| Project/Area Number |
19J13204
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 18020:Manufacturing and production engineering-related
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
大和 駿太郎 慶應義塾大学, 理工学研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2019-04-25 – 2021-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥1,800,000 (Direct Cost: ¥1,800,000)
Fiscal Year 2020: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
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| Keywords | びびり振動 / 能動抑制 / プロセス制御 / プロセス監視 / 切削力推定 / センサレス / 自己最適化機械加工システム / 切削加工 / 機械加工 / SSV / センサレス切削力推定 |
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| Outline of Research at the Start |
機械加工中に発生するびびり振動と呼ばれる不安定振動は，高精度・高能率な加工を制約する大きな要因となっているため，工作機械のおける永遠の課題と言われている．加工中に主軸回転数を適切な振幅・周波数で周期変動させること（CSSV）で，びびり振動を効果的に抑制可能であることが知られているが，その最適設計は極めて複雑であり体系化なされていない．本研究では，CSSVと無線工学における位相変調との技術的相似性に着目することで，その最適設計則を理論的に導出し，体系化する．また，工作機械内部情報に基づくセンサレス切削力推定を応用し，びびり振動状態に応じた最適CSSVによる能動的びびり振動抑制システムを実現する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，センサレス切削力推定を応用したびびり振動監視に基づき主軸回転数などのプロセスパラメータを実時間制御することで，付加的センサやアクチュエータ無しに，機械加工における最重要課題の一つであるびびり振動を自律抑制する知能化工作機械システムの開発を目的とした．最終年度である令和2年度では，特に（１）:正弦波主軸速度変動（SSSV）による自律型びびり振動抑制システムの開発，（２）:パラレルエンドミル加工における主軸回転速度差制御による自律びびり振動抑制に取り組んだ．
（１）に関しては，びびり周波数に基づくSSSVの最適設計理論は前年度に構築済みである．本年度は，推定切削力を利用したびびり振動監視と，それに基づく最適SSSVによるびびり振動抑制の一連の機能を大型工作機械に実装・統合した．その結果，推定切削力から加工中にリアルタイム推定したびびり振動周波数に基づきSSSVをin-situ最適設計し，工作機械がびびり振動を自律的に抑制可能であることを確認した．また，提案したSSSVの理論を応用し，パラレル旋削加工における揺動加工法（上下工具を工作物円周上に揺動運動させることでびびりを抑制する加工法）の最適設計にも展開させた．
（２）におけるパラレルエンドミル加工では，びびり周波数に基づき計算されるびびり振動位相差が上下工具間で逆位相になるように主軸回転数差を与えることで，びびり振動をキャンセレーションすることを試みた．パラレルエンドミル加工におけるプロセスモデル・時間領域シミュレーションを構築し，その有効性を理論的に解析するとともに，加工中の推定切削力からリアルタイム推定したびびり周波数に基づき回転数差を適応制御するシステムをマルチタレット工作機械に実装した．その結果，加工状態の変化（つまり，びびり周波数の変化）に対応しながら，びびり振動をロバストに抑制可能であることを確認した．
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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