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J-GLOBAL ID：201902236078674424   整理番号：19A2851583

鋳物に新風を AI(人工知能)を用いた鋳造材の物性値予測における精度向上

著者 (2件)： 白井匡人 (島根大 総合理工) ,  服部大輔 (島根大)
資料名： 産学官連携ジャーナル(Web)  (Journal of Industry-Academia-Government Collaboration (Web))
巻： 15  号： 11  ページ： 12-14 (WEB ONLY)  発行年： 2019年11月15日 
JST資料番号： U1202A  ISSN： 1880-4128  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・銑鉄鋳物産業の競争力維持の為のAIによる熟練者の技術継承,作業工程の合理化や高精度化によるコスト削減等を目的とした,地元メーカと島根大学との共同研究の紹介。
・鋳鉄の元素組成と引張強さ等物性に関するデータ蓄積をもとに,各元素に因る影響を,ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いて解析し鋳鉄の物性値を予測。
・溶湯状態を画像から自動的に判別可能な畳み込みニューラルネットワークを用いたスラグ除去予測やDNNによる材料配合から溶湯の化学成分の予測等のAI予測システム構築。

シソーラス用語： 産学協同 ,  研究開発 ,  *鋳鉄 ,  化学組成 ,  元素存在度 ,  元素分析 ,  ニューラルネットワーク ,  *人工知能 ,  予測 ,  データ蓄積 ,  機械的性質 ,  *鋳造工業 ,  機械学習

分類 (1件)： 鋳造一般  (WC01010U)

タイトルに関連する用語 (7件)： 鋳物 ,  AI ,  人工知能 ,  鋳造材 ,  物性値 ,  予測 ,  精度向上