Elucidation of fatigue mechanism by AE analysis based on observation data

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21H01648
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 26040:Structural materials and functional materials-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Shiraiwa Takayuki 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 講師 (10711153)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: マテリアルズインフォマティクス / 非破壊評価 / アコースティック・エミッション / 疲労破壊

Outline of Final Research Achievements

This study aims to identify AE sources and quantitatively clarify the fundamental processes of fatigue damage by analyzing AE signals in conjunction with other measurement data (fatigue crack initiation and propagation) based on Bayesian inference. Specific achievements include (1) identifying AE descriptors effective for analyzing fatigue crack initiation and propagation characteristics, (2) presenting a procedure for predicting strain accumulation and fatigue life using the extracted AE descriptors, and (3) experimentally verifying the accuracy of the proposed prediction method. Through these efforts, we established a novel AE analysis method based on observational data, independent of researchers' subjective judgment.

Free Research Field

マテリアルズインフォマティクス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

学術的意義：金属疲労破壊に伴うAE信号のモデルについては長年の研究蓄積があり、様々なモデルが存在した。本研究では、現状で考えられるモデルをすべて網羅的に含む形で解析し、情報学的規準に基づき適切なモデルを導くことができた点で、その方法論についても、得られた記述子についても、今後のこの分野の発展に貢献するものであると考える。
社会的意義：近年でも、航空機エンジンの故障や高速鉄道のインシデントなどが度々発生しており、その主な原因のひとつが金属疲労である。本研究は、これら構造物のヘルスモニタリングを実現するための要素技術を提供するものであり、例えば将来的に航空機の健全性をオンライン監視するために役立つ。