Development of quantitative evaluation technology for rolling fatigue by statistical analysis method

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2023年1月に、亀裂のあるレールの異常検知に関する論文をISIJ Internationalで発表した。本論文では、亀裂のあるレールの頭頂部を1mm間隔で測定し、残留応力と回折環半価幅の分布データを用いて、正常部分のみから正常モデルを構築して異常検知をする手法について報告した。主成分分析、カーネル主成分分析およびオートエンコーダを用いたモデルを比較するとオートエンコーダが最も良い性能を示し、非線形モデルである機械学習の有効性を示した。ベアリングに対して局所的に仮想的な焼入れを行い、ベアリングの外周上を1度ごとに測定して上記の方法により異常検知を行い、異常部位が検知可能であることを確認した。1度ごとの測定では時間が掛かるため、ベアリング外周上の一定範囲を揺動して平均的な残留応力と回折環半価幅を取得して、機械学習を用いて異常検知を行う手法を開発した。共同研究先の企業の協力のもと、2円筒転がり接触試験機の稼働準備を開始した。試験機は稼働のためにメンテナンスや専用の模擬試験片の製作が必要であることが判明したため、その準備や設計に取り掛かった。転がり疲労の系統的な評価のために必要な試験片の材料や形状、性能などについて調査を行った。これにより、今後の試験方法や異常検知手法の目処が立ったため、次年度以降に転がり疲労試験を行い、開発した異常検知手法を用いて転がり疲労の定量的な評価技術の開発を行う。