実測に基づいたスマート冷間鍛造金型ライフサイクル管理システムの開発

Scientific Reports volume 12、記事番号: 13297 (2022) この記事を引用

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1 オルトメトリック

メトリクスの詳細

冷間鍛造金型は高圧荷重に耐えられるように焼きばめ法で製造されますが、繰り返しの圧縮応力により最終的には疲労破壊が発生します。疲労破壊に至るまでの寿命を限界寿命と定義し、有限要素法に基づいて金型寿命の予測を試みた。しかし、制御できない環境変数のため、正確な予測は不可能でした。そのため、金型の交換サイクルを明確に定めることができず、品質の低下、生産の遅れ、コストの増加などの弊害が生じます。金型のライフサイクルの予測に影響を与えるさまざまな環境要因は、金型のライフサイクルを決定する重要な変数である成形負荷の増減をもたらします。本研究では、圧電センサーをベースに鍛造設備から発生する荷重データを監視するシステムを開発した。さらに、リアルタイムに計測された成形荷重データを用いて金型の寿命をより正確に予測し、金型の交換周期を把握できる金型寿命管理システムを自動車用ステアリング部品の生産ラインに適用しました。

現代社会の製造業は、材料費や人件費などの製造コストの過度の上昇、需要の急激な変動、過剰な設備投資、生産資源の余剰などにより、さまざまな問題を抱えています1。特に、炭素排出規制の強化2に伴い、製造プロセスの改善・革新に伴い、最終製品に要求される仕様も様々に変化しています3。自動車の燃費を向上させるためには、各部品の軽量化4が求められます。同時に、非環境要因を製造プロセスから排除する必要があります。そのため、製造業は環境配慮と高品質、低コストを同時に実現するという課題に直面していました。この状況を打破するために、低コスト生産体制の確立や自動化工程の拡大など、さまざまな工夫により製造工程の効率化を図る取り組みが行われています。この流れはドイツから始まった第 4 次産業革命の波につながり5、製造業のパラダイムシフトが加速しています。製造分野におけるイノベーションとは、プロセスデータを中心としたハイパーコネクションを指し、ビッグデータの分析と活用、モノのインターネット（IoT）、アディクティブ・マニュファクチャリング、シミュレーション、水平・垂直統合システム6が含まれます。

本研究では、ものづくり革新のパラダイムシフトの一環として、自動車ステアリング部品の製造工程のデータを収集しました。これに基づいて、鍛造金型の寿命をより正確に予測することができました。さらに、金型の交換サイクルをオペレーターが監視することで、製造工程の効率の最大化を図りました。図1のボールスタッドは自動車のステアリングシステムの一つであるアウターボールジョイント（OBJ）に接続され、各方向への可動性を確保する役割を果たしています。

ステアリングシステムのボールスタッド部品7、8、9、10。

ボールスタッドは、バルク材料を密閉空間で数回プレスして最終製品を形成する、多段階の冷間鍛造プロセスを通じて製造されます。鍛造作業は、パンチとダイの間で圧縮された原材料の塑性変形によってコンポーネントを形成することから構成されます11。特に冷間鍛造法は、材料を室温で変形させることにより、高い強度と高い形状精度を確保することができます12。このプロセスでは、金型に繰り返し高い圧縮荷重がかかり、金型の材料は疲労限界に達して損傷します13。これは、生産性の低下や金型の破損や交換による不良率の増加など、プロセスコストの増加14につながります。冷間鍛造金型の寿命を予測し、プロセスコストを削減するための研究が行われています。冷間鍛造金型の寿命を予測する最も一般的な方法は、FEM を使用することです。ただし、これらの方法は限界寿命を定量的に予測するものではなく、定性的な分析にとどまります13,15。一方で、鍛造金型の破損の原因が疲労亀裂であるという観点からの研究も行われている14,16,17。 Tanrıkulu は冷間鍛造金型の材料の疲労限界を計算し、数値シミュレーションにより金型に作用する応力値に基づいて金型の限界寿命を予測する経験式を提示した18。さらに、冷間鍛造金型の寿命を予測するための同様の研究が継続されています19、20、21、22、23。

しかし、製造現場では依然として金型の寿命は作業者の経験に基づいて管理されており、さまざまな作業環境を考慮することができないため、金型の破損は突発的に発生します。さまざまな研究成果が現場に応用できない理由は主に2つあります。 1 つ目は、シミュレーションに基づいた金型の応力予測が、現場で発生する金型の疲労破壊と一致しないことです。有限要素法 (FEM) に基づく予測は、ダイのアライメント、材料サイズの偏差、作業温度などのさまざまな変数を考慮に入れていない理想的な結果です。 FEMの結果と現場との間には乖離がある。製造現場のすべての変数を制御することはほとんど不可能です。ただし、すべての要因により鍛造成形荷重の値が決まります。理論的には、鍛造荷重の計算方法はすでに研究されています24,25。しかし、今回の研究では、より実践的な研究のために鍛造装置の負荷データを使用しました。これを利用してFEM結果の精度を高めることで、金型限界寿命の予測精度を向上させることが可能です。

第二に、金型寿命の予測には鍛造工程のシミュレーション結果が不可欠であるため、専門家の介入が避けられず、工程変更に迅速に対応することができない。したがって、既存の金型寿命予測手法の精度を向上させる研究や、専門家以外でも現場で使用できるシステム開発研究を行う必要がある。

使用環境の変数をデータ化し、ビッグデータ解析により金型寿命の予測精度を高める方法が解決策の一つとなりますが、データ量が多いため研究効率が低下します。冷間鍛造プロセスにおける作業環境変数と金型の応力との間には、成形荷重と呼ばれる相関係数があります。そこで本研究では、施設内でリアルタイムに成形荷重データを計測し、リアルタイムデータを用いて金型にかかる応力を予測した。これにより、金型の限界寿命を高精度に算出することが可能となった。さらに、データの収集、処理、分析、監視手順が統合されシステム化され、現場の作業者が金型交換サイクルを簡単に監視できるようになりました。

ボールスタッド部の材質は直径22mmの34CrMo4（表1）とし、焼入れ性を高めるため球状化熱処理を施した。シミュレーション特性を取得するために、図 2 に示すように、ASTM E8 (サブサイズ) 規格 26 に従って引張試験片と圧縮試験片が処理されました。引張試験は１０ｍｍ／分の速度で行い、圧縮試験は２ｍｍ／分の速度で圧縮率８０％まで行った。引張試験の結果、表2に示す機械的性質が得られました。引張試験および圧縮試験から得られた工学応力およびひずみは、次の式により真の応力およびひずみに換算されます。

詳細な寸法が記載された引張および圧縮試験片。

34CrMo4材の引張・圧縮真応力－真ひずみ曲線を図3に示します。34CrMo4は冷間圧造専用材であり、引張試験の結果、一様伸び部が非常に小さく、そのため、圧縮変形における加工硬化を十分にシミュレートできません。

34CrMo4 の真の応力-ひずみ曲線。

一方、圧縮試験では、圧縮率80%まで材料が破壊しないため、かなり広い断面の真の応力-ひずみ曲線が得られます。したがって、多段階冷間鍛造プロセスのシミュレーション特性には圧縮曲線が使用されました。

ボールスタッド部品の冷間鍛造工程に使用される金型は、一般的にコア、補強リング、ケースから構成されており、使用される材料も異なります。鍛造時の応力集中により金型折損が発生する芯材にはWC-Co合金を使用しています。 WC は高い硬度と耐摩耗性を示し、Co は靭性に関係します27。一般にWC-Co合金の機械的性質はCoの含有量によって決まり、適切な温度に加熱しながらプレス成形する焼結工程を経て製造されます。ボールスタッド部品の製造工程で使用するコア金型の材質は、Co含有量20%のWC-Co合金であり、その機械的性質を表3に示します。WC-Co合金は、高い圧縮強度を有しますが、引張強度に弱いため、補強リングにより引張応力の集中が抑制されます。しかし、高速繰返し荷重により金型素材に加わる繰返し引張応力が一定の強度を超えると疲労破壊が発生します。したがって、冷間鍛造金型の限界寿命を定義するには、金型素材の疲労特性を把握する必要があります。疲労試験片は、図 4 に示すように、ASTM E 466 規格 28 に従って、焼結、研削、研磨プロセスを通じて製造されました。

詳細な寸法が記載された疲労実験片。

試験機の治具と接触する部分の応力集中を防ぐため、曲率半径3mmを考慮しました。また、ゲージ長に相当する部分の曲率半径は12.7mmとし、応力集中が効果的に生じるように設計した。 Instron 8801 装置を使用して、図 5 に示すように、応力比 0.1、周波数 10 Hz の場合のダイ材料の S-N ダイアグラムが導出されました。低寿命に相当する荷重条件から開始し、平坦部までは疲労限界が確保されるレベルまで寿命曲線が進みました。

WC-Co材のS-N曲線。

ボールスタッド部品の製造工程は、図6に示すような成形装置による計6段階で構成されており、1つの金型ブロック内に6工程ごとに異なる金型が配置されています。 1回のストロークの後、材料は自動的に次の工程に移送されます。引張応力が繰り返し加えられるコア金型の弱点における引張応力を正確に予測することが優先されます。このため、有限要素解析プログラムであるFORGEを用いて、多段階の冷間鍛造プロセスに対して有限要素シミュレーションを実行しました。図 7 に示すように、各段階のすべてのダイ構造がモデル化され、完全結合法が適用されてダイ応力予測の精度が向上しました。図 8 は、ボールスタッド形成手順の詳細な金型モデリングを示しています。各段のコア金型（WC）、補強リング（H13）、ケース（D2/M2）の材質にはそれぞれWC-Co、SKD-61、SKD-51/SKD-11を使用しました。解析プログラムにより得られた物性値を表4に示すように使用しました。34CrMo4の解析特性には、図3に示す圧縮線図を使用しました。補強リングの焼きばめ量は0.1～0.14%の範囲で各段階で変えた。さらに、材料とコア金型の間には 0.08 の摩擦係数が適用され、残りの接触領域には 0.12 の摩擦係数が適用されました。パンチの移動速度は全段同じ150mm/sとした。材料の加圧により金型に作用する最大主応力を完全連成解析により確認しました。図9に各段階における最大主応力が作用する点を示します。この解析プロセスを使用して、各プロセスの成形荷重に応じた最大主応力値の履歴を導き出します。最大主応力値は成形荷重の変化に応じて一定の傾向を示します。 1 つの分析ケースの結果を確認するのにかかる時間は 24 時間です。製造現場では生産サイクルを追うことができないため、傾向に基づいて最大主応力を計算するモデルに簡略化されています。

成形装置による多段冷間鍛造プロセス設計。

ボールスタッド成形手順のFEモデリング。

ボールスタッド成形手順の詳細な金型モデリング。

最大。全段のコアダイに作用する主応力。

コア金型に作用する最大主応力は主に金型の端部で発生し、この値をそのまま図5のy軸に代入することはできません。これは、有限要素解析の結果値が応力に相当するためです。濃度は要素と形状の機能に依存します。有限要素解析結果と図 5 の y 軸に対応する応力の両方を公称応力値に変換する必要があります。応力集中係数（kt）の値は、破断が予想されるコーナー部の形状係数（コーナー曲率半径と深さ）に基づいて計算できます29。応力集中係数とは、切り欠き、穴、溝に分布する応力集中の度合いを示す数値です。有限要素解析結果値に応力集中係数を適用することで、最大主応力を呼び応力に換算することができます。

同様に、図 5 の y 軸応力値に疲労応力集中係数 (kf) を適用して、公称応力に変換します。図4に示すように、試験片の中央には切り欠きがあるため、応力値は公称応力値ではありません。疲労応力集中係数とは、疲労荷重状態における切欠きによる応力集中の度合いを示す数値である。

ノッチのない疲労試験片を追加で用意した。同じ疲労試験条件下で、kf はノッチなしの疲労強度とノッチありの疲労強度の比として計算されます。

次に、図5の応力振幅をkfで割ることにより公称疲労応力に換算します。

解析結果である最大主応力を式(1)に代入することで公称応力(σ解析)に換算します。 (3)。これを式(1)の公称疲労応力(σfatigue)に代入すると、 (5) より、S-N 曲線に代入できる疲労強度となります。

金型寿命の定量的な評価は、疲労応力に応じた寿命を予測することで行いました。この方程式は、商用 S/W である Origin の S-N ダイアグラムをフィッティングすることによって導出されました。式の値を代入すると、 (6) を当てはめ式に代入すると、寿命に相当する周期を導出することができます。結果を実際の金型応力と併せて表5に示します。予測データと現場での実際の金型寿命を比較すると、±20%の誤差が生じますが、これは使用環境変数が考慮されていないためと考えられます。金型の寿命予測プロセスで考慮されます。実際の使用環境では、金型のアライメントや材料特性のばらつき、摩擦条件の変化などにより成形荷重が柔軟に変化するため、金型に作用する最大主応力も使用環境に応じて変化します。ただし、金型寿命を定量的に予測する過程では、金型に作用する最大主応力は理想的には一定値であると仮定しているため、この誤差が表示されます。また、金型寿命を予測するには成形工程のシミュレーションを行う必要があるため、専門家以外には利用が困難であり、現場への応用が阻害されるという問題もある。

ボールスタッド冷間鍛造工程の環境変数により、上型と下型の加圧による荷重変動が発生します。したがって、金型に作用する最大主応力にもばらつきが生じます。成形荷重をリアルタイムに計測することで、金型寿命の予測誤差を抑えることができます。ピエゾセンサーを用いて冷間鍛造上型と下型の押圧力をリアルタイムに計測しました。成形荷重を測定する最も正確な方法は、金型の間にロードセルを取り付けることです。ただし、ロードセルは成形荷重に耐えることができず、部品の寸法精度に影響を与えます。また、密閉空間に設置する必要があるため、信号処理のための有線接続は実現できません。そこで、図10に示すように、鍛造フォーマーのパンチブロックにピエゾセンサーを設置しました。より正確には、ピエゾセンサーはウェッジとバックプレートの間の狭い空間に設置され、加えられた力が伝達され測定できるようになりました。圧電センサーは、加えられた応力によって生じるひずみ（ε）と抵抗変化率（ΔR/R）の関係として定義される圧電効果30により電気信号（G：ゲージ率）を生成します。

ピエゾセンサーの取り付け位置。

式に示すように式 (7) では、ピエゾセンサーから生成される電気信号が変化率として定義されます。電気信号を積分して実際の荷重グラフに変換した結果を図 11 に示します。最後に、図 11 の y 軸の電気信号を荷重の単位に変換する必要があります。このために、校正用ロードセルを鍛造フォーマーに取り付けるための固定治具を作成し、実際の荷重を測定しました。最大荷重値と最大電気信号値の比較を繰り返すことで、リアルタイムの荷重データ測定が可能になりました。この際、ロードセルベンダーが提供する専用の校正S/Wを使用し、現場で定期的に荷重線図校正を実施しました。ボールスタッドの製造現場では、図12に示すように成形荷重をリアルタイムに監視できるシステムを構築し、プログラム化して実装しました。

センサー信号を荷重グラフ形式に変換します。

負荷図の変換プロセスと監視システム。

定量的な金型寿命予測技術を現場に広く適用するには、リアルタイムの成形荷重データに基づいて最大主応力もリアルタイムに計算する必要があります。特に、ボールスタッド部品の生産サイクルが1ea/sと短いため、シミュレーションを高速に実行する必要があり、リアルタイムでプロセスシミュレーションを実行することは不可能である。冷間鍛造金型に作用する最大主応力を予測するための単純な数学モデルは、現実的な代替手段です。図 13 に、ステージ 1 の下型コア金型に最大主応力が発生する点の応力履歴を示します。最大主応力は、一定の成形荷重（Ft：しきい値荷重）の範囲内で一定の値 0 を維持し、増加します。負荷の範囲にわたって直線的かつ比例的に変化します。この傾向はステージ 1 ～ 6 の上部および下部コア金型でも観察されました。したがって、式 1 に示すように、最大主応力を予測できる数学的モデルが必要になります。 (8) が提示され、ステージ 1 ～ 6 における上型と下型の最大主応力履歴を考慮して Cth 定数と Cslope 定数が導出されました。

最大主応力履歴に基づく予測モデル。

Freal は図 14 に示されており、リアルタイムで測定されたステージ 1 からステージ 6 までの最大成形荷重値を示します。式(1)を使用して最大主応力履歴に変換します。 (8) を図 15 に示します。このような複雑な変動負荷履歴は、単純化された等価負荷履歴に置き換えることができます。ただし、この研究では、フィールドアプリケーションアルゴリズムのリアルタイム実装と簡素化のために実際のデータが使用されました。

リアルタイムの最大成形荷重履歴。

リアルタイムの最大主応力履歴。

マイナーの線形累積損傷仮説は、無数の疲労荷重によって引き起こされる仕事が材料の臨界値に達したときに疲労による構造の破壊が発生するという仮定に基づいて導かれました31。最大主応力データと材料の S-N 図を使用すると、式 1 のように累積損傷係数 (CDF) を計算できます。 (9)@32.

ここで、ni は各応力レベルに応じたサイクル数、Ni は疲労曲線から得られる応力基準に基づく許容サイクル数、DFi は ni/Ni の関係で定義されます。図16に示すように、DFの累積計算によりCDFの値が1となる周期を鍛造金型の限界寿命と定義した。表 6 に、各プロセスの寿命限界を示します。最大主応力値を単一定数と仮定した場合、表 5 のダイ寿命予測結果と比較して、誤差範囲が ± 7% に縮小されていることがわかります。

累積損傷係数に基づいた金型のライフサイクル予測。

このシステムは図 17 に示すように構成されており、オペレータが現在使用している金型の残りのライフサイクルを監視できます。鍛造機にはピエゾセンサーが埋め込まれており、センサーから発生した信号を保存するモジュールが取り付けられています。さらに、センサー信号をダイの残りのライフサイクルとして計算するためのデータ処理サーバーが構成されます。ダイの残りのライフサイクルは、式 1 のように計算できます。 (10)。

金型寿命管理システム。

本研究では、多段階の冷間鍛造工程における金型寿命をより効率的に管理する手法を提案した。リアルタイムに収集される加圧荷重データに基づいて、より正確な金型寿命の予測が可能になりました。さらに、現場での活用を高めるため、専門家の介入を一切排除し、自動車部品製造現場への適用を実現しました。詳細な検討内容を以下にまとめる。

冷間鍛造金型の寿命を予測するために、金型材料のS-N線図を取得しました。最大主応力値は、鍛造プロセスシミュレーションと金型解析の組み合わせにより予測されました。 S-N線図に最大主応力値を代入することで金型寿命を予測することは可能でしたが、誤差率が±20%の範囲で精度が低かったです。さらに、金型の寿命予測プロセスは専門的難易度が高いため、現場での応用には限界がありました。

この問題を解決するために、冷間鍛造プロセスのステージ 1 ～ 6 の成形負荷をリアルタイムで監視するためのインフラストラクチャが確立されました。また、製造現場にはデータセンシング・収集・解析・加工連携システムを導入し、成形負荷データから金型の寿命予測を可能としました。このプロセスにおける専門家の介入を排除するために、成形荷重データに基づいて最大主応力を予測できる数学的モデルが提示されました。

線形累積損傷仮説に基づいて金型寿命をより正確に予測した結果、誤差範囲が最大±20%から±7%に減少しました。

金型の余寿命を監視できるシステムの構築により、現場のオペレータが金型の交換時期を直感的に判断できるようになり、製造工程の効率化が可能になります。

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本研究は、韓国産業技術研究院の「アドオンモジュールを用いたインテリジェントルート技術の開発（KITECH EO-22-0005）」として支援を受けて実施されました。

自動車材料およびコンポーネント研究開発グループ、KITECH、Cheomdan-venturero 108、Gwangju、61007、韓国

ソ・ヨンホ

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転載と許可

Seo, YH リアルタイムの鍛造負荷モニタリングに基づくスマート冷間鍛造金型ライフサイクル管理システムの開発。 Sci Rep 12、13297 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-17564-7

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受信日: 2021 年 12 月 29 日

受理日: 2022 年 7 月 27 日

公開日: 2022 年 8 月 2 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-17564-7

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