日本金属学会2023年秋期(第173回)講演大会

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一般講演

5.Materials Chemistry » Aqueous Corrosion and High Temperature Corrosion Performance

[G] Corrosion and Protection(1)

Thu. Sep 21, 2023 1:00 PM - 4:10 PM Rm. C (2nd Flr. Education and Research Building, School of Engineering)

座長:土谷 博昭(大阪大学)、春名 匠(関西大学)、山崎 倫昭(熊本大学)

3:10 PM - 3:25 PM

[29] Machine learning-based analysis of AE signals during pit initiation of Mg-Zn-Y alloys

*Nobu Yatagai1, Kaige Wu1, Takayuki Shiraiwa1, Manabu Enoki1 (1. The University of Tokyo)

Keywords:Mg合金、LPSO相、腐食、アコースティックエミッション、機械学習

Mg-Zn-Y試料合金に対し、AE計測と高速度顕微鏡によるその場観察を行いながら、様々な電気化学測定を行った。不動態膜の破壊、水素気泡の成長、破裂等の現象から発生するAE波形を抽出し、機械学習を行った。

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