ポーラスやセル構造のような周期性ミクロ構造の形状・形態を最適化することにより，マクロ構造体の力学特性を所望の特性にコントロールするための構造最適化手法を開発する．２次元と３次元の種々のミクロ構造を想定し，均質化法を用いてマクロ構造と接続する．

成果：

2023年度
マルチスケールトポロジー最適化により、軽量で熱伝導性の多孔質構造の設計パフォーマンスを最大限に引き出すことに成功した。 3 つのトポロジー最適化手法を比較することで、マクロスケールとミクロスケールに大きな影響を与えることが観察され、 多様な微細構造の導入により、軽量化と空間レイアウトが向上し、熱伝導経路が最適化された。 また、所定の異方性熱伝導率を有する微細構造を実現し、 そのメッシュの依存性も示した。更に、高詳細な 3D 最適化設計の実装に成功し、試作と試験を通じて検証した。

2023年度
熱伝導率と構造剛性に関する同時マルチスケールおよびマルチフィジックス トポロジー最適化手法を開発し、熱と機械的コンプライアンスのトレードオフを示した。

2023年度
ミクロ構造として２次元ポーラス構造を用い、積層シェルから成るマクロ構造の変位コントオールを目的した各層と各サブ領域中の全マイクロポアの形状最適化のための手法を開発し,
実験結果との比較も行った。

2023年度
ミクロ構造として２次元ポーラス構造を用い、熱伝導を考慮した熱負荷を受ける線形弾性体の熱応力最小化を目的したマイクロポアの形状最適化手法を開発した。

2023年度
ミクロ構造として２次元ポーラス構造を用い、積層シェルから成るマクロ構造の固有振動数最大化を目的した各層と各サブ領域中の全マイクロポア形状を最適化する最適化手法を開発した。

2023年度
ミクロ構造としてマイクロシェル構造を用い、マクロ構造の変位コントロールを目的したマイクロシェルの形状最適化手法を開発した。

2023年度
ミクロ構造として生物構造から得られる２次元と３次元のポーラス構造をX線CTを利用して３Dモデル化し，その均質化弾性特性を評価した．更に，X線CT装置内でIn-situの荷重試験を行い，ひずみと変位を画像処理した．

2023年度
ミクロ構造としてマイクロラチス構造を用い、マクロ構造の変位コントロールを目的したマイクロラチスの寸法と形状の同時最適化手法を開発した。

３次元ソリッド体に表面力や物体力が作用する場合の表面形状を力学的に最適にすることを目的とする逆問題の解法を研究している．負荷部分の形状や複数の材料から構成される複合ソリッド体の界面の形状の最適化についても研究を進めている．

成果：

2023年度
切り紙構造の力学特性のコントロールを目的にした最適化手法を開発中である。その一環として、切り紙構造の展張に伴う不安定現象を非線形FE解析で再現した。

2023年度
自己接触スリット部を多数有する固体を想定し、目標とする非線形変位－荷重特性を得ることを目的に、接触スリット部の形状を最適化する手法を開発した。

2023年度
固体からなる設計対象の補剛のため、固体の表面に無からリブを創生する手法を、領域変動型トポロジー最適化手法を利用して開発した。

シェルや骨組構造は自動車，航空機，建築構造物等に幅広く用いられている構造体である．軽量化や高機能化，省資源の観点から限られた材料で要求される構造特性を満たす形状を効率的に設計することが要求されている．特に，形状制約が少ない場合には自由曲面形や自由曲線状が求められる．これを計算機を用いて自動的に求める形状最適化理論を構築し，剛性や強度，座屈，振動，音響等の設計問題へ応用する研究を進めている．また，本研究を衝撃荷重を受ける構造設計問題へ応用し，エネルギー吸収デバイスとしての研究も進めている．

成果：

2023年度
積層シェル構造体の固有振設計問題を対象に、形状とトポロジーの同時最適化手法を開発した。固有振動に関するトポロジー設計で問題となる偽りモードを除きながら、シェル全体の曲率分布と各層のトポロジーを最適化することを可能にした。今後、マルチマテリアルとの融合へ発展させる。

複合材料の一つである直交異方性材料に注目し，その配向角を設計変数に，板・シェル構造の力学特性の向上を図るための最適設計手法の開発とその実構造への応用を行っている．配向角は場所ごとに自由にその向きを変えることができるものとし，その滑らかな最適配向角分布を求めている．形状最適化との組み合わせににより，より高性能な構造設計が可能となる．

成果：

2023年度
計算で得られた曲線配向を３Dプリンターで試作するための生産手法の開発を行った．

2022年度
繊維の曲線配向のためのオイラー型とラグランジュ型の最適化手法を開発した。我々はオイラー型手法を周波数応答問題へ適用し、その効果を数値的、実験的に確認した。ラグランジュ型手法は長繊維だけでなく、短繊維へもできることが特徴である。

材料のナノレベルでの力学状態は材料強度発現の根源的機構を記述するのみにとどまらず，化学的特性，電磁気学的特性の面からも重要である．本研究では材料中のナノレベル応力を電子論に基づく第一原理計算から評価できる第一原理局所応力法を開発し，その妥当性，適用可能性を明らかとする．

成果：

2023年度
構築した機械学習ポテンシャル原子応力計算を鉄の粒界割れシミュレーションに適用し，き裂近傍応力場の高精度評価に成功した．

2022年度
機械学習ポテンシャルでの原子応力計算手法を構築し，第一原理計算を定性的に再現する精度で計算可能であることを鉄表面・アルミ表面上で確認した．