| Budget Amount *help |
¥3,100,000 (Direct Cost: ¥3,100,000)
Fiscal Year 2003: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2002: ¥2,300,000 (Direct Cost: ¥2,300,000)
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| Research Abstract |
高速・高加速度マシニングセンタの能力を最大限活用し,実際に高能率加工を実現するためには,加工条件を自律的に最適化できる加工システムの構築が必要不可欠である.その観点から,特にエンドミル加工を対象として,切削抵抗の制御をベースとした加工条件の自律的最適化手法を提案し,その実用化のために必要となる技術を研究した.
1.切削抵抗のモニタリング手法の提案と検証
エンドミル加工中の切削抵抗を,NC工作機械が動作制御のために通常備えている内部センサのみを用いて推定する新たな手法を提案した.工具動力計などの外部センサを用いないため,余剰なコストは発生しない.送り系のサーボモータ,及び主軸モータの電機子電流から得られるモータ負荷の情報を幾何的に組み合わせることで,それら単独によるモニタリングと比較して大きく切削抵抗の推定精度が向上することを示した.
2.エンドミル加工の切削抵抗制御のための学習制御手法の提案と検証
加工中にモニタリングした切削抵抗値を直接制御するのではなく,1サイクル毎に加工モデルの更新と加工条件の再計算を行い,繰り返し学習制御的に加工条件の制御する手法を提案した.オープンアーキテクチャCNCを搭載したマシニングセンタと,制御用コンピュータとを接続した実験用の統合加工システムを構築し,提案した手法の効果を検証した.
3.固定サイクル内での切削抵抗のモニタリングとそれに基づく学習制御
トロコイド加工サイクルなどエンドミル加工のための固定サイクルにおいて,加工中の切削抵抗をモニタリングし,それをもとに後工程における加工条件の最適化を行うシステムを構築し,その検証実験を行った.加工形状が既知である固定サイクル内において,このような加工制御システムを実装することは任意の自由形状の加工を想定するよりも実用的である.
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