「アルミニウム合金の弾塑性変形の理解に向けた放射光活用の取組み」
兵庫県立大学 足立大樹先生

【概要】アルミニウム合金は、マグネシウム合金や鉄鋼、銅合金などと比較して弾性異方性が小さく、結晶方位による変形の異方性が小さいことから、強化機構の検討に適している。この利点を生かし、各種アルミニウム合金において、SPring-8放射光を用いた引張変形中における高時間分解能In-situ XRD測定を行うことにより、転位密度変化の観点から初期微細組織が強度特性に及ぼす影響を系統的に調査した。本講演では、(1)結晶粒径と析出状態が転位密度変化と強度特性に及ぼす影響、(2)Al-Mg合金のセレーション発生時における応力振動と転位密度変化の関係、（3）金属3Dプリンタにより作製したAl-Si積層造形体の優れた強度特性の起源解明、などについて紹介する。

「耐疲労表面硬化鋼の高効率設計に向けたデータ科学活用の取り組み」
東北大学 宮本吾郎先生

【概要】歯車等に利用される表面硬化材料では、小型化、長寿命化を実現するために高い疲労特性が求められる。表面硬化材料は、複雑な傾斜特性を有することかつ、疲労特性評価には時間を要することから、カーボンニュートラル等の社会課題に迅速に対応するためには、従来の試行錯誤よりも格段に高効率な合金・プロセス設計手法が求められる。そこで、我々のグループではCO₂排出量と熱処理ひずみの小さな窒化処理に注目し、窒化材の組成とプロセス条件、硬さ分布および残留応力分布をデータベース化し、合金組成と窒化条件から硬さ分布や残留応力分布、疲労強度を予測する機械学習モデルを構築した。本講演では予測モデルの詳細ならびにデータ取得自身を高効率化するためのロボットアームを使った自動自律探索システムについても紹介する。