MIntセミナーシリーズ開催のお知らせ
9月27日(火)脆性破壊/講師:東京大学・粟飯原 周二氏

材料

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鉄鋼溶接部CCT予測 ver.2.0 *WF準備中

概要
鉄鋼の溶接で重要となる連続冷却変態図を、化学組成から予測するためのワークフローです。NIMSのCCTデータシートであるAtlasのデータをデジタル化し、専門家によるデータの選別を経て、機械学習によって高精度に予測できるようになっています。

開発者
源 聡、渡邊 誠、塚本 進、出村 雅彦(NIMS)、糟谷 正(東京大学)

最終更新
2021-09-22

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グループ内ワークフロー例
[1] CCT図_硬さ_予測_機械学習版[*準備中]

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