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2021 年度 実績報告書

高分子高次構造の階層的シミュレーション

計画研究

研究領域次世代物質探索のための離散幾何学
研究課題/領域番号 17H06464
研究機関国立研究開発法人産業技術総合研究所

研究代表者

青柳 岳司  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 総括研究主幹 (50786241)

研究期間 (年度) 2017-06-30 – 2022-03-31
キーワードブロックコポリマー / ミクロ相分離 / ニューラルネットワーク / 粗視化分子動力学 / 自己無撞着場理論 / 熱可塑性エラストマー / 軟質樹脂
研究実績の概要

高分子集合体は、その分子構造、組成、集合体形成のプロセスにより多階層な高次構造を取り、その構造が機能の発現を左右する。特に架橋高分子、ブロックコポリマーのミクロ相分離、過冷却状態における密度揺らぎなど、様々なネットワーク構造を形成する場合が多い。さらに機能性材料においてはマクロなネットワーク構造を制御して、その機能を向上させるというアプローチは産業的にも求められている。
本研究では、高分子材料がミクロ相分離などにより形成するネットワーク構造に着目し、①最適なネットワーク構造を設計する、②狙ったネットワーク構造を作る高分子構造、組成、プロセスを設計する、③設計した高分子構造、組成とプロセスを実証し、特性を評価した結果をネットワーク構造最適化にフィードバックすることを目的とする。
今年度は昨年度までの検討に引き続き、自己無撞着場理論と粗視化分子動力学を組み合わせた階層的シミュレーションにより、体心立方球状およびダブルジャイロイドミクロ相分離構造を有するブロックコポリマーの応力-ひずみ挙動(S-Sカーブ)を予測し、ソフトセグメントが形成するネットワーク(ブリッジ分率)、およびハードドメインネットワークのS-Sカーブに与える影響に関して詳細を解析し、ネットワーク構造の物性への寄与メカニズムを明らかにした。
またニューラルネットワークを用いて高分子鎖構造とS-Sカーブの回帰を行い、高分子鎖構造から高い精度でS-Sカーブを予測できる学習セットを構築した。さらにその学習セットとベイズ最適化を用いて、任意のS-Sカーブを示す高分子鎖の逆設計を行い、階層的シミュレーションにより検証した結果、目標とするS-Sカーブを再現することを確認した。これら一連の成果により、目的の物性を発現する高分子鎖の逆設計の指針を立てることが出来た。

現在までの達成度 (段落)

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

  • 研究成果

    (9件)

すべて 2022 2021

すべて 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 4件、 オープンアクセス 4件) 学会発表 (5件) (うち国際学会 2件、 招待講演 2件)

  • [雑誌論文] Coarse-grained molecular dynamics study of elasticity of block copolymers with cubic symmetrical morphology2022

    • 著者名/発表者名
      Aoyagi Takeshi
    • 雑誌名

      Polymer

      巻: 243 ページ: 124624~124624

    • DOI

      10.1016/j.polymer.2022.124624

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Optimization of the elastic properties of block copolymers using coarse-grained simulation and an artificial neural network2022

    • 著者名/発表者名
      Aoyagi Takeshi
    • 雑誌名

      Computational Materials Science

      巻: 207 ページ: 111286~111286

    • DOI

      10.1016/j.commatsci.2022.111286

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Deep learning-based estimation of Flory?Huggins parameter of A?B block copolymers from cross-sectional images of phase-separated structures2021

    • 著者名/発表者名
      Hagita Katsumi、Aoyagi Takeshi、Abe Yuto、Genda Shinya、Honda Takashi
    • 雑誌名

      Scientific Reports

      巻: 11 ページ: 12322

    • DOI

      10.1038/s41598-021-91761-8

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Prediction of Stress-Strain Curve of Block Copolymers Using Transfer Learning of 3D Convolutional Neural Network.2021

    • 著者名/発表者名
      KAWAGUCHI Hironobu、ITO Mariko I.、AOYAGI Takeshi、OHNISHI Takaaki
    • 雑誌名

      Journal of Computer Chemistry, Japan

      巻: 20 ページ: 100~102

    • DOI

      10.2477/jccj.2021-0037

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] 階層的シミュレーションと深層学習による熱可塑性エラストマー弾性挙動の高速予測2021

    • 著者名/発表者名
      青柳 岳司
    • 学会等名
      第70回高分子討論会
  • [学会発表] 高分子レオロジーの実用的研究のためのスリップスプリング散逸粒子動力学コードの評価2021

    • 著者名/発表者名
      青柳 岳司
    • 学会等名
      第69回レオロジー討論会
  • [学会発表] 高分子界面・相分離構造を対象とした粗視化シミュレーション2021

    • 著者名/発表者名
      青柳 岳司
    • 学会等名
      第179回粘着研究会例会
    • 招待講演
  • [学会発表] High-throughput prediction and optimization of stress-strain curve of thermoplastic elastomer2021

    • 著者名/発表者名
      Takeshi Aoyagi
    • 学会等名
      International Conference on Discrete Geometric Analysis for Materials Design
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] High-throughput prediction of stress-strain curve of thermoplastic elastomer2021

    • 著者名/発表者名
      Takeshi Aoyagi
    • 学会等名
      Pacifichem 2021
    • 国際学会

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公開日: 2022-12-28  

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