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コレクション

引用

代替タイトル: Creep Life Predictions by Machine Learning Methods for Ferritic Heat Resistant Steels

説明:

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。

権利情報:

• Creative Commons BY Attribution 4.0 International
  © 2022 一般社団法人 日本鉄鋼協会

キーワード: クリープ, フェライト系耐熱鋼, 予測, クリープ破断寿命, 機械学習

刊行年月日: 2022-04-13

出版者: Iron and Steel Institute of Japan

掲載誌:

• TETSU TO HAGANE-JOURNAL OF THE IRON AND STEEL INSTITUTE OF JAPAN (ISSN: 00211575) vol. 108 issue. 7 p. 424-437

研究助成金:

原稿種別: 出版者版 (Version of record)

MDR DOI:

公開URL: https://doi.org/10.2355/tetsutohagane.TETSU-2022-003

関連資料:

その他の識別子:

連絡先:

更新時刻: 2024-01-05 22:12:34 +0900

MDRでの公開時刻: 2023-10-24 13:30:15 +0900