Residual stress analysis by neural network incorporating cutting simulation

2020 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 20H02051
• Research Institution: Tokyo Denki University
• Principal Investigator: 松村 隆 東京電機大学, 工学部, 教授 (20199855)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 切削 / ドリル / 切削力 / 切削温度 / 残留応力 / シミュレーション / 機械学習 / ニューラルネットワーク

Outline of Annual Research Achievements

ドリルの切削過程における切削力，切削温度，工具摩耗のシミュレーションを整備した．切削力の解析では，ドリルの切りくず生成過程を切削方向と切りくず流出方向を含む二次元切削の重ね合わせとしてモデル化し，切りくず流出方向は切削エネルギが最小となる方向に与えられるものとして解析する．この解析では，二次元切削データが必要であるが，2020年度では，ドリル切削における実測の切削力から二次元切削データを同定し，その妥当性を確認した．その結果，シミュレーションによって，工具形状や切削条件が切削力に及ぼす影響を定量的に評価できるようになった．残留応力の推定では，この力学的情報を用いる．
切削温度に関しては有限体積法に基づく数値解析により，工具，切りくず，被削材の温度分布をシミュレーションした．残留応力の推定においては，この解析で得られる刃先先端部の温度情報を利用する．
工具摩耗に関しては，摩耗特性式に基づいたシミュレーションを実行可能にした．具体的な摩耗特性定数を設定することで，摩耗のシミュレーションが可能になった．これにより，摩耗に伴う切削状態の変化を解析できるようになった．すなわち，工具摩耗が残留応力及ぼす影響を評価できるようになった．
2020年度下半期では残留応力測定装置を導入し，上記のシミュレーション開発と併行して残留応力を実測し，その傾向を実験的に調べた．切削条件や測定箇所によるばらつきなどがあるが，ある程度の傾向を得た．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

シミュレーションの整備が概ね完了し，シミュレーションから得られる物理的な現象に基づくモデリングフィルターの基盤ができあがった．
また，残留応力に対して，刃先近傍の力学情報，熱的情報を定量化できるようになり，残留応力と関連づける基礎的な解析ツールを完成している．

Strategy for Future Research Activity

切削力，切削温度，工具摩耗の解析結果を入力情報として，残留応力を推定する多層型ニューラルネットワークを構築し，その妥当性を明らかにする．ドリル切削では，工具が材料に侵入する非定常過程，切れ刃全体が材料を除去する過程，工具が抜け出る非定常過程の切削状態がある．これらの状態に応じて，穴内面の深さ方向に対する残留応力分布を推定する手法を構築する．
今後はシミュレーションに基づき，仕上げ面側に負荷する切削分力の方向と大きさに着目し，さらに温度特性を踏まえて，残留応力を推定できる解析・ニューラルネットワーク統合型のシステムを構築する．