Statistical modeling of fatigue crack initiation in multiphase microstructure

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K15308
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 26040:Structural materials and functional materials-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: SHIRAIWA TAKAYUKI 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 講師 (10711153)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: 疲労き裂発生 / 破壊力学 / 結晶塑性 / 空間相関関数 / 鉄鋼 / チタン合金 / マグネシウム合金 / 逆問題解析

Outline of Final Research Achievements

In this study, by combining finite element analysis based on crystal plasticity theory and various statistical modeling methods (spatial correlation function and convolutional neural network), a method for predicting fatigue performance with a small number of experiments was proposed. Also, we found out microstructural factors controlling fatigue property. The proposed model predicts the fatigue crack initiation using statistical modeling based on spatial correlation functions and convolutional neural network, and extracts the dominant microstructural factors. By using this proposed method, the relationship between fatigue properties and microstructures of metal materials having multiple phases was clarified.

Free Research Field

材料信頼性

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では、空間相関関数を用いて、二相組織の分布状態を定量化するところに特色がある。従来は、第二相の体積分率や、マトリックスと第二相の強度比といったマクロな組織因子が使用されてきたが、疲労の問題では局所的な変形挙動が重要である。そこで本研究では、２点空間相関関数を用いて、多相組織の局所的な分布状態を含む形で、組織因子を数値化する。この手法は三相以上の多相組織にも拡張可能であるため、多くの実用材料に適用可能であり、統一的な疲労予測手法の提案が期待できる。