| 研究課題/領域番号 |
17K18029
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| 研究機関 | 山陽小野田市立山口東京理科大学 |
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研究代表者 |
大塚 章正 山陽小野田市立山口東京理科大学, 工学部, 講師 (90611848)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | Skin model shape / Wavelet transformation / 幾何偏差 / ランダム生成 / 形状モデリング |
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| 研究実績の概要 |
機械製品の基本設計のフェーズにおいてはCAE(Computer Aided Engineering)，そして詳細設計においてはCAT(Computer Aided Tolerancing)が有効なツールとなる．これらのツールの内部では，解析対象となる製品形状は幾何学的理想形体（平面，円筒，球など），ならびに，理想形体からの偏差でモデル化されている．しかし，それらのモデルは実際の加工形状の特徴を有するモデルは用いられてはおらず，簡易的なものに留まっている．計算結果と実際の現象の差を埋めるためには，より機械加工面の特徴を模したモデルを使用するほうがよい．
そこで本研究課題では，機械加工面の特徴を有する表面モデル（線や平面）をランダムに生成する手法を確立することを目的としている．ランダムに生成する理由は，大量生産品のばらつき解析への応用や，幾何公差における統計公差指標の有効性の検証を見越しているからである．
本年度はまず，特徴抽出のためにフライス加工した金属資料面を加工条件を変えながら複数生成した．次に，三次元の輪郭形状計測装置を用いて製作した表面の形状データを取得した．取得したデータに対して数種類のマザーウェーブレットを用いてウェーブレット分解を行い，ウェーブレット係数を取得した．各分解レベル毎に，周期性やクラックなどの特徴を有する部分とそうでない部分を分別し，周期性が強い部分は位相情報を変化させ，周期性の弱い部分には乱数を与えることでランダム性を与えた．その後，逆ウェーブレット変換を用いて疑似表面モデルを生成した．当初の予定通り，この一連の流れを一括して行えるプログラムを作成することができた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初予定していた通り，測定試料の製作，測定試料面の高さデータの取得，測定データの前処理，特徴抽出処理，ランダム付加処理，後処理と，測定データから擬似表面生成までの一連の作業を自動化するプログラムを開発できた．
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| 今後の研究の推進方策 |
平成30年度は当初計画した通りに，開発したプログラムを利用し特徴抽出のための最適な条件（マザーウェーブレットの種類，分解レベルの数）と，最適な擬似乱数の生成方法を追及していく予定である．
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