2019 Fiscal Year Annual Research Report
Establishment of mechanical property design guideline for harmonic structured materials using multivariate analysis
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17K06870
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
川畑 美絵 (太田美絵) 立命館大学, 理工学部, 助教 (30710587)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 粉末冶金 / 強度延性バランス / 重回帰分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
調和組織材料の機械的特性を支配する組織因子を抽出し、多変量解析（重回帰分析）を利用して、調和組織制御によって発現する機械的特性の予測を可能にすることが本申請課題の目的である。合金化に頼らない材料強化法として注目されている調和組織材料の優れた機械的特性と、その特性を支配する組織因子の関係を、統計学の手法を用いて『見える化』することで、実用化に向けた力学特性設計指針を確立することを目指している。
調和組織材料における組織因子の中から、機械的特性への影響度の高い因子として、粗大結晶粒の平均粒径、微細結晶粒の平均粒径、微細結晶粒の面積割合の3つを抽出し、目的変数を引張強さ、前述の3つの組織因子を説明変数とすることに決定した。3つの組織因子を変化させた試作を20通り行い、得られた結果をもとに重回帰分析を用いて機械的特性を予測するための回帰式の立式を行った。得られた回帰式の決定係数は0.9に近い値であり、3つの説明変数は目的変数をよく説明していることが確認された。
回帰式の確からしさを検証するため、前述の試作とは異なるプロセスを用いて、3つの組織因子を変化させた試作を新に6通り実施し引張強さを評価したところ、回帰式の予測と実際の引張強さが良い一致を示した。以上の結果から、粗大結晶粒の平均粒径、微細結晶粒の平均粒径、微細結晶粒の面積割合の3つの組織因子を説明変数として重回帰分析により調和組織材料の引張強さを予測することは可能であることが明らかとなった。
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