# Fileset

[再校刷.pdf](https://mdr.nims.go.jp/filesets/1e38f74e-d38d-4e40-bb93-ba2a2382b0b9/download)

## Creator

[伊藤 海太](https://orcid.org/0000-0002-1438-6982), 行武 栄太郎, [榎 学](https://orcid.org/0000-0001-6929-114X)

## Rights

[In Copyright](http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/)

## Other metadata

[アコースティック・エミッション法による難燃性マグネシウム合金摩擦攪拌接合中の微小欠陥検出](https://mdr.nims.go.jp/datasets/7566e101-8fc7-44e3-9ba7-44096ce54f89)

## Fulltext

“!äp.3-4n�«éükY‰.pdf34                                                                                                                                                                        金属 Vol.92 (2022) No.6特集　難燃性マグネシウム合金を利用した高速鉄道車両構体の開発                                                                                                     (564)                                                                                              量は変位制御とした．ツールは x軸方向に移動させない状態でゆっくり押し込み，規定の押込量に達してから 5 sほどその場で攪拌を続けて試料を十分軟化させてから接合を開始した．接合条件は，移動速度 800 mm /min，回転数 1000 rpmとし，突き合わせ部の中央の 100 mmを接合した．　センサの出力電圧は，センサ内蔵ヘッドアンプと外付プリアンプ（富士セラミックス A1002）で合計 86 dB増幅させた．その後，前述の AE計測装置「CWM」に入力し，電圧レンジ ±5 V，サンプリング周波数 10 MHz，解像度 12 bitの条件で連続的にデジタイズして，全波形をハードディスクに記録した．　記録された AE波形の時間－周波数－強度特性を評価して，ノイズフィルタや AE事象検出のしきい値を決めた．CWM内蔵の連続波形の STFT（Short Time Fourier Transform，短時間フーリエ変換）では，ツールが試料に接触している間は 100 kHz以下の成分が見られたため，これをノイズと判断し，連続波形にカットオフ周波数 100 kHzのハイパスフィルタを適用した．このフィルタ適用後の連続波形の RMS（Root Mean Square，二乗平均平方根）を算出すると，接合時には接合条件によっても異なるが最高 200 mV程度，非接合時は20 mV程度と変動が大きかった．このため，しきい値は ±100, ±200，±400，±800 mVの 4段階に設定して，各しきい値で独立に AE事象を検出し，最後に重複を排除した．これにより，ノイズレベルが低いとき（低いしきい値が有効に機能し，高いしきい値を超える事象はほとんど検出されない）でも高いとき（低いしきい値は定常的に超過するため機能しないが，高いしきい値が機能する）でもAE事象が検出できた．　AE事象の位置標定では，AE波が到達して波形が立ち上がった時刻を正確に求める必要がある．図 2に FSW中に検出された AE事象の開始時の波形の例を示す．AE計測装置では波形がしきい値電圧を初めて超えた時刻を「トリガタイム」として記録しているが，波の真の到達時刻はこれより若干（数～数十 µs）前であり，トリガタイムをそのまま AE波の到達時刻とは見なせない．CWMではSedlakらが提案した Two-step AICピッカー 6)を用いて立ち上がりを自動的に検出している．　固体中の弾性波は，音速の異なる複数のモードを含み，検出した立ち上がりがどのモード（音速）の波であったかを識別する必要がある．今回は試料の板厚が波長より短いため，波は板波のラム波であると推定した．試料の材質が AZX611，波の周波数が 300 kHz（実測の強度ピークと AEセンサの共振周波数がほぼ一致），板厚が 3.0 mmという条件から算出すると，ラム波の音速は高速な S0モードが 5200 m /s，低速だが振幅が大きくなりやすい A0モードが 3100 m /sとなった．ちなみに，300 kHzの波の波長は，音速 5200 m /sでは約 17 mm，3100 m /sでは約 10 mmとなり，板厚よりも確かに長くなっている．　FSWでは入熱が不足すると材料の軟化が不十分で接合欠陥が生じやすい7)．今回設定した条件は故意に低入熱にしていたため，接合部には開始端から終了端まで溝状欠陥が観察され，AE事象も多数検出された．この AEの位置標定結果を図 3に示す．本図の縦軸は試料中央を 0 mmとした接合線上の位置，横軸は接合開始を 0 sとした時刻である．各 AE事象は発生時刻・標定位置・事象内の最大振幅が分かるようにバブルでプロットしている．AE事象の最大振幅は大きく異なるため，ここでは 0.1 mVを 0 dBとするデシベル値で示している．デシベル値は振幅 10倍で 20 dB上がるため，80 dBは 1 Vに相当する．　図 3(a)は，単純に Two-step AICで検出した立図 2　FSW中に検出されるAE波形の例（S0，A0は各モードの波の到達時刻を示す）．金属 Vol.92 (2022) No.6                                                                                                                                                                     35                                                                                特集　難燃性マグネシウム合金を利用した高速鉄道車両構体の開発                                                                                                     (565)                                                                                              ち上がり時刻を使用し，音速は全て S0モードの5200 m/sとして，各センサでの立ち上がり時刻の差から伝播距離の差を計算して標定した結果である．今回はツールが試料を「削りながら」進んだため，AEは接合と同時に発生したものと見なせる．よって，標定結果は図中に斜めの線で示した接合位置と一致することが期待されるが，図 3(a)の標定精度は必ずしも高くなかった．こうなった理由は，ノイズフィルタの適用後でも残存したノイズがなお強く，S0モードがノイズに埋もれて Two-step AICピッカーで第一候補として検出できなかったことが考えられる．そこで，Two-step AICピッカーで立ち上がり時刻の候補を 3つまで探し，立ち上がりが A0モードの到達であった（音速 3100 m/sであった）可能性も含めるという改善を行った．すると，図 3（b）のように標定結果が接合線付近に集中し，位置標定の精度を高めることができた．AEモニタリングによる接合品質の評価　AE事象を検出して発生時刻と位置が分かると，AEを発生させた要因となった微小欠陥の種類や，接合の良否を判断することができる．　接合速度 600mm /min，ツール回転数 500 rpmで行った FSW試験で検出された AE事象の時間と位置の分布を図 4に示す．AE事象は図 3（b）と同様に接合位置付近で発生したもの（図 4に（1）で示した範囲）だけでなく，（2）FSW中に接合済の部分で発生したもの，（3）FSW終了後に発生したものも見られた．このように発生した位置やタイミングが異なる AE事象は，要因が異なっている可能性があるので，他の試験や観察で得られた情報図 3　FSW中の AE位置標定結果．（a）従来法，（b）位置精度改善後．図 4　FSW中および直後の AE事象の標定結果．