| 研究課題/領域番号 |
20H02230
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分22020:構造工学および地震工学関連
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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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 |
斎藤 隆泰 群馬大学, 大学院理工学府, 准教授 (00535114)
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)
丸山 泰蔵 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 准教授 (90778177)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 超音波非破壊評価 / 超音波イメージング / 時間反転法 / 粒子フィルタ法 / MUSIC / スパース推定法 / 深層学習 / シミュレーション |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，数値シミュレーションと計測を組合せによって超音波イメージング法を改良し，それによって得られた画像データを用いてAIを利用した効率的超音波非破壊評価システムを構築したものである．そのために，超音波シミュレーションのための新たな数理モデルの開発，超音波イメージング手法の改良，計測データとシミュレーションデータを用いた深層学習による非破壊評価の構築を行った．
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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 |
構造物の安全性を確保するために非破壊検査は重要な役割を果たしているが，昨今熟練検査員の不足が懸念されており，このため効率的な非破壊評価システムの構築が急務となっている．AIの利用はその解決策として有望視されているが，効率的で精度の高い評価のためには大量の画像データを必要とする．そこで，本研究では，計測データとそれを補間する数値シミュレーションデータを用いてAIの持つ課題を解決し，効率的超音波非破壊評価システムを構築したものである．
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