JP7362468B2 - Machined surface shape prediction device and method - Google Patents
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Description
本発明は、加工により成形される加工面の形状予測装置及びその方法に関する。 The present invention relates to an apparatus and method for predicting the shape of a machined surface formed by processing.
切削工具を用いて形状加工を行う技術として特許文献1が知られている。特許文献1には「送り軸位置情報を含む各ブロックデータ毎に、工具と被加工物との接触点における加工面の法線ベクトルを示す法線ベクトル情報を記述されたNCプログラムを用い、NCプログラムを各ブロックデータ毎に、解析し、解析した各ブロックデータ毎に、前記加工面の法線ベクトルに応じた工具のたわみ補正量を算出し、算出された工具たわみ補正量に応じて送り軸位置を補正し、補正された送り軸位置に従って形状加工を行う」ことが記載されている。
切削加工後の加工面の形状評価は、接触式検査プローブや、光学観察による計測が用いられている。加工面で計測されるべき形状とは、例えば直角度や面粗さである。この計測された結果が設計段階で規定した範囲内であるかを評価して良否の判断を行っている。 To evaluate the shape of the machined surface after cutting, measurement using a contact inspection probe or optical observation is used. The shape to be measured on the machined surface is, for example, squareness or surface roughness. A pass/fail judgment is made by evaluating whether the measured results are within the range specified at the design stage.
切削加工の高精度・微細化や、被加工物の形状複雑化が進むにつれ、被加工物の形状計測は困難となっている。例えば、例えば直径1mm以下で、且つ深さ20mm程度の穴を加工した場合、加工面の形状を計測しようとしても、接触式検査プローブが挿入できない、光学観察用計測器の光学深度の限界で観察できないなどがあり、計測は困難であった。 As cutting processes become more precise and finer, and the shapes of workpieces become more complex, it is becoming more difficult to measure the shape of workpieces. For example, if a hole is machined with a diameter of 1 mm or less and a depth of about 20 mm, even if you try to measure the shape of the machined surface, a contact-type inspection probe cannot be inserted, or the optical observation instrument will be at the limit of the optical depth. Measurement was difficult as there were some things that could not be done.
また、大型の加工部品では、長大な加工面の品質を検査する必要があるが、専用の計測機器は無いために、生産現場などでは、従来の計測手段を工夫して計測を実施している。専用計器でないために、多数箇所を測定しなければならない等、検査に多く時間を費やされている。多数箇所を計測しても、その結果によって加工面形状を把握することは困難であった。 In addition, for large machined parts, it is necessary to inspect the quality of long machined surfaces, but since there is no dedicated measuring equipment, measurements are carried out at production sites by devising conventional measurement methods. . Since it is not a dedicated instrument, a lot of time is spent on inspections, such as having to measure multiple locations. Even if measurements were taken at multiple locations, it was difficult to understand the shape of the machined surface based on the results.
特許文献1は、加工箇所毎の加工面から工具に向かって放たれるベクトル、即ち法線ベクトルの大きさや方向を予め演算して、工具変形量、即ち補正量として、NCプログラムに反映させることで加工面形状の高精度化を図っている。
特許文献1では、加工面の形状評価を行なった場合、工具軌跡と工具のたわみ量は考慮されるが、実際の加工時負荷によって工具の一部分が変形したことによる加工面形状の変化は考慮されないので高精度な加工面の形状予測は行なえない。また、法線ベクトルの値が固定値であり、加工中の加工負荷変動は加味されないため、加工面の高精度な形状は予測できない。
In
本発明の目的は、検査困難な形状における加工面の形状を高精度に予測できる加工面形状予測装置を提供することにある。 An object of the present invention is to provide a machined surface shape prediction device that can predict the shape of a machined surface with high accuracy in a shape that is difficult to inspect.
本発明の好ましい一例としては、加工中の加工機における工具の位置座標値を取得する座標値取得部と、加工中に前記加工機の駆動軸における加工負荷を取得する加工負荷取得部と、前記工具の体積を計測する工具体積計測器と、前記工具の刃の枚数と前記工具の体積を基に、工具断面形状を簡易断面形状に変換した模擬体の構造解析情報を格納したDBと、前記工具の刃数と材料特性に対応する模擬体の刃長と断面二次モーメントを含む構造解析情報を前記DBから受け取り、前記加工負荷により前記工具が変形するたわみ量を算出し、前記たわみ量と前記位置座標値から加工面形状を予測する予測処理部とを有する加工面形状予測装置である。
A preferred example of the present invention includes: a coordinate value acquisition unit that acquires position coordinate values of a tool in a processing machine during machining; a machining load acquisition unit that acquires a machining load on a drive shaft of the processing machine during machining; a tool volume measuring device that measures the volume of the tool; a DB that stores structural analysis information of a simulator obtained by converting the cross-sectional shape of the tool into a simplified cross-sectional shape based on the number of blades of the tool and the volume of the tool; Structural analysis information including the blade length and moment of inertia of the simulated body corresponding to the number of blades and material properties of the tool is received from the DB, the amount of deflection that the tool deforms due to the machining load is calculated, and the amount of deflection and The machined surface shape prediction device includes a prediction processing section that predicts the machined surface shape from the position coordinate values.
本発明によれば、検査困難な形状における加工面の形状を高精度に予測することが可能となる。 According to the present invention, it is possible to predict with high accuracy the shape of a machined surface in a shape that is difficult to inspect.
以下、実施例について図面を用いて説明する。 Examples will be described below with reference to the drawings.
図1は、実施例1における形状予測装置の構成を示す図である。加工機4の回転主軸の先端に工具2が取り付けられていて、この工具2により被加工物3を切り取り、設計された所望の形状に加工する。
FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a shape prediction device in Example 1. A
被加工物3(150mm×100mm×50mm、炭素鋼材)は、マシンバイス11によって把持されている。マシンバイス11は加工機4のX、Y、Z軸のそれぞれの方向にかかる力を計測することができる加工負荷計測器9の上に設置されている。
A workpiece 3 (150 mm x 100 mm x 50 mm, made of carbon steel) is held by a
加工負荷計測器9は切削加工中の加工機4の各駆動軸方向の力を計測する切削動力計を用いた。切削動力計は、加工中に各駆動軸方向にかかる力を水晶圧電素子にて電圧に変換して外部に出力している。
As the machining load measuring device 9, a cutting dynamometer was used to measure the force in each drive axis direction of the
切削動力計の電圧出力はデータ収集機7によってデジタル変換されて、コンピュータ6に格納される。加工負荷計測器9としては、ひずみゲージ式の切削動力計を用いてもよい。そのような切削動力計を用いることで加工機4における切削動力を正しく計測できる。ここでは加工負荷は駆動軸にかかる切削動力であり、工具2が受ける力である。
The voltage output of the cutting dynamometer is digitally converted by the
また、加工機4の制御盤5に予め設置されている通信用コネクタに、通信用ケーブル10の一方を接続して、もう一方をコンピュータ6の通信用コネクタに接続する。制御盤5はその機能として加工機4の各駆動軸における工具2の現在の位置座標値を保持し、その工具2の位置座標値を出力する機能によりコンピュータ6は、工具2の位置座標値を取り込む。
Further, one side of the
工具2の体積を計測するため、加工機4に工具体積計測器8を設置する。工具体積計測器8の図1で図示しない液面センサの電圧出力をデータ収集機7でデジタル変換して、コンピュータ6に格納する。
In order to measure the volume of the
図1の破線の枠で示した枠の内部に設置されている、コンピュータ6、データ収集機7、工具体積計測器8、加工負荷計測器9の4つの部品から、加工面形状予測装置1は構成されている。
The machined surface
次に、加工機4による切削加工について説明する。図2は、図1の切削加工部を詳細に説明する3次元図である。加工機4の回転主軸に取り付けられた工具2は主軸モータの回転により、所定回転数に向けて回転開始する。工具2として、工具直径12mmの超硬素材のスクエアエンドミルを用いた。主軸の回転方向13は時計回りで、回転数は3185回転/分とした。回転開始時には工具2は加工機4に予め設定されている機械座標原点(X=0、Y=0、Z=0)で待機している。
Next, cutting by the
工具2の回転数が予め定めておいた所定の回転数に達したところで、工具2の先端はX軸、Y軸、Z軸の連動により図2の「×」で示す開始座標14(X=165、Y=-5、Z=-15)へ移動して待機する。X軸、Y軸、Z軸は被加工物に送り運動を与えるための送り軸である。各軸の送り運動をさせるために各軸の駆動モータが配置される。X軸、Y軸、Z軸は工具2を移動させるモータの駆動軸でもある。
When the rotation speed of the
開始座標14の設定により、被加工物を加工する際のY軸方向切込み量と、Z軸方向切込み量を設定する。本実施例ではY軸方向切込み量は1.0mm、Z軸方向切込み量は15mmとした。 By setting the start coordinates 14, the depth of cut in the Y-axis direction and the depth of cut in the Z-axis direction when machining the workpiece are set. In this example, the depth of cut in the Y-axis direction was 1.0 mm, and the depth of cut in the Z-axis direction was 15 mm.
その後、工具2の移動は、回転しながら工具送りの方向12へ進行し、図2の「◎」で示す終点座標15(X=-15、Y=-5、Z=-15)まで移動するといった流れで行なわれる。本実施例では工具1回転あたりの送り量は0.03mm/1回転とした。
After that, the
図3に示すようなNCプログラムを、加工機4の制御盤5に手動で入力、もしくは図示しない外部コンピュータで予め作成したNCプログラムを転送するなどして制御盤5に与えられる。制御盤5がNCプログラムに従ってプログラムの処理を実行することで加工機4の前記の一連の動作が制御される。
An NC program as shown in FIG. 3 is provided to the
次に図3のNCプログラムを説明する。まず1行目及び10行目の%はNCプログラムのデータスタートとデータストップの位置を示しているものである。2行目のO1000は本プログラム名を示している。 Next, the NC program shown in FIG. 3 will be explained. First, the percentages in the first and tenth lines indicate the data start and data stop positions of the NC program. O1000 on the second line indicates the name of this program.
3行目の#1=0.03は加工条件である1回転あたりの送り量0.03mm/1回転を変数#1に代入している。
#1=0.03 in the third line substitutes the machining condition, which is the feed amount per revolution of 0.03 mm/one revolution, to
4行目の#2=4は、使用する工具の刃数を変数#2に代入している。#2への入力値は、使用する工具に応じて適宜入力し直す。
#2=4 on the fourth line assigns the number of blades of the tool to be used to
次の5行目の#3=#1*#2*3185は、工具の送り速度を変数#3に計算して代入している。
The next fifth line, #3=#1*#2*3185, calculates and substitutes the tool feed rate into
本実施例では#3には変数#1、#2の値と回転数3185回転/分の値から、#3=382と計算代入される。6行目のS3185は回転主軸の回転数の指令値を示している。本実施例では3185回転/分であることを示している。
In this embodiment, #3=382 is calculated and assigned to #3 from the values of
次いで記載されているM03は回転主軸の時計方向への回転開始指令である。7行目以降のG番号はそれぞれ、加工機4の準備・実動作指令を示している。G00は実際の加工は行なわず、指定の座標位置へ即座に移動するいわゆる位置決め動作である。G01は直線動作で実際に加工する動作である。G90は、設定されている座標原点を0とした座標値で軸移動を行なうアブソリュート指令の記述である。
Next, M03 described is a command to start rotating the rotating main shaft in the clockwise direction. The G numbers from the seventh line onward each indicate a preparation/actual operation command for the
従って、7行目では、X方向165mm、Y方向-5mm、Z方向-15mmに位置決めされ、8行目では直線加工動作でX軸のマイナス方向に165mm移動する。8行目に記載されているF#3は工具送り速度の指令であり、#3には382が代入されているので、工具は382mm/minの速度で移動して、任意の形状を加工する。9行目のM05は回転主軸の回転停止指令である。10行目のM02はNCプログラムの終了を示している。
Therefore, in the 7th line, the position is 165 mm in the X direction, -5 mm in the Y direction, and -15 mm in the Z direction, and in the 8th line, the position is moved 165 mm in the negative direction of the X axis in a linear machining operation.
図4は、実施例1における加工面形状予測装置におけるコンピュータ6の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートに従い順次説明する。本実施例では、図4、図5のフローチャートは、コンピュータ6が実行する処理である。コンピュータ6におけるCPUなどのプロセッサーが、記録媒体に記録したプログラムを読み出して座標値取処理部、加工負荷取得部、予測処理部といった各処理部が下記に記載するような各ステップを実行する。そして、加工面形状を予測する処理が実現できる。
FIG. 4 is a flowchart showing the processing procedure of the
処理ステップ16では、利用者が加工に関する情報を入力し、コンピュータ6が入力された情報を設定および記憶媒体に記憶する。加工に関する情報とは、加工する際の加工方向、即ちアップカットか、ダウンカットか、工具2の刃長L、Z軸方向の切込み量、工具2の工具半径、工具2の刃数、工具2の材料特性値(例えばヤング率、ポアソン比)などである。
In
処理ステップ17では、座標値取得部が、加工機4から工具2の位置座標値を取得する。また、加工負荷取得部が加工負荷を取得する。処理ステップ17を詳細に示したフローチャートを図5に示す。
In
図5のフローチャートを順次説明する。まず、処理ステップ23では、加工機4から、加工時間、工具2の位置座標値、加工負荷である動力計のデータの取得を開始するデータ取得開始指令をコンピュータ6が受け取る。その後、コンピュータ6は、加工機4に対して処理ステップ24において切削加工の開始指令を与えて、コンピュータ6は、工具2の位置座標値、加工負荷である動力計のデータ、加工時間の取得をする。
The flowchart of FIG. 5 will be explained in order. First, in processing step 23, the
切削加工が終えると、処理ステップ25では切削完了の指令が加工機4からコンピュータ6に伝達される。切削完了の指令により、処理ステップ26では、コンピュータ6の座標取得部が工具2の位置座標値の取得を完了し、加工負荷取得部が動力計のデータの取得を完了し、コンピュータ6は加工機4からの加工時間の取得を完了する。
When the cutting process is completed, a cutting completion command is transmitted from the
図6は、図1に示す加工負荷計測器9が図3のNCプログラムにて切削加工している際に取得されたX、Y、Z軸の切削動力の変化を示す図である。図6の上段、中断、下段とも横軸が時間で、縦軸が切削動力である。上段がX軸、中段がY軸、下段がZ軸の切削動力の変化をそれぞれ示している。20秒前後から35秒前後の切削動力の振幅が大きくなっている部分が実際に切削加工を行なっている時の切削動力となっている。 FIG. 6 is a diagram showing changes in cutting power on the X, Y, and Z axes acquired when the machining load measuring instrument 9 shown in FIG. 1 performs cutting using the NC program shown in FIG. 3. In the upper, interrupted, and lower rows of FIG. 6, the horizontal axis is time, and the vertical axis is cutting power. The upper row shows the change in cutting power for the X-axis, the middle row for the Y-axis, and the lower row for the Z-axis. The portion where the amplitude of the cutting power is large from around 20 seconds to around 35 seconds is the cutting power during actual cutting.
図7は、図1に示す加工機4の制御盤5の機能を利用してコンピュータ6が取得した位置決め移動と切削加工中のX、Y、Z軸の実効座標値を3次元の図にしたものである。各座標データ取得時の時間間隔は2.5msとした。このデータより、図3のNCプログラムにて指令された内容で動作しているかが確認でき、且つ、NCプログラムで指定された座標間の詳細な実効座標値が取得できる。
FIG. 7 is a three-dimensional diagram of the effective coordinate values of the X, Y, and Z axes during positioning movement and cutting, which were obtained by the
図3のNCプログラムの7行目と8行目には開始座標と終了座標のみしか記載されていないが、前記の座標取得方法を用いることで工具2の実効座標の取得が可能であり、工具2が被加工物3をどのような経路で材料を切り取って行ったかが分かるため、大まかな被加工物3の表面の形状予測が可能である。
Although only the start and end coordinates are listed in the 7th and 8th lines of the NC program in FIG. 3, the effective coordinates of the
図4のフローチャートに戻り、説明を進める。図4の処理ステップ20では、予測処理部が、工具の体積を取得、体積の記録を行う。工具の体積の計測器、及び計測方法について図8に示す。
Returning to the flowchart in FIG. 4, the explanation will proceed. In
図8は、工具体積計測器8の構成を示す図である。工具体積計測器8は、工具体積計測用液体27が注入された、U字管28と、U字管28の一方の開口部に取り付けられた液面センサ29からなっている。工具体積計測器8の計測原理にはアルキメデス法を用いている。
FIG. 8 is a diagram showing the configuration of the tool
工具体積計測器8の測定手順は、まず、工具2を挿入しない状態の液面位置を液面センサ29の出力電圧U0として記憶する。その後、工具2を加工機4のZ軸動作により工具体積計測用液体27に挿入する。工具2を工具体積計測用液体27への挿入する際には、工具2の切削機能を有している部分、即ち刃部まで挿入する。
In the measurement procedure of the tool
工具2の挿入によって、工具体積計測用液体27の液面の変化が生じ、液面センサ29の出力電圧は電圧値U1に変化する。別途求めていた液面センサ29の出力電圧と体積の関係式から、液面センサ29の出力電圧U0の時の体積V0(図8に図示した初期体積)と、出力電圧U1の時の体積V1をそれぞれ求める。体積V1と初期体積V0の差分ΔVを求め、これを工具2の実体積とする。
Insertion of the
図8における液面センサ29は、超音波を発信し、液面で反射した超音波を受信し、発信から受信までの時間で測距する超音波式の液面センサを用いることが望ましい。また、工具体積計測用液体27は、水、油などを用いることができる。本実施例では、加工機4の切削用クーラントを用いた。図8においてU字管28は説明の都合上、光透過性のあるように記載しているが、光透過性のない材料を用いても良い。
As the
上記のように計測した工具2の実体積を基に、図4のフローチャートの処理ステップ21で、予測処理部が、構造解析用の工具形状の簡易化を行う。ここで、工具形状は簡易化されて、丸棒形状になるものとする。本実施例では簡易化された物体と模擬体と呼ぶこととする。
Based on the actual volume of the
工具形状の簡易化は、以下の手順で実施する。まず、処理ステップ20において計測された工具2の実体積を、処理ステップ16において設定・記憶してある工具2の刃長Lで除して、平方根を求めることで模擬体の半径Rを求める。これらの算出結果より模擬体は、直径2×Rで、工具2の刃長Lに等しい長さを持つ丸棒形状と仮定する。
The tool shape is simplified using the following steps. First, the radius R of the simulant is determined by dividing the actual volume of the
図9は、横軸に工具2が工具形状を成している際のある工具A1の静剛性を1とした場合の工具の静剛性比率を示しており、縦軸は工具A1の模擬体の静剛性を1とした場合の模擬体の静剛性比率を示している。
In FIG. 9, the horizontal axis shows the static rigidity ratio of the tool when the static rigidity of the tool A1 when the
ここで、静剛性比率については、例えば基準となる刃数が刃数4で直径10mmの工具の静剛性Aを基準に、刃数5で直径5mmの工具A1の静剛性Bから静剛性比率をB/Aと決める。つまり、基準となる工具の静剛性に対し、刃数と直径を変えた他の工具の静剛性の比率で、その他の工具の静剛性比率を求めることになる。 Here, regarding the static rigidity ratio, for example, the static rigidity ratio is calculated from the static rigidity B of a tool A1 with 5 blades and a diameter of 5 mm, based on the static rigidity A of a tool with a diameter of 10 mm and 4 blades. Decide on B/A. In other words, the static rigidity ratio of other tools is determined by the ratio of the static rigidity of other tools with different numbers of teeth and diameters to the static rigidity of the reference tool.
図9における「○」で示したマーカは、具直径、刃数の異なる3種類の工具の静剛性比率と、各々工具の工具体積を計測して、模擬体に簡易化した時の静剛性比率を示している。 The markers indicated by "○" in Fig. 9 are the static rigidity ratios of three types of tools with different tool diameters and number of teeth, and the static rigidity ratios when the tool volume of each tool is measured and simplified into a simulated body. It shows.
図9における相関係数は0.999と高く、工具体積から模擬体に簡易化する本実施例の手法は妥当である。 The correlation coefficient in FIG. 9 is as high as 0.999, and the method of this embodiment, which simplifies the tool volume to a simulant, is appropriate.
工具2の刃数が3以上の工具の静剛性は、工具の半径方向のいかなる向きにおいても同一の数値示す、即ち等方性を示す。しかし、工具2の刃数が2以下の場合は、工具の半径方向において、静剛性が異なる、即ち異方性を示す。そのため、工具2に刃数2以下の工具を選んだ場合には、丸棒形状の模擬体に簡易化せず、高さが、工具2の刃長Lと等しい直方体に簡易化する。直方体の高さを除く、底面の縦、横の長さについては、以下の方法で算出する。
The static rigidity of the
まず、工具2の実体積を、処理ステップ16では設定・記憶してある工具2の刃長Lで除して、面積Aを得る。
First, in processing
工具2の半径方向に仮想の線を結びそれをX軸とし、そのX軸に直交する軸をY軸と仮定する。発明者らの検討では、工具2の刃数2以下の場合、X軸方向の工具径を10とすると、Y軸方向の工具径はおおむね7となることが分かった。つまり、アスペクト比は0.7である。このアスペクト比0.7を維持して、面積Aとなるような底面の縦、の長さを決定する。
It is assumed that an imaginary line is connected in the radial direction of the
縦、横の長さ決定はソルバーを用いて求める。ソルバーでは、アスペクト比0.7を目標値として、工具2の最大径から逸脱しない範囲内で縦、横のそれぞれの解を得る。
The vertical and horizontal lengths are determined using a solver. In the solver, the aspect ratio is set as a target value of 0.7, and vertical and horizontal solutions are obtained within a range that does not deviate from the maximum diameter of the
上記の方法で得た工具2の刃数が2以下の場合の、工具形状での静剛性比率と、直方体模擬体の静剛性比率を図9に追加すると、の通りとなる。図10の「□」のマーカで示したものが工具2の刃数が2以下の場合の比較結果である。前述の図9の説明でも示した、相関係数0.999を示した近似直線上に工具2の刃数が2の場合のデータもプロットされ妥当であることが確認された。
When the static rigidity ratio of the tool shape and the static rigidity ratio of the rectangular parallelepiped simulator are added to FIG. 9 when the number of blades of the
これらから、実施例1の加工面形状予測方法における、工具2の形状の簡易化は、工具2の刃数が3以上の場合には、丸棒形状の模擬体に、工具2の刃数が2以下の場合には直方体形状の模擬体に、それぞれ簡易化するアルゴリズムが、処理ステップ21において実行される。
From these, in the machined surface shape prediction method of Example 1, when the number of teeth of
加工機4においては、切削加工処理時に、複数の工具を用いるので、加工機4内部に保管されている工具毎に処理ステップ20、処理ステップ21が実施され、工具形状の模擬体の構造解析用の情報がDB(データベース)22に保存される。
In the
処理ステップ17での加工負荷・座標値データ取得がなされた後、処理ステップ16で、事前に設定された工具2の刃数、工具2の材料特性値を読み取り、これらの工具情報に応じた模擬体の情報をDB22に問合せ、DB22はそれに応じて回答結果を処理ステップ18に渡す。回答結果には、工具2の模擬体の刃長Lや、断面二次モーメントが含まれる。
After processing load/coordinate value data is acquired in processing
処理ステップ18では、予測処理部が、上記の工具2の模擬体の刃長Lや、断面二次モーメント、工具2の材料特性値情報から、模擬体の構造計算をすることで工具2のたわみ量を計算する。たわみ量の計算は、自由端のはりのたわみ量の一般式(1)から算出する。
In
式(1)において、σはたわみ量、Kはたわみの係数で1/3が定められている。次いで、Wははりの端部にかかる荷重、Lは本実施例では工具2の模擬体の刃長、Eは工具2のヤング率、Iは本実施例では工具2の模擬体の断面二次モーメントである。Wは、本実施例の場合、処理ステップ23乃至処理ステップ26で取得された切削動力が当てはまる。
In equation (1), σ is the amount of deflection, and K is the coefficient of deflection, which is set to 1/3. Next, W is the load applied to the end of the beam, L is the blade length of the
次に処理ステップ19では、予測処理部が、処理ステップ23乃至処理ステップ26で得られた加工時間毎の切削動力を抽出して、その切削動力に応じた工具たわみ量を計算する。さらに、工具たわみ量を、加工時間毎の工具の実効座標値に加算する。そして、実効座標値と工具たわみ量との加算値を、加工時間毎に3次元空間上に展開する。その3次元空間に展開した値により加工面形状が予測される。
Next, in processing
前述の図3に示すNCプログラムを用い、工具2に工具直径12mm、刃数4の超硬エンドミルを用いて、被加工物の側面加工を実施した結果を説明する。
The results of side surface machining of a workpiece will be described using the NC program shown in FIG. 3 and using a carbide end mill with a tool diameter of 12 mm and a number of teeth of 4 as the
図11は、加工した後の被加工物形状の全体図と、加工面の形状予測の比較に用いた部分の拡大図である。 FIG. 11 is an enlarged view of the overall shape of the workpiece after being machined and a portion used for comparison of the predicted shape of the machined surface.
本実施例では、被加工物3の加工した加工面(図11のa-a’-bで図示)の中から、特に工具のたわみ影響を及ぼしやすいY軸方向の切削動力が100Nであった座標における加工面の形状(断面)を取り出して比較した。 In this example, the cutting power in the Y-axis direction, which is particularly susceptible to tool deflection, was 100 N from the machined surface of the workpiece 3 (indicated by a-a'-b in FIG. 11). The shape (cross section) of the machined surface in the coordinates was extracted and compared.
図12には、実加工面の形状と、本実施例の加工面形状予測装置で予測した加工面の形状と、NCプログラムと工具の外形から想定される設計形状をそれぞれ示した図である。実加工面の形状は、本実施例では、非接触のレーザ変位計を用いて計測した。図12中のa-a’-bは、図11のa-a’-bに、対応する。 FIG. 12 is a diagram showing the shape of the actual machined surface, the shape of the machined surface predicted by the machined surface shape prediction device of this embodiment, and the design shape assumed from the NC program and the tool outline. In this example, the shape of the actual machined surface was measured using a non-contact laser displacement meter. A-a'-b in FIG. 12 corresponds to a-a'-b in FIG.
図12から分かるように、設計形状(図12の点線で図示)に対して、加工負荷による工具のたわみがあるため、実加工面は図12の右方向に形成されている。この実加工面に対して、本実施例の加工面形状予測方法、及び加工面形状予測装置により予測した結果を図12に「〇」で示す。本実施例の加工面形状予測方法を用いて算出した加工面形状と、実加工形状は非常によく再現されていることが分かる。 As can be seen from FIG. 12, the actual machined surface is formed to the right in FIG. 12 because the tool is deflected due to the machining load with respect to the designed shape (indicated by the dotted line in FIG. 12). The results predicted for this actual machined surface using the machined surface shape prediction method and the machined surface shape prediction device of this embodiment are indicated by "O" in FIG. It can be seen that the machined surface shape calculated using the machined surface shape prediction method of this example and the actual machined shape are very well reproduced.
実施例1の加工面の形状予測装置を用いることで、実加工面の形状を予測することが可能となる。そのため、従来、計測困難であった複雑形状、微細形状などの加工面の形状を評価することが可能となる。 By using the machined surface shape prediction device of Example 1, it becomes possible to predict the shape of the actual machined surface. Therefore, it becomes possible to evaluate the shapes of machined surfaces, such as complex shapes and minute shapes, which have been difficult to measure in the past.
図13は、実施例2における加工面形状予測装置の構成を示す図である。実施例2では、図1で示した加工負荷計測器9を被加工物用のテーブルに置き換えた。 FIG. 13 is a diagram showing the configuration of a machined surface shape prediction device in Example 2. In Example 2, the machining load measuring device 9 shown in FIG. 1 was replaced with a table for the workpiece.
さらに、実施例2では、制御盤5に設置されている各軸モータのインバータ30と、加工機4の各軸に配置されているモータ31の間に、配線されているモータ配線32の一部に図14で示すようにクランプ式電流計34の検電プローブ33を設置する。クランプ式電流計34は、X軸、Y軸、Z軸といった各駆動軸の方向に工具2もしくは被加工物3を移動させる動力を与える各駆動モータの負荷を計測するように加工面形状予測装置を構成した。
Furthermore, in the second embodiment, a part of the
クランプ式電流計としては、例えば、検電プローブ33として直流から数十kHzの周波数帯域を持ち、各駆動軸で駆動するモータの定格電流を測定可能な入力電流範囲を持つものが接続されている。クランプ式電流計34は検電プローブ33で検出された電流値を表示し、且つコンピュータ6との通信によりデータを出力できる計測器を用いることができる。
As a clamp-type ammeter, for example, a
図14は、実施例2における検電プローブとクランプ式電流計の配置例を示す図である。図14では、加工機4と制御盤5の間に、検電プローブ33とクランプ式電流計34を設置している。この配置に限らず、各駆動軸で加工中に駆動するモータの電流を計測することができるのであれば、加工機4の中に検電プローブ33とクランプ式電流計34を設置してもよいし、制御盤5の中に検電プローブ33とクランプ式電流計34を設置してもよい。
FIG. 14 is a diagram showing an example of the arrangement of the voltage detection probe and the clamp-type ammeter in the second embodiment. In FIG. 14, a
図15は、クランプ式電流計で取得された切削加工時のX、Y、Z軸のモータ電流の変化を示す図である。 FIG. 15 is a diagram showing changes in the motor currents of the X, Y, and Z axes during cutting, which are obtained using a clamp-type ammeter.
図16は、駆動軸におけるモータ電流値と切削動力値の関係を示す図である。図16に示すとおり、モータ電流値と切削動力値は一次方程式で示される関係にあり、モータ電流に所定の係数を乗ずることで切削動力値に置き換えることができる。 FIG. 16 is a diagram showing the relationship between the motor current value and the cutting power value in the drive shaft. As shown in FIG. 16, the motor current value and the cutting power value have a relationship expressed by a linear equation, and can be replaced with the cutting power value by multiplying the motor current by a predetermined coefficient.
図16は、ひとつの軸方向の移動を駆動するモータ電流値の例だけを示したが、X軸、Y軸、もしくはZ軸のいずれのモータ電流値と切削動力値との関係についても、同様な関係にある。 Although FIG. 16 shows only an example of the motor current value that drives movement in one axis direction, the relationship between the motor current value and the cutting power value for any of the X, Y, or Z axes is similar. There is a relationship.
各軸モータ電流を切削動力値に置き換えることで、実施例1で示した加工面の加工面形状予測装置と同じように、加工面の形状予測が可能となる。 By replacing each axis motor current with the cutting power value, it becomes possible to predict the shape of the machined surface in the same manner as the machined surface shape prediction device shown in the first embodiment.
本実施例では、各軸モータ電流値について説明したが、モータ電流値にモータ印加電圧値を乗ずることで演算される各軸の電力値についても同様に用いることができる。本実施例では、駆動軸のモータ電流もしくは電力から切削動力値に相当する加工負荷を加工負荷部が取得できる。 In this embodiment, the motor current value for each axis has been described, but the power value for each axis calculated by multiplying the motor current value by the motor applied voltage value can be similarly used. In this embodiment, the machining load section can obtain the machining load corresponding to the cutting power value from the motor current or electric power of the drive shaft.
上記の実施例では、加工機の制御盤5が保有する加工機4の各駆動軸の現在座標値をコンピュータ6の座標値取得部が取得する例で説明してある。そのようにすることで、加工機4に備えられた機能をそのまま使って駆動軸における工具2の位置座標を取得することができ、他の装置を追加する必要がない。
In the above embodiment, the coordinate value acquisition unit of the
コンピュータ6が加工機4と通信できない場合もありえる。その場合は、加工機4とは別に、工具2の変位量を計測するセンサなどの計測部を設置し、例えば加工機4内の基準点に基づいて計測部が工具2の変位量を検出し、工具2の位置座標値をコンピュータ6の座標取得部が取得するようにしてもよい。
There may be cases where the
以上、本発明者らによってなされた実施例を説明したが、上記の実施例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。例えば、上記の実施例は分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。 Although the embodiments made by the present inventors have been described above, it goes without saying that the embodiments are not limited to the above embodiments and that various changes can be made without departing from the gist thereof. For example, the above embodiments are described in detail for easy understanding, and the embodiments are not necessarily limited to having all the configurations described. Furthermore, it is possible to replace a part of the configuration of one embodiment with the configuration of another embodiment, and it is also possible to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment. Further, it is possible to add, delete, or replace a part of the configuration of each embodiment with other configurations.
また、図において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、必ずしも実装上の全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。 Furthermore, in the figures, control lines and information lines are shown that are considered necessary for explanation, and do not necessarily show all control lines and information lines on implementation. In reality, almost all configurations may be considered to be interconnected.
1:加工面形状予測装置、2:工具、3:被加工物、4:加工機、5:制御盤、6:コンピュータ、7:データ収集機、8:工具体積計測器、9:加工負荷計測器 1: Machining surface shape prediction device, 2: Tool, 3: Workpiece, 4: Processing machine, 5: Control panel, 6: Computer, 7: Data collector, 8: Tool volume measuring device, 9: Machining load measurement vessel
Claims (12)
加工中に前記加工機の駆動軸における加工負荷を取得する加工負荷取得部と、
前記工具の体積を計測する工具体積計測器と、
前記工具の刃の枚数と前記工具の体積を基に、工具断面形状を簡易断面形状に変換した模擬体の構造解析情報を格納したDBと、
前記工具の刃数と材料特性に対応する模擬体の刃長と断面二次モーメントを含む構造解析情報を前記DBから受け取り、前記加工負荷により前記工具が変形するたわみ量を算出し、前記たわみ量と前記位置座標値から加工面形状を予測する予測処理部とを有する加工面形状予測装置。 a coordinate value acquisition unit that acquires position coordinate values of a tool in a processing machine during processing;
a machining load acquisition unit that acquires a machining load on a drive shaft of the processing machine during machining;
a tool volume measuring device that measures the volume of the tool;
a DB storing structural analysis information of a simulant whose cross-sectional shape of the tool is converted into a simplified cross-sectional shape based on the number of blades of the tool and the volume of the tool;
Structural analysis information including the blade length and moment of inertia of the simulated body corresponding to the number of blades and material properties of the tool is received from the DB, the amount of deflection that the tool deforms due to the machining load is calculated, and the amount of deflection is calculated. and a prediction processing unit that predicts the shape of the machined surface from the position coordinate values.
前記座標値取得部は、前記加工機の制御盤に保持された座標値を取得する加工面形状予測装置。 The machined surface shape prediction device according to claim 1,
The coordinate value acquisition unit is a machined surface shape prediction device that acquires coordinate values held in a control panel of the processing machine.
前記座標値取得部は、基準点から前記工具の変位量を計測する計測部を有し、
前記計測部からの前記位置座標値を取得する加工面形状予測装置。 The machined surface shape prediction device according to claim 1,
The coordinate value acquisition unit includes a measurement unit that measures the amount of displacement of the tool from a reference point,
A machined surface shape prediction device that acquires the position coordinate values from the measurement unit.
前記加工負荷取得部は、ひずみゲージ式、もしくは水晶圧電式の切削動力計からの切削動力を取得する加工面形状予測装置。 The machined surface shape prediction device according to claim 1,
The machining load acquisition unit is a machined surface shape prediction device that acquires cutting power from a strain gauge type or crystal piezoelectric type cutting dynamometer.
前記加工負荷取得部は、
前記駆動軸におけるモータと、前記モータのインバータとの間の配線にプローブを設置して、検出した電流値もしくは電力値を取得する加工面形状予測装置。 The machined surface shape prediction device according to claim 1,
The processing load acquisition unit includes:
A machined surface shape prediction device that acquires a detected current value or power value by installing a probe in wiring between a motor on the drive shaft and an inverter of the motor.
前記工具に送り運動を与える送り軸を、前記駆動軸とした加工面形状予測装置。 The machined surface shape prediction device according to claim 1,
A machined surface shape prediction device in which the drive shaft is a feed shaft that provides a feed motion to the tool.
前記DBは前記工具の刃数が3以上の場合は、丸棒形状の模擬体の構造解析情報を格納し、前記工具の刃数が2以下の場合は直方体の模擬体の構造解析情報を格納する加工面形状予測装置。 The machined surface shape prediction device according to claim 1,
The DB stores structural analysis information of a round bar-shaped simulant when the number of blades of the tool is 3 or more, and stores structural analysis information of a rectangular parallelepiped simulant when the number of blades of the tool is 2 or less. Machined surface shape prediction device.
加工負荷取得部が加工中に前記加工機の駆動軸における加工負荷を取得し、
工具体積計測器が前記工具の体積を計測し、
DBが前記工具の刃の枚数と前記工具の体積を基に、工具断面形状を簡易断面形状に変換した模擬体の構造解析情報を格納し、
予測処理部が前記工具の刃数と材料特性に対応する模擬体の刃長と断面二次モーメントを含む構造解析情報を前記DBから受け取り、前記加工負荷により前記工具が変形するたわみ量を算出し、前記たわみ量と前記位置座標値から加工面形状を予測する加工面形状予測方法。 The coordinate value acquisition unit acquires the position coordinate values of the tool on the processing machine during processing,
A machining load acquisition unit acquires a machining load on a drive shaft of the processing machine during machining,
a tool volume measuring device measures the volume of the tool;
A DB stores structural analysis information of a simulator obtained by converting a tool cross-sectional shape into a simplified cross-sectional shape based on the number of blades of the tool and the volume of the tool,
A prediction processing unit receives structural analysis information including the blade length and moment of inertia of a simulated body corresponding to the number of blades and material properties of the tool from the DB, and calculates the amount of deflection that the tool deforms due to the machining load. , a machined surface shape prediction method for predicting a machined surface shape from the amount of deflection and the position coordinate values.
前記DBは前記工具の刃数が3以上の場合は、丸棒形状の模擬体の構造解析情報を格納し、前記工具の刃数が2以下の場合は直方体の模擬体の構造解析情報を格納する加工面形状予測方法。 The machined surface shape prediction method according to claim 8,
The DB stores structural analysis information of a round bar-shaped simulant when the number of blades of the tool is 3 or more, and stores structural analysis information of a rectangular parallelepiped simulant when the number of blades of the tool is 2 or less. A method for predicting the shape of machined surfaces.
前記加工負荷は、前記駆動軸にかかる切削動力である加工面形状予測方法。 The machined surface shape prediction method according to claim 8,
The machining surface shape prediction method is characterized in that the machining load is cutting power applied to the drive shaft.
前記加工負荷は、前記駆動軸のモータ電流、もしくはモータ電力から求める加工面形状予測方法。 The machined surface shape prediction method according to claim 8,
The machining load is calculated from the motor current or motor power of the drive shaft.
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