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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

結晶塑性有限要素法動的再結晶プロセスメタラジー

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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佐々 誠彦

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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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筋隆起センシングにより操作する対向3指の電動義手です.様々な日用品を操作できる対向3指ハンド,容易に着脱可能なサポータソケット,筋隆起センサで検出した筋隆起による操作システムが特長です.ハンド,ソケット,筋隆起センサ,それぞれが要素技術として利用可能です.

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数値流体力学(CFD)を用いた最適化設計

数値流体力学(CFD)を用いて最適化設計を行います。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プリンタを用いて対象を製作し、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。ライセンスフリーのCFDソフトウェア(OpenFOAM)を用いたコンサルティングも行います。

福安 直樹

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コロナ禍をきっかけに、世界中の人々の生活スタイルが変化しつつあります。その中で重要な役割を果たすのが通信システムです。しかし、離島や山間部など条件不利地域や台風や豪雨災害による通信インフラの被災により、十分な通信速度や環境が確保できないことが多くあります。本研究室では、このような地域への高速通信インフラとして注目されている光無線通信に関する研究を行っています。特に、従来より長波長帯を利用することで大気の減衰やじょう乱に強いシステムの構築を目指します。

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