Design of graphene for tailored functionalities: a novel mathematical approach

• 研究課題/領域番号: 24K06797
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分12020:数理解析学関連
• 研究機関: 九州大学
• 研究代表者: Cesana Pierluigi 九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 准教授 (60771532)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024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: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: Disclination / Dislocation / Variational Principle / Graphene / Shape-Memory Alloys

研究開始時の研究の概要

We create new mathematical methods to design graphene structures for specific applications. We predict shape and mechanical properties of graphene flocks with defects. We use machine learning to combine large-scale and nano-scale information to optimize the pattern of defects.