| 研究課題/領域番号 |
24226015
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
戸田 裕之 九州大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70293751)
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| 研究分担者 |
BATRES Rafael 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10155161)
小林 正和 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (20378243)
桑水流 理 福井大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (40334362)
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| 研究期間 (年度) |
2012-05-31 – 2017-03-31
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| キーワード | 放射光CT / 延性破壊 / 低サイクル疲労 / 有限要素法 / イメージベースモデリング / メタモデル / Infill Sampling Criteria / 逆シミュレーション手法 |
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| 研究概要 |
前年度に引き続き，SPring-8においてAC4CH-T6試験片の低サイクル疲労試験のその場CT観察による4D可視化実験を実施し，目的関数と設計変数の関係のデータを蓄積した。さらに，結晶組織最適化のための基本画像データセットを得るため，Al-4%Cu合金の多結晶材の引張試験のその場CT観察，ならびにX線回折援用結晶粒界追跡法(DAGT法)を用いた可視化実験を行った。
これと並んで、イメージベース有限要素法解析を実施した。本年度は，AC4CH-T6材の疲労損傷と2024アルミニウム合金の延性破壊に及ぼす内在水素ミクロポアの影響についてイメージベース有限要素モデルを作成した。この多結晶組織の3D画像を元にしたイメージベース有限要素モデルの構築にも成功し，解析の準備を進めている。
最適化手法の検討では，H26年度の計画を先取りして，従来手法と比べ，同等の精度で推定コストを抑えたパラメータの新たな推定手法を検討した。昨年の研究で構築された比較的複雑で大規模な有限要素モデルに対し，Infill Sampling Criteriaを導入したニューラルネットワーク(NN)モデルを用いた手法を適用し，有限要素モデルの近似モデルとしての妥当性評価，およびパラメータの最適値を行った。本研究で設定したパラメータの推定範囲内において，提案手法は実験計画法のみを用いて構築したNNモデルと比べてもモデル精度が向上し，一意的なNNモデルを構築することができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
（理由）申請書における当初計画では、平成25年度は、粗視－数値解析の連成、4D画像解析の実施、計算モデル作成、およびイメージベースシミュ レーション結果の最適化においては、各種手法を適用することとなっていた。これに対し、実際には4D画像解析は昨年度後半から着手でき、かなりの 数の画像セットに関して入念に実施することができた。また、イメージベースシミュレーション結果の最適化においては、新しい手法を提案し、これを 材料強度問題に適用してその有効性を確認するなど、次年度の計画を前倒しで達成することができた。総じて、申請書の計画を充分に達成できており、 計画通りの進捗があると自己評価する
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究では、異分野の研究者で完全な分業制とはせず、材料－情報－計算の連携を基本としている。これにより、情報工学、数値解析の最新の知見、アルゴリズム、解析技術を注ぎ込み、本案全体のレベルアップを図る。具体的には、相互のレクチャーによる学生・スタッフ教育、実験・解析 の緊密な協働（先方に足を運んで滞在して研究する）により、これを達成する。また、ポスドクのグループ間移動（次の年度は他の機関で雇われる）を行い、異分野技術の吸収が効率的に行われるようにする。研究成果の議論を頻繁なものとし、各要素技術の連成を確実にする。
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