概要
固溶強化型アルミニウム合金の溶接部の強度を予測するためのワークフローです。溶接部の形状と溶融部・HAZ・母材の初期Mg量から、経験式に基づいて各部位の結晶粒径とMg量を推定します。さらに、推定した結晶粒径とMg量から、予測式に基づいて、各部位の応力・歪み曲線を求めることができます。
開発者
井上純哉（東京大学）
関連論文
[1] Prediction of the Mechanical Properties of Aluminum Alloy Using Bayesian Learning for Neural Networks
[2] Development of Data-Driven System in Materials Integration
[3] Bayesian inference of grain growth prediction via multi-phase-field models
最終更新
2021-09-22
キーワード
関連するワークフローカタログ
グループ内ワークフロー例
[1] マクロ特性予測ワークフロー[*準備中]