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2023年12月号目次 MATERIALSTAGE
■ 巻頭

□ 次世代モビリティにおける車室内空間
トヨタ紡織(株) 後藤靖浩,山内克仁,坂田大

1.はじめに
2.モビリティを取り巻く環境
3.モビリティを取り巻く環境
4.トヨタ紡織が提案する移動空間コンセプト
5.人を中心とした技術の紹介



■ 特集1

自動車の快適性向上と材料開発

 

□ 車外音規制強化の動きとその対策
群馬大学 松村修二

1.年々厳しくなる車外音規制
2.新たなタイヤ単体騒音規制
3.車外騒音要因と対策

□ 快適車内の実現に向けたセンサ組み込み型カーシートの開発
東京大学 高松誠一

1.はじめに
2.乗員モニタリング用カーシート技術

□ スマートウィンドウ技術による自動車室内の快適性向上
MirasoLab 竹田諭司

1.はじめに
2.快適性に影響を及ぼす因子
3.スマートウィンドウ
4.EVとスマートウィンドウ

□ 鉄担持触媒を用いた車室内用空気清浄法の開発
静岡県立大学 大森果菜,徳村雅弘,牧野正和

1.はじめに
2.緒言
3.実験方法
4.結果および考察



■ 特集2

マテリアルズインフォマティクスによる新材料の創出
 

□ R&D部門における研究・実験データの蓄積方法−実験データ蓄積における適切な項目設定とは−
(株)キャトルアイ・サイエンス 上島豊

1.はじめに
2.R&D部門における研究・実験データ蓄積の実情
3.単純構造で項目間に論理的関係がない項目名で記録すべき
4.実験パラメータ項目は,どのような独立変数系にするかが重要
5.どのような独立変数系にするかが重要と言うが,今まであまり気にしなくとも分析できているが・・・

□ マテリアルズ・インフォマティクスによるエンプラ材料開発
東レ(株) 野村圭一郎,小柳ミ平,向井孝次,増田友秀

1.はじめに
2.繊維強化樹脂のリサイクルにおける繊維長変化の予測
3.赤外分光データを用いた機械学習によるエンプラの劣化予測

□ 機械学習を活用したフローリアクター合成のプロセス最適化,自動化
北海道大学 芦刈洋祐,永木愛一郎

1.はじめに
2.機械学習分野におけるフローリアクター合成の特徴
3.フローリアクターを用いる自動スクリーニング
4.機械学習を活用したフローリアクター合成の最適化
5.フローリアクター合成の自動最適化



■ 特集3

新しい難燃剤,難燃材料の開発事例
 

□ 高分子材料の主要難燃剤による難燃メカニズム
中部大学 中島江梨香

1.高分子材料の燃焼メカニズム
2.難燃メカニズム

□ ノンハロゲン難燃剤の特長と処方事例
(株)ADEKA 勝木彩香

1.はじめに
2.難燃剤の種類について
3.イントメッセント系難燃剤
4.NO−アルキル型難燃剤

□ 環境に配慮した臭素系難燃剤の開発動向
東ソー(株) 白井智大

1.はじめに
2.高分子型臭素系難燃剤の開発動向
3.東ソーの高分子型臭素系難燃剤(開発品)の特徴

□ 車両の難燃材料ニーズ
(一社)難燃材料研究会,岐阜大学 大越雅之

1.はじめに
2.燃焼規格
3.材料と採用例
4.加工方法
5.材料規制
6.将来の姿
7.まとめ