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2019 Fiscal Year Research-status Report

大規模データ同化に基づく乾燥亀裂の素過程の理解と解明

Research Project

Project/Area Number 19K14671
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

伊藤 伸一  東京大学, 地震研究所, 助教 (10756331)

Project Period (FY) 2019-04-01 – 2022-03-31
Keywords破壊 / 乾燥亀裂 / 不均一性
Outline of Annual Research Achievements

本研究は水と粉体の混合ペーストの乾燥破壊現象において亀裂進展に影響する物性値空間不均一性を計測データと数値モデルの比較により定量的に評価するための基盤技術の開発を目的としている。その目的の達成のために初年度である本年度は、フェーズフィールド法に基づいた弾性定数や表面エネルギーなどの物性値の空間不均一性を考慮した乾燥亀裂シミュレーションモデルの構築に取り組んだ。フェーズフィールド法は、亀裂を0から1の間をとる場の連続変数として表現し、弾性エネルギーや界面エネルギーなどを考慮したエネルギー原理から理論構築する。そのため、フェーズフィールド法で表現される亀裂の進展経路は原理的に物性値空間不均一性のみで決定され、自然な亀裂進展を再現することが可能となる。本年度は、将来的に計測データとの比較をすることを考慮した上で安定的に数値計算するために、幾つかのフェーズフィールドモデルの検討・異なる格子形状での数値実験を実施し、計算コスト・数値安定性に関しての調査を行なった。また、計測データを得るための実際の乾燥破壊実験の準備および予備実験を行なった。具体的には、質量計の上に設置したアクリル容器の中で水と粉体の混合ペーストを乾燥させ、乾燥亀裂パターンの時間発展をインターバル撮影および質量の時間発展を同時計測を行なった。この実験を、ペーストの量や密度などを変えて10数回の実施し、本研究の目的達成のためのパラメータスタディを実施した。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

本年度の目標であったフェーズフィールド法による物性値空間不均一性を考慮した乾燥亀裂シミュレーションモデルの構築は計画通りに進捗している。また、実験についても予備実験を行ない、本格的な実験へ向けた準備を整えることができた。

Strategy for Future Research Activity

今後、乾燥破壊実験を本格的に実施していく算段であったが、2020年5月現在、COVID-19の影響により実験室での実験を行なう見通しが立っていない。実験室での実験が可能になり次第実験研究を実施していくが、それまで、昨年度得られた数値計算の知見を鑑みて、より高速かつ安定な乾燥亀裂シミュレーションモデルの計算スキームの開発を推進する。本計画で得られた結果は速やかに学会・研究集会等で公表する。

Causes of Carryover

COVID-19の影響により予定していた実験や学会出張が取りやめになったため次年度使用額が生じている。事態が収拾次第、実験の再開を行なうため、次年度はその実験に必要となる材料や計器へ予算を計上する。

  • Research Products

    (14 results)

All 2020 2019

All Presentation (14 results) (of which Int'l Joint Research: 9 results,  Invited: 2 results)

  • [Presentation] Adjoint-based exact Hessian-vector multiplication using symplectic Runge--Kutta methods2020

    • Author(s)
      伊藤伸一, 松田孟留, 宮武勇登
    • Organizer
      固体地球データ同化に関する研究会
  • [Presentation] Uncertainty quantification based on 4DVar data assimilation for massive simulation models2019

    • Author(s)
      S. Ito, M. Kano, and H. Nagao
    • Organizer
      JpGU
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Bayesian inference of grain growth prediction via multi-phase-field models2019

    • Author(s)
      S. Ito, H. Nagao, T. Kurokawa, T. Kasuya, and J. Inoue
    • Organizer
      JpGU
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Uncertainty quantification for massive simulation models based on a second-order adjoint method2019

    • Author(s)
      S. Ito
    • Organizer
      A3 Soft Matter Workshop 2019
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Uncertainty quantification based on 4DVar data assimilation for massive simulation models2019

    • Author(s)
      S. Ito and H. Nagao
    • Organizer
      FSP2019: Frontiers of Statistical Physics
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Bayesian Inference of Grain Growth Prediction via Multi-Phase-Field Models2019

    • Author(s)
      S. Ito, H. Nagao, T. Kurokawa, T. Kasuya, and J. Inoue
    • Organizer
      AOGS
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Uncertainty quantification based on 4DVar data assimilation for massive simulation models2019

    • Author(s)
      S. Ito, M. Kano, and H. Nagao
    • Organizer
      StatSei11
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Detection of dynamic transition in drying crack patterns based on Bayesian model selection2019

    • Author(s)
      S. Ito
    • Organizer
      Seminar of joint research: Royal Society/JSPS collaboration project
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Bayesian inference of grain growth prediction via multi-phase-field models2019

    • Author(s)
      S. Ito, H. Nagao, T. Kurokawa, T. Kasuya, and J. Inoue
    • Organizer
      NIMS WEEK 2019 Academic Symposium Poster Session
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Uncertainty quantification for inhomogeneous frictional features in a slow-slipping fault based on a large-scale four-dimensional variational data assimilation2019

    • Author(s)
      S. Ito, M. Kano, and H. Nagao
    • Organizer
      American Geophysical Union(AGU) 2019 Fall Meeting
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 乾燥亀裂パターンの動的スケーリング則と統計的モデリング2019

    • Author(s)
      伊藤伸一
    • Organizer
      日大理工・船橋セミナー
    • Invited
  • [Presentation] 乾燥破壊パターンにおける破片サイズ分布のモデル選択2019

    • Author(s)
      伊藤伸一, 中原明生, 湯川諭
    • Organizer
      統計関連学会連合大会
  • [Presentation] 大規模4次元変分法データ同化に基づくスロースリップ断層面における摩擦特性不均一性の不確実性評価2019

    • Author(s)
      伊藤伸一, 加納将行, 長尾大道
    • Organizer
      日本地震学会秋季大会
  • [Presentation] Grain growth prediction based on data assimilation implementing 4DVar on multi-phase-field models2019

    • Author(s)
      S. Ito
    • Organizer
      StatPhys Seminar
    • Invited

URL: 

Published: 2021-01-27  

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