NEDO「燃料電池等利用の飛躍的拡大に向けた共通課題解決型産学官連携研究開発事業」採択のお知らせ
報道関係各位
2021年 8月 2日
株式会社SUPWAT
東京大学 生産技術研究所
国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)が公募しておりました「燃料電池等利用の飛躍的拡大に向けた共通課題解決型産学官連携研究開発事業」におきまして、株式会社SUPWAT(東京都渋谷区 代表取締役:横山 卓矢)および東京大学 生産技術研究所(東京都目黒区 所長:岡部 徹)の吉川研究室(研究室主宰者:吉川 暢宏 教授)による「機械学習を用いた高圧水素複合容器の最適設計技術に関する理論検討及び実証研究」の提案が採択されましたことをお知らせいたします。
本事業は、東京大学 生産技術研究所 吉川研究室開発の独自の有限要素法を用いたメゾスケールズーミング解析※1ならびに株式会社SUPWAT開発の機械学習モデルをベースとしたタイプ4容器※2の最適設計システムの構築、およびデータベースの充実による容器開発高速化に関する基礎の確立を目的とするものです。
本事業では各メーカー等から水素タンクの構造パラメータを収集し、有限要素法を用いたメゾスケールズーミング解析により、正確な破裂圧力を算出した後、それら構造パラメータおよび破裂圧力を入力データとした機械学習モデルを構築、精度検証を実施し、実際の設計時に必要なパラメータや指標の可視化機能を搭載した最適設計システムの開発と運用を実施いたします。
さらに当該システムから得られた実容器設計をもとに、実機タンクの破裂試験による実証実験を行い、最終的には従来の破裂強度を維持しながら炭素繊維量を大幅に削減した水素タンクが設計可能となることを目指します。
また、本事業は水素タンク製造に関わる複数の自動車メーカーや、事業内の他研究グループとも連携しつつ、最適設計技術を確立いたします。
なお、今般開発するシステムは本事業終了後も原則外部へ公開することとし、広く国内外の容器メーカーからデータを収集することで機械学習の精度を向上させ、さらなる優位性の強化を図ります。
※1 メゾスケールズーミング解析は、破裂評価するCFRP(炭素繊維強化プラスチック)の対象部位のみ炭素繊維束とマトリクス樹脂を区分するモデルであり、これによりCFRP製圧力容器の破裂圧力を正確に予測することが可能です。
※2 タイプ4容器とは、非金属ライナー・全周巻き容器。軽量なため蓄圧器としてだけではなく、車載用タンクやガス輸送用タンクなど幅広く使用が可能な水素タンクです。
【参考】
1)国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の発表
「燃料電池等利用の飛躍的拡大に向けた共通課題解決型産学官連携研究開発事業」に係る実施体制の決定について
https://www.nedo.go.jp/news/press/AA5_101458.html
2)発表機関の情報
・株式会社SUPWATについて
弊社は、製造業の研究開発領域における課題を機械学習・AIなどの技術を用いて解決する企業です。機械学習だけではなく、製造業にも深く精通した弊社が両領域を横断的に網羅したプラットフォーム「WALL」を用いて、貴社の研究開発を加速させます。
https://www.supwat.com/
・東京大学 生産技術研究所 について
国内最大規模の大学附置研究所で、約400名の教職員、約800名の大学院学生、総勢1,200名以上が、教育研究活動に従事しています。工学のほぼ全領域を包含する総合工学研究所また世界的中核研究所として、先端的な工学知の創造・発信と実践的な人材の育成を両輪とし、社会における様々な課題の解決や産業の創成に貢献し、数多くの分野融合かつ国際的な活動を組織的に展開しています。
https://www.iis.u-tokyo.ac.jp/ja/
【本件に関する問合せ先】
株式会社SUPWAT 広報担当 末永
sup-pr@supwat.com
東京大学 生産技術研究所 広報室
pro@iis.u-tokyo.ac.jp
2021年 8月 2日
株式会社SUPWAT
東京大学 生産技術研究所
国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)が公募しておりました「燃料電池等利用の飛躍的拡大に向けた共通課題解決型産学官連携研究開発事業」におきまして、株式会社SUPWAT(東京都渋谷区 代表取締役:横山 卓矢)および東京大学 生産技術研究所(東京都目黒区 所長:岡部 徹)の吉川研究室(研究室主宰者:吉川 暢宏 教授)による「機械学習を用いた高圧水素複合容器の最適設計技術に関する理論検討及び実証研究」の提案が採択されましたことをお知らせいたします。
本事業は、東京大学 生産技術研究所 吉川研究室開発の独自の有限要素法を用いたメゾスケールズーミング解析※1ならびに株式会社SUPWAT開発の機械学習モデルをベースとしたタイプ4容器※2の最適設計システムの構築、およびデータベースの充実による容器開発高速化に関する基礎の確立を目的とするものです。
本事業では各メーカー等から水素タンクの構造パラメータを収集し、有限要素法を用いたメゾスケールズーミング解析により、正確な破裂圧力を算出した後、それら構造パラメータおよび破裂圧力を入力データとした機械学習モデルを構築、精度検証を実施し、実際の設計時に必要なパラメータや指標の可視化機能を搭載した最適設計システムの開発と運用を実施いたします。
さらに当該システムから得られた実容器設計をもとに、実機タンクの破裂試験による実証実験を行い、最終的には従来の破裂強度を維持しながら炭素繊維量を大幅に削減した水素タンクが設計可能となることを目指します。
また、本事業は水素タンク製造に関わる複数の自動車メーカーや、事業内の他研究グループとも連携しつつ、最適設計技術を確立いたします。
なお、今般開発するシステムは本事業終了後も原則外部へ公開することとし、広く国内外の容器メーカーからデータを収集することで機械学習の精度を向上させ、さらなる優位性の強化を図ります。
※1 メゾスケールズーミング解析は、破裂評価するCFRP(炭素繊維強化プラスチック)の対象部位のみ炭素繊維束とマトリクス樹脂を区分するモデルであり、これによりCFRP製圧力容器の破裂圧力を正確に予測することが可能です。
※2 タイプ4容器とは、非金属ライナー・全周巻き容器。軽量なため蓄圧器としてだけではなく、車載用タンクやガス輸送用タンクなど幅広く使用が可能な水素タンクです。
【参考】
1)国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の発表
「燃料電池等利用の飛躍的拡大に向けた共通課題解決型産学官連携研究開発事業」に係る実施体制の決定について
https://www.nedo.go.jp/news/press/AA5_101458.html
2)発表機関の情報
・株式会社SUPWATについて
弊社は、製造業の研究開発領域における課題を機械学習・AIなどの技術を用いて解決する企業です。機械学習だけではなく、製造業にも深く精通した弊社が両領域を横断的に網羅したプラットフォーム「WALL」を用いて、貴社の研究開発を加速させます。
https://www.supwat.com/
・東京大学 生産技術研究所 について
国内最大規模の大学附置研究所で、約400名の教職員、約800名の大学院学生、総勢1,200名以上が、教育研究活動に従事しています。工学のほぼ全領域を包含する総合工学研究所また世界的中核研究所として、先端的な工学知の創造・発信と実践的な人材の育成を両輪とし、社会における様々な課題の解決や産業の創成に貢献し、数多くの分野融合かつ国際的な活動を組織的に展開しています。
https://www.iis.u-tokyo.ac.jp/ja/
【本件に関する問合せ先】
株式会社SUPWAT 広報担当 末永
sup-pr@supwat.com
東京大学 生産技術研究所 広報室
pro@iis.u-tokyo.ac.jp
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