日本金属学会2022年春期(第170回)講演大会

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一般講演

6.Materials Processing » Solid process/ Solid and welding process

[G] Additive Manufacturing & Powder Metallurgy

Thu. Mar 17, 2022 9:00 AM - 12:20 PM Rm. G

Chair:KENTA AOYAGI( Institute for Materials Research, Tohoku University)

9:30 AM - 9:45 AM

[213] Exploration of optimum building conditions for laser powder bed fused WC/Co cemented carbide utilizing machine learning

*Asuka SUZUKI1, Yusuke SHIBA2, Hiroyuki IBE3, Naoki TAKATA1, Makoto KOBASHI1 (1. Nagoya Univ., 2. Nagoya Univ. (Graduate Student), 3. Fujimi)

Keywords:粉末床溶融結合法、超硬合金、機械学習、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン

レーザ粉末床溶融結合法による超硬合金の組織について,レーザの影響を強く受けた領域を畳み込みニューラルネットワークにより検出し,その結果を用いてサポートベクターマシンにより最適なプロセス条件を探索した.

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