[G] Composite Materials

[385] Compressive Strength Prediction by Machine Learning Using X-ray CT Images of Pressed Porous Aluminum

*Yuki SAKAGUCHI¹, Yuma KITAHARA¹, Yosihiko HANGAI², Kenji OKADA² (1. Gunma Univ Science and Technology (Master), 2. Gunma Univ Science and Technology)

Keywords:工業用純アルミニウムA1050、ポーラスアルミニウム、機械学習、プラトー応力

プレス加工してないポーラスアルミニウムのX線CT画像と圧縮強度を学習させた畳み込みニューラルネットワークをモデルとして用いて，プレス加工したポーラスアルミニウムのX線CT画像から圧縮強度予測を試みた．