★ 機械学習によって熟練解析者の経験、高度な専門知識を代替した客観的な寿命予測法！
★ 機器分析と計算科学を組み合わせた短時間での強度評価、わずかな劣化･変形･欠陥の検出！

■　本書のポイント
評価、予測に向けたデータの準備、 予測式、モデル構築のポイント 化
　・加速試験の条件設定と試験データからの 寿命予測式の導出
　・S-N曲線、マスターカーブの計算手順 予測モデル構築、選択法
　・アレニウス、アイリングプロットの 書き方と寿命予測
　・シミュレーションの時間・計算コストと 予測精度を両立するモデル化の進め方
　・マルチスケール解析に向けたモデル構築
　・機械学習に向けたデータセットの構築
　・少量データからのモデル構築、 予測精度向上の工夫
　・畳み込みニューラルネットワークの 精度向上、計算時間短縮に向けたモデル作成
機械学習,シミュレーションを用いた 評価、予測事例
　・高分子のクリープ変形、破断強度の予測
　・高分子、複合材料、ゴムの疲労寿命予測
　・ゴム材料の転がり抵抗、摩耗予測
　・極初期段階の劣化の把握、進行度合い予測
　・樹脂/繊維複合材料の界面強度予測
　・接着剤の劣化予測、接合部の強度、寿命予測
　・セラミックスの靭性予測
　・金属破断面の高精度識別、自動分類
　・金属材料の残留応力推定、ひずみ可視化
　・コンクリート構造物の塩害劣化予測
　・プラントの配管、保温材下の腐食予測