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はり・トラス・ラーメンの骨組構造解析に！初心者でも使いやすい用途に合わせた3製品をラインアップ
『CADTOOL フレーム構造解析12』は、機能別に分類した技術計算ソフトウェアです。 平面の構造物計算に特化した導入しやすいパッケージ 「フレーム構造解析12 2D」は、はり・トラス・ラーメンなどの 実際の構造にあわせて、支持条件や荷重条件、部材の設定を行い、 応力解析を行うことが出来ます。 この他に、3次元の骨組み構造物計算ができるスタンダードパッケージ 「フレーム構造解析12 3D」と、振動問題まで検討できるパッケージ 「フレーム構造解析12 3D動解析」をご用意しております。 【特長】 ■初心者でも使いやすい ■低価格から使える ■用途に合わせた3製品 ■はり・トラス・ラーメンの骨組構造解析 ※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。
Eonix社CEOによる、次世代リチウムイオン電池開発に導入した革新的な材料検索事例を紹介します。
Eonix社は、家電、グリッドストレージ、電気自動車をターゲットとしたエネルギー貯蔵技術のための次世代材料の迅速な設計に焦点を当てたスタートアップ企業です。 CEOであるDon DeRosa, Ph.Dは、ハイスループットなスクリーニングと物理ベースのモデリングを組み合わせることで、より優れたバッテリーを構築するための材料探索をどのように変革できるかを説明しています。
無機個体やポリマーなどにおけるケーススタディ！コストと時間効率の良い方法で、新しい化合物を設計
高品質の物理ベースのシミュレーションと機械学習アプローチは、 新規材料の研究を加速し、市場投入までの時間を短縮します。 ワークフローによって、代表的な機械学習の手法(部分的最小二乗回帰(PLS)法、重回帰分析(MLR)、主成分回帰(PCR)、カーネルPLS法)と、記述子とフィンガープリントの組み合わせで数百以上の予測モデルを自動作成し、その中から高い予測性能をもつモデルを選択することが可能(AutoQSAR)。 数千個以上のデータを持つデータセットに対しては、AutoQSAR同様に、ワークフローによってディープラーニング（深層学習）を用いた予測モデルを自動作成することが可能（DeepAutoQSAR, DeepChem/AutoQSAR）。 幅広い材料（ポリマー、分子、固体）の特性を表現するため、それぞれの系のためにカスタマイズされた効果的な記述子を使用可能。
