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

• 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, 助教 (90802603)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥8,190,000 (Direct Cost: ¥6,300,000、Indirect Cost: ¥1,890,000); Fiscal Year 2024: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
• Keywords: サロゲートモデル / 機械学習 / 超温度場 / 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．