Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsupervised Learning of Nanoindentation Data to Infer Microstructural Details of Complex Materials

論文の概要: Unsupervised Learning of Nanoindentation Data to Infer Microstructural Details of Complex Materials

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06613v1
Date: Tue, 12 Sep 2023 21:45:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-14 16:12:33.640376
Title: Unsupervised Learning of Nanoindentation Data to Infer Microstructural Details of Complex Materials
Title（参考訳）: ナノインデンテーションデータの教師なし学習による複合材料の微細構造の詳細推定
Authors: Chen Zhang, Cl\'emence Bos, Stefan Sandfeld, Ruth Schwaiger
Abstract要約: Cu-Cr複合材料をナノインデンテーションにより研究した。教師なし学習技術を用いてデータを解析した。データ量が適切かどうかを判断するためにクロスバリデーションを導入した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.771578529731914
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: In this study, Cu-Cr composites were studied by nanoindentation. Arrays of indents were placed over large areas of the samples resulting in datasets consisting of several hundred measurements of Young's modulus and hardness at varying indentation depths. The unsupervised learning technique, Gaussian mixture model, was employed to analyze the data, which helped to determine the number of "mechanical phases" and the respective mechanical properties. Additionally, a cross-validation approach was introduced to infer whether the data quantity was adequate and to suggest the amount of data required for reliable predictions -- one of the often encountered but difficult to resolve issues in machine learning of materials science problems.
Abstract（参考訳）: 本研究では,Cu-Cr複合材料をナノインデンテーションにより研究した。試料の広い領域に多数のインデントが配置され、結果として数百のヤング率と様々なインデント深さの硬さの測定結果が得られた。教師なし学習手法であるガウス混合モデルを用いてデータを解析し、「機械的位相」の数とそれぞれの機械的特性を決定するのに役立った。さらに、データ量が適切かどうかを判断し、信頼できる予測に必要なデータ量を提案するために、クロスバリデーションアプローチが導入された。

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