Diels-Alder（DA）動的共有結合を含むポリウレタンエラストマーは、優れた機械的性能と熱可逆的な自己修復能力を併せ持ち、自修復エラストマー分野における重要な研究対象です。本研究は文献データ駆動型の手法に基づき、DAポリウレタンエラストマー（DAPU）の引張強度、破断伸び率、治癒効率の3つの性能の構造−性能相関関係を検討しました。関連文献中の処方および性能データを体系的に抽出し、組成、化学的特性、構造機構の3層にわたるパラメータ体系を構築しました。さらにサポートベクター回帰（SVR）、極限勾配ブースティング（XGBoost）、ガウス過程回帰（GPR）を選択して3性能の定量解析モデルを構築し、それぞれ決定係数（R²）は0.76、0.66、0.81に達しました。結果は構築した特徴体系がDAPUエラストマーの主要構造変数と性能の関係を良好に表現可能であることを示しています。シャープリー加法的説明（SHapley Additive exPlanations、SHAP）分析により、軟質セグメントの結晶性と軟質セグメントの分子量が機械的強度と治癒効率に影響を与える最も重要なパラメータであり、DA官能性単量体の含有量が延性の調整における主要変数であり、3つの性能間に複雑な非単調相関が存在することが示されました。以上の結果は、DAPUエラストマーの構造−性能相関を深く理解し、処方設計の指針となることが期待されます。

ポリウレタン;Diels-Alder動的結合;自己修復エラストマー;機械学習;構造-性能相関;データ駆動