材料力学・疲労強度学の基礎と機械学習を用いた破面解析による破壊原因推定への応用・例　＜オンラインセミナー＞

講師の言葉

　通常、機械構造物は安全係数をかけた壊れにくい設計がされている。しかしながら、長期間使用による材料の変質や使用環境による影響、摩耗などによる形質変化により、疲労破壊や応力腐食割れなどにより不具合が生じる。従って、それらを維持するための保守・保全を行うためには、主要部材である金属材料の破壊現象を知ることが重要である。
　金属部品の破壊原因を推定する最も有効な手法は、フラクトグラフィ（破面解析）である。フラクトグラフィとは、破面を目視等でのマクロ観察や電子顕微鏡等でのミクロ観察によって破損原因を推定する方法であり、疲労破壊や応力腐食割れといった破壊機構・き裂の進展方向や負荷状況を推定する技術である。
　一方、金属の破壊機構は多数あり、破面様相から破壊機構を推定するには、ある程度の経験、技術、知識が必要となる。しかし、このような人材の不足が懸念される。最近注目されている機械学習は破面写真を学習させることにより、自動認識が可能なレベルまできている。経験の浅い技術者のサポートツールとして期待される。
　本講座では、材料強度学と疲労強度学の基礎について述べ、破壊と材料強度の関係について説明する。次に、フラクトグラフィを用いて破損解析を実施するために守るべき破面の取り扱い方、各種の破壊モードについて解説し、事故解析事例を紹介し、疲労強度設計の基礎と初歩的なフラクトグラフィ技術の習得を目的とする。最後にマイクロソフトから無料で提供されている機械学習ツールのｌｏｂｅを使った画像認識について紹介する。

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