2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of the intelligent grinding system that can predict the stock removal of the workpiece without using a sizing gauge
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15K17951
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
大西 孝 岡山大学, 自然科学研究科, 助教 (90630830)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 形状精度 / 研削 / 円筒研削 / 内面研削 / 加工の知能化 / 研削抵抗 / 研削熱 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，研削中に生じる熱に起因する工作物の熱変形や，工作物や砥石軸の弾性変形により発生する形状誤差を低減するために，様々なシミュレーション解析を援用することで形状精度の向上を図っている．本研究は(1)円筒プランジ研削：砥石を円筒状の工作物の半径方向に切込み，工作物を所定の直径に仕上げる (2)長尺工作物の円筒トラバース研削：細長い円柱状の工作物の軸方向に，砥石を送り，直径が一定の円柱を仕上げる (3)高アスペクト比を有する砥石を用いた内面研削：砥石の直径に対して長さが大きい砥石により深い穴の内径を一定に仕上げる を対象としており，それぞれの成果を次に示す．
(1)の円筒研削では，工作物熱変形量を考慮して研削することで，工作物の寸法誤差を直径で1μm以内に抑えることに平成28年度に成功しているが，平成29年度は，砥石のドレッシング（砥石の表面をダイヤモンド工具で削り落とすことで，切れ味を回復させる工程）条件を変えて，砥石の切れ味を変えても，寸法精度を維持できることを確認した．また，工作物の切り残し量（砥石を切り込んだ量に対して，実際に工作物が削れた量との差）を加工中に工作物へ作用する力から推定することにも成功した．
(2)の円筒トラバース研削においては，工作物を砥石から抜く際に生じる「ダレ」を低減するために砥石に作用する研削抵抗の分布を分析し，最適な加工条件を求めることができた．
(3)の内面研削は，すでに前年度前に研究当初の目標である，砥石の形状補正による加工時間の短縮と精度の改善を両立した研削を実施できたので，本年度は，様々な条件における加工精度の確認と，研究成果の発表を主に行った．
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Research Products
(9 results)
