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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

Digital Transformation of Fiber-Reinforced Plastics Using Multimodal Deep Learning

提供方法: 本サイト上にてダウンロード・閲覧可

形態: PDF

価格: 一般価格(税込)：￥1,100 会員価格(税込)：￥880

文献番号: 20264236

文献・情報種別: 会誌「自動車技術」

Vol.80 No.4

掲載ページ: 82-90(Total 9 p)

発行年月: 2026年 4月

出版社: (公社)自動車技術会

言語: 日本語

書誌事項

カテゴリ	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―
著者	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
著者（英）	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
勤務先	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
抄録	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。
抄録（英）	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. 翻訳

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