| 研究概要 |
高機能切削工具の刃型形状は切削条件によって変化する,切削力,切削温度,工具摩耗速度,工具欠損確率,切りくず処理状態などの要因を全て考慮した上で設計される.そのため,高機能切削工具を開発するためには様々な切削条件における上記切削特性の因子を詳細に把握する必要がある.
常用切削速度範囲における上記切削特性因子のおのおのは静的陰解法熱弾塑性FEM解析によって把握することができた.すなわち切削速度数m/s程度の二次元切削状態であれば解析的に予測することができ,解析結果から得られる情報を,統計的処理を用いて統合し,最適な工具形状を設計する手法の確立ができた.例えばニューラルネットワークを用いてFEM解析結果を学習させれば,与えられた工具形状に対する最適な切削条件を探索することが可能である.また,チップブレーカ工具のような工具形状を決定する幾つかの設計形状パラメータを因子とし,各因子を幾つかの水準に分けて実験計画法を用いて処理すると,切削性能に大きく影響を与える因子やそうでない因子を的確に選別でき,能率的に高機能工具形状を設計するための指針を得ることができた.
さらに切削速度が数十m/s〜数百m/sとなる高速・超高速切削過程における,最適工具形状を解析的に設計するため,動的陽解法熱弾塑性FEMによる切削シミュレータを開発した.切削速度が非常に高速で被削材の塑性波伝播速度以上の切削速度域では,塑性波が衝撃波として伝播するためせん断面付近に非常に大きな圧縮の静水圧が発生し,切削力が非常に大きくなることがFEM解析結果より得られた.この現象は常用切削速度域では無い現象であるため,塑性波伝播速度を境にして最適工具形状は変化する可能性があることが得られた.超高速切削過程における切削力の変化や,仕上げ面の残留応力,残留ひずみの変化は以前より様々に議論されておいるが,本FEM解析によってより明白にすることができる可能性を得た.
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