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utf-8100.00%

内部リンク分析(Internal)

ユニーク内部リンク数83
ページあたり内部リンク平均69.61

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キー
0100
1548
2578
327

内部リンク 上位URL

URLリンク総数
https://www.mintsys.jp/100
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https://www.mintsys.jp/category/material/65
https://www.mintsys.jp/category/process/63
https://www.mintsys.jp/category/structure/63
https://www.mintsys.jp/category/performance/63
https://www.mintsys.jp/category/data/63
https://www.mintsys.jp/faq/55
https://www.mintsys.jp/contact/54
https://www.mintsys.jp/news/38
https://www.mintsys.jp/mop-membership/37
https://www.mintsys.jp/seminar/36
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https://www.mintsys.jp/tag/steel/9
https://www.mintsys.jp/tag/brittle-fracture/9
https://www.mintsys.jp/tag/hardness/9
https://www.mintsys.jp/tag/fatigue-life/9

キーワード分析(KeywordMap)

ワードクラウド上位

重み
開会の挨拶1
趣旨説明1
質疑1
プログラム0.928571
構造材料DX0.664759
ワークフロー解説0.642857
出村雅彦0.642857
開発者0.393978
渡邊誠0.285714
さらに0.271496
外部連携部門0.271496
東京大学0.260188
出村0.233401
雅彦0.233401
構造材料研究拠点0.223018
HAZ0.221586
MOPでは0.217196
脆性破壊0.217196
概要0.217196
例えば0.217196
メールアドレス0.217196
nims0.217196
にしてください0.217196
企業会員0.217196
MOP0.217196
MIntシステムを用いることで0.214286
アイデアの検証を高速化でき0.214286
AIによる網羅的0.214286
効率的な最適化が可能となり0.214286
我が国の部素材産業の競争力強化が図れると見込んでいます0.214286
会則0.214286
MOP運用規定0.214286
企業連携室0.214286
MOP担当0.214286
溶接部の形状と溶融部0.185848
母材の初期Mg量から0.185848
経験式に基づいて各部位の結晶粒径とMg量を推定します0.185848
推定した結晶粒径とMg量から0.185848
予測式に基づいて0.185848
各部位の応力0.185848
歪み曲線を求めることができます0.185848
井上純哉0.185848
物質0.177116
材料0.162897
モデル選択0.162897
をご覧ください0.162897
アカデミア会員0.162897
鉄鋼の溶接で重要となる連続冷却変態図を0.158276
化学組成から予測するためのワークフローです0.158276
専門家によるデータの選別を経て0.158276

共起語上位

語1語2スコア共起ページ数
MaterialsScience3.94115572
InstituteNational3.5918572
InstituteMaterials3.5918572
国立研究開発法人物質材料研究機構3.45499996
趣旨説明開会の挨拶3.4400256
プログラム開会の挨拶3.23514351
出村雅彦3.21567340
InstituteScience2.9507554
ScienceUniversity2.88205736
母材の初期Mg量から経験式に基づいて各部位の結晶粒径とMg量を推定します2.70667920
予測式に基づいて推定した結晶粒径とMg量から2.70667920
予測式に基づいて各部位の応力2.70667920
各部位の応力歪み曲線を求めることができます2.70667920
化学組成から予測するためのワークフローです鉄鋼の溶接で重要となる連続冷却変態図を2.70667920
化学組成から予測するためのワークフローです専門家によるデータの選別を経て2.70667920
専門家によるデータの選別を経て機械学習によって高精度に予測できるようになっています2.70667920
塚本渡邊2.70667920
MaterialsNational2.65548754
MaterialsUniversity2.64741736
NIMSクリープデータシート等の高品質なデータセットを用い機械学習によって2.53534516
機械学習によって鉄鋼材料のクリープ2.53534516
鉄鋼材料のクリープ高温強度特性を予測するワークフロー群です2.53534516
化学組成高温強度特性を予測するワークフロー群です2.53534516
化学組成試験温度2.53534516
試験応力からクリープ寿命試験温度2.53534516
最小クリープ速度等を予測できます試験応力からクリープ寿命2.53534516
他にも最小クリープ速度等を予測できます2.53534516
他にも高温強度を予測するものも用意されています2.53534516
惇也櫻井2.53534516
溶接シミュレーションから熱履歴と残留応力を計算し熱履歴からは溶接部のミクロ組織を予測します2.53534516
有限要素法によるマクロな変形解析を行い溶接部材の形状から2.53534516
有限要素法によるマクロな変形解析を行い疲労き裂が発生する可能性の高い弱部を特定します2.53534516
この際に残留応力も考慮に入疲労き裂が発生する可能性の高い弱部を特定します2.53534516
nimsにしてください2.53534516
MIntシステムを用いることでアイデアの検証を高速化でき2.46942413
AIによる網羅的アイデアの検証を高速化でき2.46942413
AIによる網羅的効率的な最適化が可能となり2.46942413
効率的な最適化が可能となり我が国の部素材産業の競争力強化が図れると見込んでいます2.46942413
HAZ溶接部の形状と溶融部2.45196620
HAZ母材の初期Mg量から2.45196620
TokyoUniversity2.44992418
プログラム趣旨説明2.41953638
NIMSNational2.33001790
InstituteNIMS2.33001790
MaterialsNIMS2.33001790
の任意組成組織自由エネルギー法とLSW理論に基づいて予測します2.312412
ニッケル基超合金について時効熱処理条件から2.312412
2相組織の時間発展を計算し時効熱処理条件から2.312412
2相組織の時間発展を計算しその結果に基づいて2.312412
その結果に基づいて高温強度を予測します2.312412

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