|
持続可能な社会を実現するためには、高機能な軽金属材料の開発による省エネルギー化が重要となる。軽金属材料の性能を向上に向けては、微量添加元素の影響を受ける微細組織の制御が重要となる。加えて、革新的な高機能材料を開発するためには、材料特性に影響を与える新規な微細構造因子の発見が必要となる。本研究では、アルミニウム合金の機械的特性を主な対象として、原子スケールからミクロスケールにかけて取得可能な多次元組織データに対して機械学習アプローチを用いて、材料特性に寄与する組織データを抽出するとともに、抽出データを材料組織学の理論に還元し、高機能材料設計の指針となる新規微細組織因子を見出すことを目的とした。
|
