GeoDict ユーザー会2019

2019.10.31（木） 開催終了

当社の燃料用フィルターは多層化した不織布により、ダストを分散捕捉することで長寿命、高効率を実現している。
従来の製品開発は、過去の経験を基にしたトライ＆エラーにより行っていた。
しかし、この方法ではサンプル製作と評価試験に、コストと時間が多くかかる。
また、多層フィルターにおける不織布の組み合わせは膨大にある為、最適解を導くのは困難である。
GeoDict®導入の最終目的は、解析技術と機械学習を組み合わせ、低コスト短期間で最適な濾材構成を提案できる開発プロセスを構築することである。
本報告では、その第一歩として、解析における各種パラメーター調整について検証を行い、評価試験を解析で再現することに成功した。

リチウムイオン電池（LIB）の電極のメゾスケール構造（um~）は電池性能に影響する。そこで著者らは、メゾスケール構造を考慮した充放電解析モデルを活用し、電池性能評価に取り組んできた。
一方、近年では人工ニューラルネットワーク（ANN）など、機械学習を利用して新たな知見を得る研究が盛んであり、電極性能予測にも応用されてきている。
本講演ではLiイオン拡散シミュレーションと機械学習手法を組み合わせて、メゾスケール構造の最適化を探索した事例を紹介する。