ENLIGHTENイニシアチブ、熱可塑性複合材の産業導入を加速

車両が軽ければ燃料消費とCO₂排出が減ります。乗員安全を確保する十分な強度を持つ軽量材料は、自動車と航空機メーカーに人気です。熱可塑性複合材（加熱時に軟化する繊維強化プラスチック）は軽量、高強度、加工容易、リサイクル容易です。航空機胴体と翼の特定部品には既に採用されていますが、より広範な用途には至っていません。

ENLIGHTEN（Enabling Integrated Lightweight Structures In High Volumes）の目的は、この材料を用いて信頼性の高い構造物全体を、予測可能、再現可能、コスト効率良く製造する方法を見つけることです。この5年間、600万ユーロのプロジェクトは、トウェンテ大学（UT、オランダ・トウェンテ）とUT科学者兼熱可塑性複合材研究センター（TPRC、トウェンテ）研究者のレムコ・アッカーマン博士によって、オランダのPerspectiveプログラムの一環として立ち上げられました。このプログラムは、真の経済的・社会的インパクトを持つ革新的研究ラインの確立を科学者に課しています。オランダ研究評議会（NWO）と経済・気候省によって設立され、オランダで6つのPerspectiveコンソーシアムが結成され、138社・団体が自前資金1,000万ユーロを拠出し、政府からの2,200万ユーロとマッチングしています。

マルチスケール詳細の開発

CWはアッカーマン博士にインタビューし、ENLIGHTENの実態を探りました。「CompositesWorld読者はTPRCでの成果、特に高速熱可塑性処理（溶接、オーバーモールディング、リサイクル）に精通しています」とアッカーマン氏。「材料、プロセス、性能に関する多くの成果を発表してきました。しかしプロセスが繊維-マトリックス分布と複合材のボイドにどう影響するか？ それが部品の機械的性能にどう影響するか？ これらプロセスが実用段階でのクラック発生と進展にどう影響するか？ これらを理解しなければ、熱可塑性複合材をより広範な産業用途に成熟させることはできません。」

だからこそENLIGHTENは大規模プログラムであり、ポリマー、複合材ミクロメカニクス、マルチスケールデジタルモデリング、データサイエンスの専門家が参画しています。「目標は、熱可塑性複合材プロセスを最適化された性能のために最適化する知識を開発することです」とアッカーマン氏。「プロセス監視も統合します。材料品質はプロセス制御能力に依存するためです。また機械学習でこの最適化を高速化します。」

ENLIGHTENにはオランダの3技術大学（トウェンテ大学、デルフト工科大学、アイントホーフェン工科大学）と、自動車・航空宇宙サプライチェーンの企業（OEM、Tierサプライヤー、中小企業）が参加。オランダ国外の組織も関与しており、ウォリック大学WMGハイバリュー製造センター（英国CATAPULTプログラムの一環）と、タタ・モーターズ（インド・ムンバイ）子会社のジャガー・ランドローバーが含まれます。

この顕微鏡写真は、連続繊維強化ブランクと短繊維強化射出オーバーモールディング間の溶接ライン上部に見られる繊維移動を示しています。これが部品の強度と性能にどう影響するかは、ENLIGHTENが解明すべき多数の疑問の一つです。

「調査対象プロセスには誘導溶接、超音波溶接、オーバーモールディング（これも溶接界面を持つ）が含まれ、それぞれ同じ物理現象が異なる速度で起こります」とアッカーマン氏。「したがって、繊維移動、応力、クラック発生に関する同一現象がここにも適用されます。」しかし溶接熱可塑性複合材構造物は30年以上前から商用機で飛行していませんか？「はい、しかしそれらの構造物は単方向テープを用いた誘導・超音波溶接を使用していません」と氏は指摘します。「理解と制御がはるかに難しいですが、完全に予測できればより経済的に製造できます。」

マルチスケールモデリングと物理試験がENLIGHTENプロジェクトの鍵を握ります。「製造プロセスを見ずに複合材を理解することは不可能です」とアッカーマン氏。「デジタルモデリングで仮説を立て、実験と並行して検証し理解を深めます。例えば、ミクロレベルでの結晶構造形成、メゾレベルでの溶接時繊維移動、これら現象が相互作用してマクロレベルでの応力、微細クラック、構造物の極限荷重にどう影響するか。このような非常に深くかつ統合されたレベルの調査は、業界ではまだ見たことがありません。」

では機械学習はどこで役立つのでしょうか？「ワークパッケージ1と2の各解析要素は実行に数時間かかり、特定材料・部品・プロセスごとに繰り返す必要があります。これらすべてのスケールとモデルで最適化を達成しようとすれば、数千時間かかります。しかしこの過程で、これら現象がどう関連するかのデータが蓄積されます。ニューラルネットワークを訓練し、物理法則に完全に沿ってデータ内の接続を認識させることができます。」

以下に示す作業範囲を見ると、「左から右、上から下へ接続があります。これらすべての解析に基づき、毎回ゼロから始めずに汎用的・柔軟に適用できるアルゴリズムを開発することが目標です。つまり、これらアルゴリズムをあなたの部品に適用し、プロセスパラメータと材料選択の最適化を支援します。機械学習を多数の変数を持つ曲線フィッティングの一種と捉えてください。」完全なアナロジーではありませんが、結果は効果的に類似しています。曲線（この場合は多次元超曲面）が、前進の道を示す相関と因果関係を示すからです。

材料、普及、究極の目標

研究対象材料の確定はENLIGHTENプロジェクトの最初のタスクの一つです。「自動車向けにはポリアミド6（PA6、ナイロン）、航空宇宙向けには低融点ポリアリルエーテルケトン（LM PAEK）が最有力候補です」とアッカーマン氏。「他材料も評価し、利用可能なあらゆるデータを検討します。」これには、クリーン・スカイ2のMECATESTERSプログラムのように、カーボンファイバー強化LM PAEK UDテープで大量試験を行った他プログラムの成果も含まれます。一方、クリーン・スカイ2 STUNNINGプログラムは、多機能胴体デモンストレーター（MFFD）下半分を組み立てる過程で超音波溶接に関する大量データを生成します。アッカーマン氏はTPRCで実施されたCOMPeTEプロジェクトも指摘します。これらは多くの材料組み合わせでオーバーモールディングを研究してきました。

プロジェクト成果の普及については、ENLIGHTENコンソーシアムが年次総会を開催し、各ワークパッケージのサブグループがマイルストーン達成に向け必要に応じて会合します。プロジェクト期間中に国内外会議で個別発表を行い、最終年度には専用セッションまたは国際会議全体を開催して全体成果を共有します。

究極の目標は、例えば航空エンジン用単結晶金属の材料設計アプローチで金属業界が達成したような水準を、熱可塑性複合材でも実現することだとアッカーマン氏は言います。「彼らの目標は、将来の航空機に必要な性能を達成することでした。我々はより広範なモビリティに同じ使命を見ています。溶接とオーバーモールディングプロセスを設計し、航空宇宙・自動車構造用軽量熱可塑性複合材の性能を最適化しようとしていますが、まだ多くの変動要因があります。結果は過大な安全係数と、技術が本来提供できる効率より低い効率です。熱可塑性複合材部品は飛んでいますが、ここまで30年かかりました。欧州は2050年までにカーボンニュートラルを目指しています。残り30年未満です。同じ道（試行錯誤が多い）を進めば、気候変動対策に必要な目標を達成できません。ENLIGHTENを通じてより効率的な道が見えています。今こそ行動する時です。」