Optimization of multi-channel measurement system for nondestructive evaluation

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K21987
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 22:Civil engineering and related fields
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: HIROSE Sohichi 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (00156712)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 中畑 和之 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 教授 (20380256) ; 古川 陽 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (60724614)
• Project Period (FY): 2019-06-28 – 2021-03-31
• Keywords: 超音波非破壊評価 / ニューラルネットワーク / スパース解 / きず画像化 / 逆解析

Outline of Final Research Achievements

The purpose of this study is to optimize the multi-channel measurement system for nondestructive evaluation using the latest information technology. The slit area near the back surface is evaluated by a neural network using FMC/TFM images as input data, and body forces and crack opening displacements acting in an elastic body are identified by the combination of elastic wave theory and sparse theory. The effects of ultrasonic transmission/reception position, element combination, frequency, etc. on multi-channel measurement were discussed. Then nondestructive evaluation methods such as CNN, PF and MUSIC were investigated.

Free Research Field

応用力学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

AIをはじめとする最新の情報技術の応用は様々な分野で実施されているが，非破壊検査の分野におけるAIの応用はまだ緒についたばかりであり，その原理は十分に解明されていない．非破壊検査は構造物の安全性に深く関わっており，その判定が人々の生活や社会の安全に直結するため，すべてをAIまかせにするわけにはいかない．本研究は多チャンネル計測における送受信位置や準備すべきデータについて検討しており，今後の非破壊検査へのAIの応用に対して意義のある研究成果を示している．