金属製造における冷間管引抜加工時のびびりの除去

金属製造業者は、冷間引抜き作業中にガタガタ音が聞こえるのを待ってはいけません。 電子検出により、店舗は開始前にあらゆる種類のトラブルを回避できます。

管の引き抜き作業では、びびりを防止し、それを検出する際の人的ミスを軽減することで大きなメリットが得られます。

びびりがエスカレートしてワークピースや工具に損傷を与える可能性があるのを待つのではなく、初期段階でびびりを検出し、すぐに描画速度を下げることが最善です。

では、チャタリングとは正確には何でしょうか?どうすれば防止できるのでしょうか?

長年にわたり、冷間引抜きは、正確なチューブの直径と肉厚を作成するための標準的な頼りになるプロセスになりました。 目標サイズよりも大きな直径のチューブは、外径と内径を小さくするためにテーパーダイを通して引き抜かれます。 冷間成形では、正確な幾何学的結果が得られるだけでなく、降伏強度、引張強度、硬度などの重要な材料特性も向上します。

ID の品質をより適切に制御するために、多くの場合、固定またはフローティング マンドレルがチューブ内に配置され、そこでテーパー ダイが金属を変形させます (図 1 を参照)。 描画剤は描画を滑らかにし、表面品質を向上させるために使用されます。

多くの場合、マンドレルがダイに引き込まれると、反動によって押し戻される前に、固定ロッドがマンドレルを引き戻します。 このマンドレルの動きにより、時には数秒間にわたって、機械の強い可聴振動、つまり悪名高いビビリ音が発生します。

この影響により、チューブの内面と外面に望ましくない周期的なリング マーク (チャター マーク) が残ります。 びびりマークのあるチューブは幾何学的仕様を満たしていないため、影響を受ける部分を切り取るか、チューブ全体を廃棄する必要があります。 夏の暑い日には、絞り剤の粘度の変化により、チャタリングが 1 時間に複数回発生する可能性があり、プロセスの中断、スクラップ率の上昇、機械オペレーターの追加作業につながります。

びびりは材料の廃棄量を増やすだけでなく、金型に回復不能な損傷を与える可能性があります。 極端な場合には、マンドレルとチューブが引き裂かれ、巨大な引っ張り力によってダイに冷間溶接されてしまうことがあります。

チューブの損傷の程度は、おしゃべりの強度と持続時間によって異なります。そのため、おしゃべりが聞こえたらすぐに描画速度を落とす準備を常に整えてください。

ビビリが発生するたびに、製品に損傷がないか目視で検査する必要があります。 機械の速度を遅くした後でも、数フィートの欠陥のある材料が残ることはよくあります。 チャタリングを完全に防ぐために、プロセス全体を大幅に遅い描画速度で実行したくなるかもしれませんが、これにより生産時間が増加し、機械の稼働率が低下し、企業の収益が圧迫される可能性があります。

図 1. これは、固定マンドレルを備えた絞りダイスの断面図です。 チューブは左側から入り、右側から細い直径で出ます。

チャタリングがチューブに永続的な損傷を与える前にチャタリングを検出する 1 つの方法は、高速振動解析システムを使用することです。 高周波データをリアルタイムで分析し、その結果を製図機の速度削減に関する推奨事項に変換します。

このタイプの測定システムでは、圧電センサーが身体から伝わる超音波音を記録します。 理想的には、信号対雑音比を向上させるためにセンサーを信号源の近くに取り付け、機械のセットアップを変更した場合にセンサーを移動する必要がないようにする必要があります。 実際には、センサーはロック リングの上のダイ スタンドに配置されることがよくあります。

アナログまたはデジタル PLC は、データ分析の開始と終了をトリガーします。 描画時間中、プロセスの音響構成に応じて、センサー出力は 400 ～ 800 kHz のレートでサンプリングされます。 次に、データはスペクトログラム (時間 x 周波数 x 振幅) に変換され、チャタリング信号からノイズをより適切に分離します。

びびりは瞬時には発生しません。 むしろ、その強度は通常、数百ミリ秒にわたって目に見えるほど増加します。 スペクトログラムでは、おしゃべりは最初、記録された周波数の広い範囲にまたがる、時間にわたって規則的な間隔で広がる微弱な広帯域の波として表示されます (図 2 を参照)。 びびりの強度は、多くの場合、聞こえるまで急速に増加し、チューブに不可逆的な跡を残します。

おしゃべりの前に現れる警告サインを検出するようにアルゴリズムを設計できます。 データはスペクトログラムに変換されるため、信号対雑音比が良好な周波数に焦点を当てて分析できます。

図 2 では、チャタリング検出アルゴリズムが 150 kHz を超える周波数に調整されています。 このアルゴリズムは、記録されたチャタリング スペクトログラム内のチャタリング イベントの数をカウントします。 慎重に定義された検出限界を満たすイベントが多いほど、カウントは高くなります。 ある時点で、しきい値を超えます。最初のチャタリング検出後、影響が顕著になるまでに 200 ～ 300 ミリ秒が経過することがあります。その時点で、描画マシンは速度を下げるよう要求を受けます。

この速度の低下は、段階的に減速する (できるだけ早く目標速度まで減速する) か、チャタリングの強度に応じて段階的に減速する (主に、チャタリングが増えると速度が大幅に低下するため) ことによって実現できます。 実際には、1/2 秒以内に速度を 10% から 25% 下げると、効果的にびびりが軽減される結果が得られました (図 3 を参照)。 ビビリが消えた後、減速した描画速度はさらに数秒間保持され、その後マシンは元の速度に戻ります。

振動ベースのびびり検出と機械速度の予測制御を組み合わせると、次のような多くの利点が得られます。