JP6789452B1 - き裂の推定装置、き裂の推定方法、き裂の検査方法および故障診断方法 - Google Patents

き裂の推定装置、き裂の推定方法、き裂の検査方法および故障診断方法 Download PDF

Info

Publication number
JP6789452B1
JP6789452B1 JP2020535268A JP2020535268A JP6789452B1 JP 6789452 B1 JP6789452 B1 JP 6789452B1 JP 2020535268 A JP2020535268 A JP 2020535268A JP 2020535268 A JP2020535268 A JP 2020535268A JP 6789452 B1 JP6789452 B1 JP 6789452B1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
crack
matrix
state
crack generation
model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2020535268A
Other languages
English (en)
Other versions
JPWO2021149170A1 (ja
Inventor
紀彦 葉名
紀彦 葉名
秋吉　雅夫
雅夫 秋吉
賢治 天谷
賢治 天谷
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Electric Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Electric Corp filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Application granted granted Critical
Publication of JP6789452B1 publication Critical patent/JP6789452B1/ja
Publication of JPWO2021149170A1 publication Critical patent/JPWO2021149170A1/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M5/00—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings
    • G01M5/0016—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings of aircraft wings or blades
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N3/00—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress
    • G01N3/08—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress by applying steady tensile or compressive forces
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M5/00—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings
    • G01M5/0033—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings by determining damage, crack or wear
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2203/00—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress
    • G01N2203/0014—Type of force applied
    • G01N2203/0016—Tensile or compressive
    • G01N2203/0017—Tensile
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2203/00—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress
    • G01N2203/0058—Kind of property studied
    • G01N2203/006—Crack, flaws, fracture or rupture
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/02—Reliability analysis or reliability optimisation; Failure analysis, e.g. worst case scenario performance, failure mode and effects analysis [FMEA]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)

Abstract

検査される対象構造物の形状モデルと形状モデル中のき裂発生面および観測面を決定するデータ決定部、形状モデルから作成した構造解析モデルを数値解析して得られる、き裂発生面の状態と前記観測面の状態とを関係づける行列に基づき、観測面の状態からき裂発生面の状態を推定するための推定モデルを出力する推定データ算出部、観測面において実際に計測した対象構造物の計測値と推定モデルとに基づいてき裂発生面でのき裂の状態を推定するき裂推定部を備える。

Description

本願は、き裂の推定装置、き裂の推定方法、き裂の検査方法、および故障診断方法に関するものである。
一般に機器などの構造内部のき裂は目視点検による検査ができず、通常の検査では気付かないまま、き裂の拡大が生じ、構造物の寿命に影響を及ぼし、機器の故障となる恐れがある。そのため、構造内部のき裂を検知することは機器の故障診断にとって重要な課題となっている。
構造内部のき裂を非破壊で検査する方法として、構造表面の形状計測、超音波探傷、およびＸ線検査などがある（例えば、特許文献１参照）。
特開２０１２−１５９４７７号公報
超音波探傷またはＸ線検査手法などの非破壊検査法では、装置の小型化が難しい。構造表面の形状計測は、小型化が容易であるが、内部のき裂を計測することが困難である。
本願は、このような課題を解決するためになされたものであり、小型の装置で内部のき裂を推定するき裂の推定装置を提供することを目的とする。
本願に開示されるき裂の推定装置は、
検査される対象構造物の形状モデルと形状モデル中のき裂発生面および観測面を決定するデータ決定部、
形状モデルから作成した構造解析モデルを数値解析して得られる、き裂発生面の状態と観測面の状態とを関係づける行列の逆行列を、観測面の状態からき裂発生面の状態を推定するための推定モデルとして出力する推定データ算出部、
観測面において実際に計測した対象構造物の計測値と推定モデルとに基づいてき裂発生面でのき裂の状態を推定するき裂推定部、を備える。
本願に開示されるき裂の推定装置によれば、小型の装置で、構造表面を形状計測した情報から、対象構造物の内部のき裂を推定することができる。
実施の形態１に係るき裂の推定装置を備えた故障診断装置の全体構成図である。 実施の形態１に係るき裂の寸法を推定するための全体の流れを示すフローチャートである。 実施の形態１に係るき裂の推定装置のハードウエア構成図である。 実施の形態１に係るき裂の推定装置の機能構成図である。 引張加重が加わった状態を示す対象構造の斜視図である。 曲げモーメントが加わった状態を示す対象構造の斜視図である。 実施の形態１に係る対象構造のき裂発生面の分割を説明する図である。 実施の形態１に係る対象構造のき裂発生面の分割を説明する別の図である。 実施の形態１に係る対象構造のき裂発生面の分割を説明する別の図である。 実施の形態１に係る対象構造の観測面の分割を説明する図である。 図２のステップＳ０２を実行するためのフローチャートである。 実施の形態１に係る、き裂発生面の変位変化の情報を格納するメモリ構造を示す図である。 実施の形態１に係る、観測面のひずみ変化の情報を格納するメモリ構造を示す図である。 図２のステップＳ０４を実行するためのフローチャートである。 別の形状の対象構造の斜視図である。 別の形状の対象構造を説明する図である。 実施の形態２に係る、観測面の変位変化の情報を格納するメモリ構造を示す図である。 実施の形態２に係る、観測面の角度変化の情報を格納するメモリ構造を示す図である。 実施の形態３に係る、き裂発生面の加重変化の情報を格納するメモリ構造を示す図である。 実施の形態５に係る動作を説明するフローチャートである。 実施の形態６に係る動作を説明するフローチャートである。
以下、本願を図に基づいて説明するが、各図において、同一または相当部材、部位には同一符号を付して説明する。
実施の形態１．
図１は、本実施の形態に係るき裂の推定装置４００を備えた故障診断装置５００の全体構成図である。き裂の推定装置４００の学習データと計測装置３００の計測データに基づき、例えばタービン発電機１００内の回転電機の回転子２００を構成する構造体（対象構造０１）内部のき裂の寸法（位置および大きさ）を推定し、き裂の大きさが、故障発生の原因になる大きさ以上であるときは、警報装置４１０により音または表示などにより警告を行う。き裂の推定装置４００は、入力装置４２０および表示装置４３０と接続されている。また、対象構造０１を計測装置３００により計測する。
図２は、き裂の推定装置４００が、対象構造０１内部のき裂の寸法を推定するための全体の流れを示すフローチャートであり、ステップＳ０１、ステップＳ０２、ステップＳ０４をき裂の推定装置４００で行う。図３は、図１のき裂の推定装置４００のハードウエア構成図、図４は、図１のき裂の推定装置の機能構成図、図５は、対象構造０１に引張荷重が加わった状態を示す斜視図、図６は、対象構造０１に曲げモーメントが加わった状態を示す斜視図、図７Ａ〜図７Ｃは、対象構造のき裂発生面０２の分割を説明した図、図８は、対象構造０１の観測面０４の分割を説明した図である。
図２に示すフローチャートは、き裂の推定装置４００の中で行われているデータ処理の概要を示す。このフローチャートを動作させる、き裂の推定装置４００内のマイコンのハードウエアの一例を図３に示す。プロセッサ４０１と記憶装置４０２から構成され、記憶装置４０２はランダムアクセスメモリ等の一次記憶可能な揮発性記憶装置４０２１と、リードオンリメモリ、フラッシュメモリ等の不揮発性の補助記憶装置４０２２とを具備する。また、フラッシュメモリの代わりにハードディスクの補助記憶装置を具備してもよい。プロセッサ４０１は、記憶装置４０２から入力されたプログラムを実行することにより、図１、図９などに示すフローチャートを実行する。この場合、補助記憶装置４０２２から揮発性記憶装置４０２１を介してプロセッサ４０１にプログラムが入力される。また、プロセッサ４０１は、演算結果等のデータを記憶装置４０２の揮発性記憶装置４０２１に出力してもよいし、揮発性記憶装置４０２１を介して補助記憶装置４０２２にデータを保存してもよい。また、以下の説明では、揮発性記憶装置４０２１を一次記憶部として説明する。
なお、図２で示すフローチャートをプロセッサ４０１により実行する際、図４に示すように実行内容に応じて、データ決定部２０、推定データ算出部３０、またはき裂推定部４０などの複数の機能ブロックに分けることができる。以下において、フローチャートのステップと共にそれぞれの機能についても説明する。
図２において、学習フェーズＦ０１とは、推定するために使用する学習データを作成し、学習するフェーズである。学習フェーズＦ０１には、学習データ条件を決定するステップ（ステップＳ０１）と、推定に使用するモデルを学習データから作成するステップ（ステップＳ０２）とから成る。
また、図２中、学習データから逆解析するフェーズＦ０２は、計測装置３００で取得した計測データから、学習フェーズＦ０１にて作成された学習データに基づいて、き裂の形状および位置の推定を行い、データ出力を行うフェーズである。
[学習フェーズＦ０１の説明]
<学習データを決定するステップ（図4中、データ決定部２０としての機能）>
学習データを決定するステップＳ０１では、図５に示すように、推定を行う対象構造０１に対して、き裂０３の発生が想定される箇所を推定し、検査する箇所である、き裂発生面０２を決定する。
き裂発生面０２は、例えば、以下（１）〜（３）に示すように決定してもよい。ただし、これに限れらるものではない。
（１）事前に対象構造の発生応力の分布を計測または構造解析により求める。
（２）材料、応力分布によってき裂の発生箇所を決めるのに適切な評価応力を選択して、その応力が最大となる点をき裂の発生箇所とする。
（３）さらに、その発生箇所における最大主応力方向に垂直で、対象構造においてき裂の発生箇所と相対する面を貫通するように決定する。
き裂発生面０２の近傍の観測可能な面を、ひずみを計測する観測面０４とする。この際、図５においては、検査時に、引張荷重０５が対象構造０１に加わっている。また、図６に示すように検査時に、曲げモーメント０６が、対象構造０１に加わる場合もある。この対象構造０１の全体または一部を検査箇所として、検査箇所の形状モデルを作成する。対象構造０１全体をモデル化する場合には、荷重以外に対象構造０１に加えられている変形の拘束、および温度分布などを構造解析の境界条件として把握する。対象構造０１の一部分をモデル化する場合には、切り出した面の変位または荷重の分布を境界条件として構造解析に反映する。
次に、図７Ａに示すように、対象構造０１の形状モデル内のき裂発生面０２を単位面（要素）となる格子形状０８に分割する。図７Ａ中では、分割面のＸ方向をｎ個、Ｙ方向をｍ個に分割し、分割した格子の交差する点を位置（i,j）で示した。そのため、位置（i,j）は(0,0)から始まり、(n,m)までの数字で示される。この格子が交差する点の一点を、き裂とし、全ての格子の交差する点上で順次、き裂を移動させる。この移動させる際の順番を、ステップＳ０１の段階で決定する。
き裂発生面０２のき裂の境界条件を変えた構造解析毎に、き裂発生面０２の格子形状０８の格子点で求めた変位を、決定した順番で記憶する。また、記憶する変位の成分は図５または図６で示した荷重またはモーメントに対して、き裂発生面０２のき裂になる部分の変位が最も大きい成分である。
き裂を移動させる方法として、有限要素法の場合を例に説明すると、図７Ｂに示すように、要素６００と要素６０１との間に存在する節点６０２（接続）を外す方法がある。すなわち、節点６０２を共有させずに要素６００の節点と、要素６０１の節点の２つに分割し、その２つの節点間で変位および力の伝達が無いこととする。
または、き裂発生面の変位を、き裂が生じた場合と同等の形状または境界条件に変更する。例えば、図７Ｃに示すように、き裂発生面０２を対称面とする、有限要素法の１／２の解析モデルにおいて、き裂となる節点６０３の境界条件を、荷重なし、および変位の拘束なしとする。それ以外のき裂発生面０２の節点は、荷重なし、およびＺ方向の変位を０とする拘束条件を境界条件として与える。
次に、図８に示すように、き裂を推定するために使用する表面の変形情報を取得する範囲を決定する。この範囲を観測面０４とする。本実施の形態では表面の変形としてひずみを使用する。観測面０４も、き裂発生面０２と同様に格子形状０９に分割する。図８中、分割面のＸ方向をｎ個、Ｚ方向をｐ個に分割し、分割した格子形状０９の交差する点を位置（k,l）で示した。そのため、位置（k,l）は(0,0)から始まり、(n,p) までの数字で示される。き裂発生面０２のき裂の境界条件を変えた構造解析毎に観測面０４の格子点で求めたひずみを、決定した順番で記憶する。この記憶する順番を、ステップＳ０１で決定する。また、記憶するひずみの成分は図５または図６で示した荷重またはモーメントに対してひずみが最も大きい成分である。また、２軸（例えばＺ軸とＹ軸）に荷重またはモーメントが加わる場合のひずみは、多軸の荷重、または構造の影響で発生する多軸応力場のひずみを評価するパラメータである主ひずみ、トレスカの相当ひずみ、ミーゼスの相当ひずみを用いてもよい。
この観測面０４は、図８に示す面状の、格子形状の交差する点群（グリッド点群）に限定されず、観測面内の一部の離散的な点または点群でもよい。
<推定に使用するモデルを学習データから作成するステップ（図４中、推定データ算出部３０としての機能）>
次にステップＳ０２を詳述する。ステップＳ０２では、き裂の形状および位置の推定に使用する構造解析モデルを、ステップＳ０１で決定した学習データから作成する。
すなわち、仮定するき裂の形状、位置を、ステップＳ０１で決定した順番で変化させ、形状モデルから作成した構造解析モデルを数値解析し、き裂発生面０２の変位と観測面０４の変形をベクトルとして記憶装置４０２に記憶する。その後、記憶装置４０２に記憶された、仮定する全てのき裂形状の解析結果を行列に表現する。
さらに、き裂発生面０２の変位と観測面０４の変形の関係が線形であることを用いて、き裂発生面行列と観測面行列との順係数行列の逆行列を求める。
ステップＳ０２の詳細フローを図９に示す。また、ステップＳ０２で、記憶装置４０２に保存したベクトルから行列を作成するためのメモリ構造を図１０および図１１に示す。これらメモリ構造は、記憶装置４０２内に格納されている。
<数値解析部３１としての機能>
（１）図９中、ステップＳ０２０１では、ステップＳ０１で決定した、き裂の発生箇所（き裂発生面０２）とひずみを計測する面（観測面０４）を含む形状モデル、学習のために仮定するき裂の形状、位置、および学習させる順番をプロセッサ４０１に入力する。プロセッサ４０１は以下のフローを実行する。
（２）ステップＳ０２０２では、形状モデルから、有限要素法などの数値計算により構造解析モデルを作成する。
<数値解析制御部３２としての機能>
（３）ステップＳ０２０３では、構造解析モデルのき裂発生面０２と観測面０４を、上述した通り複数の格子形状０８に分割し、き裂が発生していない境界条件を与え、構造解析により、き裂発生面０２の変位と観測面０４の変形を算出する。
（４）ステップＳ０２０４では、構造解析モデルのき裂発生面０２を、上述した通り、複数の格子形状０８に分割し、その格子形状０８に含まれる各節点をき裂とする境界条件を与え、構造解析で観測面０４の変形を算出する。
（５）ステップＳ０２０５では、き裂とした節点の条件毎に、き裂発生面０２の全節点の変位のき裂発生前後での差分を、学習させる順番で並べて、き裂発生面０２の変位変化のベクトルΔ(0,0)を作成する。また、観測面０４の全節点の変形のき裂の発生前後での差分を学習させる順番で並べて観測面０４のひずみ変化の変形ベクトルE(0,0)を作成する（後述する図１０参照）。
（６）ステップＳ０２０６では、記憶装置４０２にベクトルを保存する。
（７）ステップＳ０２０７では、き裂発生面０２の節点の全てをき裂とした構造解析を行ったかどうかを判定する。き裂発生面０２の節点の全てをき裂とするため、節点の全てをき裂として構造解析を行っていない場合は、ステップＳ０２０８で、き裂とする節点を変更し、ステップＳ０２０４に戻り、構造解析を行い、ステップＳ０２０６により記憶装置４０２にベクトルを保存する。
（８）き裂発生面０２の節点の全てをき裂として構造解析を行った後は、ステップＳ０２０９で、記憶装置４０２に保存したき裂発生面０２の変位変化のベクトルΔ(0,0)を学習させる順番で並べ、き裂発生面０２の変位変化の行列である、き裂発生面行列Δcrack_ diffの作成を行う。
（８−１）具体的には、図１０のメモリ構造に示すように、き裂発生面０２の変位変化のベクトルΔ(0,0)の列ベクトルはステップＳ０１で決定された順番にき裂発生面０２の節点の変位データを並べている。Δ(0,0)の列ベクトル中、δ(i,j)は、き裂発生面０２の位置(i,j)の節点の変位を示す。
（８−２）さらに、学習させる、き裂を発生させる位置の情報は、き裂発生面０２の位置(i,j)として、Δ(i,j)の列ベクトルを作成し、その列ベクトル内の要素をδi_j(i,j)で示す。Δ(i,j)は、き裂発生面０２の位置(i,j)の節点が、き裂として構造解析した結果の、き裂発生面０２の位置(i.j)の節点の変位を示す。この列ベクトルを、ステップＳ０１で、決定したき裂の発生する位置の順番に行に並べて、き裂発生面０２の変位変化のき裂発生面行列Δcrack_diffを作成する。
（９）また、ステップＳ０２０９において、記憶装置４０２に保存した観測面０４の全節点のひずみ変化の変形ベクトルE(0,0)から観測面のひずみ変化の変形行列である、観測面行列Εmeasureを作成する。
（９−１）具体的には、図１１のメモリ構造に示すように、観測面のひずみ変化の変形ベクトルE(0,0)の列ベクトルは、ステップＳ０１で決定された、順番に、観測面０４の節点のひずみデータを並べている。E(0,0)の列ベクトル中、ε(k,l)は観測面０４の位置(k,l)の節点のひずみを示す。
（９−２）さらに、学習させる、き裂を発生させる位置の情報は、き裂発生面０２の位置(i,j)位置として、E(i,j)の列ベクトルを作成し、その列ベクトル内の要素はεi_j(k,l)で示す。E(i,j)は、き裂発生面０２の位置(i,j)の節点がき裂として構造解析した結果の、き裂発生面０２の位置(i,j)の節点のひずみを示す。この列ベクトルを、ステップＳ０１で、決定されたき裂の発生する位置の順番に行に並べて、観測面のひずみ変化の観測面行列Εmeasureを作成する。
<推定データ出力部３３としての機能>
（１０）図９中、ステップＳ０２１０では、き裂発生面０２の変位と観測面０４の全節点の変形との線形関係を用いて、き裂発生面行列Δcrack_diffから観測面行列Εmeasureへ写像する係数行列Ｄを式(１)のように定義する。そして、式(２)に示すようにき裂発生面行列Δcrack_diffの逆行列、Δcrack_diff -1を式(１)の両辺に左側から乗じることで式(３)のように係数行列Ｄをき裂発生面行列Δcrack_diffと観測面行列Εmeasureとから作成する。
Figure 0006789452
Figure 0006789452
Figure 0006789452
（１１）ステップＳ０２１１では、ステップＳ０２１０で作成された係数行列Ｄの逆行列Ｄ-1を算出する。
（１２）ステップＳ０２１２では、推定モデルとして逆行列Ｄ-1を出力する。本実施の形態では、き裂発生面０２の状態として変位を、観測面０４の状態としてひずみを使用し、それらの関係を逆行列により示した推定モデルを例として説明している。しかし、推定モデルは、上述した逆行列に限定されるものではない。すなわち、推定モデルは、構造解析モデルを数値解析して得られるき裂発生面０２の状態と、観測面０４の状態を関係づける行列に基づき、観測面０４の状態からき裂発生面０２の状態を推定するためのモデルであればよい。
[学習データから逆解析するフェーズＦ０２（図４中、き裂推定部４０としての機能）]
図２中、計測データの取得のステップＳ０３において、対象構造０１の観測面０４の変形を、計測装置３００により計測する。ここでは例としてひずみを示している。計測装置３００の計測方法はひずみゲージ、デジタル画像相関法などを用いる。ここでのひずみは内部にき裂のない条件と、き裂が発生した２つの状態でのひずみを計測し、その差分を、き裂の推定装置４００に入力する。入力された計測値に基づき、き裂の推定装置４００は、図２に示されるステップＳ０４を実行する。具体的には、プロセッサ４０１により、記憶装置４０２に格納されている図１２のフローチャートを以下のように実行する。
（１）図１２のステップＳ０４０１は、計測したひずみデータを、ステップＳ０１で決定した順番にE(i,j)と同じひずみの列ベクトルとして並べた観測面０４の変形ベクトルを作成する。計測したひずみデータは学習時のひずみデータと同じ位置とする。
（２）次に、ステップＳ０４０２は、図１のステップＳ０２の出力である学習フェーズＦ０１で算出された推定モデル(逆行列Ｄ-1)を用意する。
（３）ステップＳ０４０３では、ステップＳ０４０１の、計測値による観測面０４の変形ベクトルと、ステップＳ０４０２の、学習フェーズＦ０１で算出された推定モデル(逆行列Ｄ-1) とから、き裂発生面０２の変位ベクトルを算出する。
（４）ステップＳ０４０４では、き裂発生面０２の変位ベクトルをステップＳ０１で決めた学習データと同じ順番として変位ベクトルをき裂の発生する面の変位分布に変換する。そして、変位が発生した節点をき裂として位置と大きさを決定する。その結果を、ステップＳ０４０５に示すき裂の位置と大きさとして出力する。
（５）ステップ０４０５（図２のステップＳ０５に該当）では、ステップＳ０４０４で出力したき裂の位置と大きさを、検査結果として表示装置４３０に表示する。
以上のように、本実施の形態では、入力装置、表示装置、記憶装置及びプロセッサを備えた小型の装置で構造表面を形状計測した情報から、対象構造の内部のき裂を推定することができる。
これまでの説明では、対象構造０１は、平板を対象としてＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の直交座標系で示したが、図１３に示すように対象構造０１が円筒１０で、座標がＲ軸、Ｚ軸、角度θの円筒座標系にも適用可能である。その場合は図７Ａ〜図７Ｃおよび図８に示したＸ軸はＲ軸に、Ｙ軸は角度θに、Ｚ軸はＺ軸に対応する。対象となる円筒構造は図１４に示す焼き嵌め部のような内圧１１の加わる構造で、き裂が内部に発生することで表面の形状が変化するものを対象とする。
上記円筒座標系を適用する対象構造の例としては、回転電機の回転子の端部に焼き嵌めされた保持環の回転子鉄芯との焼き嵌め部がある。
また、逆行列Ｄ-1は、ステップＳ０２０３における構造解析で求めた、き裂発生面０２の変位と観測面０４の変形を表す剛性マトリックスの部分行列の行列演算により求めても良い。
実施の形態２．
図１５は、実施の形態２に係る観測面０４の変位変化の情報を格納するメモリ構造を示す図、図１６は、実施の形態２に係る観測面の角度変化の情報を格納するメモリ構造を示す図である。
実施の形態１で説明したような、検査結果が、き裂の有無だけでは、装置の停止、および使用可能期間を決めることができない。しかし、検出したいすべてのき裂形状を学習させることは不可能である。このような課題を解決するために、効率的に少ない、き裂データを学習し、観測面０４の変化から、任意の内部のき裂の位置、大きさを推定することを目的とする。
ここでは、観測面０４の変形としてひずみ変化ではなく変位変化、角度変化を使用した場合の、観測面０４の変形ベクトルおよび観測面行列の作成方法の変更点のみを示す。
変位変化を使用した場合は、図９中、ステップＳ０２０５、または図１１で示したひずみ変化の変形ベクトルE(0,0)の代わりに、図１５に示すように変位変化のベクトルDis(0,0)の列ベクトルを用いる。列ベクトルDis(0,0)は、ステップＳ０１で決定された順番に観測面０４の節点の変位変化のデータを並べている。図１５中、d(k,l)は観測面０４の位置(k,l)の節点の変位変化を示す。さらに、学習させる、き裂を発生させる位置の情報は、き裂発生面０２の位置(i,j)として、列ベクトルDis(i,j)を作成し、その列ベクトルDis(i,j)内の要素はdi_j(k,l)で示す。di_j(k,l)は、き裂発生面０２の位置(i,j)の節点が、き裂として構造解析した結果の、き裂発生面０２の位置(k,l)の節点の位置変化を示す。この列ベクトルをステップＳ０１で決定された、き裂の発生する位置の順番に行に並べて、観測面の変形変化の行列である観測面行列Dismeasureを作成する。
角度変化を使用した場合は、図９中、ステップＳ０２０５、または図１１で示したひずみ変化の変形ベクトルE(0,0)の代わりに、図１６に示すように角度変化のベクトルA(0,0)の列ベクトルを用いる。列ベクトルA(0,0)は、ステップＳ０１で決定された順番に観測面０４の節点の角度変化データを並べている。図１６中、a(k,l)は観測面０４の位置(k,l)位置の節点の角度変化を示す。さらに、学習させる、き裂を発生させる位置の情報は、き裂発生面０２の位置(i,j)として、列ベクトルA(i,j)を作成し、その列ベクトルA(i,j)内の要素はai_j(k,l)で示す。ai_j(k,l)は、き裂発生面０２の位置(i,j)の節点がき裂として構造解析した結果の、き裂面の(k、l)位置の節点の角度変化を示す。この列ベクトルをステップＳ０１で決定されたき裂の発生する位置の順番に行に並べて、観測面０４の角度変化の行列である観測面行列Ameasureを作成する。
以上の通り、本手段を用いることで、き裂が発生する面に生じるき裂のすべての形状に対応した学習データを作成する部分を自動化でき、効率的に少ないき裂データの学習で、観測面の変化から任意の内部のき裂の位置、大きさを推定できる。さらに、観測面の変形としてひずみ変化だけでなく変位変化、角度変化を使用することで計測方法の種類を拡大でき、ひずみ計測よりも短時間で、高精度に計測することができる。
実施の形態３．
図１７は、実施の形態３に係るき裂発生面０２の荷重変化のベクトルの情報を格納するメモリ構造の図である。
ここでは、き裂発生面０２の解析結果を行列表現したパラメータに力の変化を使用した場合の、観測面０４の変形ベクトルおよび観測面行列の作成方法の変更点のみを示す。
図９中ステップＳ０２０５、または図１０で示したき裂発生面０２の変位変化のベクトルΔ(0,0)の代わりに、図１７に示すように、き列発生面の加重変化のベクトルZ(0,0)の列ベクトルを用いる。列ベクトルZ(0,0)は決められた順番に、き裂発生面０２の節点の荷重データを並べている。図１７中、ζ(i,j)はき裂発生面０２の位置(i,j)の節点の荷重を示す。さらに、学習させる、き裂を発生させる位置の情報は、き裂発生面０２の位置(i,j)として、列ベクトルZ(i,j)を作成し、その列ベクトルZ(i,j)内の要素はζi_j(i,j)で示す。ζi_j(i,j)は、き裂発生面０２の位置(i,j)の節点がき裂として構造解析した結果の、き裂面の位置(i,j)の節点の荷重を示す。この列ベクトルをステップＳ０１で決定されたき裂の発生する位置の順番に行に並べて、き裂発生面０２の加重変化の行列である、き裂発生面行列Zcrack_diffを作成する。
き裂発生面０２の解析結果を行列表現したパラメータが変位変化だけでなく力の変化を使用する場合でも、観測面０４の変形としてひずみ変化だけでなく変位変化、角度変化を使用することができ実施の形態２と同様の効果を得ることができる。
以上の通り、本手段を用いることで、き裂発生面に生じるき裂のすべての形状に対応した学習データを作成する部分を自動化でき、効率的に少ないき裂データの学習で、観測面の変化から任意の内部のき裂の位置、大きさを推定できる。さらに、き裂発生面の解析結果を行列表現したパラメータは、変位変化だけでなく力の変化を使用することができる。これは、き裂が発生する位置の節点の力が０で、それ以外に力が発生するためである。
実施の形態４．
実施の形態１では、点検時に観測面に内部き裂による変形が生じる必要があるため、対象構造０１が焼き嵌め部などの予め力が加わっている構造に限られる。しかし、対象構造０１に予め力が加わっていない場合でも、対象構造０１に一定の荷重を加えることを、学習データの決定時などのき裂なしの条件および点検時で実施することで、同様の計測が可能となる。
具体的には、図２のステップＳ０１の学習データの決定時に、対象構造０１に加える荷重と荷重を加える位置を決定し、構造解析時の境界条件に追加する。そして、ステップＳ０３の計測データの取得時に、学習データの決定時に決定した、加える荷重を、荷重を加える位置に加えて、計測を行う。これにより、計測する対象構造０１に予め力が加わっていない場合も、き裂の形状、位置の推定が可能になる。
実施の形態５．
き裂の形状、位置の推定を逆解析するのに加え、図１２のステップＳ０４０４により推定したき裂の位置および大きさ、タービン発電機１００などの機器の運転中に回転子構造に加わる外力、き裂が発生した構造の材料の物性値、を用いて、対象構造０１の検査をさらに行い、き裂の進展寿命を求め、残りの機器の使用期間を求めてもよい。これにより、機器の残存している使用可能時間を把握でき、計画的な装置の補修、更新が可能となる。なお、実施の形態１を例にとり、タービン発電機にて説明したが、これに限るものではない。
具体的には、図１８に示すように、図１２中のステップＳ０４０４で推定された、き裂の位置と大きさの情報に、ステップＳ２２で示す情報を追加する。追加する情報としては、（１）対象構造０１に加わる外力、（２）対象構造０１に使用されている材料の物性値、（３）対象構造０１が使用不可となるき裂の大きさ及び位置の情報が考えられる。これら情報は製品設計段階に入手可能であり、例えば、図３で示した入力装置４２０から入力される。ステップＳ０４０４で推定された情報とステップＳ２２で入力された２つの入力情報から、ステップＳ２３において、破壊力学に基づいて対象構造０１を用いたタービン発電機など、対象機器の使用条件における、き裂の進展量を算出する。進展量の算出は、破壊力学に基づくものだけでなく、時系列のき裂の大きさ、位置の推定結果に基づいてから、進展量を推定してもよい。さらに、ステップＳ２４において、対象構造０１が使用不可となるき裂の大きさ、使用不可となる位置に到達する使用期間を算出する。そして、ステップＳ２５において、残りの使用期間を算出する。算出された使用期間は、表示装置４３０により出力され、機器の故障診断に活用できる。
実施の形態６．
図１２のステップＳ０４０４において推定したき裂の位置、および大きさと、あらかじめ決めていた構造内のき裂の大きさ、位置の制限値から、機器の使用停止を促すアラームを発生させて、機器の故障診断をおこなってもよい。これにより、機器の使用停止を迅速に判断できる。アラームは、例えば図３に示す警報装置４１０により行う。
具体的には、図１９に示すように、図１２中のステップＳ０４０４で得られる、き裂の位置と大きさの推定値の情報に、ステップＳ２２に示す情報を追加する。追加する情報としては、（１）対象構造に加わる外力、（２）対象構造に使用されている材料の物性値、（３）対象構造が使用不可となるき裂の大きさ及び位置の情報が考えられる。これら情報は製品設計段階に入手可能であり、例えば、図３で示した入力装置４２０から入力される。ステップＳ０４０４で推定された情報とステップＳ２２で得られた情報の２つの入力情報から、ステップＳ２６で、き裂の大きさが、機器が使用不可となる、予め定めた閾値を超えているか否か、または定められた期間内に超えるかを判定する。超える場合は、ステップＳ２７に示すように使用停止を促すアラームを発生させる。アラームは、例えば図３に示す警報装置４１０により行う。超えない場合は、ステップＳ２８に示すように、き裂有りのみ表示装置４３０に表示する。さらにこの場合には、実施の形態５で示した残りの使用期間を合わせて表示してもよい。このようにアラームを発生することにより、機器の故障診断に活用できる。
本願は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、１つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。
従って、例示されていない無数の変形例が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。
０１：対象構造、０２：き裂発生面、０３：き裂、０４：観測面、１００：タービン発電機、２００：回転子、３００：計測装置、４００：き裂の推定装置、４０１：プロセッサ、４０２：記憶装置、４１０：警報装置、４２０：入力装置、４３０：表示装置、４０２１：揮発性記憶装置、４０２２：補助記憶装置。

Claims (13)

  1. 検査される対象構造物の形状モデルと前記形状モデル中のき裂発生面および観測面を決定するデータ決定部、
    前記形状モデルから作成した構造解析モデルを数値解析して得られる、前記き裂発生面の状態と前記観測面の状態とを関係づける行列の逆行列を、前記観測面の状態から前記き裂発生面の状態を推定するための推定モデルとして出力する推定データ算出部、
    前記観測面において実際に計測した前記対象構造物の計測値と前記推定モデルとに基づいて前記き裂発生面でのき裂の状態を推定するき裂推定部、を備えたき裂の推定装置。
  2. 前記推定データ算出部の、前記き裂発生面の状態と前記観測面の状態とを関係づける行列は、前記き裂発生面の状態をき裂の形状ごとに予め定めた順番に並べた行列と、前記観測面の状態をき裂の形状ごとに予め定めた順番に並べた行列とを関係づけるものであることを特徴とする請求項１に記載のき裂の推定装置。
  3. 検査される対象構造物の形状モデルと前記形状モデル中のき裂発生面および観測面を決定するデータ決定部、
    前記形状モデルから作成した構造解析モデルを数値解析して得られる、前記き裂発生面の状態と前記観測面の状態とを関係づける行列に基づき、観測面の状態からき裂発生面の状態を推定するための推定モデルを出力する推定データ算出部、
    前記観測面において実際に計測した前記対象構造物の計測値と前記推定モデルとに基づいて前記き裂発生面でのき裂の状態を推定するき裂推定部、を備え、
    前記推定データ算出部は、
    前記き裂発生面および前記観測面をそれぞれ単位面に分割し、分割した前記単位面の境界条件に基づいて前記構造解析モデルを数値解析する数値解析部と、
    前記形状モデルから前記構造解析モデルを作成し、前記き裂発生面にき裂が発生する前記構造解析モデルの境界条件を順次設定するとともに、順次設定された境界条件での解析を前記数値解析部において順次行い、前記き裂発生面の解析結果と前記観測面の解析結果とを記憶装置に記憶する数値解析制御部と、
    前記記憶装置に記憶された、前記き裂発生面の解析結果を行列表現したき裂発生面行列から前記観測面の解析結果を行列表現した観測面行列へ写像する順係数行列を求め、前記順係数行列の逆行列を前記推定モデルとして出力する推定データ出力部と、
    からなることを特徴とするき裂の推定装置。
  4. 前記構造解析モデルの境界条件である入力境界条件は、前記き裂発生面において、前記き裂発生面を分割した単位面同士の接続を外す、あるいは、前記き裂発生面の変位を、き裂が生じた場合と等しい形状または境界条件に変更することを特徴とする請求項３に記載のき裂の推定装置。
  5. 前記観測面の解析結果は、前記観測面の変位変化、ひずみ変化、および角度変化のいずれかに基づいたベクトルとして表されることを特徴とする請求項３に記載のき裂の推定装置。
  6. 前記き裂発生面の解析結果は、前記き裂発生面の変位変化または荷重変化に基づいたベクトルとして表されることを特徴とする請求項３に記載のき裂の推定装置。
  7. 前記き裂推定部は、前記観測面において実際に計測した前記対象構造物の変形の結果から作成された前記観測面の変形ベクトルと、前記逆行列とから前記き裂発生面における変位ベクトルを算出し、この変位ベクトルに基づいて前記き裂発生面でのき裂の位置と大きさを推定することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載のき裂の推定装置。
  8. 前記対象構造物が、回転電機の回転子の端部に焼き嵌めされた保持環の、回転子鉄心との焼き嵌め部分であり、前記対象構造物の前記形状モデルが円筒座標系であることを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載のき裂の推定装置。
  9. 検査される対象構造物の形状モデルと前記形状モデル中のき裂発生面および観測面を入力するステップ、
    前記形状モデルから作成した構造解析モデルにおける前記き列発生面の状態と前記観測面の状態とを関係づける行列の逆行列を、前記観測面の状態からき裂発生面の状態を推定するための推定モデルとして出力するステップ、
    前記観測面において実際に計測した前記対象構造物の計測値と前記推定モデルとに基づいて前記き裂発生面でのき裂の状態を推定するステップ、
    を備えたき裂の推定方法。
  10. 前記き裂発生面の状態と前記観測面の状態とを関係づける行列は、前記き裂発生面の状態をき裂の形状ごとに予め定めた順番に並べた行列と、前記観測面の状態をき裂の形状ごとに予め定めた順番に並べた行列とを関係づけるものであることを特徴とする請求項１に記載のき裂の推定装置。
  11. 検査される対象構造物の形状モデルと前記形状モデル中のき裂発生面および観測面を入力するステップ、
    前記形状モデルから作成した構造解析モデルにおける前記き列発生面の状態と前記観測面の状態とを関係づける行列に基づき、前記観測面の状態からき裂発生面の状態を推定するための推定モデルを出力するステップ、
    前記観測面において実際に計測した前記対象構造物の計測値と前記推定モデルとに基づいて前記き裂発生面でのき裂の状態を推定するステップ、
    を備え、
    前記推定モデルを出力するステップは、
    前記き裂発生面を分割した単位面同士の全ての節点にき裂が発生する前記構造解析モデルの境界条件を順次設定して数値解析を行い、解析された前記き裂発生面の解析結果と前記観測面の解析結果とを記憶装置に記憶するステップと、
    前記記憶装置に記憶された解析結果から、前記き裂発生面を行列表現したき裂発生面行列と前記観測面を行列表現した観測面行列を算出し、前記き裂発生面行列を前記観測面行列へ写像する順係数行列を求め、この順係数行列の逆行列を前記推定モデルとして出力するステップと、
    からなることを特徴とするき裂の推定方法。
  12. 請求項９または１１のき裂の推定方法で推定された対象構造物のき裂の位置および大きさと、前記対象構造物に加わる外力と、前記対象構造物に使用されている材料の物性値とから、前記き裂の進展寿命を求め、前記進展寿命までの残りの期間を算出することを特徴とするき裂の検査方法。
  13. 請求項９または１１のき裂の推定方法で推定された対象構造物のき裂の位置および大きさと、前記対象構造物に加わる外力と、前記対象構造物に使用されている材料の物性値とから、前記き裂の大きさが、定められた閾値を超えている、または定められた期間内に前記閾値を超えると判断した場合、アラームを発生することを特徴とする故障診断方法。
JP2020535268A 2020-01-22 2020-01-22 き裂の推定装置、き裂の推定方法、き裂の検査方法および故障診断方法 Active JP6789452B1 (ja)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2020/002038 WO2021149170A1 (ja) 2020-01-22 2020-01-22 き裂の推定装置、き裂の推定方法、き裂の検査方法および故障診断方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP6789452B1 true JP6789452B1 (ja) 2020-11-25
JPWO2021149170A1 JPWO2021149170A1 (ja) 2021-07-29

Family

ID=73452926

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020535268A Active JP6789452B1 (ja) 2020-01-22 2020-01-22 き裂の推定装置、き裂の推定方法、き裂の検査方法および故障診断方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20230003626A1 (ja)
JP (1) JP6789452B1 (ja)
CN (1) CN115004003A (ja)
DE (1) DE112020006580T5 (ja)
WO (1) WO2021149170A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2022548813A (ja) * 2020-09-16 2022-11-22 三菱電機株式会社 推定装置及び推定方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS57151841A (en) * 1981-03-16 1982-09-20 Toshiba Corp Apparatus for monitoring remaining life of turbine rotor
JPS62144543A (ja) * 1985-12-19 1987-06-27 Fuji Electric Co Ltd 冷間加工型非磁性保持環
JP2004069638A (ja) * 2002-08-09 2004-03-04 Kawasaki Heavy Ind Ltd 弾塑性体の亀裂進展予測方法および変形予測方法
JP2008256474A (ja) * 2007-04-03 2008-10-23 Toshiba Corp 内部残留応力推定方法およびシステム
JP2012159477A (ja) * 2011-02-02 2012-08-23 Institute Of Nuclear Safety System Inc 亀裂サイズ推定方法
JP2013096862A (ja) * 2011-11-01 2013-05-20 Hitachi-Ge Nuclear Energy Ltd き裂進展挙動予測方法
US9513200B1 (en) * 2015-11-04 2016-12-06 Rolls-Royce Corporation Determination of a threshold crack length
JP2018032380A (ja) * 2016-07-01 2018-03-01 ザ・ボーイング・カンパニーＴｈｅ Ｂｏｅｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ 構造の複数面における有限要素モデリング及び亀裂伝播の解析

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS57151841A (en) * 1981-03-16 1982-09-20 Toshiba Corp Apparatus for monitoring remaining life of turbine rotor
JPS62144543A (ja) * 1985-12-19 1987-06-27 Fuji Electric Co Ltd 冷間加工型非磁性保持環
JP2004069638A (ja) * 2002-08-09 2004-03-04 Kawasaki Heavy Ind Ltd 弾塑性体の亀裂進展予測方法および変形予測方法
JP2008256474A (ja) * 2007-04-03 2008-10-23 Toshiba Corp 内部残留応力推定方法およびシステム
JP2012159477A (ja) * 2011-02-02 2012-08-23 Institute Of Nuclear Safety System Inc 亀裂サイズ推定方法
JP2013096862A (ja) * 2011-11-01 2013-05-20 Hitachi-Ge Nuclear Energy Ltd き裂進展挙動予測方法
US9513200B1 (en) * 2015-11-04 2016-12-06 Rolls-Royce Corporation Determination of a threshold crack length
JP2018032380A (ja) * 2016-07-01 2018-03-01 ザ・ボーイング・カンパニーＴｈｅ Ｂｏｅｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ 構造の複数面における有限要素モデリング及び亀裂伝播の解析

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2022548813A (ja) * 2020-09-16 2022-11-22 三菱電機株式会社 推定装置及び推定方法
JP7195462B2 (ja) 2020-09-16 2022-12-23 三菱電機株式会社 推定装置及び推定方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2021149170A1 (ja) 2021-07-29
US20230003626A1 (en) 2023-01-05
DE112020006580T5 (de) 2022-11-17
JPWO2021149170A1 (ja) 2021-07-29
CN115004003A (zh) 2022-09-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2021152811A1 (ja) 亀裂推定装置と故障診断装置および亀裂推定方法と回転電機の故障診断方法
Wu et al. Damage localization in plate structures from uniform load surface curvature
Baqersad et al. Full-field dynamic strain prediction on a wind turbine using displacements of optical targets measured by stereophotogrammetry
JP6516323B2 (ja) 残留応力推定方法及び残留応力推定装置
Eroglu et al. Exact solution based finite element formulation of cracked beams for crack detection
KR20140139622A (ko) Ｅｉｆｓ 불확실성을 고려하여 초음파 검사 데이터를 사용한 확률적 피로 수명 예측
KR20190003593A (ko) 디지털 이미지 및 모델-기반 필터링 기술에 의한 전기기계적 양의 추정
JP4533621B2 (ja) 残留応力測定方法及び装置
JP2013050377A (ja) 寿命・余寿命評価機能付き非破壊検査装置
JP6789452B1 (ja) き裂の推定装置、き裂の推定方法、き裂の検査方法および故障診断方法
Ilg et al. Application of a full-field calibration concept for parameter identification of HS-steel with LS-OPT®
JP2008256474A (ja) 内部残留応力推定方法およびシステム
Kourehli Damage diagnosis of structures using modal data and static response
WO2008129561A2 (en) Real-time system and method for designing structures
CN116227045B (zh) 一种结构试件的局部应力应变场构造方法及系统
CN109933916B (zh) 基于轴系纵向振动响应测量反演螺旋桨纵向激励的方法及系统
JP6958839B2 (ja) 機械部品のひずみ分布推定方法及びひずみ分布推定装置
Giagopoulos et al. Finite element model developed and modal analysis of large scale steam turbine rotor: quantification of uncertainties and model updating
US11428612B2 (en) Estimation device and estimation method
Avitabile et al. Comparison of full field strain distributions to predicted strain distributions from limited sets of measured data for SHM applications
JP7274077B1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP7362468B2 (ja) 加工面形状予測装置、及びその方法
Avitabile et al. Using digital image correlation and three dimensional point tracking in conjunction with real time operating data expansion techniques to predict full-field dynamic strain
Giagopoulos et al. UQ and FE Model Updating of Large Scale Steam Turbine Rotor
WO2022059080A1 (ja) 亀裂推定装置および亀裂推定方法

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200624

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20200624

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20200624

A975 Report on accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005

Effective date: 20200715

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20201006

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20201102

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 6789452

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250