[P] P166~P176 Computational Science

[P171] 機械学習による二段階焼結シミュレーションにより作製したTi-H系焼結合金の水素量評価

○Yoshiki Ono¹, Yasuhiro Hosiyama², Tomoki Maruoka³ (1. Kansai Univ. (graduate student), 2. Kansai Univ., 3. Kyoto Municipal Institute of Industial Technology and Culture)

Keywords:

Hydrogen Analysis,Ti-H Series Sintered Alloys,Spark Plasma Sintering,Glow Discharge OpticalEmission Spectrometry,Machine Learning,Materials Informatics

機械学習を利用した放電プラズマ焼結法によるTi-H系焼結合金の開発に取り組んでいる。本研究では、Ti-H系焼結合金の高水素量と高相対密度の両立を目的とし、焼結過程のTiH₂の熱分解温度帯に着目した二段階焼結のシミュレーションを実施し、得られた条件で焼結体を作製して水素量や相対密度を評価した。