Why Baseball Bat Wood Has Superior Impact Resistance - Prediction of Physical Properties from Microstructural Structure Using Machine Learning

Research Project

Project/Area Number	24K21883
Research Category	Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Medium-sized Section 40:Forestry and forest products science, applied aquatic science, and related fields
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	斎藤幸恵東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 教授 (30301120)
Project Period (FY)	2024-06-28 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000) Fiscal Year 2026: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2024: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
Keywords	木材 / 衝撃曲げ / 組織構造 / 機械学習
Outline of Research at the Start	機械学習では数100体スケールの膨大なデータ数が必要になる。まず特定の属に限定して実施する。日本産50樹種文献値から組織構造と各種物性値の関係について予備調査をおこなったところ、広葉樹環孔材のグループで、道管比率と衝撃曲げ強度に相関が見られたことから、野球バットに用いられているアオダモ種を含むトネリコ属の数種とし、試験方法は衝撃曲げ強度試験とする。当該課題の目的は、樹種差を超えて組織構造に起因する物性の差を見出すことであり、それには分布の裾野が互いに重なる程度のゆるい違いをもつ数樹種を対象とするのが望ましい。文献値解析からこの条件を満たす可能性が高いトネリコ属に4樹種各300体を供試する。