機械学習を用いた熱可塑および熱硬化性樹脂の動的強度予測について「日本複合材料学会 第45回複合材料シンポジウム」で発表しました

機械学習を用いてクロスヘッドスピードに対応した熱可塑性・熱硬化性樹脂の応力-ひずみ関係を予測

株式会社SUPWAT(東京都渋谷区 代表取締役CEO:横山 卓矢)は、2020年9月24日〜9月25日にweb上で開催された「日本複合材料学会 第45回複合材料シンポジウム」にて発表しましたのでお知らせいたします。

発表概要
近年、比強度に優れたCFRP(Carbon Fiber reinforced plastics:炭素繊維強化プラスチック)が航空機用ジェットエンジンに適用され始めています。一方で航空機用ジェットエンジンでは、静的な強度予測だけでなく、バードストライク等の動的な強度予測も必要となります。

CFRPが有する様々な要素を1つの破壊モデルで表現することは困難であるため、破壊現象の物理モデルを構築するのではなく統計モデルを構築し強度予測を目指します。

今回の研究では、樹脂(母材)とひずみ速度依存性にフォーカスし、機械学習を用いてクロスヘッドスピード(CHS)に対応した熱可塑性・熱硬化性樹脂の応力-ひずみ関係を実験結果から予測しました。
 




 

学会概要

名称:日本複合材料学会 第45回複合材料シンポジウム

会期:2020年9月24日(木)〜9月25日(金)

会場:Cisco Webex を用いたオンライン形式による開催

演題:機械学習を用いた熱可塑および熱硬化性樹脂の動的強度予測