非破壊検査・診断(損傷・欠陥)2

[1242] デジタル打音検査と機械学習によるボルトの締付トルク評価手法の基礎検討

藤吉宏彰¹, 松永嵩¹, 礒部仁博¹, 山田知典² (1.原子燃料工業 2.東京大学)

キーワード：bolt、AE sensor、hammering inspection、machine learning、CNN、ボルト、AEセンサ、打音検査、機械学習

ボルトのゆるみの効率的な評価を目的として，締付トルクを段階的に変化させたM24供試体を対象にAEセンサを用いたデジタル打音検査を行い，振動波形および周波数分布を機械学習するCNN（畳み込みニューラルネットワーク）モデルを構築した。その結果，周波数分布を機械学習するCNNモデルにおいて，77%の精度で締付トルクレベルを4段階で分類可能であることを確認した。