オオクボ　トモマサ   Tomomasa OHKUBO   大久保　友雅    所属   工学部 機械工学科    職種   教授
言語種別	英語
発行・発表の年月	2022/11
形態種別	学術論文
査読	査読あり
標題	Artificial Intelligence for Estimating Multiple Irradiation Conditions from Temperature Distribution
執筆形態	共著
掲載誌名	Journal of Laser Micro / Nanoengineering
掲載区分	国外
出版社・発行元	Japan Laser Processing Society
巻・号・頁	17(3),pp.194-198
総ページ数	5
担当区分	責任著者
著者・共著者	Miki Nakaone, Tomomasa Ohkubo, Yuki Ueno, Ken Goto, and Yutaka Kagawa
概要	選択的レーザー温度制御（SLT）と名付けられた加速加熱試験法は、レーザーを走査することで入熱を動的に制御できる。そのため、SLTシステムの照射条件は自由度が高い。照射条件を自動的に決定するためには、必要な温度分布を再現できる照射条件を予測するAIの開発が必要である。本論文では、レーザーを定点照射する際に必要な温度分布を再現できる照射条件を提案するAIの開発について報告する。AIは照射座標をよく予測したが、レーザーの出力,ビーム半径,照射時間は当初の値とは異なっていた。しかし、AIが予測した照射条件を用いて計算した温度分布は、要求される温度分布と類似していた。温度分布の類似性を評価した結果、MAPEの94.6%のデータが5%以下であった。
外部リンクURL	http://www.jlps.gr.jp/jlmn/uploads/22-019z.pdf