Norikazu Suzuki 研究室
主宰者:Norikazu Suzuki
神戸大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
この研究室は、工作機械を用いた切削加工プロセスの高精度化と自動化に関する研究を展開しています。研究の主な問い対象は、旋盤やフライス盤、研削盤などの加工機において、工具の摩耗、加工面の性質、加工振動といった現象を解明し、加工条件を最適化することです。特に、粉塵や振動などの作業環境による労働者への悪影響を軽減し、多様な加工条件下での加工自動化を実現することを目指しています。
これらの研究課題に対して、切削力の解析計算や数値シミュレーション、あるいは加速度センサなどのセンサを用いた実験計測データの収集・分析といった手法を採用しています。具体的には、三次元の切削モデルや機械力学モデルを構築し、実験で得られた力や振動の情報から加工状態を推定する逆問題解析を行っています。また、超音波を用いた加工支援技術の効果を定量評価することも行っています。
これらの研究を通じて、工具の損傷や加工面の硬さ・残留応力といった加工結果の品質を、切削力などの加工中データから非破壊で推定できることを示しています。さらに、加工振動(チャタリング)の発生メカニズムを明らかにし、給送条件の工夫によってその安定性を改善する方法も提案しています。こうした知見は、製造現場での加工効率向上と加工品質の確保に貢献しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果(32 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmelem.2025.11.os01-10
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmelem.2025.11.os06-1
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmelem.2025.11.os05-42
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmemmt.2024.15.d25
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- DOI: https://doi.org/10.2493/jjspe.90.767
- DOI: https://doi.org/10.20965/ijat.2024.p0461
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cirp.2024.04.028
- [2024] Improvement of surface quality in simultaneous machining of multiple workpieces on a single machineDOI: https://doi.org/10.1016/j.cirp.2024.04.040
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- [2024] Cutting force estimation in end milling considering the effect of corner wear on the bottom edge.DOI: https://doi.org/10.1299/jsmemmt.2024.15.a10
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0163300
- DOI: https://doi.org/10.32897/abdimasusb.v4i2.2982
- [2023] Estimation of Hardness and Residual Stress on End-Milled Surfaces Using Linear Regression ModelDOI: https://doi.org/10.20965/ijat.2023.p0564
- DOI: https://doi.org/10.3390/e25070989
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11600-023-01102-8
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijmachtools.2023.104017
- DOI: https://doi.org/10.35848/1347-4065/ac916b
- [2022] Parameter identification for linear model of the milling process using spindle speed variationDOI: https://doi.org/10.1016/j.precisioneng.2022.08.011
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.precisioneng.2022.07.013
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cirp.2022.04.060
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.precisioneng.2021.03.017
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12541-021-00469-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cirp.2021.04.073
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmelem.2021.10.174-061
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