日本金属学会2024年秋期(第175回)講演大会

講演情報

公募シンポジウム講演

[S4] S4.極限環境対応構造材料のためのマテリアルDX(Ⅱ)(1)

2024年9月18日(水) 13:00 〜 16:25 H会場 (全学教育推進機構講義A棟2階A202)

座長:大森 俊洋(東北大学)、及川 勝成(東北大学)

14:55 〜 15:15

[S4.8] Microstructure and mechanical property analyses of Mo-Nb-Ti-C alloys using Machine Learning

*Yan Xinyu1、井田 駿太郎2、吉見 享祐3 (1. 東北大工(院生)、2. 東北大工(現:JFCC)、3. 東北大工)

キーワード:High-temperature materials、Mo-Nb-Ti-C、Machine learning、Microstructure、Fracture toughness、Hardness

This study applies machine learning techniques to develop models for the quantitative analysis of microstructures and the prediction of mechanical properties in Mo-Nb-Ti-C alloys.