Elucidation and improvement of dynamic magnetostriction behavior based on microstructure data using combinatorial method

使用组合方法基于微观结构数据阐明和改进动态磁致伸缩行为

• 批准号: 19J02078
• 负责人: 山崎 貴大
• 金额: $ 3.08万
• 依托单位: Nagoya University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-25 至 2022-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19J02078/
• 关键词: 磁歪材料; 機械学習; コンビナトリアル手法; 組織制御; バルクハウゼンノイズ; 振動発電; コンビナトリアル技術

コンビナトリアル手法と機械学習を組み合わせた磁歪材料の組織構造予測手法の確立を研究目的とし，令和2年度は，バルク磁歪材料から取得したバルクハウゼンノイズ信号に対して，プログラミング言語であるPythonを用いた解析プログラムを構築し，機械学習によるデータ分析を実施した．特に，(1)データの取得と特徴量の決定，(2)機械学習モデルの生成と妥当性評価，(3)解釈性評価を実施することにより，複雑かつ不規則な発生原理に基づくバルクハウゼンノイズから結晶粒径を推定することが可能であることを見出した．現在、これらの研究成果を学術論文として報告する準備を行っている．以下にその詳細を示す．(1)では，加工熱処理により微細組織制御を実施したFe-Co合金線材を用いて，異なる熱処理を施したFe-Co合金のバルクハウゼンノイズ信号を取得した．得られたバルクハウゼンノイズ信号に対してデータ前処理（スムージング等），高速フーリエ変換を実施し，データセットを作成した．(2)では，機械学習モデルの生成にLightGBMによる回帰分析を用いた．この回帰分析により，比較的高い推定結果を示すことを明らかにした．また，生成した機械学習モデルの妥当性評価を実施した結果，合金組織の相の違いにより適用できる範囲が明らかとなり，本手法の有用性と課題を示すことができた．(3)では，合金組織の平均結晶粒径の推定に寄与すると考えられる特徴量のうち，最も高い貢献度を示したのは，スペクトル波形の出力強度，標準偏差，尖度であることを明らかにした．一方，バルク試料から薄膜試料へ本手法を適用する際に生じる課題，例えば，薄膜試料の系統的な微構造制御や，磁気信号の検出感度の改善，磁気・磁歪特性の取得等を残しているため，今後の推進方策を実施することにより，本研究課題の達成を目指す．

The purpose of this study is to establish a method for predicting the microstructure of magnetically distorted materials by combining mechanical learning and mechanical learning. In 2001 and 2002, the magnetic distorted materials were obtained by using Python to analyze the structure of magnetically distorted materials. In particular,(1) the determination of the acquisition characteristics of the crystal,(2) the mechanical learning of the crystal and the evaluation of its appropriateness,(3) the evaluation of the solution, and the implementation of the principle of irregular generation. Now, the research results are ready for publication. The following are detailed. (1)The Fe-Co alloy wire is processed and heat treated to obtain a signal for fine microstructure control. In order to achieve the goal of high-speed conversion, we need to create a system for the pre-processing of digital signals. (2)Machine learning and generation of LightGBM The results of this analysis are shown in the table below. As a result of the evaluation of the appropriateness of mechanical learning, the phase of alloy structure is applicable to the application of the method. (3)The average crystal grain size of the alloy structure is estimated by the calculation of the characteristic quantity, the highest contribution degree, the output intensity of the waveform, the standard deviation, and the sharpness. On the one hand, there are some problems when the method is applied to thin film samples, such as the microstructure control of thin film samples, the improvement of magnetic signal detection sensitivity, the acquisition of magnetic and magnetic distortion characteristics, etc., and the implementation of future promotion measures.

项目成果

Development of a fast atom beam gun for surface-activated bonding

• DOI: 10.1016/j.precisioneng.2019.11.006
• 发表时间: 2020-03
• 期刊: Precision Engineering-journal of The International Societies for Precision Engineering and Nanotechnology
• 影响因子: 3.6
• 作者: R. Morisaki;Hirai Yuuki;C. Oka;M. Mizoshiri;T. Yamazaki;J. Sakurai;Takami Hirai;Tomonori Takahashi;H. Tsuji;S. Hata

Novel dynamic force sensing system using magnetostrictive energy harvester

使用磁致伸缩能量收集器的新型动态力传感系统

• 发表时间: 2019
• 期刊: 30th 2019 International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science
• 作者: T. Yamazaki;Y. Furuya;W. Nakao;S. Hata
• 通讯作者: S. Hata

Machine learning-based magnetic Barkhausen noise analysis for microstructure-property optimization

基于机器学习的磁巴克豪森噪声分析，用于微观结构性能优化

• 发表时间: 2019
• 作者: T. Yamazaki;S. Hata
• 通讯作者: S. Hata

センサ応用に向けた磁歪材料のバルクハウゼンノイズ解析

用于传感器应用的磁致伸缩材料的巴克豪森噪声分析

• 发表时间: 2019
• 作者: T. Yamazaki;S. Hata;山崎貴大，秦誠一
• 通讯作者: 山崎貴大，秦誠一

バルクハウゼン効果を利用したFe-Co磁歪合金の塑性ひずみ予測

利用巴克豪森效应预测 Fe-Co 磁致伸缩合金的塑性应变

• 发表时间: 2019
• 作者: T. Yamazaki;S. Hata;山崎貴大，秦誠一;山崎貴大，古屋泰文，中尾航
• 通讯作者: 山崎貴大，古屋泰文，中尾航