| 研究課題/領域番号 |
24K07395
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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20010:機械力学およびメカトロニクス関連
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| 研究機関 | 福岡工業大学 |
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研究代表者 |
鞆田 顕章 福岡工業大学, 工学部, 助教 (20582414)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2027年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2024年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | 機械力学・制御 / マルチスケール解析 / 分子動力学 / 深層学習 / 機械的特性 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
機械システムの構造および動特性最適化にはFEM（有限要素法）が用いられるが，金属材料の内部摩擦に起因する振動減衰能の再現が困難であり，CAEによる最適設計の障壁となっている．そこで本研究では，材料内部の原子挙動を高精度に推定することが可能なMD（分子動力学法）とFEMを組み合わせた次世代型統合振動シミュレータおよび深層学習によるトポロジー最適化手法を用いた逆問題解析法の開発に挑む．さらに，本研究で構築する深層学習を用いたトポロジー最適化手法を用いて，新たな制振合金の探索および制振合金を含む複数の材料で構成される機械システムの動特性最適化を同時に行う．
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