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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국재료연구원 Korea Institute of Materials Science |
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연구책임자 | 서종식 |
참여연구자 | 서병찬 , 이상은 , 윤지선 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-12 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100000176 |
과제고유번호 | 1711120180 |
사업명 | 재료연구소연구운영비지원(R&D)(주요사업비) |
DB 구축일자 | 2021-05-15 |
키워드 | 마그네슘 합금.미세조직.집합조직.기계적 물성.인공신경망.데이터 사이언스.Magnesium alloy.Microstructure.Texture.Mechanical properties.Artificial neural network.Data science. |
1. AZ 압출재 대상으로 시효처리 조건과 석출상 기반 기계적 물성의 예측 모델링
가. AZ61, AZ91 압출재에 대해 시효처리 조건에 따른 석출상 기반 기계적 물성 DB 구축
나. 시효처리 온도와 시간 및 불연속과 연속 석출상에 기반을 둔 3종의 기계적 물성(인장 항복강도, 압축 항복강도, 항복 비대칭성)에 대해 인공신경망을 활용하여 예측
다. 신경망 학습에 참여하지 않은 시험 데이터의 예측 정확도 98% 이상 달성 (결정계수 기준)
라. 데이터 중심적 접근법을 통해 마그네슘 합금의 기계적 물성과 관련 인자
Ⅳ. Research Results
1. DB construction for mechanical properties based on aging conditions as well as discontinuous and continuous precipitates of extruded AZ61 and AZ91 alloys
2. Prediction of mechanical properties regarding aging conditions and precipitates using ANN with more than 98% accur
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