DP鋼の応力−ひずみ曲線を支配する組織因子のスパース学習

• 弘川 奨悟

  鹿児島大学大学院理工学域工学系機械工学専攻

• 田口 茂樹

  鹿児島大学大学院理工学域工学系機械工学専攻

• 松下 康弘

  SETソフトウェア(株)

• 足立 吉隆

  鹿児島大学大学院理工学域工学系機械工学専攻

書誌事項

タイトル別名

• Sparse Modelling to Screen Microstructural Factors Dominantly Controlling a Stress-strain Curve of DP Steels
• DP鋼の応力 : ひずみ曲線を支配する組織因子のスパース学習
• DPコウ ノ オウリョク : ヒズミ キョクセン オ シハイ スル ソシキ インシ ノ スパース ガクシュウ

抄録

Screening important microstructure factors dominantly controlling a stress-strain curve of a dual phase steel was studied by three kinds of sparse modelling approach; Sensitive analysis, data transformation & variable selection, and Bayesian inference. In addition, an effect of data noise on descriptor screening in sparse modelling was also investigated.

収録刊行物

• 鉄と鋼

  鉄と鋼 103 (8), 468-474, 2017

  一般社団法人 日本鉄鋼協会

キーワード

• sensitive analysis
• data transformation
• variable selection
• genetic algorism
• bayesian inference
• sparse modelling
• descriptor screening
• materials genome
• DP steel
• stress-strain curve

詳細情報

• CRID: 1390001205215479552
• NII論文ID: 130005874107
• NII書誌ID: AN00151251
• DOI: 10.2355/tetsutohagane.tetsu-2017-003
• ISSN: 18832954
• ISSN: 00211575
• NDL書誌ID: 028446711
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I028446711
• Web Site: https://www.jstage.jst.go.jp/article/tetsutohagane/103/8/103_TETSU-2017-003/_pdf
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可