畳み込みニューラルネットワークによる静電インクジェット印刷特性予測

• 研究課題/領域番号: 24K17547
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分27010:移動現象および単位操作関連
• 研究機関: 東京理科大学
• 研究代表者: 松川 博亮 東京理科大学, 工学部工業化学科, 講師 (80824846)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2026年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円); 2025年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円); 2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
• キーワード: 静電インクジェット / 畳み込みニューラルネットワーク

研究開始時の研究の概要

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた静電インクジェットの汎用印刷特性予測モデルの構築を次のように進める。1) 電極種、電極位置を変更することで、電場状況を変化させ、その際の印刷特性情報を得、学習データを得る。2) 有限要素法による各実験条件における電場情報を得る。3) 電場情報を入力データ、印刷特性情報を出力データとしてCNNへの学習を行い、予測モデルを構築する。