example, an input screen 1012 as shown in FIG.
  • step S102 the required property setting unit 32 displays, for example, an input screen 1014 as shown in FIG. Further, in step S104, the required characteristic setting unit 32 allows the user to set the design target.
  • the design goal is content that can be determined using the predicted characteristic value, such as "maximize tensile strength.”
  • the comprehensive prediction point generation unit 34 generates a plurality of comprehensive prediction points, such as 10000 points, within the range of the design conditions for the 6061 alloy set by the design condition setting unit 30 from the user.
  • the prediction unit 36 inputs the multiple coverage prediction points generated by the coverage prediction point generation unit 34 to the trained model, and predicts the characteristic values of each of the plurality of coverage prediction points.
  • the design condition-material property table storage unit 52 generates a data set in which the comprehensive prediction points and the property values predicted by inputting the comprehensive prediction points into the learned model are associated with each other, and stores them in the design condition-material property table.
  • step S110 the design condition adjustment unit 38 extracts a data set that satisfies the required characteristics from the design condition-material property table. By using the extracted data set, the design condition adjustment unit 38 can analyze the range of design conditions that satisfy the range of required properties of the 6061 alloy and the range of predicted characteristic values.
  • step S112 the design condition adjustment unit 38 determines whether or not the design goal such as "maximize tensile strength" set in step S104 has been achieved. If the design goal has not been achieved, the design condition adjustment unit 38 proceeds to the process of step S114.
  • step S114 the material design support system 1 according to the present embodiment regenerates a plurality of exhaustive prediction points from within the range of design conditions narrowed down to the range that satisfies the range of required properties, and returns to the process of step S108. Furthermore, when the design goal is, for example, "maximize tensile strength", the data with the highest tensile strength (such as the top 2.5% data) are extracted, and multiple comprehensive prediction points are extracted from within the range of the design conditions. may be added.
  • the material design support system 1 maintains the design goal until the design goal such as "maximize the tensile strength" set in step S104 is achieved under design conditions that satisfy the range of required properties. While narrowing down to the range of , the processing of steps S108 to S114 is repeated. If the design goal has been achieved, the material design support system 1 according to this embodiment ends the processing of the flowchart of FIG.
  • the design conditions are narrowed down to a range that satisfies the required properties of the design target material based on the required properties of the design target material and the characteristic values of the design target material predicted by the learned model. Processes can be automated.
  • the result of the process for supporting the optimization of material design conditions executed by the material design support device 10 according to the present embodiment can be used as input information to a manufacturing device that generates a design target material such as an aluminum alloy, for example. good.
  • the processing results of the material design support device 10 according to the present embodiment are input to the manufacturing device, thereby determining the technical parameters of the manufacturing device so as to generate the design target material within the range that satisfies the required characteristics, and the manufacturing process. can be controlled.
  • the material design support system 1 it is possible to provide a material design support device, a material design support method, and a program that support efficient optimization of design conditions for design target materials.
  • material design support system 10
  • material design support device 12
  • user terminal 18
  • communication network 20
  • information display unit 22
  • operation reception unit 24
  • request transmission unit 26
  • response reception unit 30
  • design condition setting unit 32
  • required characteristic setting unit 34
  • comprehensive prediction point generation unit 36
  • prediction Unit 38
  • Design condition adjustment unit 40
  • Request response control unit 50
  • Learned model storage unit 52
  • Design condition-material property table storage unit 502 Display device

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Abstract

材料の設計条件の最適化を支援する材料設計支援装置であって、材料の設計条件の範囲を設定する設計条件設定部と、材料の要求特性の範囲を設定する要求特性設定部と、設計条件の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、材料の設計条件と材料の特性値との対応関係を学習した学習済みモデルに複数の網羅予測点を入力して材料の特性値を予測する予測部と、予測した複数の網羅予測点ごとの材料の特性値及び材料の要求特性の範囲に基づき、次に複数の網羅予測点を生成する材料の設計条件の範囲を調整する設計条件調整部と、を有する。

Description

材料設計支援装置、材料設計支援方法、及びプログラム
　本開示は、材料設計支援装置、材料設計支援方法、及びプログラムに関する。
　従来の金属材料の設計において、所望の特性（引張強度、硬さ、靭性、及び塑性加工性等）を備える金属材料を製造するために、経験的又は試行錯誤により金属中元素の成分組成及び製造条件を決定している。
　しかし、金属中元素の成分組成及び製造条件の変数項目の数が増加するにつれて、金属材料の設計に係る人的負荷及び時間的負荷は増大してしまっていた。上述の人的負荷及び時間的負荷を低減するため、計算機による最適化計算等を用いて材料の設計を行うことが提案されている。
　例えば特許文献１には、金属材料の設計にかかる計算負荷の増大を抑制するため、金属中元素の成分組成及び製造条件を含む入力情報と金属材料の特性値を含む出力情報とを関係付けた少なくとも１つの数理モデルを用いて作成されたものであり、かつ入力情報に対応する入力の範囲を複数区間で区切ったメッシュ毎の入力データに対する数理モデルの出力データが入力データと関係付けて蓄積されているデータベースに対して、所望の特性値を入力し、金属中元素の成分組成及び製造条件を検索する検索ステップと、検索ステップにより検索された、所望の特性値に対応する金属中元素の成分組成及び製造条件を提示する提示ステップと、を含む設計支援方法について提案されている。
特許第６６１７８４２号公報
　しかしながら、材料の設計条件の次元数（条件の組み合わせ数）が多い場合には、設計条件の最適化に多大な計算時間、計算資源を要するため、材料の設計条件を最適化する効率的な手法が求められている。
　本開示は、材料の設計条件の効率的な最適化を支援する材料設計支援装置、材料設計支援方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
　本開示は、以下に示す構成を備える。
　［１］　材料の設計条件の最適化を支援する材料設計支援装置であって、
　前記材料の設計条件の範囲を設定する設計条件設定部と、
　前記材料の要求特性の範囲を設定する要求特性設定部と、
　前記設計条件の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、
　前記材料の設計条件と前記材料の特性値との対応関係を学習した学習済みモデルに前記複数の網羅予測点を入力して前記材料の特性値を予測する予測部と、
　予測した前記複数の網羅予測点ごとの前記材料の特性値及び前記材料の要求特性の範囲に基づき、次に前記複数の網羅予測点を生成する前記材料の設計条件の範囲を調整する設計条件調整部と、
を有する材料設計支援装置。
　［２］　前記設計条件調整部は、予測した前記複数の網羅予測点ごとの前記材料の特性値から前記材料の要求特性の範囲を満たす前記材料の設計条件の範囲を抽出し、抽出した前記材料の設計条件の範囲に基づき、次に前記複数の網羅予測点を生成する前記材料の設計条件の範囲を絞り込むこと
を特徴とする［１］記載の材料設計支援装置。
　［３］　前記材料の要求特性の範囲を満たす前記複数の網羅予測点に対応する前記材料の設計条件の範囲と、前記材料の要求特性の範囲を満たす前記複数の網羅予測点の予測した前記材料の特性値の範囲とを表示する情報表示部、を更に有し、
　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前記材料の要求特性の範囲を変更するユーザ操作に応じて、前記材料の設計条件の範囲を変更すること
を特徴とする［１］又は［２］記載の材料設計支援装置。
　［４］　前記設計条件調整部は、予測した前記複数の網羅予測点ごとの前記材料の特性値の範囲が設計目標を達成するまで、次に前記複数の網羅予測点を生成する前記材料の設計条件の範囲を調整する処理を繰り返し、
　前記網羅予測点生成部は、前記設計条件調整部により調整された前記材料の設計条件の範囲内で複数の網羅予測点を再生成し、
　前記予測部は、再生成された前記複数の網羅予測点を前記学習済みモデルに入力して前記材料の特性値を再予測すること
を特徴とする［１］乃至［３］の何れか一項に記載の材料設計支援装置。
　［５］　前記材料の設計条件は、前記材料の組成及び製造条件を含むこと
を特徴とする［１］乃至［４］の何れか一項に記載の材料設計支援装置。
　［６］　コンピュータが、材料の設計条件の最適化を支援する材料設計支援方法であって、
　前記材料の設計条件の範囲を設定するステップと、
　前記材料の要求特性の範囲を設定するステップと、
　前記設計条件の範囲内で複数の網羅予測点を生成するステップと、
　前記材料の設計条件と前記材料の特性値との対応関係を学習した学習済みモデルに前記複数の網羅予測点を入力して前記材料の特性値を予測するステップと、
　予測した前記複数の網羅予測点ごとの前記材料の特性値及び前記材料の要求特性の範囲に基づき、次に前記複数の網羅予測点を生成する前記材料の設計条件の範囲を調整するステップと、
を有する材料設計支援方法。
　［７］　材料の設計条件の最適化を支援するコンピュータを、
　前記材料の設計条件の範囲を設定する設計条件設定部、
　前記材料の要求特性の範囲を設定する要求特性設定部、
　前記設計条件の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、
　前記材料の設計条件と前記材料の特性値との対応関係を学習した学習済みモデルに前記複数の網羅予測点を入力して前記材料の特性値を予測する予測部、
　予測した前記複数の網羅予測点ごとの前記材料の特性値及び前記材料の要求特性の範囲に基づき、次に前記複数の網羅予測点を生成する前記材料の設計条件の範囲を調整する設計条件調整部、
として機能させるためのプログラム。
　本開示によれば、材料の設計条件の効率的な最適化を支援できる。
本実施形態に係る材料設計支援システムの一例の構成図である。 本実施形態に係るコンピュータの一例のハードウェア構成図である。 本実施形態に係る材料設計支援システムの一例の機能構成図である。 本実施形態に係る材料設計支援システムの設計条件－材料特性テーブルを設計条件－材料特性テーブル記憶部に記憶する処理の一例の説明図である。 本実施形態に係る材料設計支援システムの設計条件－材料特性テーブルを利用した設計条件の絞り込みの処理の一例の説明図である。 入力画面の一例のイメージ図である。 設計条件－材料特性テーブルの一例の構成図である。 入力画面の一例のイメージ図である。 出力画面の一例のイメージ図である。 出力画面の一例のイメージ図である。 入力画面の一例のイメージ図である。 入力画面の一例のイメージ図である。 出力画面の一例のイメージ図である。 出力画面の一例のイメージ図である。 出力画面の一例のイメージ図である。 入力画面の一例のイメージ図である。 入力画面の一例のイメージ図である。 出力画面の一例のイメージ図である。 出力画面の一例のイメージ図である。 出力画面の一例のイメージ図である。 本実施形態に係る材料設計支援システムの設計条件－材料特性テーブルを設計条件－材料特性テーブル記憶部に記憶する処理の一例のフローチャートである。 本実施形態に係る材料設計支援システムの設計条件－材料特性テーブルを利用した設計条件の絞り込みの処理の一例のフローチャートである。 本実施形態に係る材料設計支援システムの設計条件－材料特性テーブルを利用した設計条件の絞り込みの処理の一例のフローチャートである。
　次に、本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、本発明は以下の実施形態に限定されるものではない。
　［第１の実施形態］
　＜システム構成＞
　図１は、本実施形態に係る材料設計支援システムの一例の構成図である。図１の材料設計支援システム１は、材料設計支援装置１０、及びユーザ端末１２を有している。材料設計支援装置１０及びユーザ端末１２は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又はインターネットなどの通信ネットワーク１８を介してデータ通信可能に接続されている。
　ユーザ端末１２は材料設計者などのユーザが操作するＰＣ、タブレット端末、スマートフォンなどの情報処理端末である。ユーザ端末１２は、材料の設計条件の最適化に必要な情報の入力操作や変更操作をユーザから受け付け、材料設計支援装置１０に材料の設計条件の最適化を支援する処理を実行させる。また、ユーザ端末１２は、材料設計支援装置１０が実行した材料の設計条件の最適化を支援する処理の結果を受信し、例えば表示装置に表示してユーザに確認させる。
　材料設計支援装置１０は材料の設計条件の最適化を支援する処理を実行するＰＣなどの情報処理装置である。材料設計支援装置１０は、材料の設計条件と材料の特性値との対応関係を学習した学習済みモデルを用いて、材料の設計条件の最適化を支援する処理を実行する。材料設計支援装置１０は、実行した材料の設計条件の最適化を支援する処理の結果をユーザ端末１２に送信する。
　なお、図１の材料設計支援システム１は一例であって、用途や目的に応じて様々なシステム構成例があることは言うまでもない。例えば材料設計支援装置１０は、複数台のコンピュータにより実現してもよいし、クラウドコンピューティングのサービスとして実現するようにしてもよい。また、図１の材料設計支援システム１は、スタンドアローンのコンピュータにより実現してもよい。
　＜ハードウェア構成＞
　図１の材料設計支援装置１０及びユーザ端末１２は、例えば図２に示すハードウェア構成のコンピュータ５００により実現する。
　図２は、本実施形態に係るコンピュータの一例のハードウェア構成図である。図２のコンピュータ５００は、入力装置５０１、表示装置５０２、外部Ｉ／Ｆ５０３、ＲＡＭ５０４、ＲＯＭ５０５、ＣＰＵ５０６、通信Ｉ／Ｆ５０７、及びＨＤＤ５０８などを備えており、それぞれがバスＢで相互に接続されている。なお、入力装置５０１及び表示装置５０２は接続して利用する形態であってもよい。
　入力装置５０１は、ユーザが各種信号を入力するのに用いるタッチパネル、操作キーやボタン、キーボードやマウスなどである。表示装置５０２は、画面を表示する液晶や有機ＥＬなどのディスプレイ、音声や音などの音データを出力するスピーカ等で構成されている。通信Ｉ／Ｆ５０７はコンピュータ５００がデータ通信を行うためのインタフェースである。
　また、ＨＤＤ５０８は、プログラムやデータを格納している不揮発性の記憶装置の一例である。格納されるプログラムやデータには、コンピュータ５００全体を制御する基本ソフトウェアであるＯＳ、及びＯＳ上において各種機能を提供するアプリケーションなどがある。なお、コンピュータ５００はＨＤＤ５０８に替えて、記憶媒体としてフラッシュメモリを用いるドライブ装置（例えばソリッドステートドライブ：ＳＳＤなど）を利用するものであってもよい。
　外部Ｉ／Ｆ５０３は、外部装置とのインタフェースである。外部装置には、記録媒体５０３ａなどがある。これにより、コンピュータ５００は外部Ｉ／Ｆ５０３を介して記録媒体５０３ａの読み取り及び／又は書き込みを行うことができる。記録媒体５０３ａにはフレキシブルディスク、ＣＤ、ＤＶＤ、ＳＤメモリカード、ＵＳＢメモリなどがある。
　ＲＯＭ５０５は、電源を切ってもプログラムやデータを保持することができる不揮発性の半導体メモリ（記憶装置）の一例である。ＲＯＭ５０５にはコンピュータ５００の起動時に実行されるＢＩＯＳ、ＯＳ設定、及びネットワーク設定などのプログラムやデータが格納されている。ＲＡＭ５０４はプログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリ（記憶装置）の一例である。
　ＣＰＵ５０６は、ＲＯＭ５０５やＨＤＤ５０８などの記憶装置からプログラムやデータをＲＡＭ５０４上に読み出し、処理を実行することで、コンピュータ５００全体の制御や機能を実現する演算装置である。本実施形態に係るコンピュータ５００は、プログラムを実行することで後述するような材料設計支援装置１０及びユーザ端末１２の各種機能を実現できる。
　＜機能構成＞
　本実施形態に係る材料設計支援システム１の構成について説明する。図３は本実施形態に係る材料設計支援システムの一例の機能構成図である。なお、図３の構成図は、本実施形態の説明に不要な部分について適宜省略している。本実施形態において、設計条件の最適化を支援する材料は、設計対象材料と呼ぶ。設計対象材料は、例えばアルミニウム合金である。
　図３の材料設計支援システム１の材料設計支援装置１０は、設計条件設定部３０、要求特性設定部３２、網羅予測点生成部３４、予測部３６、設計条件調整部３８、要求応答制御部４０、学習済みモデル記憶部５０、及び設計条件－材料特性テーブル記憶部５２を有する。ユーザ端末１２は、情報表示部２０、操作受付部２２、要求送信部２４、及び応答受信部２６を有する。
　情報表示部２０は表示装置５０２等に情報を表示させる。例えば情報表示部２０は設計対象材料の設計条件の最適化に必要な情報の入力操作を受け付ける画面や設計対象材料の設計条件の最適化を支援する処理の結果を表示する画面などを、表示装置５０２に表示させる。操作受付部２２は、設計対象材料の設計条件の最適化に必要な情報の入力操作や変更操作をユーザから受け付ける。要求送信部２４は設計対象材料の設計条件の最適化を支援する処理の要求を材料設計支援装置１０に送信する。また、応答受信部２６は要求送信部２４が送信した処理の要求に対する応答を受信する。
　設計条件設定部３０は、設計対象材料の一例である例えばアルミニウム合金の設計条件の範囲を設定する。例えば設計条件設定部３０は、ユーザ端末１２に設計条件の入力画面を表示させて、ユーザに設計条件の範囲を設定させる。設計対象材料の設計条件は設計対象材料の組成及び製造条件を情報として含む。
　要求特性設定部３２は、設計対象材料の一例である例えばアルミニウム合金の要求特性の範囲を設定する。例えば要求特性設定部３２は、ユーザ端末１２に要求特性の入力画面を表示させて、ユーザに要求特性の範囲を設定させる。
　網羅予測点生成部３４は、設定された設計対象材料の設計条件の範囲内で複数の網羅予測点を生成する。例えば網羅予測点生成部３４は、設計対象材料の設計条件に含まれる組成及び製造条件などの項目ごとに、設計対象材料の設計条件の範囲内でランダムまたは所定の刻み幅で複数の数値を算出し、各項目の数値同士の全ての組合せを、複数の網羅予測点として生成する。網羅予測点生成部３４は、生成する網羅予測点の個数を調整することにより、設計対象材料の設計条件の最適化に必要な時間を調整できる。網羅予測点生成部３４は例えば１００００点の網羅予測点を生成する。
　予測部３６は、学習済みモデル記憶部５０から学習済みモデルを読み出し、網羅予測点生成部３４が生成した複数の網羅予測点を学習済みモデルに入力して、複数の網羅予測点ごとの設計対象材料の特性値を予測する。学習済みモデル記憶部５０は、アルミニウム合金などの材料の設計条件と、材料の特性値と、の対応関係を、機械学習により既に取得して定式化した学習済みモデルを記憶している。
　学習済みモデルは、例えばニューラルネットワークやガウス過程などの教師あり学習モデルを適用できる。学習済みモデルは、例えば既知の材料データベースから読み出したアルミニウム合金等の材料の設計条件と、材料の特性値と、を含む学習用データを利用して機械学習が行われている。
　設計条件－材料特性テーブル記憶部５２は、学習済みモデルに複数の網羅予測点を入力して予測した網羅予測点ごとの設計対象材料の特性値を、その特性値の予測に利用した網羅予測点と対応付けて後述の設計条件－材料特性テーブルに記憶する。このように、設計条件－材料特性テーブル記憶部５２は、学習済みモデルへの入力である設計対象材料の設計条件（網羅予測点）と学習済みモデルからの出力である設計対象材料の特性値（予測した特性値）とを１つのデータセットに纏めて、設計条件－材料特性テーブルの同一行に記憶している。
　設計条件調整部３８は、要求特性設定部３２に設定された設計対象材料の要求特性の範囲を満たすデータセットを、設計条件－材料特性テーブル記憶部５２から抽出し、要求特性の範囲を満たす設計条件の範囲の出力画面をユーザ端末１２に表示させて、ユーザに確認させる。
　また、設計条件調整部３８は設計条件－材料特性テーブル記憶部５２から抽出した設計対象材料の要求特性の範囲を満たすデータセットを用いて、要求特性の範囲を満たす設計対象材料の予測した特性値の範囲の出力画面をユーザ端末１２に表示させて、ユーザに確認させる。
　なお、設計条件調整部３８は設計対象材料の要求特性の範囲を変更するユーザ操作に応じて、ユーザ端末１２に表示されている要求特性の範囲を満たす設計条件の範囲の表示を変更できる。
　このように、設計条件調整部３８はユーザから多次元の要求特性の範囲を設定する操作を受け付けることで、多次元の要求特性を同時に満たす設計条件の範囲を抽出することができる。また、設計条件調整部３８はユーザから多次元の要求特性の範囲を変更する操作を受け付けることで、多次元の要求特性を同時に満たす設計条件の範囲を調整できる。
　例えば設計条件調整部３８はユーザから要求特性を上げる方向に変更する操作を受け付けることにより、設計条件の範囲を絞り込むことができる。また、設計条件調整部３８はユーザから要求特性を下げる方向に変更する操作を受け付けることにより、設計条件の範囲を拡げることもできる。
　さらに、設計条件調整部３８は前回の網羅予測点の生成に利用した設計対象材料の設計条件の範囲を、設計対象材料の要求特性の範囲を満たす設計条件の範囲に絞り込み、次に網羅予測点の生成に利用する設計条件の範囲とすることができる。このように、設計条件調整部３８は網羅予測点の生成に利用する設計対象材料の設計条件の範囲を、設計対象材料の要求特性の範囲を満たす設計条件の範囲に絞り込むことで、設計対象材料の設計空間を絞り込むことができる。設計条件調整部３８は絞り込んだ設計条件の範囲内で網羅予測点を再生成して、設計対象材料の特性値を再予測することにより、より精密な設計条件の範囲を得ることができる。
　また、要求応答制御部４０はユーザ端末１２からの要求を受け付け、その要求に対する応答をユーザ端末１２に返す処理を制御する。例えば要求応答制御部４０は、設計対象材料の設計条件の最適化を支援する処理の要求をユーザ端末１２から受信し、受信した処理の要求に対する応答をユーザ端末１２に送信する。
　＜処理＞
　本実施形態に係る材料設計支援システム１の処理について説明する。図４は本実施形態に係る材料設計支援システムの設計条件－材料特性テーブルを設計条件－材料特性テーブル記憶部に記憶する処理の一例の説明図である。また、図５は本実施形態に係る材料設計支援システムの設計条件－材料特性テーブルを利用した設計条件の絞り込みの処理の一例の説明図である。以下では、設計対象材料がアルミニウム合金６０００系の一例である６０６１合金の例を説明する。
　図４の設計条件設定部３０は、図６に示すような入力画面１０１２をユーザ端末１２に表示させて、ユーザに設計対象材料の設計条件の範囲を設定させる。図６は入力画面の一例のイメージ図である。図６の入力画面１０１２は、タブ１００２～１００６の選択操作により、表示ページが切り替わる。タブ１００２の選択操作により、入力画面１０１２は設計対象材料の要求特性の範囲をユーザに設定させる表示ページに切り替わる。タブ１００４の選択操作により、入力画面１０１２は設計対象材料の設計条件のうち、組成の範囲をユーザに設定させる表示ページに切り替わる。タブ１００６の選択操作により、入力画面１０１２は設計対象材料の設計条件のうち、製造条件の範囲をユーザに設定させる表示ページに切り替わる。
　図６の入力画面１０１２は、設計対象材料の設計条件のうち、組成の範囲をユーザに設定させる表示ページの例である。図６では、設計対象材料の設計条件のうち、組成に関する項目の最小値と最大値とを設定させる表示ページ例を示している。組成に関する項目としては、例えばＳｉ、Ｆｅ、Ｃｕ、Ｍｎ、Ｍｇ、Ｃｒ、Ｎｉ、Ｚｎ、Ｔｉなどの元素種を添加物として質量百分率（質量％）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）によって表されている。
　また、タブ１００６の選択操作により切り替わる表示ページは、設計対象材料の設計条件のうち、製造条件の範囲をユーザに設定させる表示ページであり、例えば製造条件に関する項目の最小値と最大値とを設定させる。製造条件の項目としては、例えば熱処理に関する項目として、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、均質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として、加工率、押比、減面率、製品形状などを含む。
　なお、タブ１００２の選択操作により切り替わる表示ページであって、設計対象材料の要求特性の範囲をユーザに設定させる表示ページの詳細は後述する。
　図４に戻り、設計条件設定部３０はユーザから６０６１合金の設計条件の範囲の設定を受け付ける。網羅予測点生成部３４は設計条件設定部３０がユーザから設定を受け付けた６０６１合金の設計条件の範囲内で複数の網羅予測点を生成する。ここでは、組成に関する項目のＳｉの質量百分率の範囲と、製造条件に関する項目の焼きなましの実施時間の範囲とが設定された場合について説明する。
　網羅予測点生成部３４は、組成に関する項目のＳｉの質量百分率の範囲及び製造条件に関する項目の焼きなましの実施時間の範囲内で、それぞれの項目でランダムに複数の数値を算出する。そして、網羅予測点生成部３４は各項目の複数の数値同士の全ての組合せを生成し、網羅予測点として出力する。
　予測部３６は、学習済みモデル記憶部５０から学習済みモデルを読み出し、網羅予測点生成部３４が生成した複数の網羅予測点を学習済みモデルに入力して、複数の網羅予測点ごとの６０６１合金の特性値を予測する。学習済みモデル記憶部５０は、６０６１合金の設計条件を含む入力情報と、６０６１合金の特性値と、の対応関係を、機械学習により既に取得して定式化した学習済みモデルを記憶している。
　特性値の項目としては、引張強度、０．２％耐力、伸び、線膨張係数、ヤング率、ポワソン比、疲労強度、硬さ、クリープ特性、せん断強度、シャルピー衝撃値、比熱、熱伝導率、電気抵抗率、密度、固相線、液相線などを含む。疲労強度としては、繰り返し荷重試験（繰り返し引張圧縮など）を、例えば一千万サイクルを繰り返した後の、材料の引張強度を挙げることができ、特性値として応力値が用いられる。
　予測部３６は、網羅予測点生成部３４が生成した複数の網羅予測点を学習済みモデルに入力して予測した６０６１合金の特性値（出力）を、網羅予測点（入力）と対応付けて設計条件－材料特性テーブル記憶部５２に記憶する。図７は設計条件－材料特性テーブルの一例の構成図である。図７に示すように、設計条件－材料特性テーブルは、学習済みモデルへの入力（製造条件、合金組成）と、学習済みモデルからの出力（予測特性）とが１つのデータセットとして纏められて、設計条件－材料特性テーブル記憶部５２の同一行に記憶される。設計条件－材料特性テーブルの各行は個々のデータセットである。また、設計条件－材料特性テーブルの各列は学習済みモデルの入力及び出力の各項目の数値が記憶される。
　図４に示すように、本実施形態に係る材料設計支援システム１は、ユーザが６０６１合金の設計条件の範囲を設定（指定）する操作を行うことで、６０６１合金の設計条件の範囲内の複数の設計条件（網羅予測点）と、学習済みモデルを用いて予測した特性値と、のデータセット群を生成できる。
　図５の要求特性設定部３２は、例えば図８に示すような入力画面１０１４をユーザ端末１２に表示させて、ユーザに６０６１合金の要求特性の範囲を設定させる。図８は入力画面の一例のイメージ図である。図８の入力画面１０１４は、タブ１００２の選択操作により切り替わる表示ページの一例である。
　図８では、要求特性を設定させる表示ページ例を示している。要求特性の項目は、上述した特性値の項目と同一であるため、説明を省略する。また、図８の例では、要求特性の項目として「引張強度」及び「０．２％耐力」が設定されている。図８の例では、要求特性の項目「引張強度」の範囲として「３９０ＭＰａ以上」が設定されている。また、図８の例では、要求特性の項目「０．２％耐力」の範囲として「３３０ＭＰａ以上」が設定されている。
　設計条件調整部３８は、設計条件－材料特性テーブル記憶部５２からデータセットを抽出し、そのデータセットを用いることで、後述のような出力画面をユーザ端末１２に表示させて、ユーザに確認させる。
　図９は出力画面の一例のイメージ図である。図９に示した出力画面１１１２は、タブ１１０２～１１０６の選択操作により、表示ページが切り替わる。タブ１１０２の選択操作により、出力画面１１１２は網羅予測点の各点が「引張強度」「０．２％耐力」及び「伸び」の何れか２つを各軸とする３つの二次元座標系にプロットされた図９の表示ページに切り替わる。なお、図９の出力画面１１１２では、要求特性設定部３２に設定された６０６１合金の要求特性の範囲を満たす網羅予測点を三角「△」でプロットし、また、要求特性設定部３２に設定された６０６１合金の要求特性の範囲を満たさない網羅予測点を丸「●」でプロットしている。
　図９の出力画面１１１２を確認することで、ユーザは網羅予測点生成部３４により生成された複数の網羅予測点のうち、要求特性設定部３２に設定された６０６１合金の要求特性の範囲を満たす網羅予測点の件数を確認できる。
　タブ１１０４の選択操作により、図９の出力画面１１１２は図１０の出力画面１１１４に遷移する。図１０は出力画面の一例のイメージ図である。図１０に示した出力画面１１１４では、上部１１１４ａに６０６１合金の要求特性の範囲を満たす組成の範囲が箱ひげ図で示されている。また、図１０では、下部１１１４ｂに６０６１合金の要求特性の範囲を満たす予測した特性値の範囲が箱ひげ図で示されている。
　例えば下部１１１４ｂの箱ひげ図は、３本のバーが６０６１合金の要求特性の範囲を満たす予測した特性値の範囲の最大値、中央値、及び最小値を示し、箱の下端が第一四分位数を示し、箱の上端が第三四分位数を示している。
　図１０の出力画面１１１４を確認することで、ユーザは網羅予測点生成部３４により生成された複数の網羅予測点のうち、要求特性設定部３２に設定された６０６１合金の要求特性の範囲を満たす網羅予測点を抽出して、その網羅予測点に対応する組成の範囲及び予測した特性値の範囲を確認できる。
　例えば図１０の出力画面１１１４の例では、６０６１合金の特性値の一つとして予測した引張強度の最大値が「３９９．７４」であり、６０６１合金の特性値の一つとして予測した０．２％耐力の最大値が「３３５．９５」であり、６０６１合金の特性値の一つとして予測した伸びの最大値が「１７．５７」であったことをユーザが確認できる。
　また、タブ１１０６の選択操作により、図９の出力画面１１１２又は図１０の出力画面１１１４は６０６１合金の要求特性の範囲を満たす組成の範囲、または各網羅予測点の組成、製造条件及び予測した特性値が表で示された出力画面に遷移するようにしてもよい。
　図９の出力画面１１１２又は図１０の出力画面１１１４などの出力画面を表示しているユーザ端末１２から入力画面に遷移するユーザ操作を受け付けると、設計条件調整部３８は例えば図１１に示すような入力画面１２１２をユーザ端末１２に表示させて、絞り込んだ６０６１合金の設計条件の範囲をユーザに提案する。
　図１１は入力画面の一例のイメージ図である。図１１の入力画面１２１２は、ユーザにより設定された設計条件の範囲を左側に示し、ユーザにより設定された設計条件の範囲を絞り込んだ設計条件の範囲（提案材料案）を右側に示している。また、図１１の入力画面１２１２は、タブ１２０２～１２０６の選択操作により、表示ページが切り替わる。タブ１２０２の選択操作により、入力画面１２１２は６０６１合金の要求特性の範囲をユーザに再設定させる表示ページに切り替わる。タブ１２０４の選択操作により、入力画面１２１２は６０６１合金の設計条件のうち、組成の範囲をユーザに再設定させる表示ページに切り替わる。また、タブ１２０６の選択操作により、入力画面１２１２は６０６１合金の設計条件のうち、製造条件の範囲をユーザに再設定させる表示ページに切り替わる。
　設計条件調整部３８は、例えば要求特性設定部３２に設定された６０６１合金の要求特性の範囲を満たす網羅予測点を抽出し、抽出した網羅予測点に基づいて設計条件の範囲を絞り込む。
　例えば設計条件調整部３８は、要求特性の範囲を満たした網羅予測点に対応する設計条件の範囲を、絞り込んだ設計条件の範囲としてユーザに提案する。また、設計条件調整部３８は、要求特性の範囲を満たした網羅予測点に対応する設計条件の範囲を所定の割合だけ拡げた範囲を、絞り込んだ設計条件の範囲としてユーザに提案してもよい。
　ユーザは図１１の入力画面１２１２の「提案材料案を反映」ボタン１２０８を押下する等の選択操作を行うことで、例えば図１２に示すように、右側に表示されていた絞り込まれた６０６１合金の設計条件の範囲を、左側の設計条件の範囲に転写できる。図１２は入力画面の一例のイメージ図である。
　また、ユーザは図１２の入力画面１２１２の「計算」ボタン１２１０を押下する等の選択操作を行うことで、絞り込まれた６０６１合金の設計条件の範囲から網羅予測点を再生成して、再生成した複数の網羅予測点ごとの６０６１合金の特性値を再予測できる。
　図５の網羅予測点生成部３４は、設計条件調整部３８から絞り込まれた６０６１合金の設計条件の範囲の情報を受信すると、絞り込まれた６０６１合金の設計条件の範囲から網羅予測点を再生成する。予測部３６は絞り込まれた６０６１合金の設計条件の範囲から再生成された複数の網羅予測点を学習済みモデルに入力して、再生成された複数の網羅予測点ごとの６０６１合金の特性値を再予測する。
　設計条件－材料特性テーブル記憶部５２は、再予測した網羅予測点ごとの６０６１合金の特性値を、その特性値の再予測に利用した網羅予測点と対応付けた設計条件－材料特性テーブルに再記憶する。
　設計条件調整部３８は、設計条件－材料特性テーブル記憶部５２からデータセットを抽出し、そのデータセットを用いることで、図１３のような出力画面をユーザ端末１２に表示させて、ユーザに確認させる。
　図１３は出力画面の一例のイメージ図である。図１３に示した出力画面１１１２は図９の出力画面１１１２と同様に、タブ１１０２～１１０６の選択操作により、表示ページが切り替わる。例えばタブ１１０２の選択操作により、出力画面１１１２は網羅予測点の各点が「引張強度」「０．２％耐力」及び「伸び」の何れか２つを各軸とする３つの二次元座標系にプロットされた図１３の表示ページに切り替わる。
　なお、図１３の出力画面１１１２は、図９と同様、要求特性設定部３２に設定された６０６１合金の要求特性の範囲を満たす網羅予測点を三角「△」でプロットし、また、要求特性設定部３２に設定された６０６１合金の要求特性の範囲を満たさない網羅予測点を丸「●」でプロットしている。
　図１３の出力画面１１１２を確認することで、ユーザは要求特性設定部３２に設定された６０６１合金の要求特性の範囲を満たす網羅予測点の件数が、６０６１合金の設計条件の範囲を絞り込む前よりも増加したことを確認することができる。
　図１３のタブ１１０４の選択操作により、図１３の出力画面１１１２は図１４の出力画面１１１４に遷移する。図１４は出力画面の一例のイメージ図である。図１４に示した出力画面１１１４では、上部１１１４ａに６０６１合金の要求特性の範囲を満たす組成の範囲が箱ひげ図で示されている。また、図１４では、下部１１１４ｂに６０６１合金の要求特性の範囲を満たす再予測した特性値の範囲が箱ひげ図で示されている。
　図１４の出力画面１１１４を確認することで、ユーザは網羅予測点生成部３４により再生成された複数の網羅予測点のうち、要求特性設定部３２に設定された６０６１合金の要求特性の範囲を満たす網羅予測点を再抽出して、その網羅予測点に対応する再予測した特性値の範囲を確認できる。
　例えば図１４の出力画面１１１４の例では、６０６１合金の特性値の一つとして予測した引張強度の最大値が「３９９．７４」から「４０２．１２」に上昇している。また、図１４の出力画面１１１４の例では、６０６１合金の特性値の一つとして予測した０．２％耐力の最大値が「３３５．９５」から「３３８．４７」に上昇している。さらに、図１４の出力画面１１１４の例では、６０６１合金の特性値の一つとして予測した伸びの最大値が「１７．５７」から「１７．８７」に上昇している。
　また、ユーザはユーザ端末１２に表示された図１４の出力画面１１１４から、要求特性の範囲を例えば図１５に示すように調整できる。図１５は出力画面の一例のイメージ図である。出力画面１１１４では、例えば図１５に示したように、下部１１１４ｂの箱ひげ図から６０６１合金の要求特性の範囲を変更するユーザ操作を受け付ける。
　図１５の出力画面１１１４は、矢印Ａで示されているように、要求特性の一例である引張強度の下限値を「３９０．００」から「３９９．００」に上げる操作を、ユーザ端末１２のユーザから受け付けた例である。例えば図１５の出力画面１１１４は、下部１１１４ｂの箱ひげ図の最小値を示すバーを上側に動かす操作により、要求特性の一例である引張強度の下限値を上げる操作をユーザから受け付けてもよい。
　なお、要求特性の一例である引張強度の下限値を上げる操作は、例えば６０６１合金の特性値の一つとして予測した複数の網羅予測点の引張強度のうち、上位にあるデータ（上位２．５％のデータなど）を抽出する操作としてもよい。
　また、図１５の出力画面１１１４は、矢印Ｂで示されているように、要求特性の一例である０．２％耐力の下限値を上げる操作を、ユーザ端末１２のユーザから受け付けた例である。図１５の出力画面１１１４は、矢印Ｃで示されているように、要求特性の一例である伸びの下限値を上げる操作と、矢印Ｄで示されているように、要求特性の一例である伸びの上限値を下げる操作と、をユーザ端末１２のユーザから受け付ける例である。
　図１５の出力画面１１１４は、矢印Ａ～Ｄに示されているように、要求特性の上限値及び下限値を変更するユーザ操作を受け付けると、要求特性の範囲の変更に応じて、上部１１１４ａの箱ひげ図に表示されている６０６１合金の要求特性の範囲を満たす組成の範囲が変更される。
　なお、図１５の出力画面１１１４は要求特性の上限値及び下限値を変更するユーザ操作を受け付けると、ユーザ操作を受け付ける前の状態と、ユーザ操作を受け付けた後の状態とを、異なる表示形態（異なる色や異なる濃度など）で両方表示してもよい。
　このように、ユーザは６０６１合金の要求特性の範囲を調整しながら、６０６１合金の要求特性の範囲を満たす６０６１合金の設計条件の範囲に絞り込むことができる。
　図１３の出力画面１１１２、図１４の出力画面１１１４、又は図１５の出力画面１１１４などの出力画面を表示しているユーザ端末１２から入力画面に遷移するユーザ操作を受け付けると、設計条件調整部３８は例えば図１６に示すような入力画面１２１２をユーザ端末１２に表示させて、絞り込んだ６０６１合金の設計条件の範囲をユーザに提案する。
　図１６は入力画面の一例のイメージ図である。図１６の入力画面１２１２は、前回、再設定された設計条件の範囲を左側に示し、前回、再設定された設計条件の範囲を更に絞り込んだ設計条件の範囲（提案材料案）を右側に示している。
　設計条件調整部３８は、例えば変更された６０６１合金の要求特性の範囲を満たす網羅予測点を抽出し、抽出した網羅予測点に基づいて設計条件の範囲を絞り込む。例えば設計条件調整部３８は、変更された要求特性の範囲を満たした網羅予測点に対応する設計条件の範囲を、絞り込んだ設計条件の範囲としてユーザに提案する。
　ユーザは図１６の入力画面１２１２の「提案材料案を反映」ボタン１２０８を押下する等の選択操作を行うことで、例えば図１７に示すように、右側に表示されていた絞り込まれた６０６１合金の設計条件の範囲を、左側の設計条件の範囲に転写できる。図１７は入力画面の一例のイメージ図である。
　また、ユーザは図１７の入力画面１２１２の「計算」ボタン１２１０を押下する等の選択操作を行うことで、絞り込まれた６０６１合金の設計条件の範囲から網羅予測点を再生成して、再生成した複数の網羅予測点ごとの６０６１合金の特性値を再予測できる。
　図５の網羅予測点生成部３４は、設計条件調整部３８から絞り込まれた６０６１合金の設計条件の範囲の情報を受信すると、絞り込まれた６０６１合金の設計条件の範囲から網羅予測点を再生成する。予測部３６は絞り込まれた６０６１合金の設計条件の範囲から再生成された複数の網羅予測点を学習済みモデルに入力して、再生成された複数の網羅予測点ごとの６０６１合金の特性値を再予測する。
　設計条件－材料特性テーブル記憶部５２は、再予測した網羅予測点ごとの６０６１合金の特性値を、その特性値の再予測に利用した網羅予測点と対応付けて設計条件－材料特性テーブルに再記憶する。
　設計条件調整部３８は、設計条件－材料特性テーブル記憶部５２からデータセットを抽出し、そのデータセットを用いることで、図１８のような出力画面をユーザ端末１２に表示させて、ユーザに確認させる。
　図１８は出力画面の一例のイメージ図である。図１８に示した出力画面１１１２は図９等の出力画面１１１２と同様に、タブ１１０２～１１０６の選択操作により、表示ページが切り替わる。なお、図１８の出力画面１１１２は図９等と同様、要求特性設定部３２に設定された６０６１合金の要求特性の範囲を満たす網羅予測点を三角「△」でプロットし、また、要求特性設定部３２に設定された６０６１合金の要求特性の範囲を満たさない網羅予測点を丸「●」でプロットしている。
　図１８の出力画面１１１２を確認することで、ユーザは要求特性設定部３２に設定された６０６１合金の要求特性の範囲を満たす網羅予測点の件数が、６０６１合金の要求特性の範囲を絞り込む前よりも減少したことを確認することができる。
　図１８のタブ１１０４の選択操作により、図１８の出力画面１１１２は図１９の出力画面１１１４に遷移する。図１９は出力画面の一例のイメージ図である。図１９に示した出力画面１１１４では、上部１１１４ａに６０６１合金の要求特性の範囲を満たす組成の範囲が箱ひげ図で示されている。また、図１９では、下部１１１４ｂに６０６１合金の要求特性の範囲を満たす再予測した特性値の範囲が箱ひげ図で示されている。
　図１９の出力画面１１１４を確認することで、ユーザは網羅予測点生成部３４により再生成された複数の網羅予測点のうち、変更された６０６１合金の要求特性の範囲を満たす網羅予測点を再抽出して、その網羅予測点に対応する再予測した特性値の範囲を確認することができる。
　例えば図１９の出力画面１１１４の例では、６０６１合金の特性値の一つとして予測した引張強度の最大値が「４０２．１２」から「４０２．８７」に上昇している。一方、図１９の出力画面１１１４の例では、６０６１合金の特性値の一つとして予測した０．２％耐力の最大値が「３３８．４７」から「３３８．２３」に減少している。さらに、図１９の出力画面１１１４の例では、６０６１合金の特性値の一つとして予測した伸びの最大値が「１７．８７」から「１７．４９」に減少している。例えば「引張強度を最大化する」という設計目標であれば、図１９の出力画面１１１４の例は、図１４の出力画面１１１４の例よりも設計目標を満たしている。
　上記した処理を繰り返すことにより、ユーザは例えば図２０の出力画面１１１４に示すような６０６１合金の要求特性の範囲を満たす組成の範囲と、６０６１合金の要求特性の範囲を満たす再予測した特性値の範囲とを確認できる。図２０の出力画面１１１４の例では、６０６１合金の特性値の一つとして予測した引張強度の最大値が「４０４．６５」まで上昇している。
　図２１は本実施形態に係る材料設計支援システムの設計条件－材料特性テーブルを設計条件－材料特性テーブル記憶部に記憶する処理の一例のフローチャートである。
　ステップＳ１０において、設計条件設定部３０は、例えば図６に示したような入力画面１０１２をユーザ端末１２に表示させて、ユーザに設計対象材料である６０６１合金の設計条件の範囲を設定させる。
　ステップＳ１２において、要求特性設定部３２は、例えば図８に示すような入力画面１０１４をユーザ端末１２に表示させて、ユーザに設計対象材料である６０６１合金の要求特性の範囲を設定させる。
　ステップＳ１４において、網羅予測点生成部３４は設計条件設定部３０がユーザから設定を受け付けた６０６１合金の設計条件の範囲内で１００００点などの複数の網羅予測点を生成する。ステップＳ１６において、予測部３６は網羅予測点生成部３４が生成した複数の網羅予測点から未選択の１つの網羅予測点を選択する。
　ステップＳ１８において、予測部３６は学習済みモデル記憶部５０から学習済みモデルを読み出す。予測部３６はステップＳ１６で選択した１つの網羅予測点を学習済みモデルに入力して、ステップＳ１６で選択した１つの網羅予測点の特性値を予測する。ステップＳ２０において、設計条件－材料特性テーブル記憶部５２はステップＳ１６で選択した１つの網羅予測点と、その網羅予測点を学習済みモデルに入力して予測した特性値と、を対応付けたデータセットを生成して設計条件－材料特性テーブルに記憶する。
　ステップＳ２２において、予測部３６は網羅予測点生成部３４が生成した複数の網羅予測点に未選択の網羅予測点があるか否かを判定する。未選択の網羅予測点があれば、予測部３６はステップＳ１６の処理に戻り、データセットの生成を継続する。
　未選択の網羅予測点がなければ、本実施形態に係る材料設計支援システム１はステップＳ２４の情報表示処理に進み、設計条件－材料特性テーブルを利用した設計条件の絞り込みの処理を行う。図２２は本実施形態に係る材料設計支援システムの設計条件－材料特性テーブルを利用した設計条件の絞り込みの処理の一例のフローチャートである。
　ステップＳ４０において、設計条件調整部３８は、設計条件－材料特性テーブル記憶部５２から要求特性を満たすデータセットを抽出する。ステップＳ４２において、設計条件調整部３８は抽出したデータセットを用いることで、例えば図１０の出力画面１１１４をユーザ端末１２に表示させて、６０６１合金の要求特性の範囲を満たす設計条件の範囲と予測した特性値の範囲とをユーザに確認させる。
　例えば図１０の出力画面１１１４などの出力画面を表示しているユーザ端末１２から入力画面に遷移するユーザ操作を受け付けると、設計条件調整部３８はステップＳ４４の処理に進む。設計条件調整部３８は例えば図１１に示すような入力画面１２１２をユーザ端末１２に表示させて、絞り込んだ６０６１合金の設計条件の範囲をユーザに提案する。
　例えばユーザはステップＳ４４で提案された絞り込んだ６０６１合金の設計条件の範囲を選択する場合、図１１の入力画面１２１２の「提案材料案を反映」ボタン１２０８を押下する等の選択操作を行う。
　ステップＳ４６において、設計条件調整部３８はステップＳ４４で提案した絞り込んだ６０６１合金の設計条件の範囲がユーザに選択されたか否かを判定する。ステップＳ４４で提案した絞り込んだ６０６１合金の設計条件の範囲がユーザに選択されると、設計条件調整部３８はステップＳ４８の処理に進み、ステップＳ４４で提案した絞り込んだ６０６１合金の設計条件の範囲に変更したあと、ステップＳ１４の処理に戻る。
　したがって、本実施形態に係る材料設計支援システム１では、絞り込まれた６０６１合金の設計条件の範囲から網羅予測点を再生成して、再生成した複数の網羅予測点ごとの６０６１合金の特性値を再予測できる。
　ステップＳ４４で提案した絞り込んだ６０６１合金の設計条件の範囲がユーザに選択されなければ、設計条件調整部３８はステップＳ５０の処理に進む。ステップＳ５０において設計条件調整部３８は例えば図１４の出力画面１１１４等から、要求特性の範囲を調整するユーザ操作を受け付けたか否かを判定する。
　要求特性の範囲を調整するユーザ操作を受け付けると、設計条件調整部３８はステップＳ５２の処理に進む。ステップＳ５２において、設計条件調整部３８は設計条件－材料特性テーブルから調整後の要求特性を満たすデータセットを抽出する。ステップＳ５４において、設計条件調整部３８は抽出したデータセットを用いることで、例えば図１５の出力画面１１１４をユーザ端末１２に表示させて、調整後の要求特性の範囲を満たす設計条件の範囲と予測した特性値の範囲とをユーザに確認させる。
　なお、要求特性の範囲を調整するユーザ操作を受け付けなければ、設計条件調整部３８はステップＳ５２及びＳ５４の処理をスキップする。ステップＳ５６において、設計条件調整部３８は画面表示を終了するユーザ操作を受け付けたか否かを判定する。画面表示を終了するユーザ操作を受け付けていなければ、設計条件調整部３８はステップＳ４４の処理に戻る。また、画面表示を終了するユーザ操作を受け付けていれば、設計条件調整部３８は図２２に示した情報表示処理を終了する。
　図２１及び図２２に示した処理によれば、学習済みモデルにより予測した設計対象材料の特性値と、設計対象材料の要求特性と、に基づいて、設計対象材料の要求特性を満たす範囲に設計条件を絞り込むことができるだけでなく、ユーザ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。
　図２１及び図２２に示した処理では、絞り込んだ６０６１合金の設計条件の範囲を選択するか否かのユーザ操作や、６０６１合金の設計条件の範囲を絞り込むために要求特性の範囲を調整するユーザ操作など、が含まれている。例えば本実施形態に係る材料設計支援システム１では、図２３に示すように、絞り込んだ６０６１合金の設計条件の範囲を選択するか否かのユーザ操作や、６０６１合金の設計条件の範囲を絞り込むために要求特性の範囲を調整するユーザ操作など、を省略し、自動化した実施形態とすることもできる。
　図２３は、本実施形態に係る材料設計支援システムの設計条件－材料特性テーブルを利用した設計条件の絞り込みの処理の一例のフローチャートである。
　ステップＳ１００において、設計条件設定部３０は、例えば図６に示したような入力画面１０１２をユーザ端末１２に表示させて、ユーザに設計対象材料である６０６１合金の設計条件の範囲を設定させる。
　ステップＳ１０２において、要求特性設定部３２は、例えば図８に示すような入力画面１０１４をユーザ端末１２に表示させて、ユーザに設計対象材料である６０６１合金の要求特性の範囲を設定させる。また、ステップＳ１０４において、要求特性設定部３２は設計目標をユーザに設定させる。設計目標は、例えば「引張強度を最大化」など、予測した特性値を用いて判断できる内容となる。
　ステップＳ１０６において、網羅予測点生成部３４は設計条件設定部３０がユーザから設定を受け付けた６０６１合金の設計条件の範囲内で１００００点などの複数の網羅予測点を生成する。ステップＳ１０８において、予測部３６は網羅予測点生成部３４が生成した複数の網羅予測点を学習済みモデルに入力して、複数の網羅予測点それぞれの特性値を予測する。設計条件－材料特性テーブル記憶部５２は網羅予測点と、その網羅予測点を学習済みモデルに入力して予測した特性値と、を対応付けたデータセットを生成して設計条件－材料特性テーブルに記憶する。
　ステップＳ１１０において、設計条件調整部３８は、設計条件－材料特性テーブルから要求特性を満たすデータセットを抽出する。設計条件調整部３８は、抽出したデータセットを用いることで、６０６１合金の要求特性の範囲を満たす設計条件の範囲と予測した特性値の範囲とを解析できる。
　ステップＳ１１２において、設計条件調整部３８はステップＳ１０４において設定された「引張強度を最大化」などの設計目標が達成されたか否かを判定する。設計目標が達成されていなければ、設計条件調整部３８はステップＳ１１４の処理に進む。ステップＳ１１４において、本実施形態に係る材料設計支援システム１は、要求特性の範囲を満たす範囲に絞り込んだ設計条件の範囲内から複数の網羅予測点を再生成し、ステップＳ１０８の処理に戻る。さらに、設計目標が例えば「引張強度を最大化」であるときには、引張強度が上位にあるデータ（上位２．５％のデータなど）を抽出し、その設計条件の範囲内から複数の網羅予測点を再生成するステップを加えても良い。
　このように、本実施形態に係る材料設計支援システム１は、ステップＳ１０４において設定された「引張強度を最大化」などの設計目標が達成されるまで、設計目標を要求特性の範囲を満たす設計条件の範囲に絞り込みながら、ステップＳ１０８～Ｓ１１４の処理を繰り返す。設計目標が達成されていれば、本実施形態に係る材料設計支援システム１は、図２３のフローチャートの処理を終了する。
　図２３に示した処理によれば、設計対象材料の要求特性と、学習済みモデルにより予測した設計対象材料の特性値と、に基づいて、設計対象材料の要求特性を満たす範囲に設計条件を絞り込む処理を自動化できる。
　［他の実施形態］
　本実施形態に係る材料設計支援装置１０が実行した材料の設計条件の最適化を支援する処理の結果は、例えばアルミニウム合金などの設計対象材料を生成する製造装置への入力情報として利用してもよい。本実施形態に係る材料設計支援装置１０の処理の結果は製造装置へ入力されることにより、要求特性を満たす範囲の設計対象材料を生成するように製造装置の技術的パラメータを決定し、製造プロセスを制御できる。
　また、本実施形態では、網羅予測点生成部３４が設定された設計対象材料の設計条件の範囲内で複数の網羅予測点を１組、生成する例を示したが、複数の組を生成し、要求特性を最も満たす組を選択して利用するようにしてもよい。
　以上、本実施形態に係る材料設計支援システム１によれば、設計対象材料の設計条件の効率的な最適化を支援する材料設計支援装置、材料設計支援方法、及びプログラムを提供できる。
　以上、本実施形態について説明したが、特許請求の範囲の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形態や詳細の多様な変更が可能なことが理解されるであろう。
　以上、本発明を実施例に基づいて説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載の範囲内で様々な変形が可能である。本願は、日本特許庁に２０２１年７月２１日に出願された基礎出願２０２１―１２０２６１号の優先権を主張するものであり、その全内容を参照によりここに援用する。
　１　　材料設計支援システム
　１０　　材料設計支援装置
　１２　　ユーザ端末
　１８　　通信ネットワーク
　２０　　情報表示部
　２２　　操作受付部
　２４　　要求送信部
　２６　　応答受信部
　３０　　設計条件設定部
　３２　　要求特性設定部
　３４　　網羅予測点生成部
　３６　　予測部
　３８　　設計条件調整部
　４０　　要求応答制御部
　５０　　学習済みモデル記憶部
　５２　　設計条件－材料特性テーブル記憶部
　５０２　　表示装置

Claims (7)

  1. 　材料の設計条件の最適化を支援する材料設計支援装置であって、
    　前記材料の設計条件の範囲を設定する設計条件設定部と、
    　前記材料の要求特性の範囲を設定する要求特性設定部と、
    　前記設計条件の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、
    　前記材料の設計条件と前記材料の特性値との対応関係を学習した学習済みモデルに前記複数の網羅予測点を入力して前記材料の特性値を予測する予測部と、
    　予測した前記複数の網羅予測点ごとの前記材料の特性値及び前記材料の要求特性の範囲に基づき、次に前記複数の網羅予測点を生成する前記材料の設計条件の範囲を調整する設計条件調整部と、
    を有する材料設計支援装置。
  2. 　前記設計条件調整部は、予測した前記複数の網羅予測点ごとの前記材料の特性値から前記材料の要求特性の範囲を満たす前記材料の設計条件の範囲を抽出し、抽出した前記材料の設計条件の範囲に基づき、次に前記複数の網羅予測点を生成する前記材料の設計条件の範囲を絞り込むこと
    を特徴とする請求項１記載の材料設計支援装置。
  3. 　前記材料の要求特性の範囲を満たす前記複数の網羅予測点に対応する前記材料の設計条件の範囲と、前記材料の要求特性の範囲を満たす前記複数の網羅予測点の予測した前記材料の特性値の範囲とを表示する情報表示部、を更に有し、
    　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前記材料の要求特性の範囲を変更するユーザ操作に応じて、前記材料の設計条件の範囲を変更すること
    を特徴とする請求項１又は２記載の材料設計支援装置。
  4. 　前記設計条件調整部は、予測した前記複数の網羅予測点ごとの前記材料の特性値の範囲が設計目標を達成するまで、次に前記複数の網羅予測点を生成する前記材料の設計条件の範囲を調整する処理を繰り返し、
    　前記網羅予測点生成部は、前記設計条件調整部により調整された前記材料の設計条件の範囲内で複数の網羅予測点を再生成し、
    　前記予測部は、再生成された前記複数の網羅予測点を前記学習済みモデルに入力して前記材料の特性値を再予測すること
    を特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の材料設計支援装置。
  5. 　前記材料の設計条件は、前記材料の組成及び製造条件を含むこと
    を特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載の材料設計支援装置。
  6. 　コンピュータが、材料の設計条件の最適化を支援する材料設計支援方法であって、
    　前記材料の設計条件の範囲を設定するステップと、
    　前記材料の要求特性の範囲を設定するステップと、
    　前記設計条件の範囲内で複数の網羅予測点を生成するステップと、
    　前記材料の設計条件と前記材料の特性値との対応関係を学習した学習済みモデルに前記複数の網羅予測点を入力して前記材料の特性値を予測するステップと、
    　予測した前記複数の網羅予測点ごとの前記材料の特性値及び前記材料の要求特性の範囲に基づき、次に前記複数の網羅予測点を生成する前記材料の設計条件の範囲を調整するステップと、
    を有する材料設計支援方法。
  7. 　材料の設計条件の最適化を支援するコンピュータを、
    　前記材料の設計条件の範囲を設定する設計条件設定部、
    　前記材料の要求特性の範囲を設定する要求特性設定部、
    　前記設計条件の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、
    　前記材料の設計条件と前記材料の特性値との対応関係を学習した学習済みモデルに前記複数の網羅予測点を入力して前記材料の特性値を予測する予測部、
    　予測した前記複数の網羅予測点ごとの前記材料の特性値及び前記材料の要求特性の範囲に基づき、次に前記複数の網羅予測点を生成する前記材料の設計条件の範囲を調整する設計条件調整部、
    として機能させるためのプログラム。
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