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公開番号2025163400
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-29
出願番号2024066595
出願日2024-04-17
発明の名称機械的特性予測方法および機械的特性予測装置
出願人リョービ株式会社
代理人弁理士法人海田国際特許事務所
主分類B22D 46/00 20060101AFI20251022BHJP(鋳造;粉末冶金)
要約【課題】鋳造品に生じる様々な影響を考慮することで、鋳造品の機械的特性を高精度に予測するとともに、少ない説明変数で簡易に良好な予測結果を得る。
【解決手段】機械的特性予測方法は、開閉可能な一対の金型内に形成されたキャビティに溶湯を注入し、当該溶湯を凝固させることで成形される鋳造品Cの機械的特性を予測する方法であって、キャビティを複数の要素に分割してなるCAE解析用の金型モデルを用いて所定の解析を行うことで、鋳造品Cの鋳造条件又は溶湯に関する情報である説明変数を得る説明変数取得ステップ(ステップS2)と、説明変数と鋳造品Cの機械的特性に関する情報である目的変数との対応関係を算出した予測モデルに、説明変数を入力して、目的変数を予測する機械的特性予測ステップ(ステップS4)と、を含む。説明変数には、凝固後の鋳造品Cに含有する強化元素の固溶量に関わる因子が用いられる。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
開閉可能な一対の金型内に形成されたキャビティに溶湯を注入し、当該溶湯を凝固させることで成形される鋳造品の機械的特性を予測する機械的特性予測方法であって、
前記キャビティを複数の要素に分割してなるＣＡＥ解析用の金型モデルを用いて所定の解析を行うことで、前記鋳造品の鋳造条件又は前記溶湯に関する情報である説明変数を得る説明変数取得ステップと、
前記説明変数と前記鋳造品の機械的特性に関する情報である目的変数との対応関係を算出した予測モデルに、前記説明変数を入力して、前記目的変数を予測する機械的特性予測ステップと、
を含み、
前記説明変数に、凝固後の前記鋳造品に含有する強化元素の固溶量に関わる因子を用いることを特徴とする機械的特性予測方法。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
請求項１に記載の機械的特性予測方法であって、
前記説明変数に、前記鋳造品の凝固組織の成長に関わる因子を加えることを特徴とする機械的特性予測方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の機械的特性予測方法であって、
前記説明変数に、前記鋳造品の肉厚変化量を加えることを特徴とする機械的特性予測方法。
【請求項４】
請求項３に記載の機械的特性予測方法であって、
前記説明変数に、前記溶湯の清浄度に関わる因子を加えることを特徴とする機械的特性予測方法。
【請求項５】
請求項３に記載の機械的特性予測方法であって、
前記説明変数に、前記溶湯の湯流れ時の固相率を加えることを特徴とする機械的特性予測方法。
【請求項６】
開閉可能な一対の金型内に形成されたキャビティに溶湯を注入し、当該溶湯を凝固させることで成形される鋳造品の機械的特性を予測する機械的特性予測方法であって、
前記キャビティを複数の要素に分割してなるＣＡＥ解析用の金型モデルを用いて所定の解析を行うことで、前記鋳造品の鋳造条件又は前記溶湯に関する情報である説明変数を得る説明変数取得ステップと、
前記説明変数と前記鋳造品の機械的特性に関する情報である目的変数との対応関係を算出した予測モデルに、前記説明変数を入力して、前記目的変数を予測する機械的特性予測ステップと、
を含み、
前記説明変数に、前記溶湯の湯流れ時の固相率を用いることを特徴とする機械的特性予測方法。
【請求項７】
請求項１又は６に記載の機械的特性予測方法であって、
前記予測モデルは、線形回帰又は複数の学習モデルを組み合わせて１つの学習モデルを生成するアンサンブル学習から得られることを特徴とする機械的特性予測方法。
【請求項８】
開閉可能な一対の金型内に形成されたキャビティに溶湯を注入し、当該溶湯を凝固させることで成形される鋳造品の機械的特性を予測する機械的特性予測装置であって、
前記キャビティを複数の要素に分割してなるＣＡＥ解析用の金型モデルを用いて所定の解析を行うことで、前記鋳造品の鋳造条件又は前記溶湯に関する情報である説明変数を得る説明変数取得部と、
前記説明変数と前記鋳造品の機械的特性に関する情報である目的変数との対応関係を算出した予測モデルに、前記説明変数を入力して、前記目的変数を予測する機械的特性予測部と、
を備え、
前記説明変数に、凝固後の前記鋳造品に含有する強化元素の固溶量に関わる因子を用いることを特徴とする機械的特性予測装置。
【請求項９】
開閉可能な一対の金型内に形成されたキャビティに溶湯を注入し、当該溶湯を凝固させることで成形される鋳造品の機械的特性を予測する機械的特性予測装置であって、
前記キャビティを複数の要素に分割してなるＣＡＥ解析用の金型モデルを用いて所定の解析を行うことで、前記鋳造品の鋳造条件又は前記溶湯に関する情報である説明変数を得る説明変数取得部と、
前記説明変数と前記鋳造品の機械的特性に関する情報である目的変数との対応関係を算出した予測モデルに、前記説明変数を入力して、前記目的変数を予測する機械的特性予測部と、
を備え、
前記説明変数に、前記溶湯の湯流れ時の固相率を用いることを特徴とする機械的特性予測装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械的特性予測方法および機械的特性予測装置に関するものである。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、鋳造品の設計段階において、当該鋳造品が所望の機械的特性を有するか否かを判定するためには、設計者の経験に基づき、鋳造条件および材料組成等を調整しながら試作を繰り返すことが行われていた。しかし、かかる判定方法は、多くの時間を要するとともに、多大なコストが生じていた。そこで近年、設計者の経験のみに依存しない客観的な手法を用いて、鋳造品の機械的特性を予測することが行われている。
【０００３】
例えば、下記特許文献１には、ＣＡＥ（Computer Aided Engineering）解析用の金型モデルを作成し、この金型モデルを用いて、所定の鋳造条件で湯流れ解析および凝固解析を行い、解析結果から所定の因子を算出し、当該因子を説明変数とした上で、所望の機械的特性を目的変数とする重回帰分析を実施することで、鋳造品の機械的特性を予測する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１９－１０５５９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記技術は、凝固後の鋳造品に含有する強化元素の固溶量や、金型の温度変化に伴い鋳造品の肉厚が変化することによる機械的特性への影響が考慮されておらず、説明変数の選択に改善の余地があった。また、上記技術は、説明変数として少なくとも３つの因子が必要であるため、説明変数を取得するための計算コストが高く、簡易な予測手法が求められていた。
【０００６】
本発明は、上述した従来技術に存在する課題に鑑みて成されたものであり、その目的は、鋳造品に生じる様々な影響を考慮することで、鋳造品の機械的特性を高精度に予測するための手法を提供することにある。併せて、少ない説明変数で簡易に良好な予測結果を得る手法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
以下、本発明について説明する。なお、本発明の理解を容易にするために添付図面の参照番号を括弧書きにて付記するが、それにより本発明が図示の形態に限定されるものではない。
【０００８】
本発明に係る機械的特性予測方法は、開閉可能な一対の金型内に形成されたキャビティに溶湯を注入し、当該溶湯を凝固させることで成形される鋳造品（Ｃ）の機械的特性を予測する機械的特性予測方法であって、前記キャビティを複数の要素に分割してなるＣＡＥ解析用の金型モデルを用いて所定の解析を行うことで、前記鋳造品（Ｃ）の鋳造条件又は前記溶湯に関する情報である説明変数を得る説明変数取得ステップ（ステップＳ２）と、前記説明変数と前記鋳造品（Ｃ）の機械的特性に関する情報である目的変数との対応関係を算出した予測モデルに、前記説明変数を入力して、前記目的変数を予測する機械的特性予測ステップ（ステップＳ４）と、を含み、前記説明変数に、凝固後の前記鋳造品（Ｃ）に含有する強化元素の固溶量に関わる因子を用いることを特徴とするものである。
【０００９】
また、本発明に係る機械的特性予測方法は、前記説明変数に、前記鋳造品（Ｃ）の凝固組織の成長に関わる因子を加えることができる。
【００１０】
また、本発明に係る機械的特性予測方法は、前記説明変数に、前記鋳造品（Ｃ）の肉厚変化量を加えることができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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