Development of fundamental technology for controlling deformability of nickel aluminide using data science
Project/Area Number |
21K04730
|
Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 26050:Material processing and microstructure control-related
|
Research Institution | National Institute for Materials Science |
Principal Investigator |
出村 雅彦 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 統合型材料開発・情報基盤部門, 部門長 (10354177)
|
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
譯田 真人 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 構造材料研究拠点, 主任研究員 (00550203)
|
Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
|
Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
|
Keywords | 転位反応 / 転位相互作用パラメータ / latent hardening / 金属間化合物 / 積層欠陥 / 機械学習ポテンシャル / データ駆動 / 結晶塑性 / 計算材料科学 |
Outline of Research at the Start |
本研究では、耐熱材料として使用されるニッケルアルミナイドの加工性を制御するための基盤技術を確立する。材料の中の原子レベルの欠陥の間の相互作用がニッケルアルミナイドの加工性を律速しているという独自の仮説のもと、 (1) 欠陥の間の相互作用の大きさを定量的に推定する方法と、(2)合金元素添加による欠陥のエネルギー変化を推定する方法を開発する。以上により、ニッケルアルミナイドの加工性を向上させるための新たな合金設計指針を確立することを目指す。
|
Outline of Annual Research Achievements |
課題(1)に関しては、初年度から引き続き、3つの単結晶圧延を元に、圧延異方性をもたらす転位反応の特定と、相互作用パラメータの同定の可能性について、検討を実施した。昨年度までに、Glissile Jucntion(GJ)が原因となる強い相互作用と考えられることを見出している。本年度は、最適化の方法を見直し、以下の点を新たに明らかにした。すなわち、GJの相互作用を他に比べて10以上にすることで、3つの単結晶圧延の結果を総合的に再現できることを確認した。この結果からGJの下限値として10という値を定量的に定めることができたと考えている。最終年度は、この結果の再現性を検証し、論文として公表することを目指す。
課題(2)に関して、二元系Ni合金の積層欠陥エネルギーを高精度で求めるための機械学習モデルの検証を行った。具体的には、組成比や格子のひずみなどが異なる原子構造モデルを多数作成し、これらのモデルの第一原理計算に基づくデータから機械学習ポテンシャルを作成した。そのうえで構築した機械学習ポテンシャルを用いた二元系Ni合金の面欠陥エネルギー計算の精度評価を行った。
|
Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
課題(1)について、転位相互作用パラメータを(下限値のみではあるものの)定量的に推定することができた点が、計画以上の進展と考える。ただし、当該定量推定が妥当であり、再現性があるかについて、多面的に検討する必要があり、最終年度でこの点を確認することとしたい。
課題(2)について、第一原理計算結果に近い精度で2元系合金のエネルギー予測を実現する機械学習ポテンシャルが構築できている。一方で、構築した機械学習ポテンシャルによる有限温度でのエネルギー評価についてはさらなる検証が必要である。
|
Strategy for Future Research Activity |
課題(1)については定量的に推定することができたと考えているものの、推定の妥当性については多面的に検討する必要がある。最終年度は、当該推定方法についての妥当性を検証、論文として公表していくために、任期制研究員を雇用して、研究を推進していく。
課題(2)について、構築した機械学習ポテンシャルの計算精度と安定性の検証、および必要であれば機械学習ポテンシャルの改善を行い、そのうえで対外発表のためのデータ取得を進める。
|
Report
(2 results)
Research Products
(2 results)