| 研究課題/領域番号 |
19K04853
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| 研究機関 | 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 |
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研究代表者 |
武田 真一 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 航空技術部門, 主任研究開発員 (60435815)
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| 研究分担者 |
小笠原 俊夫 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20344244)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 複合材料 / 光ファイバセンサ / 樹脂硬化度 / 信号解析 / ライフサイクルヘルスモニタリング |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、航空宇宙用CFRP構造のライフサイクルヘルスモニタリングへの応用を想定し、TFBGセンサの多機能性に着目した。１つのセンサと計測系によって同時に、同一箇所で各物理量（ひずみ、温度、屈折率）を個別に推定評価する手法の確立が目標となる。
本年度は「透過スペクトル波形の特徴点の解明」および「透過スペクトル波形の特徴点を用いた機械学習法の構築」を課題とし、最初に各物理量が透過光スペクトルに与える影響を調べた。TFBGの透過光のコアモードはブラッグ波長を特徴量とし、通常のFBGセンサ同様にひずみと温度を評価できることを明らかにした。さらに透過光のクラッドモードおよびゴーストモードのピーク群から最適なピークを抽出し、条件数で解析することでひずみと温度の測定精度が向上できる新しい手法を示した。一方、屈折率の測定についてはクラッドモードの弧長を特徴量とする手法を提案し、クラッドモードの包絡線面積で評価する従来手法と比べて簡便に同程度の測定精度が実現できることを示した。これら結果はTFBGセンサが温度/ひずみ/屈折率の同時計測が可能である多機能性を有すること、それら物理量が相互に与える影響を定量的に実証した。
以上の結果、特徴点の解明は大きく進展し、次年度からの開始を予定している「「ひずみ」・「温度」・「硬化度」を推定するアルゴリズムの提案」に寄与する結果が得られ、本年度の課題を達成した。本年度に実施した「透過スペクトル波形の特徴点を用いた機械学習法の構築」については、当初の計画通り次年度も継続する。
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| 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
次年度以降の研究に繋がる特徴量の解明が実施できており、順調に進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
機械学習を用いた解析では透過スペクトルのデータ数が重要となるため、データ取得の加速が必要である。使用している計測システムとデータ取得方法の改善により対応したい。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ感染症対策で旅費等が不要となったこと、実験データ取得が少なくなったため助成金の残額が発生した。次年度にデータ取得手法の変更、および実験データ取得を加速するための計測系の改良に使用する。
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