日本金属学会2020年秋期(第167回)講演大会

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一般講演

11.Computational Science » Computational Science

[G] Data Science

Fri. Sep 18, 2020 1:00 PM - 2:00 PM Rm. F (ZoomRm.F)

Chair: Sub Chairman (assistant):

1:00 PM - 1:15 PM

[31] Correlation analysis between laser conditions and relative density of additively manufactured Al-12Si alloy by machine learning

*Asuka SUZUKI1, Tatsuya MIYASAKA2, Naoki TAKATA1, Makoto KOBASHI1, Masaki KATO3, Hiroshi WAKAMEDA4, Sukeharu NOMOTO5, Yusuke SHIMONO4 (1. Nagoya University, 2. Nagoya University (M2), 3. Aichi Center for Industry and Science Technology, 4. CTC, 5. CTC (Present: NIMS))

Keywords:積層造形、機械学習、相対密度、エネルギー密度

積層造形Al-12Si合金の相対密度と造形条件(レーザ出力・走査速度)の相関関係を機械学習を用いて解析した.エネルギー密度では予測できない結果を機械学習を用いて予測できることを示した.

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