日本金属学会2022年秋期(第171回)講演大会

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ポスターセッション

8.Structural Materials » Structural Materials

[P] P93~P113

Tue. Sep 20, 2022 1:00 PM - 2:30 PM FIT Arena

1:00 PM - 2:30 PM

[P95] Assessment of Slip Lines in Polycrystalline fcc Metal by Machine Learning

*Kei TSUCHIBE1, Masaaki SUGIYAMA2, Hiroshi UTSUNOMIYA2, Miyuki YAMAMOTO2 (1. OsakaUnivEngineering(Masters), 2. OsakaUnivEngineering(Professor))

Keywords:多結晶金属材料、すべり変形、機械学習、SEM観察

金属材料の塑性変形は結晶構造に固有なすべり系のすべり変形に依存し、その痕跡はすべり線として観察される。すべり変形の機構を解明するため、機械学習を用いてすべり線出現に考慮すべき影響因子を抽出した。

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