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J-GLOBAL ID:201801012668411840   Update date: Feb. 12, 2025

Yamanaka Akinori

Yamanaka Akinori
Affiliation and department:
Homepage URL  (1): http://web.tuat.ac.jp/~yamanaka/
Research field  (3): Applied mathematics and statistics ,  Material fabrication and microstructure control ,  Machine materials and mechanics
Research keywords  (2): Data assimilation ,  Phase-field method
Research theme for competitive and other funds  (19):
  • 2024 - 2027 Improving prediction accuracy with a coupled soil/crop model using data assimilation for computer-aided agriculture.
  • 2021 - 2026 Materials Informatics for Creation of Materials by Super Thermal Field
  • 2020 - 2024 粘弾性マイクロジェットの能動制御と次世代製造プロセスへの展開
  • 2020 - 2023 Improvement in predictive accuracy of crystal-plasticity analysis by utilizing oligocrystal metal and machine learning
  • 2020 - 2023 Development of computational techniques for inverse problems and optimizations of sheet metal forming using machine learning
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Papers (98):
  • Kota Matsumoto, Eisuke Miyoshi, Motoki Umezawa, Masato Ito, Yoshiki Mori, Kishu Akiba, Nobuhiro Kitahara, Kenichi Yaguchi, Akinori Yamanaka. Data-driven phase-field analysis of static recrystallization in an aluminum alloy. Computational Materials Science. 2025. 251. 113749-113749
  • Masahito Segawa, Shoichiro Nakamura, Akinori Yamanaka. Evaluation of solute segregation in SUS316L stainless steel under rapid solidification using a non-equilibrium multiphase field model. Computational Materials Science. 2025. 250. 113697-113697
  • Tomoo Fujiwara, Eisuke Miyoshi, Akinori Yamanaka. Evaluating inclination-dependent anisotropic grain boundary energies: Bayesian data assimilation approach using molecular dynamics and phase-field simulations. Computational Materials Science. 2025. 248. 113605-113605
  • Akiyasu Yamamoto, Akinori Yamanaka, Kazumasa Iida, Yusuke Shimada, Satoshi Hata. Integrating machine learning with advanced processing and characterization for polycrystalline materials: a methodology review and application to iron-based superconductors. Science and Technology of Advanced Materials. 2025. 26. 1
  • Kengo SASAKI, Sae SUEKI, Akinori YAMANAKA. Parameter Estimation for Phase-field Crack Propagation Simulation Using Nonsequential Data Assimilation. Journal of the Japan Society for Technology of Plasticity. 2025
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MISC (177):
  • 山中晃徳, 石井秋光, 義永瑞雲, 佐藤俊介, 池内みどり, 斉藤光, 波多聰, 山本明保. Non-sequential Data Assimilation for In-situ Observation and Phase-field Simulation of Sintering Process of Copper particles. 計算工学講演会論文集(CD-ROM). 2023. 28
  • 石井秋光, 近藤恭悠, 山中晃徳, 山本明保. Phase-field Modeling of Solid-state Sintering with Crystal Grain Orientation-dependent Interface Anisotropy. 計算工学講演会論文集(CD-ROM). 2023. 28
  • 近藤恭悠, 石井秋光, 山中晃徳, 山本明保. Prediction of polycrystalline formation of iron-based superconductor BaFe2As2 using first-principles calculation and phase-field method. 計算工学講演会論文集(CD-ROM). 2023. 28
  • 菊池慎次郎, 長谷川友大, 徳田進之介, 石井秋光, 山中晃徳, 山本明保. Application of machine learning methods for the synthesis of P doped Ba122 bulks. 応用物理学会春季学術講演会講演予稿集(CD-ROM). 2022. 69th
  • 近藤恭悠, 石井秋光, 三好英輔, 山中晃徳, 山本明保. First-principles calculation of surface energy of iron-based superconductor BaFe2As2. マルチスケール材料力学シンポジウム講演論文集(CD-ROM). 2022. 7th
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Books (3):
  • Pythonによるフェーズフィールド法入門: 基礎理論からデータ同化の実装まで
    丸善出版 2024
  • 機械屋のための分析装置ハンドブック
    2012
  • フェーズフィールド法 -数値シミュレーションによる材料組織設計-
    2012
Education (3):
  • 2006 - 2008 Kobe University Graduate School of Science and Technology
  • 2005 - 2006 Kobe University Graduate School of Science and Technology
  • 2001 - 2005 Kobe University Faculty of Engineering Department of Mechanical Engineering
Work history (8):
  • 2023/04 - 現在 Joint Center for Sustainability Research and Implementation (JCSRI) Director
  • 2022/04 - 現在 Tokyo University of Agriculture and Technology Assistant to the President
  • 2021/04 - 現在 Tokyo University of Agriculture and Technology Institute of Engineering Division of Advanced Mechanical Systems Engineering Professor
  • 2012/10 - 2021/03 Tokyo University of Agriculture and Technology
  • 2017/04 - 2019/03 National Institute for Materials Science
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Committee career (7):
  • 2021/04 - 現在 一般社団法人日本塑性加工学会 校閲委員
  • 2021/04 - 現在 一般社団法人 日本鉄鋼協会 論文誌編集委員会 専門委員
  • 2021 - 2023/06 日本学術振興会 特別研究員等審査会専門委員
  • 2022 - 2023/03 一般社団法人日本塑性加工学会 2022年度(第58期)代議員
  • 2021 - 2023/03 日本学術会議 機械工学委員会・総合工学委員会・土木工学・建築学委員会合同理論応用力学分科会IUTAM・国際連携小委員会委員
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Awards (12):
  • 2023/10 - Computational Mechanics Division, The Japan Society for Mechanical Engineers Computational Mechanics Achievements Award
  • 2021/06 - 一般社団法人日本塑性加工学会 学術賞 「データ科学を駆使した金属材料の組織形成と塑性変形予測」
  • 2021/06 - 一般社団法人日本塑性加工学会 論文賞 「深層学習を用いたアルミニウム合金板の集合組織に依存した応力-ひずみ曲線とr値の推定」
  • 2019/12 - Japan Association for Computational Mechanics The JACM Young Investigator Award
  • 2018/04 - 文部科学省 平成30年度 文部科学大臣表彰 若手科学者賞 フェーズフィールド法に基づいた計算材料設計技術の研究
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※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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