Gota Kikugawa 研究室
主宰者：Gota Kikugawa
東北大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、材料の微視的な構造と性質の関係を理論と計算で解明する研究に取り組んでいます。特に、ナノスケール（非常に小さい領域）での物質間の相互作用や分子の挙動に焦点を当て、エレクトロニクスや航空機などの産業応用に必要な高機能材料の開発を支援しています。
具体的には、コンピュータを用いた分子動力学シミュレーションや量子化学計算といった手法を駆使して、固体表面と液体の境界面での熱輸送、ナノ粒子とポリマー樹脂の接着性、硬化型樹脂の化学反応過程などを詳細に調べています。例えば、電子機器の放熱材料として使われるナノ複合材料では、粒子と樹脂の界面設計がどのように性能に影響するかを分子レベルで予測しています。また、炭素繊維強化プラスチックの製造過程における化学変化や寸法変化をシミュレーションで予測し、実際の製品開発に役立てています。
これらの研究により、従来は実験でのみ確認できていた現象のメカニズムを理論的に理解し、より優れた材料設計の指針を提供することが目標です。
※ 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（41 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcc.6c02872
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.powtec.2026.122729
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2026.131425
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0331495
- DOI: https://doi.org/10.3390/polym17020148
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.tca.2025.179949
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.polymdegradstab.2025.111685
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.5c01889
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0288662
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.polymer.2025.128508
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.3c07756
- DOI: https://doi.org/10.1080/15567265.2024.2439788
- [2024] Extraction of molecular information from experimental data on liquids using manifold learningDOI: https://doi.org/10.1016/j.molliq.2024.126251
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- DOI: https://doi.org/10.1039/d3sm01743e
- [2023] Predicting thermophysical properties of alkanes and refrigerants using machine learning algorithmsDOI: https://doi.org/10.1016/j.fluid.2023.114016
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmeted.2023.d123
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.polymer.2023.126606
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2023.145971
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mcat.2023.113680
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0169721
- DOI: https://doi.org/10.3390/fluids9010012
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0119681
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2022.123429
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- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.0c09385
- DOI: https://doi.org/10.1002/app.50542
- DOI: https://doi.org/10.1039/d1sm00600b
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0034146
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmemecj.2021.j052-06
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