Design of high-entropy casting alloys via elucidation of diverse solidification processes caused by the large degree of freedom
| Project/Area Number |
22K14522
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Review Section |
Basic Section 26060:Metals production and resources production-related
|
|---|
| Research Institution | Kyoto University |
|---|
Principal Investigator |
勝部 涼司 京都大学, 工学研究科, 助教 (10839947)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2024-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
|
| 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)
|
|---|
| 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 |
|---|
| 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。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
ハイエントロピー合金(HEA)のような多元系状態図の中央付近の組成の材料の設計には，組織観察と状態図へのプロットで構成される従来の合金設計の手法の適用が難しい．本研究の目的は，機械学習の一種である能動学習の手法を取り入れ，さらに放射光を用いたその場観察・分析方法を組み合わせることで，合金材料の設計スキームを再構築することである．
本年度はCr-Mn-Fe-Co-Ni系について，能動学習の入力データを構築すべく数10種類の組成を有する合金を作製し，全てに対して示差走査熱分析(DSC)を行った．さらに，DSC測定で複数の吸/放熱が観測された組成については放射光を用いた凝固過程のその場X線回折(XRD)測定を行うことで，凝固過程に現れる相を同定した．これらの結果を入力データとし，能動学習手法であるuncertainty samplingを利用することで初晶として面心立方構造(FCC)，体心立方構造(BCC)のどちらが晶出するかを表すphase mapを作成した．
また，FCCを初晶とする合金では溶質濃度に依存してデンドライトの優先成長方位が[100]から[110]に変化する場合があることが知られている．本研究で作製した種々の組成を有するFCCを初晶とするCr-Mn-Fe-Co-Ni合金の優先成長方位を時間分解X線トモグラフィとXRDの同時計測によって決定したところ，いずれも[100]方向に成長することが分かった．この結果から，この合金系では多元化によって物性に及ぼす特定元素の影響が相殺していることが示唆される．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は能動学習の入力データとする種々の組成についてDSCの測定と凝固その場XRDによる相同定を完了した．さらに，能動学習手法であるuncertainty samplingとベイズ最適化を実行するpythonコードについては使用環境構築が終わっており，phase mapの構築とその精密化のループを始められている．それだけでなく，入力データ取得のために作成した種々の合金についてデンドライト成長の特徴を評価することで凝固科学にも資するデータを取得できた．従って，概ね順調に進展していると評価する．
|
| Strategy for Future Research Activity |
本年度作成したデータに基づいてuncertainty samplingによる「FCCを初晶とする組成域」の決定とその中でのベイズ最適化を行い，鋳造材として好ましい一致溶融組成を探索する．推薦された組成の合金を作製してDSC測定を行う他，放射光設備を用いた固液共存状態におけるその場蛍光X線分析を行うことで，一致溶融組成か否かを検証する．
|
Report
(1 results)
Research Products
(6 results)
