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オオクボ トモマサ
Tomomasa OHKUBO
大久保 友雅 所属 工学部 機械工学科 職種 教授 |
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| 言語種別 | 日本語 |
| 発行・発表の年月 | 2022/09 |
| 形態種別 | 学術論文 |
| 査読 | 査読あり |
| 招待論文 | 招待あり |
| 標題 | セラミックス複合材料のレーザー加熱加速試験と照射条件決定 AI の開発 |
| 執筆形態 | 共著 |
| 掲載誌名 | レーザー研究 |
| 掲載区分 | 国内 |
| 出版社・発行元 | 一般財団法人レーザー学会 |
| 巻・号・頁 | 50(9),510-514頁 |
| 担当区分 | 筆頭著者,責任著者 |
| 著者・共著者 | 大久保 友雅,越地 駿人,中尾根 美樹,後藤 健,香川 豊 |
| 概要 | 航空機エンジンの効率向上が期待されるSiC/SiCセラミックス複合材料の信頼性を確認するために、選択的レーザー温度制御システムと呼ばれるレーザー加熱試験システムを提案した。提案システムを製作し、SiCセラミックス試料を1400℃以上に加熱し、安全にその温度を維持できることを確認した。さらに、必要な温度分布を実現するために必要なパラメータを自動決定するためのレーザー出力を推定するAIを開発した。レーザー加熱の数値シミュレーションにより機械学習用のデータセットを作成し、3種類の完全連結ニューラルネットワークを比較した。AIはレーザ出力と温度分布の関係を学習し、未学習の温度分布からレーザ出力を推定した。その結果、温度分布からレーザー出力を推定するAIを実現するためには、3~4層の完全連結ニューラルネットワークで十分であることがわかった。 |
| 外部リンクURL | https://www.lsj.or.jp/wp-content/uploads/RLE_contents/50/5009.pdf |