Prediction of grinding tools wear based on the elucidation of elastic wave features in single-abrasive fracture

• Project/Area Number: 25K17519
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 18020:Manufacturing and production engineering-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: ニン シューイ 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (30926118)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2027: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2026: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 砥粒破壊 / AE信号 / 工具摩耗

Outline of Research at the Start

金型や人工関節といった高い精度が要求される部品の加工においては、良好な表面粗さと耐久性が要求されるが、研削工具がある程度まで摩耗すると、工具が急激に破損し、加工面を傷つけてしまう。本研究は、砥粒がき裂や脱落する際に放出する弾性波信号の特徴量を摩耗予測指標として用い、研削中に砥粒に微細なき裂発生時や砥粒脱落時に放出する信号と同じ周波数帯域の信号を分離する。更に機械学習により、工具の摩耗状態を迅速に評価する。これにより、研削工具の摩耗を予測し、工具摩耗状態に適時に対応することによって、被加工物の表面品質を確保しながら工具寿命を最大限に利用することができる。