| Project/Area Number |
20K14603
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 18010:Mechanics of materials and materials-related
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
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| Keywords | マルチスケール / 均質化法 / 熱・機械連成問題 / ミクロ非定常 / 高分子複合材料 / 熱・機械連成挙動 / 次数低減法 / 勾配型マルチスケール理論 / 熱・機械連成解析 / 熱・機械・化学連成解析 / 熱可塑性樹脂 / 熱硬化性樹脂 / 熱・機械強連成マルチスケール解析 / 二次均質化理論 / 次数低減手法 / 微視的非定常現象 |
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| Outline of Research at the Start |
加熱を受けたり，外的負荷による非弾性変形で発熱した複合材料は，微視的に非定常な温度・変形場の相互連成挙動が生じており，それは微視構造の寸法に依存する．そこで本研究では，このような寸法依存性を有する微視的非定常性を考慮した均質化理論と関係するマルチスケール解析手法の開発を行う．ところが，このようなマルチスケール・マルチフィジックス解析の実施には莫大な計算コストを要すると考えられるため，さらに本研究では，ニューラルネットワークなどの機械学習を駆使した次数低減マルチスケール解析手法を開発する．
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we formulated a method of two-scale analysis to predict unsteady thermo-mechanically coupled behaviors in the microstructure of polymer based composite and to evaluate coupled thermo-mechanical macroscopic properties. As a result, the verification for the thermo-mechanically coupled problem of thermo-hyperelastic composite demonstrated that our proposed method can evaluate unsteady two-scale thermo-mechanically coupled behaviors of composites accurately.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本提案手法では，「非定常」な複合材料の熱・機械連成挙動を微視・巨視構造レベル双方で高精度に予測することが可能である．そのため，微視構造レベルで局所的に温度が蓄積し，それによる残留応力が問題となる充填ゴムや繊維強化樹脂の強度評価を高精度に実施することが可能である．また，トポロジー最適化手法との組み合わせによってこれらの弱点を克服するような微視構造のデザインも可能になる．したがって，本手法は実用面においても極めて有用であるといえる．
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