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J-GLOBAL ID：202402211933851156   整理番号：24A0685752

敵対的生成ネットワークとベイズ最適化による二相組織鋼の強度延性バランスの最大化

Maximization of the strength-ductility balance of dual phase steel through generative adversarial networks and Bayesian optimization

著者 (10件)： 深津義士 (名古屋大 大学院) ,  陳達徳 (名古屋大 大学院) ,  孫飛 (名古屋大 大学院) ,  足立吉隆 (名古屋大 大学院) ,  小川登志男 (名古屋大 大学院) ,  小川登志男 (愛知工大) ,  渡邊育夢 (物質・材料研究機構) ,  小島真由美 (JFEスチール) ,  石川伸 (JFEスチール) ,  石川伸 (日本鉄鋼連盟)
資料名： 材料とプロセス(CD-ROM)  (Current Advances in Materials and Processes (CD-ROM))
巻： 37  号： 1  ページ： ROMBUNNO.185  発行年： 2024年03月01日 
JST資料番号： X0994B  ISSN： 1882-8922  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： ・敵対的生成ネットワークによる組織画像生成に最適化アルゴリズムを取り入れることで,強度延性バランスが向上する組織を得る検討を実施。
・3種類の熱延二相組織(DP)鋼板の連続断層光学顕微鏡画像をフェライトとマルテンサイトにセグメンテーション。
・敵対的生成ネットワークの学習画像としてDP鋼組織画像を生成し,要素分割・粗視化処理を施して有限要素モデルを作り,二次元有限要素解析で引張強度と均一伸びを算出。
・敵対的生成ネットワークとベイズ最適化により,実組織と比較して引張強度×均一伸びが約4500MPa%向上する組織を獲得。

シソーラス用語： *人工知能 ,  *最適化 ,  *二相鋼 ,  延性 ,  数値解析 ,  フェライト組織 ,  マルテンサイト ,  引張強さ ,  伸び ,  有限要素法 ,  画像合成 ,  釣合 ,  ニューラルネットワーク ,  *Bayes最適化 ,  均一伸び ,  *敵対的生成ネットワーク ,  有限要素解析 ,  *改変 ,  機械的性質 ,  強度
準シソーラス用語： *強度延性バランス

分類 (1件)： 機械的性質  (WB02030U)

タイトルに関連する用語 (6件)： 敵対的生成ネットワーク ,  ベイズ最適化 ,  組織 ,  延性 ,  バランス ,  最大化