氏名：Shigenobu Ogata
所属：Graduate School of Engineering Science, The University of Osaka
概要：目的 機械学習ポテンシャルを用いた分子動力学解析により、切削工具等に用いられる超硬セラミックスの変形・破壊メカニズムを理解する。
内容 タングステンカーバイド-コバルト(WC-Co)系のニューラルネットワークポテンシャルを用いた焼結体の変形・破壊解析により、WC-Coの破壊に対する結合剤の結晶構造の影響を調査した。
結果 Co結合剤相の結晶構造を面心立方(FCC)構造、稠密六方(HCP)構造とした変形・破壊解析を行い、FCC-Co相では塑性変形が活発に起こり、エネルギーが効率よく消費されることで、変形の局所化が抑制され高靭性を実現することを示した。一方、HPC-Co相では塑性変形が極めて限定的となり、高い変形抵抗挙動を示した。