日本金属学会2024年秋期(第175回)講演大会

講演情報

ポスターセッション

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[P] P7~P25

2024年9月18日(水) 12:00 〜 13:30 ポスターセッション会場1 (大学会館アセンブリーホール)

12:00 〜 13:30

[P21] 物理正則ニューラルネットワークを用いたマルチフェーズフィールモデルの同化

*劉 暢1、張 猛2、野口 聖史3、井上 純哉2 (1. 東大工(院生)、2. 東大生研、3. JAMSTEC)

キーワード:Phase-field Simulation、Physically Informed Neural Networks、Data Assimilation、Machine Learning

Phase-field data assimilation applying Physically Informed Neural Networks facilitates stable large-scale simulations, being expected to estimate internal parameters in complex phase-field models.

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