SmFeN系磁石の材料プロセス設計への機械学習の応用

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MAG19086

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 マグネティックス研究会

発行日: 2019/08/09

タイトル(英語): Material processing design for SmFeN magnet materials by machine learning models

著者名: 細川 裕之(産業技術総合研究所),下島 康嗣(産業技術総合研究所)

著者名(英語): Hiroyuki Hosokawa(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology),Koji Shimojima(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology)

キーワード: 機械学習|ニューラルネットワーク|磁石|ＳｍＦｅ合金|材料プロセス|磁気特性|Machine learning|neural network |magnet material|SmFe|material processing |magnetic properties

要約(日本語): 磁石材料の創製の実現を目指して、Sm-Fe-N合金粉末を対象に、機械学習を用いて材料プロセスと磁気特性の関係のモデル化を図った。対象組成はNb、Ti、Zr添加SmFeCo、プロセスは単ロール法、熱処理、および窒化処理である。ML モデルにはニューラルネットワーク(NN)を用い、ハイパーパラメータの検証を行い、最も誤差の小さな条件を学習モデルとして採用した。

要約(英語): In this paper, we demonstrate the potential of machine learning (ML) for material processing of SmFeN magnet materials. We build ML models to predict the magnetic properties for SmFeCo including Nb, Ti or Zr. The ML models for them were based on neural network indicating the minimum errors.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,871 Kバイト