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J-GLOBAL ID：202202214181661554   整理番号：22A1047976

Gauss過程による鋼における水素ベークアウト処理の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimisation of the hydrogen bake-out treatment in steels via Gaussian processes

著者 (4件)： Cheung Edmund (Department of Materials Science and Metallurgy, University of Cambridge, 27 Charles Babbage Rd, Cambridge CB3 0FS, UK) ,  Leon-Cazares Fernando D. (Department of Materials Science and Metallurgy, University of Cambridge, 27 Charles Babbage Rd, Cambridge CB3 0FS, UK) ,  Galindo-Nava Enrique I. (Department of Materials Science and Metallurgy, University of Cambridge, 27 Charles Babbage Rd, Cambridge CB3 0FS, UK) ,  Galindo-Nava Enrique I. (Department of Mechanical Engineering, University College London, Torrington Place, London WC1E 7JE, UK)
資料名： Materials & Design  (Materials & Design)
巻： 215  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0495B  ISSN： 0264-1275  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 構造合金における水素の存在はそれらの延性を低下させ,水素脆化と呼ばれる現象である。焼き出し熱処理を加工中に採用し,微細構造の特徴にトラップされた水素をサンプルから噴出させるが,最適時間と温度は材料中の水素拡散の動力学に依存する。本研究では,Gaussプロセス代理モデルを用いて,鋼の微細構造感受性拡散微分方程式の出力をエミュレートした。次元数を逐次的に増加させることにより,モデルの訓練は,より良い性能とより短い訓練時間をもたらす。2つの主なアプローチを開発した:最適ベークアウト時間の予測のための実験計画による単一出力モデルと水素濃度進化の予測のための多出力主成分分析モデル。異なる種類のトラップに関する方程式の対称性を利用することによって,マルチトラップモデルの訓練時間を短くするために,新しいアプローチを実行した。得られたモデルは,熱処理と他の応用の最適化のために,より計算的に高価な拡散シミュレーションに関するGaussプロセスの実行の道を開いた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 延性 ,  合金 ,  *最適化 ,  実験計画法 ,  シミュレーション ,  熱処理 ,  微分方程式 ,  *水素 ,  *鋼 ,  *Gauss過程 ,  エミュレーション ,  脆化 ,  主成分分析
準シソーラス用語： 水素拡散 ,  水素濃度 ,  水素脆化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 水素拡散 ,  鋼 ,  ベークアウト熱処理 ,  Gauss過程 ,  主成分分析

分類 (1件)： 機械的性質  (WB02030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： Gauss過程 ,  鋼 ,  水素 ,  最適化