[P] P323~P356

[P342] 機械学習を用いたAZ31マグネシウム合金の組織因子と耐食性の関係

*佐藤 大貴¹、湯浅 元仁²、染川 英俊³ (1. 同支社大（院生）、2. 同志社大、3. 国立研究開発法人物質材料研究機構)

キーワード：

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。