2022 Fiscal Year Research-status Report
Development of fundamental technology for controlling deformability of nickel aluminide using data science
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21K04730
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| Research Institution | National Institute for Materials Science |
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Principal Investigator |
出村 雅彦 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 統合型材料開発・情報基盤部門, 部門長 (10354177)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
譯田 真人 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 構造材料研究拠点, 主任研究員 (00550203)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 転位反応 / 転位相互作用パラメータ / latent hardening / 金属間化合物 / 積層欠陥 / 機械学習ポテンシャル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
課題（1）に関しては、初年度から引き続き、3つの単結晶圧延を元に、圧延異方性をもたらす転位反応の特定と、相互作用パラメータの同定の可能性について、検討を実施した。昨年度までに、Glissile Jucntion（GJ）が原因となる強い相互作用と考えられることを見出している。本年度は、最適化の方法を見直し、以下の点を新たに明らかにした。すなわち、GJの相互作用を他に比べて10以上にすることで、3つの単結晶圧延の結果を総合的に再現できることを確認した。この結果からGJの下限値として10という値を定量的に定めることができたと考えている。最終年度は、この結果の再現性を検証し、論文として公表することを目指す。
課題（2）に関して、二元系Ni合金の積層欠陥エネルギーを高精度で求めるための機械学習モデルの検証を行った。具体的には、組成比や格子のひずみなどが異なる原子構造モデルを多数作成し、これらのモデルの第一原理計算に基づくデータから機械学習ポテンシャルを作成した。そのうえで構築した機械学習ポテンシャルを用いた二元系Ni合金の面欠陥エネルギー計算の精度評価を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
課題（1）について、転位相互作用パラメータを（下限値のみではあるものの）定量的に推定することができた点が、計画以上の進展と考える。ただし、当該定量推定が妥当であり、再現性があるかについて、多面的に検討する必要があり、最終年度でこの点を確認することとしたい。
課題（2）について、第一原理計算結果に近い精度で2元系合金のエネルギー予測を実現する機械学習ポテンシャルが構築できている。一方で、構築した機械学習ポテンシャルによる有限温度でのエネルギー評価についてはさらなる検証が必要である。
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| Strategy for Future Research Activity |
課題（1）については定量的に推定することができたと考えているものの、推定の妥当性については多面的に検討する必要がある。最終年度は、当該推定方法についての妥当性を検証、論文として公表していくために、任期制研究員を雇用して、研究を推進していく。
課題（2）について、構築した機械学習ポテンシャルの計算精度と安定性の検証、および必要であれば機械学習ポテンシャルの改善を行い、そのうえで対外発表のためのデータ取得を進める。
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| Causes of Carryover |
外部の計算リソースの活用のために予算を取っていたが、想定よりも少ない計算リソースで一定の結果を得ることができた。そのために次年度使用額が生じている。
次年度は、特に、得られた結果の再現性、計算の正しさを検証し、論文化していくために、任期制研究員を雇用するために予算を使用していく計画である。
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