| 研究課題/領域番号 |
16K14110
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
機械材料・材料力学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
梅野 宜崇 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (40314231)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | ナノマイクロ材料力学 / 原子モデル解析 |
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| 研究成果の概要 |
機能性デバイスの設計を高精度化するために必要とされながらこれまで不可能であった，大規模原子モデルによるマルチフィジックスシミュレーション法を確立することが本研究の目的である。ニューラルネットワーク(Artificial Neural Network; ANN)の一種であるパーセプトロン型エネルギー関数表現による原子構造（入力値）から原子間結合エネルギーや電子構造の情報（電子状態密度など）を出力するアルゴリズムを構築した。電子状態密度に着目し、エネルギー準位を変数として累積電子状態密度を得るANNモデルの構築に成功した。
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