JP6932352B2 - プレスシステムおよびその制御方法 - Google Patents

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Description

本発明は、プレスシステムおよびプレス装置の制御方法に関し、特に、サーボダイクッション等の荷重パターン制御に関する。
ダイクッションをサーボモータで制御し、荷重を任意に変更することが可能なサーボダイクッションを用い、プレス成形中のダイクッション荷重を変化させることで成形品の品質を向上させることができる。
しかし、最適なダイクッション荷重の変化を求めるには、多くの試打が必要になり多大な労力を必要としていた。
一方、特開２０１６−２００９０１号公報において、材料を規定するパラメータの最適化により、最適な材料特性を保持した構造物の近似モデルを作成する方式が提案されている。
従来、最適化手法を用いるに際し、解析ツールを併用する場合が多い。
解析ツールを使用する場合、解析誤差を小さくさせるために解析ツールに精通しなければならず、精度良く最適な荷重パターンを設定することが難しいという課題がある。
特開２０１６−２００９０１号公報
本発明は、簡易な方式で効率的に荷重パターンを設定することが可能なプレス装置およびその制御方法を提供することを目的とする。
ある局面に従うプレスシステムは、プレス部と、プレス部を制御するコントローラとを備える。コントローラは、複数の荷重パターンを生成する荷重パターン生成部と、複数の荷重パターンに従ってプレス部により成形された複数の成形品それぞれの品質の評価を入力する評価入力部と、評価入力部で入力した複数の品質の評価に基づいて最適な荷重パターンを設定する最適荷重パターン設定部とを含む。最適荷重パターン設定部は、複数の荷重パターンと複数の品質の評価に基づく評価値データから、設計変数を荷重パターンとした場合の評価値データを目的関数として、当該目的関数の応答曲面を作成する応答曲面生成部と、最適化により当該応答曲面の目的関数の最適解を求める最適化計算部とを有する。
ある局面に従うプレスシステムは、プレス部と、プレス部を制御するコントローラとを備える。コントローラは、プレス部のスライドの複数の速度パターンを生成する速度パターン生成部と、複数の速度パターンに従ってプレス部により成形された複数の成形品それぞれの品質の評価を入力する評価入力部と、評価入力部で入力した複数の品質の評価に基づいて最適な速度パターンを設定する最適速度パターン設定部とを含む。最適速度パターン設定部は、複数の速度パターンと複数の品質の評価に基づく評価値データから、設計変数を速度パターンとした場合の評価値データを目的関数として、当該目的関数の応答曲面を作成する応答曲面生成部と、最適化により当該応答曲面の目的関数の最適解を求める最適化計算部とを有する。
プレスシステムおよびプレス装置の制御方法は、簡易な方式で効率的に荷重パターンを設定することが可能である。
実施形態に基づくプレス装置の模式図である。 実施形態に基づく制御部３４およびその周辺部を説明する図である。 実施形態に基づく荷重パターン生成部１１０に入力される条件を説明する図である。 実施形態に基づく荷重パターン生成部１１０が生成する荷重パターンの生成方式を説明する図である。 実施形態に基づく複数の荷重パターンを説明する図である。 実施形態に基づくサンプル品の一例を説明する図である。 実施形態に基づく評価画面を説明する図である。 実施形態に基づくプレス装置における最適解の出力のフローを説明する図である。 実施形態に基づくスケーリングを説明するフロー図である。 実施形態に基づく目的関数の概念を説明する図である。 実施形態に基づく複数のサンプル点（特性データ）に従う応答曲面の変化について説明する図である。 別の実施形態に基づく制御部３４＃およびその周辺部を説明する図である。 実施形態に基づく速度パターン生成部１１１に入力される条件を説明する図である。
以下、実施形態について図に基づいて説明する。なお、以下の説明では、同一部品には、同一の符号を付している。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
以下、本例の実施の形態について図面を参照して説明する。
図１は、実施形態に基づくプレス装置の模式図である。
図１に示されるように、プレス装置には、上部に位置するスライド２と下部に位置するボルスタ８とが互いに対向するように設けられる。
スライド２は上方のクラウン１１に内蔵されたスライド駆動機構１から動力を受けて昇降動作する。
スライド２の下部には上型３ａが取り付けられる。一方、ボルスタ８はベッド９の上部に固定されており、ボルスタ８の上部には下型３ｂが取り付けられる。
ボルスタ８及び下型３ｂには上下方向に貫通する複数の孔が設けられ、この孔にはクッションピン７が挿通される。
クッションピン７の上端は下型３ｂの凹部分に設けられたブランクホルダ５の下部に当接し、クッションピン７の下端はベッド９内に設けられたダイクッション１０のクッションパッド１１に当接する。
ベッド９の内壁面間にはビーム６が設けられ、ビーム６でダイクッション１０が支持される。
プレス加工の際にはブランクホルダ５上にワーク（ブランク）４が載置される。
スライド２と共に上型３ａが下降すると、上型３ａの凸部とワーク４が当接する。
そして上型３ａの凸部とブランクホルダ５とでワーク４が狭持されてしわ押さえがなされる。さらにスライド２及び上型３ａが下降すると、ワーク４は上型３ａと下型３ｂによって絞り成形がなされる。
この際、クッションパッド１１、クッションピン７及びブランクホルダ５は一体となって上方への付勢力を発生させつつ下降する。
クッションパッド１１に対してサーボモータ１２が設けられ、電動式のサーボモータ１２を用いてクッション圧を発生させる。
スライド２及びクッションパッド１１の制御系統について説明する。
スライド駆動機構１は、後述する制御部３４から出力される指令電流に応じてスライド２を昇降動作させる。
サーボモータ１２は、制御部３４から供給される指令電流に応じてクッションパッド１１を昇降動作させる。
後述するメモリ３３には、スライド２及びクッションパッド１１を制御するための所定の昇降動作情報が互いに対応付けて記憶される。
例えば、メモリ３３で記憶されるのは、スライド２の１ストローク当たりの時間変化と位置変化の関係と、クッションパッド１１の１ストローク当たりの時間変化と位置変化の関係と、さらに絞り成形の際のクッションパッド１１の時間変化と圧力変化の関係である。スライド２及びクッションパッド１１が１ストロークに要する時間は同一にされる。したがってスライド２とクッションパッド１１の昇降動作は互いに同期することになる。作業員は図示しない入力装置を用いてスライド２及びクッションパッド１１の昇降動作の設定を変更できる。
制御部３４は、スライド２を位置制御すると共に、クッションパッド１１を位置制御及び圧力制御（荷重制御）する。
実施形態においては、クッションパッド１１の位置制御および荷重制御について説明する。
図２は、実施形態に基づく制御部３４およびその周辺部を説明する図である。
図２を参照して、制御部３４の周辺には、メモリ３３と、入力部１００と、表示部１０２とが設けられる。
入力部１００は、マウスおよびキーボード等の各種情報をオペレータの指示により入力するための各種の入力デバイスである。
表示部１０２は、公知の各種のディスプレイが用いられる。
なお、入力部１００と表示部１０２とは別体として設けることも可能であるが本例においては、タッチパネル型の表示ディスプレイが設けられているものとする。
制御部３４は、メモリ３３に格納されているプログラムに基づいて種々の機能を実現する。制御部３４は、メモリ３３等のＲＯＭ等に記憶されたプログラム（コンピュータソフトウェア）を実行することにより、各種機能を実現する。なお、プログラムが実行されることで各部位が機能するコンピュータによって構成されてもよいし、各部位が専用回路で構成された専用装置であってもよい。
具体的には、制御部３４は、クッションパッド１１に対する荷重パターン生成部１１０と、プレス加工を制御するプレス制御部１１２と、最適荷重パターン設定部１２０とを含む。
荷重パターン生成部１１０は、入力部１００からの各種条件の入力に基づいてサンプルとなる成形品を形成するためのクッションパッド１１に対する複数の荷重パターンを生成する。
本例においては、クッションパッド１１に対する荷重上限、荷重下限、成形ストローク分割数、成形ストローク分割位置の条件を入力する。
プレス制御部１１２は、スライド駆動機構１およびサーボモータ１２を制御する。具体的には、所望のプレス加工を実現するための指令電流を出力する。
最適荷重パターン設定部１２０は、クッションパッド１１に対する最適な荷重パターンを設定する。
図３は、実施形態に基づく荷重パターン生成部１１０に入力される条件を説明する図である。
図３に示されるように、クッションパッド１１に対する荷重上限、荷重下限、成形ストローク分割数、成形ストローク分割位置Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３が条件として入力される。
本例においては、成型ストローク分割数として「３」に設定した場合が示されている。
図４は、実施形態に基づく荷重パターン生成部１１０が生成する荷重パターンの生成方式を説明する図である。
図４に示されるように、荷重パターンである設計変数は、ラテンハイパーキューブデザイン（ＬＨＤ：Latin Hypercube Design）法と直交表を用いて、その値、例えば、パラメータ値が設定される。ラテンハイパーキューブ法は設計変数空間を離散的に満遍なく網羅するサンプル手法である。ここでは、２つのパラメータ値ｘ１、ｘ２を設定する場合が示されているが、上記入力条件に従って荷重パターンを生成するために用いるパラメータ値の個数に従って設定される。このため、設計変数空間において満遍なくパラメータ値を設定することができる。ラテンハイパーキューブ法以外に、例えば、直交表、モンテカルロ法等を用いて設計変数のパラメータ値を設定することもできる。
図５は、実施形態に基づく複数の荷重パターンを説明する図である。
図５に示されるように、荷重パターン生成部１１０は、荷重上限、荷重下限、成形ストローク分割数、成形ストローク分割位置の入力条件に基づいて上記のラテンハイパーキューブ法を用いてクッションパッド１１に対する複数の荷重パターンＰＡ〜ＰＤを生成する。なお、本例においては、４つの荷重パターンが示されているが当該荷重パターン数は上記入力条件に従って設定される。
本例においては、荷重パターン生成部１１０で生成された荷重パターンＰＡ〜ＰＤに従って実際にプレス成型を実行する。
プレス制御部１１２は、クッションパッド１１に対する荷重パターンＰＡ〜ＰＤに従ってサーボモータ１２を制御する。また、プレス制御部１１２は、スライド２が所定のスライドモーションで動作するようにスライド駆動機構１を制御する。具体的には、所望のプレス加工を実現するための指令電流を出力する。
図６は、実施形態に基づくサンプル品の一例を説明する図である。
図６に示されるように、クッションパッド１１に対するある荷重パターンでプレス成型されたサンプル品が示されている。
生成された荷重パターン毎にサンプル品が金型成型される。本例においては、当該プレス成型で生成されたサンプル品毎にオペレータが品質を官能評価する。
具体的には、３つの指標が設けられており、サンプル品に対して「出来栄え」、「しわ」、「われ」の品質を官能評価する。
図７は、実施形態に基づく評価画面を説明する図である。
図７に示されるように、オペレータは、プレス成型されたサンプル品に対して「出来栄え」、「しわ」、「われ」の品質を官能評価する。
本例においては、一例として「出来栄え」品質に対して「満足」、「やや不満」、「不満」の評価項目が設けられている。また、「しわ」品質に対して「全くなし」、「ややあり」、「あり」の評価項目が設けられている。また、「われ」品質に対して「全くなし」、「ややあり」、「あり」の評価項目が設けられている。
当該評価項目のそれぞれは、評価データと予め関連付けられている。
具体的には、サンプル品の品質に関して、「出来栄え」品質に関する「満足」、「やや不満」、「不満」の評価項目は、一例として、評価データ「−０．５」、「０．５」、「１．５」にそれぞれ割り当てられている。
また、サンプル品の品質に関して、「しわ」品質に関する「全くなし」、「ややあり」、「あり」の評価項目は、一例として、評価データ「−０．５」、「０．５」、「１．５」にそれぞれ割り当てられている。
また、サンプル品の品質に関して、「われ」品質に関する「全くなし」、「ややあり」、「あり」の評価項目は、一例として、評価データ「−０．５」、「０．５」、「１．５」にそれぞれ割り当てられている。
オペレータは、荷重パターン生成部１１０で生成された複数の荷重パターンに従って成形された複数のサンプル品に対してそれぞれ品質の評価を実行する。なお、本例においては、サンプル品の品質に関して上記の例では３段階に評価する場合について説明しているが、特にこれに限られず、２段階にしても良いし、あるいは、さらに複数段階に分けて評価することも可能である。
これにより、複数の荷重パターンと、オペレータの官能評価に基づく複数の評価データとがそれぞれ関連づけられた特性データを取得する。
本例においては、取得した複数の特性データに基づいて、設計変数を荷重パターンとした場合の評価データを目的関数として、当該目的関数の応答曲面を作成する。
具体的には、「出来栄え」を目的関数とした場合の応答曲面を作成する。
また、「しわ」を制約関数とした場合の応答曲面を作成する。
また、「われ」を制約関数とした場合の応答曲面を作成する。
そして、ペナルティ法に類する方法により、制約条件をペナルティ関数として扱うことで拡大目的関数を作成する。また、同様に拡大目的関数の応答曲面を作成し、これを最小化することで最適解を求める。
なお、制約条件を有する目的関数の最適化手法は特にこれに限られず、他の手法でも用いることが可能である。
また、目的関数や制約条件の対象として、他の成形品質および評価可能な指標全般を用いることが可能である。面歪、線ズレ、だれ、しゃくれ、ショックライン、スプリングバック、寸法精度不良、タクトタイム、消費電力等である。
当該処理により、最適解に対応する荷重パターンを設定してプレス成型する。また、プレス成型された成形品に対する特性データを追加することにより応答曲面を逐次更新する。
これにより、応答曲面と目的関数とが近似することになり精度を向上させることが可能となる。
なお、本例においては、一例として、これにより、複数の荷重パターンと、オペレータの官能評価に基づく複数の評価データとがそれぞれ関連づけられた特性データを取得し、取得した複数の特性データに基づいて、設計変数を荷重パターンとした場合の評価データを目的関数として、当該目的関数の応答曲面を作成する場合について説明する。一方で、特に、官能評価に限られず、実際に計測した測定値を利用することも可能である。具体的には、成形品質の指標となる、もしくは、それに関連の深い測定値そのものを入力し、これを目的関数もしくは制約条件とし、当該目的関数および制約条件の応答曲面を作成するようにしても良い。
次に最適化計算について説明する。
本例においては、最適荷重パターン設定部１２０で当該処理を実行する。
最適荷重パターン設定部１２０は、評価入力部１２２と、応答曲面生成部１２４と、最適化演算部１２６と、表示制御部１３０とを含む。
評価入力部１２２は、成形品に対する評価の入力を受け付ける。上記したように評価の入力は評価データと関連付けられており、当該入力に従って評価データを取得する。
評価入力部１２２で入力される評価データは、評価しようとする量、すなわち、目的関数である。目的関数は、性能として好ましい方向があり、値が大きくなる、小さくなる、または所定の値に近づく等がある。また、目的関数については、上述の好ましい方向以外に、好ましい方向とは反対の好ましくない方向もある。本例では、性能として好ましい方向の最適解を得る。
プレス成型された成形品の場合、出来栄えが満足であり、しわが全くなしであり、われが全くなしに近づく荷重パターン値が最適解となる。
設計変数は、プレス成型された成形品の場合、荷重パターンである。具体的には、設計変数は、当該荷重パターンを生成するために入力した荷重上限、荷重下限、成形ストローク分割数、成形ストローク分割位置がパラメータ値である。
制約条件は、目的関数の値を所定の範囲に制約し、設計変数の値を所定の範囲に制約するための条件である。
応答曲面生成部１２４は、目的関数に対して、設計変数に対する応答曲面を生成する。
応答曲面生成部１２４は、複数種の設計変数の値（パラメータ値）で構成される特性値空間での出力値（サンプリング点）を計算する。具体的には、応答曲面生成部１２４は、設計変数と出力値（サンプリング点）とを用い、出力値である特性値を目的関数として、近似モデル（応答曲面）を作成する。
最適化演算部１２６は、最適解を得るための最適化条件、例えば、最適解探索のための条件等を設定する。最適解探索のための条件は、最適解を探索するための手法、最適解探索における各種条件である。
本実施形態では、例えば、最適解を探索するための手法として、ＤＥ（Differential Evolution）法を用いることができる。一般に、特性値（目的関数）の増大と共に、ＤＥ（Differential Evolution）法の探索能力が低下することが知られている。それを解決する方法の一つが、個体数を増加させる方法である。
最適化演算部１２６は、最適化計算に関しては、入力変数と出力変数の非線形関係（応答曲面）を用いて逐次的に探索する手法および最適化アルゴリズムに従い入力変数を変化させながら出力値を算出して探索する手法のどちらを用いてもよい。
最適化演算部１２６は、作成した近似モデルを用いて、最適化計算を実施するものである。
近似モデルは、入出力の関係を近似する数学的モデルのことであり、パラメータを調整することにより、様々な入出力関係を近似できるものである。近似モデルには、例えば、多項式モデル、クリギング、ニューラルネットワークおよび動径基底関数等を用いることができる。
最適化演算部１２６は、近似モデルの交差検証等の検証計算を行うものでもある。
最適化演算部１２６は、近似モデルを用いることなく、有限要素法を用いて、設計変数と特性値の組合せで、特性値を算出するものでもある。
最適化計算手法としては、例えば進化計算手法の一つであるＤＥ（Differential Evolution）法を用いる。ＤＥ（Differential Evolution）法としては、例えば、解集合を目的関数に沿って複数の領域に分割し、この分割した解集合毎に多目的ＧＡを行うＤＲＭＯＧＡ（Divided Range Multi-Objective GA）、ＮＣＧＡ（Neighborhood Cultivation GA），ＤＣＭＯＧＡ（Distributed Cooperation model of MOGA and SOGA）、ＮＳＧＡ（Non-dominated Sorting GA）、ＮＳＧＡ２（Non-dominated Sorting GA-II）、ＳＰＥＡII（Strength Pareto Evolutionary Algorithm-II）法等の公知の方法を用いることができる。
最適化演算部１２６は、最適解探索の条件に応じて、近似モデルを用いた最適化計算結果から、最適解を探索し、最適解を抽出するものである。得られた最適解は、メモリ３３に記憶される。ここで、最適解は、トレードオフの関係にある複数の特性値（目的関数）において、他の任意の解よりも優位にあるとはいえないが、より優れた解が他に存在しない解をいう。一般に最適解は集合として複数個存在する。最適化演算部１２６は、例えば、ＤＥ（Differential Evolution）法を用いて最適解を探索する。
最適化演算部１２６では、例えば、パレートランキング法、またはトーナメント法を用いた選択が行われる。ＤＥ（Differential Evolution）法以外も、同じ進化計算手法として、例えば、焼きなまし法（ＳＡ）または粒子群最適化（ＰＳＯ）を用いてもよい。
本例では、設計変数と特性値との間で定める応答曲面、すなわち、設計変数を用いて特性値を求める場合に利用されるものは、理論式等を用いることもできる。
表示制御部１３０は、評価入力画面等を制御し、表示部１０２に表示する。
図８は、実施形態に基づくプレス装置における最適解の出力のフローを説明する図である。
図８に示されるように、条件を入力する（ステップＳ２）。具体的には、図３で説明したように、入力部１００を介してクッションパッド１１に対する荷重上限、荷重下限、成形ストローク分割数、成形ストローク分割位置Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３を条件として入力する。
次に、荷重パターンを生成する（ステップＳ４）。具体的には、荷重パターン生成部１１０は、入力された入力条件に基づいてクッションパッド１１に対する図５で説明した複数の荷重パターンを生成する。
次に、プレス成型する（ステップＳ６）。プレス制御部１１２は、荷重パターン生成部１１０で生成した複数の荷重パターンに従ってプレス成型する。これにより複数のサンプル品が作成される。
次に、成型品の官能評価を実行する（ステップＳ８）。具体的には、図７で説明した評価画面に従ってオペレータは、入力部１００を介して複数のサンプル品のそれぞれに対して「出来栄え」、「しわ」、「われ」の品質を官能評価する。評価入力部１２２は、オペレータの評価入力に従って複数のサンプル品に対する複数の荷重パターンと、オペレータの官能評価に基づく複数の評価データとがそれぞれ関連づけられた複数の特性データを取得する。
次に、近似モデルの作成を実行する（ステップＳ１０）。応答曲面生成部１２４は、評価入力部１２２で取得した特性データに基づいて目的関数の応答曲面（近似モデル）を生成する。具体的には、設計変数を荷重パターンとして、「出来栄え」の評価データを目的関数とした場合の応答曲面を作成する。
また、設計変数を荷重パターンとして、「しわ」の評価データを制約条件とした場合の応答曲面を作成する。
また、設計変数を荷重パターンとして、「われ」の評価データを制約条件とした場合の応答曲面を作成する。
そして、それぞれ作成された応答曲面を合算する合成した応答曲面を作成する。
次に、最適化計算を実施する（ステップＳ１２）。最適化演算部１２６は、生成された応答曲面に基づいてＤＥ（Differential Evolution）法に従って最適解を探索し、最適解を抽出する。
次に、抽出した最適解に基づいてプレス成型する（ステップＳ１４）。プレス制御部１１２は、最適解に基づくクッションパッド１１に対する荷重パターンに従ってプレス成型する。
次に、オペレータは、最適化処理を終了するか否かを判断する（ステップＳ１６）。オペレータは、当該最適解に基づくクッションパッド１１に対する荷重パターンに従うプレス成型の品質で満足か否かを判断する。
ステップＳ１６において、オペレータは、最適化処理を終了すると判断した場合（ステップＳ１６においてＹＥＳ）には、最適化処理を終了する（エンド）。オペレータは、当該最適解に基づくクッションパッド１１に対する荷重パターンに従うプレス成型の品質で満足と判断した場合に最適化処理を終了する。
一方、ステップＳ１６において、オペレータは、最適化処理を終了しないと判断した場合（ステップＳ１６においてＮＯ）には、ステップＳ８に戻り、成型品の官能評価を実行する。具体的には、オペレータは、当該最適解に基づくクッションパッド１１に対する荷重パターンに従うプレス成型の品質で満足でないと判断した場合に、再び図７で説明した評価画面に従ってオペレータは、入力部１００を介して成型品に対して「出来栄え」、「しわ」、「われ」の品質を官能評価する。
評価入力部１２２は、オペレータの評価入力に従って成型品に対する荷重パターンと、オペレータの官能評価に基づく評価データとがそれぞれ関連づけられた特性データを取得する。
そして、応答曲面生成部１２４は、プレス成型された成形品に対する特性データを追加することにより合成した応答曲面を逐次更新する。これにより、応答曲面と目的関数とが近似することになり最適化計算の精度を向上させることが可能となる。
次に、最適化の手法について説明する。
本例においては、ＲＢＦ（Radial Basis Function）ネットワークを用いて応答曲面を作成し、最適化を実行する。
応答曲面は、次式により導出される。
Figure 0006932352
基底関数は、ガウス関数を使用する。
Figure 0006932352
ガウス関数半径は、次式により導出される。
Figure 0006932352
ガウス関数半径を算出するために、各設計変数の寄与が均等になるように設計変数のスケーリングを行う。
図９は、実施形態に基づくスケーリングを説明するフロー図である。
図９に示されるように、スケーリング係数ｓ（＞０）を設定する（ステップＳ２０）。
次に、スケーリングを実施する（ステップＳ２２）。
次式により設計変数をスケーリングする。
Figure 0006932352
次に、ガウス関数半径を算出する（ステップＳ２４）。
Figure 0006932352
次に、ガウス関数半径の最小値を算出する（ステップＳ２６）。
Figure 0006932352
次に、ガウス関数半径の最小値が所定条件を満たすか否かを判断する（ステップＳ２８）。
ステップＳ２８において、ガウス関数半径の最小値rmin＞１の条件を満たしていればスケーリングを終了する。
一方、ステップＳ２８において、ガウス関数半径の最小値rmin≦１の条件を満たしていれば、ステップＳ２０に戻り、スケーリング係数ｓ×αに設定して以降の処理を繰り返す。
次に、応答曲面の重み係数を算出する。
サンプル点データを学習データとして、最小二乗法により応答曲面の重み係数を設定する。
Figure 0006932352
重み係数を設定することにより応答曲面が生成される。
図１０は、実施形態に基づく目的関数の概念を説明する図である。
図１０に示されるように、サンプル点（特性データ）に従って目的関数に対する近似モデル（応答曲面）が生成される。当該応答曲面に従って最適解である応答曲面最適値が探索される。
図１１は、実施形態に基づく複数のサンプル点（特性データ）に従う応答曲面の変化について説明する図である。
図１１に示されるように、本例においては、８個のサンプル点（特性データ）に基づく応答曲面が示されている。次に、９個のサンプル点（特性データ）が追加された場合が示されている。個数が増加するほど応答曲面が目的関数に近似し、目的関数最適値と応答曲面最適値とが近似する。
当該処理を繰り返すことにより、目的関数最適値と応答曲面最適値とが近似、オペレータは、当該最適解に基づく荷重パターンに従うプレス成型を実行することが可能である。
なお、本例においては、クッションパッド１１に対する荷重パターン制御について説明したが、特にこれに限られず、プレス装置のスライド２の速度パターン制御についても同様に適用可能である。
図１２は、別の実施形態に基づく制御部３４＃およびその周辺部を説明する図である。
図１２を参照して、制御部３４＃の周辺には、メモリ３３と、入力部１００と、表示部１０２とが設けられる。
制御部３４＃は、制御部３４と比較して、荷重パターン生成部１１０の代わりにスライド２の複数の速度パターンを生成する速度パターン生成部１１１を設け、最適荷重パターン設定部１２０の代わりに最適速度パターン設定部１２１を設けた点が異なる。
最適速度パターン設定部１２１は、スライド２に対する最適な速度パターンを設定する。最適速度パターン設定部１２１は、評価入力部１２２と、応答曲面生成部１２４と、最適化演算部１２６と、表示制御部１３０とを含む。当該構成は、基本的には上記で説明したのと同様であるのでその詳細な説明については繰り返さない。
速度パターン生成部１１１は、入力部１００からの各種条件の入力に基づいてサンプルとなる成形品を形成するためのスライド２に対する複数の速度パターンを生成する。
本例においては、スライド２に対する成形ストローク分割数、成形ストローク分割位置の条件等を入力する。なお、スライド速度上限、スライド速度下限の条件を入力することも可能である。
図１３は、実施形態に基づく速度パターン生成部１１１に入力される条件を説明する図である。
図１３に示されるように、スライド２に対する、成形ストローク分割数、成形ストローク分割位置Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３が条件として入力される。
本例においては、成型ストローク分割数として「３」に設定した場合が示されている。
当該条件を入力することにより、図５で説明したのと同様にスライド２の複数の速度パターンが生成される。
そして、速度パターン生成部１１１で生成された複数の速度パターンに従って実際にプレス成型を実行する。
そして、オペレータは、上記で説明したのと同様に、スライド２の複数の速度パターンに従ってプレス成型されたサンプル品に対して官能評価する。具体的には、３つの指標が設けられており、サンプル品に対して「出来栄え」、「しわ」、「われ」の品質を官能評価する。
そして、複数の速度パターンと、オペレータの官能評価に基づく複数の評価データとがそれぞれ関連づけられた特性データを取得し、取得した複数の特性データに基づいて、設計変数を速度パターンとした場合の評価データを目的関数として、当該目的関数の応答曲面を作成する。
具体的には、「出来栄え」を目的関数とした場合の応答曲面を作成する。
また、「しわ」を制約条件とした場合の応答曲面を作成する。
また、「われ」を制約条件とした場合の応答曲面を作成する。
そして、上記で説明したのと同様に作成された応答曲面を合算する合成した応答曲面を作成する。
そして、上記で説明したのと同様に応答曲面の目的関数についての最良な結果を最適解として求める最適化計算を行なう。
当該処理により、最適解に対応する速度パターンを設定してプレス成型する。また、プレス成型された成形品に対する特性データを追加することにより応答曲面を逐次更新する。
これにより、応答曲面と目的関数とが近似することになり精度を向上させることが可能となる。オペレータは、最適解に基づく速度パターンに従うプレス成型を実行することが可能である。
＜作用効果＞
次に、実施形態の作用効果について説明する。
実施形態のプレスシステムは、図１および図２に示すように、プレス部と、プレス部を制御する制御部３４とを備える。制御部３４は、複数の荷重パターンを生成する荷重パターン生成部１１０と、複数の荷重パターンに従ってプレス部により成形された複数の成形品それぞれの品質の評価を入力する入力部１００と、入力部１００で入力した複数の品質の評価に基づいて最適な荷重パターンを設定する最適荷重パターン設定部１２０とを含む。最適荷重パターン設定部１２０は、複数の荷重パターンと複数の品質の評価に基づく評価値データから、設計変数を荷重パターンとした場合の評価値データを目的関数として、当該目的関数の応答曲面を作成する応答曲面生成部１２４と、最適化により当該応答曲面の目的関数の最適解を求める最適化計算部１２６とを有する。
最適荷重パターン設定部１２０は、複数の成形品それぞれの品質の評価に基づいて最適な荷重パターンを設定する。したがって、シミュレーションモデルや解析ツールを用いた複雑な処理を必要とすることなく、簡易な方式で効率的に荷重パターンを設定することが可能である。
応答曲面生成部１２４は、最適化計算部１２６による最適解に対応する荷重パターンに従ってプレス部により成形された成形品の品質の評価に基づく評価値データを追加しながら応答曲面を逐次更新する。
応答曲面を逐次更新することにより目的関数最適値と応答曲面最適値とが近似するため、より精度の高い荷重パターンを設定することが可能である。
荷重パターン生成部１１０は、複数の荷重パターンについてＬＨＤ（Latin Hypercube Design）法により決定する。
設計変数空間において、満遍なくパラメータ値を設定することが可能であるため効率的に荷重パターンを生成することが可能である。
応答曲面生成部１２４は、ＲＢＦ（Radial Basis Function）ネットワークにより応答曲面を作成する。
目的関数や制約条件の変化を近似した応答曲面を簡易に作成することが可能となる。
最適化計算部１２６は、最適化計算をＤＥ（Differential Evolution）法により行なう。
当該手法により応答曲面の最適値を求めて、目的関数の最適値を簡易に算出することが可能となる。
荷重パターンは、プレス部のダイクッション荷重に相当する。ダイクッション荷重に適用することにより、簡易にダイクッションの荷重パターンを設定することが可能である。
別の実施形態のプレスシステムは、図１および図１２に示すように、プレス部と、プレス部を制御する制御部３４＃とを備える。制御部３４＃は、プレス部のスライドの複数の速度パターンを生成する速度パターン生成部１１１と、複数の速度パターンに従ってプレス部により成形された複数の成形品それぞれの品質の評価を入力する入力部１００と、入力部１００で入力した複数の品質の評価に基づいて最適な速度パターンを設定する最適速度パターン設定部１２１とを含む。最適速度パターン設定部１２１は、複数の速度パターンと複数の品質の評価に基づく評価値データから、設計変数を速度パターンとした場合の評価値データを目的関数として、当該目的関数の応答曲面を作成する応答曲面生成部１２４と、最適化により当該応答曲面の目的関数の最適解を求める最適化計算部１２６とを有する。
最適速度パターン設定部１２１は、複数の成形品それぞれの品質の評価に基づいて最適な荷重パターンを設定する。したがって、シミュレーションモデルや解析ツールを用いた複雑な処理を必要とすることなく、簡易な方式で効率的に荷重パターンを設定することが可能である。
応答曲面生成部１２４は、最適化計算部１２６による最適解に対応する速度パターンに従ってプレス部により成形された成形品の品質の評価に基づく評価値データを追加しながら応答曲面を逐次更新する。
応答曲面を逐次更新することにより目的関数最適値と応答曲面最適値とが近似するため、より精度の高い荷重パターンを設定することが可能である。
実施形態のプレス部を有するプレス装置の制御方法は、図８に示すように複数の荷重パターンを生成するステップＳ４と、生成された複数の荷重パターンに従ってプレス部により成形された複数の成形品それぞれの品質の評価を入力するステップＳ８と、入力した複数の品質の評価に基づいて最適な荷重パターンを設定するステップとを備え、最適な荷重パターンを設定するステップは、複数の荷重パターンと複数の品質の評価に基づく評価値データから、設計変数を荷重パターンとした場合の評価値データを目的関数として、当該目的関数の応答曲面を作成するステップＳ１０と、最適化により当該応答曲面の目的関数の最適解を求める最適化計算を行なうステップＳ１２とを含む。
複数の成形品それぞれの品質の評価に基づいて最適な荷重パターンを設定する。したがって、シミュレーションモデルや解析ツールを用いた複雑な処理を必要とすることなく、簡易な方式で効率的に荷重パターンを設定することが可能である。
目的関数の応答曲面を作成するステップは、図１１に示されるように最適解に対応する荷重パターンに従ってプレス部により成形された成形品の品質の評価に基づく評価値データを追加しながら応答曲面を逐次更新するステップを含む。
応答曲面を逐次更新することにより目的関数最適値と応答曲面最適値とが近似するため、より精度の高い荷重パターンを設定することが可能である。
別の実施形態のプレス部を有するプレス装置の制御方法は、プレス部のスライドの複数の速度パターンを生成するステップと、生成された複数の速度パターンに従ってプレス部により成形された複数の成形品それぞれの品質の評価を入力するステップと、入力した複数の品質の評価に基づいて最適な速度パターンを設定するステップとを備える。最適な速度パターンを設定するステップは、複数の速度パターンと複数の品質の評価に基づく評価値データから、設計変数を速度パターンとした場合の評価値データを目的関数として、当該目的関数の応答曲面を作成するステップと、最適化により当該応答曲面の目的関数の最適解を求める最適化計算を行なうステップとを含む。
複数の成形品それぞれの品質の評価に基づいて最適な速度パターンを設定する。したがって、シミュレーションモデルや解析ツールを用いた複雑な処理を必要とすることなく、簡易な方式で効率的に速度パターンを設定することが可能である。
目的関数の応答曲面を作成するステップは、最適解に対応する速度パターンに従ってプレス部により成形された成形品の品質の評価に基づく評価値データを追加しながら応答曲面を逐次更新するステップを含む。
応答曲面を逐次更新することにより目的関数最適値と応答曲面最適値とが近似するため、より精度の高い速度パターンを設定することが可能である。
今回開示された実施の形態は例示であって、上記内容のみに制限されるものではない。本例の範囲は特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
２ スライド、３ａ 上型、３ｂ 下型、５ ブランクホルダ、７ クッションピン、８ ボルスタ、９ ベッド、１０ ダイクッション、１１ クッションパッド、１２ サーボモータ、３３ メモリ、３４ 制御部、１００ 入力部、１０２ 表示部、１１０ 荷重パターン生成部、１１２ プレス制御部、１２０ 最適荷重パターン設定部、１２２ 評価入力部、１２４ 応答曲面生成部、１２６ 最適化演算部、１３０ 表示制御部。

Claims (12)

  1. プレス部と、
    プレス部を制御するコントローラとを備え、
    コントローラは、
    複数の荷重パターンを生成する荷重パターン生成部と、
    複数の前記荷重パターンに従って前記プレス部により成形された複数の成形品それぞれの品質の評価を入力する評価入力部と、
    前記評価入力部で入力した複数の前記品質の評価に基づいて最適な荷重パターンを設定する最適荷重パターン設定部とを含み、
    前記最適荷重パターン設定部は、
    前記複数の荷重パターンと複数の前記品質の評価に基づく評価値データから、設計変数を荷重パターンとした場合の評価値データを目的関数として、当該目的関数の応答曲面を作成する応答曲面生成部と、
    最適化により当該応答曲面の目的関数の最適解を求める最適化計算部とを有する、プレスシステム。
  2. 前記応答曲面生成部は、前記最適化計算部による前記最適解に対応する荷重パターンに従って前記プレス部により成形された成形品の品質の評価に基づく評価値データを追加しながら前記応答曲面を逐次更新する、請求項１記載のプレスシステム。
  3. 前記荷重パターン生成部は、前記複数の荷重パターンについてＬＨＤ（Latin Hypercube Design）法により決定する、請求項１記載のプレスシステム。
  4. 前記応答曲面生成部は、ＲＢＦ（Radial Basis Function）ネットワークにより前記応答曲面を作成する、請求項１記載のプレスシステム。
  5. 前記最適化計算部は、前記最適化計算をＤＥ（Differential Evolution）法により行なう、請求項１記載のプレスシステム。
  6. 前記荷重パターンは、前記プレス部のダイクッション荷重に相当する、請求項１記載のプレスシステム。
  7. プレス部と、
    プレス部を制御するコントローラとを備え、
    コントローラは、
    前記プレス部のスライドの複数の速度パターンを生成する速度パターン生成部と、
    複数の前記速度パターンに従って前記プレス部により成形された複数の成形品それぞれの品質の評価を入力する評価入力部と、
    前記評価入力部で入力した複数の前記品質の評価に基づいて最適な速度パターンを設定する最適速度パターン設定部とを含み、
    前記最適速度パターン設定部は、
    前記複数の速度パターンと複数の前記品質の評価に基づく評価値データから、設計変数を速度パターンとした場合の評価値データを目的関数として、当該目的関数の応答曲面を作成する応答曲面生成部と、
    最適化により当該応答曲面の目的関数の最適解を求める最適化計算部とを有する、プレスシステム。
  8. 前記応答曲面生成部は、前記最適化計算部による前記最適解に対応する速度パターンに従って前記プレス部により成形された成形品の品質の評価に基づく評価値データを追加しながら前記応答曲面を逐次更新する、請求項７記載のプレスシステム。
  9. プレス部を有するプレス装置の制御方法であって、
    複数の荷重パターンを生成するステップと、
    生成された複数の前記荷重パターンに従って前記プレス部により成形された複数の成形品それぞれの品質の評価を入力するステップと、
    入力した複数の前記品質の評価に基づいて最適な荷重パターンを設定するステップとを備え、
    前記最適な荷重パターンを設定するステップは、
    前記複数の荷重パターンと複数の前記品質の評価に基づく評価値データから、設計変数を荷重パターンとした場合の評価値データを目的関数として、当該目的関数の応答曲面を作成するステップと、
    最適化により当該応答曲面の目的関数の最適解を求める最適化計算を行なうステップとを含む、プレス装置の制御方法。
  10. 前記目的関数の応答曲面を作成するステップは、前記最適解に対応する荷重パターンに従って前記プレス部により成形された成形品の品質の評価に基づく評価値データを追加しながら前記応答曲面を逐次更新するステップを含む、請求項９記載のプレス装置の制御方法。
  11. プレス部を有するプレス装置の制御方法であって、
    前記プレス部のスライドの複数の速度パターンを生成するステップと、
    生成された複数の前記速度パターンに従って前記プレス部により成形された複数の成形品それぞれの品質の評価を入力するステップと、
    入力した複数の前記品質の評価に基づいて最適な速度パターンを設定するステップとを備え、
    前記最適な速度パターンを設定するステップは、
    前記複数の速度パターンと複数の前記品質の評価に基づく評価値データから、設計変数を速度パターンとした場合の評価値データを目的関数として、当該目的関数の応答曲面を作成するステップと、
    最適化により当該応答曲面の目的関数の最適解を求める最適化計算を行なうステップとを含む、プレス装置の制御方法。
  12. 前記目的関数の応答曲面を作成するステップは、前記最適解に対応する速度パターンに従って前記プレス部により成形された成形品の品質の評価に基づく評価値データを追加しながら前記応答曲面を逐次更新するステップを含む、請求項１１記載のプレス装置の制御方法。
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