トルクリミタ

PR回転機の過負荷保護に！KTRのトルクリミタ

『トルクリミタ』は負荷発生時に空転することで逃げ場を作り、機械装置を保護する部品です。 ケーティーアールジャパン（KTR）が取り扱う『トルクリミタ』は、 摩擦(負荷保持型)式、ボール式、アイドル回転(フランジタイプ)、バックラッシュフリーの4種類を展開！ また、スプロケット、プーリー、カップリングを一体化させたコンパクトデザインの御提案も可能。 長年の経験と実績に基づくノウハウによって、用途に適...

メーカー・取り扱い企業： ケーティーアールジャパン株式会社

【自動包装機械】アフターフォローはお任せください！

PR最短翌日に修理品を納品したケースも！スピード感と柔軟性が強み、創業50…

当社は、昭和44年に設立し、創業50年を超える自動包装機械の老舗メーカーです。 設立以来、多くのお客様のご要望に沿った包装機械の設計、製作を手掛けてきました。 お客様のご要望に応じた「省人化・省力化機械」のご提供が可能です。 特に、アフターフォローについては力を入れ、 より素早く部品調達やメンテナンス対応を行うように心がけており、 部品調達については最短翌日に納品できるよう迅速対応を...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社インターパック

材料開発DXを加速! プラスチックジャパン大阪に出展します。

材料開発に革新をもたらす、高速分子シミュレーションと機械学習

分子シミュレーション技術の発展により、原子･分子レベルの現象をコンピュータ・シミュレーションで扱うことができるようになってきました。また、分子シミュレーションと機械学習を組み合わせることにより、実験データが少ない場合でも材料開発に機械学習を活用できるようにもなってきています。シュレーディンガーは最新の分子シミュレーションや機械学習、その両者を融合した技術を使っ...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【日本語資料】有機エレクトロニクス材料開発の促進

統合プラットフォームMaterials Science Suiteによ…

分子単体として良好な光電子特性や化学的安定性があることに加え、凝集相において望ましい形態や熱力学特性を持つことが求められます。Materials Science Suiteは、量子化学、分子動力学、機械学習に基づく、これらの系に応用可能な原子スケールシミュレーションを提供し、得られる知見と理論的解釈により、効率的な材料開発を支援します。 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

材料開発DXを加速! 活用事例紹介ウェビナー開催＜無料＞

原子レベルのシミュレーションとマテリアルズ・インフォマティクス活用で材…

まで、様々な材料開発において、原子･分子レベルでの設計が求められています。 シュレーディンガーの『Materials Science Suite』は、各種の原子・分子レベルのシミュレーションおよび機械学習により、材料開発を大幅に加速するソフトウェア・プラットフォームです。 さらに、データ駆動型アイデア創出プラットフォーム『LiveDesign』は、計算技術を活用し、デザイン段階で物性を予測する...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

半導体関連技術の開発/解析を支援する統合プラットフォーム【日本語

半導体および関連技術の開発/解析を高速・高精度で支援する統合プラットフ…

および関連技術の開発/解析を支援する、シュレーディンガーの統合プラットフォームをわかりやすくご紹介いたします。 【製品の概要】 ■量子力学計算による半導体物性の予測と解析 ・電子物性 ・機械特性（弾性定数テンソル、体積弾性率） ・誘電特性 ・反応経路探索 ■半導体成膜プロセス(CVD, ALD, ALE)の最適化 ・量子力学計算と機械学習による新規前駆体の開発　 ■古...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【事例】パナソニック 有機エレクトロニクス向け材料新規設計

パナソニックとシュレーディンガー、ホール移動度を向上させた50以上の新…

パナソニック社の研究者らは、高効率な特性を持つ有機半導体材料の新規開発に取り組んでいます。パナソニック社はシュレーディンガー社と共同研究を進め、高処理能力を活用したDFT計算、機械学習/深層学習モデルの構築、化学物質の列挙など、シュレーディンガー社が提供する計算能力と専門知識を活用して分子材料の新規設計を行いました。 当カタログは、シュレーディンガーがパナソニック社と取...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【事例】アクティブラーニングで有機EL材料の設計を高速化

高効率・高コスパ! 物理ベースのシミュレーションと機械学習の相乗効果を…

開発ワークフローに多大な時間短縮をもたらしますが、課題も残されています。 シュレーディンガーは、これらの課題を容易に扱えるようにしました。近年、シュレーディンガーは、物理ベースのシミュレーションと機械学習の相乗効果を光電子物性予測に活用するアクティブラーニング　ワークフローを開発しました。 Frontiers in Chemistryに掲載され、SID-Display Week 2022で...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

電池材料開発を支援する統合プラットフォーム【日本語】

原子レベルのシミュレーションと機械学習で次世代電池材料の研究開発を加速

【製品特徴】 ■量子力学計算により電極内部におけるイオンの挙動を解析 ■高分子系電解質中のLi+イオンの電動メカニズムを分子動力学シミュレーションによって解析 ■分子シミュレーションと機械学習による電解液の開発 ※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。...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社