| 研究課題/領域番号 |
21K03830
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分18040:機械要素およびトライボロジー関連
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| 研究機関 | 滋賀大学 |
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研究代表者 |
三井 真吾 滋賀大学, データサイエンス学系, 助教 (10714438)
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| 研究分担者 |
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)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 転がり疲労 / 機械学習 / X線残留応力測定 / cosα法 / 異常検知 / 多変量解析 / 残留応力測定 / 半価幅測定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
鉄道レールは車輪と繰り返し接触することにより転がり疲労が発生して、様々なレール損傷を引き起こす。しかし、全国的にレールの老朽化が激しいにもかかわらず損傷の定量的な評価が出来ていない。そこで本研究では、レール等の表面の残留応力および回折環半価幅の分布測定を行い、統計的解析手法である多変量解析および機械学習を用いて転がり疲労を定量的に評価する技術を開発することを目的とする。
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| 研究成果の概要 |
転がり疲労の評価は重要なテーマであるが、十分に解明されていない。それは様々な要因により転がり疲労が発生するためであり、定量的な評価手法の開発が求められている。本研究では、開発した高速なX線残留応力測定装置による大量の測定データを機械学習により学習することで、転がり疲労を定量的に評価する研究を行った。本研究により、使用済みレールの亀裂箇所の異常検知が可能となり、スラスト荷重試験を行った軸受鋼の転がり疲労の時間的変化の評価手法を開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
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