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研究内容
- Keywords
Computer Aided Engineering, Multi-scale modeling, Micromechanics, Optimization
We develop a computer aided engineering framework to accelerate material research and development, based on multi-scale and multi-discipline modeling to characterize material behaviors and properties. We especially focus on structural materials for automotive and aviation industries.
出版物2004年以降のNIMS所属における研究成果や出版物を表示しています。
論文
- Ikumu Watanabe, Keiya Sugiura, Ta-Te Chen, Toshio Ogawa, Yoshitaka Adachi. Comparative study of the experimentally observed and GAN-generated 3D microstructures in dual-phase steels. Science and Technology of Advanced Materials. 25 [1] (2024) 2388501 10.1080/14686996.2024.2388501 Open Access
- S. Kawai, I. Watanabe. Image-based finite element modeling of air flow and thermal transport in Al-fiber-sintered porous materials. Applied Thermal Engineering. 249 (2024) 123375 10.1016/j.applthermaleng.2024.123375
- Xiaoyang Zheng, Ikumu Watanabe, Siqian Wang, Ta-Te Chen, Masanobu Naito. Minimal-surface-based multiphase metamaterials with highly variable stiffness. Materials & Design. 237 (2024) 112548 10.1016/j.matdes.2023.112548 Open Access
書籍
- Kenjiro Terada, WATANABE, Ikumu, Masayoshi Akiyama, Shigemitsu Kimura, Kouichi Kuroda. A Homogenization-Based Prediction Method of Macroscopic Yield Strength of Polycrystalline Metals Subjected to Cold-Working. Advanced Computational Materials Modeling: From Classical to Multi-Scale Techniques.. , 2010, 379-412.
会議録
- Han Yu, Ikumu Watanabe, Kei Ameyama. Deformation Behavior Analysis of Harmonic Structure Materials by Multi-Scale Finite Element Analysis. ADVANCED MATERIALS RESEARCH. (2015) 853-857 10.4028/www.scientific.net/amr.1088.853
- WATANABE, Ikumu, Gaku Nakamura, Kei Ameyama, Kohei Yuge. Maximization of morphological strengthening effect in dual-component microstructure. Proceedings of Plasticity 2015. (2015) 9999
- WATANABE, Ikumu, Gaku Nakamura, Kohei Yuge. Maximization of morphologic strengthening effect of dual component elastoplastic solids. Proceedings of the JSME/ASME 2014 International Conference on Materials and Processing. (2014) 1-2
口頭発表
- WATANABE, Ikumu, CHEN, Ta-Te, LIU, Dayuan. Characterization of Mechanical Properties of Alloys using Instrumented Indentation Test. XVII International Conference on Computational Plasticity. 2023 招待講演
- WATANABE, Ikumu. Characterization of Material Properties from Microscopic Heterogeneity using Numerical Material Testing . ZCCE seminar. 2023 招待講演
- WATANABE, Ikumu, CHEN, Ta-Te, LIU, Dayuan. Characterization of mechanical properties using instrumented indentation test. International Conference on Processing & Manufacturing of Advanced Materials(THERMEC‘2023): Processing, Fabrication, Properties, Applications. 2023 招待講演
その他の文献
- 渡邊 育夢. 塑性加工における有限要素モデリングの基礎. ぷらすとす. (2021) 106-110 10.32277/plastos.4.38_106
- 渡邊育夢. 計算機支援材料設計. 金属. [1] (2019) 54-59
- WATANABE, Ikumu, Tohihiro Yamazaki, Mototeru Oba, Sukeharu Nomoto, GOTO, Kenta. NUMISHEET2018 Benchmark3 - Prediction of yield locus and r-value distribution for 5000-series aluminum alloy sheet using crystal. NUMISHEET2018 Benchmark problems and results. (2018) 136-137
所属学会
日本計算工学会, 日本機械学会, 日本鉄鋼協会, Minerals,Metals & Materials Society, International Association for Computational Mechanics
受賞履歴
- 日本塑性加工学会論文賞 (2021)
- 日本鉄鋼協会平成25年研究奨励賞 (2013)
- 日本計算工学会平成23年度論文奨励賞 (2012)
- スマートプロセス学会論文賞 (2011)
外部資金獲得履歴
- 科学研究費補助金 基盤研究(C) (2024)
- 戦略的創造研究推進事業 (2022)
- 科学研究費補助金 基盤研究(B) (2021)
- 科学研究費補助金 基盤研究(B) (2020)
- 科学研究費補助金 基盤研究(B) (2020)
- 科学研究費補助金 挑戦的研究(萌芽) (2019)
- 天田財団 奨励研究助成 (若手研究者) (2018)
- 科学研究費補助金 基盤研究(B) (2017)
- 科学研究費補助金 若手B (2015)
- 科学研究費補助金 若手B (2013)
- 科学研究費補助金 新学術領域研究(研究領域提案型) 公募班 (2013)
- 科学研究費補助金 新学術領域研究(研究領域提案型) 公募班 (2011)
- JST産学共創基礎基盤研究 (2011)
- 日本学術振興会 特別研究員 (2005)
マテリアル基盤研究センター
計算機を活用した材料研究・開発
計算機支援工学，マルチスケールモデリング，有限要素法，数理最適化
概要
計算機を積極的に活用して研究・開発を進めるための枠組み計算機支援工学（CAE; Computer Aided Engineering）はものづくりを飛躍的に効率化した。本研究では、この枠組みを材料研究・開発へ活用・展開するとともに，マルチスケールな新しい枠組みとして発展させるための研究に取り組んでいる。
新規性・独創性
実験・理論・計算・データ科学を組み合わせて新しい手法を開発する。特に、計算機支援工学の特長を活かし、可視化、特性評価、マルチスケール、設計に注目し、プロセスを考慮した材料微視構造および特性変化のモデリング、実験と数値シミュレーションを連携したハイスループット特性評価手法、深層学習を活用した材料設計AIなどの開発に取り組んでいる。
内容
● 材料設計では、材料特性の発現をそのメカニズムの源である材料微視構造およびそれを制御するためのプロセスと関連づけて考えることが有効である。自然言語処理技術を用いて無数の論文から知識抽出し、この材料設計を支援する材料設計AIを開発した。
● 異なる計算手法を階層的に連携させることで、一般的な炭素鋼のマクロ力学特性を原子スケールから記述した。さらに、塑性加工プロセスと関連付けることに成功した。
● 押し込み試験から引張試験相当の応力―ひずみ関係を推定する手法を開発し、複相積層造形の不均一構造へ適用することで、造形試料の変形機構を評価した。
● 三次元幾何関数，トポロジー最適化法，深層学習を用いた最適設計といったメカニカルメタマテリアルを設計するための手法を開発している。
まとめ
航空機・自動車用構造材料を中心に原子レベルの材料挙動から成形加工プロセスまで複数のスケールに渡る現象を数理モデルとして扱い材料挙動および材料特性を評価・予測する。数理モデルと数理最適化法を組み合せることで新たな材料研究・開発指針を掲示するアプローチの開発を目指す。
