| 研究概要 |
近年市場の主力となりつつある高速・高加速度マシニングセンタの能力を最大限活用し,実際に高能率加工を実現するためには,加工条件を自律的に最適化できる加工システムの構築が必要不可欠である.その観点から,特にエンドミル加工時の切削抵抗の制御をベースとした加工条件の自律的最適化手法を提案した.
1.エンドミル加工の切削抵抗制御のための学習制御手法の提案と検証
加工中にモニタリングした切削抵抗値を直接制御するのではなく,1サイクル毎に加工モデルの更新と加工条件の再計算を行い,繰り返し学習制御的に加工条件の制御する手法を提案した.オープンアーキテクチャCNCを搭載したマシニングセンタと,制御用コンピュータとを接続した実験用の統合加工システムを構築し,提案した手法を実際の加工試験において検証し,良好な制御性能と安全性を確認した.
2.エンドミル加工のプロセスシミュレータの構築
切削抵抗制御による加工条件最適化の基礎となる,CAMソフトウェアから与えられたNCプログラムに基づき加工状態をシミュレーションするシステムを開発した.統合加工システムはこのシミュレータを組み込み,加工中にリアルタイムでシミュレータとデータ交換することで学習制御を実現する.
3.固定サイクル内での学習制御手法の実装と検証
ヘリカル加工サイクル,渦巻き加工サイクル,トロコイド加工サイクル,隅加工サイクルの4つの固定サイクル内において学習制御手法による切削抵抗制御システムを実装し,その有効性を確認した.これらを基礎として,今後加工フィーチャベースの工程設計を特に想定し,切削抵抗制御システムの組み込みを検討していく.
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