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コレクション

引用

説明:

最先端のAIアルゴリズムを活用して，ニッケル基合金において，高温強度をより高くするための時効熱処理を考案した．これまでは等温時効が一般であったところを昇温や降温を含めた複雑な時効熱処理パターンの膨大組み合わせ（約35億通り）から，等温時効を凌駕するパターンを見出すことに挑戦した．その結果，1620回の試行から110個の優れた熱処理パターンを見出すことに成功した．さらに，AIが発見したトップ5のパターンの解析から，高温短時間と低温長時間を組み合わせる新しい二段時効の考え方を導き，これがAIの探索結果を凌駕することを確認した．これらの結果は，AIと専門家の共同によって，新しいプロセス方法を開発できる可能性を示唆している．

権利情報:

• Creative Commons BY Attribution 4.0 International
  

キーワード: Artificial Intelligence, non-isothermal aging, Gamma and Gamma' two-phase microstructure, Ni-Al alloy, Heat resistant alloys, Inverse design, High-temperature strength

刊行年月日: 2023-08-04

出版者: Springer Science and Business Media LLC

掲載誌:

• Scientific Reports (ISSN: 20452322) vol. 13 issue. 1 p. 12660-12660

研究助成金:

• 文部科学省 JPMXP1122714694 (データ創出・活用型マテリアル研究開発プロジェクト事業 Data Creation and Utilization-Type Material Research and Development Project)
• 科学技術振興機構 (内閣府戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）「革新的構造材料」及び「統合型材料開発システムによるマテリアル革命」)

原稿種別: 出版者版 (Version of record)

MDR DOI:

公開URL: https://doi.org/10.1038/s41598-023-39589-2

関連資料:

その他の識別子:

連絡先:

更新時刻: 2024-01-05 22:11:54 +0900

MDRでの公開時刻: 2023-08-09 13:30:18 +0900