2021 Fiscal Year Research-status Report
機械システムの振動減衰能の高精度推定が可能な次世代型統合振動シミュレータの構築
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19K04284
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| Research Institution | Fukuoka Institute of Technology |
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Principal Investigator |
鞆田 顕章 福岡工業大学, 工学部, 助教 (20582414)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 機械力学・制御 / 振動解析 / 分子動力学法 / 内部摩擦 / マルチスケール解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
機械システムの開発・設計では，振動特性の異なる金属材料を用いた部品を多数使用することがあり，振動入力時において系の応答が著しく増大する可能性を有する．このような系の振動特性の推定には，FEM（有限要素法）が用いられることが多いが，金属材料の内部摩擦に起因する振動減衰能の再現が困難であり，CAEによる最適設計の障壁となっている．そこで本研究では，材料内部の転位や双晶といった内部摩擦を高精度にモデリングすることが可能なMD（分子動力学）法とFEMを組み合わせた統合振動シミュレータの開発に挑む．ただし，MD法による数値解析では時間スケールの問題により，振動問題に対して過去の研究成果をそのまま適用することは不可能である．本研究では，金属材料の内部摩擦を精度良く再現すること，かつ，解析対象の要素数を抑えることを目標とし，時間スケールの克服を目指す．
本研究では，3つの課題（課題1：金属材料の結晶構造の構築，課題2：金属材料の振動減衰能の推定，課題3：統合振動シミュレータの開発）を設定している．本研究の推進により，金属材料の内部構造に基づく新たな振動解析法を確立することが可能となり，CAEによる複雑な機械システムの最適設計の高度化が期待できる．
2021年度については，課題1～3を遂行した．課題1については，M2052合金の原子間ポテンシャルの高精度化について検討を行った．課題2については，2020年度に生成したM2052合金の原子間ポテンシャルを用いて，系の減衰比や縦弾性係数等の物性値の推定を試みた．課題3については，大規模MD解析の実現に向け，計算の高速化および高並列化について検討を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2020年度において，双晶型高減衰材料の内部摩擦をMDモデルにより表現するため，GEAM（Generalized Embedded Atom Method）ポテンシャルを用いてM2052合金の原子間ポテンシャルの生成を行い，系に存在する各原子の最安定位置を求めた．その結果，系内に多数の微細双晶が発生することが確認できた．しかし，2021年度において実施したMD解析の結果から，上述のMDモデルは実際のM2052合金の機械特性を高精度に推定できていないことが判明した．これは，M2052合金のGEAMポテンシャルの精度の低さが原因であると考えられる．そこで，本研究では，第一原理計算および深層学習を用いた原子間ポテンシャルの高精度化について検討することにした．具体的には，第一原理計算およびディープニューラルネットワークを用いた原子間ポテンシャルの生成を試みる．2021年度においては，第一原理計算用ソフトウェアであるQuantum Espressoのスーパーコンピュータへのインストールおよび試し計算を実施し，問題なく第一原理計算を実行できることを確認した．しかし，第一原理MD計算においてはSCF計算が収束せず，予め設定した計算ステップ数まで到達しないという問題が生じた．現在，上述の問題について，計算開始時の系の初期構造（原子配置）等に問題が無いか確認を進めている．
また，大規模MD解析に向け，名古屋大学のスーパーコンピュータの利用申請を行い，8ノードまでの並列計算（CPU：Intel Xeon Gold 6230×16個（320コア），GPU:NVIDIA Tesla V100×32枚）を実施し，問題なくMD解析が行われることを確認した．
M2052合金の原子間ポテンシャルの検討（課題1）については，当初の計画よりも遅れが生じていることから，「やや遅れている」と評価した．
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度については，M2052合金の結晶構造および機械特性を高精度に表現するための原子間ポテンシャル（ディープニューラルネットワークポテンシャル）の生成について検討を行う予定である．現在までの進捗状況で述べたQuantum Espressoおよび機械学習用ソフトウェアライブラリであるTensor Flowを用いて，M2052用の原子間ポテンシャルの生成を試みる．また，課題3の統合振動シミュレータの開発に向け，FEM-MD連成による大規模振動解析用プログラムの構築を進める．
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| Causes of Carryover |
半導体製品の世界的な供給不足によるCPUの欠品が続き，当初構築する予定であったワークステーションの仕様を変更したため，購入金額に差異が生じた．構築したワークステーションの計算性能が当初予定していたものよりも低いことから，並列計算用GPU（NVIDIA A30等）の追加購入による計算性能の向上を検討する．
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