機械学習を用いたAE波形分類によるCFRP板の損傷過程の評価

摘要

CFRP （Carbon Fiber Reinforced Plastics）は炭素繊維を強化材とする比强度·比剛性の優れた複合材料であり，現在では，航空·宇宙分野などその用途は大きく大している.しかし，CFRPはマトリックスクラック·層間はく離·繊維破断などの多樣な損傷が発生することから，これらの破壊モ一ドを判別する方法が望まれている.き裂の進展に伴ってき裂先端近傍で蓄積された弾性ひずみエネルギは急速に解放され，それに伴つてAE（Acoustic Emission）が放出される.このAE波形は破壊に関する情報（規模や破壊モード）を有していることからAE法を用いてCFRPの損傷を分類しようとする研究が数多く行われきた.AE波形の周波数特性に基づいた分類では，マトリックスクラックが低周波数帯，繊維破断が高周波数帯，層間剥離がその間の周波数帯を有していると報告されている.一方，AE波形には周波数以外にも様々な特徵量がすることから，これらを用いて評価すれば詳細な分類が行える可能性があるが，多くの特徴量を用いた場合，それぞれの相関関係が複雜になることから判断が難しい.そのため，現在では主成分分析や自己組織化マップ（Self-organizing Maps, SOM）などの機械学習を利用したクラスタリングが試みられている.