日本金属学会2024年春期(第174回)講演大会

講演情報

ポスターセッション

6.材料プロセシング » 材料プロセシング

[P] P138~P148

2024年3月12日(火) 16:00 〜 17:30 図書館棟3階ホワイエ

16:00 〜 17:30

[P146] 凝固組織から固液界面物性値を予測する機械学習モデルの開発

*坂井 裕樹1、大野 宗一1 (1. 北大工)

キーワード:凝固組織、固液界面エネルギー、機械学習、フェーズフィールド法

デンドライトの成長形態は固液界面物性値に影響を受けるが、固液界面物性値を求める従来の手法では手間や精度に問題がある。
そこで、本研究では固液界面物性値を予測する機械学習モデルの開発を試みた。

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