{"product_id":"ieej-mc20003asc20012","title":"機械学習を用いた3次元固相焼結シミュレーションのパラメータ推定","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e研究会(論文単位)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003eMC20003,ASC20012\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【A】基礎・材料・共通部門 金属・セラミックス\/【B】電力・エネルギー部門 超電導機器合同研究会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2020\/11\/19\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eEstimation of Parameters for 3D Phase-Field Simulation of Solid-State Sintering by Machine Learning\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e岡田 雄輝(東京農工大学),山中 晃徳(東京農工大学),石井 秋光(東京農工大学),山本 明保(東京農工大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eYuki Okada(Tokyo University of Agriculture and Technology),Akinori Yamanaka(Tokyo University of Agriculture and Technology),Akimitsu Ishii(Tokyo University of Agriculture and Technology),Akiyasu Yamamoto(Tokyo University of Agriculture and Technology)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e焼結|フェーズフィールド法|機械学習|ベイズ最適化|パラメータ推定|Sintering|Phase-field|Machine learning|Bayesian optimization|Parameter estimation\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e多結晶超伝導体の特性向上には、固相焼結中の組織変化の理解が必要であり、フェーズフィールド法を用いたシミュレーションは有望なアプローチである。しかしながら、シミュレーションに必要なパラメータには、未知であるものが多く、定量的なシミュレーション結果を得ることを難しくしている。本研究では、ベイズ最適化を用いて、固相焼結シミュレーションに必要な未知パラメータを推定する方法を提案し、数値実験により評価した。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(英語): \u003c\/strong\u003eTo improve the transport properties of polycrystalline bulk superconductors, understanding of mechanisms of microstructural changes during a solid-state sintering is important. Numerical simulation of the solid-state sintering using three-dimensional phase-field (3D-PF) model is a promising approach for understanding how microstructure changes during the solid-state sintering. However, some of the parameters involved in the 3D-PF model are not known , that makes difficult to simulate the microstructural changes quantitatively. We proposed a new method for estimating the unknown parameters used for the 3D PF model of solid-state sintering using the Bayesian optimization. \u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e1,112 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格330円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 3","offer_id":46393286787311,"sku":"IEEJ-MC20003ASC20012-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_bd573bf7-1832-4e24-9257-cedc24be9de1.png?v=1744686856","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-mc20003asc20012","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}