| 研究課題/領域番号 |
20K04182
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| 研究機関 | 高知工科大学 |
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研究代表者 |
高坂 達郎 高知工科大学, システム工学群, 教授 (80315978)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 損傷モニタリング / 成形モニタリング / 非破壊検査 / 複合材料 / 光ファイバセンサ / FRP / 層間剥離 / レイリー散乱 |
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| 研究実績の概要 |
CFRP構造は比強度，比剛性に優れるが，高いコストがネックとなっている．製造時から運用までCFRP構造の欠陥や損傷状態を把握することが出来れば，製造・運用コストが削減と信頼性の向上が見込める．レイリー散乱型光ファイバ分布センサは長い測定長と高い空間分解能を有するが，それを剥離検出に適用した研究は非常に少ない．そこで，本研究では，レイリー散乱型分布センサを用いて，１つのセンサでCFRP構造の製造から廃棄までを監視する生涯監視技術を構築することを最終目標として，樹脂流動と成形ひずみの監視，および運用時の層間剥離損傷同定手法の開発を行う．
2022年度では，(1)二次元形状の剥離形態と測定されたひずみの乱れ場を理論解析によって結びつけることを目的として研究を行った．特にモードII剥離進展に注目して，剥離の深さ方向位置の影響を明らかにすることを試みた．深さ方向位置の異なる剥離損傷が導入されたCFRP積層板を製作し，ENF（end-notch fracture）試験により層間剝離進展によるひずみ分布の変動の測定を行った．その結果，，剥離の深さ方向位置がひずみ分布に大きな影響を与えることを明らかにした．さらにはり理論および有限要素解析を用いたひずみ分布結果と比較して，どの深さ位置においても層間剥離先端でピークまたは大きな変動が生じることを明らかにした．よって，光ファイバセンサにより層間剥離先端の位置検出および深さ位置の推定が可能であることを明らかにした．今後は剥離先端および深さ位置を試みる．
さらに2022年度には，(2)温度を負荷して，閉じた層間剥離の検出を温度分布から検出する可能性を検討する試みを開始した．実験および解析結果より，光ファイバセンサによる温度測定から閉じた層間剥離の同定の可能性を示すことが出来た．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
2022年度では， (3)ひずみの乱れ場から剥離形態を同定する手法を確立すること，(4)多重剥離損傷のモニタリングに本手法が適用可能であることを実証することを予定していた．しかし，年度内の研究中に剥離の深さ位置が表面ひずみ分布に与える影響が大きく，その検証を詳細におこなわなければいけないことが明らかになった．そこで二次元形状の剥離形態と測定されたひずみの乱れ場を理論解析によって結びつけることを新たに目標としてとして研究を行った．
深さ位置の異なる剥離損傷を導入したCFRP積層板を製作し，ENF試験片の表面にレイリー散乱型分布センサを張り付けて3点曲げ試験を行い，ひずみ分布測定を行った．実験結果より，剥離位置の検出精度は剥離長さの影響を受けないが，ひずみ分布形状は深さ位置の影響を大きく受けることが明らかとなった．剥離が下層近くにある場合は，中央にある場合と同様にひずみ分布の極大値として剥離先端位置を推定することが出来た．一方で剥離が表層近くにある場合は，剥離先端位置に小さな極小ピークが現れることが分かった．これらの結果を理論および有限要素解析結果と比較したところ，実験結果の傾向とよく一致することが分かった．よってどの深さ位置の剥離でも剥離先端位置の検出が可能であり，さらにひずみ分布の形状から深さ位置の推定の可能性を示すことが出来た．よって，再設定した目標についてはクリアできたが，本来の目標である(3),(4)についてはクリアできておらず，2023年度まで研究期限を延長することとした．
また，2022年度では新たに，(2)温度負荷による閉じた剥離検出の可能性を探る実験を行った．内部剥離を導入したCFRPに温度負荷を与え，理論解析および熱電対を用いた温度測定により，表面温度測定による内部剥離検出の可能性を示すことが出来た．
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| 今後の研究の推進方策 |
2022年度において剥離の深さ位置が表面ひずみ分布に与える影響が大きいことが明らかとなり，その影響を詳細に調べるために目標を再設定し，その目標を達成した．しかし，当初予定した目標に届くことが出来なかったため，2023年度に研究期限を延長して，当初予定の目標を達成する．また，新たに温度測定による内部層間剥離検出の試みを開始しており，これについても2023年度に研究を継続する．
2023年度には従来の目標であった(3)ひずみ分布から剥離形態と深さ位置を同定する手法を確立することを目標とする．異なる長さおよび深さの剥離を与えたCFRP積層板について多くのケースの解析といくつかの実験を行い，解析および実験データベースを用いて，表面剥離分布からAIによって剥離長と深さ位置を同時に検出する手法を確立する．
(4)多重剥離損傷のモニタリングに本手法が適用可能であることを実証するについては，(3)の進展状況次第ではあるが，多重剥離の影響が検出精度に与える影響を明らかにすることは最低の目標として設定する．
さらに新規目標として(5) 温度測定による内部層間剥離検出の試みについては，一方向CFRPの層間剥離に付いて，レイリー散乱型センサを用いた温度分布測定を2022年度末より開始しており，既に良い成果が出ている．2023年度はこの手法をさらに現実的な積層構成に適用していく．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2022年度では，ひずみの乱れ場から剥離形態を同定する手法を確立すること，(4)多重剥離損傷のモニタリングに本手法が適用可能であることを実証することを予定していた．しかし，年度内の研究中に剥離の深さ位置が表面ひずみ分布に与える影響が大きく，その検証を詳細におこなわなければいけないことが明らかになった．そこで二次元形状の剥離形態と測定されたひずみの乱れ場を理論解析によって結びつけることを新たに目標としてとして研究を行った．ただし，理論解析はり理論をベースとして構築し，最終的には有限要素解析も行ったものの当初予定していた有限要素解析ソフトウェアは使用しなかったため，そのレンタル料金が未使用となった．
2023年度にはひずみ分布から剥離形態と深さ位置を同定する手法を確立することを第一目標として，多数のケースについて有限要素解析を行う必要があり，次年度使用額は主として有限要素解析ソフトウェアのレンタル料金と，2023年度に国際学会にて2022年度成果を発表するための旅費として使用する予定である．
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