(57)【要約】【課題】しわ抑え力を成形中に最適制御するシステムの提供【解決手段】（ａ）には、成形装置実機に直接組み込む形態を示す。制御部１５０，制御部１５０により制御され、しわ抑え力の分布負荷を発生するアクチュエータ部１１０，アクチュエータ部１１０により作用されるブランク材１２０を測定し、制御部１５０にフィードバックするセンサ部１４０により構成されている。データベース２３０から、データ読出部１５２により制御アルゴリズムで使用するファジィ・パラメータ等を読み出す。このデータとセンサ部１４０からのデータにより、実時間評価データ演算部１５４により、アクチュエータ駆動部１５６を制御して、アクチュエータ部１１０を駆動する。  （ｂ）には、数値解析で境界条件としてしわ抑え力を変化させるコンピュータ上で制御・成形するヴァーチャル・フォーミングである別の形態を示す。【選択図】図３
2005186154.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
領域分割したフランジ部の各領域で、ブランクに接しているセグメントとダイとの間の検出距離に基づき板厚Ｔｉを検出するセンサと、フランジ端の複数方向への変位ｆを検出するセンサと、パンチ・ストロークＳを検出するセンサとを有するセンサ部からデータを入力するデータ入力手段と、
フランジ端の複数方向の変位ｆからフランジ部の各領域の領域変位ｆｉを求める領域変位手段と、
各領域の板厚Ｔｉと領域変位ｆｉとから、各領域のしわ発生危険度を評価するしわ発生危険度評価手段と、
パンチ・ストロークＳと領域変位ｆｉとから、各領域の破断危険度を評価する破断危険度評価手段と、
前記しわ発生危険度評価手段と前記破断危険度評価手段からの出力により、各領域のしわ抑え力増分値ΔＢＨＦを求めるしわ抑え力計算手段と、
フランジ部の各領域毎に設けたしわ抑え力を発生するアクチュエータを制御するアクチュエータ駆動手段に、前記しわ抑え力増分値ΔＢＨＦを出力する出力手段と
を備えることを特徴とする板材プレス成形のしわ抑え力分布制御装置。
【請求項２】
前記しわ発生危険度評価手段は、前記センサ部からの板厚Ｔｉ及び領域変位ｆｉと、板厚Ｔｉ及び領域変位ｆｉの関係を表す参照板厚曲線との偏差として関係付けられたしわ発生危険度評価関数を用いることを特徴とする請求項１に記載の板材プレス成形のしわ抑え力分布制御装置。
【請求項３】
前記破断危険度評価手段は、前記センサ部からの板厚Ｔｉ及びパンチ・ストロークＳと、領域変位ｆｉ及びパンチストロークＳの関係を表す参照加工曲線との偏差として関係付けられた破断発生危険度評価関数を用いることを特徴とする請求項１に記載の板材プレス成形のしわ抑え力分布制御装置。
【請求項４】
前記破断危険度評価手段は、延性破壊条件式を用いることを特徴とする請求項１に記載の板材プレス成形のしわ抑え力分布制御装置。
【請求項５】
前記しわ抑え力計算手段は、ファジィ推論を用いることを特徴とする請求項１に記載の板材プレス成形のしわ抑え力分布制御装置。
【請求項６】
コンピュータ・システムを、
領域分割したフランジ部の各領域で、ブランクに接しているセグメントとダイとの間の検出距離に基づき板厚Ｔｉを検出するセンサと、フランジ端の複数方向への変位ｆを検出するセンサと、パンチ・ストロークＳを検出するセンサとを有するセンサ部からデータを入力するデータ入力手段、
フランジ端の複数方向の変位ｆからフランジ部の各領域の領域変位ｆｉを求める領域変位手段、
各領域の板厚Ｔｉと領域変位ｆｉとから、各領域のしわ発生危険度を評価するしわ発生危険度評価手段、
パンチ・ストロークＳと領域変位ｆｉとから、各領域の破断危険度を評価する破断危険度評価手段、
前記しわ発生危険度評価手段と前記破断危険度評価手段からの出力により、各領域のしわ抑え力増分値ΔＢＨＦを求めるしわ抑え力計算手段、
フランジ部の各領域毎に設けたしわ抑え力を発生するアクチュエータを制御するアクチュエータ駆動手段に、前記しわ抑え力増分値ΔＢＨＦを出力する出力手段
として機能させるためのプログラム。
【請求項７】
前記しわ抑え力を発生するアクチュエータとして、平面を分割して圧力を加える複数のアクチュエータを一体として有するブランク・ホルダ・モジュールを組み合わせて構成することを特徴とする請求項１に記載の板材プレス成形のしわ抑え力分布制御装置。
【請求項８】
前記ブランク・ホルダ・モジュールは、高さの異なるポートからの流体で駆動されるシリンダ及びピストンを有するアクチュエータを備えることを特徴とする請求項７に記載の板材プレス成形のしわ抑え力分布制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、板材プレス成形のしわ抑え力分布の制御に関するものであり、また、その制御に用いると最適である、しわ抑え力の分布負荷を発生させるモジュールに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
板材成形プロセスにおいて、しわ抑え力の可変制御およびその分布状態の最適化は、インプロセス最適化の観点からその重要性が高い技術課題である。しかしながら、そのしわ抑え力のプロセスコントロールの原理や基本アルゴリズムは、これまでに明確に確立されていない。とくに最近のしわ抑え力制御技術の動向としては、既に円筒深絞り加工などの単純な成形対象におけるしわ抑え力制御技術についての研究成果から、より一般的な非軸対称形状の成形問題に対する応用と展開に注目が集まっている。すなわち、被加工材の複雑形状に基づく不均一変形挙動におけるしわや破断といった不良現象を抑止させ、プロセスを最適化するしわ抑え力制御技術の開発が進められている。しかしながら、多くの場合しわ抑え力などの条件設定はプロセス設計時に熟練技術者の経験的な技能や知識に基づいて試行錯誤的な方法に依存して行われている。よって、これは生産プロセスの効率化において解決すべき課題であり、明確な効果が得られるしわ抑え力制御技術を確立すべきであるが、いまだに実現されていないのが現状である。特に成形難易度の高い複雑成形形状品や高い加工度を要する成形においては、しわ抑え力そのものだけでなく、分布状態の適正化もきわめて重要な因子となるが、これを試行錯誤的な手段で決定することはさらに難しく、熟練技術者においてもプロセス設計に多くの時間と労力を要している現状である。
しかるに、しわ抑え力制御技術分野における技術課題は、任意の複雑形状に対して試行錯誤によらず柔軟に対応可能なしわ抑え力制御技術、具体的には合理的なしわ抑え力の分布状態とその負荷を決定するアルゴリズムの開発が緊急の課題として挙げられている。
【０００３】
図１は、一体の剛体であるブランク・ホルダ１１２が、ブランク１２０をダイ１３０に対してしわ抑えしている様子を模式的に示している。従来のブランク・ホルダは一体の剛体として扱われ、被加工材に発生するしわを抑制する際、特に流入方向の変形挙動に注目すると、図１に示すように、最もしわが発達した部分にしわ抑え力ＢＨＦが集中的に負荷される。そのため、負荷されたしわ抑え力はしわに対して局所的に作用し、その効果は、単にその作用箇所における局所変形にとどまり、しわ全体に対しての抑制効果は小さい。つまり、しわ抑え力の負荷されない部分が大半となるため、その部分のしわ発生の抑制に関しては対応できず、しわ抑え力のしわ抑制効果は十分に期待できない。そのため、成形対象の全領域において効果的なしわの抑制を実現するためには、フランジ流入方向のしわ抑え力の分布を考慮し、それを成形中に分布可変制御する必要がある。
しわ抑え力の分布状態に関しては、薄肉で厚さの分布をもたせたブランク・ホルダ面の弾性変形を利用してしわ抑え圧力を各部で均一化する検討や、剛体ブランク・ホルダを分割する分割ブランク・ホルダの開発は行われているが、上記のような局所的なしわ抑制に対応できる分布圧力を制御する技術は依然として確立されていない。特に、しわ抑え力の分布状態の決定には、従来の試行錯誤的な手段に基づくプロセス設計では困難であり、短期間で設計できるようなシステム化したプロセス設計の高効率化が必須である。そのためには、フランジ流入方向の分布も含めた効果的なしわ抑え力分布を効率的に決定できるアルゴリズムが必要となる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、被加工材料の流入方向およびそれと直交する周方向に対するしわ抑え力を成形中に最適制御するシステムを提供することである。
また、しわ抑え力の分布負荷を発生させるブランク・ホルダ・モジュールの提供も本発明の目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述の発明の目的を達成するために、本発明は、領域分割したフランジ部の各領域で、ブランクに接しているセグメントとダイとの間の検出距離に基づき板厚Ｔｉを検出するセンサと、フランジ端の複数方向への変位ｆを検出するセンサと、パンチ・ストロークＳを検出するセンサとを有するセンサ部からデータを入力するデータ入力手段と、フランジ端の複数方向の変位ｆからフランジ部の各領域の領域変位ｆｉを求める領域変位手段と、各領域の板厚Ｔｉと領域変位ｆｉとから、各領域のしわ発生危険度を評価するしわ発生危険度評価手段と、パンチ・ストロークＳと各領域の領域変位ｆｉとから、各領域の破断危険度を評価する破断危険度評価手段と、前記しわ発生危険度評価手段と前記破断危険度評価手段からの出力により、各領域のしわ抑え力増分値ΔＢＨＦを求めるしわ抑え力計算手段と、フランジ部の各領域毎に設けたしわ抑え力を発生するアクチュエータを制御するアクチュエータ駆動手段に、前記しわ抑え力増分値ΔＢＨＦを出力する出力手段とを備えることを特徴とする板材プレス成形のしわ抑え力分布制御装置である。
【０００６】
前記しわ発生危険度評価手段は、前記センサ部からの板厚Ｔｉ及び領域変位ｆｉと、板厚Ｔｉ及び領域変位ｆｉの関係を表す参照板厚曲線との偏差として関係付けられたしわ発生危険度評価関数を用いることができる。
前記破断危険度評価手段は、前記センサ部からの板厚Ｔｉ及びパンチ・ストロークＳと、領域変位ｆｉ及びパンチストロークＳの関係を表す参照加工曲線との偏差として関係付けられた破断発生危険度評価関数を用いることができる。
前記破断危険度評価手段は、延性破壊条件式を用いることもできる。
前記しわ抑え力計算手段は、ファジィ推論を用いるとよい。
上述の各手段を、コンピュータ・システムで機能させるためのプログラムも本発明である。
また、前記しわ抑え力を発生するアクチュエータとして、平面を分割して圧力を加える複数のアクチュエータを一体として有するブランク・ホルダ・モジュールを組み合わせて構成するとよい。
前記ブランク・ホルダ・モジュールは、高さの異なるポートからの流体で駆動されるシリンダ及びピストンを有するアクチュエータを備えてもよい。
【発明の効果】
【０００７】
この制御システムを用いることにより、しわ抑え力は成形中の被加工材料の各部位に最適に作用するために、しわや破断などの成形不良の発生を抑制することで、複雑成形形状や高い加工度までの成形が可能になり、更には生産の効率化も可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
本発明の実施形態を、図を用いて説明する。
図２は、本発明によるしわ抑え力の概略を示しており，しわ抑え力ＢＨＦの分布を負荷している様子を示している。成形対象の全領域において効果的なしわの抑制を実現するためには、図２に示すように、フランジ流入方向のしわ抑え力の分布を考慮し、分割ブランク・ホルダなどを用いて、それを成形中に分布可変制御する必要がある。
本発明では、しわ抑え力の大きさだけでなく、その分布状態が成形性に大きな影響を及ぼす複雑形状のプレス成形を最適化するために、材料の流入方向および周方向(流入方向に対して直角方向)に対するしわ抑え力の分布を、成形中適宜決定するアルゴリズムを提案する。しわ抑え力の分布負荷には、少なくとも周方向もしくは流入方向について、それぞれ複数の小領域に分割したブランク・ホルダもしくはこれと同等な機能を有する板押さえ装置を利用する。しわ抑え力をフランジ部に分布負荷し、これを成形中最適に制御することで、しわや破断などの成形不良の発生を効果的に抑制することが可能となる。
【０００９】
図３に、本発明の実施の形態の一例を示す。図３（ａ）に示した実施形態の１つは、成形装置実機に直接組み込む形態である。これは、制御部１５０，制御部１５０により制御され、しわ抑え力の分布負荷を発生するアクチュエータ部１１０，アクチュエータ部１１０により作用されるブランク材１２０を測定し、制御部１５０にフィードバックするセンサ部１４０により構成されている。
図３（ａ）において、データベース２３０から、データ読出部１５２により、制御アルゴリズムで使用するファジィ・パラメータ等を読み出す。このデータとセンサ部１４０からのデータにより、実時間評価データ演算部１５４により、アクチュエータ駆動部１５６を制御して、アクチュエータ部１１０を駆動する。
別の形態としては、図３（ｂ）に示すような、有限要素法などの数値解析で境界条件としてしわ抑え力を変化させ、コンピュータ上で制御・成形するヴァーチャル・フォーミングの形態である。この実施形態では、サブルーチン化した制御部１５０’を用いて、解析モデル１６４に境界条件１６２を与えて解析し、解析データを制御部１５０’にフィードバックしている。制御部１５０’では、アクチュエータ駆動部の代わりに、境界条件変更部１５７により解析モデル１６４に与える境界条件を変えている。これは実際の成形の実施に先立ち、プロセス設計において実施される形態である。
これらにおいて、以下に詳しく説明するアルゴリズムは制御部１５０，１５０’に実装される。
【００１０】
＜アルゴリズムの基本概念＞
本アルゴリズムの概念となるのは、負荷領域全体の分布を構成するしわ抑え力に対する局所最適化である。図４にしわ抑え力制御アルゴリズムを適用する際の概念図を示す。
図４（ａ）は、一般的な板成形プロセスに見られるように、パンチ（図示せず），ダイ１３０およびブランク・ホルダ（図示せず）によって、ブランクを成形する様子を一部分について示したものである。フランジ部は流入方向および周方向に少なくとも２分割以上（図では任意の大きさ，任意の数に分割）の幾つかの小領域に区切ってある。本アルゴリズムの適用対象としては、ブランク・ホルダが領域分割されており、各分割領域に独立なしわ抑え力もしくはしわ抑え圧力をアクチュエータ等により制御できる場合である。分割様式については、図４（ａ）では同程度の大きさの四角形形状により区切ってあるが、本アルゴリズムの適用対象としてはその限りではない（例えば六角形を基本とする分割の仕方でもよい）。物理的にブランク・ホルダが分割されている場合のほかに、ブランク・ホルダが一体であっても、ブロックごとに独立した圧力の負荷が可能な構造をもつブランク・ホルダを用いることができる。
【００１１】
本アルゴリズムでは、各分割領域毎に負荷する最適なしわ抑え力を決定するために、図４（ｂ）に示すような円筒深絞り加工において確立されたしわ抑え制御の概念を導入する。本アルゴリズムの基盤となる円筒深絞り加工のプロセス制御の基本的な考え方を、図４（ｂ）に示す。
第一段階：成形中にプロセス変数のセンサ群で構成されたセンサ部１４０による検出
第二段階：ブランクの流入に関連付けられたパンチ・ストロークやブランク・ホルダの浮き上がり量などの実時間評価データに基づいた、破断・しわの危険度の評価・推論（制御部１５０）
第三段階：破断・しわを回避するように、ファジィ推論法を用いた最適なしわ抑え力の決定（制御部１５０）
以上のプロセス制御の考え方を基本として、本アルゴリズムでは、個々の分割領域それぞれについて加工変数の実時間評価データに基づくしわ・破断の予測・評価を行い、各しわ抑え領域に負荷する力を決定するものである。個々の分割領域のしわ抑え力あるいは圧力の制御量の決定は、それぞれのしわ抑え力が効果的に作用する部位の成形不良に対する定量的な評価に基づいて行われる。すなわち、各領域に与える制御量を定めるためには、被加工材の各部位のしわおよび破断に対する評価値が必要となる。このような観点から、図４に示すように、ある成形段階（時刻ｔ＝ｔｘ）においてパンチ・ストロークＳ、ブランクのフランジ端部流入変位ｆ１，ｆ２，…，ｆｎ−１，ｆｎ，ｆｎ＋１，…，ｆｍ（ｍは変位計測方向の数）、合計ｐ個ある分割領域上のブランク・ホルダ変位Ψｉ（ｉ＝１，２，…，ｐ）などの加工変数の実時間評価データを求める。そして、これらのデータに基づいて各領域毎へ負荷するしわ抑え力ＢＨＦｉ（ｉ＝１，２，…，ｐ）を決定する。そして、決定したしわ抑え力もしくは圧力を全分割領域について順次もしくは同時に、アクチュエータ１１０を介してブランク１２０に負荷し、フランジ部全体におけるしわ抑え力もしくは圧力の分布を制御する。
【００１２】
（しわ・破断危険度の評価と回避）
しわ発生危険度に関しては、しわ発生部位を含む分割領域に対するブランク・ホルダの浮き上がり量Ψ（図４）を、しわ発生危険度評価として利用することができる。そして、しわ発生危険度の評価値に基づいて、その発生部位を含む分割領域に負荷するしわ抑え力を最適な値に制御する。このようなしわの発生部位について、しわ抑え力を成形中に随時決定することにより、しわ抑え力負荷領域全体にわたり、流入方向または周方向を問わずあらゆる方向に対してしわ抑え力の時間的、空間的な分布を決定することができる。
具体的には、図５（ａ）に示すように板厚不変の参照板厚曲線Ｔｒｅｆと実測した板厚Ｔを同一の流入量ｆにおいてそれぞれ求め、両者の偏差量ψをしわ発生度の評価値とする。このとき、板厚の実測値Ｔは、成形開始時の初期板厚Ｔ０と成形中のブランク・ホルダの浮き上がり量Ψとの和として求められる。
しわの抑制を目的としたしわ抑え力制御量を決定する一方、他方においては過大なしわ抑え力の負荷によって破断の可能性が高まる。そのため、破断現象を予測し、これを回避するアルゴリズムが必要となる。そこで、破断現象と相関のある材料の流入履歴から、破断危険度を定量的に評価し、破断に着目したしわ抑え力の制御量を決定する。その他の手法として、応力およびひずみの状態から延性破壊条件式による値を用い、絶対的な破断状態によって破断危険度を評価する手法も利用可能である。後者の手法は、図３の実施形態のうちヴァーチャル・フォーミング（図３（ｂ）参照）において有効である。
【００１３】
材料の流入履歴を用いた破断評価を実施するために、図４（ａ）に示す計測変位ｆｎ，ｆｎ＋１，・・・のようにフランジ端の特定方向への変位を検出し、各方向の材料流入の過不足から危険度を推定する。このフランジ端変位の計測方向は基本的に任意であってよいが、成形中は不変のものとし、可能な限り成形中のブランクの流入方向に一致することが望ましい。各セグメントにおける流入量は、そのセグメントを間に挟む計測ラインにおいて検出された変位量を基に、内挿法等で求めることがでる。各計測ラインからの変位データは、各分割領域に対応したデータ記憶領域に転送され、破断およびしわの危険度評価に用いられる。
具体的には、図５（ｂ）に示す破断評価の基準となる変形履歴と実成形における変形履歴の変形量の差に着目する。変形履歴データとしてフランジ端流入量ｆに対するパンチ・ストロークＳの関係を用いる。このとき、基準となる変形履歴を定義するために、板厚不変・体積一定条件を仮定した成形シミュレーションを行い、フランジ端流入量ｆに対する理想的なパンチ・ストロークＳｒｅｆの履歴データを定める。そして、実測したフランジ流入量ｆにおける実測パンチ・ストロークＳと、そのｆにおける参照曲線の値Ｓｒｅｆとの差φを破断危険度評価関数として用いる。
【００１４】
＜アルゴリズムの具体例＞
不均一変形挙動を有する成形対象のうち、最も単純な角筒深絞り成形におけるしわ抑え力分布決定アルゴリズムの適用法を、図６〜図１２を用いて詳しく説明する。
（破断評価に基づくしわ抑え分布決定）
以上のアルゴリズムを制御システムに実装し、成形中にリアルタイム制御する際の具体的な処理の流れを図６のフローチャートに示す。
図６のフローチャートにおいて、まず、目的の成形品の加工に先立ち、オペレータによりブランクの種別が指定される（Ｓ２１０）。指定された種別に基づいて、予め用意したデータベース２３０から適合するファジィ・パラメータが読み出される（Ｓ２１２）。上記の一連の初期設定動作が完了したのち、加工対象のブランク材をプレス装置の所定の位置に配置し、初期しわ抑え力の負荷を開始する。その後、パンチの下降が開始して（Ｓ２１４）、成形が始まる。
この間、しわ抑え力分布決定アルゴリズムの動作に必要となるフランジ端流入変位ｆ，パンチ・ストローク値Ｓおよび各分割領域におけるブランク・ホルダの浮き上がり量Ψが時々刻々インライン計測される（Ｓ２１８）。そして、これらの計測値に基づいて時々刻々のしわ抑え力増分値ΔＢＨＦを各分割領域毎にファジィ推論を用いて決定する（Ｓ２４０）。これをすべてのセグメントに対して行い（Ｓ２１６〜Ｓ２２２）、すべてのセグメントに対して処理を完了する（Ｓ２２２で「はい」）とアクチュエータに対してしわ抑え力負荷を印加する（Ｓ２２６）。
この一連の処理を成形が完了するまで繰り返し行う（Ｓ２１６〜Ｓ２２８）。
データベース２３０の利用により、熟練者でなくても容易に制御ルールを決定できる一方、他方において優れた熟練者のもつ経験的に得られた技能をシステムに追加することもできる。これは、制御システムにおいて用いられるｉｆ−ｔｈｅｎルールは、オペレータの知識を容易にルールとして表現することができるためである。
たとえば、成形のある時点において、流入状態の特有な傾向に対しある部分の局所的なしわの発生が経験的に得られたとき、その部分のしわ抑え圧（増分）を高めるというルールを付け加えることができる。このようにルール変更により、オペレータの知識を制御システムに反映させることになる。
【００１５】
（ファジィ推論部によるしわ抑え力増分値）
個々の分割領域におけるしわ抑え力もしくは圧力の制御量増分値ΔＢＨＦは、ブランク材に対する破断・しわの評価関数に基づいたファジィ推論を用いて決定される。このとき用いられるファジィ制御ルールは、データベース２３０に予め蓄えられたファジィ・パラメータに基づいて半自動的に決定される。このファジィ・パラメータは、破断やしわ発生時の加工変数と加工履歴に関連付けられたデータであり、予備実験や事前の成形シミュレーションにおいて得られたものである。これは通常データベース２３０に蓄積されている。このデータベース２３０のうち成形対象に適合したデータ項目を指定することで、制御システムに用いる制御ルールが読み出され、試行錯誤なしに妥当な制御ルールが決定される。
【００１６】
上記ファジィ推論の処理の流れを図７のフローチャートを用いて説明する。まず、プレス装置に組込まれたセンサを用い、フランジ端流入量ｆ，ストロークＳおよびブランク・ホルダの浮き上がり量Ψを計測する（Ｓ２１８）。図５（ｂ）に示した、参照加工曲線と実測データとの偏差から第１実時間評価データφ，第２実時間評価データ（第１実時間評価データの微分値）φ'を算出する。このとき、参照板厚曲線と実測したブランク・ホルダの浮き上がり量Ψを用い、第３実時間評価データΨ，第４実時間評価データ（第３実時間評価データの微分値）Ψ'を算出する（図５（ａ）参照）。そして、第１，第２の実時間評価データφ，φ'を入力側のメンバーシップ関数μφ，μφ'に対するそれぞれの入力値、同様に第３，第４の実時間評価データΨ，Ψ'をμψ，μψ'に対するそれぞれの入力値として用い、入力側メンバーシップ関数の部分ファジィ集合の面積（ＡψＳ，ＡψＬ，Ａψ'Ｓ，Ａψ'Ｌ，ＡφＳ，ＡφＬ，Ａφ'Ｓ，Ａφ'Ｌ）をそれぞれ求める（Ｓ２４４：図８（ａ），図８（ｂ）参照）。そして、表１（破断危険度φ，φ'），表２（しわ危険度Ψ，Ψ'）に示したｉｆ−ｔｈｅｎルールに基づいて判断処理を行う（Ｓ２４５）。
【表１】
2005186154.tif 000003
【表２】
2005186154.tif 000004
【００１７】
次に、図８（ａ），（ｂ）に示した、それぞれの入力側メンバーシップ関数における面積を出力側メンバーシップ関数に代入する（Ｓ２４６：図８（ｃ）参照）。代入面積は以下の式で計算する。
【数１】
2005186154.tif 000005
図８（ｃ），（ｄ）に示す、破断およびしわ抑制に対する出力値を決定したメンバーシップ関数それぞれにおいて、代入面積の重心位置Ｇを特定する。ただし、重心位置Ｇは出力側メンバーシップ関数の横軸方向の位置であり、以下の式で与えられる。
【数２】
2005186154.tif 000006
ここで、ａｉ，ｇｉはそれぞれ、出力側メンバーシップ関数を任意に分割した領域の面積および個々の重心位置である。この重心位置Ｇとして、しわ抑え力の増分値ΔＢＨＦｆおよびΔＢＨＦｗを求める。この２つの値を統合し、最終的なしわ抑え力増分値ΔＢＨＦを求める。
【００１８】
（ファジィ推論に対する学習）
本発明に用いるファジィ・ルールは、成形条件に関連したデータベースに基づいて決定される。このとき、読み出したファジィ・ルール（パラメータ）を対象に適用した際、良好な成形が達成されなかった場合、その時点における加工履歴からファジィ・システムを学習させ、制御システムの信頼性を高めることが可能である。これは、データベース項目と実成形時の潤滑状態の違い、わずかな材料特性のばらつきや寸法変更などの生産現場においてしばしば問題となる環境条件や機械特性の変動に対して、ファジィ・ルールのオフライン学習に基づく最適化により対応可能となる。
具体的には、図９に示す処理の流れで、ファジィ・パラメータを変更する（Ｓ２５４）ことで達成される。
【００１９】
＜しわ抑え力分布決定の具体例＞
不均一変形挙動を有する成形対象のうち、最も単純な角筒深絞り成形におけるしわ抑え力分布決定アルゴリズムの適用法を、図１０および図１１を用いて、以下に詳しく説明する。
（破断危険度評価に基づくしわ抑え力分布決定）
フランジ部に配置した分割ブランク・ホルダを、領域Ａおよび領域Ｂに分け、それぞれの領域に属するブランクの変形に対し破断危険度の評価を行い、破断を回避するしわ抑え圧力をそれぞれの領域ごとに決定する。
具体的には図１０に示すように、領域Ａにおいてフランジ・エッジ部に接触式変位センサ（図示せず）先端を接触させ、計測ライン１方向の変位を測定する。この計測値をｆ１とする。このとき、ｆ１とパンチ・ストロークＳの関係を破断危険度の評価指標として用いる。すなわち、板厚変化の起こらないと仮定したＦＥシミュレーションにより予め求めたコーナエッジのライン１方向変位ｆ１とパンチ・ストロークの関係Ｓｒｅｆに対し、成形中に実測したｆ１とＳの関係と比較することで、材料流入の過不足から破断危険度を評価する。
すなわち、領域Ｂにおける破断危険度の評価関数φ（ｆ１）は、
【数３】
2005186154.tif 000007
として用いることができる。また、関数φ（ｆ１）のｆ１による変化率（微係数）である破断危険度の変化の傾向を示す評価関数として、
【数４】
2005186154.tif 000008
を用いる。これらの評価関数を定めることで、破断危険度はφおよびφ’の増大として評価可能となる。
【００２０】
計測ライン２の方向に対しても同様に、予めシミュレーションによって求められたこのライン方向のフランジ端変位ｆ２とパンチ・ストロークの関係Ｓｒｅｆを用い、これを実測したフランジ端の変位ｆ２とパンチ・ストロークの関係から、破断危険度評価を行う。すなわち、領域Ｂにおける破断評価関数φ（ｆ２）として、
【数５】
2005186154.tif 000009
および、
【数６】
2005186154.tif 000010
を定義することで破断危険度が評価される。
以上の破断危険度に対する評価値を成形中時々刻々算出し、この評価値に基づいてそれぞれの領域において、ファジィ推論によりしわ抑え力の増分ΔＢＨＦｆを決定する。
【００２１】
（しわ危険度評価に基づいたしわ抑え力分布決定）
しわ抑制を目的としたしわ抑え力の制御量は、個々のセグメント毎に、しわ発生高さに基づいて決定する。この操作を全てのセグメントに対して順次行い、負荷領域全体のしわ抑え力分布を決定する。
具体的には、図１１に示すように個々のセグメントについて、しわの発生により持ち上げられたブランク・ホルダの変位量Ψに基づいてしわ発生度を評価する。すなわち、領域Ａに属するセグメントｉにおいて、ブランク・ホルダの変位量ｄｉを実測し、ｉ番目のセグメントに対するしわ発生の評価関数Ψｉを、
【数７】
2005186154.tif 000011
を用いる。そして、しわ発生危険度の変化の傾向として、
【数８】
2005186154.tif 000012
を用いることができる。
以上のしわ発生危険度に対する評価値を成形中時々刻々算出し、この評価値に基づいてそれぞれの領域において、しわ抑え力の増分ΔＢＨＦｗをファジィ推論する。
【００２２】
（しわ抑え力の更新アルゴリズム）
以上２つの処理によって、各セグメント毎にしわ抑え力の増分値として、破断としわに関して２つの値、ΔＢＨＦｆとΔＢＨＦｗが得られる。最終的なしわ抑え変化量を算出するために、両者の値を比較し大きい値を、このときのしわ抑え力増分値として用いる。
すなわち、
【数９】
2005186154.tif 000013
によって、しわ抑え力増分値を決定する。
【００２３】
＜評価関数に対する予測の導入＞
しわおよび破断の危険度の傾向をあらわす評価関数として、式（４），（６）および（８）などの微分値を、第２の評価関数として用いることで、傾向による予測に対しアクションをかけることができる。しかしながら、板成形プロセス特有の非線形・非定常特性に起因して、評価関数値の変化率のみに基づいた予測は不十分な制御結果となる。そこで、しわ抑え力増分値を算出する時点において、それまでの履歴データを用いて、制御時刻以降の履歴を予測することで評価関数値の信頼性を向上させることが必要となる。
そのための手法として、Ｍ次の自己回帰モデル（ＡＲ（Ｍ））を用いた予測システムを評価関数値の予測に適用する。ＡＲ（Ｍ）モデルとは、観測変数ｘの時系列データ｛ｘ（ｎ）｜ｎ＝１，…，Ｔ｝から、そのデータを出力するシステムのダイナミクスを推定し、観測時点より将来の時系列を予測する１つの手法である。すなわち、時刻ｎ，ｎ−１，…，ｎ−Ｍ＋１における観測値の線形結合によって、次の時刻ｎ＋１における観測値ハットｘ（ｔ＋１）を推定するものである。すなわち、
【数１０】
2005186154.tif 000014
で表される。ここで、ａｎ（ｎ＝１，…，Ｍ）はモデル・パラメータであり、以下で定義される二乗誤差関数が最小となるように、時刻ｎ以前の時系列データにより値が決定される。
【数１１】
2005186154.tif 000015
【００２４】
以上の予測モデルを用い、評価関数値の予測を行う。予測を適用する場合の概念について、評価関数としてしわの発生危険度Ψを用いた例を図１２に示す。ある時刻ｔ＝ｎにおいて、しわ抑え力の増分値ΔＢＨＦｗ（ｎ）を決定する際、ｔ＝ｎ以前の時系列データからｔ＝ｎより未来の時刻ｔ＝ｎ＋１における評価関数を推定し、評価関数値の未来値Ψ（ｎ＋１）を推定する。すなわち、第３以降の評価関数として、
【数１２】
2005186154.tif 000016
を用いることができる。ここで、Ψ（ｎ）は式（７）と対比させて、時刻ｔ＝ｎにおけるブランク・ホルダの変位量を表し、Ψｒｅｆ（ｎ）は参照データ履歴を表す。
予測データに基づく評価関数の導入に伴い、しわ抑え力制御値決定のためのｉｆ−ｔｈｅｎルールが新たに必要となる。この場合のルールの一例として、
【数１３】
2005186154.tif 000017
などを用いることで、予測データに対する評価関数を加味したファジィ制御が達成される。また、予測データの信頼度が高くない場合においても、第１，第２の評価関数に基づいて妥当な評価によりファジィ制御に問題を引き起こす可能性は低くなる。
【００２５】
＜延性破壊モデルに基づく高精度破断評価の導入＞
破断危険度に対する評価関数として、以上ではブランク材の流入履歴に基づいた評価関数を中心に述べた。これに対し、延性破壊モデルを数式化した延性破壊条件式を用いることで、成形中の破断を厳密に扱うことが可能となる。そこで、流入データに基づく破断評価関数の代わりに、延性破壊条件式を評価関数として用いる。これはとくに、図３に示したアルゴリズムの実施形態のうち、図３（ｂ）の解析モデルを用いた数値解析に適用する際に有効な評価指標となる。
ここでは、延性破壊条件式の一例として大矢根の延性破壊条件式を取り上げる。すなわち、
【数１４】
2005186154.tif 000018
で定義され、σｍおよびバーσはそれぞれ静水圧応力、相当応力であり、ａ，ｂは材料固有の物性値，バーεは相当ひずみである。上式を用いることで、Ｉ＝１．０により絶対的な値として破断を評価することができる。これは、流入データの過不足に基づく破断評価値は変形状態による影響を受ける点と比較して、高精度な破断判定が可能な点において利点となる。
【００２６】
流入履歴データに基づく評価においては、評価の基準となる参照曲線を用いたが、Ｉ値を評価関数に用いる際にはそれに対応した参照曲線を定めることは困難である。そこで、Ｉ値の変化率に対し前述の予測手法を適用し、未来の時点における変化率の大小に基づいてしわ抑え力の増分値を決定する手法を適用する。Ｉ値の変化率履歴データに対して、実際に４次のＡＲモデルを適用した解析例を図１３（ａ）に示す。タイムステップ（time inc）３０以降について、それ以前のデータ履歴から１ステップ先のデータを逐次予測した。基本的な傾向が一致しており、さらにこのデータを時間について積分し、Ｉ値の変化履歴と比較したものを図１３（ｂ）に示す。予測データはもとのＩ値履歴データを捕らえており、妥当な予測結果を得ることが可能である。
次に、延性破壊条件式における積分値Ｉを、ファジィ制御に適用するための手法について説明する。基本的な制御の指針としては、Ｉ値の履歴もしくはその変化率の履歴についての未来の挙動が急激な増加により破断に近づくことが検出された場合、Ｉ値の増加を抑制するようにしわ抑え力を低下させるということである。このためのルールとして、
［数１５］
if { I(n+1) is Large or I'(n+1) is Large } then { DBHF is Small}
などを用いることで、未来の破断評価に対するフィードバック制御が実現可能である。
【００２７】
＜モジュール型ブランク・ホルダ＞
上述のしわ抑え力分布制御に最適な、しわ抑え力負荷要素による分離構造化・自由構成化できるモジュール構造としたブランク・ホルダを以下に説明する。
これは、相互に組み合わせ可能な形状の基本要素であるために汎用性が高く、成形対象に適したブランク・ホルダを複数のモジュールによる組み合わせとすることで、ブランク・ホルダの再構成・再構築を可能としたものである。したがって、所望の形状の成形プロセスに対し柔軟に対応することが可能である。
モジュールは、それぞれしわ抑え力制御用のアクチュエータを搭載する。このモジュールは、ブランク・ホルダ形状を構成する基本単位であるとともに、しわ抑え力の分布を構成する負荷要素の単位でもある。これは、モジュールごとにしわ抑え力発生用のアクチュエータを複数装備することで、ブランク・ホルダ全体としてしわ抑え力分布の自由度がアクチュエータの数に相当する。
モジュールに内蔵したそれぞれのセグメントに負荷するしわ抑え圧力は、成形対象のブランクの変形状態に応じて決定することが望ましい。そのため、各セグメントへ負荷するアクチュエータ可動部の状態、駆動状況から材料変形状態を把握する。これには、各種センサをセグメントに搭載し、変位、荷重をインプロセスでセンシングし、この情報を基にしわ抑え力を制御することが可能である。
以上のブランク・ホルダ・モジュールの導入により、加工プロセスの対象形状ごとにブランク・ホルダを新たに製作することがなく、その形状に合わせてブランク・ホルダ形状を多数のモジュールの組み合わせによって適宜再構成・再構築し、柔軟性に富むブランク・ホルダの組み立てが可能になる。成形プロセスの多品種少量生産への低コスト、高付加価値化へ柔軟に対応するための解決策として期待できる。
図１４（ｂ）に、モジュール構造として構築した分離構成式ブランク・ホルダの１例を示す。このブランク・ホルダ３２０，３３０においては、小型のしわ抑え力制御アクチュエータ３２１，３３１を３個ずつ備えた分離式のモジュールを多数組み合わせ、多数のしわ抑え力負荷領域に分割している。各小型セグメント・ブランク・ホルダのアクチュエータへの供給圧力を独立に制御することで、成形中に任意のしわ抑え圧力分布を負荷することが可能である。
【００２８】
図１４（ａ）に図１４（ｂ）に示した、アクチュエータ３個づつでモジュールを構成したブランク・ホルダを組替えて、Ｌ字型の角筒深絞り成形に対して、しわ抑え力分布負荷を加える構成とした例を示す。この様に、しわ抑え力の分布負荷を様々な成形対象に対応可能とした点は、従来用いられてきたブランク・ホルダと大きく異なる。 
図１５（ａ），（ｂ）に、具体的なモジュール型のブランク・ホルダ３５０の構造を示す。図１５に示した構成は、３つのモジュールを組み合わせた場合を示し、一番手前のモジュール３５０は、内部構造を示すために、本体部を半分に切った状態を示している。
モジュール３５０本体には、しわ抑え力制御アクチュエータとして、一体となった３つの小型の油圧シリンダ３５２及びピストン３５３を内蔵している。それぞれの油圧シリンダ３５２の油圧系統は、３つの油圧供給ポート３５６の高さを変えて独立して油圧を供給できるようにしている。油圧系統がそれぞれ独立であるため、供給圧力を個別に制御することで、個々のしわ抑え圧力を独立可変に負荷することができる。セグメント・ブランク・ホルダ・モジュールは、しわ抑え力負荷面の反対側の面に組み込まれた強力磁石３５１によって、プレス装置のアウタープレートに取り付けられる。そのため、モジュールの着脱が容易となり、ブランク・ホルダ再構成が容易である。また、セグメント・ブランク・ホルダ・モジュールへの油圧供給として、フレキシブル耐圧ホースを用いるとよい。このホースを用いることにより、ブランク・ホルダ構成時の油圧配管取りまわしの自由度が高くなる。
しわ抑え面（セグメント）３５７の形状・大きさを変更し、構成様式を様々な形状の成形対象に適したものとすることも可能である。その一例として、しわ抑え面の形状を正六角形としたものを３個づつ組み合わせたモジュールで、複雑な形状に成形加工する際のしわ抑え力分布制御を行う場合を図１６に示す。
図１４および図１５で示したセグメントの形状が正方形である場合に比べ、図１６に示すようにブランク・ホルダ形状の構成の自由度が高い。
【００２９】
図１７に、このセグメント・ブランク・ホルダ・モジュールを使用する場合の油圧システムの構成例を示す。この油圧システムは、角筒深絞り成形の対称特性を考慮して、しわ抑え力分布を信頼性を持って発生するように設計・構成したものである。圧力を掛けられた液体は、圧力源（図示せず）からブランク・ホルダに対して供給されており、サーボバルブ５２２，５２４により制御されている。圧力は、各ブランク・ホルダのセグメント・アクチュエータ５５２，５５４（図１５のピストン３５３及び内蔵油圧シリンダ３５２）に対して、例えば２７個設けてある方向制御バルブ５３２，５３４の１つを介して供給されている。圧力変換機５４２，５４４は圧力を電気に変換しており、検出された圧力は、Ａ／Ｄ変換器５１４を介してコンピュータ・システム５１０へ入力される。サーボバルブ５２２，５２４や方向制御バルブ５３２，５３４も、コンピュータ・システム５１０のＤＩ／Ｏ５１６やＤ／Ａ変換器５１８により制御されている。コンピュータ・システム５１０には、上述したしわ抑え分布力を制御するためのアルゴリズムも実装されている。
なお、上述の例では油圧を用いた例を示したが、空気、水等の流体を用いてもよい。
また、圧電素子など同等の機能を有するアクチュエータを用いてもよい。
【実施例】
【００３０】
上述の制御を、角筒深絞り成形に対して、図１５のブランク・ホルダを用いて、図１７の油圧システムを用いて実施して得られた、成形中のしわ抑え力分布の変化の結果を図１８、図１９に示す。図１８（ａ）〜（ｄ）の３次元の棒グラフは、図１０、図１１で説明した、角筒深絞り成形の４分の１の領域について、各セグメントのしわ抑え圧力の大きさを高さとして表したものである。モジュールやしわ抑え圧力の発生は、図１４や図１５に示すものを使用した。また、図１９（ａ）〜（ｃ）に、各セグメントのしわ抑え変化をグラフに示す。
図１８、図１９に示すように、加工の進行に伴い、各セグメントに負荷されるしわ抑え圧力が独立に可変することで、被加工材に負荷されるしわ抑え力分布が変化している。しわの発達に伴い、流入方向に対する分布も変化している。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】従来の一体の剛体であるブランク・ホルダのしわ抑え力を説明するための図である。
【図２】本発明によるしわ抑え力分布の概略を示す図である。
【図３】本発明の実施形態を示す図である。
【図４】分布しわ抑え力制御を説明するための図である。
【図５】しわ発生危険度評価（ａ），破断発生危険度評価（ｂ）を説明する図である。
【図６】成形中の処理フローを示すフローチャートである。
【図７】ファジィ推論の処理フローを示すフローチャートである。
【図８】破断危険度に対する入力側メンバシップ関数（ａ），しわ危険度に対する入力側メンバシップ関数（ｂ），破断回避のためのｉｆ−ｔｈｅｎルールに基づいた出力側メンバシップ関数（ｃ），しわ回避のためのｉｆ−ｔｈｅｎルールに基づいた出力側メンバシップ関数（ｄ）を示す図である。
【図９】ファジィ推論の学習処理を示すフローチャートである。
【図１０】破断回避アルゴリズムを説明する図である。
【図１１】しわ抑制アルゴリズムを説明する図である。
【図１２】予測データに対する評価関数値を示す図である。
【図１３】Ｉ値への自己回帰モデルによる予測の適用を説明する図である。
【図１４】セグメント・ブランク・ホルダ・モジュールを用いた分離構成式ブランク・ホルダの構成を示す図である。
【図１５】ブランク・ホルダ・モジュールの構造とブランク・ホルダの基本構成を示す図である。
【図１６】６角形のセグメントで構成した分離構成式ブランク・ホルダの構成を示す図である。
【図１７】ブランク・ホルダ・モジュールに圧力を印加するための油圧システムの構成例を示す図である。
【図１８】成形中のしわ抑え力分布で、角筒深絞り成形の４分の１の領域について、各セグメントのしわ抑え圧力の大きさを高さとして表した３次元の棒グラフである。
【図１９】成形中のしわ抑え力分布で、各セグメントのしわ抑え変化を表したグラフである。
【図１】
2005186154.tif 000019
【図２】
2005186154.tif 000020
【図３】
2005186154.tif 000021
【図４】
2005186154.tif 000022
【図５】
2005186154.tif 000023
【図６】
2005186154.tif 000024
【図７】
2005186154.tif 000025
【図８】
2005186154.tif 000026
【図９】
2005186154.tif 000027
【図１０】
2005186154.tif 000028
【図１１】
2005186154.tif 000029
【図１２】
2005186154.tif 000030
【図１３】
2005186154.tif 000031
【図１４】
2005186154.tif 000032
【図１５】
2005186154.tif 000033
【図１６】
2005186154.tif 000034
【図１７】
2005186154.tif 000035
【図１８】
2005186154.tif 000036
【図１９】
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