Development of functionally graded 4D printing method for glass fiber reinforced shape memory composites

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K14630
• Research Institution: Shibaura Institute of Technology
• Principal Investigator: 酒井 康徳 芝浦工業大学, システム理工学部, 助教 (70774769)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 形状記憶材料 / 長繊維複合材料 / 付加製造 / 4Dプリンティング / 有限要素解析

Outline of Annual Research Achievements

本研究課題では，傾斜形状記憶部品の創成が可能な新規複合材料⽤3Dプリント技術FAAMの確率および，それを用いたガラス繊維強化された形状記憶ポリマGFR‐SMPの開発を目的とする．令和2年度は，長繊維と樹脂を複合しながら3Dプリントできる材料供給ノズルの設計を検討する予定であった．ノズル内の樹脂流動特性を有限要素シミュレーションによって検討するとともに，ノズル駆動ステージやコア材切断ブレードなどを含むFAAM加工機の試作が主な検討事項である．しかし，COVID-19の感染拡大の影響に伴う研究環境の大きな変化があったため，研究期間3年間の一部計画を組み替えた．
修正後の計画では，令和2年度は，形状記憶ポリマ（SMP）の材料モデルの構築と，繊維複合剤寮の材料特性の評価を主な検討事項とした．
まず，SMPは，形状記憶機能を有する材料である．そのため，温度によって応力や歪みの蓄積と解放が生じる．この複雑な現象をモデル化するために，本研究では一般化Maxwellモデルを用いて緩和特性を表現した．さらに，材料内部に蓄積される塑性ひずみ量が温度に依存する関数となるように定義することで，形状記憶機能をモデリングすることができた．
一方で，材料モデル内パラメータを同定するために，実験的に応力緩和曲線を測定する必要があった．そこで，恒温炉内で引張・圧縮試験が可能な装置を試作して，材料モデルの構築に必要な実験データを測定した．結果として，材料の熱-力学特性（形状記憶/回復特性）を予測可能な材料モデルを構築うすることができ，実験結果とも定性的に傾向が一致することを確認した．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

COVID-19の影響により，研究期間内に行う事項を入れ替えるなどして，若干の研究計画の変更を行った．研究課題全体としてはおおむね順調に進展している．

Strategy for Future Research Activity

令和2年度の研究によって，長繊維を複合した形状記憶材料を3Dプリントする上で，繊維の引き抜き速度が重要であることが分かった．引き抜き速度を変更することで，クラッドコア比率を変化させることができる可能性がある．また，引き抜き速度が高く過ぎれば樹脂材料と繊維が上手く複合できる剥離してしまうことが予備実験により明らかとなった．さらに，引き抜き速度が低い場合には，樹脂詰まりが生じる．これらのことから，引き抜き速度には最適範囲が存在すると予想できる．
そこで，次年度は，引き抜き速度がクラッドコア比や複合化した繊維と樹脂の密着度合いを評価することから始める．その後，引き抜き速度を制御可能なFAAM装置を試作し，実際に造形を行う．造形したものの機械的特性，熱-力学的特性を評価することで，繊維複合形状記憶材料の特性を明らかとする．
また，造形シミュレーションの適用限界を明らかとするため，実験と計算との比較を行っていく．

Causes of Carryover

COVID-19の影響もあり，実験装置の試作を令和2年度から令和3年度に変更したためである．
令和2年度に行う予定だった試作を令和3年度に実施する．