文字サイズ

News & Topics

第33回「電磁力関連のダイナミクス」シンポジウム(SEAD33)に参加します(20210519

予応力に対する最大磁束密度変化の一例
予応力に対する最大磁束密度変化の一例
機械学習を用いた応力センサ性能評価の一例
機械学習を用いた応力センサ性能評価の一例

学会参加・発表のお知らせです。2021年5月19日(水)-21日(金),第33回「電磁力関連のダイナミクス」シンポジウムZoomにてオンライン開催されます。本研究室から下記1件の発表を行います。


1) SEAD33-88 機械学習を用いた FeCo合金の予応力推定

 大川 慎之介, 小川 徹, 古野 憲紀, 田代 晋久, 脇若 弘之(信州大学), 田山 巌, 小野寺 隆一, 渡辺 将仁(東北特殊鋼)


本研究は東北特殊鋼殿との共同研究です。FeCo磁歪材料を用いた応力センサに関する性能評価を機械学習にて試みた成果を発表します。FeCo磁歪材料への応力印加に対し,磁化特性変化測定結果において最大磁束密度変化が応力センサへの応用に優れた特徴量であることに注目しました。回帰を扱うLinearやSVM等の処理が軽い機械学習モデルを用いても,100MPaまでの予応力印加に対し7MPa以下の差で応力検出が行えることをした結果を発表します。

このページの先頭へ