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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

プロセスメタラジー結晶塑性有限要素法動的再結晶

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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瀬尾 昌孝

深層学習における判断根拠の理解可能な潜在変数空間

深層学習は精度の高い処理を実現できるものの,判断根拠の理解が困難になりがちである.判断根拠が理解できないままでは実応用上問題が発生するケースも多い.例えば医用データ解析など,答えを誤った際の被害が甚大となる分野では現在でもこのような手法の全面利用が法律上規制されている.これに対し,本研究では潜在変数空間のdisentanglement化手法を応用して,目的とするタスクに関係の無い特徴を排除することで,判断根拠の理解が容易な潜在変数空間の獲得を実現した. 本報告では実応用を想定した課題として,撮影環境の大きく異なる顔画像における表情認識などを扱う.この課題では被験者情報以外にも照明や化粧など,表情認識に関係の無い様々なバリエーションを持つデータベースを構築し,学習に際して表情認識に不要な特徴を取り除く手法を開発した.本手法を応用することで,表情認識精度と判断根拠可読性の向上を実現した.

西川 出

デジタル画像相関法によるき裂・欠陥の非破壊検査

負荷を受ける部材の表面画像を2枚(時間差1秒程で2枚撮影する)利用して、表面のひずみ分布を非接触で評価するデジタル画像相関法を援用することにより、変位・ひずみの評価システムを構築した。さらにこれを発展させ、き裂や欠陥に生じる特有のひずみ場を利用することにより、き裂・欠陥の有無は言うに及ばず、き裂周りの応力や応力拡大係数さらにはJ積分といった破壊力学パラメータを高精度に非接触評価できるシステムを開発した。

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超大規模組合せ最適化問題に対する新解法の提案

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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.

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生体電位計測を用いたアプリケーションの創出

ヒトの体からは臓器の活動や筋の収縮に伴い微弱な電気信号(生体電位)が発生しています.医療現場で病気の判断等に用いられていたこれらの電気信号は,近年の計測技術の発展によりより日常での計測が可能になりつつあります.生体電位の計測結果からはユーザの状態,例えばどのくらい心拍が変動しているか?どのくらい筋力が発揮されているか,などが定量化できるため,この定量値を基づいて自然な形でユーザを「推定・理解・予測」する様々なユーザ支援アプリケーションの実現が可能となります.

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トランジスタのしきい値電圧のばらつきによってSRAMが動作不良となる問題に対して、これを救済し歩留まりを向上させる手法を開発しました。まず、オンチップでしきい値電圧を測定する方法を提案し、5mVの精度で検知可能であることを確認しました。さらに、様々なしきい値電圧において、メモリセル(記憶回路の最小単位)に与える電圧を変化させて動作可否を調べることにより、SRAMに与える最適電圧を明らかにしました。なお、本研究はJSPS科研費 (JP23560423)の助成を受けたものです。

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生物学的窒素固定の促進技術

本研究テーマは窒素固定微生物を用いたアンモニア生成技術開発を目指したものである。現行のハーバー・ボッシュ法で莫大なエネルギーを消費して生成されたアンモニアはほとんどが肥料として消費されている。水素エネルギー需要の増加によって水素キャリアとしてのアンモニアの注目度が増加する中、肥料のための窒素固定を生物学的行うことで低コスト化するだけでなく、アンモニア有効利用促進につながると考えられる。生物学的な窒素固定を利用するためには微生物活性を増加させる技術が必要であるため、活性化技術開発に取り組むテーマである。

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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.

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平井 智康

高分子の精密合成法とその界面構造制御

立体規則性を精密に制御した有機ー無機からなるプラスチック材料を精密重合法に基づき調製した。今回開発した高分子はキラル分子を認識し、螺旋構造を形成することを見出した。また、その螺旋構造はキラル分子を取り除いた後も保持されることも明らかとなり、キラル分離膜を始めとする医療材料への応用展開が期待される。

河合 紀彦

事前撮影画像を用いた破綻しない拡張現実感(Indirect AR)

拡張現実感(Augmented Reality:AR)は,現実世界を映した映像に仮想物体であるCGを合成することで,まるでその場にその物体が存在するかのように見せる技術です.最近では,ゲーム・ファッション・家具配置・観光などで実用化されてきていますが,特に観光地などでカメラ映像に人が写りこむような状況では,AR画像の見栄えが悪化したり,CG合成が正確にできなかったりすることがあります.これに対して,事前撮影画像を用いた拡張現実感(Indirect AR)では,そのような環境下でも,スマートフォンやタブレットといったモバイル端末で頑健で見栄えのいいARを実現します.

藤村 真生

設計図の画像認識

建物の電力設備や通信ケーブルなどの設備工事の支援に画像処理を利用します。設備工事の請負には精緻な材料の選別と必要量の算出に基づく適切な見積もりが必要です。しかし中小の工事会社では見積もりに充てることが可能な人的資産が潤沢ではなく、短期間での精緻な見積もりは現実的ではありません。そこで設計図から画像処理によって自動的に材料とその必要量を算出し、より適切な見積もりが算出できるように支援します。

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。

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.

淀 徳男

人と共存可能なマイコン制御高輝度多色LED照射型植物工場の開発

 将来の世界人口予測から40年後の2060年には世界の人口は100億人を突破すると予想される。100億人を越えると今の食糧生産事情では、全ての食糧を賄うことは不可能であると考えられる。特に日本では各国と比べて38%という食糧自給率の低さから将来の食糧問題は熾烈となる。また、さらに温暖化から、通常の屋外での農作物の生産力は低下することから、屋内での高効率の農業生産技術、特に人と共存可能な高生産力の植物工場が必要となる。

赤井 愛

深海エレベーター

『深海エレベーター』は音と光を用いた空間型教材です。深海は実際に訪れることが困難で、かつ光が届かない場所であることから、晴眼児、視覚障がい児双方が対等な状態で体験や学びを共有し、楽しむことができるテーマと言えます。 16台の指向性スピーカーと4台の低音用スピーカーを用いた音像の定位や移動と、アルゴリズミックデザインによる光の表現を活用し、水深3000mに至る海の世界を表現、さまざまな深度で現れる海中生物の生態を感じ、学ぶことができる新たな体験を創出しました。

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