| 研究概要 |
アルミニウム合金板A5182-O材を用いて以下の成形性データベースを作るとともに,AI制御システムの開発を行った.
1)深絞り性に及ぼす加工速度と潤滑剤の影響
成形速度と潤滑剤を変えて深絞り試験を行い、深絞り性に及ぼす加工速度と潤滑の影響について調べ実験データベースの構築を行った。その結果を考察すると、
深絞りにおいては、潤滑の粘度が高ければ、潤滑性がよくなり、成形限界が向上する。また、成形速度の増加に伴い、潤滑性が向上し、粘度が低いほど向上の割合が大きい。成形品の表面粗さを測定したところ、使用した潤滑の粘度が高ければ、成形品の表面粗度が大きいことが分かった。従って、成形速度や製品の用途に合わせて、適切な潤滑剤を選択する必要がある。
2)AI制御システムの開発
基礎実験データベースを基に、ニューラルネットワークモデルを学習し、深絞り成形のAI制御システムの開発を行った。円筒深絞り成形において、加工中にニューラルネットワークモデルを用いて材料特性等を同定し、しわ抑え力や加工速度を制御することによって、成形限界と成形精度の向上を実現した
3)知能化工具を用いた制御システムの開発
自動車ボディープレス成形を多軸制御によって多うための知能化工具の開発を行った。まず,L曲のパンチとダイにセンサーとアクチュエータを組込み、加工中にスプリングバックを測定し、適応制御することによって高精度かつ高柔軟性の加工を実現した。また、角筒深絞り成形のしわ抑え板をセル化し個々のセルにセンサーとアクチュエータを組込み、加工中に面圧等をセンシングし、適切な圧力になるように制御する。このような可変分析しわ抑え制御を行うことによって、成形限界や成形品精度の向上が実現できた。
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