Construction of superthermal field surrogate model and concept for process/material design based on it

Publicly Offered Research

Project Area	Creation of Materials by Super Thermal Field: Neo-3D printing by Manipulating Atomic Arrangement through Giant Potential Gradient
Project/Area Number	24H00990
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution	Nagoya University
Principal Investigator	鈴木飛鳥名古屋大学, 工学研究科, 准教授 (90802603)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥8,190,000 (Direct Cost: ¥6,300,000、Indirect Cost: ¥1,890,000) Fiscal Year 2025: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000) Fiscal Year 2024: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Keywords	超温度場 / サロゲートモデル / 機械学習 / 重要度 / 熱解析 / 重要度解析
Outline of Research at the Start	金属3Dプリンタでは，敷き詰めた粉末をレーザなどの熱源によって融かして結合させる．このとき，急速に粉末が加熱および冷却されるため，特異的な性質が発現することが知られている．このプロセスを活かすために，レーザによる加熱・冷却の様子を再現するシミュレーションが発展している．一方で，複雑な現象を再現する上で多数の方程式を解くため，計算時間が長くなり，また方程式に含まれるパラメータの寄与が不明確化している．そこで本研究では，シミュレーション結果をAIに学習させ，高速に加熱・冷却を計算できるサロゲートモデルを構築する．さらにAIの意思決定を解釈する技術を活用し，様々なパラメータの寄与を解明する．