1） 有安望，松本啓，北浦知之，西山真哉，米正裕：日2） S. Raschka, V. Mirjalili: Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2 (Third edition), Published by Packt Publishing Ltd. 2019. 3） I. Weiss, S.L. Semiatin: Mater. Sci. Eng. A 263 (1999) 4） Y. Li, E. Onodera, A. Chiba: Mater. Trans. 51 (2010) 5） C.M. Sellars, W.J. McTegart: Acta Metall. 14 (1966) 6） T. Seshacharyulu, S.C. Medeiros, W.G. Frazier, Y.V.R.K. 7） I. Weiss, F.H. Froes, D. Eylon: Metall. Trans. A 17 (1986) 8） N. Stefansson, S.L. Semiatin: Metall. Trans. A 34 (2003) 9） S. Zherebtsov, M. Murzinova, G. Salishchev, S.L. 築のみならず，データ科学の概念を積極的に採り入れた研究開発が重要で，新しい発見に繋がる可能性を秘めている． 本製鉄技報 418 (2021) 28-32. 参考文献 のみに動的球状化現象が顕在化した挙動である．実験結果と比較すると機械学習の結果(b)の方がより合った結果となっている(他の加工条件でも同様な結果が示されている)．これより，構成モデルでは機械学習の方がより精緻に動的球状化現象を予測できている事が理解できる．先述したようにJMAK則ではひずみ量による影響度が強く，また熱活性化過程が強い加工条件でのみ精緻に動的球状化率を反映できる．そのためマクロレベルでの動的球状化の分布の予測において部位に依存して(加工条件が異なる部位)，実験結果と合う場合と合わない場合が現れる．今後は，JMAK則自体で修正モデルを検討する，もしくはJMAK則が適用できない加工条件では機械学習で補完してより精緻な構成モデルを作成し，それをフィードバックして物理現象での理解の深化と構成モデルの最適化を図る事が重要となる． ■．結論■本研究では航空機エンジン用Ti-6246合金(多様な出発組織)をモデル合金として鍛造過程における組織変化(動的再結晶・動的球状化)について加工条件(加工温度・ひずみ速度・ひずみ量)との関係から作用機構を実験的に評価・解析し，JMAK則に基づいたモデルおよび機械学習のアプローチから予測モデルを構築した．加工条件に依存してJMAK則が適用できる条件，出来ない条件が分類され，機械学習ではいずれの加工条件でも一様に精緻に組織変化が予測できる事が示された．マクロレベルにて物理冶金モデルを軸に今後より精緻に組織・材質予測を実現するためには，適切に機械学習を援用・融合したアプローチから予測モデルを構築する必要がある．これらの成果については13)で成果報告しているために，詳細はこれを参照されたい．また，プロセス因子と組織の関係性だけでなく，組織と材質(強度・延性)との関係(モデル合金：Ti-17合金)についても現象論・理論・機械学習の多面的な視点で関係性を明らかとしている14)．このように今後のTi合金の“塑性加工ともの造り”においては現象論の理解と理論式の構 10） H.W. Song, S.H. Zhang, M. Cheng: J. Alloy. Comp. 480 11） K. Wang, W. Zheng, Y. Zhao, Y. Lai, Y. Zhou: Mater. Sci. 12） H.W. Song, S.H. Zhang, M. Cheng: Defence Tech. 10 13） H. Matsumoto: 14） H. Matsumoto, D. Tadokoro, international, 61 (2021) 2844-2854. 243-256. 1210-1215. 1136-1138. Prasad: Mater. Sci. Eng. A325 (2002) 112-125. 1935-1947. 691-698. Semiatin: Acta Mater. 59 (2011) 4138–4150. (2009) 922-927. Eng. A 527 (2010) 2559-2566. (2014) 40-46. 1011-1021 ISIJ international., 61(3) (2021) I. Seshpee: ISIJ − 141 −
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