| 研究課題/領域番号 |
16H04243
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
生産工学・加工学
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
鈴木 教和 名古屋大学, 工学研究科, 准教授 (00359754)
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| 研究分担者 |
社本 英二 名古屋大学, 工学研究科, 教授 (20216146)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2018年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2017年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2016年度: 7,930千円 (直接経費: 6,100千円、間接経費: 1,830千円)
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| キーワード | 工作機械 / 切削加工 / プロセスモニタリング |
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| 研究成果の概要 |
切削加工プロセスにおける新しいモデルベースモニタリング技術を提案し，従来技術では実現しえなかった高度な次世代知能化技術の確立に挑戦する．提案手法では，切削加工プロセスの理論的解析技術と工作機械の状態計測・推定技術に基づき，加工システムの評価指標である“切削プロセスパラメータ”と機械構造の“動特性パラメータ”を自動同定する新しい解析的手法を開発する．基礎的なミリングプロセスに対応した解析モデルを開発するとともに，加工実験を通じて提案手法の検証を行い，人の手を必要とせずに工具寿命や加工精度，プロセス安定性を自動推定する次世代知能化技術への発展を目指す．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
提案手法は，理論モデルに基づき工作機械の内部情報からモデルのパラメータ同定を行う従来に無い独創的な手法である．工作機械に組み込むことで，自動化が困難であった工具摩耗や加工精度の推定も可能となるなど，高度な知能化技術に援用することも可能となる．スマートファクトリーを志向する製造業や工作機械の市場において我が国の画期的な競争力向上に寄与することが期待でき，世界に先駆けて我が国が取り組むべき研究課題の一つである．
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