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

统计分析法滚动疲劳定量评价技术开发

基本信息

批准号：
21K03830
负责人：
三井真吾
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Shiga University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

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。

In January 2023, ISIJ International published a paper on abnormal detection of cracks and cracks. In this paper, the measurement of residual force and the distribution of half width of return ring at intervals of 1 mm in the top of the head, the construction of normal part and the construction of abnormal detection method are reported Principal component analysis, linear principal component analysis The method of detecting abnormal conditions and detecting possible abnormal parts shall be confirmed. 1. The measurement time is changed from time to time, and the average residual force is changed from time to time. The abnormal detection method is developed by mechanical learning. Joint research on the cooperation of enterprises, 2 days to contact the test machine and start preparation The test machine is necessary to determine the preparation and design of the test piece The material, shape and performance of the test piece shall be investigated according to the evaluation of the fatigue system. The purpose of future test methods and anomaly detection methods is to establish and develop the next year's fatigue test and anomaly detection methods.