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J-GLOBAL ID：202202232949501600   整理番号：22A0653907

微細構造のEBSDデータにおける粒界検出のための新しい方法論【JST・京大機械翻訳】

New Methodologies for Grain Boundary Detection in EBSD Data of Microstructures

著者 (7件)： Catania Richard K. (Virginia Polytechnic Institute and State University) ,  Senthilnathan Arulmurugan (Virginia Polytechnic Institute and State University) ,  Sions John (Commonwealth Center for Advanced Manufacturing) ,  Snyder Kyle (Commonwealth Center for Advanced Manufacturing) ,  Al-Ghaib Huda (Commonwealth Center for Advanced Manufacturing) ,  Zimmerman Ben (Commonwealth Center for Advanced Manufacturing) ,  Acar Pinar (Virginia Polytechnic Institute and State University)
資料名： AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers  (AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers)
巻： 2022  号： AIAA SCITECH 2022 Forum  ページ： 1424  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0236B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,金属微細構造のカラー画像における結晶粒界と,それらの結晶粒トポロジーの定量化のための新しい方法論について議論する。結晶粒界は,マクロスケールの材料特性に大きな影響を与える。特に,本研究では,チタン-アルミナ合金の実験的微細構造データを採用し,それは,高温における顕著な機械的性能のために,種々の空気空間成分に使用できる。これらの金属微細構造の結晶粒トポロジーを,形状モーメント不変量の概念を用いて定量化した。形状モーメント不変量を用いて結晶粒を捉えるためには,結晶粒界を同定し,それぞれの結晶粒からそれらを分離する必要がある。結晶粒界を検出する2つの方法を示した。第一の方法は,許容ベースの隣接解析である。第2の方法は,3色チャネルに基づくピクセル強度値の3次元空間を作成し,異なる結晶粒を分離するユークリッド距離を測定することに焦点を合わせる。さらに,結晶粒界は結晶粒自体と同じ材料特性を持たないので,本研究では,与えられた微細構造の均質化材料特性を決定するときの粒界を含む効果を調べた。適切な統計的情報を生成するために,Markov確率場(MRF)法を用いて実験データから微細構造を再構築した。結晶粒を分離して,形状モーメント不変量を用いて,異なる結晶粒の形状を定量化した。形状モーメント不変量と実験材料特性値を用いて,3つのニューラルネットワーク関数を開発し,材料特性予測に及ぼす結晶粒界の影響を研究した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相幾何学 ,  *結晶粒界 ,  高温 ,  合金 ,  固有値 ,  *電子回折 ,  微細構造 ,  アルミナ ,  ニューラルネットワーク ,  画素 ,  結晶粒 ,  カラー画像
準シソーラス用語： Markov確率場 ,  *EBSD ,  Euclid距離 ,  三次元空間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 金属の結晶構造  (BK06000V) ,  変態組織,加工組織  (WB01030N) ,  金属組織観察法  (WB01010R) ,  電子回折法  (BK01030T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 微細構造 ,  EBSD ,  粒界 ,  方法論