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ホーム革新的 超薄肉ダイカスト!
SDGsの分類
研究テーマ
ものづくり・製造技術
学科の分類
ものづくりセンター

革新的 超薄肉ダイカスト!

ものづくりセンター

材料加工研究室

布施宏 技師

共同研究者

羽賀俊雄
ダイカスト軽量化 ヒートシンク

アルミダイカスト製品における4大ニーズ(高耐食性・高放熱性・軽量・低線膨張)を同時に満足する世界初の「革新的超薄肉次世代アルミダイカスト」をご紹介します. 本シーズは新開発の「過共晶Al-25%Si合金」を材料としており,安価な化成処理を施すだけで,革新的耐食性(JIS Z 2371-2000に基づく連続塩水噴霧試験で500時間以上)を実現します. また,低速ダイカストマシンでも肉厚1mm以下の超薄肉化の実現が可能で,アルマイト処理を施すことにより放射率0.9以上の性能が実現可能です. 肉厚1mm以下の超薄肉純アルミのダイカストの研究も行っています.

研究背景・特許

ADC12とAl-25%Siダイカストの特性比較

特許

【発明の名称】 「過共晶アルミニウム-シリコン合金部材及びその製造方法」
【権利者】 学校法人常翔学園 【発明者】 羽賀俊雄,布施宏

日本国 【特許番号 第5937223号】 アメリカ合衆国 【特許番号9903007 号】 EU(移行国ドイツ) 【特許番号 2905351号】
台湾(中華民国) 【特許番号 I 530568号】 中国 【特許番号 201380049457.5号】 ※メキシコ ・タイ:出願中

ヒートシンク35%軽量化例

ダイカスト研究例

  • 材料プロセスによる超薄肉ダイカストの研究
  • 純アルミのダイカストにおける薄肉フィンに対す充填性の研究など

研究者INFO: ものづくりセンター 材料加工研究室 布施宏 技師

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吉田 準史

音を下げる。そして、音を活かす。

我々の周りには声や楽器、飛行機の音など様々な音があります。同じ音でも心地よい音もあれば騒音もあります。製品音は騒音と捉えられやすい音ですが時には、製品の状態を知る有効な手がかりになります。このことを踏まえ我々は製品音に着目し、その音全てを低減対象とせず、必要な成分と下げるべき成分に分別しようとしています。下げる音には、そのメカニズムを的確に把握する技術を構築しています。そして必要な音に対しては、その音を選び出し状態認知を手助けする方法も検討する等、音が持つ可能性を踏まえた技術開発を進めています。

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吉田 福蔵

熱刺激電流からのトラップの分布状態可視化による信号の分離解析

電気・電子デバイス素子の改善・高性能化にあたり, 電気伝導に影響を与える材料内部の欠陥準位や空間電荷そして添加剤等を調べることは重要であり, 従来からの大きな課題である. 熱刺激電流(TSC)はまさに材料内部で電荷が移動する変位を高感度に計測できる.測定後の評価に, 従来の評価法の概念を超えた最新の解析法がある. つまりTSCスペクトルのトラップ状態可視化技術は, 一度の実験で得られたあらゆる形状のTSCスペクトルを, 全体にわたってトラップ状態を可視化することで, 正確な信号の分離から解析までを実現できる.

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上野 未貴

創作者の表現を計算機に学習させる

漫画・写真・小説などの創作物を創り,読み解く過程のデータを収集し,人工知能分野で拡がる画像処理・自然言語処理・機械学習・人とコンピュータ間の対話的なシステム開発に基づき,創ることを支援する研究を進めています.

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熱流体機械の最適化設計手法の開発

熱流体機械を対象として数値流体力学(CFD)による最適化フレームワークを適用します。設計パラメータの最適な組み合わせを迅速に見つけ出す手法を提案します。手法の検証には3Dプリンタを用いて熱流体機械を製作し、性能試験、各種物理量の計測や流れの可視化を行い、現象や勘所を平易に解説します。

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壁の向こうに何がある?!

一つ目は電波の透過性に関する研究です。医療機関におけるX線CTとかMRIで想像できるように、電磁波は誘電体内を通過します。この性質から、建物内の様子を画像化する近距離レーダが考えられます。セキュリティ用の壁透過レーダ、水道管、ガス管、地雷などの地中埋設物探知レーダ、空港での危険物検知用レーダなどに応用できます。このレーダは一つ使い勝手の悪いところがあり、画像を作るために、送受信アンテナを規則的に走査する必要があります。そこで、オペレータがアンテナを自由に移動させても画像が得られる処理法を考案し確認中です(図1)。

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流域治水の思想を踏まえた新たな河川整備への挑戦

これまでの河川の開発は、治水・利水計画規模に対して必要な施設を建設してきました。しかし近年、これらの計画を超過する洪水・土砂災害が発生し、激甚化しており、現状の整備水準や将来の計画では“まち”を守れないきれない時代に,じわじわと突入しています。 これからの我が国は、洪水・氾濫の発生を許容できる粘り強い“まち”が求められます。本研究では水害特性を過去から読み解き、将来を高精度に予測し、その変化に適応した“まちづくり”を考究し、提案します。

吉村 勉

高速通信用発振器の相互干渉解析と自動補正に関する研究

近年の高速・高密度の大規模集積回路において,内蔵する発振器の性能がクロック同期系デジタル回路の処理速度に大きな影響を与える。そこで問題となるのが複数の発振器間の相互干渉である。私たちは今まで発振器の干渉ノイズのモデル化およびその実証と,位相同期回路における干渉ノイズの影響について研究してきた。特に完全同期にある発振器間の相互干渉において,小規模の補正回路でその影響を低減する手法を考案し,いくつかの知見を独自に得ている。本研究ではその知見をさらに一般的な凖同期の相互干渉の低減に適用し,今までにない新しい手法での相互干渉の影響削減の提案を行いたいと考えている。

西口 敏司

深層学習を用いた物体領域推定のための学習データの生成支援

深層学習を用いたセグメンテーションのための学習では,物体が写っている画像を物体毎に数百枚から数千枚用意し,画像に写っている物体の輪郭情報を人手でアノテーションする必要があり,労力やコストがかかるという問題がある.一方,RGB-Dカメラは各画素に対応する距離に関する情報も同時に獲得できるカメラである.本研究では,深層学習を用いた物体領域推定(セグメンテーション)のための学習に必要な物体の輪郭情報をRGB-Dカメラを用いて人手によらずに高速に獲得する手法を開発した.

福原 和則

図面分析による建築設計プロセスの解明

人々の生活や活動の場である建築空間は、個人にとっても社会のとってもたいへん重要な活動の舞台である。優れた建築空間の構築は建築家や設計者の個人の力量によるものが多いが、多くの関係者や施工者との協働も重要なファクターとなっている。また優れた設計には優れたプロセスが存在する。設計プロセスを建築設計図面を手掛かりに解析し、時系列に沿った検討過程を明らかにすることで今後の設計に資する知見を構築する。

塚本 勝俊

電波を効率よく利用するヘテロジニアスワイヤレスシステム

Beyond 5Gなどの将来のワイヤレスアクセスネットワークにおけるフロントホールの課題に、無線アクセス区間の広帯域化に伴うMIMOアンテナ数の増加やIoT基盤への応用に起因したフロントホール伝送容量の増大、 一層のスモールセル化に伴って発生する膨大な数のDU(分散無線ユニット)を有する基地局設備の設置、それらへのフロントホールリンク数の増大がある。これらに対する一つの解決策となるのが光ファイバの中に様々な電波に対して透明な自由空間を提供するRoF (Radio over Fiber) ネットワークである。RoFを用いることによってヘテロジニアスワイヤレスに汎用的に使用できるフロントホールと基地局が実現できる。また分散アンテナシステムの構築も容易となる。本シーズでは、RoFによる分散アンテナシステムを紹介し、それを用いた位置検出システムへの取り組みについて述べる。

杉川 智

スケジュール変更を考慮した数理モデル

システム開発や建設業などのプロジェクトにおいて,スケジュール作成時点では,わからない不確定な事象によってスケジュールの変更を余儀なくされることがある.さらに,昨今の社会では即応性が求められるため,十分に吟味されないままスケジュールを作成し後で変更することもあります.本研究は,それらのスケジュール立案後の変更を考慮したスケジューリングモデルのための基本的な考え方,分類,数理モデルを提案します.本モデルによりスケジュールの変更をふまえた新しいスケジュールを作成すること,新しい解法を提案することが可能になります.

藤元 章

二硫化モリブデン/グラフェンの電気特性とガスセンサー応用

〔概要〕酸化膜付きのSi基板上にMoを電子ビーム蒸着させ,Moを硫化させることにより二硫化モリブデン薄膜を作製した.この二硫化モリブデンのトランジスタ動作も確認した.グラフェンと二硫化モリブデンのファンデルワールスヘテロ接合を作製し,その抵抗変化による水素ガスと一酸化窒素ガスの検知特性を調べた.CVDグラフェン単体よりも,二硫化モリブデン/グラフェンのヘテロ接合の抵抗変化が大きいことを確認し,ガスセンサー応用を目指している.

大島 一能

IoTとAIを活用したネットワークデザイン手法

 情報通信ネットワーク研究室では、IoTネットワーク技術や機械学習、AIを活用したネットワークデザイン手法の研究に取組んでいます。本サイトでは次の各テーマの概要を説明させて頂きます。 (1) 深層学習を活用した屋内位置検出: GPSなどの電波受信が難しい屋内で位置情報を利用するサービスの需要が拡大しています。BLE の電波強度(RSSI)を深層学習により分析して位置検出を行う手法を研究しています。 (2) AIを活用した局地的豪雨予測方式: 降雨観測レーダや雲画像等の気象データを活用した局地的豪雨の予測方式を研究しています。 (3) その他の研究課題: IoT と AI を活用したドローン自律制御方式や可視光LED通信の応用システム等も進めています。

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