| 研究課題/領域番号 |
21H01648
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分26040:構造材料および機能材料関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
白岩 隆行 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 講師 (10711153)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2023年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2022年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
2021年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
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| キーワード | 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 / AE（アコースティック・エミッション） / 疲労 / き裂進展 / 弾性波 / 非破壊 / ベイズ推定 / 構造物ヘルスモニタリング / 疲労き裂発生 / チタン合金 / マグネシウム合金 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
以下の2つの学術的「問い」を設定する。
1. 金属材料の疲労試験中に弾性波を発生させる物理現象（AE源）は何か？
2. 疲労試験中のAE信号を解析することで、疲労破壊についてどのような情報が得られるか？
これらの問いに対して、AEと同時に得られた観測データについて、ベイズ推論にもとづくデータ解析を行うことで、解析者の主観によらないAE記述子の抽出を行う。また疲労は複数の変形・破壊機構が重畳して生じる複雑な現象であるため、単一の材料系で評価手法を確立しても、構造材料一般に使用できる手法とはなり得ない。そこで本研究では、実用上重要な金属材料の中でいくつか特徴的なものを選び、疲労試験する。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、金属材料の疲労試験におけるAE信号をその他の計測データ（疲労き裂発生、進展）とともに、ベイズ推論にもとづき解析することでAE源を特定し、疲労損傷の素過程を定量的に明らかにすることを目的とした。具体的な成果として、(1) 疲労き裂発生・進展特性の解析に有効なAE記述子を明らかにしたこと、(2) 抽出したAE記述子によりひずみ蓄積や疲労寿命を予測する手順を示したこと、(3)提案した予測手法の精度を実験的に検証したことが挙げられる。以上により、研究者の主観によらず、観測データにもとづく新規なAE解析手法の基盤を構築することができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
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