配管減肉の位置と減肉量を同時に推定できるAI手法の構築

• 研究課題/領域番号: 24K07236
• 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18010:材料力学および機械材料関連
• 研究機関: 徳島大学
• 研究代表者: 西野 秀郎 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (50316890)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 非破壊評価 / 超音波 / モニタリング / ガイド波

研究開始時の研究の概要

本研究は，AI手法の一つである多層パーセプトロンを用いて，多周波のガイド波反射率から減肉量とその位置を同定するものである。プラントに存在する実機減肉に対して計測を可能とするもので，これまでに無い全く新しい手法である。具体的手法としては，全結合型の多層パーセプトロンを用いた手法と，CNN(Convolutional NN)を用いた手法の２つを実施検討する。それらの評価を通じてハイパーパラメータの最適化などを進め，より効率の良い手法を構築する。なお，具体的評価には実機減肉を主として用いることで，実用化の評価や，現場で使える装置の提案を行う予定である。