2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of CoCr-based highe entropy alloys for metallic biomaterials (CoCr-BioHEA) without any segregation
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22H01816
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | University of Hyogo |
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Principal Investigator |
永瀬 丈嗣 兵庫県立大学, 工学研究科, 教授 (50362661)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
竹内 章 兵庫県立大学, 産学連携・研究推進機構, 教授 (40250815)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | ハイエントロピー合金 / 生体用合金 / 偏析 / 凝固 / 電子顕微鏡 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
チタン族元素を中心とする生体用ハイエントロピー合金（Ti-BioHEA）は、純Tiに匹敵する高生体親和性と超高強度を併せ持つ全く新たなカテゴリーに属する生体用合金であるが、偏析傾向が極めて強く、さらに極めて速い冷却速度の達成可能な積層造形法でも偏析の抑制が困難であるため、無偏析HEAを得る事が極めて困難と考えられた。本研究では、BioHEAの真のポテンシャルを明らかとし、さらなる飛躍を達成するためには、凝固偏析の制御により単相固溶体を得ることが可能となる可能性のあるCo-Cr系合金をベースとするCoCr-BioHEAの開発が必要であるとの考えのもと、新たに3d遷移金属であるCoとCrをベースとする新生体用ハイエントロピー合金の開発と、その要素技術となる、偏析予測、構成相予測、機械学習を取り入れた合金設計、を行った。その結果、論文未発表ではあるものの、混合のエントロピーが1.5R(Rは気体定数)を超えるFCC構造を中心とした新生体用Co-Cr系ハイエントロピー合金の試作を達成した。3d遷移金属ハイエントロピー合金におけるFCC・BCC・HCP構成相の制御については、特にAlを中心とした組織制御によるBCC構造の安定化、Niを利用することによるFCC構造の安定化などで達成可能であると考えられた。Niは生体用合金の構成元素として利用は困難である一方で、3d遷移金属ハイエントロピー合金における強力なFCC構造安定化元素であることが明らかとなり、Niを利用できない生体用合金の合金設計・開発の困難さが改めて実証された。さらに、機械学習を利用した液相線温度予測に関する知見を得る事を達成した。
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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
本研究では、凝固偏析の制御により単相固溶体を得ることが可能となる可能性のあるCo-Cr系合金をベースとするCoCr-BioHEAの開発が必要であるとの考えのもと、新たに3d遷移金属であるCoとCrをベースとする新生体用ハイエントロピー合金の開発と、その要素技術となる、偏析予測、構成相予測、機械学習を取り入れた合金設計を行っている。論文未発表ではあるものの、混合のエントロピーが1.5R(Rは気体定数)を超えるFCC構造を有する新生体用Co-Cr系ハイエントロピー合金の試作を達成している。3d遷移金属におけるBCC・FCC・HCPの制御に関する基礎研究に関する研究成果の一部は、学術論文にて報告をすることが出来ている。機械学習による合金設計については、Co-Cr系ではなく、Ti系合金においてある程度の予測性と解釈性をもつモデルの構築を達成しており、この知見を活かして、Co-Cr系合金の機械設計を行っていく予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
論文未発表ではあるものの、混合のエントロピーが1.5R(Rは気体定数)を超えるFCC構造新生体用Co-Cr系ハイエントロピー合金の試作結果を、論文にて発表することを最優先課題として取り組む。このCo-Cr-X1-X2-X3（X1、X2、X3は、CoとCr以外の元素）からなる合金をさらに拡張した合金開発を行う。機械学習を利用した合金設計については、現状の液相線温度の予測だけではなく、偏析に対応する固液共存域の温度範囲なども目的変数とするモデルの構築を進める。
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