| 研究課題/領域番号 |
20K15068
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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26050:材料加工および組織制御関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
権藤 詩織 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エレクトロニクス・製造領域, 研究員 (90844613)
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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 |
2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | Spinning / Crystal grain / Crystal orientation / Fiber texture / Microstructure / Hardness / Mechanical properties / Machine learning / スピニング加工 / 結晶粒 / 結晶方位 / 集合組織 / 硬さ / 機械学習 / ミクロ組織 / ひずみ / 逐次成形 / 変形挙動 / 結晶方位分布 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
逐次成形法の一つであるスピニング加工は，回転する材料に工具を押し当てて，局所的に少しずつ変形させる加工法である．工具の動きや与える荷重を任意に制御できるため，所望の形状に成形し，任意のミクロ組織を作りこみ，これに付随する機械的性質を付与できると期待される．しかしながら，変形過程が複雑なため，変形挙動や加工に伴うミクロ組織，機械的性質の変化は明らかでない．本研究では，成形条件と変形挙動，結晶方位分布，機械的性質の関係を明らかにし，スピニング加工における結晶方位に基づいた材料組織制御理論の構築を目指す．また，機械学習を活用して最適加工条件の予測を試み，塑性加工におけるAI活用のロールモデルを築く．
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| 研究成果の概要 |
本研究はスピニング加工を対象とした．所望の機能を持った部品・部材を創製するための最適加工条件の予測を目的とした．板からカップを成形し，これらのミクロ組織と機械的性質を実験的に分析した．機械学習を活用し，加工条件から硬さ分布を精度よく予測できた．一方，加工条件から結晶粒径，結晶方位の予測，これらから硬さの予測において，精度改善の余地があることを示し，冷間加工における材料組織制御の基礎研究となった．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は，逐次成形におけるプロセスインフォマティクス（PI）を目指した研究である．部品・部材の機能は素材の特性のみならず，加工履歴（加工中の応力状態とそれに起因して変化するミクロ組織）の影響を受けるため，最適な加工履歴を経れば，機能を改善できる．本研究では，所望の硬さを得る加工条件の予測に成功し，逐次成形のPIの一例を示した．本成果は，条件出しの試行錯誤数の削減，部品・部材の高機能化に活用できる．
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