Time variation of the shape deviation network during operation tests of plastic gears and predictive detection of tooth cracks

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K03835
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 18040:Machine elements and tribology-related
• Research Institution: Kyoto Institute of Technology
• Principal Investigator: Iba Daisuke 京都工芸繊維大学, 機械工学系, 教授 (10402984)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 樹脂歯車 / 損傷予兆検知 / 形状偏差ネットワーク / 射出成形加工

Outline of Final Research Achievements

In this research endeavor, we introduced a shape deviation network to facilitate the examination of diverse parameters representing the condition of plastic gears, particularly focusing on information regarding tooth surface wear and shape changes, which appear before the onset of crack formation at the tooth root. Furthermore, we assembled a training dataset encompassing data pertinent to meshing vibrations and subjected it to artificial intelligence algorithms with deep architecture to estimate the gear's condition.

Free Research Field

機械要素

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

動力伝達装置で用いられる代表的な機械要素である歯車が損傷すると，機械は動力を失うことになり，その機能を果たせなくなる．そのため運転中の情報を利用して健全性を評価することが重要になる．本研究の成果は歯車の振動情報からその状態を推定することができ，損傷を回避するための一つの手段として有意義な結果が得られた．また，学習用データセットを作成する際に，歯車の形状偏差の情報を，JIS規格にはなかった各歯間の関係性を表せるネットワークとして表現する手法の提案が行えた．この手法については，今後，歯車の新しい評価方法として発展する可能性があり，学術的にも大きな期待が持てる成果となった．