大久保友雅
| 人物情報 | |
|---|---|
| 生誕 | 1978年12月8日（46歳） |
| 国籍 |
 日本 |
| 出身校 |
東京工業大学 |
| 学問 | |
| 研究分野 | レーザー工学 |
| 研究機関 |
東京工業大学 国立台湾大学光産業創成大学院大学東京工科大学 |
| 学位 | 博士（理学）（東京工業大学）[1] |
| 主な業績 |
レーザーアブレーションのナノクラスター形成の数値計算の実現[2]、 水を用いたレーザー推進による連続推進の実現[3][4]、 太陽光励起レーザーの面積効率の向上[5][6][7]、 CFRPのレーザー加工の数値計算[8][9]、 レーザー加熱試験方法SLT法の開発[10] |
| 学会 | レーザー学会、レーザ加工学会、応用物理学会、日本機械学会 |
| 公式サイト | |
| 東京工科大学大久保研究室 | |
大久保 友雅（おおくぼ ともまさ、1978年12月8日 - ）は、日本の機械工学・物理学者。東京工科大学教授。博士（理学）（東京工業大学）。[11]
専門は、太陽光励起レーザー、レーザー工学、数値解析[12]。 国内における太陽光励起レーザー研究の第一人者の一人[13]。
主な業績は、太陽光励起レーザーの出力と面積効率の向上を同時に達成[5][6][7]。また、ガルバノスキャナを用いたレーザの高速スキャンによる選択的レーザ温度制御(SLT: Selective Laser Thermoregulation)法を開発[10]。 その他、ZR理論を用いたレーザーアブレーションのナノクラスター形成の数値計算[2]の実現や、水を用いたレーザー推進による連続推進の実現[3][4][1]、水を用いたレーザー推進の数値計算[14][15]、CFRPのレーザ加工における数値計算[8][9]でも成果を挙げている。また、レーザーに直接関係ない研究としても、数値計算における初期値推定法の開発[16]や、誘電体多層膜に関するAIの開発[17]、マグネシウム合金の腐食危険度を判定する画像認識AIシステムの開発[18]等の研究活動を実施している。
経歴
[編集]1997年 東京都立新宿高等学校卒業。
2001年東京工業大学理学部応用物理学科卒業。学士（理学）。
2003年 東京工業大学大学院総合理工学研究科創造エネルギー専攻修士課程修了。修士（理学）。Zeldovich–Raiser理論を用いて二次元軸対称空間におけるレーザーアブレーション内で生じるナノクラスターの生成過程の数値計算に成功．[2]
2006年 東京工業大学大学院総合理工学研究科創造エネルギー専攻博士課程修了。博士（理学）。水を用いたレーザー推進で70gの自動車模型の連続的な推進や金属を用いず水だけを用いたレーザー推進に成功[4]。博士論文は「水を用いたレーザー推進に関する基礎的研究」[1]。
2006年 東京工業大学統合研究院特任助教。2007年同大学大学院機械物理工学専攻助教。太陽光励起レーザーの面積効率の世界最高効率を3回更新[5][6][7]。科学研究費補助金を得て「太陽励起レーザーの高効率な太陽光キャビティの開発」を実施[20]。
2014年 東京工科大学メディア学部メディア学科専任講師に着任。科学研究費補助金を得て「太陽励起レーザーのための高効率な太陽光キャビティの開発」を実施[21]。
2015年 東京工科大学工学部機械工学科専任講師。東京工科大学に新しく工学部を立ち上げると同時に「光・エネルギー研究室」を立ち上げる[22]。炭素繊維強化プラスチック(CFRP)をレーザーで切断した際に，樹脂と繊維とで除去のされ方が異なる現象を数値計算により解明[8][9]。
2018年 東京工科大学工学部機械工学科准教授。内閣府が主導する国家プロジェクトである戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)の第二期に「統合型材料開発システムによるマテリアル革命」の「セラミックス基複合材料の航空機エンジン部材化技術の開発」において、"Selective Laser Thermoregulation法" と名付けた新しいレーザ加熱手法を開発[10]。更に、新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の「官民による若手研究者発掘支援事業」において、SLT法におけるレーザ照射条件を決定するAIの開発を実施[23][24]。そして科学研究費補助金を得て「太陽光励起レーザーの効率向上のための複合的非結像集光技術の開発」を実施[25]。
主な所属学会は、レーザー学会、レーザ加工学会、応用物理学会、日本機械学会。
主な受賞歴
[編集]- 2005年 日本機械学会 動力エネルギーシステム部門: 優秀講演表彰 [26]
- 2014年 レーザ加工学会: 優秀ポスター賞 [27]
- 2018年 The 8th International Symposium on Computational Intelligence and Industrial Applications & The 12th China-Japan International Workshop on Information Technology and Control Applications: Best Presentation [28]
- 2022年 The 2nd International Conference on Advanced Technology and Sustainable Development 2022: Best oral presentation[29]
主な著作
[編集]学位論文
[編集]- 大久保友雅『水を用いたレーザー推進に関する基礎的研究』 東京工業大学〈甲第6373号〉、2006年。
学術論文
[編集]- T. Ohkubo, et al. (2003). “Numerical analysis of nanocluster formation within ns-laser ablation plume”. Applied Physics A 77: 271-275. doi:10.1007/S00339-003-2135-3.
- Tomomasa Ohkubo, et al. (2003). “Laser-Driven Micro-Ship and Micro-Turbine by Water-Powered Propulsion”. AIP Conference Proceedings 664: 535-544. doi:10.1063/1.1582140.
- Tomomasa Ohkubo, et al. (2005). “Laser Propulsion Using Metal‐Free Water Cannon Target”. AIP Conference Proceedings 766: 394-405. doi:10.1063/1.1925160.
- Y. Yabe, T. Ohkubo, et al. (2007). “High-efficiency and economical solar-energy-pumped laser with Fresnel lens and chromium codoped laser medium”. Applied Physics Letters 90. doi:10.1063/1.2753119.
- T. Ohkubo, et al. (2009). “Solar-pumped 80 W laser irradiated by a Fresnel lens”. Applied Physics Letters 34. doi:10.1364/OL.34.000175.
- Tomomasa Ohkubo, et al.et al. (2014). “Development of solar concentrators for high-power solar-pumped lasers”. Applied Optics 53. doi:10.1364/AO.53.002711.
- Eiichi Matsunaga and Tomomasa Ohkubo (2016). “Using the Characteristic Equation to Estimate the Initial Values for Numerical Forecasts”. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 20. doi:10.20965/jaciii.2016.p1147.
- Tomomasa Ohkubo, et al. (2016). Numerical simulation of combustion effects during laser processing of carbon fiber reinforced plastics. 122. doi:10.1007/s00339-016-9735-1.
- Tomomasa Ohkubo, et al. (2017). “Three-dimensional numerical simulation during laser processing of CFRP”. Applied Surface Science 417. doi:10.1016/j.apsusc.2017.02.249.
- Tomomasa Ohkubo, et al. (2019). “Recurrent neural network for predicting dielectric mirror reflectivity”. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 23. doi:10.20965/jaciii.2019.p1012.
- Hayato Koshiji, Tomomasa Ohkubo, et al. (2020). “Selective Laser Thermoregulation System for Accelerated Degradation Test of SiC/SiC CMCs”. Journal of Laser Micro/Nanoengineering 15. doi:10.2961/jlmn.2020.03.2003.
- Tomomasa Ohkubo, et al. (2021). “Numerical Simulation of Laser-Induced Bubble and Metal-Free Water Cannon”. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 25. doi:10.20965/jaciii.2021.p0050.
- Miki Nakaone, Tomomasa Ohkubo, et al. (2021). “Artificial Intelligence for Estimating Laser Power from Temperature Distribution”. Journal of Laser Micro/Nanoengineering 16. doi:10.2961/jlmn.2021.02.2002.
- Tomomasa Ohkubo, et al. (2022). “Numerical simulation of a laser ‑ induced bubble of new laser propulsion method inhaling water”. Applied Physics A 128. doi:10.1007/s00339-022-05958-3.
- Miki Nakaone, Tomomasa Ohkubo, et al. (2022). “Artificial Intelligence for Estimating Multiple Irradiation Conditions from Temperature Distribution”. Journal of Laser Micro/Nanoengineering 17. doi:10.2961/jlmn.2022.03.3001.
その他リンク
[編集]脚注
[編集]- ^ a b c 大久保友雅博士論文 2006.
- ^ a b c Appl.Phys.A 2003.
- ^ a b AIP.Conf.Proc. 2003.
- ^ a b c AIP.Conf.Proc. 2005.
- ^ a b c Appl.Phys.Lett. 2007.
- ^ a b c Opt.Lett. 2009.
- ^ a b c Appl.Opt. 2014.
- ^ a b c Appl.Phys.A 2016.
- ^ a b c Appl.Surf.Sci 2017.
- ^ a b c JLMN 2020.
- ^ 東京工科大学大久保研究室
- ^ 大久保友雅|工学部|東京工科大学
- ^ OPTRONICS ONLINE "SDGsに貢献する光技術となるか？ ─太陽光励起レーザーの現状とその可能性"
- ^ JACIII 2021.
- ^ Appl.Phys.A 2022.
- ^ JACIII 2016.
- ^ JACIII 2019.
- ^ 工学部の活動紹介2022年|工学部|東京工科大学
- ^ 大久保友雅
- ^ KAKEN 太陽励起レーザーの高効率な太陽光キャビティの開発
- ^ KAKEN 太陽励起レーザーのための高効率な太陽光キャビティの開発
- ^ やらまいか Vol.16
- ^ JLMN 2021.
- ^ JLMN 2022.
- ^ KAKEN 太陽光励起レーザーの効率向上のための複合的非結像集光技術の開発
- ^ 日本機械学会 動力エネルギーシステム部門 部門賞贈賞者、部門一般表彰者一覧
- ^ レーザ加工学会 優秀ポスター賞受賞者
- ^ 東京工科大学 お知らせ
- ^ 東京工科大学 お知らせ