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J-GLOBAL ID：201902221883495725   Reference number：19A1402288

機械学習を用いたSiC溶液成長法の熱流動の高速予測と育成条件の最適化に関する基礎検討

Author (13)： NARUMI HIROTO (名大 VBL) ,  HAYASHI HIROMASU (名古屋大 工) ,  TSUNOOKA YOSUKE (名古屋大 工) ,  TSUNOOKA YOSUKE (産総研 GaN-OIL) ,  ANDO KEIRI (名古屋大 工) ,  SHU SAN (名大 未来研) ,  KUTSUKAKE KENTARO (理研 AIP) ,  HARADA SHUNTA (名古屋大 工) ,  HARADA SHUNTA (名大 未来研) ,  UJIHARA TOORU (名大 VBL) ,  UJIHARA TOORU (名古屋大 工) ,  UJIHARA TOORU (産総研 GaN-OIL) ,  UJIHARA TOORU (名大 未来研)
Material： 日本金属学会講演概要(CD-ROM)  (Collected Abstracts of Spring Meeting of the Japan Institute Metals and Materials (CD-ROM))
Volume： 164th  Page： ROMBUNNO.S2.10  Publication year： Mar. 06, 2019 
JST Material Number： S0988B  ISSN： 2433-3093  Document type： Proceedings
Article type： 短報  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *solution growth ,  seed crystal ,  single crystal ,  crystal growth ,  *silicon carbide ,  heat ,  flow ,  machine learning ,  numerical analysis ,  *growth rate ,  basic research ,  *optimization ,  prediction model ,  objective function ,  crucible
Semi thesaurus term： process optimization ,  graphite crucible ,  flow and heat transfer

JST classification (2)： Manufacturing of ceramics and ceramic whiteware  (YC03020V) ,  Crystal growth of semiconductors  (BK13040X)

Terms in the title (7)： 機械学習 ,  SiC ,  溶液成長 ,  熱流動 ,  予測 ,  最適化 ,  基礎