研究課題
基盤研究(C)
セラミックスに代表される硬脆材料は高付加価値製品で多様されている一方で難削材であるため,小径工具による加工時に突発的な工具折損が生じるという問題がある.そこで本研究では,セラミックスの小径ドリル加工時の突発的な工具折損を予測する技術開発を行う.折損予測を行う機械学習モデルの構築では,ドリル加工時の切削抵抗や加工機負荷などの種々情報を採用する他,ドリル状態も変数として採用する.そのため,ドリル状態を画像解析技術を用いて加工機上で評価する工具状態測定装置も開発する.切削抵抗などの間接的な情報だけでなく,ドリル状態という折損に直接的な影響を与える因子を採用することで突発的な折損原因の探究も図る.