[P] P323~P356

[P342] Relationship between microstructural factors and corrosion resistance of AZ31 magnesium alloy using machine learning

*Hiroki SATO¹, Yuasa Motohiro², Hidetoshi Somekawa³ (1. Doshisha Univ（Grad）, 2. Doshisha Univ, 3. National Institute for Materials Science)

Keywords:

機械学習,データ拡張,Mg合金,腐食,水素発生量

AZ31Mg合金の耐食性を向上させるために機械学習を適用した。データ拡張により、予測精度が向上しRFの決定係数は0.92だった。重要度評価では金属間化合物の面積率の標準偏差が腐食速度に最も影響すると判明した。