JPH105872A5 - - Google Patents

Description

【発明の名称】長尺部材の曲がり矯正方法及び装置

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、長尺部材の曲がり矯正方法、特に、転がり案内用のボールネジ軸又はリニヤガイドレールの素材の曲がり矯正方法及び装置に関する。

【０００９】
本発明は、熟練者の技能に依存せずに長尺部材の曲がり矯正加工における矯正精度及び加工能率を向上させることができる長尺部材の曲がり矯正方法及び装置を提供することにある。

【００７２】
【発明の効果】
本発明の請求項１の長尺部材の曲がり矯正方法によれば、長尺部材の長手軸方向に関する少なくとも１ヶ所において長手軸方向に直交する方向に関する長尺部材の曲がり量を測定し、例えば誤差逆伝搬法による学習アルゴリズムを有するニューロネットワーク法により、測定された長尺部材の曲がり量を入力パラメータとして長尺部材の矯正曲げ条件を算出し、ニューロネットワーク法により算出された長尺部材の矯正曲げ条件に基づいて矯正曲げ機構を制御するので、長尺部材の曲がり矯正加工における矯正精度及び加工能率を向上させることができる。
本発明の請求項８の長尺部材の曲がり矯正装置によれば、長尺部材の長手軸方向に関する少なくとも１ヶ所において長手軸方向に直交する方向に関する長尺部材の曲がり量を測定し、所定の入力パラメータに基いて誤差逆伝搬法による学習アルゴリズムにより長尺部材の矯正曲げ条件を算出し、測定された長尺部材の曲がり量を所定の入力パラメータとしてニューラルネットワーク部に送出し、かつニューラルネットワーク部で算出された長尺部材の矯正曲げ条件に基づいて矯正曲げ機構を制御するので、長尺部材の曲がり矯正加工における矯正精度及び加工能率を向上させることができる。

Claims (15)

1. 長尺部材の長尺部材の長手軸方向に関する少なくとも１ヶ所において前記長手軸方向に直交する方向に関する前記長尺部材の曲がり量を測定し、予め所定の学習アルゴリズムに従い学習を行わせたニューラルネットワークにより、前記測定された長尺部材の曲がり量を入力パラメータとして前記長尺部材の矯正曲げ条件を算出し、前記ニューラルネットワークにより算出された長尺部材の矯正曲げ条件に基づいて矯正曲げ機構を制御することを特徴とする長尺部材の曲がり矯正方法。
2. 前記学習済のニューラルネットワークは、前記長尺部材の形状、材質、支持スパン、及び矯正前の長尺部材の曲がり量に基づいて、前記長尺部材の曲がり量の測定点に加えられるべき矯正変位量を算出して得ることを特徴とする請求項１記載の前記長尺部材の曲がり矯正方法。
3. 前記長尺部材の曲がり矯正方法は、矯正変形中の長尺部材の曲がり量を前記矯正変位量と比較し、前記長尺部材の曲がり量が前記矯正変位量に達すると、矯正曲げ機構に除荷指令信号を出力する比較工程を含むことを特徴とする請求項２記載の前記長尺部材の曲がり矯正方法。
4. 前記比較工程は、前記長尺部材に加えられた負荷荷重と前記長尺部材の矯正変位量とを同時に受け取り、負荷荷重を変位量で割った値である傾きを算出して、前記ニューラルネットワーク部の出力より定まる除荷曲線の傾きとの比較を行うことを特徴とする請求項３記載の前記長尺部材の曲がり矯正方法。
5. 長尺部材上の長手軸方向に関する複数の位置で、それぞれ独立に曲げ荷重を前記長尺部材に付与するように前記長尺部材に矯正曲げ変形を付与する複数の曲げ付与工程を含み、前記ニューラルネットワーク法が、複数の各測定位置での矯正前の長尺部材の曲がり量を受け取り、これらの曲がり量に基づいて複数の曲げ付与手段が付与すべき矯正変位量を算出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の前記長尺部材の曲がり矯正方法。
6. 前記矯正曲げ変形が、前記長尺部材の矯正変位量に基づいて制御されることを特徴とする請求項５記載の前記長尺部材の曲がり矯正方法。
7. 前記矯正曲げ変形が、前記長尺部材の曲げ荷重に基づいて制御されることを特徴とする請求項５記載の前記長尺部材の曲がり矯正方法。
8. 長尺部材を支持する支持機構と、前記支持された長尺部材に矯正曲げ変形を与える矯正曲げ機構とを備えた長尺部材の曲がり矯正装置において、前記長尺部材の長手軸方向に関する少なくとも１ヶ所において前記長手軸方向に直交する方向に関する前記長尺部材の曲がり量を測定する測定手段と、所定の入力パラメータに基いて誤差逆伝搬法による学習アルゴリズムにより前記長尺部材の矯正曲げ条件を算出するニューラルネットワーク部と、前記測定された長尺部材の曲がり量を受け取り、この受け取られた長尺部材の曲がり量を前記所定の入力パラメータとして前記ニューラルネットワーク部に送出し、かつ前記ニューラルネットワーク部で算出された長尺部材の矯正曲げ条件を受け取ると共に、この受け取られた長尺部材の矯正委曲げ条件に基づいて前記矯正曲げ機構を制御する演算処理部とを備えることを特徴とする長尺部材の曲がり矯正装置。
9. 前記ニューラルネットワーク部を、前記長尺部材の形状、材質、支持スパン、及び矯正前の長尺部材の曲がり量に基づいて、前記長尺部材の曲がり量の測定点に加えられるべき矯正変位量を算出するように構成することを特徴とする請求項８記載の長尺部材の曲がり矯正装置。
10. 前記演算処理部が、矯正変形中の長尺部材の曲がり量を逐次取り込み、前記矯正変位量と比較し、前記長尺部材の曲がり量が前記矯正変位量に達すると、前記矯正曲げ機構に除荷指令信号を出力する比較手段を備えることを特徴とする請求項８又は９記載の長尺部材の曲がり矯正装置。
11. 前記比較手段は、前記長尺部材に加えられた負荷荷重と前記長尺部材の矯正変位量とを同時に受け取り、負荷荷重を変位量で割った値である傾きを算出して、前記ニューラルネットワーク部の出力より定まる除荷曲線の傾きとの比較を行うことを特徴とする請求項１０記載の長尺部材の曲がり矯正装置。
12. 前記支持機構が、長尺部材を回転する回転機構及び長尺部材を長手軸方向に送る送り機構を備えることを特徴とする請求項８乃至１１のいずれか１項に記載の長尺部材の曲がり矯正装置。
13. 前記測定手段が複数の変位測定器からなり、前記矯正曲げ機構が長尺部材上の長手軸方向に関する複数の位置で、それぞれ独立に曲げ荷重を印加して長尺部材に矯正曲げ変形を付与する複数の曲げ付与手段からなり、前記ニューラルネットワーク部が、複数の変位測定器により得られる各測定位置での矯正前の長尺部材の曲がり量を受け取り、これらの曲がり量に基づいて複数の曲げ付与手段が付与すべき矯正変位量を算出するように構成されることを特徴とする請求項８乃至１２のいずれか１項に記載の長尺部材の曲がり矯正装置。
14. 前記矯正曲げ機構が長尺部材の矯正変位量に基づいて前記矯正曲げ変形を制御することを特徴とする請求項８乃至１３のいずれか１項に記載の長尺部材の曲がり矯正装置。
15. 前記矯正曲げ機構が長尺部材の曲げ荷重に基づいて前記矯正曲げ変形を制御することを特徴とする請求項８乃至１３のいずれか１項に記載の長尺部材の曲がり矯正装置。