Budget Amount *help |
¥17,680,000 (Direct Cost: ¥13,600,000、Indirect Cost: ¥4,080,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2021: ¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000)
Fiscal Year 2020: ¥6,890,000 (Direct Cost: ¥5,300,000、Indirect Cost: ¥1,590,000)
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Outline of Research at the Start |
本研究では, フェーズフィールド法による材料組織予測と多岐にわたる機械学習方法(深層学習・転移学習・敵対的生成ネットワーク・データ同化・ベイズ最適化)を駆使し, アルミニウム合金板の内部組織情報から機械的特性や成形加工性を順推定するのみならず, その逆推定, さらには内部組織の最適化を可能とする計算技術を開発する.
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