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J-GLOBAL ID：202602290883007978   整理番号：26A2155425

機械学習による結晶粒成長モデルを用いた金属粉末成形体の焼結特性評価

著者 (4件)： 品川一成 (九大) ,  工藤健太郎 (九大) ,  西郷浩人 (九大) ,  吉年規治 (九大)
資料名： 粉体粉末冶金協会講演大会(Web)  (Abstracts of Japan Society of Powder and Powder Metallurgy (Web))
巻： 2026  号： 春季  ページ： ROMBUNNO.3-8A (WEB ONLY)  発行年： 2026年 
JST資料番号： U1464A  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)

シソーラス用語： *金属粉末 ,...
準シソーラス用語： 結晶粒成長

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分類 (2件)： 圧粉,焼結  (WC02030X) ,  金属の結晶成長  (BK13030M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  結晶粒成長 ,  モデル ,  粉末成形体 ,  焼結特性 ,  評価