WEKO3
アイテム
深層学習を用いたM2052合金の原子間ポテンシャルの検討
http://hdl.handle.net/11478/00001739
http://hdl.handle.net/11478/000017390e618d95-dc46-4e7a-85d4-4c63cce32772
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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福工大-総合研究機構-所報5-6.pdf (1.8 MB)
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| Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||
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| 公開日 | 2022-12-20 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 深層学習を用いたM2052合金の原子間ポテンシャルの検討 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Study on Interatomic potential of M2052 alloy using deep learning | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Damping alloy | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Vibration | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Twin | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Neural network interatomic potential | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Deep learning | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Molecular dynamics simulation | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Damping alloy | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Vibration | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Twin | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Neural network interatomic potential | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Deep learning | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Molecular dynamics simulation | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||
| 著者 |
鞆田, 顕章
× 鞆田, 顕章 |
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| 著者(ヨミ) | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 3634 | |||||
| 姓名 | トモダ, アキノリ | |||||
| 別言語の著者 | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 3635 | |||||
| 姓名 | TOMODA, Akinori | |||||
| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | Neural network interatomic potential (NNP) based on deep neural network (DNN) is useful for classical molecular dynamics simulation to obtain accurate vibration damping capacity of high damping alloys. Training data set is generated by ab initio molecular dynamics simulations using pseudo potential and generalized gradient approximation. The NNP for M2052 alloy is generated by the DeePMD-kit. The accuracy of the NNP depends on the number of training steps for deep learning. | |||||
| 書誌情報 |
福岡工業大学総合研究機構研究所所報 巻 5, p. 23-26, 発行日 2022-10-31 |
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| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
| 収録物識別子 | 24345725 | |||||
| フォーマット | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | application/pdf | |||||
| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
| タイトル（ヨミ） | ||||||
| その他のタイトル | シンソウ ガクシュウ オ モチイタ Ｍ２０５２ ゴウキン ノ ゲンシカン ポテンシャル ノ ケントウ | |||||
| 出版者 | ||||||
| 出版者 | 福岡工業大学総合研究機構 | |||||
| 出版者（ヨミ） | ||||||
| 値 | フクオカ コウギョウ ダイガク ソウゴウ ケンキュウ キコウ | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 論文(Atticle) | |||||
| 資源タイプ・ローカル | ||||||
| 値 | 紀要論文 | |||||
| 資源タイプ・NII | ||||||
| 値 | Departmental Bulletin Paper | |||||
| 資源タイプ・DCMI | ||||||
| 値 | text | |||||
| 資源タイプ・ローカル表示コード | ||||||
| 値 | 02 | |||||
| コメント | ||||||
| 値 | エレクトロニクス研究所 | |||||
