Development of quantitative evaluation technology for rolling fatigue by statistical analysis method

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K03830
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 18040:Machine elements and tribology-related
• Research Institution: Shiga University
• Principal Investigator: Mitsui Shingo 滋賀大学, データサイエンス学系, 助教 (10714438)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 西村 龍太郎 大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構, 物質構造科学研究所, 特別助教 (00828189) ; 新谷 正義 石川県工業試験場, 機械金属部, 技師 (20909337)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 転がり疲労 / 機械学習 / X線残留応力測定

Outline of Final Research Achievements

The evaluation of rolling contact fatigue is an important issue, but has not been sufficiently elucidated. This is because rolling contact fatigue occurs due to various factors, and the development of quantitative evaluation methods is required. In this study, a quantitative evaluation of rolling contact fatigue was conducted using machine learning of a large amount of measurement data from a developed high-speed X-ray residual stress measurement system. This research enabled the anomaly detection of crack locations on used rails and developed a method for the evaluation of temporal changes in rolling contact fatigue of bearing steel subjected to thrust load tests.

Free Research Field

放射線検出器

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

転がり疲労は、レールや軸受、ローラー、歯車など様々な機械部品の強度や寿命を予測するために重要な指標となる。本研究により転がり疲労の定量的評価が可能となると、社会インフラである鉄道レールの効率的な交換が可能となり、人手やコストの大幅な削減に貢献できる。機械部品や金属構造物の余寿命評価が可能となると安全性の向上だけでなく製品開発にも活かせるなど産業的にも利点がある。産業競争力強化にもつながるため社会的意義も大きい。