| 研究課題/領域番号 |
20H02480
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分26050:材料加工および組織制御関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
浜 孝之 京都大学, エネルギー科学研究科, 教授 (10386633)
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| 研究分担者 |
高村 正人 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, 上級研究員 (00525595)
山中 晃徳 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (50542198)
内田 壮平 地方独立行政法人大阪産業技術研究所, 和泉センター, 主任研究員 (70736305)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
18,200千円 (直接経費: 14,000千円、間接経費: 4,200千円)
2022年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2021年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 11,440千円 (直接経費: 8,800千円、間接経費: 2,640千円)
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| キーワード | 結晶塑性有限要素法 / データ同化 / 粗大結晶粒材 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
地球環境問題に起因する輸送機器軽量化への要求から，軽量化に資する多様な金属板がプレス成形に供されている．一方，素材に応じた最適な成形条件を見出すためには数値シミュレーションの援用が不可欠だが，十分な解析精度が得られないことが大きな課題となっている．解析の高精度化および高機能化の観点から近年では，素材の塑性変形挙動を数理的に表現する手法として結晶塑性モデルの適用が注目されているが，未だ実用レベルには至っていない．そこで本研究では，粗大結晶粒材と機械学習を活用した新しい手法により結晶塑性モデルの高精度化と高機能化を目的とし，最終的にはそれによる輸送機器軽量化の実現を目指す．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，粗大結晶粒材とデータ駆動科学を活用することで，結晶塑性モデルにおけるパラメータ同定の高精度化を実現することを目的とした．まず，結晶粒を粗大化させた種々の金属材料における結晶粒レベルでの変形挙動を実験的に明らかにした．続いて，結晶塑性有限要素法とデータ同化技術を組み合わせることで，粗大結晶粒材の結晶粒レベルでの変形挙動予測に資するパラメータの推定を試みた．その結果，提案した手法により比較的効率良くパラメータの推定を実現できることが明らかになった．本研究の成果は軽量化に資する多様な金属板の塑性変形挙動の高精度な予測につながり，輸送機器軽量化への貢献が期待される．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，金属材料の変形挙動の高精度なモデル化が期待される結晶塑性構成式について，全く新しいアプローチによりパラメータを同定する手法を提案した．本研究の大きな学術的意義の一つは，データ駆動科学の新しい活用法を提案した点である．また本研究では，提案した手法の有効性を示すとともに，素材における結晶粒レベルでの不均一変形挙動の発現メカニズムを明らかにし，金属材料変形の本質に迫る学術的知見を得た．これらの成果は，輸送機器の軽量化に資する種々の材料における変形挙動の高精度な予測と，その結果として輸送機器軽量化の促進につながることが期待され，大きな社会的意義を持つ．
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