JP7508009B2 - プレスライン、プレス成形条件算出方法、及びプレス成形条件算出プログラム - Google Patents

プレスライン、プレス成形条件算出方法、及びプレス成形条件算出プログラム Download PDF

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Description

本発明は、プレス成形部品を製造するプレスライン、プレス成形条件算出方法、及びプレス成形条件算出プログラムに関する。
一般に、自動車の車体部品は、低コスト、且つ、生産性の高いプレス成形によって製造される。プレス成形は、プレス機に設置された金型を用いて薄鋼板等の材料を押圧することによって行われる。実際に車体部品を量産プレス成形する時には、割れ、しわ、面ひずみ、寸法精度不良といった成形不良が発生しないように、材料、金型形状、工法、プレス成形条件等が事前にＣＡＥ（Computer Aided Engineering）技術や部品試作によって確認される。しかしながら、量産プレス成形において常に同じ品質の車体部品を製造することは非常に難しい。例えば薄鋼板の機械的特性等は自動車メーカが定める規格内に収まっているが、薄鋼板の成分や圧延条件、熱処理温度等の製造条件によっては、規格の範囲内で引張強度や伸び等の特性が変動することがある。特に近年適用拡大が進められている超高張力鋼板では、特性の変動幅が大きくなる傾向にある。
一方、金型については、金型メーカによって製造された新品の状態から量産プレス成形で使用回数が進むにつれて、金型表面の摩耗や被膜の剥離が発生する。また、亜鉛めっき鋼板等を材料として用いた場合には、材料表面の亜鉛めっきが剥がれて金型に付着するため、摩擦係数等の金型と材料間の摺動特性が徐々に変化する。さらに、プレス成形中の材料の加工発熱が金型に伝達すると、金型用鋼材が蓄熱して熱膨張を起こす。このため、金型形状がわずかに変化することによってプレス成形条件が変化する。なお、このような車体部品の品質の変動要因は一例であり、量産プレス成形においては、材料、金型、及びプレス成形条件は複数の変動因子を有している。このため、悪い影響を及ぼす生産条件が重なると、散発的に成形不良が発生する。
このような背景から、特許文献１及び特許文献２には、量産プレス成形において成形不良が発生することを抑制する方法が提案されている。具体的には、特許文献１には、プレス成形加工を施す材料の特性値及びプレス成形加工中の状態量に基づいてプレス成形加工条件を制御する方法が記載されている。また、特許文献２には、プレス成形加工後の部品形状と正規の部品形状との差に基づいてプレス成形加工条件を制御する方法が記載されている。
特許第５０００６９４号公報 国際公開第２０２０／１１１０６１号
しかしながら、特許文献１に記載の方法では、制御したプレス成形加工条件によって製造された部品に成形不良が発生したか否かという成形結果の情報が考慮されていない。このため、制御に用いた特性値や状態量が標準値の範囲内にあったとしても、制御に用いていない特性値や状態量が原因で成形不良が発生する場合には、量産安定性を確保できない可能性がある。一方、特許文献２に記載の方法における制御対象は可動金型の初期位置のみであるので、可動金型を有さないプレス機を用いたプレス成形においては成形部品の寸法精度を確保する手段がない。さらに、可動金型毎に成形部品の形状と可動金型の初期位置との相関関係を予め求めておく必要があるため、多くの労力及びコストが必要となる。
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、多くの労力及びコストを必要とすることなく成形不良の発生を抑制可能なプレスラインを提供することにある。また、本発明の他の目的は、成形不良の発生を抑制するプレス成形加工条件を算出可能なプレス成形条件算出方法及びプレス成形条件算出プログラムを提供することにある。また、本発明の他の目的は、多くの労力及びコストを必要とすることなく金属材料の割れの発生を抑制可能なプレスラインを提供することにある。また、本発明の他の目的は、金属材料の割れの発生を抑制するプレス成形加工条件を算出可能なプレス成形条件算出方法及びプレス成形条件算出プログラムを提供することにある。また、本発明の他の目的は、多くの労力及びコストを必要とすることなく金属材料のしわの発生を抑制可能なプレスラインを提供することにある。また、本発明の他の目的は、金属材料のしわの発生を抑制するプレス成形加工条件を算出可能なプレス成形条件算出方法及びプレス成形条件算出プログラムを提供することにある。また、本発明の他の目的は、多くの労力及びコストを必要とすることなくプレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制可能なプレスラインを提供することにある。また、本発明の他の目的は、プレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制するプレス成形加工条件を算出可能なプレス成形条件算出方法及びプレス成形条件算出プログラムを提供することにある。また、本発明の他の目的は、多くの労力及びコストを必要とすることなく金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制可能なプレスラインを提供することにある。また、本発明の他の目的は、金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制するプレス成形加工条件を算出可能なプレス成形条件算出方法及びプレス成形条件算出プログラムを提供することにある。
本発明の第１の態様に係るプレスラインは、ブランキング金型を用いて金属材料の外周部をせん断する第一プレス機と、成形金型を用いて前記第一プレス機によってせん断された金属材料に対してプレス成形を施すことによりプレス成形部品を形成する第二プレス機と、前記第一プレス機の下流側に設けられた、前記金属材料に対して所定の前処理を施す前処理装置と、前記プレス成形前の前記金属材料の材料特性値に関する情報を計測する計測手段と、前記金属材料の材料特性値及び製造情報を入力、成形不良の発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、前記計測手段によって計測された成形対象の金属材料の材料特性値及び製造情報を入力することにより、成形対象の金属材料について成形不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出し、算出されたプレス成形条件に従って前記第二プレス機及び前記前処理装置の少なくとも一方をフィードフォーワード制御する制御装置と、を備える。
本発明の第２の態様に係るプレスラインは、ブランキング金型を用いて金属材料の外周部をせん断する第一プレス機と、成形金型を用いて前記第一プレス機によってせん断された金属材料に対してプレス成形を施すことによりプレス成形部品を形成する第二プレス機と、前記第一プレス機の下流側に設けられた、前記金属材料に対して所定の前処理を施す前処理装置と、プレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を計測する計測手段と、プレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を入力、成形不良の発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、前記計測手段によって計測されたプレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を入力することにより、後続する金属材料について成形不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出し、算出されたプレス成形条件に従って前記第二プレス機及び前記前処理装置の少なくとも一方をフィードバック制御する制御装置と、を備える。
本発明の第３の態様に係るプレスラインは、ブランキング金型を用いて金属材料の外周部をせん断する第一プレス機と、成形金型を用いて前記第一プレス機によってせん断された金属材料に対してプレス成形を施すことによりプレス成形部品を形成する第二プレス機と、前記第一プレス機の下流側に設けられた、前記金属材料に対して所定の前処理を施す前処理装置と、前記第一プレス機によるせん断前の前記金属材料の残留磁場及び／又は前記第一プレス機によるせん断中の前記金属材料のせん断荷重を計測する計測手段と、前記第一プレス機によるせん断前の前記金属材料の残留磁場及び／又は前記第一プレス機によるせん断中の前記金属材料のせん断荷重と前記金属材料の製造情報とを入力、前記金属材料の割れの発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、前記計測手段によって計測された前記第一プレス機によるせん断前の前記金属材料の残留磁場及び／又は前記第一プレス機によるせん断中の前記金属材料のせん断荷重と前記金属材料の製造情報とを入力することにより、成形対象の金属材料について割れの発生を抑制するプレス成形条件を算出し、算出されたプレス成形条件に従って前記第二プレス機及び前記前処理装置の少なくとも一方をフィードフォーワード制御する制御装置と、を備える。
本発明の第４の態様に係るプレスラインは、ブランキング金型を用いて金属材料の外周部をせん断する第一プレス機と、成形金型を用いて前記第一プレス機によってせん断された金属材料に対してプレス成形を施すことによりプレス成形部品を形成する第二プレス機と、前記第一プレス機の下流側に設けられた、前記金属材料に対して所定の前処理を施す前処理装置と、プレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を計測する計測手段と、プレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を入力、前記金属材料の割れの発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、前記計測手段によって計測されたプレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を入力することにより、後続する金属材料について割れの発生を抑制するプレス成形条件を算出し、算出されたプレス成形条件に従って前記第二プレス機及び前記前処理装置の少なくとも一方をフィードバック制御する制御装置と、を備える。
本発明の第５の態様に係るプレスラインは、ブランキング金型を用いて金属材料の外周部をせん断する第一プレス機と、成形金型を用いて前記第一プレス機によってせん断された金属材料に対してプレス成形を施すことによりプレス成形部品を形成する第二プレス機と、前記第一プレス機の下流側に設けられた、前記金属材料に対して所定の前処理を施す前処理装置と、前記第一プレス機によるせん断前の前記金属材料の残留磁場及び／又は前記第一プレス機によるせん断中の前記金属材料のせん断荷重を計測する計測手段と、前記第一プレス機によるせん断前の前記金属材料の残留磁場及び／又は前記第一プレス機によるせん断中の前記金属材料のせん断荷重と前記金属材料の製造情報とを入力、前記金属材料のしわの発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、前記計測手段によって計測された前記第一プレス機によるせん断前の前記金属材料の残留磁場及び／又は前記第一プレス機によるせん断中の前記金属材料のせん断荷重と前記金属材料の製造情報とを入力することにより、成形対象の金属材料についてしわの発生を抑制するプレス成形条件を算出し、算出されたプレス成形条件に従って前記第二プレス機及び前記前処理装置の少なくとも一方をフィードフォーワード制御する制御装置と、を備える。
本発明の第６の態様に係るプレスラインは、ブランキング金型を用いて金属材料の外周部をせん断する第一プレス機と、成形金型を用いて前記第一プレス機によってせん断された金属材料に対してプレス成形を施すことによりプレス成形部品を形成する第二プレス機と、前記第一プレス機の下流側に設けられた、前記金属材料に対して所定の前処理を施す前処理装置と、プレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を計測する計測手段と、プレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を入力、前記金属材料のしわの発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、前記計測手段によって計測されたプレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を入力することにより、後続する金属材料についてしわの発生を抑制するプレス成形条件を算出し、算出されたプレス成形条件に従って前記第二プレス機及び前記前処理装置の少なくとも一方をフィードバック制御する制御装置と、を備える。
本発明の第７の態様に係るプレスラインは、ブランキング金型を用いて金属材料の外周部をせん断する第一プレス機と、成形金型を用いて前記第一プレス機によってせん断された金属材料に対してプレス成形を施すことによりプレス成形部品を形成する第二プレス機と、前記第一プレス機の下流側に設けられた、前記金属材料に対して所定の前処理を施す前処理装置と、前記第一プレス機によるせん断前の前記金属材料の残留磁場、前記第一プレス機によるせん断中の前記金属材料のせん断荷重、前記第二プレス機によるせん断前における前記金属材料の形状、及び前記成形金型に対する前記金属材料の配置位置のうちの少なくとも一つを計測する計測手段と、前記第一プレス機によるせん断前の前記金属材料の残留磁場、前記第一プレス機によるせん断中の前記金属材料のせん断荷重、前記第二プレス機によるせん断前における前記金属材料の形状、及び前記成形金型に対する前記金属材料の配置位置のうちの少なくとも一つと前記金属材料の製造情報とを入力、前記プレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、前記計測手段によって計測された前記第一プレス機によるせん断前の前記金属材料の残留磁場、前記第一プレス機によるせん断中の前記金属材料のせん断荷重、前記第二プレス機によるせん断前における前記金属材料の形状、及び前記成形金型に対する前記金属材料の配置位置のうちの少なくとも一つと前記金属材料の製造情報とを入力することにより、成形対象の金属材料について前記プレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出し、算出されたプレス成形条件に従って前記第二プレス機及び前記前処理装置の少なくとも一方をフィードフォーワード制御する制御装置と、を備える。
本発明の第８の態様に係るプレスラインは、ブランキング金型を用いて金属材料の外周部をせん断する第一プレス機と、成形金型を用いて前記第一プレス機によってせん断された金属材料に対してプレス成形を施すことによりプレス成形部品を形成する第二プレス機と、前記第一プレス機の下流側に設けられた、前記金属材料に対して所定の前処理を施す前処理装置と、前記プレス成形部品の形状に関する情報を計測する計測手段と、前記プレス成形部品の形状に関する情報を入力、前記プレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、前記計測手段によって計測された前記プレス成形部品の形状に関する情報を入力することにより、後続する金属材料についてプレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出し、算出されたプレス成形条件に従って前記第二プレス機及び前記前処理装置の少なくとも一方をフィードバック制御する制御装置と、を備える。
本発明の第９の態様に係るプレスラインは、ブランキング金型を用いて金属材料の外周部をせん断する第一プレス機と、成形金型を用いて前記第一プレス機によってせん断された金属材料に対してプレス成形を施すことによりプレス成形部品を形成する第二プレス機と、前記第一プレス機の下流側に設けられた、前記金属材料に対して所定の前処理を施す前処理装置と、プレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を計測する計測手段と、プレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を入力、金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、前記計測手段によって計測されたプレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を入力することにより、後続する金属材料について金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出し、算出されたプレス成形条件に従って前記第二プレス機及び前記前処理装置の少なくとも一方をフィードバック制御する制御装置と、を備える。
本発明の第１の態様に係るプレス成形条件算出方法は、金属材料の材料特性値及び製造情報を入力、成形不良の発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、成形対象の金属材料の材料特性値及び製造情報を入力することにより、成形対象の金属材料について成形不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出するステップを含む。
本発明の第２の態様に係るプレス成形条件算出方法は、プレス成形中又はプレス成形後の金属材料に関する情報を入力、成形不良の発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、プレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を入力することにより、成形対象の金属材料について成形不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出するステップを含む。
本発明の第３の態様に係るプレス成形条件算出方法は、ブランキング金型を用いて金属材料の外周部をせん断するプレス機によるせん断前の前記金属材料の残留磁場及び／又は前記プレス機によるせん断中の前記金属材料のせん断荷重と前記金属材料の製造情報とを入力、前記金属材料の割れの発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、前記プレス機によるせん断前の前記金属材料の残留磁場及び／又は前記プレス機によるせん断中の前記金属材料のせん断荷重と前記金属材料の製造情報とを入力することにより、成形対象の金属材料について割れの発生を抑制するプレス成形条件を算出するステップを含む。
本発明の第４の態様に係るプレス成形条件算出方法は、プレス成形中又はプレス成形後の金属材料に関する情報を入力、前記金属材料の割れの発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、プレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を入力することにより、後続する金属材料について割れの発生を抑制するプレス成形条件を算出するステップを含む。
本発明の第５の態様に係るプレス成形条件算出方法は、ブランキング金型を用いて金属材料の外周部をせん断するプレス機によるせん断前の前記金属材料の残留磁場及び／又は前記プレス機によるせん断中の前記金属材料のせん断荷重と前記金属材料の製造情報とを入力、前記金属材料のしわの発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、前記プレス機によるせん断前の前記金属材料の残留磁場及び／又は前記プレス機によるせん断中の前記金属材料のせん断荷重と前記金属材料の製造情報とを入力することにより、成形対象の金属材料についてしわの発生を抑制するプレス成形条件を算出するステップを含む。
本発明の第６の態様に係るプレス成形条件算出方法は、プレス成形中又はプレス成形後の金属材料に関する情報を入力、前記金属材料のしわの発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、プレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を入力することにより、後続する金属材料についてしわの発生を抑制するプレス成形条件を算出するステップを含む。
本発明の第７の態様に係るプレス成形条件算出方法は、ブランキング金型を用いて金属材料の外周部をせん断する第一プレス機によるせん断前の前記金属材料の残留磁場、前記第一プレス機によるせん断中の前記金属材料のせん断荷重、成形金型を用いて前記第一プレス機によってせん断された金属材料に対してプレス成形を施すことによりプレス成形部品を形成する第二プレス機によるせん断前における前記金属材料の形状、及び前記成形金型に対する前記金属材料の配置位置のうちの少なくとも一つと前記金属材料の製造情報とを入力、前記プレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、前記第一プレス機によるせん断前の前記金属材料の残留磁場、前記第一プレス機によるせん断中の前記金属材料のせん断荷重、前記第二プレス機によるせん断前における前記金属材料の形状、及び前記成形金型に対する前記金属材料の配置位置のうちの少なくとも一つと前記金属材料の製造情報とを入力することにより、成形対象の金属材料についてプレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出するステップを含む。
本発明の第８の態様に係るプレス成形条件算出方法は、成形金型を用いて金属材料に対してプレス成形を施すことにより形成されたプレス成形部品の形状に関する情報を入力、プレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、プレス成形後のプレス成形部品の形状に関する情報を入力することにより、後続する金属材料についてプレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出するステップを含む。
本発明の第９の態様に係るプレス成形条件算出方法は、プレス成形中又はプレス成形後の金属材料に関する情報を入力、金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、プレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を入力することにより、後続する金属材料について金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出するステップを含む。
本発明の第１の態様に係るプレス成形条件算出プログラムは、金属材料の材料特性値及び製造情報を入力、成形不良の発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、成形対象の金属材料の材料特性値及び製造情報を入力することにより、成形対象の金属材料について成形不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出する処理をコンピュータに実行させる。
本発明の第２の態様に係るプレス成形条件算出プログラムは、プレス成形中又はプレス成形後の金属材料に関する情報を入力、成形不良の発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、プレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を入力することにより、成形対象の金属材料について成形不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出する処理をコンピュータに実行させる。
本発明の第３の態様に係るプレス成形条件算出プログラムは、ブランキング金型を用いて金属材料の外周部をせん断するプレス機によるせん断前の前記金属材料の残留磁場及び／又は前記プレス機によるせん断中の前記金属材料のせん断荷重と前記金属材料の製造情報とを入力、前記金属材料の割れの発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、前記プレス機によるせん断前の前記金属材料の残留磁場及び／又は前記プレス機によるせん断中の前記金属材料のせん断荷重と前記金属材料の製造情報とを入力することにより、成形対象の金属材料について割れの発生を抑制するプレス成形条件を算出する処理をコンピュータに実行させる。
本発明の第４の態様に係るプレス成形条件算出プログラムは、プレス成形中又はプレス成形後の金属材料に関する情報を入力、前記金属材料の割れの発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、プレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を入力することにより、後続する金属材料について割れの発生を抑制するプレス成形条件を算出する処理をコンピュータに実行させる。
本発明の第５の態様に係るプレス成形条件算出プログラムは、ブランキング金型を用いて金属材料の外周部をせん断するプレス機によるせん断前の前記金属材料の残留磁場及び／又は前記プレス機によるせん断中の前記金属材料のせん断荷重と前記金属材料の製造情報とを入力、前記金属材料のしわの発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、前記プレス機によるせん断前の前記金属材料の残留磁場及び／又は前記プレス機によるせん断中の前記金属材料のせん断荷重と前記金属材料の製造情報とを入力することにより、成形対象の金属材料についてしわの発生を抑制するプレス成形条件を算出する処理をコンピュータに実行させる。
本発明の第６の態様に係るプレス成形条件算出プログラムは、プレス成形中又はプレス成形後の金属材料に関する情報を入力、前記金属材料のしわの発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、プレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を入力することにより、後続する金属材料についてしわの発生を抑制するプレス成形条件を算出する処理をコンピュータに実行させる。
本発明の第７の態様に係るプレス成形条件算出プログラムは、ブランキング金型を用いて金属材料の外周部をせん断する第一プレス機によるせん断前の前記金属材料の残留磁場、前記第一プレス機によるせん断中の前記金属材料のせん断荷重、成形金型を用いて前記第一プレス機によってせん断された金属材料に対してプレス成形を施すことによりプレス成形部品を形成する第二プレス機によるせん断前における前記金属材料の形状、及び前記成形金型に対する前記金属材料の配置位置のうちの少なくとも一つと前記金属材料の製造情報とを入力、前記プレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、前記第一プレス機によるせん断前の前記金属材料の残留磁場、前記第一プレス機によるせん断中の前記金属材料のせん断荷重、前記第二プレス機によるせん断前における前記金属材料の形状、及び前記成形金型に対する前記金属材料の配置位置のうちの少なくとも一つと前記金属材料の製造情報とを入力することにより、成形対象の金属材料についてプレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出する処理をコンピュータに実行させる。
本発明の第８の態様に係るプレス成形条件プログラムは、成形金型を用いて金属材料に対してプレス成形を施すことにより形成されたプレス成形部品の形状に関する情報を入力、プレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、プレス成形後のプレス成形部品の形状に関する情報を入力することにより、後続する金属材料についてプレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出する処理をコンピュータに実行させる。
本発明の第９の態様に係るプレス成形条件算出プログラムは、プレス成形中又はプレス成形後の金属材料に関する情報を入力、金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、プレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を入力することにより、後続する金属材料について金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出する処理をコンピュータに実行させる。
本発明に係るプレスラインによれば、多くの労力及びコストを必要とすることなく成形不良の発生を抑制することができる。本発明に係るプレス成形条件算出方法及びプレス成形条件算出プログラムによれば、成形不良の発生を抑制するプレス成形加工条件を算出することができる。本発明に係るプレスラインによれば、多くの労力及びコストを必要とすることなく金属材料の割れの発生を抑制することができる。本発明に係るプレス成形条件算出方法及びプレス成形条件算出プログラムによれば、金属材料の割れの発生を抑制するプレス成形加工条件を算出することができる。本発明に係るプレスラインによれば、多くの労力及びコストを必要とすることなく金属材料のしわの発生を抑制することができる。本発明に係るプレス成形条件算出方法及びプレス成形条件算出プログラムによれば、金属材料のしわの発生を抑制するプレス成形加工条件を算出することができる。本発明に係るプレスラインによれば、多くの労力及びコストを必要とすることなくプレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制することができる。本発明に係るプレス成形条件算出方法及びプレス成形条件算出プログラムによれば、プレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制するプレス成形加工条件を算出することができる。本発明に係るプレスラインによれば、多くの労力及びコストを必要とすることなく金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制することができる。本発明に係るプレス成形条件算出方法及びプレス成形条件算出プログラムによれば、金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制するプレス成形加工条件を算出することができる。
図１は、一般的なプレスラインの構成を示す模式図である。 図２は、図１に示すプレスラインの変形例の構成を示す模式図である。 図３は、本発明の第１の実施形態であるプレスラインの構成を示す模式図である。 図４は、図３に示すプレスラインの変形例の構成を示す模式図である。 図５は、本発明の第２の実施形態であるプレスラインの構成を示す模式図である。 図６は、図５に示すプレスラインの変形例の構成を示す模式図である。 図７は、本発明の第３の実施形態であるプレスラインの構成を示す模式図である。 図８は、図７に示すプレスラインの変形例の構成を示す模式図である。 図９は、本発明の第１～第５の実施形態である制御装置の構成を示すブロック図である。
以下、図面を参照して、本発明の第１～第３の実施形態であるプレスラインの構成について説明する。
〔一般的なプレスラインの構成〕
まず、図１及び図２を参照して、一般的なプレスラインの構成について説明する。
図１は、一般的なプレスラインの構成を示す模式図である。図１に示すように、一般的なプレスライン１００では、材料メーカより出荷されたコイル状の金属材料（以下、コイル材料と表記）Ｃは、まず、プレスライン１００の先頭に配置されたペイオフリール２に取り付けられる。次に、コイル材料Ｃは、アンコイラーレベラー３等によって巻きほぐされた後、プレスライン１００へと挿入される。次に、目的のプレス成形部品の形状に応じてコイル材料Ｃからプレス成形部品の外周を切り出すブランキング工程が行われる。ブランキング工程は、上刃及び板押さえから成る上型と下刃からなる下型とを有するブランキング金型４を備えるプレス機によって行われる。
次に、コイル材料Ｃは、ベルトコンベアやロボットアーム、フィーダ等の搬送装置５によって上型と下型から成る成形金型６を備えるメカプレス機７に搬送され、絞り成形や曲げ成形を行うことによってコイル材料Ｃを目的の形状に成形するプレス成形工程が行われる。一般に、自動車の車体部品のプレス成形工程は１～５工程程度で構成され、プレス成形の他に、余分な材料を切り取るトリム工程や穴を打抜くピアス工程等のせん断工程も含まれる。全ての工程を終えたプレス成形部品Ｐに対しては検査が行われ、品質に問題がなければ製品の組み立てラインへと搬送される。
なお、上記プレスライン１００は、それぞれ独立したメカプレス機７間を搬送装置５によってコイル材料Ｃを搬送するタンデムプレスライン、又は、一台のメカプレス機７内に複数工程の金型を設置し、各金型間をメカプレス機７内のフィーダ装置によってコイル材料Ｃを搬送するトランスファープレスライン等が一般的である。また、その他のプレスライン１００の形態としては、図２に示すように、材料メーカから出荷されたコイル材料Ｃが一度コイルセンター等でブランキングされ、プレス成形を実施する工場へはコイル材料Ｃは板材として納入される場合等がある。
図１や図２に示したような一般的なプレスライン１００では、量産プレス成形中に成形不良（コイル材料Ｃの割れ、しわ、面ひずみ、寸法精度不良等）や金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良が発生した場合、量産プレス成形が一時中断され、原因の調査が行われる。対策としては、コイル材料Ｃを別のロット材や他の材料メーカのものに変更、金型を部分的に削る、磨く等の修正、メカプレス機７のプレス成形条件の修正等が行われる。このため、量産プレス成形の再開までに多くの労力及びコストが必要になるため、対策が求められている。そこで、本発明の第１～第３の実施形態であるプレスラインは、以下に示す構成により多くの労力及びコストを必要とすることなく成形不良や金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制する。以下、図３～図９を参照して、本発明の第１～第３の実施形態であるプレスラインの構成について説明する。
〔第１の実施形態〕
図３は、本発明の第１の実施形態であるプレスラインの構成を示す模式図である。図３に示すように、本発明の第１の実施形態であるプレスライン１は、図１に示した一般的なプレスライン１００とは異なり、プレス成形工程を行うサーボプレス機８（又はサーボダイクッション装置）より上流側に一つ以上のセンサ１１を備えている。具体的には、センサ１１は、ブランキング工程の前やブランキング工程を行うプレス機又はブランキング金型４内に設置されている。センサ１１は、例えば形状測定器、温度計、荷重計、磁場測定器等により構成され、降伏強度、引張強度、伸び、ｎ値、ｒ値、穴広げ率、硬度、温度、形状等のプレス成形前のコイル材料Ｃの材料特性値に関する情報を計測する。
また、本発明の第１の実施形態であるプレスライン１は、制御装置１２を備えている。制御装置１２の詳細については後述するが、制御装置１２は、コイル材料Ｃの材料特性値及び製造情報を入力、成形不良や金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制するコイル材料Ｃのプレス成形条件を出力とする機械学習モデルを備えている。制御装置１２は、センサ１１によって計測された成形対象のコイル材料Ｃの材料特性値及び製造情報を機械学習モデルに入力することにより、成形対象のコイル材料Ｃについて成形不良や金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出する。算出するプレス成形条件としては、成形荷重、成形モーション、しわ押さえ力等を例示できる。そして、制御装置１２は、算出されたプレス成形条件に従ってサーボプレス機８及びブランキング工程の下流側に設けられた前処理装置１４の少なくとも一方をフィードフォーワード制御する。サーボプレス機８の成形金型６には、可動金型機構やカム機構、高さや待機位置の変更が可能なディスタンスブロックといったプレス成形条件を変更可能な手段が設けられている。また、前処理装置１４としては、コイル材料Ｃに潤滑油を噴霧する装置やコイル材料Ｃを加熱する加熱装置等を例示できる。
なお、コイル材料Ｃの製造情報には、コイル材料Ｃの成分、熱処理条件、及び圧延条件等の情報が含まれている。コイル材料Ｃの製造情報は、素材製造工場１３側から提供され、コイル材料Ｃに付与されたＩＣチップ、ＱＲコード（登録商標）、バーコード等の識別子と紐づけされている。制御装置１２は、コイル材料Ｃが入れ替わる毎に、読取装置によって識別子を読み取ることによりコイル材料Ｃの製造情報を取得する。
また、図４に示すように、コイル材料Ｃをブランキングする工場がプレス成形を行う工場と異なるプレスライン１の場合も同様に、ブランキング工程の前やブランキングを行うプレス機又はブランキング金型４内にセンサ１１を設置する。但し、この場合、センサ１１によって計測された情報は、コイル材料Ｃをブランキングする工場（コイルセンター）側に設けられた制御装置１２ａに入力された後、例えばインターネット等の電気通信回線を介して送信装置１５及び受信装置１６によりプレス成形を行う工場側に設けられた制御装置１２ｂに送られる。
〔第２の実施形態〕
図５は、本発明の第２の実施形態であるプレスラインの構成を示す模式図である。図５に示すように、本発明の第２の実施形態であるプレスライン１は、図１に示した一般的なプレスライン１００とは異なり、プレス成形工程を行うサーボプレス機８（又はサーボダイクッション装置）より下流側に一つ以上のセンサ１１を備えている。具体的には、センサ１１は、成形金型６、サーボプレス機８、搬送装置５、及び検査工程に設けられている。センサ１１は、マイクロフォン、アコースティックエミッション、カメラ、温度計、荷重計、レーザ受光計、変位計、形状測定器等により構成され、音、振動、製品画像、温度、荷重、光、形状等のプレス成形中又はプレス成形後のコイル材料Ｃに関する情報を計測する。
また、本発明の第２の実施形態であるプレスライン１は、制御装置１２を備えている。制御装置１２の詳細については後述するが、制御装置１２は、プレス成形中又はプレス成形後のコイル材料Ｃに関する情報を入力、成形不良や金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制するコイル材料Ｃのプレス成形条件を出力とする機械学習モデルを備えている。制御装置１２は、センサ１１によって計測されたプレス成形中又はプレス成形後のコイル材料Ｃに関する情報を機械学習モデルに入力することにより、後にプレス成形されるコイル材料Ｃについて成形不良や金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出する。算出するプレス成形条件としては、成形荷重、成形モーション、しわ押さえ力等を例示することができる。そして、制御装置１２は、算出されたプレス成形条件に従ってサーボプレス機８及びブランキング工程の下流側に設けられた前処理装置１４の少なくとも一方をフィードバック制御する。サーボプレス機８の成形金型６には、可動金型機構やカム機構、高さや待機位置の変更が可能なディスタンスブロックといったプレス成形条件を変更可能な手段が設けられている。また、前処理装置１４としては、コイル材料Ｃに潤滑油を噴霧する装置やコイル材料Ｃを加熱する加熱装置等を例示できる。
なお、コイル材料Ｃの製造情報には、コイル材料Ｃの成分、熱処理条件、及び圧延条件等の情報が含まれている。コイル材料Ｃの製造情報は、コイル材料Ｃに付与されたＩＣチップ、ＱＲコード（登録商標）、バーコード等の識別子と紐づけされている。制御装置１２は、コイル材料Ｃが入れ替わる毎に、読取装置によって識別子を読み取ることによりコイル材料Ｃの製造情報を取得する。また、図６に示すように、コイル材料Ｃをブランキングする工場がプレス成形を行う工場と異なるプレスライン１の場合も同様に、プレス成形工程を行うサーボプレス機８より下流側に一つ以上のセンサ１１を設置し、制御装置１２によるフィードバック制御を行う。
〔第３の実施形態〕
図７は、本発明の第３の実施形態であるプレスラインの構成を示す模式図である。図７に示すように、本発明の第３の実施形態であるプレスライン１は、図３に示した本発明の第１の実施形態であるプレスライン１と図５に示した本発明の第２の実施形態であるプレスライン１との組み合わせにより構成されている。また、コイル材料Ｃをブランキングする工場がプレス成形を行う工場と異なる場合も同様に、図８に示すように、図４に示したプレスライン１と図６に示したプレスライン１とを組み合わせることによりプレスライン１を構成することができる。
〔制御装置の構成〕
次に、上記プレスライン１における第１～第５の実施形態である制御装置１２の構成について説明する。なお、後述する制御装置１２の機能は、内部の演算装置１２２がプログラムを実行することによって実現される。プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ，フレキシブルディスク，ＣＤ－Ｒ，ＤＶＤ等のコンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。プログラムは、インターネット等の電気通信回線、携帯電話等の電話通信網、ＷｉＦｉ（登録商標）等の無線通信網等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることによって提供するように構成してもよい。
〔第１の実施形態〕
図９は、本発明の第１～第５の実施形態である制御装置の構成を示すブロック図である。図９に示すように、本発明の第１の実施形態である制御装置１２は、コンピュータやワークステーション等の情報処理装置によって構成され、データベース１２１及び演算装置１２２を備えている。
データベース１２１は、不揮発性の記憶装置によって構成され、センサ１１によって計測されたプレス成形前のコイル材料Ｃの材料特性値や、プレス成形中又はプレス成形後のコイル材料Ｃに関する情報、及びコイル材料Ｃの製造情報（以下、入力情報と表記）を格納する。
演算装置１２２は、情報処理装置内部のＣＰＵ等により構成され、制御装置１２全体の動作を制御する。本実施形態では、演算装置１２２は、データベース１２１に格納されているコイル材料Ｃの材料特性値やプレス成形条件を入力値として用いてＣＡＥ技術による理論解析やＦＥＭ（有限要素法）等の演算を行うことによって、入力値に対応する成形不良の発生の有無や程度等のプレス成形結果を定性的又は定量的に予測する。しかしながら、現在の理論解析やＦＥＭによる成形不良の予測精度は確実ではないために、プレス成形結果の予測値と実際値との間には誤差が生じる。
そこで、演算装置１２２は、プレス成形結果の予測結果に基づいて成形不良の発生を抑制するプレス成形条件の方向性を求める。また、演算装置１２２は、プレス成形結果の予測値の誤差を量産プレスの実績値の分析結果に基づいて補完することにより成形不良の発生を抑制する方向にプレス成形条件を修正する。補完方法としては、ＣＡＥ技術による予測結果と実績値との間の誤差を予め実験的に求めることによって算出される補完係数を用いる方法や、上述した誤差を最小化することを目的とした機械学習モデルを介する方法等を例示できる。そして、演算装置１２２は、コイル材料Ｃの材料特性及び修正されたプレス成形条件と対応するプレス成形結果のデータをデータベース１２１に格納する。
また、演算装置１２２は、コイル材料Ｃの材料特性値やプレス成形条件及び実際のプレス成形結果等のデータを用いて統計分析を行うことにより、コイル材料Ｃの材料特性値やプレス成形条件とプレス成形結果との関係性を解析し、解析結果をデータベース１２１に格納する。また、演算装置１２２は、データベース１２１内に格納されているデータを用いた人工知能や機械学習等の手法により、前述した入力情報を入力、成形不良の発生を抑制するプレス成形条件を出力とする機械学習モデルを生成する。また、演算装置１２２は、成形不良の発生を抑制するプレス成形条件の算出指令に応じて、機械学習モデルに入力情報を入力することにより、入力情報に対応する成形不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出し、算出されたプレス成形条件に従ってプレスライン１を制御する。
〔第２の実施形態〕
第２の実施形態では、演算装置１２２は、プレス成形結果の予測結果に基づいてコイル材料Ｃの割れの発生を抑制するプレス成形条件の方向性を求める。また、演算装置１２２は、プレス成形結果の予測値の誤差を量産プレスの実績値の分析結果に基づいて補完することによりコイル材料Ｃの割れの発生を抑制する方向にプレス成形条件を修正する。補完方法としては、ＣＡＥ技術による予測結果と実績値との間の誤差を予め実験的に求めることによって算出される補完係数を用いる方法や、上述した誤差を最小化することを目的とした機械学習モデルを介する方法等を例示できる。そして、演算装置１２２は、コイル材料Ｃの材料特性及び修正されたプレス成形条件と対応するプレス成形結果のデータをデータベース１２１に格納する。
また、演算装置１２２は、コイル材料Ｃの材料特性値やプレス成形条件及び実際のプレス成形結果等のデータを用いて統計分析を行うことにより、コイル材料Ｃの材料特性値やプレス成形条件とプレス成形結果との関係性を解析し、解析結果をデータベース１２１に格納する。また、演算装置１２２は、データベース１２１内に格納されているデータを用いた人工知能や機械学習等の手法により、前述した入力情報を入力、コイル材料Ｃの割れの発生を抑制するプレス成形条件を出力とする機械学習モデルを生成する。また、演算装置１２２は、コイル材料Ｃの割れの発生を抑制するプレス成形条件の算出指令に応じて、機械学習モデルに入力情報を入力することにより、入力情報に対応するコイル材料Ｃの割れの発生を抑制するプレス成形条件を算出する。算出するプレス成形条件としては、成形荷重、成形モーション、しわ押さえ力等を例示することができる。そして、制御装置１２は、算出されたプレス成形条件に従ってサーボプレス機８及びブランキング工程の下流側に設けられた前処理装置１４の少なくとも一方をフィードバック制御する。
なお、コイル材料Ｃの割れの発生に対しては、コイル材料Ｃの材料特性値のうち、特に伸び、穴広げ率、ｎ値、ｒ値の影響が大きい。このため、制御装置１２は、上述した材料特性値の変動をプレス成形前に測定、分析することによって適切なプレス成形条件を算出し、フィードフォーワード型制御によりコイル材料Ｃの割れの発生を抑制する。本実施形態では、制御装置１２は、インラインで測定した材料強度（降伏強度（ＹＳ）、引張強度（ＴＳ））の実測値を人工知能又は機械学習といった手法によりコイル材料Ｃの製造情報と関連付けることにより、伸び、穴広げ率、ｎ値、ｒ値といった延性に関する材料特性値を推測する。この時の材料強度の情報は、以下の表１に示すように、コイル材料Ｃをブランキングする際のせん断荷重を測定したり、ブランキング前のコイル材料Ｃにパルス磁界を印加後、その残留磁場を計測したりすることにより測定できる。
一方、コイル材料Ｃに割れが発生すると、プレス成形中又はプレス成形後において、音、振動、画像、温度、荷重、レーザ光漏洩量面積、型ひずみ等の測定値に変化が生じる。そこで、本実施形態では、制御装置１２は、測定値の変動を測定して測定値の傾向を予測、分析することによって適切なプレス成形条件を算出し、フィードバック型制御によりコイル材料Ｃの割れの発生を抑制する。以下の表１に示すように、プレス成形中の音や振動等はマイクロフォンやアコースティックエミッション（ＡＥ）によって測定できる。コイル材料Ｃの割れが発生すると、亀裂音や亀裂発生に伴うプレス機や金型の振動が発生するため、コイル材料Ｃの割れの発生有無を検知することができる。
また、プレス成形部品をカメラによって撮影し、画像解析することによって直接割れを検知できる他、絞り成形後の材料縁のプロファイルを画像解析することにより、材料の流入量の変化を検知できる。材料の流入量が減少するほど、割れの発生危険度が高くなるため、割れ発生の予兆を検知することもできる。また、プレス成形中又はプレス成形後のプレス成形部品の温度をサーモグラフィー等で測定すると、プレス成形部品内の温度分布を測定できる。材料がプレス成形によって変形を受けると、材料は加工発熱するため、材料の変形が大きい、すなわち割れ発生危険度が高い部位ほど高温となる。このため、プレス成形部品の割れのみならず、ネッキング等の割れ直前の状態も検知できる。
一方、金型の温度分布を測定することにより金型内の蓄熱量がわかる。金型が蓄熱すると、鋳物やダイス鋼で作られている金型は熱膨張を起こすため、通常板厚分のクリアランスを設けて作られている金型の上型と下型の距離が変化する。これにより、ダイフェースとしわ押さえのクリアランスが板厚よりも狭くなると、材料の流入量が減少するため、割れの発生危険度が高くなる。また、プレス成形中の成形荷重は、プレス機本体、プレス機のスライドと金型との間、金型内等に直接設置したロードセル等の荷重計によって測定できる。割れが発生すると、成形荷重が低下したり、成形荷重にノイズが発生したり、金型内の成形荷重分布に変化が生じたりするため、割れの発生有無を検知できる。
また、プレス成形後の工程において、プレス成形部品全面にレーザ光等の光を照射する照射装置と、反対面から光を受光する受光装置と、を用いて、割れが発生した時の亀裂による反対面への光の漏れの面積を測定することにより割れの有無を測定できる。また、プレス成形中の金型にひずみゲージを取り付けることにより、金型のひずみを測定することができる。割れが発生すると、金型の部位によってはわずかな変形が生じるため、プレス成形部品内のどの位置で割れが発生したかを検知することができる。
Figure 0007508009000001
また、以下の表２に示すように、サーボプレス機の成形モーション、サーボダイクッションのしわ押さえ圧、しわ押さえ待機位置、金型内の可動金型の圧力や待機位置、ディスタンスブロックの高さ、材料セット位置、潤滑、材料温度を変化させることにより、割れの発生を抑制できる。通常のプレス成形におけるスライドモーションは等速円運動によるクランクモーションであるが、成形下死点直前で成形速度を減速させる、又は、下死点ストロークの途中で複数回スライドモーションを停止して成形することにより割れの発生を抑制できる。
また、サーボダイクッションによって、絞り成形におけるしわ押さえ力を減少させる、又は、しわ押さえ待機位置を下げることにより、材料の流入量が増加し、割れの発生を抑制できる。また、金型内の可動金型の圧力を低下させる、又は、可動金型の待機位置を下げることにより、材料の流出が増加し、割れの発生を抑制できる。また、金型内に複数個設けられているディスタンスブロックの高さを部分的に高くすることにより、例えばダイフェースとしわ押さえ間のクリアランスが部分的に板厚以上に増加し、材料の流入量を増加させることが可能になるため、割れの発生を抑制できる。
また、搬送時において、コイル材料Ｃの金型への配置位置が正規の位置からずれると、プレス成形時に材料流入量のバランスが変化し、割れが発生する。このため、正規の配置位置にコイル材料Ｃを配置することにより割れの発生を抑制できる。また、前処理装置の内、プレス成形前に噴油機によってコイル材料Ｃ又は金型に塗油することにより絞り成形等において材料の流入量が増加するため、割れの発生を抑制できる。また、割れの発生が懸念される箇所において、プレス成形前にレーザ加熱機等によって部分的にコイル材料Ｃを加熱することにより、コイル材料Ｃの延性が向上し、割れの発生を抑制できる。
Figure 0007508009000002
〔第３の実施形態〕
第３の実施形態では、演算装置１２２は、プレス成形結果の予測結果に基づいてコイル材料Ｃのしわの発生を抑制するプレス成形条件の方向性を求める。また、演算装置１２２は、プレス成形結果の予測値の誤差を量産プレスの実績値の分析結果に基づいて補完することによりコイル材料Ｃのしわの発生を抑制する方向にプレス成形条件を修正する。補完方法としては、ＣＡＥ技術による予測結果と実績値との間の誤差を予め実験的に求めることによって算出される補完係数を用いる方法や、上述した誤差を最小化することを目的とした機械学習モデルを介する方法等を例示できる。そして、演算装置１２２は、コイル材料Ｃの材料特性及び修正されたプレス成形条件と対応するプレス成形結果のデータをデータベース１２１に格納する。
また、演算装置１２２は、コイル材料Ｃの材料特性値やプレス成形条件及び実際のプレス成形結果等のデータを用いて統計分析を行うことにより、コイル材料Ｃの材料特性値やプレス成形条件とプレス成形結果との関係性を解析し、解析結果をデータベース１２１に格納する。また、演算装置１２２は、データベース１２１内に格納されているデータを用いた人工知能や機械学習等の手法により、前述した入力情報を入力、コイル材料Ｃのしわの発生を抑制するプレス成形条件を出力とする機械学習モデルを生成する。また、演算装置１２２は、コイル材料Ｃのしわの発生を抑制するプレス成形条件の算出指令に応じて、機械学習モデルに入力情報を入力することにより、入力情報に対応するコイル材料Ｃのしわの発生を抑制するプレス成形条件を算出する。算出するプレス成形条件としては、成形荷重、成形モーション、しわ押さえ力等を例示することができる。そして、制御装置１２は、算出されたプレス成形条件に従ってサーボプレス機８及びブランキング工程の下流側に設けられた前処理装置１４の少なくとも一方をフィードバック制御する。
なお、しわの発生に対しては、コイル材料Ｃの材料特性値の内、特に降伏強度や引張強度の影響が大きい。このため、制御装置１２は、プレス成形前に材料特性値の変動を測定、分析することによって適切なプレス成形条件を算出し、フィードフォーワード型制御によりしわの発生を抑制する。本実施形態では、制御装置１２は、インラインで測定した材料強度の実測値を人工知能又は機械学習といった手法により、材料の製造情報と関連付けることにより、降伏強度（ＹＳ）や引張強度（ＴＳ）等の強度に関する材料特性を推測する。この時の材料強度の情報は、以下の表３に示すように、材料をブランキングする際のせん断荷重の測定や、ブランキング前の材料にパルス磁界を印加後、その残留磁場を計測することにより測定できる。
一方、しわが発生すると、プレス成形中又はプレス成形後において、コイル材料Ｃの画像、ゼブラパターン、形状等の測定値に変化が生じる。そこで、制御装置１２は、測定値の変動を測定してその傾向を予測、分析することによって適切なプレス成形条件を算出し、フィードバック型制御によりしわの発生を抑制する。プレス成形部品をカメラによって撮影し、画像解析によって成形部品の陰影を検出し、直接しわの有無を検知できる他、絞り成形後の材料縁のプロファイルを画像解析することにより、材料の流入量の変化を検知できる。材料の流入量が増加するほど、しわの発生危険度が高くなるため、しわ発生の予兆を検知することもできる。また、プレス成形部品表面にライト等の光源によって等間隔の縞模様を照射し、反射した縞模様を画像解析することにより、面のゆがみの位置や程度を測定できる。また、プレス成形部品の３次元形状や２次元形状を形状測定器によって測定することにより、プレス成形部品表面のしわに伴う凹凸を直接測定することができる。
Figure 0007508009000003
また、以下の表４に示すように、サーボプレス機の成形荷重、サーボダイクッションのしわ押さえ力やしわ押さえ待機位置の変更、又は、プレス成形金型による可動金型の圧力、待機位置やディスタンスブロックの高さを変化させることにより、しわの発生を抑制できる。通常のプレス機は予め設定したストロークしかスライドを動かすことはできないが、サーボプレス機を用いることにより、ストロークをインラインで変更できる。予め設定した下死点ストロークに対して、さらに数ｍｍストロークを増加させることにより、成形荷重が増加し、発生したしわを潰すことによりしわの発生を抑制できる。また、サーボダイクッションによって、絞り成形におけるしわ押さえ力を増加させる、又は、しわ押さえ待機位置を上げることにより、材料の流入量が減少し、しわの発生を抑制できる。また、金型内の可動金型（パッド）の圧力を増加させる、又は、可動金型の待機位置を上げることにより、材料の流出量が増加し、しわの発生を抑制できる。さらに、金型内に複数個設けられているディスタンスブロックの高さを部分的に低くすることにより、例えばダイフェースとしわ押さえ間のクリアランスが部分的に板厚以下に減少し、材料の流入量を減少させることが可能になるため、しわの発生を抑制できる。
Figure 0007508009000004
〔第４の実施形態〕
第４の実施形態では、演算装置１２２は、プレス成形結果の予測結果に基づいてプレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制するプレス成形条件の方向性を求める。また、演算装置１２２は、プレス成形結果の予測値の誤差を量産プレスの実績値の分析結果に基づいて補完することによりプレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制する方向にプレス成形条件を修正する。補完方法としては、ＣＡＥ技術による予測結果と実績値との間の誤差を予め実験的に求めることによって算出される補完係数を用いる方法や、上述した誤差を最小化することを目的とした機械学習モデルを介する方法等を例示できる。そして、演算装置１２２は、コイル材料Ｃの材料特性及び修正されたプレス成形条件と対応するプレス成形結果のデータをデータベース１２１に格納する。
また、演算装置１２２は、コイル材料Ｃの材料特性値やプレス成形条件及び実際のプレス成形結果等のデータを用いて統計分析を行うことにより、コイル材料Ｃの材料特性値やプレス成形条件とプレス成形結果との関係性を解析し、解析結果をデータベース１２１に格納する。また、演算装置１２２は、データベース１２１内に格納されているデータを用いた人工知能や機械学習等の手法により、前述した入力情報を入力、プレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制するプレス成形条件を出力とする機械学習モデルを生成する。また、演算装置１２２は、プレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制するプレス成形条件の算出指令に応じて、機械学習モデルに入力情報を入力することにより、入力情報に対応するプレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出する。算出するプレス成形条件としては、成形荷重、成形モーション、しわ押さえ力等を例示することができる。そして、制御装置１２は、算出されたプレス成形条件に従ってサーボプレス機８及びブランキング工程の下流側に設けられた前処理装置１４の少なくとも一方をフィードバック制御する。
なお、寸法精度不良の発生に対しては、特に降伏強度（ＹＳ）や引張強度（ＴＳ）等のコイル材料Ｃの機械的特性や、板状の材料の形状、成形金型への配置位置による影響が大きい。このため、制御装置１２は、材料特性値及び測定値の変動をプレス成形前に測定、分析することによって適切なプレス成形条件を算出し、フィードフォーワード型制御により寸法精度不良の発生を抑制する。本実施形態では、制御装置１２は、インラインで測定した材料強度の実測値を人工知能又は機械学習といった手法により材料の製造情報と関連付けることにより、降伏強度や引張強度等の強度に関する材料特性を推測する。この時の材料強度の情報は、以下の表５に示すように、材料をブランキングする際のせん断荷重の測定や、ブランキング前の材料にパルス磁界を印加後、その残留磁場を計測することで測定できる。また、板状の材料の形状が変動すると、プレス成形後のプレス成形部品の寸法精度も変動する。特に材料強度の高い材料ほど、板形状矯正装置の加圧能力不足により変動が大きい。このため、プレス成形前において板状の材料の形状を２次元レーザ変位計等の形状測定器で測定するとよい。また、成形金型への材料の配置位置が変化すると、プレス成形部品の形状のバランスが変化するため寸法精度も変動する。このため、材料の配置位置をレーザ変位計等によって測定するとよい。
一方、プレス成形部品の寸法精度不良が発生すると、プレス成形後のプレス成形部品形状に変化が生じる。このため、制御装置１２は、測定値の変動を測定してその傾向を予測、分析することによって適切なプレス成形条件を算出し、フィードバック型制御により寸法精度不良の発生を抑制する。プレス成形後のプレス成形部品の搬送時や検査工程において、１次元形状、２次元形状、及び３次元形状を変位計や形状測定器によって測定し、正規のプレス成形部品の形状と比較することにより、寸法精度不良の発生位置と乖離量を測定することができる。
Figure 0007508009000005
また、以下の表６に示すように、サーボプレス機の成形荷重や成形モーションの変更、サーボダイクッションのしわ押さえ力やしわ押さえ待機位置の変更、プレス成形金型による可動金型の圧力や待機位置の変更、ディスタンスブロックの高さの変更、カム機構によるカム曲げ量、搬送時における材料を配置する位置等を変化させることにより、寸法精度不良の発生を抑制できる。また、通常のプレス機は予め設定したストロークしかスライドを動かすことはできないが、サーボプレス機を用いることにより、ストロークをインラインで変更することができる。また、予め設定した下死点ストロークに対してさらに数ｍｍストロークを増減させることにより、成形荷重が増減し、成形金型の弾性変形量や成形部品の変形量が変化するため、寸法精度を変化させることができる。
また、通常のプレス成形におけるスライドモーションは等速円運動によるクランクモーションであるが、成形下死点直前で成形速度を減速させる、又は、下死点ストロークの途中で複数回スライドモーションを停止して成形することにより、プレス成形部品の形状バランスが変化することで寸法精度を変化させることができる。また、サーボダイクッションによって、絞り成形におけるしわ押さえ力を変化させる、又は、しわ押さえ待機位置を変化させることにより、材料の流入量が増減し、プレス成形部品の形状バランスが変化することで寸法精度が変化する。
また、金型内の可動金型（パッド）の圧力を変化させる、又は、可動金型の待機位置を変化させることでも同様にプレス成形部品の形状バランスが変化することで寸法精度も変化する。また、金型内に複数個設けられているディスタンスブロックの高さを部分的に変化させることにより、例えばダイフェースとしわ押さえ間のクリアランスを部分的に変化させることができる。また、下死点ストロークを変化させることも可能であるため、いずれもプレス成形部品の形状バランスが変化し、寸法精度を変化させることができる。また、金型をカム機構の用いたカム曲げ構造とすることにより、プレス成形部品の曲げ量を変化させることが可能となるため、寸法精度を変化させることができる。また、搬送時に次工程の金型へ材料を設置する際、設置位置が変化するとプレス成形後のプレス成形部品の形状のバランスが変化するため、寸法精度を変化させることができる。
Figure 0007508009000006
〔第５の実施形態〕
第５の実施形態の制御装置１２２は、図５及び図６に示すプレスライン１に適用されるものでる。本実施形態では、演算装置１２２は、プレス成形結果の予測結果に基づいて金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制するプレス成形条件の方向性を求める。また、演算装置１２２は、プレス成形結果の予測値の誤差を量産プレスの実績値の分析結果に基づいて補完することにより金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制する方向にプレス成形条件を修正する。補完方法としては、ＣＡＥ技術による予測結果と実績値との間の誤差を予め実験的に求めることによって算出される補完係数を用いる方法や、上述した誤差を最小化することを目的とした機械学習モデルを介する方法等を例示できる。そして、演算装置１２２は、コイル材料Ｃの材料特性及び修正されたプレス成形条件と対応するプレス成形結果のデータをデータベース１２１に格納する。
また、演算装置１２２は、コイル材料Ｃの材料特性値やプレス成形条件及び実際のプレス成形結果等のデータを用いて統計分析を行うことにより、コイル材料Ｃの材料特性値やプレス成形条件とプレス成形結果との関係性を解析し、解析結果をデータベース１２１に格納する。また、演算装置１２２は、データベース１２１内に格納されているデータを用いた人工知能や機械学習等の手法により、前述した入力情報を入力、金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制するプレス成形条件を出力とする機械学習モデルを生成する。また、演算装置１２２は、金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制するプレス成形条件の算出指令に応じて、機械学習モデルに入力情報を入力することにより、入力情報に対応する金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出する。算出するプレス成形条件としては、成形荷重、成形モーション、しわ押さえ力等を例示することができる。そして、制御装置１２は、算出されたプレス成形条件に従ってサーボプレス機８及びブランキング工程の下流側に設けられた前処理装置１４の少なくとも一方をフィードバック制御する。
なお、金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良が発生すると、プレス成形中又はプレス成形後において、画像、成形荷重、振動、温度等の測定値に変化が生じる。そこで、制御装置１２は、測定値の変動を測定してその傾向を予測、分析することによって適切なプレス成形条件を算出し、フィードバック型制御により金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制する。具体的には、以下の表７に示すように、プレス成形後のプレス成形部品をカメラによって撮影し、絞り成形後のプレス成形部品の縁のプロファイルを画像解析することにより、材料の流入量の変化を検知することができる。量産プレス成形では、金型損傷が発生すると、ダイフェース対材料やしわ押さえ対材料の摩擦抵抗が高くなり、材料の流入量が減少するため、間接的に金型損傷の発生を検知することができる。また、プレス成形部品を直接撮影し、表面の明暗等を画像解析することにより、金型損傷に伴う表面品質不良を直接検知することができる。また、プレス成形中の成形荷重は、プレス機本体、プレス機のスライドと金型との間、及び金型内等に設置したロードセル等の荷重計によって測定できる。金型損傷が発生すると、通常の成形荷重の波形にノイズがのるため、プレス成形中の成形荷重の変動を計測することにより、金型損傷の発生の検知が可能である。また、プレス成形中の振動はアコースティックエミッション（ＡＥ）等によって測定できる。金型損傷が発生すると、通常時では観測されないノイズ振動が検出されるため、金型損傷を検知できる。また、プレス成形中又はプレス成形後の金型の温度をサーモグラフィーや非接触温度計等で測定すると、金型表面の温度分布を測定できる。通常、成形金型には、金型表面の損傷を防ぐために表面被膜処理が施されている。例えば表面被膜はＴｉＣやＣｒＮといった化合物で構成されており、化合物の特性として耐熱温度が存在する。量産プレス成形において、金型が蓄熱し、表面被膜の耐熱温度を超えた状態でプレス成形が継続されると、表面被膜の剥離や母材である金型の損傷に繋がる。このため、金型の温度測定によっても、間接的に金型損傷を検知することができる。
Figure 0007508009000007
また、以下の表８に示すように、サーボプレス機の成形モーションの変更、又は、前処理装置１４を用いてプレス成形前にコイル材料Ｃへの塗油を行うことにより、金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制できる。通常のプレス成形におけるスライドモーションは等速円運動によるクランクモーションであるが、成形下死点直前で成形速度を減速させる、又は、下死点ストロークの途中で複数回スライドモーションを停止してプレス成形することによりコイル材料Ｃと金型の接触時のダメージが軽減され、加工時の発熱量を低下させることができる。これにより、金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制できる。また、前処理装置のうち、プレス成形前に噴油機によってコイル材料Ｃ又は金型に塗油することでコイル材料Ｃと金型との間の潤滑性が向上する他、加工時の発熱を抑えることができる。これにより、金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制できる。
Figure 0007508009000008
以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例、及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
本発明によれば、多くの労力及びコストを必要とすることなく成形不良の発生を抑制可能なプレスラインを提供することができる。また、本発明によれば、成形不良の発生を抑制するプレス成形加工条件を算出可能なプレス成形条件算出方法及びプレス成形条件算出プログラムを提供することができる。また、本発明によれば、多くの労力及びコストを必要とすることなく金属材料の割れの発生を抑制可能なプレスラインを提供することができる。また、本発明によれば、金属材料の割れの発生を抑制するプレス成形加工条件を算出可能なプレス成形条件算出方法及びプレス成形条件算出プログラムを提供することができる。また、本発明によれば、多くの労力及びコストを必要とすることなく金属材料のしわの発生を抑制可能なプレスラインを提供することができる。また、本発明によれば、金属材料のしわの発生を抑制するプレス成形加工条件を算出可能なプレス成形条件算出方法及びプレス成形条件算出プログラムを提供することができる。また、本発明によれば、多くの労力及びコストを必要とすることなくプレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制可能なプレスラインを提供することができる。また、本発明の他の目的は、プレス成形部品の寸法精度不良の発生を抑制するプレス成形加工条件を算出可能なプレス成形条件算出方法及びプレス成形条件算出プログラムを提供することができる。また、本発明によれば、多くの労力及びコストを必要とすることなく金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制可能なプレスラインを提供することができる。また、本発明によれば、金型損傷及び金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制するプレス成形加工条件を算出可能なプレス成形条件算出方法及びプレス成形条件算出プログラムを提供することができる。
１，１００ プレスライン
２ ペイオフリール
３ アンコイラーレベラー
４ ブランキング金型
５ 搬送装置
６ 成形金型
７ メカプレス機
８ サーボプレス機
１１ センサ
１２，１２ａ，１２ｂ 制御装置
１３ 素材製造工場
１４ 前処理装置
１５ 送信装置
１６ 受信装置
１２１ データベース
１２２ 演算装置
Ｃ コイル材料
Ｐ プレス成形部品

Claims (3)

  1. ブランキング金型を用いて金属材料の外周部をせん断する第一プレス機と、
    成形金型を用いて前記第一プレス機によってせん断された金属材料に対してプレス成形を施すことによりプレス成形部品を形成する第二プレス機と、
    前記第一プレス機の下流側に設けられた、前記金属材料に対して所定の前処理を施す前処理装置と、
    前記プレス成形前の前記金属材料の材料特性値に関する情報を計測する計測手段と、
    前記金属材料の材料特性値及び製造情報を入力、成形不良、金型損傷、金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、前記計測手段によって計測された成形対象の金属材料の材料特性値及び製造情報を入力することにより、成形対象の金属材料について成形不良、金型損傷、金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出し、算出されたプレス成形条件に従って前記第二プレス機及び前記前処理装置の少なくとも一方をフィードフォーワード制御する制御装置と、
    を備え、
    前記プレス成形条件には、成形荷重及び成形モーションが含まれる、プレスライン。
  2. ブランキング金型を用いて金属材料の外周部をせん断する第一プレス機と、成形金型を用いて前記第一プレス機によってせん断された金属材料に対してプレス成形を施すことによりプレス成形部品を形成する第二プレス機と、前記第一プレス機の下流側に設けられた、前記金属材料に対して所定の前処理を施す前処理装置と、プレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を計測する計測手段と、を備えるプレスラインにおけるプレス成形条件算出方法であって、
    前記金属材料の材料特性値及び製造情報を入力、成形不良、金型損傷、金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、前記計測手段によって計測された成形対象の金属材料の材料特性値及び製造情報を入力することにより、成形対象の金属材料について成形不良、金型損傷、金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出するステップを含み、前記プレス成形条件には、成形荷重及び成形モーションが含まれる、プレス成形条件算出方法。
  3. ブランキング金型を用いて金属材料の外周部をせん断する第一プレス機と、成形金型を用いて前記第一プレス機によってせん断された金属材料に対してプレス成形を施すことによりプレス成形部品を形成する第二プレス機と、前記第一プレス機の下流側に設けられた、前記金属材料に対して所定の前処理を施す前処理装置と、プレス成形中又はプレス成形後の前記金属材料に関する情報を計測する計測手段と、を備えるプレスラインにおけるプレス成形条件算出プログラムであって、
    前記金属材料の材料特性値及び製造情報を入力、成形不良、金型損傷、金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制する前記金属材料のプレス成形条件を出力とする機械学習モデルに対して、前記計測手段によって計測された成形対象の金属材料の材料特性値及び製造情報を入力することにより、成形対象の金属材料について成形不良、金型損傷、金型損傷に伴うプレス成形部品の表面品質不良の発生を抑制するプレス成形条件を算出する処理をコンピュータに実行させ、前記プレス成形条件には、成形荷重及び成形モーションが含まれる、プレス成形条件算出プログラム。
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