| 研究課題/領域番号 |
24K07239
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 青山学院大学 |
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研究代表者 |
蓮沼 将太 青山学院大学, 理工学部, 准教授 (50709764)
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| 研究分担者 |
早瀬 知行 青山学院大学, 理工学部, 助教 (40897633)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2026年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
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| キーワード | 疲労 / 機械学習 / マルチスケール / 疲労き裂発生 / 疲労き裂進展 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
マテリアルインフォマティクスを用いた材料開発が注目されているが，疲労強度への活用例はほとんどない．その原因はシミュレーションによるビックデータの作成ができないことにあると考えられる．本研究では，マルチスケール微小き裂発生進展解析手法とデータ駆動型微小き裂発生進展解析手法を開発することで，ナノマイクロ情報から微小き裂発生進展挙動を予測可能にすることを目的とする．前者については，転位動力学解析，結晶塑性解析，確率モデルの融合を目指す．後者については，微小き裂発生進展挙動の観察結果を基に機械学習を行う．以上の2つより，ナノマイクロ情報から微小き裂発生進展の予測手法開発に挑む．
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