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2020 Fiscal Year Research-status Report

How does a glass break? : Atomic level fracture and application of machine learning

Research Project

Project/Area Number 19K03771
Research InstitutionOita University

Principal Investigator

岩下 拓哉  大分大学, 理工学部, 准教授 (30789508)

Project Period (FY) 2019-04-01 – 2022-03-31
Keywords荷電コロイド分散系 / 第一原理原子応力 / スケーリング則 / レオメータ
Outline of Annual Research Achievements

ガラス破壊とガラス転移におけるレオロジーと局所構造変化の相関を明らかにするために,第一原理分子動力学シミュレーションによる弾性変形下にある金属ガラスの局所破壊の特徴量抽出とレオメータを用いた定常せん断流下の荷電コロイド粒子分散系のデータ解析の二つの研究を実施した.
金属ガラスの第一原理計算の構造データを用いて,ガラス変形の起点探索に関する研究を実施した.まず,変形下のガラスの電子状態密度変化を計算し,どのような変化が起こるかを検証したが,明確な電子構造の変化を見出すには至らなかった.次に,第一原理原子応力から回転不変な局所応力不変量や局所エネルギー,幾何学的構造を抽出し,局所せん断応力との相関図を作成した.結果,変形モードにより導入される対称性とは異なる他の成分が大きく変化することが分かった.
ミクロとマクロを接続する上で,マクロな力学特性を定量的に理解することは重要である.荷電コロイド粒子分散系では,少量の塩の添加により液体-ガラス転移現象が起きる電気粘性効果が観測される.このような塩誘起ガラス転移の定常流レオロジーは,ガラス破壊の粒子間相互作用の効果を研究する上で非常に興味深い系である.そこで,流動化にあるガラスの実験的研究を進めるために,荷電コロイド粒子分散系のレオロジーデータを解析した.結果,二つのスケーリング則を明らかにすることができた.ひとつは,ジャミング系やガラス形成物質系において観測される臨界現象的スケーリング則である.塩誘起ガラス転移においても,塩濃度と応力を制御パラメタとして,液体とガラス状態の間で二つの普遍的な分岐曲線を得ることに成功した.もうひとつは,液体金属系の計算で予測されていた等粘度スケーリング曲線である.巨視的物性である粘度は,ガラス転移を通して自己相似形であることを示す理論的予測を実証する初の実験結果である.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

大型計算機の稼働率が高く待機時間に多くの時間を費やしてしまったために,十分なデータを得ることができず,データ解析まで至らなかった.ただし,同時進行で行っていた、コロイドガラスの実験データの解析からガラス転移に関する興味深いスケーリング則を見出したため研究は着実に進展しているが,全体としてはやや遅れている.

Strategy for Future Research Activity

これまでに取得したガラス変形下での局所構造データを利用し,主成分分析やクラスタリング解析などの機械学習を本格的に開始する.また,コロイドガラスで得られた結果を論文としてまとめる.

Causes of Carryover

世界的疫病のために外国出張が取り消しになったために旅費の執行ができなかったため.次年度も同様に出張が厳しい場合は,オンラインを通した議論を加速させ,予算を計算機の整備のほうへ割り当てデータ解析に注力する.

  • Research Products

    (3 results)

All 2021 Other

All Int'l Joint Research (2 results) Presentation (1 results)

  • [Int'l Joint Research] 北京師範大学(中国)

    • Country Name
      CHINA
    • Counterpart Institution
      北京師範大学
  • [Int'l Joint Research] テネシー大学(米国)

    • Country Name
      U.S.A.
    • Counterpart Institution
      テネシー大学
  • [Presentation] 機械学習ポテンシャル原子応力による金属ガラス内部変形素子の特定2021

    • Author(s)
      加藤響,椎原良典,Ivan Lobzenko,松中大介,森英喜,岩下拓哉
    • Organizer
      第6回マルチスケール材料力学 シンポジウム

URL: 

Published: 2021-12-27  

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