Sang Guk Jeong 研究室
主宰者：Sang Guk Jeong
東北大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、金属加工技術としてのレーザー粉末床融解法を用いた材料製造と、そこで生成される合金の特性制御に取り組んでいます。ニッケル基超合金、ステンレス鋼、アルミニウム合金、高エントロピー合金など多様な金属材料を対象とし、レーザー加工時の熱入力条件やプロセスパラメータが、結晶構造の形成、元素の偏析、および微視的な組織構造にどのように影響するかを系統的に調査しています。
主な研究の焦点は、製造プロセスと材料の強度・延性などの機械的性質との関係を理解することです。組織内での結晶粒の配置、転位の密度分布、析出物の形成といった微視構造を意図的に操作することで、強度と加工性を両立させた材料の開発を目指しています。また、冷却条件の制御による相変態の活用、セラミック粒子の複合化、さらに熱処理や超音波処理などの後加工を組み合わせることで、性能を高める戦略も展開しています。
加えて、機械学習を活用したプロセス最適化も推進しており、異なる材料に共通して適用可能な予測モデルの構築に取り組んでいます。これらの研究は、航空宇宙・自動車産業など実用的な応用を視野に、複雑な形状を持つ高性能部材の製造実現を目指すものです。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（47 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2026.149839
- DOI: https://doi.org/10.1088/2631-7990/ae6f56
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.pnucene.2025.105694
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12540-025-02064-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.addma.2025.104967
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2025.148735
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2025.148712
- DOI: https://doi.org/10.4150/jpm.2025.00017
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2025.148642
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2025.147797
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmst.2024.11.057
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.actamat.2025.120757
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2024.146383
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2024.12.185
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2024.147631
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.addma.2024.104564
- [2024] Shear deformation behavior of additively manufactured 316L stainless steel lattice structuresDOI: https://doi.org/10.1016/j.addma.2024.104425
- DOI: https://doi.org/10.1080/21663831.2024.2371521
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2024.146820
- DOI: https://doi.org/10.1080/21663831.2024.2354757
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2024.146616
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2024.146537
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.addlet.2023.100172
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2022.143164
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4174788
- DOI: https://doi.org/10.1080/14686996.2022.2122868
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.addma.2022.103370
- [2022] Optimization of Laser‐Powder Bed Fusion Processed Fe–4.5Si Alloy via Response Surface MethodologyDOI: https://doi.org/10.1002/srin.202200155
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.addma.2022.102744
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.addma.2022.103131
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10853-022-07516-x
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2022.143632
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.addma.2021.102314
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scriptamat.2021.114332
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