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ホームマルチスケール・マルチフィジックス有限要素解析法
SDGsの分類
研究テーマ
ものづくり・製造技術ナノ・材料
学科の分類
ロボティクス&デザイン工学部ロボット工学科

マルチスケール・マルチフィジックス有限要素解析法 結晶塑性有限要素法による動的再結晶を考慮した熱間圧延パラメータの最適化

ロボティクス&デザイン工学部

ロボット工学科

ロボティクスシミュレーション研究室

倉前宏行 教授

動的再結晶プロセスメタラジー結晶塑性有限要素法

金属材料の機械的特性は,材料の微視的な多結晶構造,特に優先方位や結晶粒径に大きく依存する.微視結晶構造制御に基づく高機能材料の創製のためには,熱的影響を含む材料の加工過程における塑性変形過程の結晶集合組織発展の非線形解析手法と加工プロセスパラメータの最適化の確立が必要である. 本研究においては,塑性変形誘起の集合組織発展に加え,熱的負荷による動的再結晶を解析可能なマルチスケール熱・結晶塑性有限要素解析コードを開発した.これにより自動車用ボディ板材のAl合金板材の圧延創製過程のプロセス最適化が可能となる.

論文

「動的再結晶を考慮したマルチスケール結晶塑性有限要素法によるAl合金板材の熱間圧延解析」(2019)倉前宏行『日本機械学会 第32回計算力学講演会』

「Development of Multi-scale Thermo-coupled Elastic-crystalline Plasticity Finite Element Code to Predict Dynamic Recrystallization」(2019)KuramaeHiroyuki『 Asian Pacific Congress on Computational Mechanics (APCOM)』

「結晶塑性マルチスケール解析による異周速圧延プロセス設計」(2009)倉前宏行『塑性と加工』50-578p.242-248.

研究者INFO: ロボティクス&デザイン工学部 ロボット工学科 ロボティクスシミュレーション研究室 倉前宏行 教授

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寺地 洋之

市民協働型ワークショップをふまえたリノベーションデザインの実践と考察

 大阪府枚方市にある菅原生涯学習市民センター・菅原図書館の1F空きスペースを、企画設計や施工段階で市民が参加し、市民・運営者・設計者などが協働しながら議論や提案を重ね、空間をリノベーションに導いたプロジェクトである。研究室がワークショップをリードするためのコンセプトや設計案を作成し、それをもとに空間の方向性や運営方針を地域の市民と管理運営者などと一緒になって考える市民協働型ワークショップを複数回行いながらデザインした。参加された市民のみなさんは小学生から高齢者まで幅広く、活発な意見交換がなされた。また、木材を積極的に活用することをふまえ、次代を担う小学生とその家族を林業の集積地である奈良県川上村を訪ねて林業体験なども実施した。施工段階でも小学生たちの木材などに接するセルフビルドも行うことで素材や空間への愛着・大切さを体感できる取り組みも行なった。地域の市民にとって、職場でも学校でもない、新しい学びやつながりが体感できる場づくりを目指して、木材をふんだんに使った「コミュニティスペースMOKU(モク)」を完成に導いた。完成後も協働型は維持され、使用方法なども話し合いながら空間の利用が促進されている。この経験をふまえ、2020年にはセンター内の菅原図書館のエントランス部のリフォームデザインの提案依頼を受け、設計第1研究室が設計を行い施工が完了した。コミュニティスペースMOKU(モク)とあわせてこの空間も市民が気軽に立ち寄れ本に出会える新たな場所を創出している。

橋本 智昭

融液内対流のモデル予測制御

融液内対流を制御する手法としては,るつぼの回転速度の調整,るつぼ側面の温度調整,磁場の印加などが制御入力の候補として考えられる.融液の対流現象を表現するための基礎方程式として,融液を非圧縮性流体と仮定すると,質量保存則から導かれる連続の式,運動量保存則から導かれるNavier-Stokes方程式,温度の拡散現象を表すエネルギー式,濃度の拡散現象を表す物質拡散方程式が挙げられる.これらの基礎方程式で記述される熱流体システムに対して,モデル予測制御系設計法が確立されている.

羽賀 俊雄

クラッド材の作製用双ロールキャスター

世界に先駆けて開発したクラッド材作製用の2種類の双ロールキャスターを開発しました.一つは,複数の縦型高速双ロールキャスターを利用する縦型タンデム双ロールキャスターです.他は,スクレイパーを縦型双ロールキャスターまたは異形双ロール装着する方式です.スクレイパーを使用する方式は,Al-Mg合金やMg合金などの熱間圧延ではクラッド材の作製が容易ではない,または不可能な合金のクラッド材の作製も可能です.

小寺 正敏

絶縁物への電子ビーム照射時の無帯電条件

電子ビーム(EB)は原子サイズ程度にまで細く絞れるため、レーザービームより格段に微細な加工が可能で、最先端集積回路製造を含む様々なナノテクノロジーで使用されている。ところが、EB照射される試料が絶縁体の場合、電子電荷の蓄積等で試料が帯電することは避けられず、応用範囲が限られると懸念されてきた。我々はEB照射後の絶縁体表面の電位分布を測定する静電気力顕微鏡(EFM)を開発し、照射条件によって起こる帯電現象がどのような特徴を示しながら変化するかを詳細に調べた。その結果、大量のEB照射を行っても試料が帯電しない条件を発見した。

奥 宏史

ドローンの閉ループシステム同定によるモデリングと飛行制御

幅広い産業でビッグデータの活用が進んでいるが,予測・診断・制御・意思決定の精度向上に際してモデルの重要性が近年ますます高まっている.データエンジニアリングのひとつの分野として,システム同定法によるデータ駆動モデリングについて紹介する.具体例として,MOESP型閉ループ部分空間同定法(CL-MOESP)によるドローンの閉ループ同定と,得られた同定モデルを利用した最適制御器設計の事例研究を紹介する.

平 博順

深層学習を用いた機械読解技術

私たちの研究室では、英語の入試問題などを題材にして機械読解技術の精度向上に取り組んでいます。最新の深層学習(ディープラーニング)手法を用いることで、従来の単語レベルの解析から文章レベルへの解析が可能となり、読解精度が向上しました。

中西 知嘉子

エッジAIで高精度画像認識・物体検出

組み込み市場では,運用コストやセキュリティー,リアルタイム性などの問題から,エッジ(端末側)で単独処理できる「エッジAI」が期待されている.その実現方法であるFPGAによるエッジAIは根強いニーズがありながら,デバイスが高価格,実装が難しい,量子化による性能劣化という問題点があった.そこで,我々は,低価格のデバイスをターゲットにし,推論アルゴリズムを解析することで,効率よくアクセラレートする回路をFPGAで実装,処理を最適化することで,低消費電力で高速な推論処理を実現している.

牛田 俊

自己組織化マップを用いた模倣による小型ヒューマノイドロボットの動作制御

 日常生活の中で活躍するロボットには, 周囲の環境に合わせ臨機応変に動作することが求められる. ロボットに臨機応変な動作をさせるには, ロボットに他者の動作を模倣をさせることが有効である. ロボットは模倣により, 事前にプログラミングされていない新たな動作を獲得する. 本研究では, ロボットが人間のように新たな動作を獲得するシステムを構築することを目的とし, 自己組織化マップ (SOM: Self-Organizing Map) とモーションキャプチャシステムを用いて, 他者の動作を模倣させることにより, ヒューマノイドロボットの高度な動作制御の実現を目指す.

谷口 浩成

底背屈と回外内動作を提供する足関節の関節可動域訓練装置

拘縮とは,関節の柔軟性が失われた状態であり,発症前に予防することが重要である.拘縮の予防方法として,理学療法士による関節可動域(Range of Motion : ROM)訓練が実施される.しかし,高齢者の福祉施設や,通所リハビリテーションの事業所など,介護の分野における理学療法士の不足が指摘されている.そこで本研究室では,理学療法士に代わってROM訓練を行う運動装置の開発を行っている.本研究では,独自に開発した空気圧ソフトアクチュエータを用いることで,足関節のROM訓練やストレッチ運動など多様な動作を実現できるリハビリテーションシステムについて紹介する.本アクチュエータの柔軟性を利用することで,患者に対して安全で予防に必要な多様な動作を提供できる点が特長である.

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.

脇田 由実

人同士のコミュニケーションを支援する

会話時の声の音響的特徴(ピッチ、パワー、周波数特性など)及びしぐさの動的特徴の時間変化度合いを観察することで、会話が楽しく進行しているかそれともギクシャクしているかなどの会話の雰囲気を推定できることがわかってきました。この技術を用いた会話支援システムを構築中ですが、他にも、高齢者の理解度衰え推定、場の雰囲気盛り上げシステム、学習支援システムなど、幅広いアプリケーション展開を図っています。

廣芝 伸哉

フレキシブルデバイス作製のための基盤技術

有機分子や,酸化物ナノ材料など物質のもつ多彩な機能や物性を応用し,フレキシブルFETデバイスやバイオセンシングなどのナノシステムデバイス創成することを目指しています. 物質中の電子を情報システムに組み込めるようなデバイス機能につながる物質の性質(物性)を探求しています. 電気測定をはじめ,分光特性,構造解析,分子動力学計算およびナノ構造作製技術を用いて基礎物性をベースとして得られた知見をもとに,デバイス機能への展開を目指しています. 特に,ナノ加工技術や精密な薄膜形成手法が得意分野です.この分野では,有機半導体ナノワイヤや分子超格子構造,誘導自己組織化と逐次浸透合成を組合せた微細構造作製などなど,新しい独自の技術を目指しています.

羽賀 俊雄

通孔ポーラス材の簡単な作製方法

半凝固状態を利用してアルミニウム合金の通孔ポーラス材を簡単・安価に作製することができます.半凝固状態で中子棒を引き抜くだけで,通孔ポーラス材を作製できます.孔形状は例えば“L”字型も可能です.通孔の最小径の実績は0.5mmです.平行な通孔だけではなく,異なる方向の通孔も開けることができます.従来のポーラス材より長い通孔を開けることができます.直径5mmの通孔では長さ500mmの実績があります.

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。

藤井 秀司

液体の粉体化技術に基づく機能性材料の創出

コロイド次元に存在する高分子粒子は、接着・粘着、塗料分野においてフィルム形態にして広く利用されている。近年、高分子粒子の粒子径、粒子径分布、表面化学、形状のコントロール技術の発展の恩恵を受け、大きい比表面積、分散状態における適度な運動性を活かした粒子形態のままでの利用にも関心が集まり、学術、工業両分野において精力的に研究が進められている。さらに、コロイド次元にある高分子粒子は、粒子間力、界面自由エネルギー、媒体の流れを駆動力とする自己組織化、すなわち自律的方法によって省エネルギー型の機能性材料の創出を可能にし、現行の重力支配下におけるエネルギー消費型の材料創出、すなわち他律的方法を見直す機会を我々に与えてくれる。 発表者は、界面自由エネルギーを駆動力とする粒子の自律的な界面吸着現象に注目し、高分子粒子の気液分散体の安定化剤としての利用を提案している。これまでに、粒子径、単分散性、形状、表面化学を精密にデザインした機能性高分子粒子を使用し、高分子化学、界面コロイド化学を学術基盤として、高分子粒子によるアーマードバブル、リキッドマーブル(LM)、ドライリキッド等のソフト分散体の安定化、構造評価および安定性制御に関する基礎研究を推進している。粒子の素材として高分子材料を利用することで、無機材料では導入が困難である、多様性に富む刺激応答性、低温での変形能、成型性、フィルム形成能の導入が可能になり、ソフト分散体を基盤とする新規機能性材料の開発につながると考えている。本発表では、気中液滴型気液ソフト分散体であるLMについて、発表者らが取り組んできた研究について紹介させていただく。

小谷 直樹

強化学習を用いたロボットの知能化

近年,人工知能・機械学習技術の発展もあり,これらの知能化技術をロボットの環境適応能力や自律性の付与の手段として用いることが期待されています.しかし,強化学習を含む機械学習は,一般的に多くの学習時間を必要とする根本的な問題を抱えています.従って,学習時間を短縮することが,実時間で学習する実ロボットにとって,特に解決すべき重要な課題です.私達は,遺伝的アルゴリズムの概念で説明した学習高速化手法を開発し,より高度なロボットの知能化の実現を目指しています.

木原 崇雄

時間インタリーブA/D変換器のデジタル補正回路

直接RFサンプリング受信機はA/D変換器(ADC)で数GHzのRF信号を低速のデジタルデータに変換している。この受信機の消費電力を十mW程度に減らせれば、無線端末用集積回路に応用でき、その開発コストと市場投入までの期間を軽減・短縮できる。電圧制御発振器(VCO)を用いた時間インターリーブADC(TI-ADC)は高速変換と低消費電力動作を両立できるが、ADC間の特性ミスマッチによる不要波や、VCOの非線形性により発生する歪みがADCの分解能を低下させる。本展示では、デジタル補正回路でこれらを低減させることでADCの高速変換・低消費電力動作を実現する技術を紹介する。

瀬尾 昌孝

二次元画像1枚からのキャラクターの姿勢制御

三次元構造や動きに関する特徴を獲得可能な深層生成モデルに人間の取り得る姿勢を学習させることで,類似の形状を持つ対象(本研究ではキャラクター)の姿勢制御を実現した.未知の二次元画像1枚からの姿勢制御が可能である.本研究は映像制作支援システムとしての発展を想定している.

井上 明

ICTを活用した教育手法の提案・教材開発の実践

次世代アクティブ・ラーニング手法「ReBaLe(レバレ)®」の提案・実践,「ティンカリング」(身の回りにあるものを自由に組み合わせること)の概念を取り入れたプログラミング学習ツール"YubiTus"、IoTを活用したデジタル学習デバイス"EduDesk"などの研究を進めています。 *ReBaleは富士通株式会社の登録商標です

酒澤 茂之

学習済みディープニューラルネットワークモデルの権利保護に関する研究

学習済みディープニューラルネットワーク(DNN)モデルの権利保護のために、電子透かしをモデル内へ埋め込む技術が注目されている。本研究では、画像分類型DNNモデルを対象とし、その内部パラメータは観測できず、入力画像と出力ラベル値のみが観測できる場合でも、そのDNNモデルを学習させた著作権者の情報を視覚的に取り出すことを実現する。

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