국가 연구 및 바카라 필승법 연구소 선진 산업 기술 연구소 [Ishimura Kazuhiko] (이하 "AIST"), 기능 재료를위한 컴퓨터 디자인 센터 [연구 센터 디렉터 Asai Mihiro] 및 고급 자재 바카라 필승법 기술 [ADMAT]]의 연관성을 발전시키는 방법을 바카라 필승법하는 방법을 바카라 필승법하는 방법을 바카라 필승법하는 방법을 바카라 필승법했습니다 국립 선진 산업 기술 연구소 (Ishizuka Hiroaki)에서 (이하 "Nedo")
이 방법은 소프트 액추에이터 재료로서 연구 바카라 필승법 경쟁에서 활발한 액정 엘라스토머에 적용되었습니다 분자 구조를 나타내는 수많은 매개 변수와 재료 변형의 시뮬레이션 결과를 데이터베이스 화하고 기계 학습을 사용하여 분석 한 분자 구조 매개 변수를 성공적으로 식별하고 약 1/10으로 좁혔습니다 이것은 매우 짧은 시간 내에 저항 (출력 손실)이없는 큰 변형 (출력 손실)을 표현하는 잠재적 분자 구조의 제안을 허용하며 혁신적인 소프트 액츄에이터 재료의 바카라 필승법 기간을 상당히 단축 할 것으로 예상됩니다 또한,이 방법은 엘라스토머 및 겔과 같은 큰 변형으로 특징 지어지는 다양한 재료에 적용될 것으로 예상 될 수있다
이 방법의 세부 사항은 69 번째 중합체 토론 회의에서 발표 될 예정이며, 폴리머 과학 협회 (Polymer Science Society)가 온라인으로 개최되는 공익 단체 인 Cornograted Association (2020 년 9 월 16 일부터 18 일까지
폴리머와 같은 소프트 재료 사용Actuator(소프트 액추에이터)는 작은 크기, 경량, 조용 및 방수 기능과 같은 다양한 장점이 있으며 전원에는 열, 전기 및 빛이 풍부합니다 또한 근육과 같은 곡선과 섬세한 움직임에 반응 할 수 있기 때문에 삶에 가까운 곳에서 유용 할 것으로 예상되며, 특히 의료 수술을 지원하기 위해 원격 운영을위한 작업 지원 및 전력 지원을 위해 웨어러블 머신에 적용될 것으로 예상됩니다 그러나 지금까지 재료 바카라 필승법 과정에서 엔지니어의 "본능과 경험"을 사용하여 시행 착오가 반복되었으며, 어려움은 엄청난 비용과 시간이 필요하다는 것입니다 이에 대한 솔루션 중 하나는 계산 과학을 기반으로하는 다양한 시뮬레이션 기술의 바카라 필승법입니다 최근 컴퓨터 성능이 개선되고 다양한 소프트웨어 바카라 필승법로 인해 재료 설계 및 검색을위한 실용적인 도구가 될 것으로 예상되는 진화를 보여주었습니다
이 배경에 대한 응답으로, AIST와 ADMAT는 NEDO의 "초고속 재료 바카라 필승법의 초고속 바카라 필승법"(2016-2021)에서 계산, 공정 및 측정의 삼위 일체를 통해 유기 및 중합체 기반 기능성 재료를 공동으로 노력했습니다LCD 엘라스토머의 주요 목표를 바탕으로, 우리는 분자에서 시각적 수준으로의 재료 변형을 관찰 할 수있는 다중 규모의 시뮬레이션을 실현하고 혁신적인 소프트 액츄에이터 재료를 바카라 필승법할 수있는 계산 기술을 구축하는 것을 목표로하는 기본 기술을 연구하고 바카라 필승법하고 있습니다
(1) 연질 액추에이터 재료의 큰 변형에 영향을 미치는 분자 구조를 식별하는 방법을 바카라 필승법했습니다
이 방법은 시뮬레이션을 통해 얻은 분자 구조와 재료 변형 사이의 관계에 중점을 둔 바카라 필승법되었습니다 이것은이 프로젝트에서 바카라 필승법 된 원소 기술 중 하나입니다액정 엘라스토머 거친 분자 역학 시뮬레이터이 경우 폴리머를 사용합니다1 차 구조의 수준에서 설계 될 수 있으며, 액정 엘라스토머 분자 구조의 다양한 패턴을 발현 할 수 있습니다 예를 들어, 이들 각각에 대해 단축 확장 시뮬레이션을 수행함으로써, 미세 재료 변형을 반영하는 응력-변형 곡선을 얻을 수있다 동일한 액정 엘라스토머가 사용 되더라도 분자 구조가 변하면 물질의 변형이 매우 다릅니다 특히, AIST와 ADMAT에 의한 이전의 연구는 액정 엘라스토머의 특징 인 저항이없는 "소프트-탄성"발현의 큰 변형의 존재 또는 부재는 또한 분자 구조의 변화에 의존한다는 것을 밝혀냈다 (도 1)
그림 1 : 메인 사슬 유형 (왼쪽 상단) 및 측면 체인 유형 (왼쪽 하단) 액정 엘라스토머 (LCE) 및 응력-변형 곡선 (오른쪽 상단) 및오리엔테이션-변형 곡선 정도(오른쪽 하단)
*바디 체인 유형 LCE는 충분합니다Mesogenic Group방향 및 소프트-탄성 표현이 확인되었지만 (오른쪽 상단 그림의 색상), mesogenic 그룹은 측쇄 유형에서 충분히 지향되지 않으며 소프트-탄성은 표현되지 않습니다
(2) 머신 러닝 분석은 데이터의 데이터베이스와 재료 변환의 분자 구조를 결정하는 수많은 매개 변수에 의해 수행됩니다
11153_11306Data Descriptor로 취급, 이들은 Mesogenic 그룹 방향의 온도 의존성 및 응력-변형 곡선의 온도 의존성과 같은 재료 변형을 초래합니다응답 변수로 예측 될 수 있다고 가정하여 수행되었습니다 결과는 변형 전 재료의 특성을 나타내는 메소 생성 그룹 방향의 온도 의존성이 매우 높은 정확도로 회귀 될 수 있음을 보여 주었다 (도 2)
그림 2 : Mesogenic Group 오리엔테이션 (왼쪽)의 온도 의존성을 나타내는 곡선, 각 곡선 및 기계 학습 예측 값 (중간)에 대한 데이터베이스 등록 값 간의 상관 관계 및 예측 값 (오른쪽)을 계산할 때 설계 매개 변수의 중요성 순위
*기계 학습을 사용하여 높은 정확도로 각 곡선을 예측할 수 있으며 예측에 중요한 역할을 한 설계 매개 변수 (오른쪽 테이블에서 순위가 순위)를 식별 할 수 있음을 알 수 있습니다
특히, 4 개의 설명자, 4 개의 설명자, 메인 사슬의 LJ) 입자 수, 측쇄의 LJ 입자의 수, 가교도의 길이, 그리고 각각의 물리적, 29%, 12%, 12%, 12%, 12%, 12%, 12%, 12%, 12%, 15%, 12%, 12%, 12%, 12%, 12%, 재산 또한 응력-변형 곡선의 회귀 분석은 높은 정확도로 수행 될 수 있으며, 4 개의 서술자, 연장 전, 중합체 체인 밀도, 가교 밀도 및 Mesogen 그룹 간의 간격 전 Mesogen 그룹의 방향 방향은 각각 26%, 18%, 17%및 9%의 기여율을 갖는 물리적 특성을 결정하는 것으로 나타났습니다 (그림 3)
그림 3 응력-변형 곡선 (왼쪽), 각 곡선에 대한 데이터베이스 등록 값과 기계 학습 예측 값 (중간)의 상관 관계 및 예측 값을 계산할 때 설계 매개 변수의 중요성 순위
*Mesogenic 그룹 방향의 온도 의존성과 마찬가지로, 각 곡선은 기계 학습을 사용하여 높은 정확도로 예측할 수 있습니다 또한 예측에 중요한 역할을 한 설계 매개 변수 (오른쪽 테이블에서 순위)를 식별 할 수 있습니다
디자인 변수 매개 변수 인 "Mesogen Groups 간의 간격"은이 두 개의 독립적 인 기계 학습에서 일반적으로 강조되는 "Mesogen Groups 간의 간격"은 온도 변화로 인한 Mesogen 그룹의 방향과 불명확 한 확장 시뮬레이션으로 인한 스트레스 및 변형의 변화에 영향을 미칩니다 이는 Mesogen 그룹 사이의 간격이 액정 엘라스토머의 큰 변형에 큰 영향을 미치는 설계 매개 변수임을 의미합니다 실제 액추에이터 재료 바카라 필승법의 경우, 분자 설계에서 메소 생성 그룹 사이의 간격에 초점을 맞추기 위해 이해하기 쉬운 지침을 제공 할 수 있습니다 이는 중요한 단서입니다
이 프로젝트에서, 데이터베이스를 확장하고 실제 재료의 분자 구조를위한보다 고급 설계 지침을 제공하기 위해 데이터베이스를 확장하고 기술을 바카라 필승법함으로써, 우리는 혁신적인 소프트 액추에이터 바카라 필승법을위한 고속 재료 선택 기술을 구축 할 것이며, 우리는 또한 우리가 바카라 필승법 한 방법을 다양한 범위의 방법으로 적용하여 국내 산업의 재료 바카라 필승법에 기여할 것입니다