その場観察と機械学習による溶接凝固割れ機構の定量的解明と割れ予測技術への展開

• Project/Area Number: 24K01220
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 26050:Material processing and microstructure control-related
• Research Institution: National Institute for Materials Science
• Principal Investigator: 北野 萌一 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 構造材料研究センター, 主幹研究員 (40736972)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 柳楽 知也 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 構造材料研究センター, グループリーダー (00379124)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000); Fiscal Year 2027: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2024: ¥11,960,000 (Direct Cost: ¥9,200,000、Indirect Cost: ¥2,760,000)
• Keywords: 溶接 / 凝固割れ / その場観察 / 機械学習 / 画像処理技術

Outline of Research at the Start

本研究では、研究代表者らの独自技術である放射光X線イメージング、高速度カメラ観察、ひずみ解析技術を併用した溶接凝固挙動その場観察技術により、「溶接凝固割れ現象」の定量評価、機構解明を行う。具体的には、オーステナイト系ステンレス鋼に焦点当て、凝固割れ発生部の温度、ひずみ状態を定量評価する。さらに、機械学習技術を駆使し、割れ発生に及ぼす諸因子(化学組成、温度場、ひずみ場)の影響定量化と割れ機構解明、割れ予測手法構築を行う。一連の研究により、凝固割れ現象の科学的・定量的な取り扱いを可能にし、溶接部特性劣化を引き起こす凝固割れの問題を克服するための新しい溶接プロセスと材料設計技術に向けた基盤を確立する