機械学習による転位挙動のfew-show detection

Material type: 文書・図像類

Author: 村松, 眞由

Publisher: 慶應義塾大学

Publication date: 2020

Material Format: Digital

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NDC: -

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Note (General)：: type:text本研究では，引張変形を受けたFe-31Mn-3Al-3Siを透過型電子顕微鏡（TEM）で観察した動画中の転位の速度を定量的に測定する方法を提案している。透過型電子顕微鏡（TEM）で撮影された動画は、視野の移動や不要な線の存在などの問題があり、転位の定量的な分析には適していない。これ...

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Digital

Material Type: 文書・図像類
Title: 機械学習による転位挙動のfew-show detection
Author/Editor: 村松, 眞由
Author Heading: 村松, 眞由
Publication, Distribution, etc.: 慶應義塾大学
Publication Date: 2020
Publication Date (W3CDTF): 2020
Alternative Title: キカイガクシュウニヨルテンイキョドウノ few-show detection
Kikai gakushū ni yoru ten'i kyodō no few-show detection
Dislocation detection and velocity measurement using machine learning and particle filters
Periodical title: 学事振興資金研究成果実績報告書
Text Language Code: jpn
eng
Target Audience: 一般
Note (General): type:text
本研究では，引張変形を受けたFe-31Mn-3Al-3Siを透過型電子顕微鏡（TEM）で観察した動画中の転位の速度を定量的に測定する方法を提案している。透過型電子顕微鏡（TEM）で撮影された動画は、視野の移動や不要な線の存在などの問題があり、転位の定量的な分析には適していない。これらの問題を解決するために、機械学習とパーティクルフィルターを採用した。転位の速度を自動で定量的に測定する方法を開発し、これにより、間欠動作などの転位挙動を定量的に評価できるようになった。 In this study, we propose a method to quantitatively measure the velocities of dislocations in the movieobserved by transmission electron microscopy (TEM) of Fe-31Mn-3Al-3Si subjected to the tensile defor-mation. The original TEM movies are not suitable for quantitative analysis of dislocations, because thereare problems such as the movement of fields and the existence of unnecessary lines. In order to solve theseproblems we employ machine learning and particle filter. By the use of them, we developed a method forautomatic and quantitative measurement of the dislocation velocity. As the result, quantitive evaluation ofdislocation behavior, e.g., intermittent motion is achieved.
Source: https://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php?koara_id=2020000008-20200226
https://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php?koara_id=2020000008-20200226
Access Restrictions: 限定公開
Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
Original Data Provider (Database): 慶應義塾大学 : 慶應義塾大学学術情報リポジトリ