2020 Fiscal Year Annual Research Report
Innovative manufacturing of advanced composites using electrodeposition resin molding and vibration optimization
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20H02094
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
本田 真也 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (90548190)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
片桐 一彰 地方独立行政法人大阪産業技術研究所, 和泉センター, 主任研究員 (70521277)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 電着樹脂含浸法 / 先端複合材料 / 逐次近似最適化法 / 減衰性能 / 最適設計 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は電着技術を応用した独自の電着含浸法およびファイバー縫い付け機により作成されたCFRP積層板を対象に，減衰パラメータの同定を行った．減衰は固有減衰容量 (SDC; Specific Damping Capacity) によりモデル化し，有限要素解析を用いてモード特性を算出した．材料の減衰パラメータである材料SDCは，一方向強化板や平織材から作成されたCFRPの実験モード解析と有限要素解析，さらに粒子群最適化 (PSO; Particle Swarm Optimization) によるパラメータ探索を行うことで同定した． 同定した材料SDCの値を用いて曲線状の繊維形状を有するCFRP板のモードSDCを算出した結果， 実験結果と一致したため， 本手法により自由繊維形状を有する電着樹脂含浸法により作成されたCFRPの減衰特性の推定が可能となり，今後の最適化への適用可能性が確認できた．
一方，設計問題に対して多数の繰り返し計算によるメタヒューリスティクス手法を直接適用して最適解を得ることも一般的になっているが，一度の目的関数の評価に計算コストがかかる場合，多数の繰り返し計算は現実的ではない．そのため，近似的な最適解を素早く求めることが望まれており，その方法の一つとしてサンプル点を効果的に追加し，応答曲面を徐々に更新することで精度を高める逐次近似最適化が挙げられる．本年度までに有孔積層複合材の最適化問題を例題として，独自の逐次近似最適化法を適用し，少ない目的関数評価回数（FEMの実行回数）で有用な最適化結果得られることがわかった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
実験については多少遅れているが，振動減衰特性の手法や最適化手法の開発・調整に関しては概ね計画通りに進捗している．
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| Strategy for Future Research Activity |
曲線状繊維形状の最適化にあたって，放射基底関数 (RBF; Radial Basis Function) の線形結合によって作成した曲面の等高線を曲線状の繊維形状として表現する．また，実際の曲線状繊維においては，繊維束間に生じるOverlapやGapによって板厚の局所的な変化が生じる．そこで本研究ではOverlap率を制約条件に繊維配置を決定し，それをもとに板厚分布を推定する．第1次モードSDCの最大化を目的としてRBFパラメータを探索する予定である．
最適化手法に関しては，開発している逐次近似最適化手法を多目的最適化に拡張する．
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Research Products
(4 results)
