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
[S8.8]計算熱力学と機械学習を活用したハイエントロピー合金の固溶体条件推定
*松永 一努1、小山 敏幸2、塚田 祐貴2、野本 祐春2,3(1. 名大工（院生）、2. 名大工、3. 伊藤忠テクノソリューションズ（株）)
キーワード：
機械学習、ハイエントロピー合金、CALPHAD法
本研究では、ハイエントロピー合金（HEA）を対象にニューラルネットワーク（NN）などの機械学習を活用し、HEA固溶体の探索効率拡大を実現する方法論を提案する。