| 研究課題/領域番号 |
22KF0241
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| 補助金の研究課題番号 |
22F22056 (2022)
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 基金 (2023)
補助金 (2022) |
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| 応募区分 | 外国 |
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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 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
尾方 成信 (2023) 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 教授 (20273584)
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| 研究分担者 |
ZHANG SHIHAO 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 外国人特別研究員
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| 受入研究者 |
尾方 成信 (2022) 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 教授 (20273584)
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| 外国人特別研究員 |
ZHANG SHIHAO 大阪大学, 基礎工学研究科, 外国人特別研究員
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| 研究期間 (年度) |
2023-03-08 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,300千円 (直接経費: 2,300千円)
2023年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
2022年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
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| キーワード | セラミックス材料 / 分子動力学解析 / ニューラルネットワーク / 原子間相互作用 / 力学特性 / ナノインデンテーション / 相変態 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
RocksoltおよびAlB2六方構造のセラミックス材料を題材とし、多種元素を含有させる多元素化（高エントロピー化）により、高延性・高靱性・高強度を示す、構造用セラミックス材料を設計する。設計は理論設計により実施し、第一原理計算および機械学習を駆使して行う。
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| 研究実績の概要 |
多元素化による優れた機械的特性を有するセラミックス材料を原子レベルから定量的かつ非経験的に設計するために不可欠である、ニューラルネットワーク原子間相互作用を作成するための基本的な技術を構築した。具体的には、ニューラルネットワークを学習させる際に必要である、第一原理計算をベースに構築するトレーニングデータセットの効率的な生成方法の開発を行った。そして、それを用いてジルコニアセラミックス材料の相変態や変形などの特性を首尾良く表現するニューラルネットワーク原子間相互作用を構築した。本ポテンシャルは、第一原理計算を学習しており、これまでの経験的なポテンシャルでは表現できない、フェーズダイヤグラムや、フォノン分散、相変態のパスやエネルギー障壁、界面の構造や運動などが第一原理計算の精度で再現することができる。この成果をまとめた論文を執筆し、論文が出版された。なお、この研究はフランスのグループとの国際共同研究により実施したものであり、論文執筆もフランスのグループと共同で実施した。さらには、ZnO、 GaN、SrTiO3について原子間相互作用を作成した。そして、作成した原子間相互作用を用いて、ナノインデンテーション力学試験の分子動力学解析を実施し、ナノインデンテーション実験と比較し、非常によく実験を再現することが確かめられた。また実験では得られない、インデンテーション力学試験中の転位の時間発展を獲得することができた。特別研究員は主に原子間相互作用の作成および解析を実施し、受入研究者は理論面を担当した。
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