WO2024209686A1 - 加工シミュレーション装置及び加工シミュレーション方法 - Google Patents

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    • G05B19/406—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of program data in numerical form characterised by monitoring or safety
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    • G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
    • G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric

Definitions

  • This disclosure relates to a machining simulation device and machining simulation method for generating a friction model of a machine tool using machining simulation.
  • a technique for a machining simulation device in which a machine simulation unit determines a transfer characteristic of a machine tool and estimates position information of a tool based on a position command of a machining program and the transfer characteristic of the machine tool.
  • a control device technology is known that acquires at least a position command and a position feedback for one or more axes of a machine, estimates coefficients of a friction model for performing position control based on a position deviation that is the difference between the acquired position command and the position feedback, and performs position control taking friction into consideration.
  • a technique in which a friction model is generated by linearly approximating the friction force and motor speed obtained by controlling an actual machine such as an XY table or an industrial robot using a least squares method or the like, and the actual machine is controlled with high accuracy by using the friction force obtained from the friction model as a compensation value.
  • One aspect of the machining simulation device disclosed herein includes a friction model generation unit that generates a friction model of a machine tool, and a simulation execution unit that uses the friction model to simulate and reproduce the behavior of the machine tool.
  • the friction model generation unit includes a model determination unit that determines the type of the friction model according to the number of data points of torque and speed, and a coefficient calculation unit that calculates coefficients in the friction model based on the determined type of friction model and the number of data points of torque and speed.
  • the friction model generation unit reflects the generated friction model in the simulation execution unit.
  • One aspect of the machining simulation method disclosed herein is a machining simulation method for causing a computer to function as a machining simulation device, comprising a friction model generation step of generating a friction model of a machine tool, and a simulation execution step of simulating and reproducing the behavior of the machine tool using the friction model, the friction model generation step including a model determination step of determining the type of the friction model according to the number of data points of torque and speed, and a coefficient calculation step of calculating coefficients in the friction model based on the determined type of friction model and the number of data points of torque and speed, and the friction model generation step reflects the generated friction model in the simulation execution step.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a functional block configuration of a processing simulation system according to an embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a relationship between the number of data points and the type of friction model.
  • FIG. 2B is a diagram showing an example of the relationship shown in FIG. 2A in a graph.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a screen when the number of data points is one.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a screen when the number of data points is two (the same).
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a screen when the number of data points is two (reverse).
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a screen in the case where the number of data points is four.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a screen in the case where the number of data points is five.
  • 10 is a flowchart illustrating a simulation process of the machining simulation device.
  • the type of friction model is determined according to the number of data points of torque and speed, coefficients in the friction model are calculated based on the determined type of friction model and the number of data points of torque and speed, and the generated friction model is reflected in the simulation execution unit.
  • a friction model of a machine tool can be easily generated without test-running the machine tool and without specialized knowledge. The above is an outline of this embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a functional block configuration of a machining simulation system according to an embodiment.
  • the machining simulation system 1 includes a machining simulation device 10 and a storage device 20 .
  • the machining simulation device 10 and the storage device 20 are connected to each other and communicate with each other via a network (not shown) such as a LAN (Local Area Network) or the Internet.
  • the machining simulation device 10 and the storage device 20 are provided with a communication unit (not shown) for communicating with each other via such a connection.
  • the machining simulation device 10 and the storage device 20 may be directly connected to each other via a connection interface (not shown).
  • the machining simulation device 10 and the storage device 20 are described as being different devices from each other, but as will be described later, the storage device 20 may be included in the machining simulation device 10 .
  • the storage device 20 is a data server or the like, and stores data on the load and speed of a motor included in a machine tool (not shown) to be simulated. If the machine tool (not shown) has multiple motors, the storage device 20 may store the load and speed data for each motor.
  • the load and speed data is, for example, data on the torque applied to the motor or the load torque measured by a torque sensor when the feed axis of the machine tool (not shown) to be controlled (simulated) is moving at a constant speed, and the moving speed of the feed axis. However, if the motor is a linear motor, the torque is interpreted as force.
  • the machining simulation device 10 is a computer or the like well known to those skilled in the art, and includes a control unit 11, a display unit 12, and an input unit 13.
  • the control unit 11 also includes a friction model generation unit 110 and a simulation execution unit 111.
  • the friction model generation unit 110 also includes a model determination unit 1101 and a coefficient calculation unit 1102.
  • the display unit 12 is, for example, a liquid crystal display. As described below, the display unit 12 displays a screen of the friction model generated by the friction model generation unit 110.
  • the input unit 13 is, for example, a keyboard or a touch panel arranged on the display unit 12, and accepts input from the user.
  • the control unit 11 has a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), a CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) memory, etc., which are configured to be able to communicate with each other via a bus, and are well known to those skilled in the art.
  • the CPU is a processor that controls the entire machining simulation device 10.
  • the CPU reads out the system program and application program stored in the ROM via the bus, and controls the entire machining simulation device 10 according to the system program and application program.
  • the control unit 11 is configured to realize the functions of a friction model generation unit 110 and a simulation execution unit 111.
  • the friction model generation unit 110 is also configured to realize the functions of a model determination unit 1101 and a coefficient calculation unit 1102.
  • the RAM stores various data such as temporary calculation data and display data.
  • the CMOS memory is backed up by a battery (not shown), and is configured as a non-volatile memory that retains its stored state even when the power of the machining simulation device 10 is turned off.
  • the friction model generation unit 110 acquires load and speed data, which are load (torque) values when the speed of the feed axis of a machine tool (not shown) is constant, from the storage device 20.
  • the friction model generation unit 110 generates a friction model of the machine tool (not shown) based on the processing of the model determination unit 1101 and the coefficient calculation unit 1102 according to the acquired load and speed data and the number of data points, and reflects the generated friction model in the simulation execution unit 111.
  • the model determination unit 1101 determines the type of friction model according to, for example, the number of data points of the load and speed data of a machine tool (not shown) acquired from the storage device 20 .
  • Fig. 2A is a diagram showing an example of a relationship between the number of data points and the type of friction model
  • Fig. 2B is a diagram showing an example of a graph representing the relationship in Fig. 2A.
  • the friction model is a function that takes speed v as an input variable and outputs load f, and as the number of data points increases, the function becomes more complex, and the accuracy of reproducing friction increases.
  • the friction model is a linear function of coefficient a shown by the dashed line, that is, the type of only viscous friction.
  • the load f output by the friction model is "friction force" in a linear motion system and “friction torque” in a rotational system.
  • the friction model is a linear function of coefficient a and intercept b ⁇ sgn(v) passing through the two data points shown by the dotted line, that is, a type that combines viscous friction and static friction.
  • sgn(v) is a sign function of "1" if the speed v is positive and "-1" if it is negative.
  • static friction is friction whose sign is determined according to the moving direction and whose magnitude does not depend on the speed.
  • the friction model is a linear function of coefficient a and intercept g that passes through the data of the two points shown by the dashed dotted line, that is, a type that combines viscous friction and steady action. Note that intercept g is the steady action in a specific direction, that is, gravity.
  • the model determination unit 1101 determines the type of friction model based on the number of data points of the load and speed data acquired from the storage device 20 (and, if the number of data points is two, the relationship in the direction of movement of the feed axis of the machine tool (not shown) between the two data points).
  • the coefficient calculation unit 1102 calculates the coefficient a, intercept b ⁇ sgn(v), and intercept g in the friction model based on the load and speed data acquired from the storage device 20 and the type of the determined friction model. Specifically, for example, when the model determination unit 1101 determines the type of friction model having one data point, the coefficient calculation unit 1102 calculates f/v from the load and speed data of one point acquired from the storage device 20, and calculates the coefficient a.
  • the friction model generation unit 110 displays the results related to the generated friction model on the display unit 12 in the form of a screen 200 shown in FIG. 3A. The screen 200 shown in FIG.
  • 3A has a data display area 210 that displays the load and speed data acquired from the storage device 20, a coefficient display area 220 that displays the coefficient a calculated by the coefficient calculation unit 1102, and a model display area 230 that displays the generated friction model. That is, in the data display area 210, for example, a feed rate value of 50 mm/s and a load (TCMD) value of 9.799% are displayed as load and speed data for one point. Note that an "add row" button for adding load and speed data may be arranged in the data display area 210. In addition, in the coefficient display area 220, the value of load/feed rate, which is the coefficient a, 0.196%/(mm/s) is displayed.
  • the coefficient calculation unit 1102 calculates the coefficient a and the intercept b ⁇ sgn(v) from the two load and speed data points from the storage device 20.
  • the friction model generation unit 110 displays the results related to the generated friction model on the display unit 12 in the form of a screen 200 shown in FIG.
  • the screen 200 shown in FIG. 3B displays, in the data display area 210, for example, feed rate values of 50 mm/s and 20 mm/s, and load values of 9.799% and 9.467%, as load and speed data for two points where the movement direction of the feed axis of a machine tool (not shown) is the same.
  • the screen 200 displays the load/feed rate value 0.011%/(mm/s), which is the coefficient a, and the static friction (intercept b ⁇ sgn(v)) value 9.246%. Note that when the number of data points is two (the same), "0" is displayed because there is no steady external force (intercept g). In addition, the screen 200 displays the generated friction model in the model display area 230.
  • the coefficient calculation unit 1102 calculates the coefficient a and intercept g from the two load and speed data points from the storage device 20.
  • the friction model generation unit 110 displays the results related to the generated friction model on the display unit 12 in the form of a screen 200 shown in FIG.
  • the screen 200 shown in FIG. 3C displays, in the data display area 210, for example, feed rate values of 50 mm/s and -50 mm/s, and load values of 9.799% and 5.905%, as load and speed data for two points where the movement direction of the feed axis of a machine tool (not shown) is opposite.
  • the screen 200 displays the load/feed rate value 0.039%/(mm/s), which is the coefficient a, and the steady external force (intercept g) value 7.852%. Note that when the number of data points is two (opposite), there is no static friction (intercept b ⁇ sgn(v)), so it is displayed as "0". In addition, the screen 200 displays the generated friction model in the model display area 230.
  • the coefficient calculation unit 1102 calculates the coefficients a1 , a2 and intercepts b1 , b2 from the four load and speed data from the storage device 20.
  • the friction model generation unit 110 displays the results related to the generated friction model on the display unit 12 in the form of a screen 200 shown in FIG.
  • the screen 200 displays, for example, feed rate values of 50 mm/s, 20 mm/s, -20 mm/s, -50 mm/s, and load values of 9.799%, 9.467%, 6.331%, and 5.905% as load and speed data at two points where the feed axis of a machine tool (not shown) moves in opposite directions.
  • the screen 200 displays the generated friction model in the model display area 230.
  • the coefficient calculation unit 1102 calculates coefficients a1 , a2 and intercepts b1 , b2 from the five load and speed data points acquired from the storage device 20. Specifically, as shown in Fig. 3E, for example, when the number of data points of the load and speed data is five, that is, when there are three data points on the positive side of the speed v, the coefficient calculation unit 1102 calculates the coefficient a1 and the intercept b1 by applying, for example, the least squares method to the load and speed data of the three points on the positive side of the speed v.
  • N indicates the number of data points on the positive side of the speed v.
  • ⁇ v> and ⁇ f> indicate the average value of the N speeds v and load f on the positive side.
  • the coefficient calculation unit 1102 calculates the coefficient a2 and the intercept b2 for the load and speed data at two points on the negative side of the speed v, in the same manner as in the case of FIG. 3D.
  • the friction model generation unit 110 displays the results of the generated friction model on the display unit 12 in the form of a screen 200 shown in Fig. 3E. Note that, although there are three load and speed data points on the positive side of the speed v in Fig. 3E, even if there are three or more load and speed data points on the negative side of the speed v, the coefficient calculation unit 1102 calculates the coefficient a2 and the intercept b2 in the same manner.
  • 3E displays, for example, feedrate values of 50 mm/s, 35 mm/s, 20 mm/s, -20 mm/s, -50 mm/s, and load values of 9.799%, 9.807%, 9.467%, 6.331%, and 5.905% as load and speed data for five points of a feed axis of a machine tool (not shown) in a data display area 210.
  • the screen 200 displays a load/feedrate value of 0.011%/(mm/s) and a static friction (intercept b 1 ) value of 9.304%, which are positive (plus side) coefficients a 1 , and a load/feedrate value of 0.014%/(mm/s) and a static friction (intercept b 2 ) value of 6.615%, which are negative (minus side) coefficients a 2. Furthermore, the screen 200 displays the generated friction model in a model display area 230 .
  • the simulation execution unit 111 uses the friction model generated by the friction model generation unit 110 to simulate and reproduce the behavior of a machine tool (not shown). Specifically, the simulation execution unit 111 uses, for example, the friction model generated by the friction model generation unit 110 and a known simulation technique to simulate the position and behavior of each axis of a machine tool (not shown) using as input command positions of the axes generated based on the machining program. As a result, by using a friction model whose type and coefficient have been determined, the machining simulation device 10 can output a load in response to a speed input, and simulate and reproduce friction in the position and behavior of each axis of a machine tool (not shown).
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating the simulation process of the machining simulation device 10.
  • step S11 the model determination unit 1101 determines a friction model according to the number of data points of the load and speed data of the machine tool (not shown) obtained from the storage device 20.
  • step S12 based on the load and speed data obtained from the storage device 20 and the friction model determined in step S11, the coefficient a of the friction model (or coefficients a1 , a2 , intercepts b1 , b2 , intercepts b ⁇ sgn(v), intercept g) is calculated.
  • step S13 the simulation execution unit 111 uses the friction model generated in step S12 to simulate the position and behavior of each axis of the machine tool (not shown) based on the machining program.
  • the machining simulation device 10 can easily generate a friction model of a machine tool without test-running the machine tool and without expert knowledge. In other words, a user can take friction into account as a transmission characteristic of a machine tool without expert knowledge.
  • the machining simulation device 10 is capable of generating a friction model with at least one piece of data, there is no need to test-run a machine tool (not shown) solely for the purpose of generating the friction model.
  • the processing simulation device 10 and the storage device 20 are different devices, but the present invention is not limited to this.
  • the storage device 20 may be configured to be included in the processing simulation device 10.
  • the friction model in the case of four or more points is defined as shown in FIG. 2A, but is not limited thereto.
  • each function included in the machining simulation device 10 can be realized by hardware, software, or a combination of these.
  • being realized by software means being realized by a computer reading and executing a program.
  • Non-transitory computer readable media include various types of tangible storage media. Examples of non-transitory computer readable media include magnetic recording media (e.g., flexible disks, magnetic tapes, hard disk drives), magneto-optical recording media (e.g., magneto-optical disks), CD-ROMs (Read Only Memory), CD-Rs, CD-R/Ws, and semiconductor memories (e.g., mask ROMs, PROMs (Programmable ROMs), EPROMs (Erasable PROMs), flash ROMs, RAMs).
  • the program may also be provided to the computer by various types of temporary computer readable media. Examples of temporary computer readable media include electrical signals, optical signals, and electromagnetic waves.
  • the temporary computer readable medium can provide the program to the computer via a wired communication path such as an electric wire or optical fiber, or via a wireless communication path.
  • the step of writing the program to be recorded on the recording medium includes not only processes that are performed chronologically according to the order, but also processes that are not necessarily performed chronologically but are executed in parallel or individually.
  • the step of writing the program may also be performed by cloud computing.
  • the machining simulation device (10) includes a friction model generation unit (110) that generates a friction model of a machine tool, and a simulation execution unit (111) that simulates and reproduces the behavior of the machine tool using the friction model, and the friction model generation unit (110) includes a model determination unit (1101) that determines the type of friction model in accordance with the number of data points of torque and speed, and a coefficient calculation unit (1102) that calculates coefficients in the friction model based on the determined type of friction model and the number of data points of torque and speed, and the friction model generation unit (110) reflects the generated friction model in the simulation execution unit (111).
  • the friction model includes a steady action in a specific direction.
  • the model determination unit (1101) determines the type of friction model of viscous friction when the number of data points is one, determines the type of friction model of viscous friction and static friction when the number of data points is two and the speeds of the two points are moving in the same direction, determines the type of friction model of viscous friction and steady action when the number of data points is two and the speeds of the two points are moving in opposite directions, and determines the type of friction model of viscous friction, static friction, and steady action when the number of data points is four.
  • the machining simulation method is a machining simulation method for causing a computer to function as a machining simulation device (10), and includes a friction model generation step of generating a friction model of a machine tool, and a simulation execution step of simulating and reproducing the behavior of the machine tool using the friction model.
  • the friction model generation step includes a model determination step of determining a type of friction model in accordance with the number of data points of torque and speed, and a coefficient calculation step of calculating coefficients in the friction model based on the determined type of friction model and the number of data points of torque and speed, and the friction model generation step reflects the generated friction model in the simulation execution step.
  • the friction model includes a steady action in a specific direction.
  • the model determination step determines the type of friction model of viscous friction when the number of data points is one, determines the type of friction model of viscous friction and static friction when the number of data points is two and the speeds of the two points are moving in the same direction, determines the type of friction model of viscous friction and steady action when the number of data points is two and the speeds of the two points are moving in opposite directions, and determines the type of friction model of viscous friction, the static friction, and the steady action when the number of data points is four.

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Abstract

工作機械を試運転することなく、専門知識がなくても工作機械の摩擦モデルを容易に生成すること。　加工シミュレーション装置は、工作機械の摩擦モデルを生成する摩擦モデル生成部と、前記摩擦モデルを使用して前記工作機械の挙動を模擬再現するシミュレーション実行部と、を備え、前記摩擦モデル生成部は、トルクと速度のデータ点数に応じて前記摩擦モデルの種類を決定するモデル決定部と、決定した前記摩擦モデルの種類、及び前記データ点数のトルクと速度のデータに基づいて、前記摩擦モデルにおける係数を計算する係数計算部と、を含み、前記摩擦モデル生成部は、生成した前記摩擦モデルを前記シミュレーション実行部に反映させる。

Description

加工シミュレーション装置及び加工シミュレーション方法
　本開示は、加工シミュレーションを用いる工作機械の摩擦モデルを生成する加工シミュレーション装置及び加工シミュレーション方法に関する。
　例えば、機械シミュレーション部が工作機械の伝達特性を決定し、加工プログラムの位置指令と工作機械の伝達特性とに基づいて、工具の位置情報を推定することができる加工シミュレーション装置の技術が知られている。例えば、特許文献１参照。
　また、機械の１以上の軸について、少なくとも位置指令及び位置フィードバックを取得し、取得した位置指令と位置フィードバックの差分である位置偏差に基づいて、位置制御を行う際の摩擦モデルの係数を推定し、摩擦を考慮した位置制御を行う制御装置の技術が知られている。例えば、特許文献２参照。
　また、ＸＹテーブルや産業用ロボット等の実機を制御して取得される摩擦力とモータ速度とに対して最小二乗法等を用いて直線近似して摩擦モデルを生成し、摩擦モデルから求まる摩擦力を補償値として、実機を精度良く制御する技術が知られている。例えば、特許文献３参照。
特開２０１９－１５２９３６号公報 特開２０１９－１８５７４２号公報 特開２００６－１４６５７２号公報
　しかしながら、特許文献１に記載の技術では、機械シミュレーション部を構成する、工作機械の伝達特性として摩擦を考慮しようとすると、工作機械の運転データを分析して摩擦モデルを生成する必要がある。
　また、特許文献１－３に記載の技術では、摩擦モデルの生成には専門知識が必要で、場合によって摩擦モデルを生成するためだけの目的でもって工作機械を試運転する必要がある。
　そこで、工作機械を試運転することなく、専門知識がなくても工作機械の摩擦モデルを容易に生成することが望まれている。
　本開示の加工シミュレーション装置の一態様は、工作機械の摩擦モデルを生成する摩擦モデル生成部と、前記摩擦モデルを使用して前記工作機械の挙動を模擬再現するシミュレーション実行部と、を備え、前記摩擦モデル生成部は、トルクと速度のデータ点数に応じて前記摩擦モデルの種類を決定するモデル決定部と、決定した前記摩擦モデルの種類、及び前記データ点数のトルクと速度のデータに基づいて、前記摩擦モデルにおける係数を計算する係数計算部と、を含み、前記摩擦モデル生成部は、生成した前記摩擦モデルを前記シミュレーション実行部に反映させる。
　本開示の加工シミュレーション方法の一態様は、コンピュータを加工シミュレーション装置として機能させるための加工シミュレーション方法であって、工作機械の摩擦モデルを生成する摩擦モデル生成ステップと、前記摩擦モデルを使用して前記工作機械の挙動を模擬再現するシミュレーション実行ステップと、を備え、前記摩擦モデル生成ステップは、トルクと速度のデータ点数に応じて前記摩擦モデルの種類を決定するモデル決定ステップと、決定した前記摩擦モデルの種類、及び前記データ点数のトルクと速度のデータに基づいて、前記摩擦モデルにおける係数を計算する係数計算ステップと、を含み、前記摩擦モデル生成ステップは、生成した前記摩擦モデルを前記シミュレーション実行ステップに反映させる。
一実施形態に係る加工シミュレーションシステムの機能ブロック構成の一例を示す図である。 データ点数と摩擦モデルの種類との関係の一例を示す図である。 図２Ａの関係をグラフで表した一例を示す図である。 データ点数が１点の場合の画面の一例を示す図である。 データ点数が２点（同一）の場合の画面の一例を示す図である。 データ点数が２点（逆）の場合の画面の一例を示す図である。 データ点数が４点の場合の画面の一例を示す図である。 データ点数が５点の場合の画面の一例を示す図である。 加工シミュレーション装置のシミュレーション処理について説明するフローチャートである。
　以下、一実施形態に係る加工シミュレーションシステムについて、図を参照しながら詳細に説明する。
＜一実施形態＞
　まず、本実施形態の概略を説明する。本実施形態では、トルクと速度のデータ点数に応じて摩擦モデルの種類を決定し、決定した摩擦モデルの種類、及びデータ点数のトルクと速度のデータに基づいて、摩擦モデルにおける係数を計算し、生成した前記摩擦モデルを前記シミュレーション実行部に反映させる。
　これにより、本実施形態によれば、工作機械を試運転することなく、専門知識がなくても工作機械の摩擦モデルを容易に生成することができる。
　以上が本実施形態の概略である。
　図１は、一実施形態に係る加工シミュレーションシステムの機能ブロック構成の一例を示す図である。
　図１に示すように、加工シミュレーションシステム１は、加工シミュレーション装置１０、及び記憶装置２０を有する。
　加工シミュレーション装置１０、及び記憶装置２０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネット等の図示しないネットワークを介して相互に接続されて通信を行っている。この場合、加工シミュレーション装置１０、及び記憶装置２０は、かかる接続によって相互に通信を行うための図示しない通信部を備えている。なお、加工シミュレーション装置１０、及び記憶装置２０は、図示しない接続インタフェースを介して互いに直接接続されてもよい。
　また、加工シミュレーション装置１０と、記憶装置２０とは、互いに異なる装置としたが、後述するように、記憶装置２０は、加工シミュレーション装置１０に含まれてもよい。
　記憶装置２０は、データサーバ等であり、シミュレーション対象の工作機械（図示しない）に含まれるモータの負荷と速度のデータが記憶される。なお、図示しない工作機械が複数のモータを有する場合、記憶装置２０は、モータ毎に負荷と速度のデータを記憶するようにしてもよい。
　また、負荷と速度のデータとは、例えば、制御対象（シミュレーション対象）の工作機械（図示しない）の送り軸が一定の速度にあるときのモータ印加トルクあるいはトルクセンサで計測した負荷トルクと、当該送り軸の移動速度とのデータである。ただし、モータがリニアモータの場合にはトルクは力と読み替える。
＜加工シミュレーション装置１０＞
　加工シミュレーション装置１０は、当業者にとって周知のコンピュータ等であり、制御部１１、表示部１２、及び入力部１３を有する。また、制御部１１は、摩擦モデル生成部１１０、及びシミュレーション実行部１１１を有する。また、摩擦モデル生成部１１０は、モデル決定部１１０１、及び係数計算部１１０２を有する。
　表示部１２は、例えば、液晶ディスプレイ等である。表示部１２は、後述するように、摩擦モデル生成部１１０により生成された摩擦モデルの画面等を表示する。
　入力部１３は、例えば、キーボードや、表示部１２に配置されたタッチパネル等であり、ユーザからの入力を受け付ける。
＜制御部１１＞
　制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ　Ｍｅｔａｌ－Ｏｘｉｄｅ－Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）メモリ等を有し、これらはバスを介して相互に通信可能に構成される、当業者にとって公知のものである。
　ＣＰＵは加工シミュレーション装置１０を全体的に制御するプロセッサである。ＣＰＵは、ＲＯＭに格納されたシステムプログラム及びアプリケーションプログラムを、バスを介して読み出し、システムプログラム及びアプリケーションプログラムに従って加工シミュレーション装置１０全体を制御する。これにより、図１に示すように、制御部１１が、摩擦モデル生成部１１０、及びシミュレーション実行部１１１の機能を実現するように構成される。また、摩擦モデル生成部１１０は、モデル決定部１１０１、及び係数計算部１１０２の機能を実現するように構成される。ＲＡＭには一時的な計算データや表示データ等の各種データが格納される。また、ＣＭＯＳメモリは図示しないバッテリでバックアップされ、加工シミュレーション装置１０の電源がオフされても記憶状態が保持される不揮発性メモリとして構成される。
　摩擦モデル生成部１１０は、例えば、記憶装置２０から工作機械（図示しない）の送り軸の速度が一定時の負荷（トルク）の値である負荷と速度のデータを記憶装置２０から取得する。摩擦モデル生成部１１０は、取得した負荷と速度のデータとデータ点数とに応じたモデル決定部１１０１、及び係数計算部１１０２の処理に基づいて工作機械（図示しない）の摩擦モデルを生成し、生成した摩擦モデルをシミュレーション実行部１１１に反映させる。
　モデル決定部１１０１は、例えば、記憶装置２０から取得する工作機械（図示しない）における負荷と速度のデータのデータ点数に応じて摩擦モデルの種類を決定する。
　なお、モデル決定部１０１の処理について説明するにあたり、データ点数と摩擦モデルの種類との関係について最初に説明する。
　図２Ａは、データ点数と摩擦モデルの種類との関係の一例を示す図である。図２Ｂは、図２Ａの関係をグラフで表した一例を示す図である。
　図２Ａに示すように、摩擦モデルは、速度ｖを入力変数として負荷ｆを出力する関数であり、データ点数が増えるに従い複雑な関数となり、摩擦の再現精度が高まる。すなわち、図２Ｂに示すように、記憶装置２０から取得した負荷と速度のデータのデータ点数が１点（例えば、負荷と速度のデータＥ１等）の場合、摩擦モデルは、破線で示す係数ａの一次関数、すなわち粘性摩擦のみの種類となる。なお、摩擦モデルが出力する負荷ｆは、直動系では「摩擦力」、回転系では「摩擦トルク」となる。
　また、記憶装置２０から取得した負荷と速度のデータのデータ点数が、例えば工作機械（図示しない）の送り軸の移動方向が同じ負荷と速度のデータＥ１、Ｅ２等の２点（同一）の場合、摩擦モデルは、点線で示す当該２点のデータを通る係数ａ、切片ｂ・ｓｇｎ（ｖ）の一次関数、すなわち粘性摩擦と静止摩擦とを合わせた種類となる。なお、ｓｇｎ（ｖ）は、速度ｖが正ならば「１」、負ならば「－１」の符号関数である。すなわち、静止摩擦は移動方向に応じて符号が決まり、大きさが速度に依存しない摩擦である。また、データ点数が２点（同一）の場合の摩擦モデルは、計算を安定化させるために速度ｖ＝０近傍において連続性をもたせるようにしてもよい。
　また、記憶装置２０から取得した負荷と速度のデータのデータ点数が、例えば工作機械（図示しない）の送り軸の移動方向が逆の関係の負荷と速度のデータＥ１、Ｅ３等の２点（逆）の場合、摩擦モデルは、一点鎖線で示す当該２点のデータを通る係数ａ、切片ｇの一次関数、すなわち粘性摩擦と定常的な作用とを合わせた種類となる。なお、切片ｇは、特定方向への定常的な作用、すなわち重力である。
　また、記憶装置２０から取得した負荷と速度のデータが、工作機械（図示しない）の送り軸の移動方向がプラス側及びマイナス側それぞれで２点以上、すなわち合計４点以上（例えば、負荷と速度のデータＥ１～Ｅ４等）の場合、摩擦モデルは、実線で示す速度ｖがプラス側で負荷ｆ＝ａ１・ｖ＋ｂ１、マイナス側で負荷ｆ＝ａ２・ｖ＋ｂ２、速度ｖが「０」のとき負荷ｆ＝（ｂ１＋ｂ２）／２となる、粘性摩擦と静止摩擦と定常的な作用とを合わせた種類となる。
　以上のことから、モデル決定部１１０１は、記憶装置２０から取得する負荷と速度のデータのデータ点数（及びデータ点数が２点の場合、当該２点のデータ間における工作機械（図示しない）の送り軸の移動方向の関係）に基づいて、摩擦モデルの種類を決定する。
　係数計算部１１０２は、記憶装置２０から取得された負荷と速度のデータと、決定した摩擦モデルの種類とに基づいて、摩擦モデルにおける係数ａや切片ｂ・ｓｇｎ（ｖ）や切片ｇを計算する。
　具体的には、係数計算部１１０２は、例えば、モデル決定部１１０１によりデータ点数が１点の摩擦モデルの種類が決定されると、記憶装置２０から取得された１点の負荷と速度のデータからｆ／ｖを計算し、係数ａを計算する。摩擦モデル生成部１１０は、生成された摩擦モデルに関する結果を、図３Ａに示す画面２００で表示部１２に表示する。
　図３Ａに示す画面２００は、記憶装置２０から取得された負荷と速度のデータを表示するデータ表示領域２１０、係数計算部１１０２により計算された係数ａを表示する係数表示領域２２０、及び生成された摩擦モデルを表示するモデル表示領域２３０を有する。すなわち、データ表示領域２１０では、１点の負荷と速度のデータとして、例えば、送り速度の値５０ｍｍ／ｓ、負荷（ＴＣＭＤ）の値９．７９９％それぞれが表示されている。なお、データ表示領域２１０には、負荷と速度のデータを追加する「行を追加する」ボタンが配置されてもよい。また、係数表示領域２２０では、係数ａである負荷／送り速度の値０．１９６％／（ｍｍ／ｓ）が表示されている。なお、データ点数が１点の場合、静止摩擦（切片ｂ・ｓｇｎ（ｖ））及び定常の外力（切片ｇ）がないことから「０」に表示されている。また、モデル表示領域２３０では、生成された摩擦モデルが表示されている。
　また、係数計算部１１０２は、モデル決定部１１０１によりデータ点数が２点（同一）の摩擦モデルの種類が決定されると、記憶装置２０からの２点の負荷と速度のデータから係数ａと切片ｂ・ｓｇｎ（ｖ）を計算する。摩擦モデル生成部１１０は、生成された摩擦モデルに関する結果を、図３Ｂに示す画面２００で表示部１２に表示する。
　図３Ｂに示す画面２００は、データ表示領域２１０において、例えば、図示しない工作機械の送り軸の移動方向が同じ２点の負荷と速度のデータとして、送り速度の値５０ｍｍ／ｓと２０ｍｍ／ｓ、及び負荷の値９．７９９％と９．４６７％それぞれを表示している。画面２００は、係数表示領域２２０において、係数ａである負荷／送り速度の値０．０１１％／（ｍｍ／ｓ）、及び静止摩擦（切片ｂ・ｓｇｎ（ｖ））の値９．２４６％を表示している。なお、データ点数が２点（同一）の場合、定常の外力（切片ｇ）がないことから「０」に表示されている。また、画面２００は、モデル表示領域２３０で、生成された摩擦モデルを表示している。
　また、係数計算部１１０２は、モデル決定部１１０１によりデータ点数が２点（逆）の摩擦モデルの種類が決定されると、記憶装置２０からの２点の負荷と速度のデータから係数ａと切片ｇを計算する。摩擦モデル生成部１１０は、生成された摩擦モデルに関する結果を、図３Ｃに示す画面２００で表示部１２に表示する。
　図３Ｃに示す画面２００は、データ表示領域２１０において、例えば、図示しない工作機械の送り軸の移動方向が逆の２点の負荷と速度のデータとして、送り速度の値５０ｍｍ／ｓと－５０ｍｍ／ｓ、及び負荷の値９．７９９％と５．９０５％それぞれを表示している。画面２００は、係数表示領域２２０において、係数ａである負荷／送り速度の値０．０３９％／（ｍｍ／ｓ）、及び定常の外力（切片ｇ）の値７．８５２％を表示している。なお、データ点数が２点（逆）の場合、静止摩擦（切片ｂ・ｓｇｎ（ｖ））がないことから「０」に表示されている。また、画面２００は、モデル表示領域２３０で、生成された摩擦モデルを表示している。
　また、係数計算部１１０２は、モデル決定部１１０１によりデータ点数が４点の摩擦モデルの種類が決定されると、記憶装置２０からの４点の負荷と速度のデータから係数ａ１、ａ２と切片ｂ１、ｂ２とを計算する。摩擦モデル生成部１１０は、生成された摩擦モデルに関する結果を、図３Ｄに示す画面２００で表示部１２に表示する。
　図３Ｄに示す画面２００は、データ表示領域２１０において、例えば、図示しない工作機械の送り軸の移動方向が逆の２点の負荷と速度のデータとして、送り速度の値５０ｍｍ／ｓ、２０ｍｍ／ｓ、－２０ｍｍ／ｓ、－５０ｍｍ／ｓ、及び負荷の値９．７９９％、９．４６７％、６．３３１％、５．９０５％それぞれを表示している。画面２００は、係数表示領域２２０において、係数ａ（＝（ａ１＋ａ２）／２）である負荷／送り速度の値０．０１３％／（ｍｍ／ｓ）、静止摩擦（切片ｂ・ｓｇｎ（ｖ））の値１．３１５％、及び定常の外力（負荷ｆ＝（ｂ１＋ｂ２）／２）の値７．９３０％を表示している。また、画面２００は、モデル表示領域２３０で、生成された摩擦モデルを表示している。
　なお、係数計算部１１０２は、モデル決定部１１０１によりデータ点数が４点以上の摩擦モデルが決定された場合、４点の負荷と速度のデータから係数ａ１、ａ２と切片ｂ１、ｂ２とを以下のように計算する。最初に、係数計算部１１０２は、図３Ｄの画面２００におけるデータＡ（ｖＡ，ｆＡ）、データＢ（ｖＢ，ｆＢ）を用いて係数ａ１＝（ｆＡ－ｆＢ）／（ｖＡ－ｖＢ）と切片ｂ１＝ｆＡ－ａ１・ｖＡを計算する。また、係数計算部１１０２は、データＣ（ｖＣ，ｆＣ）、データＤ（ｖＤ，ｆＤ）を用いて間の係数ａ２＝（ｆＣ－ｆＤ）／（ｖＣ－ｖＤ）と切片ｂ２＝ｆＣ－ａ２・ｖＣを計算する。そして、係数計算部１１０２は、計算した切片ｂ１と切片ｂ２とを用いて、速度ｖが「０」のときの負荷ｆ＝（ｂ１＋ｂ２）／２を定常の外力として計算する。
　また、係数計算部１１０２は、例えば、負荷と速度のデータのデータ点数が５点の場合、モデル決定部１１０１によりデータ点数が４点以上の摩擦モデルの種類が決定されると、記憶装置２０から取得した５点の負荷と速度のデータから係数ａ１、ａ２と切片ｂ１、ｂ２とを計算する。
　具体的には、図３Ｅに示すように、例えば、負荷と速度のデータのデータ点数が５点、すなわち速度ｖのプラス側にデータが３点ある場合、係数計算部１１０２は、速度ｖのプラス側の３点の負荷と速度のデータに対して、例えば最小二乗法等を適用して係数ａ１と切片ｂ１とを計算する。すなわち、係数計算部１１０２は、係数ａ１＝Σi＝１，Ｎ（ｖｉ－＜ｖ＞）・（ｆｉ－＜ｆ＞）／Σi＝１，Ｎ（ｖｉ－＜ｖ＞）２、及び切片ｂ１＝＜ｆ＞－ａ１・＜ｖ＞を計算する。ここで、Ｎは、速度ｖのプラス側のデータ点数を示す。また、＜ｖ＞、＜ｆ＞は、プラス側のＮ個の速度ｖ、及び負荷ｆの平均値を示す。
　なお、係数計算部１１０２は、速度ｖのマイナス側に２点の負荷と速度のデータに対して、図３Ｄの場合と同様に、係数ａ２と切片ｂ２とを計算する。
　摩擦モデル生成部１１０は、生成された摩擦モデルに関する結果を、図３Ｅに示す画面２００で表示部１２に表示する。なお、図３Ｅでは、速度ｖのプラス側に３点の負荷と速度のデータがあったが、速度ｖのマイナス側に３点以上の負荷と速度のデータがある場合も、係数計算部１１０２は、同様に係数ａ２及び切片ｂ２を計算する。
　図３Ｅに示す画面２００は、データ表示領域２１０において、例えば、図示しない工作機械の送り軸の５点の負荷と速度のデータとして、送り速度の値５０ｍｍ／ｓ、３５ｍｍ／ｓ、２０ｍｍ／ｓ、－２０ｍｍ／ｓ、－５０ｍｍ／ｓ、及び負荷の値９．７９９％、９．８０７％、９．４６７％、６．３３１％、５．９０５％それぞれを表示している。画面２００は、係数表示領域２２０において、正方向（プラス側）の係数ａ１である負荷／送り速度の値０．０１１％／（ｍｍ／ｓ）、静止摩擦（切片ｂ１）の値９．３０４％と、負方向（マイナス側）の係数ａ２である負荷／送り速度の値０．０１４％／（ｍｍ／ｓ）、静止摩擦（切片ｂ２）の値６．６１５％とを表示している。また、画面２００は、モデル表示領域２３０で、生成された摩擦モデルを表示している。
　シミュレーション実行部１１１は、摩擦モデル生成部１１０により生成された摩擦モデルを使用して図示しない工作機械の挙動を模擬再現する。
　具体的には、シミュレーション実行部１１１は、例えば、摩擦モデル生成部１１０により生成された摩擦モデルと、公知のシミュレーションの手法とを用いて、加工プログラムに基づいて生成された軸の指令位置を入力として、図示しない工作機械の各軸の位置・挙動をシミュレーションする。
　これにより、加工シミュレーション装置１０は、種類と係数が決定された摩擦モデルを用いることで、速度入力に対して負荷を出力して、図示しない工作機械の各軸の位置・挙動における摩擦を模擬再現することが可能となる。
＜加工シミュレーション装置のシミュレーション処理＞
　次に、図４を参照しながら、加工シミュレーション装置１０のシミュレーション処理の流れを説明する。
　図４は、加工シミュレーション装置１０のシミュレーション処理について説明するフローチャートである。
　ステップＳ１１において、モデル決定部１１０１は、記憶装置２０から取得する工作機械（図示しない）における負荷と速度のデータのデータ点数に応じて摩擦モデルを決定する。
　ステップＳ１２において、記憶装置２０から取得した負荷と速度のデータと、ステップＳ１１で決定された摩擦モデルとに基づいて、摩擦モデルの係数ａ（又は係数ａ１、ａ２、切片ｂ１、ｂ２、切片ｂ・ｓｇｎ（ｖ）、切片ｇ）を計算する。
　ステップＳ１３において、シミュレーション実行部１１１は、ステップＳ１２で生成された摩擦モデルを用いて加工プログラムに基づいて図示しない工作機械の各軸の位置・挙動をシミュレーションする。
　以上により、一実施形態に係る加工シミュレーション装置１０は、工作機械を試運転することなく、専門知識がなくても工作機械の摩擦モデルを容易に生成することができる。換言すれば、ユーザは、専門知識がなくとも工作機械の伝達特性として摩擦を考慮することができる。
　また、加工シミュレーション装置１０は、最低でも１点のデータがあれば摩擦モデルを生成することが可能であるため、摩擦モデルを生成するためだけの目的でもって工作機械（図示しない）を試運転する必要がない。
＜変形例１＞
　一実施形態では、加工シミュレーション装置１０と、記憶装置２０とは、互いに異なる装置としたが、これに限定されない。例えば、記憶装置２０は、加工シミュレーション装置１０に含まれる構成としてもよい。
＜変形例２＞
　また例えば、上述の実施形態では、４点以上の場合の摩擦モデルとして、図２Ａに示すものを定義したが、これに限定されない。例えば、４点以上の場合の摩擦モデルとして、ｆ＝ａ・ｖ＋ｂ・ｓｇｎ（ｖ）＋ｇの粘性摩擦と静止摩擦と定常的な作用とからなる一次関数でもよい。この場合、係数ａ、切片ｂ・ｓｇｎ（ｖ）、及び切片ｇは、図２Ａに示す摩擦モデルの係数ａ１、ａ２、及び切片ｂ１、ｂ２を用いて、ａ＝（ａ１＋ａ２）／２、ｂ＝（ｂ１－ｂ２）／２、及びｇ＝（ｂ１＋ｂ２）／２と求めることができる。
　なお、一実施形態における、加工シミュレーション装置１０に含まれる各機能は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせによりそれぞれ実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。
　プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（Ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｒｅａｄａｂｌｅ　ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（Ｔａｎｇｉｂｌｅ　ｓｔｏｒａｇｅ　ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ）を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（Ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｒｅａｄａｂｌｅ　ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は、無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
　なお、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。また、前記プログラムを記述するステップはクラウドコンピューティングで実施してもよい。
　本開示について詳述したが、本開示は上述した個々の実施形態に限定されるものではない。これらの実施形態は、本開示の要旨を逸脱しない範囲で、又は、特許請求の範囲に記載された内容とその均等物から導き出される本 開示の趣旨を逸脱しない範囲で、種々の追加、置き換え、変更、部分的削除等が可能である。また、これらの実施形態は、組み合わせて実施することもできる。例えば、上述した実施形態において、各動作の順序や各処理の順序は、一例として示したものであり、これらに限定されるものではない。また、上述した実施形態の説明に数値又は数式が用いられている場合も同様である。
　上記実施形態及び変形例に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
　加工シミュレーション装置（１０）は、工作機械の摩擦モデルを生成する摩擦モデル生成部（１１０）と、摩擦モデルを使用して工作機械の挙動を模擬再現するシミュレーション実行部（１１１）と、を備え、摩擦モデル生成部（１１０）は、トルクと速度のデータ点数に応じて摩擦モデルの種類を決定するモデル決定部（１１０１）と、決定した摩擦モデルの種類、及びデータ点数のトルクと速度のデータに基づいて、摩擦モデルにおける係数を計算する係数計算部（１１０２）と、を含み、摩擦モデル生成部（１１０）は、生成した摩擦モデルをシミュレーション実行部（１１１）に反映させる。
（付記２）
　付記１の加工シミュレーション装置（１０）において、摩擦モデルは、特定方向への定常的な作用を含む。
（付記３）
　付記２の加工シミュレーション装置（１０）において、モデル決定部（１１０１）は、データ点数が１点の場合、粘性摩擦の摩擦モデルの種類を決定し、データ点数が２点で、２点の速度が同じ移動方向の場合、粘性摩擦と静止摩擦との摩擦モデルの種類を決定し、データ点数が２点で、２点の速度が互いに逆の移動方向の場合、粘性摩擦と定常的な作用との摩擦モデルの種類を決定し、データ点数が４点の場合、粘性摩擦と静止摩擦と定常的な作用との摩擦モデルの種類を決定する。
（付記４）
　加工シミュレーション方法は、コンピュータを加工シミュレーション装置（１０）として機能させるための加工シミュレーション方法であって、工作機械の摩擦モデルを生成する摩擦モデル生成ステップと、摩擦モデルを使用して工作機械の挙動を模擬再現するシミュレーション実行ステップと、を備え、摩擦モデル生成ステップは、トルクと速度のデータ点数に応じて摩擦モデルの種類を決定するモデル決定ステップと、決定した摩擦モデルの種類、及びデータ点数のトルクと速度のデータに基づいて、摩擦モデルにおける係数を計算する係数計算ステップと、を含み、摩擦モデル生成ステップは、生成した摩擦モデルをシミュレーション実行ステップに反映させる。
（付記５）
　付記４の加工シミュレーション方法において、摩擦モデルは、特定方向への定常的な作用を含む。
（付記６）
　付記５の加工シミュレーション方法において、モデル決定ステップは、データ点数が１点の場合、粘性摩擦の摩擦モデルの種類を決定し、データ点数が２点で、２点の速度が同じ移動方向の場合、粘性摩擦と静止摩擦との摩擦モデルの種類を決定し、データ点数が２点で、２点の速度が互いに逆の移動方向の場合、粘性摩擦と定常的な作用との摩擦モデルの種類を決定し、データ点数が４点の場合、粘性摩擦と前記静止摩擦と前記定常的な作用との摩擦モデルの種類を決定する。
　１　加工シミュレーションシステム
　１０　加工シミュレーション装置
　１１　制御部
　１１０　摩擦モデル生成部
　１１０１　モデル決定部
　１１０２　係数計算部
　１１１　シミュレーション実行部
　１２　表示部
　１３　入力部
　２０　記憶装置

Claims (6)

  1. 　工作機械の摩擦モデルを生成する摩擦モデル生成部と、
    　前記摩擦モデルを使用して前記工作機械の挙動を模擬再現するシミュレーション実行部と、を備え、
    　前記摩擦モデル生成部は、
    　トルクと速度のデータ点数に応じて前記摩擦モデルの種類を決定するモデル決定部と、
    　決定した前記摩擦モデルの種類、及び前記データ点数のトルクと速度のデータに基づいて、前記摩擦モデルにおける係数を計算する係数計算部と、を含み、
    　前記摩擦モデル生成部は、生成した前記摩擦モデルを前記シミュレーション実行部に反映させる、
    　加工シミュレーション装置。
  2. 　前記摩擦モデルは、特定方向への定常的な作用を含む、請求項１に記載の加工シミュレーション装置。
  3. 　前記モデル決定部は、前記データ点数が１点の場合、粘性摩擦の摩擦モデルの種類を決定し、前記データ点数が２点で、前記２点の速度が同じ移動方向の場合、前記粘性摩擦と静止摩擦との摩擦モデルの種類を決定し、前記データ点数が２点で、前記２点の速度が互いに逆の移動方向の場合、前記粘性摩擦と前記定常的な作用との摩擦モデルの種類を決定し、前記データ点数が４点の場合、前記粘性摩擦と前記静止摩擦と前記定常的な作用との摩擦モデルの種類を決定する、請求項２に記載の加工シミュレーション装置。
  4. 　コンピュータを加工シミュレーション装置として機能させるための加工シミュレーション方法であって、
    　工作機械の摩擦モデルを生成する摩擦モデル生成ステップと、
    　前記摩擦モデルを使用して前記工作機械の挙動を模擬再現するシミュレーション実行ステップと、を備え、
    　前記摩擦モデル生成ステップは、
    　トルクと速度のデータ点数に応じて前記摩擦モデルの種類を決定するモデル決定ステップと、
    　決定した前記摩擦モデルの種類、及び前記データ点数のトルクと速度のデータに基づいて、前記摩擦モデルにおける係数を計算する係数計算ステップと、を含み、
    　前記摩擦モデル生成ステップは、生成した前記摩擦モデルを前記シミュレーション実行ステップに反映させる、
    　加工シミュレーション方法。
  5. 　前記摩擦モデルは、特定方向への定常的な作用を含む、請求項４に記載の加工シミュレーション方法。
  6. 　前記モデル決定ステップは、前記データ点数が１点の場合、粘性摩擦の摩擦モデルの種類を決定し、前記データ点数が２点で、前記２点の速度が同じ移動方向の場合、前記粘性摩擦と静止摩擦との摩擦モデルの種類を決定し、前記データ点数が２点で、前記２点の速度が互いに逆の移動方向の場合、前記粘性摩擦と前記定常的な作用との摩擦モデルの種類を決定し、前記データ点数が４点の場合、前記粘性摩擦と前記静止摩擦と前記定常的な作用との摩擦モデルの種類を決定する、請求項５に記載の加工シミュレーション方法。
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