46～60 件を表示 ／ 全 125 件
『Materials Studio』はバッテリー特性計算ができます【事例紹介】 論文事例を紹介いたします
ホーリーグラファイト内におけるイオンの拡散エネルギーをプロファイルすることで、 ホーリー構造の効果に対しての議論をMaterials Studioを用いて行っております ◇グラファイトアノードへの改善処理に伴う効果を確認できます 【製品特長】 ■「マテリアルズインフォマティクス(MI)」にも最適 ■材料開発を効率化するシュミレーションソフト ■より効率よく、より簡単に、新規材料開発に役立ちます ※詳しくはお気軽にお問い合わせ下さい
予兆保全及び設備管理業務の効果測定、品質改善を検討するお客様へお勧めの技術提案！ 大規模データや機械学習も活用！！
予兆保全を行うにあたり必ず問題となる閾値の検討や、予兆保全を検討、実施していく上でどのような指標を元にすれば良いかを弊社の導入実績、経験から説明した資料となります。 また、設備保全と併せて検討を頂く上で近年多くお問い合わせを頂く品質関連との因果関係分析にも焦点を当てて説明をしております。 IoTや予兆保全のシステム構築を行う際には最初から100点満点のシステムを導入するのではなく60点、70点程度の完成度から徐々にシステムの改善を行い、目指す姿へと変えていく事が必要です。 本資料ではそのエッセンスの一部を紹介しております。
「マテリアルズインフォマティクス」に有効な材料開発シミュレーションソフトウェア 『Materials Studio』
ツールを活用し連携する事により、より効率よく、より簡単に、 新規材料開発に役立ちます。 ■「マテリアルズインフォマティクス」にも最適 量子力学、古典力学、メソスケール、統計、分析/結晶化ツールを備えた 次世代材料開発向け分子モデリング/シミュレーションツール群です。 【特長】 ■材料開発を効率化するシュミレーションソフト 業界分野を問わず、研究、開発、設計、製造に従事される方にご利用いただけます ■さまざまなタイプの材料に対応 ■一つのGUI画面上で、結晶構造の作成、計算条件設定、計算結果表示の 全てを行うことが可能 【事例】 トライボケミカル(潤滑)反応 CFRP(炭素系素材)などの解析 結晶成長や薄膜形成、燃料電池、潤滑剤 触媒、ポリマー、混合物、金属や合金、電池や燃料電池など ※詳しくはお気軽にお問い合わせ下さい。 株式会社ウェーブフロント 営業部 MAIL: sales@wavefront.co.jp URL: http://www.wavefront.co.jp/
『Materials Studio』でのクマリンの光学特性計算シュミレーション事例紹介
『Materials Studio』を活用した【事例紹介】 ◇クマリン分子は桜の葉に代表される植物由来の芳香成分の一種です。 加えて、クマリン分子は光学的に活性であることも知られています。 モジュールの1つ「DMOL3」を活用する事により このような場合に光学特性を知る役に立ちます。 本事例では、クマリン分子の光学特性を真空中と水溶媒中それぞれにおいてシュミレートしました。 また、溶媒の考慮はCOSMO溶媒モデルを用いています。 【特長】 ■「マテリアルズインフォマティクス」にも最適 ■材料開発を効率化するシュミレーションソフト 業界分野を問わず、研究、開発、設計、製造に従事される方にご利用いただけます ■より効率よく、より簡単に、新規材料開発に役立ちます。 ■さまざまなタイプの材料に対応 ■一つのGUI画面上で、結晶構造の作成、計算条件設定、計算結果表示の 全てを行うことが可能 ※詳しくはお気軽にお問い合わせ下さい。 株式会社ウェーブフロント 営業部 MAIL: sales@wavefront.co.jp
【事例】Materials Studio 機械学習を有機分子に適用 マテリアル・インフォマティクスを有機分子の物性予測適用事例
◇Materials Studio マテリアル・インフォマティクス(MI)を有機分子の物性予測へ適用した事例 ・「Materials Studio」「Pipeline Pilot」ツールを活用して 有機分子の脂溶性と水溶性を推定する事例を紹介しましす。 【製品特長】 ■「マテリアルズインフォマティクス」にも最適 ■材料開発を効率化するシュミレーションソフト 業界分野を問わず、研究、開発、設計、製造に従事される方にご利用いただけます ■より効率よく、より簡単に、新規材料開発に役立ちます。 ■さまざまなタイプの材料に対応 ■一つのGUI画面上で、結晶構造の作成、計算条件設定、計算結果表示の 全てを行うことが可能 ※詳しくはお気軽にお問い合わせ下さい。 株式会社ウェーブフロント 営業部 MAIL: sales@wavefront.co.jp
『Materials Studio』はバッテリー特性計算ができます【事例紹介】 論文事例を紹介いたします
本論文では、V2O5(1 0 0)表面などに 水分子が吸着した場合の挙動解析をMaterialsStudioを使用することで行っております ◇2D層の表面上の官能基と状態密度、吸着性の関係性解析などが可能です。 【製品特長】 ■「マテリアルズインフォマティクス(MI)」にも最適 ■材料開発を効率化するシュミレーションソフト ■より効率よく、より簡単に、新規材料開発に役立ちます ※詳しくはお気軽にお問い合わせ下さい
『Materials Studio』での「高分子/金属表面」の相互作用事例紹介
『Materials Studio』を活用した【事例紹介】 ◇高分子における界面の相互作用は、幅広い分野の製品において重要です 例えば、接着剤、コーティング、複合材料、フィルム、潤滑剤、塗料、印刷インクなどがあります 界面における性質はこれらの分野において、研究者の興味の対象となっています もジュールの1つである「Forcite Plus」を活用し界面の構造等を知る役に立ちます 本事例では、アルミナ（Al2O3）とポリパラニトロスチレンの相互作用をシュミレートしました 【特長】 ■「マテリアルズインフォマティクス」にも最適 ■材料開発を効率化するシュミレーションソフト 業界分野を問わず、研究、開発、設計、製造に従事される方にご利用いただけます ■より効率よく、より簡単に、新規材料開発に役立ちます。 ■さまざまなタイプの材料に対応 ■一つのGUI画面上で、結晶構造の作成、計算条件設定、計算結果表示の 全てを行うことが可能 ※詳しくはお気軽にお問い合わせ下さい。 株式会社ウェーブフロント 営業部 MAIL: sales@wavefront.co.jp
『Materials Studio』での水溶媒中の金ナノ粒子の凝集 事例紹介
『Materials Studio』を活用した【事例紹介】 ◇ナノサイズの金属粒子である金属ナノ粒子が、特異な性質のために注目を集めています その典型例が表面プラズモン共鳴です。ステンドグラス等の鮮やかな色調のもとになっています 一方、この特徴はナノサイズのみの特徴であるため、粒子の凝集を防ぐ必要があります Materials StudioのモジュールであるForcite Plusは、このような場合に粒子の挙動を観察する助けになります。 【製品特長】 ■「マテリアルズインフォマティクス」にも最適 ■材料開発を効率化するシュミレーションソフト 業界分野を問わず、研究、開発、設計、製造に従事される方にご利用いただけます ■より効率よく、より簡単に、新規材料開発に役立ちます。 ■さまざまなタイプの材料に対応 ■一つのGUI画面上で、結晶構造の作成、計算条件設定、計算結果表示の 全てを行うことが可能 ※詳しくはお気軽にお問い合わせ下さい。 株式会社ウェーブフロント 営業部 MAIL: sales@wavefront.co.jp
『Materials Studio』はバッテリー特性計算ができます【事例紹介】 充電/放電における電極膨張事例をご案内します
◇充電 / 放電 における電極膨張事例紹介 ・こちらは、電極の体積を計算、プロットし、活物質の変化を見ています ・アノードは、Liインターカレーションによるグラファイト層間結合が弱まり、体積増加につながっていると思われる ・カソードでは、Liイオン減少とともに、体積は増加します 【製品特長】 ■「マテリアルズインフォマティクス」にも最適 ■材料開発を効率化するシュミレーションソフト 業界分野を問わず、研究、開発、設計、製造に従事される方にご利用いただけます ■より効率よく、より簡単に、新規材料開発に役立ちます。 ■さまざまなタイプの材料に対応 ■一つのGUI画面上で、結晶構造の作成、計算条件設定、計算結果表示の 全てを行うことが可能 ※詳しくはお気軽にお問い合わせ下さい。 株式会社ウェーブフロント 営業部 MAIL: sales@wavefront.co.jp
【事例】Materials Studio 半導体デバイス Y添加剤ZnO単一層の特性 を紹介します。
◇Materials Studio 半導体デバイス Y添加剤ZnO単一層の特性 事例紹介 ・半導体ベースの技術として、トランジスタやダイオードなどの半導体素子に加えて、光触媒への用途も注目されています。 ・半導体ベース光触媒にて 「Materials Studio」を活用した事例を紹介いたします。 【製品特長】 ■「マテリアルズインフォマティクス」にも最適 ■材料開発を効率化するシュミレーションソフト 業界分野を問わず、研究、開発、設計、製造に従事される方にご利用いただけます ■より効率よく、より簡単に、新規材料開発に役立ちます。 ■さまざまなタイプの材料に対応 ■一つのGUI画面上で、結晶構造の作成、計算条件設定、計算結果表示の 全てを行うことが可能 ※詳しくはお気軽にお問い合わせ下さい。 株式会社ウェーブフロント 営業部 MAIL: sales@wavefront.co.jp
『Materials Studio』は半導体材料開発にも役立ちます 【事例】半導体GaAsのバンドギャップ計算 をご案内します
◇半導体GaAsのバンドギャップ計算事例紹介 ・半導体であるGaAsはトランジスタなどに使用され、電子移動度が高い特徴があります ・また、価電子帯と伝導帯の間のエネルギー準位をバンドギャップと呼ばれています ・バンドギャップを調べることで、電気伝導率や変換効率などの特性がわかります ・量子力学計算を用いると、材料として注目されている半導体の調査も可能です 【製品特長】 ■「マテリアルズインフォマティクス」にも最適 ■材料開発を効率化するシュミレーションソフト 業界分野を問わず、研究、開発、設計、製造に従事される方にご利用いただけます ■より効率よく、より簡単に、新規材料開発に役立ちます。 ■さまざまなタイプの材料に対応 ■一つのGUI画面上で、結晶構造の作成、計算条件設定、計算結果表示の 全てを行うことが可能 ※詳しくはお気軽にお問い合わせ下さい。 株式会社ウェーブフロント 営業部 MAIL: sales@wavefront.co.jp
『Materials Studio』での電解液内の金属イオンの凝集事例紹介
『Materials Studio』はバッテリー特性計算ができます【事例紹介】 ◇電解液内の金属イオンの凝集事例紹介 ・LiPF6/PC系電解液の凝集を調査するため、RDFの計算を行った ・RDFから、溶媒和シェルの大きさを調べることが出来る ・また、このモデルを使用してのイオン拡散係数や電荷輸送特性も計算できます 【製品特長】 ■「マテリアルズインフォマティクス」にも最適 ■材料開発を効率化するシュミレーションソフト 業界分野を問わず、研究、開発、設計、製造に従事される方にご利用いただけます ■より効率よく、より簡単に、新規材料開発に役立ちます。 ■さまざまなタイプの材料に対応 ■一つのGUI画面上で、結晶構造の作成、計算条件設定、計算結果表示の 全てを行うことが可能 ※詳しくはお気軽にお問い合わせ下さい。 株式会社ウェーブフロント 営業部 MAIL: sales@wavefront.co.jp
【事例】LST/QSTを使用した遷移状態探索をご案内します
◇LST/QSTを使用した遷移状態探索 事例紹介 ・化学反応のポテンシャルエネルギー面を探索するには、反応プロセスの各ステップに対する構造的エネルギー的運動的などの情報が必要です。 ・それらの情報の中で、特に遷移状態を見つけることは重要となっております。 ・本事例ではMaterials Studioにて、遷移状態探索の手法としてよく知られているLSTとQSTを使用することで解析をしております。 【製品特長】 ■「マテリアルズインフォマティクス」にも最適 ■材料開発を効率化するシュミレーションソフト 業界分野を問わず、研究、開発、設計、製造に従事される方にご利用いただけます ■より効率よく、より簡単に、新規材料開発に役立ちます。 ■さまざまなタイプの材料に対応 ■一つのGUI画面上で、結晶構造の作成、計算条件設定、計算結果表示の 全てを行うことが可能 ※詳しくはお気軽にお問い合わせ下さい。 株式会社ウェーブフロント 営業部 MAIL: sales@wavefront.co.jp
画面上で深層学習の予測モデル、サロゲートモデルが構築可能！多目的最適化にも対応
『Neural Designer』は、データサイエンスと機械学習のための プログラミング不要のアプリです。 AI(深層学習)による予測モデル、サロゲートモデルを簡単に 構築することが可能。対応している予測モデルとしては近似モデル、 分類モデル、時系列予測モデルの3つがあります。 当製品を使用すれば、一週間程要していたシミュレーションが、 僅か数秒から数分で解が得られるため、計算機を長時間使用する シミュレーションには、非常に有効です。 【特長】 ■プログラミング不要でGUIでの設定のみで深層学習による 予測モデルの構築が可能 ■目的とする変数と各設計変数の関係式をy=f(x)の式で表現 ■作成されたモデルはCやPython形式で出力可能 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
『Pipeline Pilot』を利用した機械学習の活用事例を紹介します【事例紹介】
今回は、特性値を予測することで最適な実験条件の傾向を掴むことを目的としました。 <背景> 従来から現代にかけて、どの分野に関わらずより良い特性値をもつ材料を開発することは重要な業務であり、かつ重要な課題でもあります。 また、材料の特性値は様々な要因によって左右されてしまうため材料開発の効率化も求められています。 例えば、材料開発時に使用された素材や反応時間、そして温度、ヒステリシスのような要因によっても左右されるかもしれません。 この条件全てに対して実験計画法を導入し、実際に実験、測定をしたうえで最適な条件を発見することは理想ですが、 それはコスト面や時間的観点から現実的ではありません。 そこで、 いくつかの実験条件（例えば、説明変数X1、X2、X3、X4、、、）とそれぞれの特性値（例えば、目的変数Y1、Y2）を記した少量のデータセットを使用して機械学習を実施いたしました。 今回の事例では、機械学習モデルの作成、予測精度の改善まで実現する事が「簡単に機械学習を行うこと」できました。 ※詳しくはお問い合わせください。
