論文 Descriptor extraction on inherent creep strength of carbon steel by exhaustive search

Junya Sakurai ; Masahiko Demura SAMURAI ORCID (National Institute for Materials ScienceROR) ; Yoh-ichi Mototake ; Masato Okada (National Institute for Materials ScienceROR) ; Masayoshi Yamazaki ORCID (National Institute for Materials ScienceROR) ; Junya Inoue

コレクション

引用
Junya Sakurai, Masahiko Demura, Yoh-ichi Mototake, Masato Okada, Masayoshi Yamazaki, Junya Inoue. Descriptor extraction on inherent creep strength of carbon steel by exhaustive search. Science and Technology of Advanced Materials: Methods. 2021, 1 (1), 98-108.
SAMURAI

代替タイトル: 全探索による炭素鋼の基底クリープ強度における記述子の抽出

説明:

(abstract)

炭素鋼の基底クリープ強度領域におけるクリープ寿命モデルを提案し、ベイズ統計によるモデル選択手法を適用することで、Moが単独で効果を有することを見出した。

権利情報:

キーワード: Creep rupture, Inherent creep strength, Model selection, Bayesian inference, Exhaustive search, Carbon steel, Larson–miller parameter

刊行年月日: 2021-01-01

出版者: Informa UK Limited

掲載誌:

  • Science and Technology of Advanced Materials: Methods (ISSN: 27660400) vol. 1 issue. 1 p. 98-108

研究助成金:

  • 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/10.1080/27660400.2021.1951505

関連資料:

その他の識別子:

連絡先:

更新時刻: 2024-01-05 22:12:55 +0900

MDRでの公開時刻: 2023-10-24 13:30:12 +0900

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ファイル名 Descriptor extraction on inherent creep strength of carbon steel by exhaustive search.pdf (サムネイル)
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サイズ 4.03MB 詳細