# 機械学習を用いた耐熱鋼のクリープ寿命予測

https://mdr.nims.go.jp/datasets/a3969a8c-cae2-4924-9454-125590d53e15

## Files

- [第5節機械学習を用いた耐熱鋼のクリープ寿命予測_出村.docx](https://mdr.nims.go.jp/filesets/7b839881-527d-450d-b10a-4432d2440f70/download) ([Detail](https://mdr.nims.go.jp/filesets/7b839881-527d-450d-b10a-4432d2440f70.md))
- [第5節機械学習を用いた耐熱鋼のクリープ寿命予測_出村_図表.pdf](https://mdr.nims.go.jp/filesets/66eb0c77-b0ed-419a-866d-8254ef8386f1/download) ([Detail](https://mdr.nims.go.jp/filesets/66eb0c77-b0ed-419a-866d-8254ef8386f1.md))

## Id

a3969a8c-cae2-4924-9454-125590d53e15

## Local identifier



## Visibility

open_to_public

## State

published

## Created at

2026-01-06T07:47:00.221183Z

## Updated at

2026-01-07T00:42:32.131003Z

## Published at

2026-01-07T03:22:02.516398Z

## Doi

https://doi.org/10.48505/nims.6108

## First published url

https://www.gijutu.co.jp/doc/b_2294.htm

## Date published

2025-05-30

## Recorded date published



## Resource type

book

## Manuscript type

authors_original

## Collection



## Title

- title: 機械学習を用いた耐熱鋼のクリープ寿命予測
  title_type: original
  lang: ja

## Description

- description: 本稿では、機械学習を用いて耐熱鋼のクリープ寿命を高精度に予測する手法を紹介する。NIMSが蓄積した5,000点超のクリープ試験データを活用し、化学組成やクリープ条件を入力としてSVRやXGBoost等の回帰モデルを構築。市販鋼に対しては高精度な予測が可能であることを示した。さらに、ベイズ統計を用いて、炭素鋼の低応力・長寿命領域で寿命を支配する合金元素がMoであることを特定した。
  description_type: abstract
  lang: jpn

## Creator

- name: 出村 雅彦
  role: author
  orcid: https://orcid.org/0000-0002-7308-3041
  organization: 物質・材料研究機構
  department: 技術開発・共用部門

## Contact agent



## Publisher

organization: 技術情報協会

## Managing organization



## Keyword

- subject: Machine learning
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- subject: Structural Materials
  schema: not_defined
- subject: Performance pridiction
  schema: not_defined
- subject: Creep
  schema: not_defined

## Rights

- description: "© Author(s)"
  identifier: http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/

## Other identifier(s)



## Data origin

- data_origin_type: other

## Embargo



## Journal

- title: AI、シミュレーションを用いた劣化・破壊評価と寿命予測

## Conference



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## Funding



## Instrument



## Instrument operator



## Instrument managing organization



## Measurement method



## Specimen



## Chemical composition



## Structure for specimen



## Structural feature for specimen



## Specific property for specimen



## Process for specimen treatment



## Computational method



## Energy level/transition state



## Software



## Custom property



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