Construction of digital twin nondestructive evaluation for laser ultrasonic visualization testing
激光超声可视化检测数字孪生无损评估构建
基本信息
- 批准号:21K04231
- 负责人:
- 金额:$ 2.58万
- 依托单位:
- 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
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究は,申請書に書かれているように4つの研究目的と内容に分かれている.当該年度の実績を,各項目毎に記述する.A)デジタルツインのための弾性波動伝搬シミュレーターの開発:アイソジオメトリック解析を用いた時間領域境界要素法を作成し,高度化することを行った.また時間反転法収束のための超音波シミュレーションコードも作成した.B)弾性波動伝搬シミュレーターによるビッグデータ生成:上記A)等で開発した弾性波動伝搬シミュレーターを用いて,仮想空間上での超音波シミュレーションを多数回実行し,後のC),D)等で援用できるようなビッグデータを作成した.これらはデータの増強を目的としていることもあり,1年目から適宜行っている.C)レーザー超音波可視化試験(LUVT)とAIの融合:LUVTでは,レーザー照射面における超音波伝搬を可視化することができる.そこで,本研究では,これら可視化結果を大量に集め,それらの深層学習を行うことで,LUVTにAIを融合させた.ただし,学習データは,適宜,データ拡張を行うことで,データを増強している.まだVGG16やResNet等の,既存の画像認識で使われた重みを利用する転移学習やファイチューニングを行うことで,AIの高度化を図った.本結果は論文に投稿・掲載され一定の成果を得いている.D)AIを活かした逆解析手法の開発:先進超音波探傷法の1つとしてアレイ探傷法が知られている.アレイ探傷法は,複数の素子で超音波を送受信することができ,効率的に検査を実施することができる.本研究では,2次元スカラー波動問題や,2次元異方性面外波動問題等を対象に,A), B)で開発した弾性波動伝搬シミュレーターを用いてアレイ探傷法に対する数値シミュレーションを行い,それらの結果を深層学習させることで欠陥の位置や大きさを推定するAIを開発した.論文に投稿・掲載され,一定の成果を得ている.
This study is divided into four parts: the purpose and content of the application. When the performance of the year is described, the performance ratio of each item is changed to the development level. B) The property ratio is used to generate the property ratio. A) The property ratio is used to generate the property ratio.B) The property ratio is used to generate the property ratio. C) The property ratio is used to generate the property ratio. D) The property ratio is used to generate the property ratio. C) Ultrasound visualization trial (LUVT) and AI fusion: LUVT is the opposite of the original, and the ultrasound visualization trial is the opposite of the original, and the ultrasound visualization trial is the opposite of the original. In this study, the results of visualization are collected in large quantities, and deep learning is performed in large quantities. A: I'm sorry. VGG16, ResNet, etc. Existing image recognition, make use of the shift learning, make use of the shift learning. D) Development of AI and inverse analysis method: Advanced ultrasonic flaw detection method. The ultrasonic detection method is used to detect ultrasonic waves transmitted and received by multiple elements. In this study, the two-dimensional anisotropic out-of-plane ratio problem and the two-dimensional anisotropic out-of-plane ratio problem were studied. A), B), and D) were investigated. Paper submission, publication, certain achievements were obtained.
项目成果
期刊论文数量(46)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
等方弾性体・粘弾性体中の空洞に対する線形化Born逆散乱解析の適用性の検討
线性玻恩逆散射分析对各向同性弹性体和粘弹性体空腔的适用性检验
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:斎藤 隆泰;竹田 晴彦;廣瀬 壮一;T. Saitoh and A. Ishiguro;斎藤隆泰・豊田哲志;竹田晴彦・斎藤隆泰・廣瀬壮一
- 通讯作者:竹田晴彦・斎藤隆泰・廣瀬壮一
LUVT非破壊探傷のためのデータ拡張
LUVT无损探伤数据扩展
- DOI:
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:TAKEDA Haruhiko;SAITOH Takahiro;HIROSE Sohichi;斎藤隆泰・松原江里・廣瀬壮一;斎藤隆泰・石黒明日海・木本和志・中畑和之;竹田晴彦・福島輝宙・斎藤隆泰;斎藤隆泰;中島未椰・塚越勇真・斎藤隆泰・加藤毅;中島未椰・斎藤隆泰・加藤毅
- 通讯作者:中島未椰・斎藤隆泰・加藤毅
2次元波動問題を対象とした深層学習ベース逆散乱解析手法の開発
基于深度学习的二维波问题逆散射分析方法的开发
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:TAKEDA Haruhiko;SAITOH Takahiro;HIROSE Sohichi;斎藤隆泰・松原江里・廣瀬壮一;斎藤隆泰・石黒明日海・木本和志・中畑和之;竹田晴彦・福島輝宙・斎藤隆泰;斎藤隆泰;中島未椰・塚越勇真・斎藤隆泰・加藤毅;中島未椰・斎藤隆泰・加藤毅;斎藤隆泰・笹岡真次・川上真穂・廣瀬壮一;斎藤隆泰;斎藤隆泰;中畑和之・中村悠人・丸山泰蔵・斎藤隆泰;笹岡真次・斎藤隆泰・廣瀬壮一
- 通讯作者:笹岡真次・斎藤隆泰・廣瀬壮一
LUVTと深層学習を用いた等方性材料中の表面欠陥の自動検出
使用 LUVT 和深度学习自动检测各向同性材料的表面缺陷
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:TAKEDA Haruhiko;SAITOH Takahiro;HIROSE Sohichi;斎藤隆泰・松原江里・廣瀬壮一;斎藤隆泰・石黒明日海・木本和志・中畑和之;竹田晴彦・福島輝宙・斎藤隆泰;斎藤隆泰;中島未椰・塚越勇真・斎藤隆泰・加藤毅;中島未椰・斎藤隆泰・加藤毅;斎藤隆泰・笹岡真次・川上真穂・廣瀬壮一;斎藤隆泰;斎藤隆泰;中畑和之・中村悠人・丸山泰蔵・斎藤隆泰;笹岡真次・斎藤隆泰・廣瀬壮一;豊田哲志・斎藤隆泰・加藤毅・廣瀬壮一
- 通讯作者:豊田哲志・斎藤隆泰・加藤毅・廣瀬壮一
Forward and inverse scattering analyses for defects in anisotropic and viscoelastic solids
各向异性和粘弹性固体缺陷的正向和反向散射分析
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:T. Saitoh;A. Furukawa and S. Hirose;斎藤隆泰;Takahiro SAITOH;Takahiro SAITOH
- 通讯作者:Takahiro SAITOH
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
斎藤 隆泰其他文献
トポロジー導関数を用いた超音波イメージングの実験的検証
使用拓扑导数进行超声成像的实验验证
- DOI:
- 发表时间:
2023 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
中畑 和之;中村 悠人;丸山 泰蔵;斎藤 隆泰 - 通讯作者:
斎藤 隆泰
交通系ICカードデータを用いたCOVID-19がバス利用需要・収益に与えた影響分析
利用交通IC卡数据分析COVID-19对公交使用需求和收入的影响
- DOI:
- 发表时间:
2022 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
斎藤 隆泰;古川 陽,廣瀬 壮一;福田圭希・中村陸哉・神田佑亮 - 通讯作者:
福田圭希・中村陸哉・神田佑亮
APPLICATION OF TIME-REVERSAL METHOD USING TOPOLOGICAL SENSITIVITY FOR DEFECT DETECTION TO 3-D MATRIX ARRAY TESTING
拓扑敏感性缺陷检测时间反转法在3维矩阵阵列测试中的应用
- DOI:
10.2208/jscejam.75.2_i_41 - 发表时间:
2019 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
斎藤 隆泰;田代 匡彦;森川 光;木本 和志 - 通讯作者:
木本 和志
鋼材ブレースの構造性能に関するデータベース
钢支撑结构性能数据库
- DOI:
- 发表时间:
2020 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
斎藤 隆泰;笹岡 真次;木本 和志;廣瀬 壮一;Zhang Yiyue,松井良太,岡崎太一郎,竹内 徹 - 通讯作者:
Zhang Yiyue,松井良太,岡崎太一郎,竹内 徹
斎藤 隆泰的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('斎藤 隆泰', 18)}}的其他基金
非局所理論の非破壊評価への展開
无损评价非局域理论的发展
- 批准号:
24K00966 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
相似海外基金
機械学習アルゴリズムを用いた敗血症性凝固線溶障害の早期予測モデルの開発
使用机器学习算法开发脓毒性凝血和纤溶性疾病的早期预测模型
- 批准号:
24K12133 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
アニーリングと機械学習の融合による説明可能AI基盤の研究
结合退火和机器学习研究可解释的人工智能基础设施
- 批准号:
24KJ1081 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
機械学習による滑走路の離着陸容量の短期的予測手法に関する研究
基于机器学习的跑道起降能力短期预测方法研究
- 批准号:
24K07722 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
機械学習を用いた波形解析による高速中性子エネルギー測定法の技術開拓
利用机器学习进行波形分析的快中子能量测量方法的技术开发
- 批准号:
24K08298 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
調理シミュレーションと機械学習の融合および非接触計測による加熱制御システムの構築
结合烹饪模拟与机器学习和非接触测量构建加热控制系统
- 批准号:
24K05572 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
肝臓内酸素動態を含む透析低血圧発症予知モデルの構築:統計・機械学習分析による解析
构建预测透析低血压发作(包括肝内氧动态)的模型:使用统计和机器学习分析进行分析
- 批准号:
24K15796 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
臨床情報による高精度分娩進行予測モデルの開発: 機械学習の活用
利用临床信息开发高精度的分娩进展预测模型:利用机器学习
- 批准号:
24K13948 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
新興感染症のシステマティック・レビューを機械学習を用いて簡易に実施するための研究
利用机器学习轻松对新发传染病进行系统评价的研究
- 批准号:
24K13518 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
独立成分分析を活用した信頼性の高い機械学習手法の構築
使用独立成分分析构建可靠的机器学习方法
- 批准号:
24K15093 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
学習過程情報に基づき理由を説明可能な高速論理型機械学習器の開発の提案
开发可根据学习过程信息解释原因的高速逻辑机器学习装置的提案
- 批准号:
24K15095 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)