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超音波の音圧・振動データから、新しい超音波利用を導く
超音波システム研究所は、
オリジナルの音圧測定解析装置(超音波テスターNA)による、
「超音波の伝搬状態を測定・解析・評価する技術」を利用して
超音波利用に関するコンサルティング対応を行っています。
超音波テスターを利用したこれまでの
計測・解析・結果(注)を整理することで
目的に適した超音波のダイナミックな変化状態を最適化する
新しい評価基準(パラメータ)を開発しました。
注:超音波の伝搬特性
1)振動モードの検出(自己相関の変化)
2)非線形現象の検出(バイスペクトルの変化)
3)応答特性の検出(インパルス応答の解析)
4)相互作用の検出(パワー寄与率の解析)
注:「R」フリーな統計処理言語かつ環境
autcor:自己相関の解析関数
bispec:バイスペクトルの解析関数
mulmar:インパルス応答の解析関数
mulnos:パワー寄与率の解析関数
このカタログについて
ドキュメント名 | 超音波の音圧計測・解析・評価技術 2024-5-24 |
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ドキュメント種別 | 製品カタログ |
ファイルサイズ | 3.8Mb |
取り扱い企業 | 超音波システム研究所 (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
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このカタログの内容
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超音波の音圧計測・解析・評価技術
(超音波の音圧・振動データから、新しい超音波利用を導く)
超音波システム研究所は、
オリジナルの音圧測定解析装置(超音波テスターNA)による、
「超音波の伝搬状態を測定・解析・評価する技術」を利用して
超音波利用に関するコンサルティング対応を行っています。
超音波テスターを利用したこれまでの
計測・解析・結果(注)を整理することで
目的に適した超音波のダイナミックな変化状態を最適化する
新しい評価基準(パラメータ)を開発しました。
注:超音波の伝搬特性
1)振動モードの検出(自己相関の変化)
2)非線形現象の検出(バイスペクトルの変化)
3)応答特性の検出(インパルス応答の解析)
4)相互作用の検出(パワー寄与率の解析)
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統計数理の考え方を参考に
対象物の音響特性・表面弾性波を考慮した
オリジナル測定・解析手法を開発することで
振動現象に関する、各種の関係性から、超音波利用の最適化を実現しています。
その結果、
超音波の伝搬状態と対象物の表面について
新しい非線形パラメータが大変有効である事例による
実績(洗浄、加工、攪拌、改質、反応、検査、保守、・・)が増えています。
特に、表面残留応力の緩和処理による効果が評価され、
半導体、自動車、材料開発、・・実験確認に基づいた、実績が増えています。
<統計的な考え方について>
統計数理には、抽象的な性格と具体的な性格の二面があり、
具体的なものとの接触を通じて
抽象的な考えあるいは方法が発展させられていく、
これが統計数理の特質である 科学の中の統計学 赤池 弘次 (編集)より
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<< 超音波の音圧データ解析 >>
1)時系列データに関して、
多変量自己回帰モデルによるフィードバック解析により
測定データの統計的な性質(超音波の安定性・変化)について解析評価します
2)超音波発振による、発振部が発振による影響を
インパルス応答特性・自己相関の解析により
対象物の表面状態・・に関して、超音波振動現象の応答特性として解析評価します
3)発振と対象物(洗浄物、洗浄液、水槽・・)の相互作用を
パワー寄与率の解析により評価します
4)超音波の利用(洗浄・加工・攪拌・・)に関して
超音波効果の主要因である対象物(表面弾性波の伝搬)
あるいは対象液に伝搬する超音波の非線形(バイスペクトル解析結果)現象により
超音波のダイナミック特性を解析評価します
この解析方法は、
複雑な超音波振動のダイナミック特性を、時系列データの解析手法により、
超音波の測定データに適応させる、
これまでの経験と実績に基づいて実現しています。
注:解析には下記ツールを利用します
注:OML(Open Market License)
https://www.ism.ac.jp/ismlib/jpn/ismlib/license.html
注:TIMSAC(TIMe Series Analysis and Control program)
https://jasp.ism.ac.jp/ism/timsac/
注:「R」フリーな統計処理言語かつ環境
https://cran.ism.ac.jp/
autcor:自己相関の解析関数
bispec:バイスペクトルの解析関数
mulmar:インパルス応答の解析関数
mulnos:パワー寄与率の解析関数
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バイスペクトルは、以下のように
周波数 f1、f 2、f1 + f 2 のスペクトルの積で表すことができる。
B( f1 , f 2 ) = X( f1 )Y( f 2 )Z( f1 + f 2 )
主要周波数が f1であるとき、
f1 + f1 = f 2、f1 + f 2 = f3 で表される
f 2、f3 という周波数成分が存在すれば、バイスペクトルは値をもつ。
これは主要周波数 f1 の整数倍の周波数成分を持つことと同等であるので、
バイスペクトルを評価することにより、高調波の存在を評価できる。
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事例:めっき水槽
事例:超音波洗浄機
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事例:超音波攪拌機
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参考動画:音圧データの解析動画
<音圧データ・自己相関・バイスペクトル・パワースペクトル>
https://youtu.be/nnWSyn0PHtc?si=UJIhPeyl5Oxj9I9l
https://youtu.be/pZBWgzL3LUw?si=8aJPtpq0EBv6BYWk
https://youtu.be/cj239Az-YgM?si=rnZMUIwCshR4mnBi
<解析:バイスペクトルの変化>
https://youtu.be/Ic2pqoLzJO4?si=_VfSxqCLA7eQKIzu
https://youtu.be/83SqXz0J644?si=4gJ-mG5OzGOeyMcO
https://youtu.be/rjofHEsFbwY?si=NDVJotRQZWvtBo0P
https://youtu.be/EUrmpg981sM?si=O8b86vkxJ398ivO3
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<解析:自己相関の変化>
https://youtu.be/5J71hxLHTHc?si=uY7cKihgsut_as3r
https://youtu.be/pe-nvcdYHv4?si=cYg1KAfu85AZB2dG
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