| 研究課題/領域番号 |
25K07522
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分18020:加工学および生産工学関連
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| 研究機関 | 佐世保工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
坂口 彰浩 佐世保工業高等専門学校, 情報知能工学科, 教授 (00332099)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2025年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | Grinding wheel / 3D surface topography / Deep learning / Truing and dressing / Machining accuracy |
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| 研究開始時の研究の概要 |
研削加工では，砥石表面の砥粒が材料を削り取るため，砥粒の形状や分布などの計測が重要であるが，定量的な評価手法が確立されていない．そこで，本研究では，研削盤上で砥石表面の3次元形状を解析する手法を開発する．①砥石表面の凹凸形状を把握するため，砥石表面画像を3Dデータに変換するAIモデルを構築する．②3Dデータから研削に関与する砥粒切れ刃データを算出する．さらに，③3Dデータから位相的データ解析手法を用い，砥粒切れ刃分布を定量的に表現する．④加工実験を行い，砥粒切れ刃データ/分布と加工精度の関係を明らかにする．
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