准教授　椎原 良典

研究テーマ

• 機械学習ポテンシャルによる鉄粒界の分子力学
• ハイエントロピー合金における内部応力の推定

主な研究内容?成果

①機械学習ポテンシャルによる鉄粒界の分子力学

鉄は産業上最も中国足球彩票な材料である。また、材料は多くの結晶粒の集まりからできており、その界面である粒界は材料の全体の力学特性に大きな影響を与える。本研究では、鉄原子の相互作用を記述したニューラルネットワークを用いて、鉄粒界特性の高精度評価を目指した。結果として、従来手法で不可能であった、鉄の粒界エネルギーの評価を量子力学の精度で実現した。

②ハイエントロピー合金における内部応力の推定

ハイエントロピー合金は多種の元素から構成される合金である。その特異な構造はこの合金に優れた機械的特性を付与し得る一方で、その機能発現機構の解明を難しくしている。本研究では、ハイエントロピー合金の内部応力状態とその発現機構を解明するために、第一原理原子応力計算法と機械学習手法であるランダムフォレストを併せて適用した。そのことにより、個々の原子で起こる電荷移動と体積変化が内部応力状態を支配することを明らかとした。