微構造画像を入力情報に用いた窒化ケイ素セラミックス特性予測AIモデルの開発
Development of an AI Model for Predicting the Properties of Silicon Nitride Ceramics Based on Microstructural Images
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込)：￥1,100 会員価格(税込)：￥880
- 文献番号
- 20264232
- 文献・情報種別
- 会誌「自動車技術」
Vol.80 No.4
- 掲載ページ
- 50-56(Total 7 p)
- 発行年月
- 2026年 4月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
書誌事項
| カテゴリ | 2050年に向かう自動車材料の革新 ―軽量化・電動化・循環型社会への挑戦― |
|---|---|
| 著者 | 1) 古嶋 亮一, 2) 丸山 豊, 3) 中島 佑樹, 4) 周 游, 5) 福島 学 |
| 著者（英） | 1) Ryoichi Furushima, 2) Yutaka Maruyama, 3) Yuki Nakashima, 4) You Zhou, 5) Manabu Fukushima |
| 勤務先 | 1) 産業技術総合研究所, 2) 産業技術総合研究所, 3) 産業技術総合研究所, 4) 産業技術総合研究所, 5) 産業技術総合研究所 |
| 抄録 | 絶縁放熱基板は，電気自動車に活用されるパワー半導体から発生した熱を効率的に逃がすうえで欠かさない．近年の絶縁放熱基板のニーズの高まりを受け，基板の長寿命化が可能となる窒化ケイ素に注目が集まっており，特性向上を目指して企業間で開発が行われている．本研究では，絶縁放熱基板に関わる特性の向上に向けた技術開発を効率的に行うために，微構造画像を力情報に用いた窒化ケイ素セラミックス特性予測AIモデルの開発を行った． |
| 抄録（英） | Insulated heat dissipation substrates are essential for managing the heat of power semiconductors in electric vehicles. Silicon nitride ceramics (Si3N4) have emerged as promising materials due to their high reliability and potential for extending substrate lifespan. In response to increasing performance demands, industry efforts have focused on enhancing their properties through advanced material design. This review highlights the development of an AI model that predicts the properties of Si3N4 using microstructural image data for accelerating substrate innovation. 翻訳 |
