耐火構造の違いが繊維強化樹脂複合材料の燃焼性に及ぼす影響

石原　裕介・仲井　朝美・大越　雅之（岐阜大学）・幸　淳史・重田　裕人・中村　晴彦（ダイキョーニシカワ）・安田　周平・小川　淳一・山田　裕紀（マツダ）・重津　雅彦（広島大学）

自動車の電動化に伴う電気部品の搭載により，FRPの耐火性向上が求められている．本研究では，樹脂基材を連続繊維基材で被覆したハイブリッド成形品の耐火性向上を目的とした．ハイブリッド構造中へ，材料の選定あるいは表面処理によって耐火性を付与した成形品を作製し，燃焼試験により燃焼性に及ぼす影響を評価した．

繊維配向制御によるCFRTPの強度向上（製品形状の繊維配向への影響）

濱田　陸奥樹・西野　創一郎（茨城大学大学院）・早乙女　秀丸・岩澤　健太（茨城県産業技術イノベーションセンター）

軽量かつ高剛性であるCFRTPは構造材料として用途が拡大している．一方で，射出成形時に炭素繊維の配向が乱れることが強度低下の要因となることが指摘されている．本研究では，射出成形品内部の繊維配向と製品形状の影響について，強度評価やCTスキャンによる内部観察から考察した結果を報告する．

繊維強化樹脂の異方性物性に関する機械学習による材料データの拡充

竹内　正和（セラニーズ）

繊維強化樹脂を用いた部品設計には繊維配向に起因する異方性物性を考慮する必要があるが，その材料モデリングに必要な物性測定の負荷は小さくなく，候補となる全材料グレードに対して準備することは困難を要する．そこで単軸引張試験結果から異方性物性値を予測するために機械学習の活用を検討した結果を報告する．

機械学習を用いた樹脂部品の最適板厚設計手法の開発

浅山　寛・岸　浩史・馬場　和義（ダイハツ工業）

本報では機械学習を用いて高耐熱と軽量化の両立を狙った樹脂部品の板厚分布の多目的最適化手法を提案する．
多様性と成形性を考慮し板厚を制御したCAEデータを作成．サロゲートモデルを構築し熱変形温度と部品重量を目的関数としてパレートフロントを導出．従来比で熱変形温度向上と軽量化を実現する最適板厚分布を見出した．