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2022 年度 研究成果報告書

第一原理計算と深層学習を用いた非平衡材料物性に関する分子動力学的研究

研究課題

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研究課題/領域番号 20K14378
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分13010:数理物理および物性基礎関連
研究機関岡山大学

研究代表者

三澤 賢明  岡山大学, 自然科学学域, 助教 (00823791)

研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード分子動力学法 / 第一原理計算 / 機械学習原子間相互作用ポテンシャル / 塑性変形 / 表面・界面構造
研究成果の概要

物質中の原子1つ1つの運動を計算する「分子動力学法」に基づくシミュレーション研究を実施し,研究代表者が主導して実施した研究課題について次の成果を得た:(1)機械学習を利用した先進的な手法を,衝撃圧縮下における構造材料の変形のシミュレーションに初めて適用することに成功した.(2)地球深部ダイナミクスに深く関連する珪酸塩鉱物における,圧力による特異な構造変化の性質を明らかにした.(3)様々な分野で産業応用されている機能性材料である表面処理炭酸カルシウムの構造を原子レベルで予測した.(4)半導体でありながら金属のような延性を示す硫化銀について,その優れた延性の起源を明らかにした.

自由記述の分野

計算材料物理学

研究成果の学術的意義や社会的意義

成果(1)により,非平衡性の強い現象に機械学習を用いた手法を適用可能であることが示されたことから,計算機シミュレーションによる材料科学研究の加速が期待される.成果(2)で得られた知見は,今後の地球深部のダイナミクスの研究の深化に寄与するものである.成果(3)は表面処理炭酸カルシウムを用いた様々な工業製品の高品質化に寄与する,将来の高度な研究の実現に繋がるものである.成果(4)はフレキシブルな半導体を用いた次世代エレクトロニクスに向けた高性能半導体材料開発の足がかりとなるものである.

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公開日: 2024-01-30  

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