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本研究は，二つのアコースティックエミッション（AE）センサを使用して，二固体各々のトライボロジー特性を同時にリアルタイム計測するデュアルAEセンシングの計測・評価手法を確立することを目的とする．異なる機械的特性や表面性状の材料などを使用して，意図的に摩擦・摩耗モードを変化させる実験を実施し，摩擦界面を側方からin situ観察（その場観察）しながらAE信号および摩擦力を計測して，現象と信号の対応付けを行う．摩擦系としての値のみならず，材料各々のトライボロジー特性をin situ計測・評価できれば，摩擦材料の状態監視（IoT化や知能化への応用）および最適設計への視野が大きく広がると考える．
令和4年度は，令和元年度に構築したデュアルAEセンシング系を搭載した摩擦界面in situ観察・AE計測実験装置を用いて，主に金属材料および樹脂材料を用いた摩擦実験を遂行した．また，粒度の異なる研磨剤や粘度の異なる潤滑剤を用いて，摩擦・摩耗モードを経時的に変化させる実験を遂行した．その結果，各現象の変化に起因してAE信号の周波数スペクトルが変化することがわかった．ここでは，予測分析および機械学習を導入し，摩擦実験中に計測された膨大なデータを分析することで研究の効率化を図った．さらに，二つのAEセンサの特性が実験結果に影響しないかの検証実験を実施し，互いのセンサを交換しても傾向が変わらないことを確認した．異なる種類の樹脂材料を用いた実験で得られた知見を追加し，さらなるAE信号-トライボロジー特性マップのバージョンアップを行った．実験中に高速サンプリングで連続計測したAE信号原波形をリアルタイムで短時間周波数解析（STFT）することによって，摩擦・摩耗モードやトライボロジー特性の変化を高確度にin situ計測・評価できるようになった．
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