光学特性と機械学習を用いた絶縁樹脂の機械的強度推定方法の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 2-038

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Estimation Method of Mechanical Properties for Insulation Resins with Optical Properties and Machine Learning

著者名: 長広明（東芝インフラシステムズ）,高田翔平（東芝インフラシステムズ）,藤井祐樹（東芝インフラシステムズ）,中村勇介（東芝インフラシステムズ）,山崎顕一（東芝インフラシステムズ）,竹内美和（東芝インフラシステムズ）

著者名(英語): Hiroaki Cho (Toshiba Infrastructure Systems & Solutions),Shohei Takata (Toshiba Infrastructure Systems & Solutions),Yuuki Fujii (Toshiba Infrastructure Systems & Solutions),Yusuke Nakamura (Toshiba Infrastructure Systems & Solutions),Kenic

キーワード: 赤外分光測定|非破壊診断|機械的特性|機械学習|Infrared spectrum|Non-destructive evaluation|Mechanical properties|Machine Learning

要約(日本語): 電力機器の経年化が進んでおり，突発的な故障による停電のリスクが懸念されている。電力機器においては各種の絶縁材料が使用されるが，この絶縁材料は構造的な強度部材としても用いられることが多く，絶縁性能に加えて機械的強度も重要な性能の一つである。一方で，機械的強度の評価には破壊試験が必要であり，実器の状態を評価することは一般的には困難であるが，機械的強度を非破壊で評価する試みが報告されている。本報では，非破壊で測定可能な特性を用いて，絶縁樹脂の機械的強度を推定する試みを行った結果を報告する。

本誌掲載ページ: 40-41 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 539 Kバイト