研究テーマ
音波解析と機械学習によるCFRP管の品質判定法
CFRP管に打撃や振動を与えた際に発生する音波や超音波ををセンサーで捉え、AIにそのデータを学習させることで、はく離や割れなどの欠陥を瞬時に判定させます。
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打音解析装置
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モデルの予測スコア
振動センシングと電気センシングを用いたPINNによる損傷分布逆推定
CFRP積層板は損傷により強度が低下するため、位置や大きさの特定が必要になります。そこで振動場と電気場の方程式を組み込んだニューラルネットワーク（PINNs）を用いて損傷分布を推定する逆問題を解くことで、高精度な同定を可能にします。
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損傷を有するCFRP積層板
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PINNsにより予測した損傷分布
PINNによるCFRPの導電率・誘電率分布の推定
CFRPの耐雷撃性に不可欠な電気特性（導電率・誘電率）や熱特性（熱伝導率）の空間分布を、実測データと物理法則を反映したニューラルネットワーク（PINN）を組み合わせて推定します。
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航空機用CFRPの微視構造
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導電率の面内分布
DICによる変形とひずみの測定
デジタル画像相関法（DIC）と呼ばれる画像処理法を用いて，構造体の破壊・変形試験を行い，その過程を詳細かつ精密に観測します。これにより製品の強度設計に役立てます。
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CFRPサンドイッチ板（構造体の例）
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曲げひずみ分布（γxy）
CFRP構造体の3次元変形評価
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ステレオ撮影
デジタル画像相関法（DIC）による変形測定や有限要素法（FEM）解析により外力による変形応答を知ることで複雑な形状のCFRP構造体が製品としての要求仕様を満たしているかを評価します。
画像計測によるセラミックスの機械的特性評価
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小型試料でのたわみ計測
画像処理技術の援用による非接触的手法で空間分布まで含めた機械的特性値の計測を行うことにより，低強度＆変形性の小さなセラミックス系材料の機械的特性値の測定精度を向上させます。
