完全自動データ駆動型数値シミュレーション基盤に基づくCFRPの統一的強度評価

• 研究課題/領域番号: 23K16891
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分60100:計算科学関連
• 研究機関: 筑波大学
• 研究代表者: 森田 直樹 筑波大学, システム情報系, 助教 (20789010)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
• キーワード: 計算工学 / 並列計算 / 複合材料 / 連立一次方程式解法 / 有限要素法

研究開始時の研究の概要

低炭素社会を実現する炭素繊維強化プラスチックの利用促進にむけ、構造部材の安全性を担保する長期信頼性評価手法の確立が重要である。本研究は、炭素繊維強化プラスチックの統一的強度評価への適用を目的として、完全自動データ駆動型シミュレーション基盤を構築し、疲労試験による実験結果と照合しながら、開発成果の有効性を評価する。

研究実績の概要

輸送機器の二酸化炭素排出量削減などを目的とした低炭素社会を実現する複合材料の利用促進にむけ、構造部材の安全性を担保する長期信頼性評価手法の確立が重要である。複合材料の長期信頼性評価は、実構造物の成形過程で生じる形状・繊維配向の複雑さから、時間と費用を要する実験的手法をとらざるを得えない。そのため数値シミュレーションによる強度の定量的評価手法の確立が期待され、実用的観点からデータドリブン型マルチスケール解析手法の研究が隆盛している。一方この手法はミクロ構造の多様さゆえ、事前に膨大なミクロ構造解析を要する。そのため構造解析や計算結果を自動的に処理するシステム開発が必須であるが、従来のミクロ構造解析では一連のシミュレーション過程に手作業・試行錯誤的検討が潜み、その自動化を妨げている。本研究では炭素繊維と樹脂からなる炭素繊維強化プラスチックを対象に、試行錯誤的な材料構成則同定の制約、メッシングの制約、計算自由度の制約を解決する完全自動データ駆動型シミュレーション基盤を構築し、疲労試験による実験結果と照合しながら、開発成果の有効性を評価する。
初年度は、完全自動データ駆動型シミュレータの開発基盤となる、マルチスケールシミュレータの開発を行った。具体的には、有限要素法と均質化法による 2 スケールシミュレーション手法を対象として、スーパーコンピュータでの動作を前提にした並列シミュレータを開発した。樹脂母材には弾粘塑性型の材料非線形モデルを導入し、事前に実施した炭素繊維プラスチック製試験片の引張試験結果と計算結果を比較し、有効性を検証した。

現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

初年度は、完全自動データ駆動型シミュレーション基盤の開発基盤となる、マルチスケールシミュレータの開発を行った。具体的には、有限要素法と均質化法による 2 スケールシミュレーション手法を対象として、スーパーコンピュータでの動作を前提にした並列シミュレータを開発した。並列シミュレータは、領域分割法を用いた並列計算に対応しており、メッシュと周期境界条件の相互作用を統一的に取り扱うため、グラフ構造を用いた領域分割型並列化アルゴリズムを用いている。また樹脂母材には弾粘塑性型の材料非線形モデルを導入し、事前に実施した炭素繊維プラスチック製試験片の引張試験結果と計算結果を比較し、有効性を確認した。以上より本研究課題の進捗状況は順調であり、次年度以降、本年度で開発したマルチスケールシミュレータを基盤として、研究開発を継続する。

今後の研究の推進方策

次年度は、計算自由度の制約を解決を目的に、本年度開発したマルチスケールシミュレータを開発基盤として、ミクロ構造解析の計算時間を効率的に削減する並列反復法ソルバを開発する。完全自動データ駆動型シミュレータでは、マクロ材料構成則の同定に相当数のミクロ構造解析が必要であり、さらに複雑な積層構造を対象とした場合には個別のミクロ構造解析の自由度も膨大になる。このような構造解析の実行には、実用性の観点からシミュレーションの計算時間の短縮が必須であり、具体的には多数の計算結果（snapshot）から代理モデルを作成する reduced order model 型のアプローチと、既知の基底で表現される近似解を利用する反復法前処理のひとつである deflation 技術を援用することで、代理モデルに基づく連立一次方程式の求解手法を開発する。