| 研究課題/領域番号 |
22K04283
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| 研究機関 | 長岡技術科学大学 |
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研究代表者 |
倉橋 貴彦 長岡技術科学大学, 工学研究科, 教授 (00467945)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | レベルセット型トポロジー最適化 / 非破壊検査 / 機械学習 / 有限要素法 |
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| 研究実績の概要 |
昨年度開発を行った遊間における小型・微弱打撃試験装置を用いて空洞トポロジーの同定解析に関する検討を実施した．トポロジー同定解析においては，試験片表面の観測点における変位応答の実測値とシミュレーション結果の差の二乗値を時間積分した値を評価関数とし，振動方程式を制約条件式とし，評価関数の制約条件付き最小化問題として定式化を行った．制約条件を考慮した評価関数（ラグランジュ関数）の第一変分が零となる式を誘導し，停留条件の式を用いて同定解析を行う．同定解析では，空洞トポロジーを仮定し，振動方程式の計算，随伴方程式の計算，感度の計算，反応拡散方程式によるレベルセット関数の更新の順に計算を行い，レベルセット関数の分布により空洞トポロジーを更新し，振動方程式を再度計算する流れで計算を進める．Prof. J.Baigesの論文を参考に，重み付き感度を取り入れた空洞形態同定のプログラムについては，計算内で使用するパラメータにおいて領域内で一定値を取るものを解析対象領域において分布させるように調節し解析を行った所，欠陥同定の精度が向上することを確認した．
また，機械学習モデルに対する検討では，学習データ（打撃試験における表面応答データ）にノイズを付加したモデルに対して欠陥同定解析を実施し，使用するネットワークを変えることで汎化性能の違いについて考察を行った．CNN，ResNet，SANを変えて実施した所，欠陥同定精度および計算時間の観点からResNetが汎化性能の高いネットワークであるという結論に至った．
機械学習の検討については，R5年度に論文誌「材料」に投稿し受理されており，トポロジー最適化に関する検討については，上記の点を整理し，研究成果を審査付きの論文として取りまとめる予定である．
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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
当研究グループにおいて作成した欠陥形態の同定プログラムは，実際の打撃試験のデータを用いて実行ができるようになってきており，順調に研究は進んでいる．また，開発した打撃試験装置を用いて，変位応答データの取得ができるようになり，取得した変位データを用いた構造内空洞の形状同定解析も実施できている．変位応答の取得点の位置や，数等が空洞の同定形状へ与える影響に関する考察は未着手であるため，今後検討を予定している．
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| 今後の研究の推進方策 |
作成した治具の打撃力が弱く，現状ではコンクリートを対象として使用するには困難な状況である．この点については，また次年度改めて考えを進めていく予定である．また，変位観測点の設置位置や数が，欠陥形態の同定に与える影響については今度検討を進める予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
R5年度は，研究の関連データを連携研究者の方から頂いたため，その分を研究成果の報告に充てる形で対応をした．当初計画と差額が生じたが，R6年度に合わせて使用予定である．
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