村松　眞由 （ ムラマツ　マユ ）

Muramatsu, Mayu

写真a

所属（所属キャンパス）

理工学部 機械工学科 （ 矢上 ）

職名

准教授
Scopus 論文情報  
総論文数: 79 総引用数: 695 h-index: 14

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経歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2011年04月
    -
    2012年03月

    慶應義塾大学理工学部機械工学科,助教(有期)

  • 2012年04月
    -
    2014年03月

    産業技術総合研究所先進製造プロセス研究部門機能構造予測検証研究グループ,研究員

  • 2014年04月
    -
    2018年03月

    東北大学大学院環境科学研究科先進社会環境学専攻,助教

  • 2018年04月
    -
    2022年03月

    慶應義塾大学理工学部機械工学科,専任講師

  • 2022年04月
    -
    継続中

    慶應義塾大学理工学部機械工学科,准教授

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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2003年04月
    -
    2007年03月

    慶應義塾大学, 理工学部, 機械工学科

    大学, 卒業

  • 2007年04月
    -
    2009年03月

    慶應義塾大学, 理工学研究科, 総合デザイン工学専攻 前期博士課程

    大学院, 修了, 修士

  • 2009年04月
    -
    2012年03月

    慶應義塾大学, 理工学研究科, 総合デザイン工学専攻 後期博士課程

    大学院, 修了, 博士後期

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学位 【 表示 ／ 非表示 】

  • 修士(工学), 慶應義塾大学, 2009年03月

  • 博士(工学), 慶應義塾大学, 課程, 2012年03月

    微視的保存則に基づくPhase-fieldモデルの構築およびサブグレインからの核生成・核成長に関する静的再結晶シミュレーション

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著書 【 表示 ／ 非表示 】

  • 連続体の力学: 変形場・流れ場・伝熱場・物質拡散場の統一理論

    志澤一之, 村松眞由, 朝倉書店, 2026年06月

    　概要を見る

    統一的な理論体系として，固体や流体の変形だけでなく，流れ場，伝熱場，物質拡散場といった異なる物理現象を連続体の力学として統一的に扱う理論を構築している．テンソル解析の重視し，連続体力学の本質と数理的理解を深めるため，序盤に豊富なページを割いてテンソル解析を基礎から丁寧に解説している．熱力学的なアプローチを採用し，力学的な釣り合いだけでなく，熱力学に基づいた構成式の導出やエネルギー原理を取り入れている．

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

  • Development of Hamiltonian for Structural Applications by Quantum Annealing Assuming Finite Element Method

    Honda R., Endo K., Suzuki Y., Matsuda Y., Tanaka S., Muramatsu M.

    International Journal for Numerical Methods in Engineering 127 （ 17 ） e70414 2026年09月

    研究論文（学術雑誌）, 共著, 最終著者, 査読有り,  ISSN  00295981

    　概要を見る

    Quantum annealing is emerging as a practical tool for large-scale combinatorial optimization. We map continuum displacements and element densities to binary variables, turning both deformation analysis and topology optimization into quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) problems that run on today's annealers. Two formulations are compared: one derived from the stiffness equation and another from the minimum total potential energy. Benchmarks show the energy-based QUBO matches finite-element displacements and stresses more closely and avoids the rapid term-count growth that slows the stiffness-based form. The numerical demonstrations reported here include deformation analysis of a 100-element plate model and topology optimization of cantilever beams discretized with up to 60 triangular elements or 32 rectangular elements. These examples are intended as proof-of-concept demonstrations under current hardware and encoding limitations rather than as large-scale industrial benchmarks. Leveraging this model, a single QUBO embedding density variables–implemented with combinatorial random-number sums and a quadratic volume penalty–yields two-dimensional beam layouts that are quantitatively compared with those obtained using the classical Optimality Criteria (OC) method.

  • Predicting inclusion-type internal defects in composites with complex structural shapes from experimental infrared thermography and numerical simulations: A demonstration of a machine learning approach based on graph neural networks

    Kojima Y., Yvonnet J., Endo K., Harada Y., Muramatsu M.

    Composites Part B: Engineering 326   114041 2026年08月

    研究論文（学術雑誌）, 共著, 最終著者, 査読有り,  ISSN  13598368

    　概要を見る

    This study proposes a machine learning-based framework for predicting three-dimensional internal defects in a complex-shaped carbon fiber reinforced plastic (CFRP) specimen, using experimentally measured thermoelastic and computational FEA stress distributions. The proposed method employs a graph neural network (GNN), which directly incorporates the FEA mesh. First, high-frequency noise in the thermoelastic two-dimensional stress distribution is removed via Fourier analysis. Then the denoised field is mapped, using partial least squares and Gaussian process regression, into the principal component analysis (PCA) latent space of two-dimensional FEA stress distributions. Next, a multi-layer perceptron projects the latent variables of the two-dimensional stress fields into the latent space of the three-dimensional FEA stress distributions. The resulting latent variables are then reconstructed via PCA to obtain the three-dimensional stress distribution. Finally, the reconstructed three-dimensional stress distribution is input to a GNN trained on FEA datasets to predict three-dimensional internal defects. Conventional nondestructive inspection techniques for CFRP structures, such as X-ray imaging and ultrasonic testing, face safety, cost, and geometric constraints. In contrast, infrared stress measurement offers safer, simpler, and real-time inspection within the field of view. The proposed method estimates internal defect positions from surface stress information and provides a basis for reducing expert-dependent interpretation in future workflows. The present study demonstrates the feasibility of the proposed framework using one complex-shaped CFRP specimen with curved surfaces, such as a prosthetic-leg geometry, under the prescribed defect conditions.

  • Tackling multiphysics problems via finite element guided physics-informed operator learning

    Yamazaki, Y; Asl, RN; Apel, M; Muramatsu, M; Rezaei, S

    Results in Engineering 32   112132 2026年07月

    研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

  • Secant-based multiscale constitutive modeling toward coupled homogenized finite element method and molecular dynamics for polycarbonate

    Terashima Y.L., Brumby P.E., Murashima T., Kouznetsova V., Muramatsu M.

    Materials Today Communications 54   115578 2026年06月

    研究論文（学術雑誌）, 共著, 最終著者, 査読有り

    　概要を見る

    This study presents a secant-based multiscale constitutive modeling framework coupling homogenized finite element method (FEM) and molecular dynamics (MD) for the nonlinear and strain-dependent mechanical behavior of polymeric materials. Representative unit cells governed by MD simulations are assigned to each FEM integration point and deformed consistently with the macroscopic deformation gradient. In conventional atomistic-to-continuum approaches, constitutive responses are often derived from analytically evaluated tangent stiffness at the reference configuration, which is feasible only for simple interatomic potentials. For realistic polymeric systems, however, analytical evaluation of tangent stiffness is generally intractable, and the discrepancy in boundary condition treatment between FEM and MD further complicates direct constitutive coupling. To overcome these difficulties, the proposed framework employs a secant-based approach that enables the extraction of physically meaningful secant properties, such as the secant modulus and transverse contraction coefficient, from temporally averaged MD stress and strain data, which in turn serve as effective constitutive descriptors within the homogenization framework. The proposed method is demonstrated through three numerical examples: uniform tensile simulation on a single-element model, non-uniform tensile simulation on a single-element model, and tensile simulation on a multi-element model of a quarter perforated structure. The results show that the framework successfully reproduces key features of the nonlinear stress–strain behavior obtained from pure MD simulations, while preserving the continuum-scale consistency required for FEM. Overall, the proposed approach provides a robust pathway for incorporating atomistic dynamics into continuum constitutive modeling of polymeric materials.

  • Accelerating hierarchical FEM-MD simulations using clustering

    Kobayashi, M; Terashima, YL; Murashima, T; Yvonnet, J; Muramatsu, M

    Mechanical Engineering Journal 13 （ 3 ） 25-00343 2026年04月

    研究論文（学術雑誌）, 共著, 最終著者, 査読有り,  ISSN  2187-9745

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KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

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総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

  • 有限要素解析および赤外線応力測定による応力分布に基づく機械学習を用いたCFRP 試験片の欠陥3 次元情報の予測

    村松眞由, 児嶋佑太

    日本赤外線学会誌 （日本赤外線学会）   2026年08月

    記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 共著, 筆頭著者

  • 固体力学シミュレーションのための量子コンピューティング

    村松眞由, 本田理央

    情報処理学会誌 （情報処理学会）  66 （ 9 ）  2025年08月

    記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 共著, 筆頭著者

  • 機械学習と計算力学の融合

    村松眞由

    機械工学年鑑2025 （日本機械学会）   2025年07月

    記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 単著, 筆頭著者, 最終著者

  • Women in quantum

    Li, Y., Mather, M., Metje, N., Cacciapuoti, A.S., Criscuolo, L., d’Avossa, L., Muramatsu, M., Maragkou, M.

    Communications Engineering 4 （ 1 ）  2025年06月

    記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 共著

  • MD−FEM 連成解析手法の開発とナノ多結晶アルミニウムへの適用

    村松眞由, 山嵜祐輔, 寺島悠登

    材料 （日本材料学会）  73 （ 8 ） 651 - 657 2024年08月

    記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 共著, 筆頭著者

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研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

  • Numerical Modelling of Materials Simulation Using Quantum Computing

    Sato, W., Endo, K., Sasaki, S., Muramatsu, M.

    [国際会議]  International Conference on Applied Quantum Methods in Computational Science and Engineering 2026, S1-2, 

    2026年09月
    , 

    口頭発表（一般）

  • 計算力学に関する量子コンピューティング～材料組織形成とその関連解析～

    村松眞由

    [国内会議]  京都工芸繊維大学 未来デザイン・工学機構高性能シミュレーション研究センター第３回講演会（大規模シミュレーション研究分野）, 

    2026年02月
    , 

    口頭発表（招待・特別）

  • Numerical Modelling of Materials Simulation Using Quantum Computing

    Muramatsu, M.

    [国際会議]  Oden Institute Seminar, 

    2025年10月
    , 

    口頭発表（招待・特別）

  • phase-field QA, structural analysis QA, fluid flow analysis QA, real-valued variables QA, beyond QA

    Muramatsu, M.

    [国際会議]  OPPORTUNITIES AND CHALLENGES OF QUANTUM COMPUTING IN COMPUTATIONAL MECHANICS, 

    2025年05月
    , 

    口頭発表（招待・特別）

  • Coupled Model for Analysis of Shape Memory Alloy

    Muramatsu, M., Landis, C.

    [国際会議]  Computational Modeling of Complex Materials Across the Scales (CMCS 2025) 3-2, 

    2025年05月
    , 

    口頭発表（招待・特別）

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競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

  • 粘り強い高効率SOFC実現のための強弾性-破壊連成モデルの開発と検証

    2022年04月
    -
    2026年03月

    文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 村松 眞由, 基盤研究(B), 補助金,  研究代表者

  • ミクロ・メゾダイナミクス相互連成による強弾性構成モデルの開発とSOFCへの展開

    2019年04月
    -
    2021年03月

    文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 村松　眞由, 若手研究, 補助金,  研究代表者

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知的財産権等 【 表示 ／ 非表示 】

  • 予測装置，予測方法及び予測プログラム

    出願日： 特願2025-093108  2025年06月 

    特許権, 共同

  • 設計支援装置，設計支援方法及びプログラム

    出願日： 特願2025-073628  2025年04月 

    特許権, 共同

  • 計画装置，計画方法及びプログラム

    出願日： 特願2022-054991  2022年 

    特許権, 共同

  • 欠陥推定装置，欠陥推定方法及びプログラム

    出願日： 特願2022-017689  2022年 

    特許権, 共同

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受賞 【 表示 ／ 非表示 】

  • J. Tinsley Oden Faculty Fellowship Award

    2025年06月, University of Texas at Austin

    受賞区分： その他

  • 2022 APACM Young Investigators Award

    2022年04月, Asian Pacific Association for Computational Mechanics

    受賞区分： 国際学会・会議・シンポジウム等の賞

  • 令和4年文部科学大臣表彰 若手科学者賞

    2022年04月, 文部科学省

    受賞区分： その他

  • 第27回日本計算工学講演会優秀講演表彰

    2021年05月, 日本計算工学会

    受賞区分： 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

  • 第25回計算工学講演会 グラフィクスアワード特別賞

    2019年05月, 日本計算工学会

    受賞区分： 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

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担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

  • 開放環境科学特別研究第２

    2026年度

  • 人間・社会システム情報科学博士研究

    2026年度

  • 開放環境科学特別研究第１

    2026年度

  • 機械工学実践研究活動Ｃ

    2026年度

  • 総合デザイン工学修士研究１

    2026年度

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所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

  • (一社) 日本塑性加工学会 正員, 

    2015年11月
    -
    継続中

  • SOFC研究会 会員, 

    2014年10月
    -
    継続中

  • (特非) 非線形CAE協会 社員, 

    2013年04月
    -
    継続中

  • (公社) 日本材料学会 正員, 

    2012年04月
    -
    継続中

  • (一社) 日本鉄鋼協会 正員, 

    2011年04月
    -
    継続中

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委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2026年04月
    -
    継続中

    Associate Editor, Quantum Computing and Engineering Applications

  • 2026年04月
    -
    継続中

    国際交流委員会 委員, 日本計算工学会

  • 2025年09月
    -
    継続中

    AQMCSE 2027 Chair

  • 2025年05月
    -
    継続中

    Associate Editor, Archive of Applied Mechanics

  • 2023年05月
    -
    継続中

    WCCM-ECCOMAS 2026 Young Investigators Committee, IACM

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