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J-GLOBAL ID：202402238858771321   整理番号：24A2402198

機械学習を用いたAZ31マグネシウム合金の硬さに及ぼす集合組織による影響の評価

Evaluation of the effect by texture on hardness in AZ31 magnesium alloy using machine learning

著者 (6件)： 澤源士郎 (大阪産業技術研) ,  上杉徳照 (大阪公立大) ,  森重大樹 (関西大) ,  田中努 (大阪産業技術研) ,  濱田真行 (大阪産業技術研) ,  平田智丈 (大阪産業技術研)
資料名： 軽金属学会大会講演概要  (軽金属学会春期大会講演概要)
巻： 146th  ページ： 239-240  発行年： 2024年04月10日 
JST資料番号： Y0775A  ISSN： 1882-6083  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)

本文一部表示： ABSTRACTAZ31マグネシウム合金の硬度に及ぼす集合組織の影響を,機械学習(ML)を用いて評価した...【JST機械翻訳】【本文一部表示】

シソーラス用語： 結晶構造 ,  *集合組織 ,  双晶 ,  対称性 ,  正規分布 ,  極点図 ,  結晶粒 ,  クラスタ ,  結晶粒微細化 ,  二次元 ,  引張応力 ,  結晶粒径 ,  *機械学習 ,  予測モデル ,  改変 ,  モデル
準シソーラス用語： EBSD , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 機械的性質  (WB02030U) ,  変態組織,加工組織  (WB01030N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  AZ31マグネシウム合金 ,  硬さ ,  集合組織 ,  影響の評価