| Project/Area Number |
23KF0135
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 外国 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 18020:Manufacturing and production engineering-related
|
|---|
| Research Institution | The University of Tokyo |
|---|
Principal Investigator |
井上 純哉 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (70312973)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
QIAO LING 東京大学, 生産技術研究所, 外国人特別研究員
|
|---|
| Project Period (FY) |
2023-09-27 – 2026-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥2,000,000 (Direct Cost: ¥2,000,000)
Fiscal Year 2025: ¥100,000 (Direct Cost: ¥100,000)
Fiscal Year 2024: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
|
|---|
| Keywords | ハイエントロピー合金 / 合金設計 / in-situ観察 / 分子動力学 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
ハイエントロピーアロイは従来の合金設計の概念を打ち破る機会的特性を示す新たな材料として注目されている。しかし，その合金組成は多様であり，複雑な固溶成分・相・特性の関係を 把握し，目標とする性能を得るためには，多くの試行錯誤が不可欠となっている。本研究では，ハイスループット試験により低コストで高効率に 数多くの力学特性の評価を行うことを可能にし，機械学習と密度汎関数理論、分子動力学、有限要素法およびCALPHAD計算を組み合わせることで，変形メカニズムの詳細な解析を行う。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
ハイエントロピーアロイは従来の合金設計の概念を打ち破る機会的特性を示す新たな材料として注目されている。しかし，その合金組成は多様であり，複雑な固溶成分・相・特性の関係を 把握し，目標とする性能を得るためには，多くの試行錯誤が不可欠となっている。そのため， 特 にその特異な力学特性の発現メカニズムを明らかにするための実験的研究が広く行われ，そ のメカニズムはすこしずつ明らかにされようとしている。 本研究では，その様な問題を克服するため，ハイスループット試験により低コストで高効率に 数多くの力学特性の評価を行うことを可能にし，機械学習と密度汎関数理論、分子動力学、有限要素法およびCALPHAD計算を組み合わせることで，変形メカニズムの詳細な解析を行うことを目的とした。
初年度においては，まずコンビナトリアル手法により作製した試料に対し，SEM内 in-situ 引張試験を行い，HEAの変形挙動の理解を進める。ここでは特にECCI像を用いることで，変形過程における転位組織の微細構造の変化の詳細を明らかにすることを目的とした。
実験的な観察と同時に，HEAの転位運動を明らかにするためには，MDシミュレー ションが不可欠となる。ここでは，従来のEAMポテンシャルに代わる新たなポテンシャルとして注目されている，機械学習ポテンシャルの開発を行った。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の予定通りの成果が得られている
|
| Strategy for Future Research Activity |
第二年度においては，HEAによる耐熱合金の設計を行う。HEAを高温構造材料として利用する上では，引張・疲労・破壊挙動の包括的な理解が 不可欠なる。ここでは，高温下での引張挙動、 高サイクル疲労挙動、疲労亀裂成長挙動、破壊靱性について系統的な調査を行う。同時に，破壊・変形前後での微細組織の変化をSEM-EBSD，SEM-ECCIを用いて評価するとともに，疲労挙動に及ぼす欠陥とナノツインの変形メカニズムの 影響について詳細に調査する。また同時に，初年度に得られた機械学習ポテンシャルを用いたMDシミュレーションを行うことで，高温における転位挙動の詳細を空き家にし，実験的観察と合わせ，最適なHEAの設計を試みる。
|
