2025S-GS6-2 スマートフォンによる3Dスキャンと機械学習を活用した溶接ビード形状の応力集中係数・応力勾配の自動推定

抄録

大型構造物において，溶接部は疲労亀裂が発生しやすく適切な品質管理が求められる．疲労強度は，溶接ビード形状に影響を受ける応力集中係数（SCF）や応力勾配（SG）などの要因によって決定される．本研究ではスマートフォンに搭載された3Dスキャン技術を活用し，溶接ビード形状の取得を簡略化する手法を提案する．スキャンデータから止端半径やフランク角といったパラメータを自動抽出し，従来の手作業による測定の際のばらつきを排除する．さらに，広範なFEM解析に基づき学習されたAIモデルを用いてSCFおよびSGの推定精度を向上させる．本手法により，スマートフォンを用いた3DスキャンからSCFおよびSGを自動計算できるようになり，溶接部の疲労強度評価の効率化と品質管理の向上が可能となる.