口2024-0008

発表題目	機械学習を用いたAZ31マグネシウム合金の硬さに及ぼす集合組織による影響の評価
発表者名	○澤 源士郎、平田 智丈、田中 努、濱田 真行、他
発表会名	軽金属学会第146回春期大会
発表日	2024/5/11

概要

本研究はAZ31マグネシウム合金を対象に、集合組織と硬さの関係における機械学習モデルを構築し、硬さに及ぼす集合組織の影響を評価することを目的とした。摩擦攪拌加工などにより様々な集合組織を持つ試験片を作製し、SEM-EBSD測定およびビッカース硬さ測定を実施した。機械学習において、結晶の対称性を考慮して集合組織の特徴を抽出する「対称性制約付きガウス混合モデル」を提案した。構築した学習モデルは粒径依存性などにおいて材料学的知識と整合していた。この学習モデルを用いて硬さに及ぼす集合組織の影響を評価した結果、優先方位による影響は底面すべりのシュミット因子により説明できること、粒界方位差が硬さに影響していることが示された。