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薄板の非対称形製品のプレス成形に、しわ押え力を積極的に利用して材料の流れ状態と変位の制御を行う具体的な例として、だ円筒深絞りを取り上げて以下の事を行った。
1.学習制御型だ円筒深絞り実験システムの試作
(1)だ円筒深絞り装置(既設)の油圧制御部の改良と本実験に適したポンチダイス、しわ押え板を各種試作した。(2)計測制御部の改造と制御系の一部改良を行い、学習制御型制御システムへの統合と本システムを動作させるためのソフト・ウエアを開発した。
2.基礎実験
システムの性能を確認するための実験を行い、本制御方式が成形性向上に効果のあることを確認した。
3.最適パラメータの同定
(1)各種加工パラメータが、しわ押え力を学習制御することにより、どの様に変化するかを計測し、パラメータ相互間の関係を実験的に明らかにした。(2)最適パラメータの同定のための実験の結果、時々刻々の最大のしわ高さはしわ押え板変位を計測することで十分推定できることがわかった。(3)時々刻々のしわ高さをオンライン計測することで、成形初期にしわが一度発生しても、これを一時消滅させる方向に過程を進めることも可能であることが明かとなった。
4.最適しわ押え力制御方式の確立
3項で決定された最適パラメータを用いて、学習制御方式による制御を行いながら実験データの収集を行った結果、加工条件の変化に対応しうる最適しわ押え力制御方式として、低しわ押え圧力制御方式を提案した。
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