Materials Informatics for Creation of Materials by Super Thermal Field

• Project Area: Creation of Materials by Super Thermal Field: Neo-3D printing by Manipulating Atomic Arrangement through Giant Potential Gradient
• Project/Area Number: 21H05194
• Research Category: Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Transformative Research Areas, Section (II)
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 足立 吉隆 名古屋大学, 工学研究科, 教授 (90370311)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小川 登志男 名古屋大学, 工学研究科, 講師 (10708910) ; 山中 晃徳 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (50542198)
• Project Period (FY): 2021-09-10 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥84,890,000 (Direct Cost: ¥65,300,000、Indirect Cost: ¥19,590,000); Fiscal Year 2022: ¥16,640,000 (Direct Cost: ¥12,800,000、Indirect Cost: ¥3,840,000); Fiscal Year 2021: ¥20,540,000 (Direct Cost: ¥15,800,000、Indirect Cost: ¥4,740,000)
• Keywords: データサイエンス / マテリアルズインフォマティクス / データ同化 / 順・逆解析 / 積層造形 / 画像認識

Outline of Research at the Start

本計画研究では、材料インフォマティクスを用いて、実験研究とシミュレーション研究の橋渡しをする。具体的には、大別して2つのミッションをもつ。
順・逆解析:「所望の特性を発現する結晶組織」、「その組織を創成するプロセス条件」の導出を可能とし、その法則の背後にある物理を解明する。
データ同化:第二の役割は、熱流体力学(CtFD)シミュレーションやフェーズフィールド(PF)シミュレーションで必要となる易動度や界面エネルギー等の物性値パラメータをアジョイント法などのデータ同化手法を用いて効率的に決定する。
3D観察：組織の特徴量を3D監察結果に基づき定量評価する。