| 研究課題/領域番号 |
23K25987
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| 補助金の研究課題番号 |
23H01291 (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 (2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 | 東北大学 |
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研究代表者 |
岡部 朋永 東北大学, 工学研究科, 教授 (50344164)
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| 研究分担者 |
川越 吉晃 東北大学, 工学研究科, 助教 (00884199)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 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 |
13,780千円 (直接経費: 10,600千円、間接経費: 3,180千円)
2025年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2024年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2023年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | CFRP / 反応誘起相分離 / マルチスケールモデリング / 量子化学計算 / 分子動力学法 / 有限要素法 / ポリマーアロイ / 熱硬化性樹脂 / 熱可塑性樹脂 / 熱硬化/熱可塑樹脂 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、相分離構造を有するネットワークポリマーアロイを母材に用いた炭素繊維強化複合材料の特性発現機構を、計算・実験・データ科学による複合アプローチによって解明し、新規材料探索を行う。まず、相分離構造を有する複合材料向けネットワークポリマーアロイ、特にエポキシ樹脂の反応誘起相分離をシミュレーションによりモデル化し、実験・計測結果と照らし合わせて、その構造形成メカニズムと力学特性を明らかにする。これらの知見をマクロスケールと接続し、炭素繊維とネットワークポリマーアロイからなる複合材料の力学特性を計算・実験的に評価する。最後に得られた知見とデータ科学を駆使し、実用的新規複合材料探索を行う。
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| 研究実績の概要 |
本研究では反応誘起相分離樹脂を母材とした炭素繊維強化複合材料の変形および破壊のマルチスケールモデリングおよび最適材料探索を行うことを目的としている．本年度は炭素繊維としてNCF，母材樹脂としてDGEBA/4,4'-DDSまたはTGDDM/4,4’-DDSを用いた複合材料系の成形時残留変形のマルチスケールモデリングを実施した．NCFはcrimpしていない織物炭素繊維であり，従来の一方向材での議論が拡張可能であることから採用した．本手法では量子化学計算・分子動力学法・有限要素法を連携した変形予測と成形実験との直接比較を実施し，母材樹脂種が残留変形に寄与する影響を解明した．さらに，量子化学計算・分子動力学法・有限要素法を連携し，ボトムアップ的に一方向複合材料の異方的な剛性・強度までを推定する手法を構築した．5つの強度は積層板スケールの解析の破壊基準として利用可能である．これら成果によって単一成分母材樹脂に関しては残留変形から強度までを推定可能となり，本研究目的の基盤技術の構築は完了した．現在は，本手法に反応誘起相分離樹脂を組み込む試みを進めており，残留変形に関してはNCF/反応誘起相分離樹脂系（DGEBA/DDM/PES）に関して実験・計算比較を進めている．その他成果として，母材樹脂の研究の精緻化として，機能性複合材料で用いられる難燃性シアネート樹脂の機械特性・難燃特性発現メカニズムをReaxFFを用いて解析した．また， 非芳香族エポキシ樹脂に対して3GeV高輝度放射光施設NanoTerasuと分子力学法を連携し，分子骨格構造の計算計測融合による評価・可視化を実施した．
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
解析手法の構築および比較実験が順調に進んでおり，関連論文も5本公刊されている．
最終目標である反応誘起相分離樹脂を母材とした複合材料の解析・実験も着実に進展しており，これら成果に関しても論文化の準備を進めている．
以上より，おおむね順調に進展していると考えている．
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| 今後の研究の推進方策 |
昨年度までで単一熱硬化性樹脂を母材とした複合材料を対象とした量子化学計算・分子動力学法・有限要素法を連携した残留変形および破壊強度のマルチスケールモデリングの構築は完了した．
本年度は母材樹脂を反応誘起相分離樹脂に置き換えた形にマルチスケールモデリングの拡張を進める．具体的にはDPDによって得られた相分離モルフォロジーを有限要素法メッシュへ変換し，相分離樹脂の力学応答解析および繊維との複合化に取り組む．実験ではNCF/反応誘起相分離系の残留変形や強度評価を進め，NanoTerasuを活用して複合材内部の相分離構造の可視化に取り組む．
また，これまで得られた樹脂種・添加量・プロセス条件などの様々なデータを自己組織化マップやベイズ最適化を用いたデータ科学手法により整理し，あらゆる特性が高水準を満たす材料開発指針の提案を目指す．
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