Fracture analysis of WC cemented carbides using machine learning interatomic potential
氏名:尾方成信
所属:大阪大学大学院基礎工学研究科
概要:本研究では、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ことを目的として、機械学習原子間ポテンシャルを用いた分子動力学解析による変形・破壊解析を行った。その結果、焼結体の結合剤相をFCC-Coとした場合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一方で、HPC-Coとした場合では塑性変形が極めて限定的となり、高い変形抵抗を発現することを示した。
所属:大阪大学大学院基礎工学研究科
概要:本研究では、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ことを目的として、機械学習原子間ポテンシャルを用いた分子動力学解析による変形・破壊解析を行った。その結果、焼結体の結合剤相をFCC-Coとした場合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一方で、HPC-Coとした場合では塑性変形が極めて限定的となり、高い変形抵抗を発現することを示した。
Posted : 2026年03月31日


