Data science-assisted mesoscale microstructural prediction method for developing high-performance materials via grain boundary engineering

数据科学辅助介观微观结构预测方法通过晶界工程开发高性能材料

• 批准号: 22K14140
• 负责人: 三好 英輔
• 金额: $ 2.5万
• 依托单位: Tokyo University of Agriculture and Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K14140/
• 关键词: 材料微視組織; 再結晶; 粒成長; 粒界; フェーズフィールド法; 分子動力学; データ同化; HPC; 組織制御; 分子動力学法; データ科学

材料特性の巨視的特性を向上させるためには，メゾスケールの材料組織の適切な設計が鍵となる．特に，焼鈍過程における再結晶・粒成長現象を通じた粒界性格分布の制御，すなわち粒界工学の技術は，合金化に頼らない省資源・省エネルギー材料開発において極めて重要な役割を有する．粒界工学に基づく材料開発を加速させる上では，数値解析による系統的な組織予測が有望である．しかしながら，粒界性格分布の予測において不可欠な「粒界物性の異方性」と「焼鈍双晶形成」の表現を完備したメゾスケールモデルは未だ存在せず，数値解析の実応用は停滞している．本研究は，データ科学の援用により，原子スケールの分子動力学（MD）解析を上位スケールのフェーズフィールド（PF）法解析へと定量的に融合させることで，物性異方性と新規結晶の核形成を正確に反映したメゾスケール焼鈍組織予測を初めて可能とし，粒界工学の高度化に向けた新技術の提示を図るものである．本年度は，粒界物性の異方性の評価・取得手法の確立に注力し，下記の成果を得た．まず，粒界異方性を考慮したPFモデルに対し，アンサンブルカルマンフィルタによるデータ同化を介してMD粒界移動シミュレーションを統合することで，PFモデルに含まれる未知パラメータ（各粒界面方位に対する粒界エネルギー）を同定する異方性物性取得法を開発した．これにより，粒界面方位に応じた粒界エネルギー変化を，一度の計算でさまざまな面方位に対して一挙に評価することが可能となった．次いで，複数の粒界の交わる粒界多重点の特性（有限易動度）を考慮できるようPFモデルに改良を加え，有限易動度を表現するパラメータをデータ同化により同定することで，多重点の特性を評価可能とする手法を構築した．多重点の易動度は，組織予測において重要でありながら実験測定が極めて難しい物性値であり，本実績は材料工学・科学双方の観点から大きな意義を有する．

为了提高材料特性的宏观特性，对中尺度材料结构的正确设计是关键。特别是，通过退火过程中的重结晶和晶粒生长现象来控制晶粒边界特征分布，即，晶界边界工程技术在开发不依赖合金的储蓄资源和节能材料方面具有极为重要的作用。在基于晶界工程的加速材料开发时，使用数值分析的系统结构预测是有希望的。但是，没有中尺度模型完全包括“晶界特性的各向异性”和“退火双胞胎形成”的表达，这对于预测晶界人格分布至关重要，并且数值分析的实际应用停滞了。这项研究在数据科学的帮助下，定量融合原子级分子动力学（MD）分析，具有原子场（PF）分析，使得首次有可能预测中尺度的退火结构，这些结构可以准确地反映物理各向异性和新水晶的成核，并在改善新水晶的新水晶方面，并在改善新技术的核心方面。今年，我们专注于建立一种评估和获取晶界特性各向异性的方法，并实现以下结果。首先，我们开发了一种各向异性属性采集方法，该方法通过使用GENEMEMEL KALMAN滤镜通过数据同化来整合MD晶粒边界运动模拟，从而确定了PF模型中包含的未知参数（每个晶界边界取向），该参数考虑了晶粒边界各向异性。这使得在一个计算中，各种平面方向立即评估晶界能量的变化是可能的。接下来，我们创建了一种方法，该方法使我们能够评估多个晶界相交的晶界多点的多点（有限迁移率）的特征，并且我们创建了一种方法，使我们能够通过识别通过数据同化来代表有限迁移率的参数来评估多点的特征。多点的迁移率是实验测量的极其困难的物理性能值，尽管在组织预测中很重要。从材料工程和科学的角度来看，该往绩具有重要意义。

项目成果

大規模フェーズフィールドシミュレーションによる異常粒成長理論の検証

使用大规模相场模拟验证异常晶粒生长理论

• 发表时间: 2022
• 作者: 三好英輔;大野宗一;澁田靖;山中晃徳;高木知弘
• 通讯作者: 高木知弘

Validating a mean-field theory via large-scale phase-field simulations for abnormal grain growth induced by nonuniform grain boundary properties

• DOI: 10.1007/s10853-022-07660-4
• 发表时间: 2022-09
• 期刊: Journal of Materials Science
• 影响因子: 4.5
• 作者: Eisuke Miyoshi;M. Ohno;Y. Shibuta;A. Yamanaka;T. Takaki

分子動力学法とフェーズフィールド法のデータ同化による粒界特性の面方位依存性の評価

通过分子动力学法和相场法的数据同化评价晶界性质的面取向依赖性

• 发表时间: 2023
• 作者: 藤原倫男;三好英輔;山中晃徳
• 通讯作者: 山中晃徳

Bayesian Data Assimilation for Phase-field Simulation of Microstructure Evolution

微观结构演化相场模拟的贝叶斯数据同化

• 发表时间: 2022
• 作者: A. Yamanaka;E. Miyoshi;A. Ishiii
• 通讯作者: A. Ishiii

分子動力学とフェーズフィールド法のデータ同化による多結晶粒成長からの粒界物性抽出

通过分子动力学和相场法数据同化提取多晶晶粒生长的晶界物理性质

• 发表时间: 2022
• 作者: Yuki Akizuki ;Kenichiro Sawada ;Hirobumi Tobe and Hiroyuki Ogawa;野津翔太;K. Nakajima;三好英輔，大野宗一，澁田靖，山中晃徳，高木知弘
• 通讯作者: 三好英輔，大野宗一，澁田靖，山中晃徳，高木知弘