Development of metal-matrix composites with materials informatics

利用材料信息学开发金属基复合材料

• 批准号: 22K04727
• 负责人: 杉尾 健次郎
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Hiroshima University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K04727/
• 关键词: 金属基複合材料; データベース; 機械学習; Webアプリケーション; マテリアルズ・インフォマティクス; 複合材料; 金属基複合材料; データベース; 機械学習; Webアプリケーション; マテリアルズ・インフォマティクス; 複合材料

本研究では「高熱伝導・低熱膨張の金属基複合材料の開発」を対象にデータベースを中心としたプロセス・材料組織・材料特性の相互の関係性を機械学習により分析するシステムの開発を行う。具体的にはプロセス・材料組織・材料特性データを収集してデータベースを構築するためのソフトウェアの開発を行い，また，プロセス・材料組織・材料特性データを取得するシステムの構築を行う。さらに，それらの相互関係を機械学習によって分析するソフトウェアの開発を行う。リレーショナルデータベースを利用したWebアプリケーションの開発を行い，Webサーバー上での運用を始めた。WebアプリケーションのフレームワークとしてPythonで開発が可能なDjangoを用いた。実験より得られた生データを順次サーバー上にアップロードすることによりデータベースを構築することが可能となった。また，既存の装置にクライアントPCまたはラズベリーパイを取り付け，ネットワークを介して測定データをサーバーから取得することが可能となった。測定データから二次データ（特徴量）を抽出するための機能をWebアプリケーションに追加した。これらは測定データの内容およびフォーマットに合わせて個別に開発する必要がある。例えば，測定データがOM画像またはSEM画像等の画像データの場合，色調補正，フィルタ処理，二値化処理，ノイズ除去，輪郭抽出等の画像処理を適用して，第二相の面積率，数密度，真円度，等価円直径，アスペクト比，長辺・短辺長さ等の二次データの抽出が可能となった。測定データから抽出した複数の二次データ（特徴量）を分類，回帰，クラスタリングまたは次元削減等の機械学習の手法によって分析する機能をWebアプリケーションに追加した。開発において，画像処理にはOpenCV，データ処理にはPandas，機械学習にはscikit-learnを用いた。

这项研究的重点是“具有高导热率和低热膨胀的金属复合材料的开发”，并将开发一个系统，该系统主要通过机器学习分析过程，材料结构和材料特性之间的相互关系。具体来说，我们将开发用于收集流程，材料结构和材料属性数据并构建数据库的软件，我们还将构建一个系统以获取过程，材料结构和材料属性数据。此外，我们将开发通过机器学习来分析这两者之间关系的软件。我们使用关系数据库开发了Web应用程序，并开始在Web服务器上操作。可以使用Python开发的Django被用作Web应用程序的框架。通过将一个接一个地从实验获得的原始数据上传到服务器上，可以通过将原始数据上传到服务器来构建数据库。现在可以将客户端PC或Raspberry Pie连接到现有设备，并通过网络从服务器获得测量数据。从测量数据中提取辅助数据（功能）的功能已添加到Web应用程序中。这些必须根据测量数据的内容和格式单独开发。例如，当测得的数据是图像数据（例如OM图像或SEM图像）时，可以将图像处理，例如色调校正，过滤，二进制，去除噪声和轮廓提取来提取二级数据，例如第二阶段，数量密度，圆形，圆形，循环的圆形直径和短侧的范围，以分析的功能（以分析）的功能（以分析）的次数比率，以分析（分析）。使用机器学习方法进行测量的数据，例如分类，回归，聚类或降低尺寸。在开发中，OPENCV用于图像处理，使用PANDA进行数据处理，并将Scikit-Learn用于机器学习。