日本金属学会 2020年春期(第166回)講演大会

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Koubo Symposium

[S6] Evaluation, analysis, and prediction of energy related materials performance, (I) -Expectation of advanced technologies-(1)

Wed. Mar 18, 2020 9:00 AM - 5:30 PM Rm. Q (W935,3rd Flr., West Bldg.9)

Chair:Atsushi UNEMOTO

3:50 PM - 4:10 PM

[S6.14] Prediction of thermal conductivity of half-Heusler-type thermoelectric materials by machine learning

*MIYAZAKI Hidetoshi1, WATANABE Kosuke1, KIMURA Koji1, TAMURA Tomoyuki1, MIKAMI Masashi2, NISHINO Yoichi1 (1. 名工大、2. 産総研)

Keywords:熱電変換材料、ハーフホイスラー化合物、機械学習、熱伝導率

本研究では、ハーフホイスラー型結晶構造における各サイトの原子半径および原子質量のみの情報から熱伝導率を高精度で予測できる機械学習モデルの構築に成功したので、その結果について報告する。

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