深層学習を用いたアルミニウム合金板の集合組織に依存した応力－ひずみ曲線とr値の推定

摘要

本研究では，ニューラルネットワークを用いた深層学習により，アルミニウム合金板の集合組織の情報から応力－ひずみ曲線とr値の面内異方性を高速に推定する方法を提案する．本研究で提案する方法は，アルミニウム合金板の集合組織と応力－ひずみ曲線またはr値との非線形な関係を深層学習で回帰する方法に等しい．この非線形回帰を行うためには，ニューラルネットワークの訓練を行うための訓練データが大量に必要である．本研究で必要となる訓練データは，アルミニウム合金板の集合組織とそれに対応する応力-ひずみ曲線およびr値の組みあわせである．この訓練データを実験的な材料試験で短時間に取得することは困難である．そこで著者らは，数値材料試験によって算出される応力－ひずみ曲線およびr値の計算結果を事前に多数用意し，それらをニューラルネットワークの訓練データとする．本論文では，訓練されたニューラルネットワークを用いて，種々の集合組織の情報から応力－ひずみ曲線とr値の面内異方性を推定する．そして，それらの推定結果が真値として仮定した数値材料試験の結果とよく一致することを示すことで，著者らが提案する方法を検証する．