2022 Fiscal Year Annual Research Report
最適構造設計とレーザー焼結積層造形による補綴装置製作デジタルワークフローの展開
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20K10081
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| Research Institution | Tsurumi University |
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Principal Investigator |
大久保 力廣 鶴見大学, 歯学部, 教授 (10223760)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
新保 秀仁 鶴見大学, 歯学部, 学内講師 (40514401)
鈴木 恭典 鶴見大学, 歯学部, 准教授 (70257335)
栗原 大介 鶴見大学, 歯学部, 学内講師 (70535773)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | トポロジー最適 / ３D形状データ / CAD / CAE / CAM / 積層造形 / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，自然界が作り出した理想的な構造を補綴装置に再現するための最適構造設計法を用いて，補綴装置のフルデジタル製作システムの中にトポロジー最適化，積層造形後の研磨術式の確立および超小型６軸力覚センサーを用いた口腔諸組織の応力解析を導入し，ジェネラティヴデザインとレーザー焼結積層造形を組み合わせたデジタルワークフローを構築するための検討を行った．
本研究で導入する最適構造設計法とは「使用が想定される設計空間上の制約，荷重，拘束条件の下で，最も効率の良い材料分布を人工知能（AI）にデザインさせ位相幾何学的に展開する」ことであり，設計過程の中でCAD（Computer Aided Design）とCAE（Computer Aided Engineering）を繰り返し展開し，人工知能（AI）アルゴリズムにデザインを任せた最新技術である．トポロジー最適化により①無限の自由度を有する構造，②高いカスタマイズ性の形状，③金属使用量の大幅軽減，④合理的，効率的最適構造設計が具現化できる．
本研究の結果，有床義歯フレームワークのトポロジー最適化は専用のCAD／CAEソフトを用いることにより，加力計画と受圧組織のデータ入力に未だ課題は残るものの，フレームワーク形状データの構築までは実現可能であった．また，実際に最適化したSTLデータからCo-Cr合金粉末を用いた積層造形によりフレームワークを製作し臨床応用を行うことができた．
しかしながら，積層造形フレームワークの表面形状には大きな問題があり，表面加工に関する実験的検討を行なった．さらに，計画していた２次元有限要素解析にフレームワークの３次元データを入力することが困難だったことから，超小型６軸力覚センサーを用いた応力解析を行った．詳細な解析データについては現在も検討中である．
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