| 研究概要 |
本研究は,燃料電池の大規模な損傷計測データから,損傷メカニズムの解明や監視のためのデータマイニング技術の応用研究である.本年度は,燃料電池の損傷事象の共起分析法を新たに考案し,構成部材間の力学的影響関係の推定を行った.実数値で計測されるAE事象の系列から,共起するクラスタの対を抽出する.本手法は,クラスタ内の類似性と共に,クラスタ間の共起性も考慮して適切なクラスタ範囲を抽出することができる.まず,人工データを用いて提案法の特性や精度の検証を行った結果,従来法に比べて精度良く共起に関係するクラスタ領域を抽出できていることを確認できた.そして,固体酸化物燃料電池の損傷試験60時間から得られた損傷データに本手法を適用した結果,電解質と初期欠陥によるき裂の進展に相互作用がみられることや,構造上つながっている電解質と電極材に力学的な影響関係がみられなかったことなど,燃料電池の専門家にとっても新しい知見が得られ,破壊メカニズムに向けて前進したと言える.本研究は,物理モデルの構築が困難な複雑な対象に対して,観測データから部材間の影響関係を推定した初めての試みである.今後,再現性の確認や異なる実験条件下での比較分析により,信頼性の向上や破壊メカニズムの解明が進むと考えられる.
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