技術資料＞難削材加工における切削シミュレーションを用いた工具欠損予測

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技術資料
Technical Data

難削材加工における切削シミュレーションを用いた工具欠損予測中川純一＊1，大江章平＊2

Development of a Method for Predicting Tool Defects Using a Cutting
Simulation for Difficult-to-Machine Materials
Junichi NAKAGAWA and Shouhei OOE
Synopsis
In recent years, difficult-to-machine materials with high strength and high heat resistance have been widely applied to theautomobile and energy industries. Milling tools used for these materials easily acquire defects because of the combination ofimpact force in intermittent machining, high strength at high temperature, low thermal conductivity and so on. However, factory
workers usually optimize the machining conditions based on their past knowledge and trial and error, and they spend a lot oftime on improvement work. On the other hand, with the progress of numerical analysis, simulations have been applied to themachining process and numerous papers have suggested cutting simulations that utilize finite element methods. Although there
are studies on prediction methods of tool defects at the roots of end mills, there are few studies on tool defects like chipping at
cutting edges.
So, we have developed a method of predicting tool defects that utilizes cutting simulations in order to quickly to select theoptimal tool for the material machining. In this paper, the factors affecting tool defects are identified by a comparison of tool life
tests, cutting simulations and micro-observations of cutting edges.

1．緒言

タでの加工が主流となっており，複雑形状品を高能率かつ高精度で加工できるようになってきた．

近年，自動車，エネルギー産業では地球環境への負荷一般的に，複雑形状製品の加工においては，フライス軽減の観点から，エンジンや発電機の燃焼効率向上が強工具やエンドミルなどのミリング工具が多数用いられく求められており，より高強度で耐熱性の高い難削材る．しかし，難削材加工時のミリング工具は，断続加工（Ni 合金，高強度ステンレス鋼など）が幅広く利用されの衝撃力，難削材の特徴である高温強度の高さ，工具とている．難削材が用いられる部品の例として，産業用イの高親和性，加工硬化や低熱伝導率などの要因が複合的ンペラーディスクや自動車用のターボチャージャ部品がに重なるため，工具欠損が発生しやすく，生産性低下の挙げられる．これらの製品は，工作機械の技術開発に伴一因となっている．また，この問題に対して，製造現場

い，同時 5 軸または割出し機能を有したマシニングセン

では，過去の知見やトライアンドエラーに頼った切削条

2020年 9月 28日 受付＊ 1 大同特殊鋼㈱技術開発研究所（Corporate Research & Development Center, Daido Steel Co., Ltd.）＊ 2 アメディア㈱（Amedia Co., Ltd.）

電気製鋼 第 91 巻 2 号 2020 年

86件の最適化が行われており，工具形状の選定と切削条件の改善に多くの時間を費やしているのが現状である．
一方，近年の数値解析技術の進歩に伴い切削加工にもシミュレーションが適用されるようになってきた．工業的に用いられる切削シミュレーション手法として，切削工程全体の切削負荷を計算して，NC プログラムを最適化するマクロ視点のシミュレーション 1） と，切削工具の応力や温度分布から工具形状の設計や切削条件を最適化するミクロ視点での有限要素シミュレーションがある．特に工具欠損においては後者を活用した切削シミュ
レーションの事例があり，例えば，断続的な旋削加工における超硬チップの工具欠損予測 2） から超硬エンドミ
ル 3）の折損予測へ応用した研究がある．しかしながら，この超硬エンドミルの研究では工具の根元からの折損を2.

2実験方法と実験条件

2.

2.

1

Fig. 1 に 切 削 抵 抗 の 測 定 方 法 を 示 す． 切 削 動 力 計（Kistler 社製）上部に設置されたバイスで材料を固定して肩加工にて評価を行った．切削抵抗は X，Y，Z の 3軸成分を測定した．Table 2 に切削抵抗の測定試験に使用した工具形状と切削条件を示す．切削工具は，直径12 mm，4 刃の市販のラジアスエンドミルを用いた．工
作機械は DMG 森精機㈱製の複合 5 軸加工機 NT4200 を使用した．切削条件は，切削速度を 90 m/min，軸切込量を 2.0 mm，径切込量を 4.0 mm で固定し，送り速度を0.15 ～ 0.25 mm/tooth の範囲で変化させた．
Rotation

予測しており，刃先先端のチッピングに近い工具欠損の研究はほとんどない．
そこで，難削材加工において迅速かつ最適な工具選定を可能とするため，切削シミュレーションを活用した切削抵抗の測定方法

Z

Feed
direction

YX

工具欠損予測手法をこれまで開発してきた 4），5）．本稿でAxial depthof cut [ap]は，エンドミル加工の切削シミュレーションから得られた切削抵抗および応力解析結果と実験結果を比較するこRadius endmillとで，工具欠損因子の同定を試みた．

2．実験方法2.

1

Radius depthof cut [ae]Workpiece

Fig. 1. Method of the tool life test.

供試材

本実験で用いた SUS630 の化学組成を Table 1 に示す．

SUS630 は，時効熱処理を行うことで析出硬化により強度が増す材料であり，切削加工においては難加工材として位置づけられる．主に石油・ガス発掘，石油精製，石油化学，液化天然ガス（LNG），製鉄，製紙業においてインペラーディスクなどのコンプレッサ用部品に使用されることが多い．素材は，熱間鍛造後，固溶化熱処理をするため，1060 ℃で 3 時間均熱保持をした後に水冷しTable 2. Cutting tool and cutting conditions.
Cutting toolType of toolRadius endmill

Material

Cemented carbide

CoatingTiAlN

Diameter

12 mm

Corner R

0.75 mm
7°

た．次に，時効熱処理をするため，620 ℃で 5 時間均熱

Rake angle
Helix angle

30 °

熱処理後，素材を縦 68 mm ×横 68 mm ×高さ 100 mm

Number of teeth

4 teeth

保持した後に空冷し，HRC ＝ 32.2 に調質した．そしての試験片形状へと加工した．
Table 1. Chemical composition (mass%).
MaterialCNiCrCu

NbFe

SUS630

0.038

4.27

15.69

3.27

0.24

Bal.

Cutting conditions
Cutting velocity

90 m/minCutting feed rate

0.15, 0.20, 0.25 mm/tooth

Axial depth of cut

2.0 mmRadius depth of cut

4.0 mm

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2.

2.

287

工具寿命試験の方法

2. 3 シミュレーションによる解析方法

Table 3 に工具寿命試験で使用した切削工具と切削条切削シミュレーションは，市販の有限要素法解析ソフ件を示す．切削工具は，切削抵抗の測定で用いた，ラジアスエンドミルの刃先のチャンファー（面取り）形状をト DEFORM ™ -3D（SFTC 社製）を使用した．Fig. 3 に切削シミュレーションによる工具の応力解析方法を示変更したものを使用した．これは刃先のチャンファー形

す．エンドミルは剛体モデル，被削材を剛塑性体モデル状を変更することで，刃先近傍にかかる応力状態を変化として切削負荷解析を行い，これを弾塑性体のエンドミさせる狙いである．切削抵抗の試験と同様に，工作機械ルに転写することで応力解析を行った．切削負荷の計算は，DMG 森精機㈱製の複合 5 軸加工機 NT4200 を使用で用いた SUS630 の材料データベース（応力 - ひずみ線し，試験方法は，バイスで材料を固定し，肩加工にて評図）は，2 次元の旋削加工試験で測定した切削抵抗と一価を行った．切削条件は，送り速度を 0.15 ～ 0.25 mm/

致するように切削シミュレーションで逆解析することでtooth，軸切込量を 2.0 ～ 4.0 mm の範囲で変更すること同定した 6）．

で工具にかかる切削負荷を変化させた．また，工具寿命は工具欠損が生じるまでの加工距離とした．Fig. 2 に工具損傷部の刃面観察のための，工具寿命試験後のエンドミルの樹脂埋め手順を示す．まず，エンドミルを刃底から 10 mm の位置で切断をして樹脂に埋め込んだ．このとき，使用済の工具内部の亀裂が進展しないように常温

Rigidplasticbody

その後，光学顕微鏡と走査型電子顕微鏡（SEM）を用いて刃面を観察した．

X3．結果および考察

Radius endmill

Material

Cemented carbide

CoatingTiAlN

Diameter

12 mm

Corner R

0.75 mm
7°

Rake angle
Helix angle

30 °Number of teeth

4 teethChamfer

Non chamfer
C0.07-0.10，C0.10-0.15
Cutting conditions

Cutting velocity

90 m/minCutting feed rate

0.15, 0.20, 0.25 mm/tooth

Axial depth of cut

2.0, 3.0, 4.0 mm

Radius depth of cut

4.0 mm3.

1

切削抵抗の比較結果

Fig. 4 に送り速度と切削抵抗の関係を，実験と切削シミュレーションで比較した結果を示す．切削抵抗は 1/4
回転加工したときの最大切削力をプロットし，X，Y，Z の各軸方向で比較した．結果，各軸，各送り速度において実験と解析結果の誤差がほぼ 10 % 以内であり，切削シミュレーションの予測精度が十分であることを確認した．
2500

X (Experiment)

2000

Cutting force (N)Type of tool

Elastic plastic bodyY
Fig. 3. Method of analyzing the stress of a cutting tool.

Table 3. Cutting tool and cutting conditions.
Cutting tool

Y (Experiment)
Z (Experiment)

1500

X (Simulation)

1000

Y (Simulation)
500

Z (Simulation)

00.10

0.5 mmPolishing

RigidbodyStress analysis(Von Mises stress)

Stresstranscription

Zで硬化する樹脂埋め方法を採用した．次に樹脂埋めしたサンプルを刃底端面から 0.5 mm の位置まで研磨を行い，Analysis of
Cutting force

0.20
Feed rate (mm/tooth)Fig. 4. Relationship between cutting force and feed rate

Chipping

in experiment and simulation.
(a) Before embedding

0.30(b) After embedding

Fig. 2. Procedure of embedding in resin.

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2

工具寿命試験の結果

50Fig. 5 に送り速度 0.15 mm/tooth で固定し，刃先チャンファー形状と軸切込量を変化させたときの工具寿命の結果を示す．軸切込量が 3 mm，4 mm のとき，チャンファーの幅が大きいほど工具寿命が低下し，軸切込量が2 mm のときチャンファーの幅があるほど工具寿命が向上した．これはチャンファーの付与により工具欠損防止に効果がある一方で，軸切込量が増加すると工具にかかる全体の切削負荷と振動が増加するため，工具寿命が悪化したと考えられる．

Tool life (m)30Axial depth of cut = 2 mm
Axial depth of cut = 3 mm
Axial depth of cut = 4 mm
Correlation coefficient: 0.77201001000

5040

Axial depth ofcut = 2 mm

30

Axial depth ofcut = 3 mm

20

Axial depth ofcut = 4 mm

10040
Tool life (m)

3.

1500
2000
Principal force (N)(a) Relationship between principal force and tool life
50
40
Tool life (m)8830

Axial depth of cut = 2 mm
Axial depth of cut = 3 mm
Axial depth of cut = 4 mm
Correlation coefficient: 0.76200.000.05
0.10
Chamfer width (mm)0.15

Fig. 5. Effects of chamfer width and cutting condition on
tool life test.

1001000

1500
2000
XYZ resultant force (N)2500(b) Relationship between XYZ resultant force and tool

3.

3

工具寿命の支配因子の同定

Fig. 6 に切削シミュレーションで得られた切削抵抗とlife
Fig. 6. Relationship between simulation and tool life test.

工具欠損までの工具寿命の相関性を調査した結果を示す．また，ここで計算した相関係数は直線近似から求めた．これは，酒井らの報告 7） において，エンドミル加工では，切削抵抗と加工距離の関係が直線近似となることから採用した．その結果，主分力と工具寿命の相関係数は 0.77 と最も高く（Fig. 6(a)），次いで XYZ 合力との相関係数が 0.76 と高いこと（Fig. 6(b)）がわかった．また，最大切削負荷の合力と工具欠損寿命の相関性については上田らの報告 8） があり，今回と同様な結果が得られている．このため，今回のメカニズムにおいても，切削負荷によって微小な切欠きが発生した後，切削負荷の繰り返し変動に伴って疲労亀裂が進展することで欠損に至ったと推測される．

3. 4 工具観察による工具欠損の原因調査
Fig. 7 に工具欠損後のエンドミル刃先断面（軸切込量2.0 mm，1 刃送り 0.15 mm/ 刃，チャンファーなし）を光学顕微鏡と SEM で観察した結果を示す．光学顕微鏡
像から，すくい面，逃げ面に微小なチッピングが存在し，そこから亀裂が伝播した様子がわかる．亀裂部分を測定した SEM 像において，四角形状部がタングステンカーバイト（WC）であり，それらの隙間を埋めている部分がコバルト（Co）であるが，WC を避けるようにCo 内に亀裂が入り，伝播していることがわかる．

Frank face
SEM observation area

10 μm

10 μm

Rake face

89

Rake face

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Frank face(a) Cutting distance : 6.9 m(a) Cutting distance: 6.9 mCracking
50 μm(a) Optical microscope image

10 μm

10 μm

Chipping

Chipping(b) Cutting distance: 13.9 m
Chipping

Cracking

Chipping

Co10 μm

10 μm

WC

Chipping

5 μm(b) SEM image
Fig. 7. Optical microscope image and SEM image near
the cutting edge.

Chipping(c) Cutting distance: 20.8 m
Fig. 8. SEM images near the cutting edge for eachmachining distance.
度は圧縮対比で 1/3 の強度しかなく，脆性破壊が引張応

次に，エンドミルの工具刃先に微小チッピングが生じ力場で発生しやすいことから，応力の最大値である最大るまでの過程を調査するため，所定の加工距離，6.9 m，主応力を，さらに，先に挙げた臼井ら 2） の提案する引13.9 m，20.8 m（加工条件：軸切込量 2.0 mm，1 刃送り0.15 mm/ 刃，チャンファーなし）を加工した後の工具張の主ひずみを合算した引張主ひずみ和を，切削シミュレーションの数値として用いた．その結果，最大主応力刃先近傍を観察した．Fig. 8 に SEM 像を示す．観察部（Fig. 9(a)）がすくい面に応力が集中しているのに対し面を観察した．加工距離が 6.9 m では，刃先に変化は見くい面と逃げ面の双方の数値が高いことがわかり，Fig.

位は 4 刃中，2 刃を選定し，底刃から 0.5 mm 位置の断て，引張主ひずみ和（Fig. 9(b)）は，工具刃先近傍のすられなかったが，加工距離が 13.9 m になると，すくい8(c) のミクロ観察が示す微小チッピング位置と臼井らの面，逃げ面ともに刃先近傍に凹凸が見られるようになっ提案する引張主ひずみ和の最大位置がほぼ一致することた．さらに，加工距離が 20.8 m になると，すくい面とがわかった．

逃げ面に複数の微小なチッピングが確認された．

3.

5

微小チッピング発生因子の考察

以上より，工具欠損の起点は微小なチッピング（切欠き）であり，この切欠きが発生した後，切削負荷の繰り返し変動によって亀裂が進展して欠損に至ると考えられ

ここでは微小チッピング発生因子を考察するため，工る．さらに，微小なチッピングと引張主ひずみ和の位置

具刃先近傍に発生した微小チッピングの発生部位とシが一致したことから，引張主ひずみ和の数値が小さくなミュレーション結果を比較した．Fig. 9 に軸切込を 2るよう工具の刃先形状や切削条件を決定することで微小mm，1 刃送りを 0.15 mm/ 刃とした切削条件におけるシチッピングが抑制されて，工具欠損が発生しにくくなるミュレーション結果を示す．一般的に超硬合金の引張強と考えられる．

90

電気製鋼 第 91 巻 2 号 2020 年

1300

[MPa]

4．結Maximum言

エンドミル加工の切削シミュレーション結果と実験結1140

果を比較することで工具欠損因子の同定を試み，以下の975結果を得た．

8131）シミュレーションから得られた切削負荷の主分力と650

工具寿命の相関係数が 0.77と最も高い数値を示した．
このことから切削抵抗を抑制することで工具欠損ま488での工具寿命が向上すると考えられる．

3252）工具欠損後の刃先の光学顕微鏡観察により，すくい163

面，逃げ面に微小チッピングが存在し，それらを起0(a) Maximum principal stress

0.00200[-]

0.00175

Maximum

点として亀裂が伝播することがわかった．
3）工具刃先近傍の微小なチッピング位置と引張主ひずみ和の最大位置が一致することから，引張主ひずみ和の数値が小さくなるように工具形状や切削条件を決定することで，微小チッピングが抑制され，工具0.00150欠損が発生しにくくなると考えられる．

0.00125（文0.00100

献）1）八田武士，中川純一：電気製鋼，87（2016），1，45．

0.000752）臼井英治，井原透，白樫高洋，金沢憲一：精密機械，50（1984），5，866．

0.00050

3）金沢憲一，奈良岡暁：精密工学会誌，64（1998），1，0.00025

131．

0.00000(b) Sum of positive principal strains
Fig. 9. Simulations of cutting edge.

4）中川純一，杉野敦，八田武士，大江章平：2015年度
精密工学会秋季大会学術講演会講演論文集，（2015），153．

5）中川純一，杉野敦，八田武士，藤原正尚，大江章平：2016年度精密工学会秋季大会学術講演会講演論文集，（2016），601．
6）㈱ヤマナカゴーキン：素形材，52（2011），1，48．

7）是永宗祐，大澤洋文，植松俊明，伊藤芳典，静弘生，酒井克彦：2015年度精密工学会春季大会学術講演会
講演論文集，（2015），1023．
8）上田完次，岩田一明，柴坂敏郎，ジョーン・パーシー：
精密機械，48（1982），10，1311．

中川純一

大江章平