| 研究課題/領域番号 |
20K14603
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分18010:材料力学および機械材料関連
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
松原 成志朗 名古屋大学, 工学研究科, 助教 (40823638)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | マルチスケール / 均質化法 / 熱・機械連成問題 / ミクロ非定常 / 高分子複合材料 / 熱・機械連成挙動 / 次数低減法 / 勾配型マルチスケール理論 / 熱・機械連成解析 / 熱・機械・化学連成解析 / 熱可塑性樹脂 / 熱硬化性樹脂 / 熱・機械強連成マルチスケール解析 / 二次均質化理論 / 次数低減手法 / 微視的非定常現象 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
加熱を受けたり，外的負荷による非弾性変形で発熱した複合材料は，微視的に非定常な温度・変形場の相互連成挙動が生じており，それは微視構造の寸法に依存する．そこで本研究では，このような寸法依存性を有する微視的非定常性を考慮した均質化理論と関係するマルチスケール解析手法の開発を行う．ところが，このようなマルチスケール・マルチフィジックス解析の実施には莫大な計算コストを要すると考えられるため，さらに本研究では，ニューラルネットワークなどの機械学習を駆使した次数低減マルチスケール解析手法を開発する．
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| 研究成果の概要 |
本研究は，高分子複合材料の微視構造内における非定常な温度場と変形場の連成挙動，およびそれを反映した巨視的構造の熱・機械連成特性を評価するための計算均質化理論，および関係するマルチスケール解析手法を構築した．結果として，熱超弾性複合材料の熱・機械連成問題を通して，両スケールにおける時刻歴の温度場と変形場を高精度に予測可能であることを示した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本提案手法では，「非定常」な複合材料の熱・機械連成挙動を微視・巨視構造レベル双方で高精度に予測することが可能である．そのため，微視構造レベルで局所的に温度が蓄積し，それによる残留応力が問題となる充填ゴムや繊維強化樹脂の強度評価を高精度に実施することが可能である．また，トポロジー最適化手法との組み合わせによってこれらの弱点を克服するような微視構造のデザインも可能になる．したがって，本手法は実用面においても極めて有用であるといえる．
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