2016 Fiscal Year Annual Research Report
A New Concept Breakthrough in Materials Development: Reverse 4D Materials Engineering
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24226015
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
戸田 裕之 九州大学, 工学研究院, 教授 (70293751)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
桑水流 理 福井大学, 学術研究院工学系部門, 准教授 (40334362)
小林 正和 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (20378243)
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| Project Period (FY) |
2012-05-31 – 2017-03-31
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| Keywords | リバースエンジニアリング / 最適化 / 粗視化 / 放射光CT / イメージベースモデリング / 有限要素法 / 延性破壊 / 低サイクル疲労 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
要素技術の開発は全て滞りなく終わり，デモンストレーター研究による検証とそこからフィードバックして各要素技術の高度化を完遂した。要素技術のうち，粗視化に関しては，粒子やミクロ欠陥といった材料組織因子をサイズ，形状，空間分布など，様々な観点から定量化する粗視化手法を確立した。また，グローバル感度解析，主成分分析や最適化代理モデルの誤差を組み合わせて設計変数を低次元化する粗視化プロセスを確立した。最適化については，代理モデルを初期の人工ニューラルネットワークから，寡試行最適化というプロジェクトの趣旨に即したサポートベクターマシンに変更して手法を構築した。
この過程で，R4MEによる材料開発方法論の検討により，適用対象を「多数ミクロ組織制御」と「単一ミクロ組織制御」の2つのケースに分け，材料工学，機械工学の様々な課題にR4MEを適用可能にした。デモンストレーター(DS)研究Iでは，アルミニウム中の水素ポアが損傷に及ぼす影響を，DS研究Ⅱでは，アルミニウム鋳物中の欠陥からの疲労破壊を，DS研究Ⅲではアルミニウム合金の多結晶組織制御を推進した。上記ⅠとⅡでは「多数ミクロ組織制御」と「単一ミクロ組織制御」のコンセプトを試行した。目的関数たる材料特性に及ぼす単一ミクロ組織の影響が評価できる手法の確立により，X線マイクロ・ナノトモグラフィーで1枚の画像に含まれる数千～数十万のデータをビッグデータとして活用した材料開発も可能になった。また，DSⅢでは，X線イメージングと特殊なX線回折実験の組み合わせによる高度な多結晶組織イメージングのデータを用いて多結晶組織の最適化が可能であることを明示した。
各要素技術およびR4MEの適用に関する成果発信に関しては，学術論文，解説論文，国内外での招待講演・一般講演，シンポジウムなどのオーガナイズを通じ活発に行い，研究成果の啓蒙に努めた。
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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