レーザ計測援用知能化インクリメンタル成形機による工具パス自動推論と高精度成形

1999 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 11650121
• Research Institution: Shinshu University
• Principal Investigator: 北澤 君義 信州大学, 工学部, 助教授 (90143825)
• Keywords: 塑性加工 / 板材成形 / インクリメンタルフォーミング / 工具パス自動推論 / 高精度 / レーザー計測 / 知能化成形

Research Abstract

薄板CNCインクリメンタル成形は,薄板に対する工具の相対的な運動により創成される工具包絡面形状に薄板を成形することができるため,薄板塑性加工の多品種少量生産化・オーダーメード生産化への対応を可能にする迅速生産法の一つとして注目されている.筆者らはいままでに,開発したCNCインクリメンタル成形機を用いて,薄板を様々な形状のシェルに成形可能なことを実験的に示すとともに,適切な工具パスの選択により,肉厚制御や不整変形回避が可能になることを明らかにしてきた.これらの結果は,適切な工具パスの選択により,スプリングバック・レスの高精度仕上げ成形が可能になることを示唆している.しかしCNCインクリメンタル成形では工具パスの選択自由度が非常に高いため,工具パスの探索が試行錯誤的に行われており,高精度仕上げ成形を可能にする最適な工具パスの自動探索手法の開発がこの成形における重要な課題の一つになっている.
そこで本研究では,この高精度仕上げ成形を可能にする工具パスの自動探索に関する知能化手法を提案し,その有効性を開発する知能化CNCインクリメンタル成形システムを用いて実証する.今年度は,研究の次の2点に分けて推進した.まず,成形中に成形形状のレーザー計測が可能な知能化CNCインクリメンタル成形機の試作を行った.開発機の装置構造は,成形中にオンラインで成形形状の変化を把握できる全く新しい構造になっている.次に,開発機の知能化システムの中の新しい形状推論システムを完成させる目的で,現有成形機を用いてレーザー計測情報をもとに成形パスを推論するニューラルネッワーク学習推論システムの精度の検証を行い,重要な基礎的な知見を得た.次年度は,開発機の知能化システムを完成させ,レーザー計測情報をもとに高精度仕上げ成形パスを推論するニューラルネッワーク学習推論システムを搭載した知能化CNCインクリメンタル成形システムを完成させる.