# Fileset

[図面.pptx](https://mdr.nims.go.jp/filesets/d73c23fa-5906-4660-89b5-bd828a8880c6/download)

## Creator

[出村 雅彦](https://orcid.org/0000-0002-7308-3041)

## Rights

© The Chemical Society of Japan 2024[In Copyright](http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/)

## Other metadata

[マテリアルズインテグレーション：欲しい性能から材料・プロセスをデザインする](https://mdr.nims.go.jp/datasets/efd90ccc-6ca7-41df-8020-4a190cb40f4b)

## Fulltext

PowerPoint プレゼンテーション1性能プロセス合成構造特性図1. 材料工学の4要素2〜5日間γ’析出物（観察〜3日間）1~2週間成長シミュレーション画像処理γ’相の統計量平均サイズ体積率現象論モデル式高温強度予測析出強化複合則固溶強化熱処理実験電子顕微鏡観察高温機械試験実験の過程計算ワークフロー図2 実験の過程を計算ワークフローとして映し取る。ニッケル基超合金の熱処理条件を最適化するための順問題解析を事例として写真提供：長田俊郎氏・川岸京子氏3プロセス材料欲しい性能計算ワークフローAI最適化図3 欲しい性能からプロセス・材料を最適化する方法4高温強度（MPa）等温熱処理の最良値高温でγ’を最適サイズまで成長低温に維持して成長を抑制同時に，体積率を上げる一段目：高温短時間二段目：低温長時間温度（˚C）時間（分）時間（分）二段目熱処理温度（˚C）AI探索の最良値（a）AIが発見した優れたパターン（抜粋）（b）AIパターンの分析から専門家が考案した二段熱処理（c）二段目の熱処理温度を最適化最適化した二段熱処理図4 AIが最適化したパターンから専門家が気づきを得て、新しい熱処理法を考案image1.jpegimage2.emf200 nm200 nmimage3.jpegimage4.emfimage5.tifimage6.tifimage7.tif