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JP2007075885A - レーザ曲げ加工予測装置、レーザ曲げ加工予測プログラム、レーザ曲げ加工予測方法 - Google Patents

レーザ曲げ加工予測装置、レーザ曲げ加工予測プログラム、レーザ曲げ加工予測方法 Download PDF

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JP2007075885A JP2005270656A JP2005270656A JP2007075885A JP 2007075885 A JP2007075885 A JP 2007075885A JP 2005270656 A JP2005270656 A JP 2005270656A JP 2005270656 A JP2005270656 A JP 2005270656A JP 2007075885 A JP2007075885 A JP 2007075885A
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Abstract

【課題】 被加工物の実物がない状態でレーザによる曲げ加工の結果を予測することができるレーザ曲げ加工予測装置、レーザ曲げ加工予測プログラム、レーザ曲げ加工予測方法を提供する。
【解決手段】 レーザによる曲げ加工の結果を予測するレーザ曲げ加工予測装置であって、曲げ加工の加工条件を取得する加工条件取得部1と、加工条件取得部1により取得された加工条件に基づいて、解析モデルを作成する解析モデル作成部3と、解析モデル作成部3により作成された解析モデルに基づいて熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、曲げ加工の解析結果を算出する解析部5とを備えた。
【選択図】 図1

Description

本発明は、レーザによる曲げ加工の結果を予測するレーザ曲げ加工予測装置、レーザ曲げ加工予測プログラム、レーザ曲げ加工予測方法に関するものである。
高い加工精度が要求される場面において、レーザによる板曲げ加工が用いられている。これは、レーザを板に照射し、板厚方向に生じる温度勾配によって、板を曲げる手法である。例えば、HDD(ハードディスクドライブ)のサスペンション加工においてピッチ各やロール各などの捩れを修正する等、このレーザによる板曲げ加工が用いられている。
従来の新機種の工程立ち上げ時においては、多数のサンプルを使い、加工条件を変えて、被加工物にレーザを照射して曲げ量を取得し、得られた多数のデータから加工条件と曲げ量の関係を決定する。この際には、レーザを照射する被加工物の箇所を変えると共に照射条件を変えて、レーザを照射することにより、加工/修正位置に応じた加工/修正条件と加工/修正量との関係を見出していく。このようにして、所望の曲げ量を満たす加工/修正条件を見出すためには、多くの経験とノウハウが必要である。過去の経験やノウハウが蓄積されていれば、新機種についての加工/修正条件の設定にこれらの経験を活かすことができるが、このような経験やノウハウが蓄積されていない場合には、加工/修正条件を設定するために更に多くの作業工数が必要である。加工条件とは、レーザの出力、板上でのレーザの照射径、レーザの移動速度等である。
なお、本発明の関連ある従来技術として、例えば、下記に示す特許文献1が知られている。この板金加工機用加工条件データベースの作成方法は、板金加工機の制御量決定に用いる説明変量について、寄与率の算出と新たな説明変量の創出を繰り返すことで回帰式を得て、この回帰式を用いて加工条件データベースを作成するものである。
特開2002−239633号公報
しかしながら、上述したように多数のサンプルを用いて加工条件を見出す方法では、例えば数百個単位の許容し難い数量のサンプルが必要となる。このような数量のサンプルを用意するためには、作業工数の問題とは別に、サンプルを製造するための材料費などのコストも考慮する必要がある。特に、サンプル製造単価は量産時の単価よりも高くなるため、サンプル製造のコストは問題となる。更には、加工条件を見出すために必要なサンプルを準備できないなどの制約を生じる可能性もある。また、被加工物の実物ができていない状態では、加工/修正条件を決定するためのデータが全く取れず、レーザを照射することによってどの程度の曲げが可能か、あるいはロール角を修正したときにピッチ角がどの程度変化してしまうか、等の予測が不可能である。
また、今後、被加工物がより微細化され、レーザを照射できる位置が限られてくる等の理由から、予めレーザ曲げ加工を考慮して被加工物を設計する必要が出てくる。
本発明は上述した問題点を解決するためになされたものであり、被加工物の実物がない状態でレーザによる曲げ加工の結果を予測することができるレーザ曲げ加工予測装置、レーザ曲げ加工予測プログラム、レーザ曲げ加工予測方法を提供することを目的とする。
上述した課題を解決するため、本発明は、レーザによる曲げ加工の結果を予測するレーザ曲げ加工予測装置であって、曲げ加工の加工条件を取得する加工条件取得部と、前記加工条件取得部により取得された前記加工条件に基づいて、解析モデルを作成する解析モデル作成部と、前記解析モデル作成部により作成された前記解析モデルに基づいて熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、曲げ加工の解析結果を算出する解析部とを備えたものである。
また、本発明に係るレーザ曲げ加工予測装置において、更に、前記加工条件取得部により取得された前記加工条件に基づくパラメータを直交表へ割り付けることにより、前記パラメータの組み合わせである解析条件を複数決定する解析条件決定部を備え、前記解析部は、前記解析条件決定部により決定された前記解析条件と前記解析モデル作成部により作成された前記解析モデルに基づいて熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、前記解析条件毎の曲げ加工の解析結果を算出し、更に、前記解析条件決定部により決定された前記解析条件と前記解析部により算出された前記解析結果に基づいて、要因分析を行うことにより、目標とする曲げ加工を行うために最適なパラメータの組み合わせを求める要因分析部を備えることを特徴とするものである。
また、本発明に係るレーザ曲げ加工予測装置において、前記解析部は更に、前記要因分析部により求められた最適なパラメータの組み合わせと前記解析モデル作成部により作成された前記解析モデルに基づいて熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、前記最適なパラメータの組み合わせによる曲げ加工の解析結果を算出することを特徴とするものである。
また、本発明に係るレーザ曲げ加工予測装置において、更に、前記加工条件取得部により取得された前記加工条件に基づいて、前記解析モデルを作成するための最小分割数を算出し、解析モデル作成部へ出力する解析モデル作成条件算出部を備えることを特徴とするものである。
また、本発明に係るレーザ曲げ加工予測装置において、更に、前記解析部により算出された解析結果が所定の範囲内であるか否かを判断する解析結果判断部を備えることを特徴とするものである。
また、本発明は、レーザによる曲げ加工の結果を予測するレーザ曲げ加工予測方法をコンピュータに実行させるレーザ曲げ加工予測プログラムであって、曲げ加工の加工条件を取得する加工条件取得ステップと、前記加工条件取得ステップにより取得された前記加工条件に基づいて、解析モデルを作成する解析モデル作成ステップと、前記解析モデル作成ステップにより作成された前記解析モデルに基づいて熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、曲げ加工の解析結果を算出する解析ステップとをコンピュータに実行させるものである。
また、本発明に係るレーザ曲げ加工予測プログラムにおいて、更に、前記解析モデル作成ステップと前記解析ステップの間に、前記加工条件取得ステップにより取得された前記加工条件に基づくパラメータを直交表へ割り付けることにより、前記パラメータの組み合わせである解析条件を複数決定する解析条件決定ステップをコンピュータに実行させ、前記解析ステップは、前記解析条件決定ステップにより決定された前記解析条件と前記解析モデル作成ステップにより作成された前記解析モデルに基づいて熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、前記解析条件毎の曲げ加工の解析結果を算出し、更に、前記解析ステップの後に、前記解析条件決定ステップにより決定された前記解析条件と前記解析ステップにより算出された前記解析結果に基づいて、要因分析を行うことにより、目標とする曲げ加工を行うために最適なパラメータの組み合わせを求める要因分析ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするものである。
また、本発明に係るレーザ曲げ加工予測プログラムにおいて、更に、前記要因分析ステップの後に、前記要因分析ステップにより求められた最適なパラメータの組み合わせと前記解析モデル作成ステップにより作成された前記解析モデルに基づいて熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、前記最適なパラメータの組み合わせによる曲げ加工の解析結果を算出する確認ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするものである。
また、本発明に係るレーザ曲げ加工予測装置において、更に、前記加工条件取得ステップと前記解析モデル作成ステップの間に、前記加工条件取得ステップにより取得された前記加工条件に基づいて、前記解析モデルを作成するための最小分割数を算出し、解析モデル作成ステップへ出力する解析モデル作成条件算出ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするものである。
また、本発明に係るレーザ曲げ加工予測プログラムにおいて、更に、前記確認ステップの後に、前記確認ステップにより算出された解析結果が所定の範囲内であるか否かを判断する解析結果判断ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするものである。
また、本発明は、レーザによる曲げ加工の結果を予測するレーザ曲げ加工予測方法であって、曲げ加工の加工条件を取得する加工条件取得ステップと、前記加工条件取得ステップにより取得された前記加工条件に基づいて、解析モデルを作成する解析モデル作成ステップと、前記解析モデル作成ステップにより作成された前記解析モデルに基づいて熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、曲げ加工の解析結果を算出する解析ステップとを実行するものである。
本発明によれば、レーザによる曲げ加工の加工条件を効率的に予測することができ、従来と比較してサンプル数を低減できるなど、曲げ加工のテストに掛かるコストを大幅に削減することができる。また、品質工学の手法を用いることにより、解析時間を短縮し、より効率的に最適条件を求めることができる。
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ説明する。
まず、本発明に係るレーザ曲げ加工予測装置の構成について説明する。
図1は、本発明に係るレーザ曲げ加工予測装置の構成の一例を示すブロック図である。このレーザ曲げ加工予測装置は、加工条件取得部1、解析モデル作成条件算出部2、解析モデル作成部3、解析条件決定部4、解析部5、要因分析部6、解析結果判断部7で構成される。解析モデル作成部3は、例えば、メッシュモデラで実現される。解析部5は、例えば、汎用の有限要素解析プログラムで実現される。要因分析部6は、例えば、統計解析ツールで実現される。
次に、レーザ曲げ加工予測装置の動作について説明する。
図2は、本発明に係るレーザ曲げ加工予測装置の動作の一例を示すフローチャートである。まず、加工条件取得部1は、ユーザによる入力に基づいて、加工条件の取得を行う(S11)。取得される加工条件の具体例を以下に示す。
1.レーザの出力;PL=1.0[W]
2.レーザの種類;T=YAGレーザ
3.照射半径;R=0.1[mm]
4.レーザ移動速度;
Vx=20.0[mm/sec],
Vy=0.0[mm/sec]
5.被加工物の材料;M=ステンレス鋼(SUS)
6.被加工物の概寸(W×H×t);10×25×0.025[mm]
ここで、レーザの種類を入力するのは、レーザの種類によって照射のエネルギー分布が異なるからである。この例のYAG(Yttrium Aluminum Garnet)レーザはガウシアン分布であるが、半導体レーザ等は台形分布である。特殊なエネルギー分布を示す場合は、別途、分布の式を入力する。レーザの種類は、予め加工条件取得部1に用意されたレーザの種類や分布の式からユーザが選択するようにしても良いし、ユーザが加工条件取得部1に直接入力しても良い。
また、加工条件取得部1は、被加工物以外の物体があれば、ユーザによる入力に従って、被加工物以外の物体の材料物性値を取得する。被加工物以外の物体とは、被加工物を保持する物体など、被加工物に接し、他の材料からなる物体である。この具体例では、材料がステンレスの単一材料のため、被加工物以外の物体の入力は行われない。
更に、加工条件取得部1は、ユーザによる入力に従って、解析に必要な他の加工条件を取得する。加工条件とは、熱伝達係数、初期外気温、照射開始位置、光−熱吸収率、熱流量の閾値である。図3は、SUS板の熱伝達係数の具体例を示す図である。
熱伝達係数として、ユーザは、照射面表側および各断面の熱伝達係数である照射面表側熱伝達係数と照射面裏側の熱伝達係数である照射面裏側熱伝達係数を入力する。表面処理の状態により熱伝達係数は異なり、この例では、照射面裏側は、照射面表側および各断面と異なる熱伝達係数を持つ。また、光−熱吸収率として、ユーザは光(レーザ)が熱になり材料に吸収される割合を入力する。レーザ光による光エネルギーは全てが熱に変換されるわけではなく、損失も生じるため、加工量の算出には光−熱吸収率の入力が必要となる。なお、光−熱吸収率は被加工物の表面処理の状態や材料により変化する値である。また、例えばガウシアン分布を示すレーザ光の照射中心から離れたところは熱量が小さいので、熱量を与えて計算しても曲がり量などは全く変化がないと考えてよい。従って、ユーザが熱流量の閾値を入力することにより、閾値以下の熱量をゼロとして計算する。取得される加工条件の具体例を以下に示す。
1.境界条件;熱伝達係数[W/mm2・℃]
・照射面表側の熱伝達係数=10.0×10-6[W/mm2・℃]
・照射面裏側の熱伝達係数=12.0×10-6[W/mm2・℃]
2.初期外気温;T0=25.0[℃]
3.照射開始位置;
0=5.0,Y0=0.0,Z0=0.0
4.光−熱吸収率;A=0.35
5.熱流量の閾値;HL=0.01
照射開始位置は、座標(X0,Y0,Z0)で与えられるが、実際のスタート位置は被加工物から照射径だけ離れたところからスタートするので、解析上のスタート位置を(X0’,Y0’,Z0’)とする座標変換を行う。この例では、XY平面上でレーザを移動させるので、Z0’=Z0=0.0とするが、3次元空間内でレーザを移動させても良い。
0’=X0−(Vx/|Vx|)・R=4.9
0’=Y0−(Vy/|Vy|)・R=0.0
0’=Z0=0.0
ここで、(Vx/|Vx|)はレーザ移動方向のx成分を表し、(Vy/|Vy|)はレーザ移動方向のy成分を表す。また、これらの式は、レーザの照射中心が(X0’,Y0’,Z0’)からスタートして照射径だけ移動すると(X0,Y0,Z0)に到達することを表す。
次に、解析モデル作成条件算出部2は、加工条件取得部1により取得された加工条件に基づいて解析モデル作成条件の算出を行う(S12)。解析モデル作成条件算出部2は、熱伝導解析で用いられている最小分割数を求める公式に、加工条件を与えることにより、板厚方向の最小分割数を算出し、更に、要素の最小寸法を算出する。ここで、ユーザの入力に従って、板厚方向の最小分割数を取得しても良い。次に、非定常熱伝導解析の時間増分値、照射対象要素幅を算出する。非定常熱伝導解析の時間増分値Δtは、Δt≦0.4・C・(ΔX)2/λより
求める。ここで、λ;熱伝導率、C;熱容量=ρ・γ(比熱×比重量)である。照射対象要素幅bは、照射面の要素のうち、レーザによる熱流束を与える照射対象要素を限定するための幅を表し、b=B×2Rより求める。ここで、B=2〜3を目安とする。また、照射対象要素幅は、照射対象要素を限定して解析効率を上げるための設定であり、計算機パワーが十分ある場合は必要としない。解析モデル作成条件の具体例を以下に示す。
1.板厚方向の最小分割数(n≧4);n=4
2.要素の最小寸法;ΔX=0.025÷4=0.00625[mm]
3.材料がステンレスの場合、非定常熱伝導解析の時間増分値;Δt=1.0×
10-5[sec]以下
4.照射対象要素幅;b=3×2・0.1=0.6[mm]
次に、解析モデル作成部3は、解析モデル作成条件算出部2により得られた解析モデル作成条件から解析モデルを作成する(S13)。解析モデル作成部3は、一般的なメッシュモデラを使用する。図4は、解析モデルの具体例を示す図である。この図の解析モデルは、上述した具体例で示したステンレス板を表し、上述した要素の最小寸法に分割されたものである。また、
次に、解析部5は、加工条件から得られるパラメータの組み合わせである解析条件に従って、一次解析を行う(S21)。ここで、上述した加工条件から決定される一次解析のための解析条件として、8種類のパラメータの具体例を以下に示す。照射開始位置は予め設定された点であり、P1,P2,P3で表される。
A.照射回数N=1[回]
B.レーザ移動速度V=20.0[mm/sec]
C.レーザ出力PL=1.0[W]
D.被加工物の厚さt=0.025[mm]
E.照射半径RL=0.3[mm]
F.照射面表側の熱伝達係数=10.0×10-6[W/mm2・℃]
G.照射面裏側の熱伝達係数=12.0×10-6[W/mm2・℃]
H.照射開始位置=P1
次に、解析結果判断部7は、一次解析の結果である曲げ量が所定の範囲内であるか否かの確認を行う(S22)。曲げ量が所定範囲内でなければ(S22,N)、処理S11に戻り、再び加工条件を取得し、解析を行う。
一方、曲げ量が所定範囲内であれば(S22,Y)、解析条件決定部4は、各パラメータに予め設定された水準を用いて、直交表への割り付けを行うことにより、二次解析のための解析条件を決定する(S23)。ここで、解析条件決定の具体例について説明する。まず、予め、制御因子となる各パラメータの水準を与えておく。図5は、制御因子と水準の具体例を示す表である。ここで、制御因子として用いるパラメータは、上述したA〜Hの8種類のパラメータであり、各パラメータに対して3つの水準値を与える。次に、直交表への水準値の割り付けを行う。図6は、直交表の具体例を示す表である。ここでは、直交表としてL18を用いる。解析条件決定部4がこの直交表に各水準値を割り付けることにより、解析条件であるパラメータの組み合わせが18組得られる。
次に、解析部5は、解析条件決定部4により出力された割り付け表に従って二次解析を行う(S24)。図7は、二次解析の結果の具体例を示す表である。ここでは、解析部5が上述した18組の解析条件の具体例に対応して解析を行うことにより得られた、18個の曲げ量を示す。
次に、要因分析部6は、解析条件と二次解析の結果を用いて、品質工学の要因分析を行い、所望の曲げ量に最も近づくパラメータの組み合わせを決定する(S31)。具体的には、まず、目標値からの誤差を算出する。二次解析で結果である曲げ量をXn、曲げ量の目標値をXtとすると、誤差ΔXは以下の式で求めら
れる。
ΔX=(Xn−Xt)^2
図8は、誤差の具体例を示す表である。ここでは、上述した18組の解析条件の具体例に対応する、18個の誤差を示す。次に、得られた誤差を用いて、各パラメータの各水準値のSN比を算出する。図9は、SN比の具体例を示すグラフである。横軸は、各パラメータの各水準値(図5)を表し、縦軸はSN比を表す。ここでは、上述した8種類のパラメータについて各水準値のSN比を比較する。次に、SN比の比較を行い、パラメータ毎にSN比が最も大きくなる水準値を選択する。このように選択されたパラメータの組み合わせが最適なパラメータの組み合わせであり、所望の曲げ量に最も近くなる。各パラメータについて選択された水準値を以下に示す。
A.照射回数N=2[回]
B.レーザ移動速度V=18.0[mm/sec]
C.レーザ出力PL=1.0[W]
D.被加工物の厚さt=0.02[mm]
E.照射半径RL=0.1[mm]
F.照射面表側の熱伝達係数=11.0×10-6[W/mm2・℃]
G.照射面裏側の熱伝達係数=10.0×10-6[W/mm2・℃]
H.照射開始位置=P2
次に、解析部5は、要因分析部6により得られた最適なパラメータの組み合わせを用いて、所望の曲げ量が得られるかどうかを確認するための三次解析を行う(S32)。次に、解析結果判断部7は、三次解析の結果である曲げ量が所定の範囲内であるか否かの判断を行う(S33)。曲げ量が所定の範囲内である場合(S33,Y)、このフローを終了し、得られたパラメータの組み合わせをレーザ加工機に適用して、実際のレーザ加工を行う。一方、曲げ量が所定の範囲内でない場合(S33,N)、処理S23へ戻り、再度、解析条件の割り付けを行う。
次に、解析部5の動作の詳細について説明する。
解析部5は、まず、熱伝導解析を行う。熱伝導解析では、レーザ移動速度で発熱する位置を変え、固体要素表面の積分点に熱流束を与える。また、解析時間が照射開始から0.25秒経過した、または温度変化が1.0×10-4℃以下になったら熱伝導解析を終了する。レーザによる熱流束は、サブルーチンで計算される。
このサブルーチンは、レーザの移動量、レーザ移動速度等を計算することにより、ステップ時刻毎、固体要素表面の積分点毎に熱流束を与えるものである。レーザビームの出力をPl[W]、光−熱吸収率をA、照射半径をRl[mm]とするとき、レーザ中心部の強度I0は以下の式で与えられる。
0=2・Pl・A/(π・Rl2
中心からの距離rにおけるレーザビームの強度I(r)は、ガウシアン分布と想定すると以下の式で与えられる。
I(r)=I0・EXP(−2r/Rl)
熱流束は、対象とする要素集合の第1面の積分点に同時に与えられる。また、与える熱流束はある時刻における照射位置と各積分点との距離に応じて算出される。但し、照射位置から遠い積分点で、熱流速が0.01以下となる場合は熱流速を0とする。また、照射ルートは、照射開始位置とレーザ移動速度を用いて、ある時刻における照射位置を表す式として予め設定される。
次に、解析部5は、熱伝導解析の結果を参照して、熱応力解析を行い、変形と歪を計算する。
従来の曲げ修正の基礎データ作成における、曲げ位置、曲げ量および照射条件などの決定は、経験によるところが多い。また、今後は製品がより微細化することが予想されることから、レーザ照射により修正できる位置が限られてくる。
そこで、上述したレーザ曲げ加工予測装置をHDDのサスペンション加工に適用した場合、新規サスペンション企画段階で本発明のレーザ曲げ加工予測装置を用いた解析により、予め捩れ修正位置を織り込んで設計開発を進めることができれば、製品がほぼ完成した最終段階における修正において、修正位置やレーザの照射条件を出すための工数や費用が削減できる。
具体的には、解析部門は、レーザ曲げ加工予測装置を用いた解析により、サスペンションの指定箇所にレーザ照射して変形させたときのロール角、ピッチ角の変化を明らかにし、その情報を設計部門にフィードバックする。設計部門は、これらの情報を参考にして製品設計を行うことにより、最終段階における修正時には少量のサンプルで、修正条件(レーザ照射条件)を決定できる。
なお、本実施の形態においては、解析結果判断部7を用いたが、解析結果判断部7の代わりに、ユーザに解析結果を表示し、ユーザが解析結果に対する指示を入力し、ユーザの入力に従って判断を行っても良い。
また、本実施の形態においては、一次解析を行うことにより、最初のパラメータの組み合わせが適当であるか否かの確認を行うことができるが、一次解析を行わずに解析条件の決定を行っても良い。
また、本実施の形態においては、三次解析を行うことにより、最終的なパラメータの確認を行うことができるが、三次解析を行わずに要因分析部6により得られたパラメータの組み合わせをレーザ加工機に適用しても良い。
更に、レーザ曲げ加工予測装置を構成するコンピュータにおいて上述した各ステップを実行させるプログラムを、レーザ曲げ加工予測プログラムとして提供することができる。上述したプログラムは、コンピュータにより読取り可能な記録媒体に記憶させることによって、レーザ曲げ加工予測装置を構成するコンピュータに実行させることが可能となる。ここで、上記コンピュータにより読取り可能な記録媒体としては、ROMやRAM等のコンピュータに内部実装される内部記憶装置、CD−ROMやフレキシブルディスク、DVDディスク、光磁気ディスク、ICカード等の可搬型記憶媒体や、コンピュータプログラムを保持するデータベース、或いは、他のコンピュータ並びにそのデータベースや、更に回線上の伝送媒体をも含むものである。
なお、加工条件取得ステップは、実施の形態における処理S11に対応する。また、解析モデル作成条件算出ステップは、実施の形態における処理S12に対応する。また、解析モデル作成ステップは、実施の形態における処理S13に対応する。また、解析条件決定ステップは、実施の形態における処理S23に対応する。また、解析ステップは、実施の形態における処理S24に対応する。また、要因分析ステップは、実施の形態における処理S31に対応する。また、確認ステップは、実施の形態における処理S32に対応する。また、解析結果判断ステップは、実施の形態における処理S33に対応する。
(付記1) 加工対象に加えられる熱エネルギーによる加工対象の曲げ加工を予測する曲げ加工予測装置であって、
曲げ加工の加工条件を取得する加工条件取得部と、
前記加工条件取得部により取得された前記加工条件に基づいて、解析モデルを作成する解析モデル作成部と、
前記解析モデル作成部により作成された前記解析モデルに基づいて、加工対象の熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、加工対象の曲げ加工の解析結果を算出する解析部と、
を備えてなる曲げ加工予測装置。
(付記2) レーザによる曲げ加工の結果を予測するレーザ曲げ加工予測装置であって、
曲げ加工の加工条件を取得する加工条件取得部と、
前記加工条件取得部により取得された前記加工条件に基づいて、解析モデルを作成する解析モデル作成部と、
前記解析モデル作成部により作成された前記解析モデルに基づいて熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、曲げ加工の解析結果を算出する解析部と、
を備えてなるレーザ曲げ加工予測装置。
(付記3) 付記2に記載のレーザ曲げ加工予測装置において、
更に、前記加工条件取得部により取得された前記加工条件に基づくパラメータを直交表へ割り付けることにより、前記パラメータの組み合わせである解析条件を複数決定する解析条件決定部を備え、
前記解析部は、前記解析条件決定部により決定された前記解析条件と前記解析モデル作成部により作成された前記解析モデルに基づいて熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、前記解析条件毎の曲げ加工の解析結果を算出し、
更に、前記解析条件決定部により決定された前記解析条件と前記解析部により算出された前記解析結果に基づいて、要因分析を行うことにより、目標とする曲げ加工を行うために最適なパラメータの組み合わせを求める要因分析部を備えることを特徴とするレーザ曲げ加工予測装置。
(付記4) 付記3に記載のレーザ曲げ加工予測装置において、
前記解析部は更に、前記要因分析部により求められた最適なパラメータの組み合わせと前記解析モデル作成部により作成された前記解析モデルに基づいて熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、前記最適なパラメータの組み合わせによる曲げ加工の解析結果を算出することを特徴とするレーザ曲げ加工予測装置。
(付記5) 付記2乃至付記4のいずれかに記載のレーザ曲げ加工予測装置において、
更に、前記加工条件取得部により取得された前記加工条件に基づいて、前記解析モデルを作成するための最小分割数を算出し、解析モデル作成部へ出力する解析モデル作成条件算出部を備えることを特徴とするレーザ曲げ加工予測装置。
(付記6) 付記2乃至付記5のいずれかに記載のレーザ曲げ加工予測装置において、
更に、前記解析部により算出された解析結果が所定の範囲内であるか否かを判断する解析結果判断部を備えることを特徴とするレーザ曲げ加工予測装置。
(付記7) レーザによる曲げ加工の結果を予測するレーザ曲げ加工予測方法をコンピュータに実行させるレーザ曲げ加工予測プログラムであって、
曲げ加工の加工条件を取得する加工条件取得ステップと、
前記加工条件取得ステップにより取得された前記加工条件に基づいて、解析モデルを作成する解析モデル作成ステップと、
前記解析モデル作成ステップにより作成された前記解析モデルに基づいて熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、曲げ加工の解析結果を算出する解析ステップと、
をコンピュータに実行させるレーザ曲げ加工予測プログラム。
(付記8) 付記7に記載のレーザ曲げ加工予測プログラムにおいて、
更に、前記解析モデル作成ステップと前記解析ステップの間に、前記加工条件取得ステップにより取得された前記加工条件に基づくパラメータを直交表へ割り付けることにより、前記パラメータの組み合わせである解析条件を複数決定する解析条件決定ステップをコンピュータに実行させ、
前記解析ステップは、前記解析条件決定ステップにより決定された前記解析条件と前記解析モデル作成ステップにより作成された前記解析モデルに基づいて熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、前記解析条件毎の曲げ加工の解析結果を算出し、
更に、前記解析ステップの後に、前記解析条件決定ステップにより決定された前記解析条件と前記解析ステップにより算出された前記解析結果に基づいて、要因分析を行うことにより、目標とする曲げ加工を行うために最適なパラメータの組み合わせを求める要因分析ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするレーザ曲げ加工予測プログラム。
(付記9) 付記8に記載のレーザ曲げ加工予測プログラムにおいて、
更に、前記要因分析ステップの後に、前記要因分析ステップにより求められた最適なパラメータの組み合わせと前記解析モデル作成ステップにより作成された前記解析モデルに基づいて熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、前記最適なパラメータの組み合わせによる曲げ加工の解析結果を算出する確認ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするレーザ曲げ加工予測プログラム。
(付記10) 付記7乃至付記9のいずれかに記載のレーザ曲げ加工予測装置において、
更に、前記加工条件取得ステップと前記解析モデル作成ステップの間に、前記加工条件取得ステップにより取得された前記加工条件に基づいて、前記解析モデルを作成するための最小分割数を算出し、解析モデル作成ステップへ出力する解析モデル作成条件算出ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするレーザ曲げ加工予測プログラム。
(付記11) 付記7乃至付記10のいずれかに記載のレーザ曲げ加工予測プログラムにおいて、
更に、前記確認ステップの後に、前記確認ステップにより算出された解析結果が所定の範囲内であるか否かを判断する解析結果判断ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするレーザ曲げ加工予測プログラム。
(付記12) レーザによる曲げ加工の結果を予測するレーザ曲げ加工予測方法であって、
曲げ加工の加工条件を取得する加工条件取得ステップと、
前記加工条件取得ステップにより取得された前記加工条件に基づいて、解析モデルを作成する解析モデル作成ステップと、
前記解析モデル作成ステップにより作成された前記解析モデルに基づいて熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、曲げ加工の解析結果を算出する解析ステップと、
を実行するレーザ曲げ加工予測方法。
(付記13) 付記12に記載のレーザ曲げ加工予測方法において、
更に、前記解析モデル作成ステップと前記解析ステップの間に、前記加工条件取得ステップにより取得された前記加工条件に基づくパラメータを直交表へ割り付けることにより、前記パラメータの組み合わせである解析条件を複数決定する解析条件決定ステップを実行し、
前記解析ステップは、前記解析条件決定ステップにより決定された前記解析条件と前記解析モデル作成ステップにより作成された前記解析モデルに基づいて熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、前記解析条件毎の曲げ加工の解析結果を算出し、
更に、前記解析ステップの後に、前記解析条件決定ステップにより決定された前記解析条件と前記解析ステップにより算出された前記解析結果に基づいて、要因分析を行うことにより、目標とする曲げ加工を行うために最適なパラメータの組み合わせを求める要因分析ステップを実行することを特徴とするレーザ曲げ加工予測方法。
(付記14) 付記13に記載のレーザ曲げ加工予測方法において、
更に、前記要因分析ステップの後に、前記要因分析ステップにより求められた最適なパラメータの組み合わせと前記解析モデル作成ステップにより作成された前記解析モデルに基づいて熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、前記最適なパラメータの組み合わせによる曲げ加工の解析結果を算出する確認ステップを実行することを特徴とするレーザ曲げ加工予測方法。
(付記15) 付記12乃至付記14のいずれかに記載のレーザ曲げ加工予測装置において、
更に、前記加工条件取得ステップと前記解析モデル作成ステップの間に、前記加工条件取得ステップにより取得された前記加工条件に基づいて、前記解析モデルを作成するための最小分割数を算出し、解析モデル作成ステップへ出力する解析モデル作成条件算出ステップを実行することを特徴とするレーザ曲げ加工予測方法。
(付記16) 付記12乃至付記15のいずれかに記載のレーザ曲げ加工予測方法において、
更に、前記確認ステップの後に、前記確認ステップにより算出された解析結果が所定の範囲内であるか否かを判断する解析結果判断ステップを実行することを特徴とするレーザ曲げ加工予測方法。
本発明に係るレーザ曲げ加工予測装置の構成の一例を示すブロック図である。 本発明に係るレーザ曲げ加工予測装置の動作の一例を示すフローチャートである。 SUS板の熱伝達係数の具体例を示す図である。 解析モデルの具体例を示す図である。 制御因子と水準の具体例を示す表である。 直交表の具体例を示す表である。 二次解析の結果の具体例を示す表である。 誤差の具体例を示す表である。 SN比の具体例を示すグラフである。
符号の説明
1 加工条件取得部、2 解析モデル作成条件算出部、3 解析モデル作成部、4 解析条件決定部、5 解析部、6 要因分析部、7 解析結果判断部。

Claims (5)

  1. レーザによる曲げ加工の結果を予測するレーザ曲げ加工予測装置であって、
    曲げ加工の加工条件を取得する加工条件取得部と、
    前記加工条件取得部により取得された前記加工条件に基づいて、解析モデルを作成する解析モデル作成部と、
    前記解析モデル作成部により作成された前記解析モデルに基づいて熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、曲げ加工の解析結果を算出する解析部と、
    を備えてなるレーザ曲げ加工予測装置。
  2. 請求項1に記載のレーザ曲げ加工予測装置において、
    更に、前記加工条件取得部により取得された前記加工条件に基づくパラメータを直交表へ割り付けることにより、前記パラメータの組み合わせである解析条件を複数決定する解析条件決定部を備え、
    前記解析部は、前記解析条件決定部により決定された前記解析条件と前記解析モデル作成部により作成された前記解析モデルに基づいて熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、前記解析条件毎の曲げ加工の解析結果を算出し、
    更に、前記解析条件決定部により決定された前記解析条件と前記解析部により算出された前記解析結果に基づいて、要因分析を行うことにより、目標とする曲げ加工を行うために最適なパラメータの組み合わせを求める要因分析部を備えることを特徴とするレーザ曲げ加工予測装置。
  3. 請求項1または請求項2に記載のレーザ曲げ加工予測装置において、
    更に、前記加工条件取得部により取得された前記加工条件に基づいて、前記解析モデルを作成するための最小分割数を算出し、解析モデル作成部へ出力する解析モデル作成条件算出部を備えることを特徴とするレーザ曲げ加工予測装置。
  4. レーザによる曲げ加工の結果を予測するレーザ曲げ加工予測方法をコンピュータに実行させるレーザ曲げ加工予測プログラムであって、
    曲げ加工の加工条件を取得する加工条件取得ステップと、
    前記加工条件取得ステップにより取得された前記加工条件に基づいて、解析モデルを作成する解析モデル作成ステップと、
    前記解析モデル作成ステップにより作成された前記解析モデルに基づいて熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、曲げ加工の解析結果を算出する解析ステップと、
    をコンピュータに実行させるレーザ曲げ加工予測プログラム。
  5. レーザによる曲げ加工の結果を予測するレーザ曲げ加工予測方法であって、
    曲げ加工の加工条件を取得する加工条件取得ステップと、
    前記加工条件取得ステップにより取得された前記加工条件に基づいて、解析モデルを作成する解析モデル作成ステップと、
    前記解析モデル作成ステップにより作成された前記解析モデルに基づいて熱伝導解析と熱応力解析を行うことにより、曲げ加工の解析結果を算出する解析ステップと、
    を実行するレーザ曲げ加工予測方法。
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