2022 Fiscal Year Research-status Report
Development of a new small device for hammering test and numerical experiments based on the defect topology identification method
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22K04283
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| Research Institution | Nagaoka University of Technology |
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Principal Investigator |
倉橋 貴彦 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (00467945)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | レベルセット型トポロジー最適化 / 非破壊検査 / 機械学習 / 有限要素法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
遊間における小型・微弱打撃試験装置の開発として，高精度変位センサーを購入し，微弱打撃による波形が計測可能な装置開発を行った．片持ち梁モデルに対する打撃試験を実施し，シミュレーションによって算定された応答波形と同等となることを確認した．また，空洞の有無の簡易リアルタイム把握システムの構築に向け，XORゲートに対する機械学習プログラムを構築し，二値判定用が可能であることを確認した．このプログラムにおける検証では，〇×の文字判定用のプログラムを作成し検討を実施したが，打撃応答データを入力値とした場合，多大な計算時間を要する懸念があることから，この点は将来的な課題とする．空洞形状同定の高精度化に向けた準備として，Prof. J.Baigesの論文を参考に，重み付き感度を取り入れた空洞形態同定のプログラム構築を行った．今回の検討では，シミュレーション結果を実測値に見立てて，空洞形態同定の解析を行っているが，正解と仮定した空洞形態に類似した結果が得られることを確認した．学会活動としては，日本機械学会第14回最適化シンポジウム，JSPS二国間セミナーにて研究成果を報告し，現状までの結果については，現在，英文ジャーナルMaterials Today: Proceedingsへ投稿をし，受理されている．また，本研究成果における問題点として，空洞の初期形態を変えると，同定後の結果が良好にならない場合があることも確認している．この点は今後の課題と考えている．その他，関連研究として，打撃応答波形を用いた機械学習に基づく空洞形態同定に関する研究も進めている．こちらの研究も，英文ジャーナルEngineering Optimizationへ投稿をし，受理されている．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
レベルセット型トポロジー最適化に基づく空洞の形態同定解析では，正則化パラメータによる同定後の空洞形態に対する依存性，観測点数や収束判定式の変更による同定後の空洞形態の精度の違い，また重み付き感度が同定後の空洞形態に与える影響について検証を行った．正則化パラメータは大きく設定することで，同定後の空洞形態の「個数」が正解に近くなる傾向があること，また観測点数の数を増やす，空洞形態同定に対する反復計算の収束判定式を厳しめの収束判定条件に変更することにより，空洞の形態が正解とする形態に近づくことを確認した．重み付き感度の適用に対しては，各反復回数間における感度の振動を抑える効果があることを確認しており，最も良好な結果を得ていることを確認している．しかしながら，初期空洞の条件を変更することにより，正しく空洞形態が同定できないことも確認しており，上記の変数の設定を変えることにより，空洞形態が良好に同定できるか検証を予定している．また，小型・微弱打撃試験装置も開発したため，この先適用をし，実験を進める予定をしている．合わせて，打撃応答波形を用いた機械学習に基づく空洞形態同定に関する検討も実施しており，学習データの数が空洞同定形態に影響を与えることも確認している．空洞形態の同定において，どの程度の学習データが必要であるか別途，検証を実施していく予定である．
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| Strategy for Future Research Activity |
重み付き感度法において設定するパラメータが領域で唯一のパラメータとして設定しているものがあるため，このパラメータが空間で分布した場合の同定結果の違い等について考察をする予定である．また，別の方法論として，機械学習による空洞の形態同定解析も進めており，画像解析で適用されるデータ拡張が有効であることも確認している．この解析では，多数の打撃データを必要とすることから，学習に使用するデータ数をどこまで減らせるか等，改めて検証を要すると考えている．また，製作した小型・微弱打撃試験装置を用いた検討も予定しており，適用例として，3Dプリンタ等で空洞を模擬したモデルを製作し，健全部と空洞部の直上において得られる応答波形の違い等，考察をしながら，研究を進める予定である．
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| Causes of Carryover |
若干，今年度の使用額において残額が生じたが，次年度内の交付額と合わせて使用する予定である．
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