| Project/Area Number |
22K14926
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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 40020:Wood science-related
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
Ma Te 名古屋大学, 生命農学研究科, 特任講師 (70824316)
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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 |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
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| Keywords | 木材乾燥 / NIR-HSI法 / X線CT法 / 有限要素法 / AI学習 / 3次元シミュレーション技術の開発 / 含水率の可視化 / 近赤外ハイパースペクトラルイメージング法 / 乾燥過程のモデル化 / 有限要素 / 水分移動機構 / ひずみおよび割れ / 分光イメージング手法 / X 線CT撮影 / 機械学習 / 木材乾燥過程のモデル化 / 変形および割れの予測 / 人工知能 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、分光情報と空間情報を同時に獲得できる近赤外ハイパースペクトラルイメージング法（NIR-HSI）を用いて、様々な乾燥条件下の木材内部の自由水・結合水分布を可視化することにより、熱および水分拡散係数から木材乾燥過程をモデル化する。さらに、乾燥応力によって生じた木材試料の変化を観察し、有限要素法および人工知能(AI)による変形および割れの予測アルゴリズム開発を目指す。
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we successfully constructed a highly reproducible wood drying model by adjusting parameters based on the visualization results of moisture distribution within the wood obtained using near-infrared hyperspectral imaging (NIR-HSI) method. The model confirmed two main characteristics consistent with actual measurements: (i) areas with higher density dried at a slower rate, and (ii) the surface layer of the wood sample appeared a significant gradient as dehydration progresses. Additionally, we successfully simulated moisture movement in wood using X-ray micro-CT images. By applying finite element methods and AI learning to the moisture distribution information obtained by NIR-HSI and the deformation information of the wood obtained by X-ray CT, we also succeeded in constructing a crack prediction model.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
木材乾燥過程における水分移動メカニズムは非常に複雑であり、自由水・結合水移動にともなう含水率変化に起因する変形、割れなどの材料特性変化の解明には、高い空間分解能で迅速に材内の水分分布を測定できる手法の開発が重要である。本研究では、近赤外ハイパースペクトラルイメージング(NIR-HIS)法よって得られた材内の水の分布情報、およびDIC法やX線CT法によって得られた材の変形情報に、有限要素法やAI学習などを適用して、木材の乾燥過程における3次元水の分布および材の変形を正しくシミュレーションできた。これにより、含水率の変動による材の割れ発生メカニズムの解明や、最適な乾燥条件確立が期待できる。
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