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No.30-26

著者	1) 伊藤靖朗, 2) 加藤豪, 3) 前田誠, 4) 和田直樹, 5) 山下翼, 6) 小島秀平, 7) 井上純哉
著者（英）	1) Yasuo Itou, 2) Gou Katou, 3) Makoto Maeda, 4) Naoki Wada, 5) Tsubasa Yamashita, 6) Shuhei Kojima, 7) Junya Inoue
勤務先	1) ジヤトコ, 2) ジヤトコ, 3) ジヤトコ, 4) MI-6, 5) MI-6, 6) MI-6, 7) 東京大学
勤務先（英）	1) JATCO, 2) JATCO, 3) JATCO, 4) MI-6, 5) MI-6, 6) MI-6, 7) The University of Tokyo
抄録	熱間鍛造を施した駆動系浸炭部品では，強度低下を引き起こす異常粒成長が発生する．その予測は複雑な発生機構であるため困難である．本研究では，熱間鍛造を模擬した試験結果を機械学習により解析し，部品製造時に制御可能な因子から異常粒成長の発生を予測する手法を開発した．
抄録（英）	Abnormal grain growth that causes strength reduction occurs in hot-forged carburized drivetrain parts. Predicting this phenomenon is difficult due to its complex occurrence mechanism. In this study, we developed a method to predict the occurrence of abnormal grain growth from controllable factors during part manufacturing by analyzing test results that simulate hot forging using machine learning. 翻訳

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例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

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例）W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

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