| Project/Area Number |
08750098
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Materials/Mechanics of materials
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
古川 知成 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助手 (10272395)
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| Project Period (FY) |
1996
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 1996)
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| Budget Amount *help |
¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
Fiscal Year 1996: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
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| Keywords | 材料構成則 / 生物学的計算手法 / 進化的アルゴリズム / ニューラルネットワーク / パラメータ同定 / 非線形マッピング |
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| Research Abstract |
原子力発電所の圧力容器や配管などは繰り返し荷重、高温・高圧・放射線などの厳しい環境にさらされるため、それらの材料の変形挙動を精度よく評価するためには、非弾性解析が必要不可欠であり、これまでに数々の非弾性構成方程式を提案されてきた。
しかし従来の構成式を応用する際の主要な問題点は、(1)高度な材料挙動を表そうと、より複雑な構成方程式が提案されてきているが、式が複雑になればなるほど、材料パラメータを決定するのが非常に難しくなってきている、(2)従来の構成式は多くとも2〜3種類の材料挙動を表現するのが限界であり、構成式が陽に記述される限り、モデル誤差を取り除くことはできない、である。これらの問題に対処するため、様々な数理学的アプローチが取られてきたが、実際にはしばしば応用できない。
以上のことを背景として、本研究においては、従来の構成方程式に、元来非線形である自然現象からヒントを得た生物学的計算手法を導入することにより、上記の問題点を克服した。具体的には、問題(1)においてダ-ウィンの進化論を基に、進化的アルゴリズムを用いたパラメータ同定手法を提案した。それにより従来手法の問題であった解の振動や発散に至ることなく安定した解を得ることに成功した。
また問題(2)において人工知能的見地から、任意の非線形マッピングが可能な階層型ニューラルネットワークを材料構成則として用いて定式化した。本構成則を実験データにより構築したところ、モデル誤差がほとんどなく、従来の構成則に対する本構成則の有効性が確かめられた。
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Report
(1 results)
Research Products
(6 results)
