Digital Transformation of Fiber-Reinforced Plastics Using Multimodal Deep Learning
マルチモーダルAIを活用した繊維強化樹脂成形加工のDX
- Delivery
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- Format
- Price
- Non-members (tax incl.)：￥1,100 Members (tax incl.)：￥880
- Publication code
- 20264236
- Paper/Info type
- Journal of Society of Automotive Engineers of Japan
Vol.80 No.4
- Pages
- 82-90(Total 9 p)
- Date of publication
- Apr 2026
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
Detailed Information
| Category(J) | 2050年に向かう自動車材料の革新 ―軽量化・電動化・循環型社会への挑戦― Translation |
|---|---|
| Author(J) | 1) 大澤 耕, 2) 奥山 倫弘, 3) 荒木 勇介, 4) 髙 友香子, 5) 小島 茂, 6) 成毛 章容, 7) 木村 大輔, 8) 畠 賢治, 9) 室賀 駿 |
| Author(E) | 1) Ko Osawa, 2) Michihiro Okuyama, 3) Yusuke Araki, 4) Yukako Taka, 5) Shigeru Kojima, 6) Akihiro Naruke, 7) Daisuke Kimura, 8) Kenji Hata, 9) Shun Muroga |
| Affiliation(J) | 1) コニカミノルタ, 2) コニカミノルタ, 3) コニカミノルタ, 4) コニカミノルタ, 5) コニカミノルタ, 6) コニカミノルタ, 7) 産業技術総合研究所, 8) 産業技術総合研究所, 9) 産業技術総合研究所 |
| Abstract(J) | 材料化学分野のマルチモーダルAIを繊維強化樹脂成形加工へ応用した事例を紹介する。マルチモーダルAIによる材料混合設計の最適化と、バイオマス由来樹脂を含む成形品の物性予測モデル構築の事例を説明する。本技術は多様な計測データの統合により製造条件設計の効率化と原理解明を可能にし、成形加工のDXを推進する。 Translation |
| Abstract(E) | This report presents examples of applying multimodal AI in the field of materials chemistry to fiber-reinforced plastic molding. It describes case studies on optimizing material blending design and building property prediction models for molded products containing biomass-derived resins. By integrating diverse measurement data, this technology streamlines process condition design, enhances understanding of molding mechanisms, and promotes digital transformation (DX) in injection molding. |
