2022 Fiscal Year Annual Research Report
Mechanical optimization of wood in response to the environmental stimuli
| Project Area | Elucidation of the strategies of mechanical optimization in plants toward the establishment of the bases for sustainable structure system |
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| Project/Area Number |
18H05485
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
杉山 淳司 京都大学, 農学研究科, 教授 (40183842)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
五十田 博 京都大学, 生存圏研究所, 教授 (40242664)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2023-03-31
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| Keywords | 環境応答型 / コンピュータービジョン / 構造解析 / 力学的最適化 / セグメンテーション / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
木質細胞は、多層膜に代表されるナノスケールの超微細構造、マイクロフィブリル角（MFA）、マイクロスケールの解剖学的特性や空間配置など、独特の構造特性を有する。これらの指標を同時に評価することは、それらを適切に定量化し、そこから環境への応答などを抽出するために鍵となる技術である。しかし、従来の方法論では達成できなかった、偏光顕微鏡、蛍光顕微鏡、細胞毎セグメンテーションを組み合わせた新しい方法論の枠組みを提案した。
木材の組織構造と力学特性の関係について、さらに理解を深めるため、深層学習を用いた１細胞毎セグメンテーションとセルトラッキング法を組み合わせた解析手法を開発した。力学試験下の木口面画像の計測から、弾性領域、塑性領域、破壊に至る木口面仮道管の変形を２次元マップとして描画し、変形領域の局在を詳細に明らかにした。また、木材の横方向の曲げ特性値（ヤング率や強度）を木口面画像から精度よく予測する機械学習モデルを構築した。これらの研究はセル構造体が物性のよりどころである事を明確に示すものである。
木材の狂いという欠点を逆手に、ハイグロナスティー、すなわち、水分を吸収すると膨張し、放出すると収縮する「動き」を最大限に利用し、都市空間に新たなクールスポットを創出するため、自己形成型アンブレラ（日除け）プロトタイプを設計した。アンブレラの骨組みとして、木材の木口面を露出した薄板（アクティブ・レイヤー）と、まさ目面を露出した薄板（パッシブ・レイヤー）を貼り合わせて作るバイレイヤーを採用した。外気の湿度変動に対応して膨張/収縮するアクティブ・レイヤーの動きをパッシブ・レイヤーで拘束することにより、自律的に曲げと伸びを繰り返すパーツの設計・作成に成功した。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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