研究テーマ
ボールミルは、硬質ボールと粉砕する材料を円筒容器に投入して回転させるとこで粉砕を行う粉砕機の一種である。硬質ボールと粉砕材料を個別要素法、ボールミルを有限要素法で再現することでボールミル運転時の振動を予測する。粉砕材料の粒子径と振動の関係性を明らかにすることで、粉砕作業の進捗を予測するための知見を得る。
ボールミル粉砕時の振動放射音を機械学習の手法である自己組織化マップの入力データとして、粉砕物の粒子径を推定する。機械学習の手法として自己組織化マップを利用する。
雪を個別要素法、スノーボードを有限要素法でモデル化することで滑走をシミュレーションする。板の形状や機械的性質がターンに及ぼす影響を解析する。
粒子径や密度が異なる粒子の集まりが振動に晒されると粒子の分布に偏りが生じる。その発生メカニズムをシミュレーションにより解明し、偏析の対策方法を検討する。
解析対象を粒子の集まりとみなして、各粒子要素の運動方程式を数値的に解くことで解析対象をシミュレーションする手法。
連続体を複数の領域に分割して数値的に解くための手法。微分方程式を構築するための各要素の特性を表す行列を求めて、その組み合わせて解析対象全体の微分方程式の数値近似解を得る。研究テーマでは振動解析のための運動方程式をFEMで構築している。
教師なし学習によるニューラルネットワークの一種で、与えらてた情報の類似度をマップ上に配置したユニットに分類する。同じユニットに分類されたデータ同士は類似性が高くなる。
振動などの外力が作用したり操作により流動することで、粒子径や材料が異なる粒状体・粉体の混合物が分離する現象。粒子の密度や摩擦係数などの物質固有の性質や振動の加速度・周波数といった外的要因によって偏析の生じ方が異なる。産業分野ではトラブルの原因となる場合が多い。