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(8/1)低損失・高効率化を実現する 磁性材料の選定と最適活用技術

48,600円(税込)
 モータ、変圧器等の電気機器の低損失化による高効率化を図るため、電磁鋼板を中心とする磁性材料の評価、分析による有効・活用技術について解説する。この技術の基本はベクトル磁気特性であるがこれは従来の考え方を見直し、再構築したものである。そのため、これまでの考え方の問題点について、明らかにし、その解決方法について検討する。電気機器の低損失・高効率化は単純に材料の入れ替えで果たせない。高機能電気機器を産み出すには高機能磁性材料をどのように選択し、使いこなすかが重要である。
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(8/7)スマートテキスタイルの要素技術と 国内外の最新動向・今後の展望

48,600円(税込)
 第4次産業革命に入り、世の中はAI、ロボット、IoT、クラウドなどのキーワードに代表されるように益々便利な世の中へとシフトして行きます。繊維産業も大きくその形態を変え、「賢い繊維」(スマートテキスタイル)製品の開発とモノづくりへの展開が加速されだしました。日本では欧米に遅れてスマートテキスタイルの研究が着手されましたが、2015年から始まったウェアラブルEXPOの影響もあり、この4年間で日本のスマートテキスタイル開発も大きな進展を遂げてきました。電気・電子材料を衣類に装着したいわゆるe-テキスタイルが主となりますが、日本では特に要素開発が進みました。一方、ヨーロッパ、アメリカではモノづくりが先行し、色々なスマートテキスタイルが実際に広く展開しています。
 本講演ではスマートテキスタイルの定義から欧米の取り組みの歴史、スマートテキスタイル製造のための要素技術、世界の最先端のスマートテキスタイル産業の現状を紹介します。
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(8/8)革新的テーマ・アイデアを 『継続的』に創出する 『体系的・組織的』な仕組みづくり

48,600円(税込)
 今、新興国の企業は日本企業の経営や技術を徹底して研究し、それまでリードしてきた日本企業を追い上げ、既に少なからぬ分野で日本企業を凌駕する状況が生まれています。日本企業が、欧米企業はもとより、このようなますます厳しくなる新興国の企業との競争に勝つためには、研究開発においても同じ土俵で研究開発を競うのではなく、競合企業に先んじて革新的なテーマを継続的に創出し取り組むことが極めて重要になってきています。なぜなら、5社が同じテーマに取り組んでいたら、一位になれる確率は平均で20%に過ぎないからです。
 しかし、革新的なテーマを継続的に創出するためには、多くの企業でこれまで行ってきたような、取引先からの依頼への対応や研究者個人に依存したテーマ選択、小手先のアイデア発想法だけでは不十分です。今、革新的テーマを継続的に創出するために求められているのは、そのための体系的な組織的仕組みです。
 本セミナーではこの『体系的な組織的仕組み』をテーマに議論を行います。既に先進的な企業においては、このような取り組みが行われています。また、このような考え方をもとに、実際の企業の事例をあげながら『体系的な仕組み』について議論していきます。
 セミナーの最後では、アイデア創出演習を「鉄道車両」を例に行っていただきます。
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(8/10)<新しいタイプのフェノール樹脂> ポリベンゾオキサジンの基礎・分子設計と 耐熱性・強靭化・柔軟性の向上

48,600円(税込)
 ポリベンゾオキサジンは、環状モノマーの開環重合で得られる新しいタイプのフェノール樹脂として注目されている。
 ポリベンゾオキサジンは、従来のフェノール樹脂の特性に加え、そのユニークな分子構造に起因し、優れた寸法安定性、低吸水性、低表面自由エネルギーなど多くの特徴を有する。また、多様な原料が入手できるため、分子設計の自由度が高い。同様に、ポリマーアロイ、共重合、有機―無機ハイブリッドなど、ポリベンゾオキサジンの変性の方法も多様であり、ガラス転移温度は容易に300℃を超え、強靭で柔軟なフィルムも作製できる。
 本講座では、ポリベンゾオキサジンの基礎から、耐熱性・強靭化・柔軟性の向上に向けた多様な分子設計・材料設計を紹介し、ポリベンゾオキサジンの豊かな可能性と残された課題について述べる。
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(8/10)進歩性の意味、本当に理解できていますか?

43,200円(税込)
 進歩性ってご存知ですか? 技術者・研究者の皆さんは、「もちろん。この発明が世の中の技術よりどんなに進歩しているかですよね」と、お答えになると思います。しかし、この答えは×なのです。これが、"法律用語"の落とし穴です。
 特許要件である"進歩性"は"法律用語"です。私たちが普段使っている言葉とは意味がまったく異なります。ですから、日々の技術者・研究者とベテラン知財部員(特許庁の審査官、審判官の立場で"読む技術"を持っている)が特許に関する会話をすると、(技術者・研究者の方は気が付いていないのかもしれせんが)話がすれ違ってしまいます。
 本講座では「知ってるつもりシリーズ」第2弾として、"進歩性"の本当の意味と特許庁の審査官、審判官の立場から特許を読む・考える技術を伝授します。
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(8/22)金属への化成処理・各種化成皮膜の析出機構とその機能

43,200円(税込)
 化成処理とは酸性水溶液中で金属素材をエッチング(酸化)し、これに付随して起こる還元反応により皮膜が素材上に析出させる処理方法です。よって金属素材表面に酸化物層が存在していても、エッチングしながら(酸化膜を除去しながら)皮膜が析出するため、概して高い皮膜密着性が得られます。
 本講座ではリン酸亜鉛処理をはじめとする種々のリン酸塩処理を中心に、化成処理における皮膜析出反応機構および析出皮膜の皮膜特性について解説します。
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(8/22)シランカップリング剤の 効果的活用のための総合知識と勘どころ

48,600円(税込)
 シランカップリング剤は、有機材料と無機材料間に新たな界面層を形成させ、両成分の相溶性や接着性を高めたり、無機材料の分散性を向上させる効果があることから、多種多様な分野で幅広く使用されている。
また近年、新規機能材料として盛んに研究されている有機-無機複合(ハイブリッド)材料の開発において、シランカップリング剤は複合化に重要な役割を果たしている。
 ここでは、シランカップリング剤の種類、機能、作用機構、効果的な使用法、処理効果、表面分析・解析法や応用などシランカップリング剤の基礎から応用について概説する。また、ナノ粒子、機能性材料や有機‐無機ハイブリッド材料の基礎(材料設計、調製法、構造解析、物性評価など)への応用まで分かりやすく解説する。
 企業で金属・無機材料の表面処理、密着・接着性改良や新規なハイブリッド材料開発を行っている研究者・技術者に、実務に応用できる基礎から応用に至る知識習得に最適です。
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(8/23)溶解度パラメータ(HSP値)活用のための 応用ノウハウ最前線

48,600円(税込)
 J.H.Hildebrandが正則溶液理論の研究において定義した溶解度パラメータ(Solubility Parameter:δ[J/cm3]1/2)は、物質(気体・液体・固体)の凝集エネルギー密度の平方根で示される物質固有の物性値であり、SP値として一般に知られています。現在でも、SP値は、物質-物質間の溶解度、ぬれ性、接着性、溶媒中微粒子の分散性の評価に多用されています。C.M.Hansenは、Hildebrand が提案したSP値の凝集エネルギーの項を、それぞれの物質の分子間に働く相互作用エネルギーの種類によって分割し、SP値を、分散力項(δd)双極子間力項(δp)、水素結合力項(δh)として表し、Hansen溶解度パラメータ(以下:HSP値)として提案しました。
 現在、HSP値は高分子-溶媒間、高分子-高分子間などの相溶性評価、ナノ粒子の溶媒中での凝集・分散性評価、樹脂の溶媒に対する耐性評価など広く用いられています。また、HSP値は、化学製品の製造工程において、溶質に対する最適溶媒の選択や混合溶媒の最適な組み合わせの選定、さらに、最適混合比などにも有効であることが報告されています。近年、Hansenの研究グループは、分子構造が未知である高分子やフラーレン、カーボンブラック、TiO2などの微粒子・ナノ粒子表面のHSP値を実験的に求める新しい手法として、Hansen solubility sphere法(以下Hansen溶解球法)を提案しており、その汎用性の高さから現在多くの研究者から注目されています。
 応用編となる本講演では、分子構造や組成が明らかでない物質のHSP値をHnasen球法により求める応用法や、各種材料・分野におけるHansen溶解球およびHSP値利用の最前線から実際の活用手法を解説します。
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(8/24)バッテリマネジメントとセルバランス技術

48,600円(税込)
 再生エネルギーや電動車両の普及に伴いリチウムイオン二次電池や電気二重層キャパシタ等の蓄電源の利用が急速に拡大している。用途に応じて複数の蓄電セルを直列に接続しバッテリを構成して使用するが、バッテリを長期に渡り安全に使用するためには各セルを適切に管理する必要がある。
 そのためにはバッテリマネジメント技術が必要不可欠であり、その中でも特に重要となるのがセルバランス技術である。蓄電システムでは各セルの固体差に起因してセル電圧にアンバランスが生じるが、これはセルの過充電や過放電のみならず蓄電システム全体としての早期劣化や利用可能エネルギーの低下といった各種の悪影響を及ぼす。このアンバランスを解消するのがセルバランス技術であり、近年では蓄電源の利用拡大に伴い盛んな研究開発が行われている。
 本セミナーではバッテリマネジメントならびにセルバランス技術について解説する。
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(8/27)機械学習による実験計画法

43,200円(税込)
 ビッグデータ時代においては大量のデータから有用な知識を抽出するための機械学習アルゴリズムが重要な役割を果たします.機械学習アルゴリズムの多くは,既にデータが与えられている状況を想定しているものが多く,受動学習と呼ばれています.一方,どのようにデータを取得すれば有用な知識を得ることができるかを考えるアプローチは能動学習(Active Learning)と呼ばれています.能動学習はデータの取得プロセスの最適化を目的としているため,実験計画法(Design of Experiment)の一種とみなすことができます.
 例えば,未知のシステムにおいて応答が最大となる実験条件をみつけたい場合,応答が高いと予測される条件で実験を行うだけでなく,応答が未知で不確実性の高い条件で実験を行うことも必要となります.前者は最適化を目的とする「搾取(exploitation)」と呼ばれ,後者はシステムの推定を目的とする「探索(exploration)」と呼ばれます.能動学習では,確率モデルによって未知のシステムをモデル化しつつ,搾取と探索のバランスを適切に制御する枠組を提供します.
 本講演では,まず,実験計画法の観点から実験パラメータ空間の境界探索のための能動学習を説明します.続いて,未知のシステムの最大化問題を効率的に解くためのベイズ最適化(Bayesian Optimization)と呼ばれる方法を,実例を交えて紹介します.

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