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劉 麗君  Liu Lijun

研究者番号 80809195
その他のID
  • ORCIDhttps://orcid.org/0000-0003-3914-8865
所属 (現在) 2025年度: 大阪大学, 大学院工学研究科, 助教
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2022年度 – 2024年度: 大阪大学, 大学院工学研究科, 助教
2019年度 – 2021年度: 大阪大学, 工学研究科, 助教
審査区分/研究分野
研究代表者
小区分26010:金属材料物性関連
研究代表者以外
小区分21050:電気電子材料工学関連 / 中区分21:電気電子工学およびその関連分野
キーワード
研究代表者
分子動力学計算 / 時間並列計算 / 分子動力学 / 金属材料 / 第一原理計算 / 機械学習
研究代表者以外
第一原理計算 / サーモリフレクタンス / ナノ熱計測 / 熱物性 … もっと見る / 原子層材料 / 熱伝導 / MXene / 誘電泳動 / 光物性 / 熱輸送制御 / ドーピング / グラフェン / カーボンナノチューブ / キャリア輸送 / ラマン分光 / マキシン / 分子動力学計算 / ナノワイヤ / Mxene / キャリア制御 / 金属ナノワイヤ / 金属材料 / ラマン分光法 / サーモリフレクタンス法 / 金属 / 熱制御 / 熱伝導率 / イオン液体 隠す
  • 研究課題

    (4件)
  • 研究成果

    (9件)
  • 共同研究者

    (5人)
  •  ファンデルワールス材料で拓く熱輸送の時空間制御技術の確立

    • 研究代表者
      廣谷 潤
    • 研究期間 (年度)
      2023 – 2026
    • 研究種目
      基盤研究(B)
    • 審査区分
      小区分21050:電気電子材料工学関連
    • 研究機関
      京都大学
  •  時間並列計算と機械学習の融合による金属材料解析手法の確立研究代表者

    • 研究代表者
      劉 麗君
    • 研究期間 (年度)
      2023 – 2025
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 審査区分
      小区分26010:金属材料物性関連
    • 研究機関
      大阪大学
  •  ファンデルワールス材料のキャリア制御によるアクティブ熱輸送制御

    • 研究代表者
      廣谷 潤
    • 研究期間 (年度)
      2020 – 2023
    • 研究種目
      国際共同研究加速基金(国際共同研究強化(B))
    • 審査区分
      中区分21:電気電子工学およびその関連分野
    • 研究機関
      京都大学
      名古屋大学
  •  金属ナノワイヤのキャリア制御による動的熱制御技術の確立

    • 研究代表者
      廣谷 潤
    • 研究期間 (年度)
      2019 – 2022
    • 研究種目
      基盤研究(B)
    • 審査区分
      小区分21050:電気電子材料工学関連
    • 研究機関
      京都大学
      名古屋大学

すべて 2023 2020

すべて 雑誌論文 学会発表

  • [雑誌論文] Analytical model for estimating calcium solution strengthening in single-crystal Mg-Ca alloys at finite temperatures2023

    • 著者名/発表者名
      Liu Lijun、Miyake Misaki、Matsuda Takumi、Li Li、Shibutani Yoji
    • 雑誌名

      Materialia

      巻: 32 ページ: 101900-101900

    • DOI

      10.1016/j.mtla.2023.101900

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K04361
  • [雑誌論文] Numerical study on the ductility improvement mechanism of dilute Mg-Ca alloys2023

    • 著者名/発表者名
      Liu Lijun、Miyake Misaki、Li Li、Jia Weile、Shibutani Yoji
    • 雑誌名

      Computational Materials Science

      巻: 228 ページ: 112381-112381

    • DOI

      10.1016/j.commatsci.2023.112381

    • 査読あり / 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K04361
  • [学会発表] 分子動力学解析によるMg-Ca合金の固溶強化の評価2023

    • 著者名/発表者名
      劉麗君, 三宅美咲, 渋谷陽二
    • 学会等名
      第8回マルチスケール材料力学シンポジウム
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K04361
  • [学会発表] 富岳における深層学習原子間ポテンシャルの性能最適化2023

    • 著者名/発表者名
      劉麗君 , 渋谷陽二
    • 学会等名
      第36回計算力学講演会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K04361
  • [学会発表] 固溶体効果によるMg合金の延性向上機構に関する分子動力学解析2023

    • 著者名/発表者名
      劉麗君, 渋谷陽二
    • 学会等名
      M&M2023 材料力学カンファレンス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K04361
  • [学会発表] Large-scale Deep Learning Molecular Dynamics Simulations with Ab Initio Accuracy on Supercomputer Fugaku2023

    • 著者名/発表者名
      Lijun Liu, Zhuoqiang Guo, Weile Jia
    • 学会等名
      14th International Conference on Computational Methods
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K04361
  • [学会発表] New Deep Learning Interatomic Potential for Pure Magnesium2020

    • 著者名/発表者名
      Lijun Liu, Daisuke Matsunaka, Yoji Shibutani
    • 学会等名
      The 11th International Conference on Computational Methods
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19H02168
  • [学会発表] Long-Time Molecular Dynamics: Parallel-in-Time Integration and Machine Learning Interatomic Potentials2020

    • 著者名/発表者名
      Lijun Liu, Yoji Shibutani
    • 学会等名
      14th WCCM & ECCOMAS Congress 2020
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20KK0087
  • [学会発表] Long-Time Molecular Dynamics: Parallel-in-Time Integration and Machine Learning Interatomic Potentials2020

    • 著者名/発表者名
      Lijun Liu, Yoji Shibutani
    • 学会等名
      14th WCCM & ECCOMAS Congress 2020
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19H02168
  • 1.  廣谷 潤 (80775924)
    共同の研究課題数: 4件
    共同の研究成果数: 0件
  • 2.  杉目 恒志 (60716398)
    共同の研究課題数: 2件
    共同の研究成果数: 0件
  • 3.  大町 遼 (60711497)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 4.  山中 真仁 (90648221)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 5.  稲葉 優文 (20732407)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件

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