Research Introduction
本分野の紹介

  • In next-generation transport systems and energy plants, it is crucial to rationally manage degradation and damage to structural materials induced by fluid flow. This research field focuses on sensing and monitoring technologies that contribute to enhancing the reliability of these systems. We are developing material degradation and damage assessment methods using electromagnetic non-destructive evaluation techniques and acoustic emission (AE) methods, alongside high-temperature environment sensors, aiming to apply these to online monitoring. Additionally, we are conducting research on high-reliability sensing through the fusion of diverse sensors and on inverse problem approaches. To conduct this research more effectively, we collaborate with researchers in the fields of materials science and data science.
  • 次世代輸送システム、エネルギープラントにおいては、流動が誘起する構造材料の劣化・損傷に対して合理的に管理を行うことが重要です。本研究分野では、これらのシステムの高信頼化に資するセンシングおよびモニタリングに関する研究を行っています。電磁非破壊評価法やアコースティック・エミッション(AE)法 による材料の劣化・損傷評価法、および高温環境センサの開発を行い、これらをオンラインモニタリングに適用することを目指しています。また、多様なセンサの融合による高信頼化センシングと逆問題的アプローチに関する研究を行っています。これらの研究をより効果的に行うために、材料科学分野やデータサイエンス分野の研究者と連携して研究を行っています。










Ongoing Research Topics
進行中の研究テーマ

  • Electromagnetic Sensing & NDE 
    電磁センシング・電磁非破壊評価

    • Eddy current testing (ECT)
    ・渦電流探傷
    • Magnetic incremental permeability (MIP)
    ・増分透磁率法
    • EMAT & electromagnetic sensing
    ・電磁超音波(EMAT)

  • Acoustic & Ultrasonic NDE
    音響・超音波非破壊評価

    • Acoustic emission (AE) monitoring
    ・AEモニタリング
    • Ultrasonic testing (UT)
    ・超音波探傷
    • Nonlinear ultrasonic methods
    ・非線形超音波
  • Hydrogen & Extreme Environments
    水素・極限環境材料評価

    • Hydrogen embrittlement monitoring
    ・水素脆化評価
    • High-pressure hydrogen systems
    ・高圧水素機器
    • Corrosion and material degradation
    ・腐食・材料劣化
    • High-temperature components
    ・高温機器
  • Next-Generation Manufacturing & Data-Driven NDT
    次世代ものづくり・データ駆動型NDT

    • NDE of additively manufactured metals
    ・AM材の非破壊評価
    • Defect detection in AM components
    ・欠陥検出
    • Digital twin for structural integrity
    ・デジタルツイン
    • Machine learning for NDT
    ・機械学習応用

© Copyright Uchimoto Laboratory

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