[S5] S5 超温度場材料創成学III：Additive Manufacturingによる材料科学の新展開(2)

12:10 〜 12:25

[S5.23] 機械学習を活用したレーザ粉末床溶融結合プロセス中の温度場に及ぼす材料物性と熱源条件の重要度解析

*青山 海琳¹、鈴木 飛鳥²、小橋 眞² (1. 名古屋大工（院生）、2. 名古屋大工)

キーワード：

Additive manufacturing、L-PBF、機械学習、凝固条件、SHAP

L-PBF法で形成される溶融池構造や微視組織は温度場と凝固条件に依存する。本研究では、それらを予測する機械学習モデルを構築し、AIアルゴリズムのSHAPを用いて各材料間での物性値・熱源条件の重要度解析を行った。