2017 Fiscal Year Research-status Report
Development of automatic topology optimization for additive manufacturing
| Project/Area Number |
17KT0038
|
|---|
| Research Institution | Tohoku University |
|---|
Principal Investigator |
加藤 準治 東北大学, 工学研究科, 准教授 (00594087)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高瀬 慎介 八戸工業大学, 工学部, 講師 (00748808)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-07-18 – 2021-03-31
|
| Keywords | トポロジー最適化 / 積層造形 / 金属結晶 / Infill構造 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
H29年度は，まず仮想積層造形が対象とする物理現象として，[1] 金属粉の熱による融解現象，および[2] 熱流体の凝固現象，[3] 凝固・結晶化による材料特性の決定という3つのフェーズに対して広く文献調査を行い，現状の課題点を抽出した．それによると，物理現象を忠実に再現しようとし過ぎると，非現実的な計算コストとなり，実際の積層造形時において，リアルタイムに処理できるようなものにはならないことを示唆するものである．そのため，リアルタイムな処理を可能にする新たな近似解法を考える必要があることがわかった．この調査結果を受けて，H29年度は，有限要素法をベースとした構造・流体連成解析について，個々の物理現象の支配方程式と解析手法について吟味した上で，統計学を中心とする方法についても検討している．また，H29年度には人工知能，ディープラーニングとの融合性，可能性についても調査し始めた．
一方で，次年度以降に実施する予定であったセル構造体（最近ではinfill構造と呼ばれる）を導入した最適設計法の開発に着手した．これは，Sigmundらの研究報告（2017）で示された実験結果において，Infill構造がもつ有効性がで示されたことを受け，早い段階で着手しておくのがよいと判断したためである．積層造形によるものづくりでは，そのinfill構造の導入が前提であり，材料体積をp-ノルムで定式化する方法を取り入れた．また,実設計を考慮して応力制約条件を課すことにも成功した．これらの成果は学会発表を行い，また論文については現在執筆途中である．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
H29年度は，次年度以降に実施予定であったInfill構造の最適設計法の研究開発を先駆けて行い，材料体積と応力制約条件を考慮した最適設計法の確立に成功したため．
|
| Strategy for Future Research Activity |
先に記したとおり，仮想積層造形が対象とする物理現象は，[1] 金属粉の熱による融解現象，および[2] 熱流体の凝固現象，[3] 凝固・結晶化による材料特性の決定という3つのフェーズである．この物理を忠実に再現しすぎると非現実的な計算コストとなるため，新たな近似解法を考えなければならない．つまり，有限要素法に基づく計算をリアルタイムで実施することは困難であることから，それに代わる方法を構築する必要がある．現在，取り組みを考えているのは，ディープラーニングとの融合である．ここでは，事前に数値シミュレーションでたくさんのデータを保有しておき，その中から最適な組み合わせを瞬時に選択するアルゴリズムを構築するなどの方法が有用であるように考えられる．本年度はディープラーニングとの親和性について十分な吟味を行う予定である．
|
