日本金属学会2024年秋期(第175回)講演大会

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ポスターセッション

11.Computational Science » Computational Science

[P] P107~P114

Wed. Sep 18, 2024 2:00 PM - 3:30 PM Poster Session Room1 (Assembly Hall at Osaka Univ. Hall)

2:00 PM - 3:30 PM

[P114] Evaluation of correlation between microstructure and Vickers hardness of an MoSiBTiC alloy using machine learning

*Kentaro TSURUKI1, Kazuto AKAGI2, Shuntaro IDA1, Kyousuke YOSHIMI1 (1. Tohoku Univ.(Engineering), 2. Tohoku Univ.(AIMR))

Keywords:機械学習、ミクロ組織、MoSiBTiC合金、高温材料、材料制御

MoSiBTiC合金のミクロ組織を形態学的かつ定量的に扱うことでミクロ組織の改善による材料特性の向上が期待できる。そこでミクロ組織に対してパーシステントホモロジー解析を行う。

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