| 研究概要 |
本研究は,深穴加工工具に人間の持っている5感の機能を与え,加工状況を識別しながら高品位の穴加工が行えるようにすることを目的としている.昨年度は,アクチュエータとしてカム,光学系にHe-Neレーザを用いる旧式のレーザ誘導方式深穴加工工具を,圧電アクチュエータおよびArレーザを用いる高性能レーザ誘導方式深穴加工工具に改良した.また,比較用表面粗さ標準面(日本金属電鋳(株))を工業用ファイバースコープ,CCDカメラおよびコンピュータを通し観察し,画像処理を施することにより,仕上げ面の粗さの程度を簡易的にオフラインで評価することができた.
本年度は,深穴加工工具の知能化に関し次の2点で実績を残した.
(1)高性能レーザ誘導方式深穴工具(φ110)の光学系および誘導法に改良を加え,誘導精度を向上した.ジュラルミン(JIS A2017-T4)でφ108の下穴のある工作物を用いて性能試験を行い,実用化に向けての有効なデータが得られた.制動範囲の小さい圧電アクチュエータでこの深穴加工工具の姿勢を変える場合,工具が工作物に食いつく際の変位を十分小さくしなければならない.性能試験中に切りくず詰まりの状況が発生し,工業用ファイバースコープによる監視法の有効性が再確認できた.
(2)切削音による深穴加工時の異常検出を行うため,ニューラルネットワークシステムを構築した.深穴加工時に生じるびびり振動,多角形穴の生成,切れ刃のチッピングなどを想定した旋盤によるモデル実験を行い,オフラインでの切削状態の判別が可能であった.小型の高性能マイクロホンを切れ刃近くに挿入し,高性能レーザ誘導方式深穴加工工具に,オンラインで穴加工状況の異常を確認させれる見通しがたった.
切れ刃の状態の認識機能などを付加し,加工状況の総合的判断を,ニューラルネットワークを用いて行うことに関しては今後継続して行う予定である.
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