疲労強度データベースと機械学習を活用した織物複合材料の材料評価システムの開発

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比強度，比剛性に優れる繊維強化複合材料は，車輌・航空分野にて構造部材としての用途展開が図られているが，強度や変形を支配する設計変数が多く，その損傷挙動もまた複雑であり，材料開発や設計に時間を要する．本研究は，繊維強化複合材料の疲労特性に着目し，単純構造を有する一方向繊維強化複合材料の疲労特性と数値解析手法のみから複雑構造を有する織物複合材料の疲労寿命と損傷挙動を予測し，さらにはマテリアルズ・インフォマティクスの観点からベイズ最適化に基づく機械学習により高疲労特性を有する織物複合材料の自動探索システムを開発することにより，疲労寿命と損傷挙動の関係性の解明，材料開発・設計期間の短縮化を目指している．今年度は，（1）疲労寿命予測システムの疲労損傷モデルの構築，ならびに（2）疲労寿命予測システムの構築に向けた検討を実施した．前者では，公開文献（検索条件：一方向炭素繊維強化複合材料，片振り引張）から一方向材の疲労試験データを37シリーズ（SNプロット点数362点）抽出，集積した．この大標本データに対して引張強度による正規化手法を適用したところ，広域に分散していた疲労強度特性が比較的狭い領域に収まり，試験条件の影響を取り除ける可能性が示された．次に，正規化データに対して分散分析に基づくデータ併合手法を適用するために，日本材料学会標準に準拠した片対数直線モデルを回帰し，その回帰結果に基づきデータ併合判定を実施した．その結果，有意水準1%において17シリーズ（SNプロット点数270点）が併合可能と判定され，疲労損傷モデルの基礎データとなりうる大標本データを得た．後者では，疲労損傷モデルの構築に先駆け，一方向材の材料モデルと損傷力学に基づく有限要素法による損傷進展解析から母材の材料非線形性を考慮した一軸引張の織物積層材の損傷進展挙動を評価し，疲労寿命予測システムの構築に向けた検討を進めた．