日本金属学会2024年秋期(第175回)講演大会

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公募シンポジウム講演

[S4] S4.Materials DX for the research and development of structural materials for extreme environment (II)（2）

優れた産業基盤に支えられた我が国のマテリアル分野は、我が国の強みであると考えられてきた。しかしながら、米国などが、いち早くデジタル・トランスフォーメーション（DX）を材料開発ツールとして活用し始め、構造材料分野においても徐々に成果を生み出しつつある。一方、我が国でのDXへの取り組みは思うように進んでおらず、新規材料開発に向けたシーズ活用への挑戦が減速している。そのため、我が国の構造材料分野においても、産と学の双方が利便性を享受できるデータ創出や利活用の方法を整備し、データ駆動型材料設計を可能とするマテリアルDXの加速を早急に図っていかなければならない。このような背景のもと、金属材料を含む構造材料の研究開発に向けたマテリアルDXの構築を目的に、2023年秋期講演大会において学界と産業界が連携し議論する場を創成する公募シンポジウムを開催した。そこで前回に引き続き、構造材料におけるマテリアルDXの最新の知見を共有し議論ができるよう本シンポジウムを提案する。

Thu. Sep 19, 2024 9:00 AM - 11:40 AM Room H (A202 2nd floor Building A Center for Education in Liberal Arts and Sciences)

座長:上杉 徳照(大阪公立大学)、宮本 吾郎(東北大学)

9:00 AM - 9:40 AM

[S4.12] [Keynote Lecture] Data-driven prediction modeling of surface hardness distribution of nitrided steel

*Gorou MIYAMOTO1, Sayaka Sekida1, Furuhara Tadashi1 (1. 東北大金研)

Keywords:機械学習、表面硬化、窒化処理

実験データと，論文データのマイニングを組み合わせたデータセットの構築および，合金組成と窒化条件を入力条件として、窒化材の硬さ分布を予測する深層学習モデルの概略を紹介する。

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