| 研究概要 |
インクリメンタルフォーミングは,総型を用いないことから型省略化の意味で多品種少量生産化への対応を可能にするのみならず,塑性加工の究極的な課題の一つであるメタルフロー制御を可能にするものと期待されている。しかし現状では,破断・しわなどの不整変形を回避しながらメタルフロー制御を行うために必要となる工具パス・スケジュールの探索が,試行錯誤的に行われている。この課題に対しては,塑性加工機の知能化が一つの解決手段を与えるものと思われる。
本研究では,手指の運動と触覚機能ならびにレーザ変位計測機能を有する新しい塑性加工機をを開発し,この加工機による知能化メタルフロー制御技術の確立をその目的とした。本年度は,まず,変形部の工具接触状態とその位置情報および非変形部の剛体移動に関するレーザー計測情報を成形中に把握可能なコンピュータ制御成形機を開発した。次に,変形部と非変形部の位置情報をもとに,変形状態を予測しながら,目的とするメタルフローモードが得られるように工具パススケジュールを決定する学習アルゴリズムを開発した。そして,開発したCNCインクリメンタル成形機を用いて,薄板の様々な張出し成形実験を行い,開発した学習アルゴリズムにより,メタルフロー制御が可能になることを明らかにした。特に,非変形部の剛体移動に関するレーザー計測情報をもとに単純な学習アルゴリズムから求められた工具パススケジュールで仕上げ成形を施すことにより,高精度のシェル成形が可能になることを初めて明らかにした。
|
