Noritaka Yusa 研究室
主宰者：Noritaka Yusa
東北大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、構造物や機械の安全性を保証するための非破壊検査技術の開発と改善に取り組んでいます。特に、原子力発電所の配管や融合炉などの高度な工業施設において、腐食や亀裂といった損傷を早期に発見し、その大きさを正確に評価することを目指しています。渦電流検査、マイクロ波検査、超音波検査、電磁音響共鳴法など複数の検査手法を駆使し、それぞれの特性を数値シミュレーションと実験を組み合わせて分析しています。
検査精度向上の核となるのは、信号処理と統計解析です。検査装置から得られる信号には必ずノイズが含まれるため、本研究室では確率論的アプローチにより検査の信頼性を定量的に評価する手法を開発しています。複数のパラメータが検査結果に影響する複雑な状況下でも、シミュレーションと限定的な実験データを組み合わせることで、欠陥検出の確率を予測するモデルを構築しています。
さらに、技術的な研究にとどまらず、教育的な関心も示しています。原子力発電の基本原理や電源構成の理解を深めるため、ボードゲームという学習教材を開発し、その有効性を検証しています。このように、実践的な検査技術の開発と並行して、エネルギー・環境に関する社会的課題への啓発活動にも貢献しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（40 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1080/10589759.2025.2482036
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fusengdes.2024.114535
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.anucene.2024.110631
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fusengdes.2024.114404
- [2023] Bayesian data fusion of eddy current testing for flaw characterization with uncertainty evaluationDOI: https://doi.org/10.1016/j.ndteint.2023.102996
- DOI: https://doi.org/10.1585/pfr.18.2405068
- DOI: https://doi.org/10.3390/educsci13080793
- DOI: https://doi.org/10.58286/28121
- DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6501/accca0
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- DOI: https://doi.org/10.1299/transjsme.22-00283
- [2022] A probability of detection model for a sensor-based monitoring method against local wall thinningDOI: https://doi.org/10.3233/jae-220100
- DOI: https://doi.org/10.3233/jae-220145
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fusengdes.2022.113367
- DOI: https://doi.org/10.3233/jae-220127
- DOI: https://doi.org/10.3233/jae-220123
- DOI: https://doi.org/10.1585/pfr.17.2405102
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ndteint.2022.102763
- DOI: https://doi.org/10.1109/tie.2022.3206746
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- DOI: https://doi.org/10.3233/jae-201602
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ndteint.2021.102417
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2021.109074
- DOI: https://doi.org/10.1109/tim.2021.3108521
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