研究課題/領域番号 |
19K21987
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研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
中区分22:土木工学およびその関連分野
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研究機関 | 東京工業大学 |
研究代表者 |
廣瀬 壮一 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (00156712)
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研究分担者 |
中畑 和之 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 教授 (20380256)
古川 陽 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (60724614)
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研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2021-03-31
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キーワード | 超音波非破壊評価 / ニューラルネットワーク / スパース解 / きず画像化 / 逆解析 |
研究成果の概要 |
本研究は,最新の情報技術を利用した多チャンネル計測非破壊評価法の計測の最適化を目的とする.具体的には, FMC/TFMによる画像を入力データとするニューラルネットワークによって裏面スリット部位の判定を行うとともに,弾性波動理論とスパース理論の組合せによって弾性体内に作用する物体力やき裂開口変位の同定解析を行い,多チャンネル計測における超音波の送受信位置,素子の組合せ,周波数などの影響を考察した.その後,CNN,PF,MUSICなどの非破壊評価手法を試行した.
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自由記述の分野 |
応用力学
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
AIをはじめとする最新の情報技術の応用は様々な分野で実施されているが,非破壊検査の分野におけるAIの応用はまだ緒についたばかりであり,その原理は十分に解明されていない.非破壊検査は構造物の安全性に深く関わっており,その判定が人々の生活や社会の安全に直結するため,すべてをAIまかせにするわけにはいかない.本研究は多チャンネル計測における送受信位置や準備すべきデータについて検討しており,今後の非破壊検査へのAIの応用に対して意義のある研究成果を示している.
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