[9p-W321-1~14] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

△ [9p-W321-8] 機械学習によって構築した温度分布予測モデルによる熱伝導率推定

〇樋口 雄介¹、角岡 洋介^1,2、沓掛 健太朗³、鳴海 大翔⁴、原田 俊太^1,5、田川 美穂^1,2、宇治原 徹^1,2,5 (1.名大院工、2.産総研GaN-OIL、3.理研AIP、4.名大VBL、5.名大未来研)

キーワード：機械学習、熱物性、シミュレーション

部材の熱伝導率は重要な物性値であるが、ほとんどの場合、測定用に加工された試料を準備し、専用装置で測定することが必要となり、速やかに熱伝導率を知ることは難しい。我々は、サーモグラフィを用いた簡易測定と、機械学習を活用した熱流体解析による温度分布の高速予測を組み合わせることで、任意形状の部材の熱伝導率を推定する手法を開発し、SUS304等の部材について、約10％の精度で一致する結果を出した。