日本金属学会2023年秋期(第173回)講演大会

講演情報

公募シンポジウム講演

[S8] S8.極限環境対応構造材料のためのマテリアル DX(I)(2)

2023年9月21日(木) 09:00 〜 11:50 O会場 (工学部総合教育研究棟3階36講義室)

座長:宮本 吾郎、梅澤 修(横浜国立大学)

10:00 〜 10:20

[S8.15] 窒化鋼の表面硬さ分布予測に向けた機械学習モデル構築

*宮本 吾郎1、関田 さやか1、古原 忠1 (1. 東北大金研)

キーワード:窒化、機械学習、鉄鋼材料

窒化材の効率的な処理条件・合金設計のため,本研究ではこれまで報告されている窒化材データを元に,硬さ分布を予測する機械学習モデル構築の取り組みを紹介する.

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