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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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中西 知嘉子

エッジAIで高精度画像認識・物体検出

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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。

江口 翔一

時系列データを用いたモデル化

近年の計算機システムの発展と利用環境の向上により、諸科学や産業界のあらゆる分野でデータが蓄積されている。このようにして大量に蓄積されたデータから、 その背後にある自然現象や社会現象のような複雑かつ不確実な現象を読み解くには、データから本質的な情報を抽出するための手法の開発が不可欠である。このとき、不確実現象の解明と予測、知識獲得のために重要な役割を果たすのが現象のモデル化であり、時系列データを用いた現象のモデル化の問題に取り組む。

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.

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.

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.

羽賀 俊雄

高速ロールキャスターによるアルミニウム合金板の鋳造

ロール周速30m/min以上,冷却速度2000℃/s以上でアルミニウム合金板が鋳造可能な双ロールキャスターと単ロールキャスターの開発を行ってきた.溶湯から直接薄板の高速鋳造が可能であるため,省工程・省エネルギーの利点がある.また,高い冷却速度によりリサイクル材に含まれる金属間化合物を微細粒状化し,不純物を部外化することができる.つまりアップグレードリサイクルが可能になる.また,中心線偏析は,双ロールキャスターに特徴的な欠陥であるが,これを解決するためにスクレイパーを装着した単ロールキャスターを開発した.

神村 共住

光学材料のレーザー損傷耐性の非破壊3次元イメージング技術

高レーザー損傷耐性で均質な光学材料の供給が産業用レーザーシステム、半導体露光装置等の性能、信頼性の向上に緊急で不可欠な課題となっている。本技術は、これまで開発してきた基本評価技術にさらに評価用レーザー光源の安定化を図ることで2光子吸収からレーザー損傷耐性を非破壊で高精度計測することを可能にしている。これにより各種光学材料のレーザー損傷耐性を非破壊で3次元イメージング可能な品質評価技術として確立している。

本田 澄

欠陥データを利用したソフトウェアプロジェクト比較手法に関する研究

本研究では様々なドメインや開発スタイルに属するソフトウェア開発に対して有効なソフトウェア信頼性モデルを構築し活用方法を広く普及することでソフトウェア開発をより効果的で制御可能とすること目的とします。そのためには多くの企業の開発データの収集方法および普及方法としてウェブアプリケーションの開発が必要です。また企業の開発データのみならずオープンソースソフトウェアにおける開発データも対象とします。本研究を行うことで現在困難とされている開発スケジュールの定量的な決定に役立つと考えられます。

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