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渡邊育夢 主幹研究員（構造材料研究拠点 解析・評価分野 高強度材料グループ）が日本塑性加工学会論文賞を受賞しました。本賞は日本塑性加工学会論文誌「塑性と加工」の第59巻第693号（2018年10月）から第61巻第716号（2020年9月）,およびMaterials TransactionsのVol.59, No.10（2018年10月）からVol.61, No.9（2020年9月）までの過去2年間に掲載された優れた論文に対して授与されるものです。受賞対象論文は「塑性と加工」第60巻に掲載された「深層学習を用いたアルミニウム合金板の集合組織に依存した応力ひずみ曲線とr値の推定」であり，東京農工大学 肥沼康太氏, 山中晃徳教授, 桑原利彦教授との共著です。本論文では数値材料試験によって深層学習の学習データを作成することで，アルミニウム合金板の結晶方位に依存した異方性を推定する新しいアプローチを提案しています。本論文は英文誌Materials Transactionsにも転載されました。

【参考】
肥沼康太, 山中晃徳, 渡邊育夢, 桑原利彦, 深層学習を用いたアルミニウム合金板の集合組織に依存した応力ひずみ曲線とr値の推定, 塑性と加工 61 (2020) 48-55.
DOI: https://doi.org/10.9773/sosei.61.48
K. Koenuma, A. Yamanaka, I. Watanabe, and T. Kuwabara, Estimation of texture-dependent stress-strain curve and r-value of aluminum alloy sheet using deep learning, Materials Transactions 61 (2020) 2276-2283.
DOI: https://doi.org/10.2320/matertrans.P-M2020853