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機械学習によるフェライト系耐熱鋼のクリープ破断寿命予測

MDR Open Deposited

NIMSクリープデータシートを用い、機械学習によってフェライト耐熱鋼のクリープ寿命予測をおこなった。サポートベクター回帰手法によるものが最も予測性能が高く、テストデータに対するクリープ寿命の常用対数の二乗平均平方根誤差は0.14と小さく、これは1.38倍以内の予測精度を有することを意味する。論文では、データ数の効果、化学組成のみで回帰できていることの理由と本予測モデルの適用範囲、ユースケースを論じている。

Alternative title
  • Creep Life Predictions by Machine Learning Methods for Ferritic Heat Resistant Steels
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Date published
  • 13/04/2022
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  • Version of record (Published version)
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  • 24/10/2023
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