2017 Fiscal Year Annual Research Report
Improvement of S-version FEM code for 3-d. fatigue crack growth simulation.
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15K05693
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
菊池 正紀 東京理科大学, 理工学部機械工学科, 教授 (90107540)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高橋 昭如 東京理科大学, 理工学部機械工学科, 准教授 (00366444)
和田 義孝 近畿大学, 理工学部, 教授 (40350847)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 疲労亀裂進展解析 / 重合メッシュ法 / 有限要素法 / 亀裂閉口比 / 疲労寿命 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
①重合メッシュ法による亀裂進展解析手法の高度化を進めた。もっとも重要な、亀裂縁に沿った閉口比の簡易算出法を開発した。経時的に変化する閉口比を評価できるため、現実的な亀裂進展形状の予測が可能となる。最終年度の今年は二次元問題でのシステム開発を終了した。三次元問題への拡張は原理的に同じプロセスのため容易である。
②３次元的な挙動を伴う疲労き裂進展解析を可能にした．開発した機能を用いて，原子力設備の維持規格で定められているAlignment ruleの精度検証を実施した．その結果Alignment ruleが適用可能であることを確認した．さらなる評価の高精度化を目指し，楕円き裂への近似，き裂先端曲率を合わせた近似，合体前後のき裂の面積を同一にした近似について検討した．
③閉口比の推定法のもう一つの方法として人工知能(AI)を利用してすでに得た閉口比のデータを学習させて新しい問題に適用することを目指している。その基礎的検討のために、機械学習によるき裂進展予測を実施した。き裂進展を学習させるために、a応力拡大係数、bき裂先端近傍の応力、ひずみ、cき裂位置、直近の進展ベクトル、３つのケースでどのデータによる学習が効果的かを調べた。その結果、aの応力拡大係数を学習させき裂進展則の予測を実施したほうが少ない学習数であった。一方c位置と進展ベクトルでは学習回数は大幅に増加するaのケースと同じだけの精度を出すことも確認した。き裂進展予測の高い精度の予測のためには、向きの変化に対しての実験における測定および進展則の精度向上が望まれる。
④本手法の普及、発展のためにS-FEM研究会を開催した。最終年度は大阪と東京で二度開催した。来年度以降もこの研究会は継続される予定であり、引き続き本手法の普及の努力を続ける計画である。また本研究で開発した成果を公表・普及するため、国内外での論文発表。口頭発表を行った。
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