MI-6のデータサイエンティストおよび機械学習リサーチャーが共著した、加工技術に関する研究成果が、国際工学雑誌「Results in Engineering」に掲載されました。本研究では、AISI 4340鋼のフライス加工における工具寿命および表面品質を改善するために、ナノ潤滑剤とベイズ最適化を用いた革新的な手法が提案されました。
AISI 4340鋼は高強度・耐摩耗性に優れるものの、加工性が低いため、工具摩耗と生産コストの増大が課題でした。本研究は、加工時に発生する摩擦や摩耗を、ナノ粒子添加剤と統計的最適化手法により大幅に低減することに成功。さらに、工具摩耗をスピンドル負荷から予測するモデルを提案し、加工現場でのリアルタイムな工具寿命管理の実現可能性も示しました。
論文情報
- タイトル：Optimization of milling process of AISI 4340 Steel for enhanced tool life and surface quality using response surface methodology and Bayesian technique
- 掲載誌：Results in Engineering, Vol. 26 (2025), Elsevier
- DOI：https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.105097
- 主な著者（所属は執筆時）
- Laura Peña-Parás（Universidad de Monterrey）
- Elisa Margarita Mendoza-Zamarripa（MI-6株式会社）
- Stephany Elizabeth Vargas-Piedra（MI-6株式会社）
- Sumaiya Saima Sultana（MI-6株式会社）
- ほか