[S4] S4.極限環境対応構造材料のためのマテリアルDX（Ⅱ）（1） 優れた産業基盤に支えられた我が国のマテリアル分野は、我が国の強みであると考えられてきた。しかしながら、米国などが、いち早くデジタル・トランスフォーメーション（DX）を材料開発ツールとして活用し始め、構造材料分野においても徐々に成果を生み出しつつある。一方、我が国でのDXへの取り組みは思うように進んでおらず、新規材料開発に向けたシーズ活用への挑戦が減速している。そのため、我が国の構造材料分野においても、産と学の双方が利便性を享受できるデータ創出や利活用の方法を整備し、データ駆動型材料設計を可能とするマテリアルDXの加速を早急に図っていかなければならない。このような背景のもと、金属材料を含む構造材料の研究開発に向けたマテリアルDXの構築を目的に、2023年秋期講演大会において学界と産業界が連携し議論する場を創成する公募シンポジウムを開催した。そこで前回に引き続き、構造材料におけるマテリアルDXの最新の知見を共有し議論ができるよう本シンポジウムを提案する。

14:55 〜 15:15

[S4.8] Microstructure and mechanical property analyses of Mo-Nb-Ti-C alloys using Machine Learning

*Yan Xinyu¹、井田 駿太郎²、吉見 享祐³ (1. 東北大工（院生）、2. 東北大工（現：JFCC）、3. 東北大工)

キーワード：

High-temperature materials、Mo-Nb-Ti-C、Machine learning、Microstructure、Fracture toughness、Hardness

This study applies machine learning techniques to develop models for the quantitative analysis of microstructures and the prediction of mechanical properties in Mo-Nb-Ti-C alloys.