2021 Fiscal Year Annual Research Report
Improvement in predictive accuracy of crystal-plasticity analysis by utilizing oligocrystal metal and machine learning
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20H02480
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
浜 孝之 京都大学, エネルギー科学研究科, 教授 (10386633)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高村 正人 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, 上級研究員 (00525595)
山中 晃徳 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (50542198)
内田 壮平 地方独立行政法人大阪産業技術研究所, 和泉センター, 研究員 (70736305)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 結晶塑性有限要素法 / データ同化 / 粗大結晶粒材 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2021年度の実施内容と得られた成果を以下に示す．
（１）粗大結晶粒フェライト単相鋼板を対象とした結晶塑性有限要素法解析を行った．その結果，変形モードによるひずみ帯の発生形態の違いやひずみ分布の不均一性が変形初期からほぼ変化しない傾向など，実験と定性的に一致する結果が得られ，解析の妥当性が示された．また，変形モードによるひずみ帯の発生形態の違いはシュミット因子から説明できることが解析結果に基づく詳細検討からも確かめられた．
（２）粗大結晶粒純アルミニウム板を対象とした引張試験および単純せん断試験を実施した．その結果，本研究で用いた純アルミニウムは前述のフェライト単相鋼に比べて強度がはるかに低いため，単純せん断試験ではチャック部における噛みこみがゲージ部のひずみ測定に無視できない影響を及ぼすことが明らかとなった．そこで，データ同化では引張試験を対象とすることとした．またこの実験において，微小硬度試験により変形前後のサンプルの硬度を測定したところ，ひずみだけでなく硬化発展も実験と解析で比較できる指標となりうることが示唆された．
（３）上述の実験を模擬して純アルミニウム板の引張変形に関する結晶塑性有限要素法解析を行い，データ同化を実施した．具体的には，サンプルのゲージ部を有限要素でモデル化し，各要素には実測された結晶方位を割り当てた．またモデルの端部には，デジタル画像相関法の測定結果に基づいて境界条件を与えて，解析を実施した．そして実験結果と解析結果に基づき，データ同化を試みた．ここでは特に，必要となるアンサンブル数や評価関数とすべきパラメータ，観測データとして用いるべきパラメータなどを考察した．この結果を受けて，次年度にデータ同化に基づく解析精度向上に関する検討を実施する．
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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
当初の予定どおり，粗大結晶粒材を用いた種々の条件での実験，実験を模擬した結晶塑性有限要素法解析，データ同化に向けた材種や変形条件の決定，データ同化の試行実施などを実施することができたため，概ね順調に進展していると判断した．
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの２年間，ほぼ計画通りに研究を進めることができた．そこで2022年度も当初の予定どおり研究を推進する所存である．具体的には，これまでに最適化することができた諸条件に基づいてデータ同化を実施し，結晶塑性モデルにおけるパラメータの最適化を行うとともに多結晶金属における結晶粒レベルでの塑性変形挙動について考察する．また2022年度は最終年度であるため，今後に向けた研究の総括も実施する．
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Research Products
(14 results)
