Understanding the elementary process of desiccation cracks based on large-scale data assimilation

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K14671
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 13040:Biophysics, chemical physics and soft matter physics-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Ito Shin-ichi 東京大学, 地震研究所, 助教 (10756331)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 破壊 / 乾燥亀裂 / 不均一性 / フェーズフィールドモデル / データ同化 / 深層学習 / PINN / PIV

Outline of Final Research Achievements

The crack patterns that occur when a mixture of water and powder (paste) dries are commonly observed. As drying progresses, the hardness and brittleness of the paste change over time due to the evaporation of water and the rearrangement of powder particles, becoming spatially non-uniform. This research project developed a large-scale data assimilation technique to integrate simulation models of drying crack patterns and experimentally measured data in order to understand the relationship between heterogeneity and fracture processes through visualisation of such spatial heterogeneity.

Free Research Field

ソフトマター、データ同化、ベイズ統計、計算物理

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

破壊現象は我々にとって身近な現象であり、その予測・制御技術の開発は学術的にも社会的にも大きな意義を持つ。破壊の進展に伴って形成される亀裂パターンは破壊される物質の硬さや脆さなどの空間的に不均一な物性値に大きく依存する。そのようなパターン形成と物性値空間不均一性を定量化することは破壊進展の予測や制御への基礎的な知見となる。本研究は亀裂パターンのシミュレーションと実験計測データを融合する大規模データ同化の枠組みを開発することにより破壊現象の背後にある空間不均一性を評価する技術を創出する基盤研究となる。