Ninshu Ma 研究室
主宰者：Ninshu Ma
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、材料の接合・加工・成形に関する様々な課題に取り組んでいます。特に溶接・接合技術を中心に、異種材料の結合、構造の強度・耐久性向上、そして製造プロセスの最適化に関する研究を展開しています。金属材料の溶接部における組織変化と機械特性の関係を解明することで、より安全で高性能な接合体の実現を目指しています。
研究では、実験と数値シミュレーションを組み合わせたアプローチが採用されています。レーザー溶接や超音波スポット溶接などの最新の接合手法について、温度分布や溶融池の動態、元素の拡散挙動を詳細に解析します。また有限要素法などの計算手法を用いて、残留応力や疲労特性を予測する技術を開発しています。金属ガラスの成形加工や、鋼とアルミニウムといった材料同士の結合における課題解決にも取り組んでいます。
さらに本研究室は、高強度鋼の水素脆化対策、風力発電翼のモニタリング、リチウムイオン電池の熱暴走安全性など、実用的で重要な工学課題にも応用研究を広げています。これらの研究を通じて、自動車・エネルギー・インフラなど様々な産業分野で必要とされる高機能材料と部品の開発に貢献しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（100 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11665-026-14483-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.engfracmech.2026.112432
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2026.121523
- [2025] Advancing Industry 5.0: Collaborative Welding Robotics With Precision, Safety, and FlexibilityDOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3588515
- DOI: https://doi.org/10.2534/jjasnaoe.41.45
- DOI: https://doi.org/10.1080/09507116.2025.2588784
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2025.11.054
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-25448-9
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmst.2025.09.069
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.istruc.2025.110460
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2025.119716
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00170-025-16595-4
- [2025] Tempering-induced modulation of hydrogen embrittlement in additively manufactured AISI 4340 steelDOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2025.149125
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2025.08.077
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2025.08.062
- [2025] Creep-fatigue life prediction of a welded pipe structure under complex bending-torsion loadingDOI: https://doi.org/10.1007/s40194-025-02135-x
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2025.109198
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.corsci.2025.113212
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2025.122253
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.matchar.2025.114765
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2025.07.022
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2025.06.152
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scriptamat.2025.116821
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2025.148613
- DOI: https://doi.org/10.1680/jbren.24.00040
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jma.2025.03.005
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2025.03.074
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2025.180001
- DOI: https://doi.org/10.4271/2025-01-8313
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2025.03.086
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.surfcoat.2025.132072
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2025.108940
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00170-025-15274-8
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.tws.2025.113131
- DOI: https://doi.org/10.4271/2025-01-7011
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2025.147790
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2024.02.059
- DOI: https://doi.org/10.2207/qjjws.42.78
- DOI: https://doi.org/10.32604/icces.2024.011348
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- DOI: https://doi.org/10.1080/17452759.2024.2438885
- DOI: https://doi.org/10.1002/adem.202401786
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mtcomm.2024.111038
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2024.147489
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2024.11.070
- DOI: https://doi.org/10.1080/09507116.2024.2416311
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2024.176565
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2024.147178
- DOI: https://doi.org/10.2320/matertrans.mt-z2024009
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2024.08.107
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.optlastec.2024.111612
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2024.08.035
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2024.07.101
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.icheatmasstransfer.2024.107777
- DOI: https://doi.org/10.3390/ma17143484
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2024.146864
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijplas.2024.104038
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2024.174874
- DOI: https://doi.org/10.29391/2024.103.024
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2024.03.218
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mtcomm.2024.108507
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2024.118306
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.surfcoat.2024.130447
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2024.118294
- DOI: https://doi.org/10.1007/s40194-023-01673-6
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2024.146089
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2023.12.056
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmekansai.2024.99.20806
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmemecj.2024.s031-08
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00170-023-12850-8
- [2023] Numerical Modelling for Efficient Analysis of Large Size Multi-Stage Incremental Sheet FormingDOI: https://doi.org/10.3390/jmmp8010003
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2023.12.076
- DOI: https://doi.org/10.1007/s40843-023-2644-y
- DOI: https://doi.org/10.9773/sosei.64.202
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.matdes.2023.112451
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.icheatmasstransfer.2023.107066
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11665-023-08730-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2023.09.118
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00170-023-11993-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2023.07.281
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2023.07.254
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42154-023-00234-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mtcomm.2023.106787
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2023.07.043
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2023.145471
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijmachtools.2023.104062
- DOI: https://doi.org/10.2472/jsms.72.550
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2023.145408
- DOI: https://doi.org/10.3390/met13071219
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2023.05.043
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