日本金属学会 2019年秋期(第165回)講演大会
2019年9月11日〜9月13日岡山大学津島キャンパス
日本金属学会 2019年秋期(第165回)講演大会
2019年9月11日〜9月13日岡山大学津島キャンパス
[S8.7]機械学習によるフェライト系耐熱鋼のクリープ破断寿命予測
*櫻井 惇也1、井上 純哉2,3、出村 雅彦3(1. 東京大学(院生)、2. 東京大学, 東大先端研、3. NIMS-MaDIS)
キーワード：
鉄鋼、クリープ、機械学習
クリープ破断時間のデータベースのフェライト系耐熱鋼に限っても様々な鋼種が存在するが、非線形回帰手法を用いることで初期組織を反映する特徴量を使用せずに高精度の予測器を作成出来た。