航空機エンジンケースの性能試験におけるステレオDIC変形測定の偏差を全領域かつ正確に定量化することが困難な問題を解決するために、DIC測定データと有限要素解析データ間の系統的かつ包括的なマッピング手法を提案した。まず、FPFH特徴量とICPアルゴリズムを用いて2種類の点群データを高精度に位置合わせし、データ座標系の厳密な整合を完了した。次に、遺伝的アルゴリズムで最適化した適合型ニューラルネットワークを用いて有限要素ノード位置を調整し、両種データ間のノード位置不一致問題を解消し、シミュレーションメッシュからDICメッシュへの高精度マッピングを実現した。最後に、逐点最小二乗ひずみ推定アルゴリズムを用いて、有限要素解析とDIC測定のひずみ計算モードを統一し、DIC特性に一致した有限要素比較データを得て、被測面の全領域変形偏差推定を実現した。ケース剛性実験におけるリブ部の変形比較結果は、メッシュノードのマッピング精度が<inline-formula><alternatives><math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mn mathvariant="normal">1</mn><mo>×</mo><msup><mrow><mn mathvariant="normal">10</mn></mrow><mrow><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">6</mn></mrow></msup><mtext> </mtext><mi mathvariant="normal">m</mi><mi mathvariant="normal">m</mi></math><graphic specific-use="big" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/2BFA8645-6E9F-4c2d-985E-97B580111C71-M001.jpg"/><?fx-imagestate width="17.18733406" height="2.70933342"?><graphic specific-use="small" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/2BFA8645-6E9F-4c2d-985E-97B580111C71-M001c.jpg"/><?fx-imagestate width="17.18733406" height="2.70933342"?></alternatives></inline-formula>を上回り、シミュレーション変形とDIC変形の偏差の偏差マップと曲線は良好な一致を示し、DIC測定偏差の存在する具体的な位置を表示でき、将来の航空機エンジンケースおよび類ケースの開発・試験分野に良好な応用展望を持つ。

デジタル画像相関; 変形偏差; 有限要素解析; 点群位置合わせ; メッシュマッピング