Non-destructive Test・Diagnosis (Damage/Defect)Ⅱ

[1242] Fundamental Study of Evaluation Method For Bolt Tightening Torque By Digital Hammering Inspection and Machine Learning

Hiroaki FUJIYOSHI¹, Takashi MATSUNAGA¹, Yoshihiro ISOBE¹, Tomonori YAMADA² (1.原子燃料工業 2.東京大学)

Keywords: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。