2017 Fiscal Year Research-status Report
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16K05513
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
畝山 多加志 金沢大学, 自然システム学系, 助教 (10524720)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 発泡体 / セル構造 / 画像解析 / 圧縮 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度までに確立した方法で作成したセル構造の系統的に異なる中程度に発泡したポリエチレン発泡体を用いた各種測定を継続した。特に、高分子発泡体のセル構造の詳細な観察を行い、セルの変形を追跡するための実験系の構築を行った。セル構造の変化からオプティカルフローとして局所的な速度場を計算し、速度場からひずみ場を計算することで、画像からひずみ場の時間発展を得られるプログラムを作成した。それを用いて圧縮試験中に発泡体断面の画像を連続的に撮影したものを解析することで、発泡体中の各セルのひずみの時間発展を定量的に得ることに成功した。
画像解析によるひずみ場の測定手法は高分子発泡体に限らず各種材料の力学試験下での変形を調べるのに有用である。そこで、作成したプログラムを結晶性高分子の延伸や熱収縮過程にも適用し、それらの試料のひずみ場が一様でなく場所に依存している様子を定量的に調べた。今後様々な系に対して汎用的に適用できるプログラムであるものと期待できる。
また、理論解析モデルの改良とそれに基づいた実験データの解析用プログラムを作成し、画像解析で得られたセル構造の情報からの圧縮挙動の再現をより高精度で行えるようになった。改良したプログラムでは実験から得られるセルサイズの分布と弾性率を入力とし、セルの崩壊に関わる少数のパラメータをフィッティングパラメータとしてフィッティングを行うことで、圧縮応力-ひずみ曲線を再構成することができる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
画像解析プログラムの作成や解析モデルの精密化には成功したものの、当初計画していた粗視化モデルの構築をまだ行えていない。画像処理や解析モデルのような実験データを直接的に処理するものは実験データをよりよく理解する上で重要なものであるが、現象の物理的な本質の理解のためには粗視化モデルの構築が望ましい。
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| Strategy for Future Research Activity |
実験データや解析手法 (特に画像解析) については既にある程度の水準のものが達成できたため、今後は主にこれらから得られた知見をもとにして粗視化モデルの構築と粗視化シミュレータの作成を行う。粗視化モデルについては、高分子溶融体系や会合性高分子水溶液系で過去に構築したモデルの枠組みをベースとすることで高分子発泡体を粗視化ネットワークとして表現できるものと考えている。粗視化ネットワークモデルを定式化し、シミュレータを作成することで実験的に得られた挙動を再現することを目指す。
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