| 研究課題/領域番号 |
23K22655
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| 補助金の研究課題番号 |
22H01384 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分18030:設計工学関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
西脇 眞二 京都大学, 工学研究科, 教授 (10346041)
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| 研究分担者 |
岩井 裕 京都大学, 工学研究科, 教授 (00314229)
岸本 将史 京都大学, 工学研究科, 准教授 (10757636)
泉井 一浩 京都大学, 工学研究科, 教授 (90314228)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2025年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2024年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
2023年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2022年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
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| キーワード | 全固体リチウムイオン電池 / トポロジー最適化 / 電気科学反応モデル / マルチスケール解析法 / 均質化法 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
固体電解質を用いる全固体リチウムイオン電池は，高エネルギ密度，高出力密度，長寿命でかつ，発火性などの安全性の問題を解決できる二次電池として有望視されている．本研究では，バルク型全固体電池を対象に，トポロジー最適化に基づき，高性能な材料構成・形態・形状設計案を導出可能な方法論を構築する．すなわち，全固体電池の性能を決定づける活物質相と電解質相から構成されるコンポジットアノード・カソードのミクロ構造の最適な構成および形態・形状案を導出しながら，マクロ構造の最適化として，全固体電池の電解質相とコンポジットアノード・カソードの境界の形態・形状案を導出可能な方法論を構築する．
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| 研究実績の概要 |
固体電解質を用いる全固体リチウムイオン電池は，高エネルギ密度，高出力密度，長寿命でかつ，発火性などの安全性の問題を解決できる二次電池として有望視されている．本研究では，バルク型全固体電池を対象に，トポロジー最適化に基づき，高性能な材料構成・形態・形状設計案を導出可能な方法論を構築する．すなわち，全固体電池の性能を決定づける活物質相と電解質相から構成されるコンポジットアノード・カソードのミクロ構造の最適な構成および形態・形状案を導出しながら，マクロ構造の最適化として，全固体電池の電解質相とコンポジットアノード・カソードの境界の形態・形状案を導出可能な方法論を構築する．
本年度は，活物質相と電解質相から構成されるコンポジットアノード・カソードのミクロ構造を対象としたトポロジー最適設計法を構築した．はじめに，コンポジット領域内にユニットセルが周期的に並んでいると仮定し，均質化法を用いてユニットセル内の活物質相と電解質相の分布から，リチウムの拡散係数や伝導度といったマクロな特性値を導出する方法を構築した．そして，このミクロ構造とマクロな特性値の関係を基に，トポロジー最適化により，マクロで定義した目的関数を最小化するようなミクロ構造を導出する方法論を構築した．その際，設計感度と呼ばれる目的関数の設計変数による微分を随伴変数法に基づき導出し，複数の変数を介して非線形に連成していた目的関数と設計変数の関係を数学的に明らかにした．また，この導出により最適化にかかる計算コストの削減に成功した．構築したトポロジー最適化により得られた最適構造は，ユニットセル内で活物質相と電解質相が電極方向に分布した構造であった．この結果は電極方向の拡散係数を大きくする方が電池内部の抵抗が小さくなるという物理的考察と一致しており，構築した手法の妥当性を検証できた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
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
本年度は，予定通り，活物質相と電解質相から構成されるコンポジットアノード・カソードのミクロ構造を対象としたトポロジー最適設計法を構築できた．さらに，簡単な数値計算により，最適設計法の妥当性を検証することができたから．
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| 今後の研究の推進方策 |
2024年度は，マクロ構造の最適化として，全固体電池の電解質相とコンポジットアノード・カソードの境界の形態・形状案を導出可能な方法論を構築する．すなわち，まずマクロな構造の最適化を行うための目的関数と制約条件の定式化を行う．さらにその定式化に基づく最適設計プログラムの実装を行う．その実装したプログラムにより，幾つかの最適構造を求め，その結果の妥当性について検証を行う．その検証結果をもとに必要であれば方法論の改良を行う．
2025年度には，2023年度に構築したミクロ構造の最適設計法とマクロ構造の最適設計法の統合化を進める．その統合化した方法に基づき，ミクロ・マクロ構造を同時に最適化可能なマルチスケール構造最適設計法を構築する．そして，方法論のプログラム実装を行うとともに，幾つかの最適構造を求め，その結果の妥当性について検証を行う．その検証結果をもとに必要であれば方法論の改良を行う．
なお，マルチスケールの構造最適化において，放電の効率化最大化をする最適構造を求めるには，時系列な数値解析を行う問題の最適化を図るため数十回～数百回の繰り返しを必要とし， また3次元問題では計算規模が非常きくなり，実用時間において最適解を得ることは難しい．本研究でに大は，この問題を解決するため，性能のある程度の定量性は確保しながらも短時間で評価可能なLow-fidelityのマクロ・ミクロ構造の簡略化された数理モデルを機械学習に基づくモデル同定法により構築することを検討する．さらに，同定されたモデルを用いて，簡単な設計例を対象にマルチスケール構造最適化を行い，方法の妥当性を検証し，必要であれば同定されたモデルの改良を行う．
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