2022 Fiscal Year Annual Research Report
Build and development of smart ultrasonic nondestructive evaluation
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20H02230
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
廣瀬 壮一 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (00156712)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
斎藤 隆泰 群馬大学, 大学院理工学府, 准教授 (00535114)
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)
丸山 泰蔵 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 准教授 (90778177)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 超音波非破壊評価 / 超音波イメージング / 時間反転法 / 粒子フィルタ法 / MUSIC / スパース推定法 / 深層学習 / シミュレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の最終目標はAIなどを利用した超音波非破壊評価システムの構築にあるが，単に大量の画像データを入力とする深層学習の応用研究ではなく，弾性波動論に基礎を置いた上で，1)新たな超音波解析のための数理モデルの開発，2)超音波イメージング手法の実用的な課題への拡張，3)実データによる非破壊評価システムの検証を行うものである．
1)数理モデルの開発：仮想境界での境界条件を取り入れた数値解析法を提案した．また基本解法と呼ばれる近似解法を開発した．これらによって平板中のガイド波や異方性材料における弾性波の散乱問題の効率的な解析が可能となった．
2)超音波イメージング手法： 時間反転法，粒子フィルタ法，MUSIC法及びスパース推定法を実用的な課題に拡張した．時間反転法はトポロジカル感度を指標とすることによってT継手のような多重反射や回折波が混在する部材の超音波探傷にも有効性が示された．粒子フィルタは全波形サンプリング処理手法との組合せによって溶接余盛のような任意形状の外形を持つ被検体の内部きずのアダプティブな画像化を行った．MUSIC法は複数周波数法をリニアアレイ探触子による計測データに適用してその有効性を実証した．スパース推定法は単一の周波数を持つ入射波による散乱振幅からき裂や空洞の境界上のモーメントテンソルを求めることに成功した．
3)非破壊評価システムの検証：主としてレーザ超音波可視化試験(LUVT)による実画像データをニューラルネットワークの深層学習に適用して，内部きずの有無，位置及び大きさの推定並びにCFRP補強の剥離検出能を検証した．単なる汎用ニューラルネットワークの適用にとどまらず，問題に応じた各モジュールの構成を再検討することにより効率の高いネットワークを構築した．また，き裂面の接触による超音波振幅変化を利用した疲労き裂の検出や光音響波の発生および伝搬の実験的検証も行った．
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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