| Project/Area Number |
22K14522
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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 26060:Metals production and resources production-related
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| Research Institution | Nagoya University (2023)
Kyoto University (2022) |
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Principal Investigator |
Ryoji Katsube 名古屋大学, 工学研究科, 講師 (10839947)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
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| Keywords | ハイエントロピー合金 / 鋳造材料 / その場観察 / 能動学習 / 状態図 |
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| Outline of Research at the Start |
ハイエントロピー合金(HEA) は、鋳造・均質化熱処理を施すだけで優れた強度・延性バランスを示すことから次世代の鋳造材として期待できる。しかし、「多元系状態図の中央付近の組成」という特徴のために、組織観察と状態図へのプロットで構成される伝統的な鋳造合金の設計スキームで取り扱うことが難しく、多元化によってもたらされた組成自由度を十分に活用した材料開発は行われていない。本研究では放射光を用いたその場分析と機械学習の一種である能動学習の手法を取り入れることで、HEAのような多元材料に適した形に合金設計スキームを再構築する。さらにそのスキームに基づき、鋳造材に適したHEAの提示を目指す。
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| Outline of Final Research Achievements |
High entropy alloys (HEAs), which are multinary alloys with near-equiatomic compositions, have attracted much attention as a metallic material system based on a novel design concept. One of the primary challenges in the design of HEAs is the difficulty in interpreting the microstructure development process through the analysis on the microstructure and the subsequent plotting the results on the phase diagram. The primary objective of this study is to develop HEAs with desirable properties from the view point of solidification with the aid of in-situ observation at the synchrotron facilities and regression methods in the field of machine learning. As a result, we found a Cr-Mn-Fe-Co-Ni alloy with a congruent composition and a Cr-Mn-Fe-Co alloy with low microsegregation and fine microstructure derived from the BCC-FCC phase transformation.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
文明の発展とともに，社会を支える材料に求められる機能や特性は高度化・複雑化しており，それに答えるために多元素化が進んでいる．多元材料の組成空間はもはや人間の知覚の範疇を超えているため，機械学習分野の知見を利用によってHEAの全組成域から材料探索した本研究は，今後の金属材料研究のマイルストーンとして学術的意義がある．さらに，本研究の成果として典型的なHEA系であるCr-Mn-Fe-Co-Ni系の一致溶融組成や固相変態を利用した微細組織・ミクロ偏析フリー合金を見出しており，これらの機械特性に有用性が認められれば社会的波及効果も見込める．
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