| 研究課題/領域番号 |
15J07315
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 研究分野 |
金属物性・材料
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
高橋 亮 京都大学, 工学研究科, 特別研究員(DC2)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-24 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
2016年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2015年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
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| キーワード | 原子間ポテンシャル / 機械学習 / マテリアルズインフォマティクス / 第一原理計算 |
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| 研究実績の概要 |
計画当初は，HCP金属においてニューラルネットワークポテンシャル(NNP)によって塑性変形に適した原子間ポテンシャルを構築する予定であったが，初年度にポテンシャル構築の枠組みの改善の必要があると考えた．そこで研究室で提案された線形回帰ポテンシャルを用いることとし，更に記述子と呼ばれる結晶構造の特徴量ベクトルを改良し多体間相互作用を効率的に採り入れるポテンシャル構築の枠組みを開発し，ポテンシャルの精度を向上させることに成功した．この手法により，典型元素の物性値予測の精度が向上したが，研究途中，特にTi等の不飽和なd電子を持つ元素などで，物性値予測の精度が未だ不十分であることが分かった．
当該年度の研究において，3体間の結合角度に依存した相互作用を採り入れることによって，昨年度提案した原子間ポテンシャル構築の枠組みを更に拡張した．また，提案した手法に基づいて，31種類の多様な元素についてポテンシャルを構築し，構築したポテンシャルによって弾性定数などの実用のシミュレーションで重要と考えられる物性値の予測を行い，予測結果を既存の原子間ポテンシャルによる予測と比較した．その結果，本研究により構築された原子間ポテンシャルは既存の物理学的考察に基づいた原子間ポテンシャルや昨年度までの枠組みで構築した線形回帰ポテンシャルに比べて，特に不飽和なd電子を持つ遷移金属で物性値予測が大幅に改善していることを示し，提案手法の有用性を確認した．この結果は，昨年度に提案したポテンシャル構築の枠組みと合わせ，当初に存在していた原子間ポテンシャル構築の枠組みの適用範囲・精度を非常に大きく改善するものである．
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| 現在までの達成度 (段落) |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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