Defect Analysis
Simulation: Defect Impact Analysis (Simulated) Model: H3 Type-S (Dia 5.2m, Len 10.4m) Condition: Max Q Load Case (~50 kPa Dynamic Pressure)
本ページでは、フェアリング構造内部にデボンディング（剥離）欠陥が存在する場合の構造挙動を可視化しています。 健全状態（Healthy）との差分（Residual）を解析することで、GNNモデルが学習すべき「欠陥のシグナル」を特定します。
バレル部（Z=2500mm付近）に大規模なデボンディング（剛性低下領域）を模擬した場合の変位分布比較です。
| Healthy | Defective | Residual (Signal) |
|---|---|---|
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(See Comparison) | (See Comparison) |
- 現象: 剥離により局所剛性が低下し、内圧・空力荷重により**局所的な膨らみ（Bulge）**が発生します。
- シグナル: 全体変形（数mmオーダー）に対し、欠陥による変位増分は微小（<1mm）ですが、Residualプロットでは明確な「ホットスポット」として現れます。
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3D可視化:
- 3D空間上での欠陥位置の特定が容易であることがわかります。
ノーズ部（Z=6000mm付近）のデボンディング周辺での応力変化。
| Stress Analysis Comparison (Healthy vs Defective vs Residual) |
|---|
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- 現象: 欠陥エッジ周辺に応力集中が発生（Stress Concentration）。一方で、荷重伝達が遮断される剥離内部では応力が低下するケースもあります（本シミュレーションでは簡易的に応力集中を強調表示）。
- 検出難易度: 変位に比べて応力変化は局所的かつ急峻であるため、センサー配置密度が検出性能に大きく影響します。
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入力特徴量:
- 単なる「変位」や「歪み」の絶対値だけでなく、**近傍ノードとの差分（勾配）や、健全状態の予測値との残差（Residual）**を学習させることが有効です。
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グラフ構造:
- 欠陥による影響は局所的であるため、Graph Conv層での近傍集約（Message Passing）により、局所的な異常パターンを検出可能です。
Note: These visualizations simulate the structural impact of debonding defects using analytical perturbation models.