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J-GLOBAL ID：202102258094863644   整理番号：21A0387570

材料の損傷・破壊に基づく故障モード解析手法および機械学習を活用した誤り判別

Analyzing Method of Failure Modes by Damage/Fracture of Materials and its Validation Method Using Machine Learning

著者 (2件)： 岡部知行 (長岡技科大 大学院工学研究科) ,  大塚雄市 (長岡技科大 大学院技術経営研究科)
資料名： 日本信頼性学会誌  (REAJ誌)
巻： 43  号： 1  ページ： 15-22  発行年： 2021年01月01日 
JST資料番号： L2778A  ISSN： 0919-2697  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 最近,材料の損傷や破壊,経年劣化等を原因とした,製品事故が多発している.この様な製品事故は,PL問題等の経営や社会に対して大きな影響を与え得る.材料起因の製品事故を未然防止する為には,システム安全の概念に基づき,製品の構想設計段階から,材料に関する故障モード解析の実施が求められる.そこで著者らは,材料起因の製品事故を未然防止する手法「設計偏差法」を提案した.設計偏差法は,製品仕様に於ける設計変更/環境変化と材料の特性変化を対応付け,関連する材料の故障モードを論理的に導出する手法である.更に設計偏差法が機械学習手法との親和性が高いことに着目して,故障モード解析結果の妥当性を確認する「損傷・破壊モードの誤り判別法」を提案した.損傷・破壊モードの誤り判別法は,機械学習手法のサポートベクターマシンを用いて,導出された故障モードの妥当性を判定し,材料に関する知識が少ない故障モード解析者の解析支援を行う.本稿では,材料起因の製品事故がもたらす影響,故障モード解析に関する研究,設計偏差法並びに損傷・破壊モード判別分析について解説する.(著者抄録)

シソーラス用語： 材料被害 ,  *FMEA ,  *機械学習 ,  *誤り検出 ,  仕様
準シソーラス用語： 経年劣化 ,  *故障モード影響解析 ,  構想設計 ,  *材料損傷 ,  材料特性 ,  材料破損 ,  製品事故 ,  設計仕様 ,  設計変更

分類 (1件)： 材料試験一般  (HB01000R)

タイトルに関連する用語 (8件)： 損傷 ,  破壊 ,  故障モード ,  解析手法 ,  機械学習 ,  活用 ,  誤り ,  判別