| 種別 | 論文 |
| 主題 | デジタル打音検査と機械学習によるボルトの締付トルク評価手法の基礎検討 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | 藤吉宏彰（原子燃料工業） |
| 連名者1 | 松永嵩（原子燃料工業） |
| 連名者2 | 礒部仁博（原子燃料工業） |
| 連名者3 | 山田知典（東京大学） |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | bolt、AE sensor、hammering inspection、machine learning、CNN、ボルト、AEセンサ、打音検査、機械学習 |
| 巻 | 45 |
| 号 | 1 |
| 先頭ページ | 1456 |
| 末尾ページ | 1461 |
| 年度 | 2023 |
| 要旨 | 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。 |
| PDFファイル名 | 045-01-1242.pdf |