Research Themes

Tribology

improvement of sliding characteristics of metal-metal contacts

Micro-machining

evaluation of micro-sized grooves/shapes to minimize friction force

Deep Learning

development of DL models to enhance heat trasnfer from a heated surface 

Tribology & Surface Engineering

investigation of tribological characteristics to improve the lifespan and efficiency of next-generation internal combustion engine vehicles (NG-ICEVs) by lowering wear and friction coefficient in liner-piston interactions. These NG-ICEVs are fueled with carbon-free/neutral fuels, such as ammonia and ethanol. Even though there are many studies focusing on the combustion phenomenon or engine performance, there are only a few studies focusing on the effect of tribological pairs when these fuels are used. Due to the differences in chemical properties, in the long run conventional engine components tend to corrode and new coating/materials are need to be introduced to the automotive sector. In our lab, wear-friction-corrosion analyses are being conducted on an ammonia fueled ICE.    

Micro-machining

it is well-known fact that micro-textures under different lubricating regimes can act differently. In our laboratory we are assessing the usability of laser surface texturing, micro-electrical discharge machining (μEDM) and micro-milling techniques to create various micro-textures on tribological pairs. Currently, the focus is on the piston ring-cylinder liner pair , where the overall goal is to develop a comprehensive guideline for micro-texture characteristics (shape, size, density, etc...) depending on the piston's speed and spatial position. CFD simulations, and tribology experiments are being conducted concurrently. 

Deep Learning

development of neural network-based "heat transfer models" to utilize nucleate-boiling (NB) phenomenon in coolant systems for batteries. In theory, NB can enhance the heat transfer coefficient immensely, around 10^4~5 times, thanks to the air bubbles. However, the thermal interval for NB to work is limited, around 10-30°C, which needs a precise control algorithm for cooling systems. In addition, it is rather difficult to model these complex physical phenomena of multiphase fluid flow. This is where "deep learning" (DL) comes into the spotlight. The goal is to develop physics-based DL frameworks to predict heat flux during coolant flow and make necessary adjustments in the cooling system to ensure that the heat transfer is indeed in the NB regime. The physics-based model will be backed by visual data of air bubbles captured by high speed cameras during the experiments. By utilizing NB phenomenon, it is possible to scale down the size and weight of conventional cooling systems, which will eventually result in higher mileage for EVs and cut down the emissions for NG-ICEVs .

Publications

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新4年生向け

研究活動は社会に存在する様々な課題を抽出することから始まります.その課題を噛み砕き問題を設定し,その問題を解くことが一年間の目標になります.このためどのような方法で目標を達成するか,出来るのかを考えます.
この調べる・考える過程は,後の過程を円滑に進めるために,何度も繰り返し行う必要があります.

綿密な計画を考えた上で,実験装置の設計制作・計算コードの作成を行い,そしてようやく,実験,計算に取り掛かれます.実験・計算を始まりますと,当初は予想していなかった様々な問題が起こります.ここで,また問題の解決方法を検討し,乗り越えていきます.すべての障害を乗り越えると,やっと本来の問題に対する解答のようなものが得られます.この解答のようなものをさらに吟味し,目的に対する自分の意見,結論を導き出します.
まだ,研究はここで終わりという事を言えません.得られた結論は社会に還元する必要があるので,得られた成果は,誰が見ても分かるような形にして世に出すということまでを責任を持って行う必要があります.卒業論文も,以上のような過程を辿ります.3年生までのように,講義を受けその範囲の理解ができればよい,というものではありません.解答の未知な問題に対して,これまでの知識を縦横無尽に使いながら,さらに新たな知識を導入し取り組んでいかなければなりません.ここで「ゼミ」を必要さが出てくるだと思います.精密工学研究グループでは,研究室に配属された学生が少しでも早く研究を楽しめるように,あるいは,そこで自分らしさを発揮できるように教員・大学院生による教育体制が行っています.

この一年間で少なくても学んでほしい点は以下の通りになります.
・問題発見/問題解決の考え方
・設計/工学ソフトリテラシー教育
・卒論/論文作成教育
・基礎学力増強勉強会

尚、4年生になって研究室配属されると,今まで経験したことないような課題・状況に誰もが戸惑います.
「つらい」と感じる瞬間もあるかもしれませんが,未だ誰も答えを知らない問題に対して,一度自分なりの解答を少しでも見つけられるようになると,研究を楽しむことができると思います.

研究室生活について詳しく知らいたい方は​メールでお問い合わせください.

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