JP2023169119A - 歯科用物体を製造するための機械加工方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】機械加工をより効率的に実行する。【解決手段】本発明は、工作物を機械加工するための少なくとも1つのプロセスパラメータ(103)が指定されるフライス加工プロセスのためのデータセット(101)を提供するステップ(S101)と、データセットに基づいて工作物に対する機械加工力をシミュレートするステップ(S102)と、機械加工力の所定の最大値に達するか、または所定の最小値が維持されるまで、機械加工のためのプロセスパラメータ(103)を調整するステップ(S103)とを含む機械加工方法に関する。【選択図】図１

Description

本発明は、歯科対象物を製造するための加工方法、加工方法のためのコンピュータプログラム、およびワークを製造するための加工装置に関する。
現在、工具経路と、送り速度またはスピンドル速度などのフライス加工プロセスのための関連するプロセスパラメータとを記述するフライス加工テンプレートは、最悪の場合のシナリオのために設計されている。 実際には、これは10パーセント未満の確率で発生する。 したがって、これらのプロセスでは、90パーセントを超える効率改善を実現することができる。 したがって、現在のミリングテンプレートは遅い。
モデルを介して機械加工をシミュレートするアプローチは、リソース集中的である。 また、これらのモデルでは、装置の動的挙動や制御は考慮されていない。 したがって、それらは広範な使用に適しておらず、発生する機械加工力を決定する可能性がない。
本発明の目的は、機械加工方法をより効率的に実行することである。
この技術的目的は、独立請求項に記載の主題によって解決される。 技術的に有利な実施形態は、従属請求項、明細書および図面の主題である。
第1の態様によれば、この技術的目的は、歯科用物体を製造するための機械加工方法であって、ワークピースを機械加工するための少なくとも1つのプロセスパラメータが指定されるフライス加工プロセスのためのデータセットを提供するステップと、データセットに基づいてワークピースに対する機械加工力をシミュレートするステップと、機械加工力の所定の最大値に達するまで、または所定の最小値が維持されるまで、機械加工のためのプロセスパラメータを調整するステップとを含む機械加工方法によって解決される。 ベクトル加工力は、1つ、2つ、または3つの空間方向においてシミュレートすることができる。 この機械加工方法は、ワークピースをより速く、より効率的に、かつより堅牢に製造することができるという技術的利点を達成する。 さらに、より長い工具寿命および機械加工装置のより少ない摩耗が達成される。
これにより、加工装置が加工を開始する前に作業領域を特定することができる。 加工ファイルを効率よく最適設計することができ、品質、加工速度、摩耗を最適化することができる。 加えて、ワークピースの製造精度および表面品質を最適化することができる。 機械加工中のピーク力を回避することができる。 これは、フライス削りスピンドル、工具および機械加工装置全体を保護する。 さらに、大型の従来装置と同じ性能を有する、より小型で安価な機械加工装置を使用することができる。
加工方法の技術的に有利な実施形態では、調整されたプロセスパラメータは、少なくとも1つのデータセットに記憶される。 一般に、プロセスパラメータは、いくつかのデータセットに格納することもできる。 これは、例えば、プロセスパラメータを容易に一緒に転送することができるという技術的利点を提供する。
加工方法のさらなる技術的に有利な実施形態では、加工力は、加工装置および/またはワークピースのデジタルツインに基づいてシミュレートされる。 これにより、例えば、加工力を正確に算出することができるという技術的効果が得られる。
加工方法のさらなる技術的に有利な実施形態では、加工力は、ワークピースを加工するための工具経路に基づいてシミュレートされる。 ここでは、装置ダイナミクスが関与または考慮され得る。 これは、例えば、フライスヘッドの各移動に対して機械加工力を計算することができるという技術的利点を有する。
加工方法のさらなる技術的に有利な実施形態では、工具経路のためのデータは、データセットにおいて指定される。 これは、例えば、ツールパスのデータとプロセスパラメータとを一緒に送信することができるという技術的利点を有する。 移送及び加工方法の開始は、シミュレーションが終了する前に行うことができる。
加工方法のさらなる技術的に有利な実施形態では、工具経路は、加工力の所定の最大値に到達するまで、および/または所定の最小値が維持されるまで調整される。 これは、例えば、迅速に機械加工され得る工具経路を得るという技術的利点を達成する。
加工方法のさらなる技術的に有利な実施形態では、ワークピースに対する加工力は、加速度、送り速度、および/または時間当たりの加工体積に基づいて計算される。 これは、例えば、加工力を正確に計算することができるという技術的利点を達成する。
加工方法のさらなる技術的に有利な実施形態では、シミュレーションは、プロセスパラメータと加工力との間の線形関係に基づいて行われる。 これにより、例えば、シミュレーションを迅速かつ少ないステップで計算することができるという技術的利点が達成される。
加工方法のさらなる技術的に有利な実施形態では、加工力のシミュレーションは、ワークピースの加工中に行われる。 これは、例えば、工具が改善されたパラメータでリアルタイムでフライス加工され得るという技術的利点を達成する。
加工方法のさらなる技術的に有利な実施形態では、ワークピースは、修正されたプロセスパラメータおよび/または工具経路に基づいて製造される。 これにより、例えば、ワークを効率的に製造することができるという技術的効果が得られる。
加工方法のさらなる技術的に有利な実施形態では、ワークピースの加工中にスピンドル電流が測定され、および/または加工エネルギーが決定される。 主軸電流は加工力に相関する。 従って、スピンドル電流から制御を導出することができる。 これはまた、例えば、加工力を正確に決定することができるという技術的利点を達成する。
加工方法のさらなる技術的に有利な実施形態では、スピンドル電流および/または加工エネルギーが所定の値を超えたとき、加工が停止される。 これにより、例えば、被加工物や加工装置の損傷を防止するという技術的効果が得られる。
加工方法のさらなる技術的に有利な実施形態では、スピンドル電流および/または加工エネルギーおよび/または加工力が所定の値を超えるかまたは下回る場合、送り速度が減速または加速される。 これは、例えば、ワークピースの機械加工が最適化され得るという技術的利点を達成する。
第2の態様によれば、この技術的目的は、プログラムがコンピュータによって実行されるとき、コンピュータに第1の態様による機械加工方法を実行させる命令を含むコンピュータプログラムによって解決される。
第3の態様によれば、この技術的目的は、第2の態様によるコンピュータプログラムを用いて歯科用物体を製造するための機械加工装置によって解決される。
本発明の実施形態の例が図面に示され、以下でより詳細に説明される。
図面は以下を示す。
本発明に係る加工方法のブロック図である。 本発明に係る時間の関数としての発生およびシミュレートされた機械加工力の図である。 本発明に係る時間の関数としての発生およびシミュレートされた機械加工力の拡大図である。 本発明に係る機械加工装置内のワークピースの斜視図である。 本発明に係るワークピースのさらなる斜視図である。
図1は、ワークピースから歯科用物体を製造するための機械加工方法のブロック図を示す。 機械加工方法は、旋削、穿孔、フライス削り、および研削を含む製造プロセスである。 例えば、歯科対象物は、クラウン、ブリッジ、ベニア、アバットメント、インレー、アンレー、スプリント、または部分もしくはフルデンチャーである。 一般に、歯科対象物は、歯科治療の一部として製造される歯科領域における任意の対象物であり得る。
ステップS101において、ワークピース105を加工するための少なくとも1つのプロセスパラメータ103が指定される、加工方法のためのデータセット101が提供される。 データセット101は、数値制御ファイル(NCファイル)によって形成されてもよい。 プロセスパラメータは、例えば、送り速度、送り込み、経路距離、および/またはスピンドル速度であってもよい。
例えば、加工エネルギーは、時間当たりのミリング体積、材料依存性、接触面積、時間、スピンドル速度、および加工力などのいくつかの要因に基づいて計算される。
Figure 2023169119000002
次に、ステップS102において、データセットに基づいてワーク105に対する加工力がシミュレーションされる。 次に、ステップS103において、加工力が所定の最大値に達するか、または所定の最小値が維持されるまで、加工のためのプロセスパラメータ103が調整される。 次いで、調整されたプロセスパラメータを用いてワークピースを製造することができる。
機械加工方法は、金属加工方法を使用してワークピースを機械加工する機械加工装置200上で実行されてもよい。 例えば、機械加工ツールを回転させることによって、機械加工装置は、ワークピース105を所望の形状にする機械加工方式でワークピース102から材料を除去する。
この目的のために、機械加工装置200は、対応するコンピュータプログラムを実行するためのプロセッサと、コンピュータプログラムおよび他のデータを記憶するためのデジタルメモリとを備えるコンピュータを備えてもよい。 コンピュータプログラムによって、加工方法のステップS101、S102、およびS103が実施されてもよい。 次いで、被加工物105は、調整されたプロセスパラメータに基づいてミリングされ得る。 例えば、ワークピース105は、クラウン、ブリッジ、ベニア、アバットメント、インレー、またはアンレーなどの歯科用物体である。
発生する力Fは、以下の式から計算することができる。
Figure 2023169119000003
加工エネルギーuは以下の式から計算される。
Figure 2023169119000004
ここで、uはJ/mm3単位のループエネルギーであり、FはN単位の空間ベクトルとしての機械加工力であり、vcはm/分単位の機械加工速度であり、aPはmm単位のZ方向の送り込みであり、aeはmm単位のX方向の送り込みであり、Vfはmm/分単位の送り速度である。 これらの式に基づいて、発生する機械加工力の予測を行うことができ、プロセスパラメータの適合を計算することができる。
Figure 2023169119000005
Figure 2023169119000006
この加工方法により、加工プロセスの任意の時点で、CAMファイル、NCファイル、デジタルツイン、および/または装置からプロセスパラメータを抽出して処理することができ、それにより、発生する加工条件の予測を行うことができ、プロセスパラメータを最適に変更することができる。
負荷を調整するために、一度に1つのパラメータのみ又は全てのパラメータを調整することができる。 一般に、ここでは全てのパラメータの調整が可能である。
ミリングプロセスは、最適な範囲で、すなわち、可能な限り速く、かつ最小の摩耗で実行することができる。 調整は、センサレスで、および/または電流センサが組み込まれた機械加工スピンドルの電力を測定することによって行うことができる。 フライス加工5プロセスは、特定の設計に対して事前に事前最適化され、その後、機械加工装置の現在の状態で補正される。
この情報は、機械加工方法における任意の点についてCAMまたはNCファイルから抽出することができる。 また、デジタルツインを用いてミリングプロセスをシミュレートすることも可能である。 これにより、各時点における加速度や送り量などの動的パラメータをシミュレーションし、その結果得られる加工状態を予測する。 機械加工方法中にデジタルツインのシミュレーションは、加工方法の前に一時的に実行することができるだけでなく、考慮することもできる。
これは、最小機械加工時間、最小工具摩耗、最大精度及び/又は最大表面品質のためにNCファイルを事前に最適化することを可能にする。 これは、CAM 20ソフトウェアで行うことができ、NCファイルに保存することができる。 これは、CAMソフトウェアと機械加工装置(CNC-コンピュータ数値制御)との間の通信を含む。 これはリアルタイムで実現可能である。 このプロセスにおいて、CAMソフトウェアは、それに応じて調整され得るデータパケットを機械加工装置に送信する。調整は、CAMソフトウェアで計算され、機械加工装置で実行される。
同じアルゴリズムを機械加工装置上で実行することができるが、さらに、入力変数としてスピンドル電流を用いてトレーニングされる。装置上の電流値およびスピンドル電流を用いて、モデルは、現在発生している力を予測することができる。
図2は、多数の工具経路について、時間の関数として発生しシミュレートされた機械加工力の図を示す。 プロセスパラメータを介して、シミュレーションに基づいて発生する機械加工力を予測することが可能である。
測定された機械加工力は、線109として示される。 線107は、アルゴリズムによって予測された機械加工力を示す。 線形モデル(線形回帰)が訓練され、それを用いて、加工力が、低い計算労力でプロセスパラメータを介して予測され得る。
同じアルゴリズムを機械加工装置上で実行することができるが、さらに、入力変数としてスピンドル電流を用いてトレーニングされる。 機械加工装置の電流値およびスピンドル電流を用いて、モデルは、現在発生している力を予測することができる。 これにより、計画外の問題を検出し、それに応じて対処することが可能になる。 したがって、最適なミリング研削プロセスはいつでも保証することができる。
この場合、モデルを訓練するために、小さくて不均衡なデータセットが使用される。 予測は、89～90％の精度である。
図3は、いくつかの工具経路について、時間の関数として発生しシミュレートされた機械加工力の拡大図を示す。 工具経路のシミュレートされた機械加工力107(破線)と測定された力109(実線)との間の偏差は小さい。
図4は、フライスヘッド111を有する機械加工装置200内のワークピース105の斜視図を示す。 さらに、関連する座標系と、xおよびz方向の送り込みと、y方向の送り速度とが示されている。
例えば、被加工物105は、50,000 rpmのスピンドル速度、0.1 mmの経路間隔、および2500 mm/分の送り速度のプロセスパラメータで製造される。 目的は、50 Nの一定の機械加工力が機械加工方法全体にわたって加えられることを確実にすることである。 機械加工は、例えばAlフライス加工によって行われる。
プロセスパラメータと機械加工力との間には直接的な関係がある。 関係は概ね線形であるが、各パラメータは、発生する機械加工条件に対して異なる影響を有する。 これらは、粉砕プロセス中に絶えず変化し、決して一定ではない。
図5は、ワークピース105のさらなる斜視図を示す。 機械加工中、例えば、3つの異なる状況1、2、および3が存在し得る。
状況1:
この状況では、処理能力はこの時点で高い。
Figure 2023169119000007
Figure 2023169119000008
83 Nの負荷は、指定された最大値を上回る。 したがって、プロセスパラメータは、負荷を50 Nに低減するように選択される。 1つの可能性は、供給原料のプロセスパラメータを調整することである。 このプロセスパラメータを解放し、所望の負荷を挿入することは、所望の50 Nの力を達成するためにその範囲内で装置に使用される調整された新しい送り速度をもたらす。 供給のためのプロセスパラメータは、2500 mm/分から1510 mm/分に低減される。
状況2:
この状況では、このときの処理能力は低い。
Figure 2023169119000009
Figure 2023169119000010
25 Nの負荷は、特定の最小値未満である。 したがって、プロセスパラメータは、負荷を50 Nまで増加させるように選択される。1つの可能性は、フィードのためのプロセスパラメータを調整することである。 このプロセスパラメータがブランクのままであり、所望の負荷が挿入される場合、結果は、所望の50 Nの力を達成するためにこの範囲内で装置に使用される調整された新しい送り速度である。 フィードのプロセスパラメータを2500 mm/分から4908 mm/分に増加させる。
状況3:
この状況では、処理能力はこの時点で再び高い。
Figure 2023169119000011
Figure 2023169119000012
70 Nの負荷は再び所定の最大値を上回っている。 そこで、負荷が50 Nになるようにプロセスパラメータを選択する。 1つの可能性は、供給原料のプロセスパラメータを調整することである。 このプロセスパラメータがブランクのままであり、所望の負荷が挿入される場合、結果は、所望の50 Nの力を達成するためにこの範囲内で機械加工が行われる調整された新しい送り速度である。 供給のためのプロセスパラメータは、2500 mm/分から1785 mm/分に低減される。
これらの例では、送り速度が制御される変数として使用される。 しかし、経路間隔および/またはスピンドル速度などの他のプロセスパラメータも、所望の負荷を達成するために同じ原理に従って変更することができる。 この場合、制御は無段階ですることができる。 この目的のために、ミリング経路は、CAMソフトウェアにおいて変更され得る。 調整は、パス計算のために、CAMソフトウェアにおけるシミュレーション又はCAMソフトウェアにおける情報によって行われる。 フライスドリルがワークピース105に深く貫入するほど、機械加工力は大きくなる。
この分析は、ベクトル加工力、1次元加工力、またはスピンドル負荷に基づいて行うことができる。 ベクトル力は、大きさおよび空間方向を有する力である。 これに対して、主軸負荷はスカラー量である。
人工知能ベースのアルゴリズムは、解析解によってカバーされない様々な負荷を予測することができる。 例えば、工具が材料から上昇するか又は材料を貫通するとき、又は機械加工作業の開始時の力の蓄積中である。
このようにして、高い計算労力および追加コストなしに、最大効率のためにワークピース105の機械加工を最適化することが可能である。 発生する加工力は、プロセスパラメータおよびワークピース105の材料に基づいて自己学習アルゴリズム(装置学習アルゴリズム)を用いて予測することができる。
本発明の個々の実施形態に関連して説明され示された全ての特徴は、それらの有益な効果を同時に実現するために、本発明の主題において異なる組み合わせで提供されてもよい。
すべての方法ステップは、それぞれの方法ステップを実行するように構成された装置によって実施することができる。 客観的特徴によって実行されるすべての機能は、方法の方法ステップとすることができる。
本発明の保護範囲は、特許請求の範囲によって与えられ、明細書に説明された特徴または図面に示された特徴によって限定されない。
101 データセット
103 プロセスパラメータ
105 被加工物
107 ツールパスのシミュレートされた力
109 工具経路の測定力
111 フライスヘッド
200 加工装置

Claims (15)

  1. 歯科用物体を製造するための機械加工方法であって
    ワークピース(105)の機械加工のための少なくとも1つのプロセスパラメータ(103)が指定された、フライス加工プロセスのためのデータセット(101)を提供するステップ(S101)と
    前記データセットに基づいて前記ワークピース(105)に対する機械加工力をシミュレートすること(S102)と
    前記機械加工力のプリセット最大値に達するまで、またはプリセット最小値が維持されるまで、機械加工のための前記プロセスパラメータ(103)を調整するステップ(S103)とからなる機械加工方法。
  2. 前記調整されたプロセスパラメータは、少なくとも1つのデータセット(101)に記憶される、請求項1に記載の機械加工方法。
  3. 前記機械加工力は、前記機械加工装置(200)および/またはワークピース(105)のデジタルツインに基づいてシミュレートされる、請求項1から4のいずれか一項に記載の機械加工方法。
  4. 前記加工力は、前記ワークピース(105)を加工するための工具経路に基づいてシミュレートされる、請求項1から4のいずれか一項に記載の加工方法。
  5. 機械加工方法であって、前記工具経路の前記データは、前記データセットにおいて指定される請求項4に記載の機械加工方法。
  6. 前記工具経路は、前記機械加工力の所定の最大値に達するまで、および/または所定の最小値が維持されるまで調整される、請求項4または5に記載の機械加工方法。
  7. 前記ワークピース(105)に対する前記加工力が、加速度、送り速度、および/または時間当たりの加工体積に基づいて計算される、請求項1から10のいずれか一項に記載の加工方法。
  8. 前記シミュレーションは、前記プロセスパラメータと前記機械加工力との間の線形関係に基づいて実行される、請求項1から７のいずれか一項に記載の機械加工方法。
  9. 前記加工力をシミュレートすることは、前記ワークピース(105)の加工中に実行される、請求項1から10のいずれか一項に記載の加工方法。
  10. ワークピース(105)が、前記修正されたプロセスパラメータおよび/または工具経路に基づいて製造される、請求項1から10のいずれか一項に記載の機械加工方法。
  11. 前記ワークピース(105)の加工中に、スピンドル電流が測定され、および/または加工エネルギーが決定される、請求項10に記載の加工方法。
  12. 前記主軸電流及び/又は前記加工エネルギーが所定値を超えたときに加工を停止することを特徴とする請求項11に記載の加工方法。
  13. 前記スピンドル電流および/または前記加工エネルギーおよび/または前記加工力が5を超えたとき、送りを減速または加速することを特徴とする請求項11に記載の加工方法。
  14. 請求項1から13のいずれか1項に記載の加工方法をコンピュータに実行させる命令を含むコンピュータプログラム。
  15. 請求項14に記載のコンピュータプログラムを用いて歯科用物体を製造する機械加工装置(200)。
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