最先端材料科学研究:機械学習を用いX線回折データからポリマーの力学特性を予測
共同通信PRワイヤー / 2024年8月26日 11時0分
論文情報
タイトル:Machine learning prediction of the mechanical properties of injection-molded polypropylene through X-ray diffraction analysis
著者:Ryo Tamura*, Kenji Nagata*, Keitaro Sodeyama, Kensaku Nakamura, Toshiki Tokuhira, Satoshi Shibata, Kazuki Hammura, Hiroki Sugisawa, Masaya Kawamura, Teruki Tsurimoto, Masanobu Naito, Masahiko Demura & Takashi Nakanishi*
*Materials Open Platform for Chemistry, National Institute for Materials Science, Ibaraki, Japan (E-mails: tamura.ryo[at]nims.go.jp, nagata.kenji[at]nims.go.jp, nakanishi.takashi[at]nims.go.jp)
引用:Science and Technology of Advanced Materials: Methods Vol. 25 (2024) 2388016
最終版公開日:2024年8月15日
本誌リンク https://doi.org/10.1080/14686996.2024.2388016(オープンアクセス)
Science and Technology of Advanced Materials誌は、国立研究開発法人 物質・材料研究機構(NIMS)とEmpaが支援するオープンアクセスジャーナルです。
関連URL:https://kyodonewsprwire.jp/release/202408235322
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