第2回 DxMT Innovation Spotlight Seminar 「耐疲労表面硬化鋼の高効率設計に向けたデータ科学活用の取り組み」 (講師: 東北大学金属材料研究所 宮本吾郎教授)
【動画概要】本動画では、機械学習を活用した「硬さ分布と残留応力分布の予測モデル」と、「物理モデルによる疲労強度推定」を組み合わせた、高効率な材料設計手法をご紹介します。
具体的には、
– 表面硬化材（浸炭鋼・窒化鋼など）の組成・プロセス条件・特性のデータベース化
– 機械学習による硬さ分布・残留応力分布の予測モデル構築
– 予測モデルと物理モデルの融合による疲労強度予測アプリの開発
などについて詳しく解説し、従来よりも効率的な設計手法とその可能性をお伝えします。最先端の材料プロセス設計に興味がある方、機械学習の実用事例を知りたい方は、ぜひご覧ください!