耐疲労性表面硬化鋼の高効率設計へ向け、データ科学を活用
国立研究開発法人物質・材料研究機構（NIMS）は、2024年11月13日午前2時に、「第2回 DxMT Innovations Spotlight セミナー」を開催し、「耐疲労表面硬化鋼の高効率設計に向けたデータ科学活用の取り組み」について成果を発表しました。
研究の背景
表面硬化鋼は、機械部品や医療機器など、さまざまな産業製品に使用されています。しかし、耐疲労性が低いことが課題となっています。従来の設計手法では、試行錯誤を繰り返す必要があり、高効率的な設計は困難でした。
データ科学の活用
本研究では、データ科学を活用して、高耐疲労性の表面硬化鋼の設計を効率化しました。具体的には、以下のデータを使用して機械学習モデルを構築しました。
- 表面硬化鋼の材料特性と微細構造データ
- 耐疲労試験結果
成果
構築された機械学習モデルは、表面硬化鋼の耐疲労性を高い精度で予測できることが確認されました。このモデルを活用することで、以下が可能になります。
- 試行錯誤による設計を削減し、設計時間の短縮
- 材料特性や微細構造を調整することで、耐疲労性を向上
- 材料の最適な組み合わせを特定し、コストを削減
関連情報
第2回 DxMT Innovations Spotlight セミナーでは、この研究の他に、材料科学分野におけるデータ科学の活用に関する以下のようなトピックも発表されます。
- 材料科学における機械学習の最新動向
- データ駆動型の材料設計
- 材料情報学
今後の展開
NIMSは、本研究で得られた知見を活用して、耐疲労性だけでなく、耐食性や靭性などの他の重要な特性についても高効率な材料設計手法を開発していく予定です。
NIMSについて
物質・材料研究機構（NIMS）は、材料科学や工学分野における最先端の研究開発を行う国立研究開発法人です。材料科学、ナノテクノロジー、バイオマテリアルなどの幅広い研究分野をカバーしています。
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