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J-GLOBAL ID:201902238662250774   整理番号:19A0383040

プロジェクションマッピングと機械学習を用いた結晶成長プロセスにおける熱流動の可視化システムの構築

著者 (13件):
資料名:
巻: 23rd  ページ: ROMBUNNO.21E-4  発行年: 2018年09月19日 
JST資料番号: L3000B  ISSN: 1349-5062  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 短報  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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約2000°Cの金属液体中の温度や流れの空間分布を瞬時に予測し可視化する技術を,プロジェクションマッピングと機械学習により実現した。我々は電力損失を大幅に低減させる次世代パワー半導体材料である炭化ケイ素(SiC)結晶の溶液成長法技術の開発を行っている。プロセス開発においては,高温溶液中の温度・流速分布が極めて重要であるが,その直接的な測定や観察は困難である。我々は,装置内部の限られた取得可能な情報から,熱流体解析と機械学習により溶液の温度・流速分布を予測し,それを実験装置上にプロジェクションマッピングにより投影することで,結晶成長の育成環境のリアルタイム観察システムを実現した。(著者抄録)
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
図形・画像処理一般  ,  人工知能 

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