JP7087204B2 - レーザ切断方法の自動パラメータ化 - Google Patents
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Description
- レーザ加工工具を駆動するために与えられる加工パラメータセットを読み込むステップと、
- 決定論的プロセスモデルにアクセスし、それによって読み込まれたパラメータセットについての加工結果の予測データセットを計算するステップと、が用いられる。決定論的プロセスモデルは、少なくとも3つのデータ構造にアクセスし、それによって、
・ それぞれのパラメータセットと、
・ プロセスゾーンにおける物理的レーザ加工プロセスを表すプロセス特性と、
・ 加工結果と、
の間の物理的な多次元関係をモデル化する。
溶融の質量流量の保存方程式:
溶融の平均厚み(Dm)の保存方程式:
BE エネルギー流量の平衡関数(溶融エネルギーの入力流量から出力流量を減算したもの)
Bm 質量流量の平衡関数(溶融質量の入力流量から出力流量を減算したもの)
Bp 運動量流量の平衡関数(溶融運動量の入力流量から出力流量を減算したもの)、(ベクトルサイズ)
D ワークピースの厚み
<Dm> 溶融の平均厚み
Em 溶融の熱エネルギー
T 溶融の表面温度
Ta 外気温
Tm ワークピースの溶融温度
<bc> 平均目地幅
cp 比熱容量
hm 融合の比エンタルピー(潜熱)
mm 溶融の質量
pm 溶融の運動量、(ベクトルサイズ)
vc 加工速度(フィード)、(ベクトルサイズ)
vj 溶融の表面の吐出速度
t 時間
μ 溶融前面傾斜角のコサイン
ρm 溶融の質量密度
- (加工パラメータについて)読み込まれたパラメータセットを用いて実際のレーザ加工を実行するステップと、
- 加工結果を実際の値として(好ましくは自動的に)測定するステップと、
- 加工結果について測定された実際の値を、予測データセットと比較し、(計算された)比較値を比較結果として出力するステップと
を含むことができる。
- 加工結果の目標値を読み込むステップと、
- 決定論的プロセスモデルにアクセスし、それによって読み込まれた目標値を満たす加工結果の読み込まれた目標値のための少なくとも1つのパラメータセットを計算するステップとを含み、決定論的プロセスモデルは、少なくとも3つのデータ構造を用い、
・ 加工結果のそれぞれの目標値と、
・ プロセスゾーンにおける物理的レーザ加工プロセスを表すプロセス特性と、
・ 加工結果と、
の間の物理的な多次元関係をモデル化する。
- 計算されたパラメータセットを用いて実際のワークピースを処理することと、
- 製造されたワークピースにおいて加工結果の実際の値を測定することと、
- 加工結果について、目標値と実際の値とを比較することと、
- 計算された比較値を、比較結果として出力することと
を更に含む。
- 加工結果の読み込まれた目標値を維持することができるように、決定論的プロセスモデルにアクセスすることによって、計算されたパラメータを校正(して校正されたパラメータセットを生成)すること、
のために用いることができる。
- レーザ加工工具と、
- データを入力および出力するためのユーザインタフェースと、
- 決定論的プロセスモデルを記憶するためのメモリであって、
・ 1組のパラメータセットが記憶される第1のデータ構造であって、第1のデータ構造は、レーザ加工工具に対するデータインタフェースを表す、第1のデータ構造と、
・ 複数の計算されたプロセス特性が記憶される第2のデータ構造と、
・ 複数の加工結果が記憶される第3のデータ構造であって、第3のデータ構造は、レーザ加工工具の加工結果を測定するための測定デバイスへのデータインタフェースを表す、第3のデータ構造と
を有する、メモリと、
- 決定論的プロセスモデルにおいて、モデルアルゴリズムのセットを実行するように設計された電子処理ユニットと、
- データ構造と、メモリと、電子処理ユニットと、レーザ加工工具との間のデータ接続と
を備えるシステムを設計することができる。
- プロセスガス、加工ヘッド、レーザ、加工工具、ノズル、光学系、およびワークピースの仕様と、
- 加工経路(輪郭)の定義と、
- プロセスガス圧力、フィード、レーザ出力、焦点位置、ワークピースの厚み、および更に多くのもの等の、加工経路(輪郭)に沿った補間点データと
を含む。
- 時間平均レーザ出力、焦点長(レイリー長)、ワークピース表面におけるビーム半径等のレーザビーム工具の性質と、
- 断面積、平均切り口幅、平均円錐角等の切り口の性質と、
- 細溝角、細溝周期、粗さ値等の切断エッジの性質と、
- フィルムの厚み、吐出速度、流量特性、表面積、出口面積等の溶融の性質と、
- 圧力結合度、圧力損失(ノズルとワークピースとの間のエリアによって生じる)等のガス噴射工具の性質と、
- 拡大、出力に依存した焦点位置のシフト等の光学系の性質と、
- レーザビーム工具での切断ボリューム、加工の安定性または許容値、プロセス効率等のワークピースの性質と
を含む。
1. データ構造1は、パラメータセットPのデータを含む。
2. データ構造2は、プロセス特性PKGを含む。
3. データ構造3は、加工結果Eのデータを含む。
データ構造1は、レーザ材料加工のデジタルツインと、実際の加工装置Lとの間のデータインタフェースを形成する。データ構造3は、レーザ材料加工のデジタルツインと、実際のレーザ材料加工(アプリケーション)の加工結果Eとの間のデータインタフェースを形成する。最小限の3つのデータ構造は、切断計画(ユーザ入力)およびワークピース仕様(データベースからの材料、厚み、サイズ)、経験値(データベースからの様々なカテゴリの収集した測定値の平均)、ならびに/または測定変数または計算変数として初期化された(データベースからの)現在の測定値、および必要な場合、(データベースからの)初期化された更なる仕様データを含む、最小限のデータ入力に依拠する。従来技術からの既知の方法を上回る利点は、ここで、経験値をモデル(ここでは、デジタルツイン)に組み込むこともできることである。
1. アプリケーション事例1は、
a. 加工結果E(データ構造3)の値をプロセス特性PKG(データ構造2)上にマッピングするアプリケーション校正アルゴリズム、および
b. プロセス特性PKG(データ構造2)をパラメータセットP(データ構造1)上にマッピングするアプリケーション計算アルゴリズム、
の連続実行である。
2. アプリケーション事例2は、
a. パラメータセットP(データ構造1)をプロセス特性PKG(データ構造2)マップ上にマッピングするアプリケーションシミュレーションアルゴリズム、および
b. プロセス特性PKG(データ構造2)を加工結果E(データ構造3)上にマッピングする製造予測アルゴリズム、
の連続実行である。
レーザ材料加工のためのパラメータセットPを有するデータ構造1は、定義上、レーザ材料加工(アプリケーション)の影響を及ぼす全ての変数を含むパラメータデータを含む。これは、データ構造1内のデータの全体が、部品製造の前、部品製造中、および部品製造後にデジタル化されたパラメータデータまたは加工状態を定義することを意味する。このため、データ構造1は、所与の装置において実現されたレーザ材料加工のデジタル表現である。これは、加工装置とデジタルツインとの間のデータインタフェースの機能を有する。データ構造1の影響を及ぼす変数は、更に細分化される。これらは、少なくとも、パラメータセットの以下の3つのサブデータ構造(以下で「加工状態」とも呼ばれる)を含むことができる。
製造装置、レーザ光源、加工ヘッド、ワークピース、および影響を及ぼす他の構成要素の仕様。
例は、フィードまたはプロセスガスの圧力の指定された最大値、およびレーザ波長またはワークピースの材料指定である。
単一の部品または切断計画としての部品輪郭の幾何学的形状。例は、輪郭上の長さ、角度、曲率、回転方向または特徴点の座標である。
部品輪郭にわたって変化する可能性があるワークピース、装置、およびその構成要素の全てのプロセスパラメータ。例は、レーザ出力、フィード、プロセスガス圧力、ノズル間隔、焦点位置であるが、厚みまたは温度等の可変のワークピースの性質もある。
・ 純粋に数学的な変数として、これらは、測定データにおける変動の影響を伴うことなく、プロセスゾーンの固有の性質を記述し、このため、100%再現性がある、
・ プロセス特性は、直接測定のためにアクセスすることができないか、またはアクセスが困難であるが、加工結果に直接影響を及ぼす変数を含み、これは、製造結果との強力な相関を意味する、
・ プロセス特性は、パラメータセットおよび加工結果の双方について、理論的に形式的かつ非経験的関係を有する。
ワークピースに合焦されたレーザビームについて計算された変数。これらは、例えば、レイリー長、平均レーザ出力、および/またはワークピース上縁におけるビーム半径を含む。
切断前面の平均傾き角および/または様々な目地幅等の切り口の幾何学的特性。
吐出の厚みまたはそのペクレ数等の溶融の幾何学的特性および流体力学特性のみでなく、その吐出速度、および溶融動力学に基づいた加工結果の更なる目標値。
ノズルとプロセスゾーンとの間の空間の幾何学的性質を含むが、特に、圧力結合効率も含む。
拡大および出力に依拠した焦点シフトの計算結果。
所与の材料、例えば、必要とされる切断力、経路エネルギー、プロセス効率および/または安定性パラメータと関連する様々な特性。
・ 完成した構成要素において測定された品質(例えば、バリまたはスラグ)と、
・ 加工中に測定された測定動力学変数(効果的に駆動されたパラメータデータセットの装置内測定)と、
・ 加工中に記録されたプロセス信号と、
・ 製造予測アルゴリズムによって計算された品質予測と
を含む。
Etarget,new=Etarget+VGL1
アプリケーション校正は、レーザ材料加工(アプリケーション)の加工結果(データ構造3)およびプロセス特性(データ構造2)の全ての変数間の機能的関係である。この機能的関係は、加工後の時点に(現場外で)取得される測定値に基づく。アプリケーション校正は、経験的(統計的)関数または計算された(理論的)関数を含むことができる。
u=W(Δa)-W(D-Δa)
1. ユーザは、以前の加工結果(目標値)として所望の切断エッジプロファイル高さuを与える(または、uは、アプリケーションの現在の測定値として「自動モード」においてデータ構造3から読み出される);
2. アプリケーション校正アルゴリズムは、上記の校正関数<αf>を用いてプロセス特性を計算する。
3. アルゴリズムは、プロセス特性のデータ構造2に<αf>の計算値を書き込む。
アプリケーション計算において、焦点位置z_0は、超越方程式から数値的に決定されなくてはならなかった。ここでは、アプリケーションシミュレーションにおいて、逆の手順が用いられ、焦点位置が、パラメータセットPのデータ構造1における値として指定される。ここから、切断面の傾斜角が以下を用いて計算され、
傾斜角αfのプロセス特性PKGがパラメータセットPから計算され、記憶された。ここで、この値は、(プロセス特性の他の値と共に)製造予測によって、このため、以下の式を用いて読み出され、
u=(D-2Δa)・tan<αf>
プロファイル高さが計算される。計算値として、この加工結果データセットは、名目値を表し、これはここで、対応する測定を用いて決定することができる。
Claims (6)
- ワークピースに対するレーザ切断プロセスの決定論的プロセスモデル(M)のセルフチェックのための方法であって、
前記方法は、入力としてパラメータセット(P)を提供されると、以下のステップ、すなわち、
- レーザ切断工具を駆動するために与えられる前記パラメータセット(P)を読み込むステップ(S61)と、
- 決定論的プロセスモデル(M)にアクセスし(S62)、それによって前記読み込まれたパラメータセット(P)についての、ワークピースが切断されることで製造される構成要素の品質項目を含む加工結果の予測データセット(Efcst)を計算する(S63)ステップであって、前記決定論的プロセスモデル(M)は、少なくとも3つのデータ構造(P、E、PKG)を用い、それぞれのパラメータセット(P)と、物理的レーザ切断プロセスを表すプロセス特性(PKG)と、前記加工結果(E)との間の物理的な多次元関係をモデル化する、ステップと、
- 前記読み込まれたパラメータセット(P)を用いてレーザ切断を実行するステップ(S65)と、
- 加工結果(Eact)を、前記製造された構成要素の実際の前記加工結果の値として測定するステップ(S66)と、
- 比較結果を提供することによって、前記加工結果について前記測定された実際の値(Eact)を、前記加工結果の前記予測データセット(Efcst)と比較するステップ(S67、KOMP)とを含み、
前記方法は、入力として加工結果の目標値(Etarg)を提供されると、以下のパラメータ化ステップ、すなわち、
- 加工結果の目標値(Etarg)を読み込むステップ(S71)と、
- 前記決定論的プロセスモデル(M)にアクセスし(S72)、それによって前記目標値を満たす前記加工結果の前記読み込まれた目標値(Etarg)のための少なくとも1つのパラメータセット(Pcalcd)を計算する(S73)ステップであって、前記方法は、前記パラメータ化方法のデジタル対応物であり、その数学的逆関数である、ステップと、
- 計算されたパラメータセット(Pcalcd)を用いてワークピースを切断するステップ(S75)と、
- 前記切断されたワークピースにおいて前記加工結果の実際の値(Eact)を測定するステップ(S76)と、
- 前記加工結果について、前記目標値(Etarg)と前記実際の値(Eact)とを比較するステップ(S77)とを含み、
前記方法は、前記比較結果をずれとみなし、再現性のあるずれの検出時に、前記決定論的プロセスモデル(M)を適合させ、
前記切断するステップ(S75、S65)、前記測定するステップ(S76、S66)、前記比較するステップ(S77、S67)、および決定論的プロセスモデル(M)の適合は、前記切断結果の前記目標値と前記実際の値との間のずれが事前構成可能な閾値未満に降下するまで反復的に繰り返されることを特徴とする、方法。 - 請求項1に記載の方法であって、
前記方法において、前記加工結果(E)は、前記レーザ切断プロセスの品質に関する測定可能な情報、特に、溶融切断におけるバリ高さ、火炎切断におけるスラグ高さ、エッジ斜面、エッジのうねりおよび/またはエッジプロファイル高さ、表面の粗さ、細溝高さ、および/または細溝周期に関する情報を有するデータタプルであることを特徴とする、方法。 - プログラムコードまたはプログラム手段を有するコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムがコンピュータまたはコンピュータベースの処理ユニット(V,ParM,ProgM)上で実行される場合、前記コンピュータプログラムは、コンピュータ可読媒体上に記憶することができ、前記プログラムコードまたは前記プログラム手段は、コンピュータに、レーザ切断プロセスおよび製造された構成要素の測定のために請求項1または2に記載の方法を実行させることを特徴とする、コンピュータプログラム。
- 請求項1または2に記載の方法を実行するように構成されたパラメータ化モジュール(ParM)および予測モジュール(ProgM)を有するレーザ切断工具(L)。
- ワークピースを切断するためのレーザ切断工具(L)を動作させるためのシステムであって、
- 請求項4に記載のレーザ切断工具(L)と、
- データを入力および出力するためのユーザインタフェース(UI)と、
- 決定論的プロセスモデル(M)を記憶するためのメモリ(DB)であって、
・ 複数のパラメータセット(P)が記憶される第1のデータ構造であって、前記第1のデータ構造は、前記レーザ切断工具(L)に対するデータインタフェースを表す、第1のデータ構造と、
・ 複数の計算されたプロセス特性(PKG)が記憶される第2のデータ構造と、
・ 複数の切断結果(E)が記憶される第3のデータ構造であって、前記第3のデータ構造は、前記レーザ切断工具(L)から、切断結果を測定するための測定デバイスへのデータインタフェースを表す、第3のデータ構造と
を有する、メモリと、
- 前記決定論的プロセスモデル(M)に対し、モデルアルゴリズムのセットを実行するように構成された電子処理ユニット(V)と、
- 前記データ構造と、前記メモリ(DB)と、前記電子処理ユニット(V)と、前記レーザ切断工具(L)との間のデータ接続と、
- 入力(Etarg,P)ごとに逆モデルアルゴリズムを連続して実行し、請求項1または2に従って、連続実行の結果(Efcst,Pcalcd)が入力(Etarg,P)と同一であるか否かをチェックすることによって、前記決定論的プロセスモデル(M)の自動セルフチェックを行うように構成された比較器モジュール(KOMP)と
を備えることを特徴とする、システム。 - 請求項5に記載のシステムであって、前記入力は、パラメータセット(P)であるか、または前記加工結果の目標値(Etarg)であることを特徴とする、システム。
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