日本金属学会2021年秋期(第169回)講演大会

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一般講演

11.Computational Science » Data Science

[G] Data Science

Wed. Sep 15, 2021 1:00 PM - 4:25 PM Rm. F (ZoomRm.F)

座長:出村 雅彦(国立研究開発法人 物質・材料研究機構)、上杉 徳照(大阪府立大学)、塚田 祐貴(名古屋大学)

3:40 PM - 3:55 PM

[120] A deep learning framework for predicting material microstructures with stochastic heterogeneity

*Satoshi NOGUCHI1, Junya INOUE2 (1. The Univ. of Tokyo (Graduate student), 2. IIS, the Univ. of Tokyo)

Keywords:深層学習、組織推定、VQVAE、PixelCNN

深層学習を用いて,指定したプロセスや材料特性から材料組織を確率的な不均一性を含めて予測できる手法を提案する.鉄鋼組織生成へ適用した検証の結果,体積分率と粒径を十分な精度で予測できることを確認した.

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