有限要素法(FEM）と機械学習を組み合わせ、複雑な構造設計を自動化

<plone.namedfile.file.NamedBlobImage object at 0x7fedc3050c10 oid 0x6aeeb8 in <Connection at 7fee3060b640>>

2025-04-18

engineering

{'items': [{'key': 'fsf3o', 'term': 'メタマテリアル', 'description': {'blocks': [{'key': 'abmbr', 'text': '自然界には存在しない、人工的に設計・構成された構造体であり、その構造によって電磁波や音波、弾性波などに対して特異な性質を持つ疑似的な材料。負のポアソン比（圧縮荷重方向に垂直な方向にも収縮する性質）など、特異な力学特性を示すものもメタマテリアルに含められる。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '40gki', 'term': '電磁気特性', 'description': {'blocks': [{'key': 'eei40', 'text': '誘電率、透磁率、導電率など、物質が電場や磁場に対して示す性質。可視光を含む電磁波の屈折、伝播などの振る舞いを設計することが可能となる。初期のメタマテリアル研究では、この特性を制御することが主要な目的とされていた。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'eg61v', 'term': '有限要素法(FEM）', 'description': {'blocks': [{'key': 'b4mtl', 'text': '構造物などの対象を小さな要素（領域）に分割し、それぞれの要素への力や熱の伝わり方や、それによる変形などを計算することで、全体の挙動を予測・シミュレーションする解析手法。本研究では、メタマテリアルの設計パラメータから特性を予想するための教師データの作製に用いた。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '69di5', 'term': '構造相転移', 'description': {'blocks': [{'key': '9frfl', 'text': '構造体に外部から力が加わることで、安定な形状から別の安定構造へと急激に変化する現象。結晶材料の相転移のように、外力や温度によって構造そのものが変わる特性を模倣し、力学的な衝撃吸収やエネルギー吸収機能として活用される。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '95rbt', 'term': '結晶対称性', 'description': {'blocks': [{'key': '3a8f8', 'text': '結晶構造が持つ空間的な対称性のこと。例えば、並進対称性、回転対称性や反転対称性などがあり、面心立方構造（FCC）のような対称性の高い構造は、力学的にも等方的な性質を示しやすい。原子模倣メタマテリアル設計においては、この対称性を模倣することで、多方向に同様の応答性を持つ構造が設計している。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}]}

['eng']

['奥川将行', '鐘ヶ江壮介', '小泉 雄一郎']

この研究は、“原子の世界”の振る舞いを、より大きなスケールの構造体に模倣させることで、希少な元素を用いずに機能を発現させることを可能とするだけでなく、従来の材料では難しい、新たな機能を実現しようとする試みです。特に、今回開発したメタマテリアルは4つの方向からの力に応答して構造が変化し、エネルギーを吸収することができます。その設計には、人工知能とシミュレーションを融合させたデータ駆動型アプローチを取り入れています。これにより、人間の直感では難しい設計パラメータを効率よく最適化し、求める特性を発現することが可能になりました。

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小泉　雄一郎

教授

工学研究科

https://rd.iai.osaka-u.ac.jp/ja/40c33fbbbc6e1de9.html