| 研究課題/領域番号 |
21K04728
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分26050:材料加工および組織制御関連
|
|---|
| 研究機関 | 阿南工業高等専門学校 |
|---|
研究代表者 |
山田 耕太郎 阿南工業高等専門学校, 創造技術工学科, 准教授 (70378941)
|
|---|
| 研究分担者 |
西本 浩司 阿南工業高等専門学校, 創造技術工学科, 教授 (40501169)
岡本 浩行 阿南工業高等専門学校, 創造技術工学科, 教授 (60390506)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
|
|---|
| キーワード | レーザ / 溶接 / モニタリング / 機械学習 / 機械学習・深層学習 / レーザ加工 / インプロセスモニタリング |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
レーザ溶接中に発生する熱放射光および反射光のインプロセスモニタリングを行い、モニタリングデータと各種レーザ照射条件および加工点の状態との関係を明らかにするとともに、レーザ溶接条件と溶接結果およびインプロセスモニタリングデータを基に、機械学習および深層学習のモデル構築を行い、オンライン検査可能な非破壊検査法の開発を目的とする。併せて、レーザ加工における膨大なパラメータとその加工結果（ビッグデータ）を活用したレーザ溶接の品質革新を目指す。
|
| 研究実績の概要 |
レーザ加工は，自動車をはじめとして様々な産業分野における，ものづくりの基盤技術として利用されている。いずれの加工においても，生産工程での品質管理は重要であり，リアルタイムに加工の状態をモニタリングし，加工された製品の良否判定や内部欠陥をその場で検出できる技術が求められている。そこで本研究では，レーザ溶接中に発生する熱放射光および反射光のインプロセスモニタリングを行い，モニタリングデータと各種レーザ照射条件および加工点の状態との関係を明らかにするとともに，レーザ溶接条件と溶接結果およびインプロセスモニタリングデータを基に，機械学習および深層学習のモデル構築を行い，オンライン検査可能な非破壊検査法の開発を目的とする。
本年度は，各種実験条件においてレーザ溶接を実施し，各種モニタリングデータの収集と溶接ビード外観の観察を行い，モニタリングデータと溶接ビード幅との関連性について検討した。供試材料として，冷間圧延鋼板を用いた．レーザには，最大出力1 kWのシングルモードファイバーレーザを用いた．レーザ溶接中に熱放射光（1300 nm）および反射光（1060 nm）をサンプリングレート50マイクロ秒でモニタリングし，得られた熱放射光の時系列データおよびビード外観写真を取得した．各種レーザ溶接後の熱放射光の時系列データとその時間に対応する溶接ビード幅の関連性について検討した結果，熱放射光強度の上昇に伴い，溶接ビード幅が広くなっていることが確認でき相関があることがわかった。また、溶接ビードの外観写真を0.1 mm毎に分割し、ハンピングの有無に分類するとともに、欠陥の有無と熱放射光および反射光との関係性について検討した結果、欠陥の発生は反射光よりも熱放射光との関係性が強いことがわかった．
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
レーザ溶接中に熱放射光と反射光をインプロセスでモニタリングが可能となっており，モニタリング信号と溶接欠陥との関連性について検討することができている。また，種々のレーザ照射条件におけるモニタリング信号のデータを蓄積することができており，機械学習のための教師データの収集が順調に進んでいることから，当初の予定通りにおおむね順調に進展していると考えている。
|
| 今後の研究の推進方策 |
今後は，モニタリング信号を教師データとした機械学習のためのプログラムを作成するとともに，各種レーザ照射条件における試験片のビード外観形状と欠陥およびモニタリングデータとの紐づけを行い，欠陥検知モデルの構築に取り組む。
|
