JP5040618B2 - 鋳造品のひけ割れ推定方法、そのひけ割れ推定装置、そのひけ割れ推定プログラム、及び当該プログラムを記録した記録媒体、並びにその成形型製造方法 - Google Patents

Description

本発明は、鋳造品のひけ割れ推定方法、そのひけ割れ推定装置、そのひけ割れ推定プログラム、及び当該プログラムを記録した記録媒体、並びにその成形型製造方法に関する。

アルミニウム等のダイカスト鋳造を行う際には、鋳造シミュレーションを用いて、鋳造品に生じる凝固収縮率の分布を予測している。この凝固収縮率の分布においては、特に鋳造品において表面形状が窪んで形成された窪み状角部等においては、成形型（金型等）の表面によって冷却され難く、溶湯の未凝固部分に関連する凝固収縮率が高くなる傾向にある。

また、設計者等は、鋳造シミュレーションの結果を見て、凝固収縮率が極端に大きい部位は、この部位に対応する鋳造品の表面にひけ割れが生じる可能性が高いことを認知している。そして、設計者等は、ひけ割れが生じる可能性が高い表面部位の形状を変更したり、この表面部位の近くの冷却効果を高めたりしている。

例えば、特許文献１においては、複雑な形状をとり得る鋳物製品について、製品全体としての指向性凝固の成否を予測し、鋳造方案の設計を効率よく行うことができる鋳造方案評価装置等が開示されている。この鋳造方案評価装置等においては、鋳物モデルの三次元形状データと鋳造条件とに基づいて、鋳物モデルにおける各微小要素の溶湯の凝固時間を算出し、この凝固時間と、微小要素から他の各微小要素までの隣接する要素数の最小値である距離番号との関係から鋳造方案の良否を評価している。

また、例えば、特許文献２においては、微少なひけ巣の発生予測を精度よく行うことのできる凝固解析方法が開示されている。この凝固解析方法においては、注目セルが指定固相率に達したときに、隣接セルとの固相率差を算出して、算出した固相率差に応じて注目セルの収縮量を隣接セルに分配し、最終的に各セルの収縮量が大きい部分をひけ巣発生の可能性があるものと推定している。

しかしながら、上記特許文献１、２に開示されたものは、いずれも凝固収縮率等に基づいてひけ巣等の発生部位を予測することができるものに過ぎない。そのため、ひけ巣によって、鋳造品の表面にひけ割れが生ずる可能性があるか否かは、設計者等のカン、コツ等の感覚に頼らざるを得なかった。

特開２００７−２２２８８６号公報 特開２００５−３２９４６５号公報

本発明は、かかる従来の問題点に鑑みてなされたもので、鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高い部位を、画一的で客観的な基準で特定することができる鋳造品のひけ割れ推定方法、そのひけ割れ推定装置、そのひけ割れ推定プログラム、及び当該プログラムを記録した記録媒体、並びにその成形型製造方法を提供しようとするものである。

第１の発明の一つは、鋳造シミュレーションによって予測された鋳造品に生じる凝固収縮率の分布を基にして複数のひけ巣の発生部位を三次元で特定したひけ巣データと、上記鋳造品の表面形状を三次元で抽出した表面データとを、三次元座標軸を一致させて統合して、三次元の統合データを得る統合ステップと、
上記三次元の統合データにおける上記各ひけ巣と上記三次元の統合データにおける上記鋳造品の表面の形状が窪んで形成された窪み状角部との間の最短距離を求めると共に、該窪み状角部の曲率半径を求める計測ステップと、
上記各ひけ巣のうち、上記最短距離及び上記曲率半径を用いて決定した評価値が所定の規定値の範囲を外れたひけ巣に対応する鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高いことを特定する評価ステップとを含むことを特徴とする鋳造品のひけ割れ推定方法にある（請求項１）。
第１の発明の他の一つは、鋳造シミュレーションによって予測された鋳造品に生じる凝固収縮率の分布を基にして複数のひけ巣の発生部位を三次元で特定したひけ巣データと、上記鋳造品の表面形状を三次元で抽出した表面データとを、三次元座標軸を一致させて統合して、三次元の統合データを得る統合ステップと、
上記三次元の統合データにおける上記各ひけ巣と上記三次元の統合データにおける上記鋳造品の表面の形状が窪んで形成された窪み状角部との間の最短距離を求めると共に、上記三次元の統合データにおける上記各ひけ巣の体積と、上記窪み状角部の曲率半径とを求める計測ステップと、
上記各ひけ巣のうち、上記最短距離、上記体積及び上記曲率半径を用いて決定した評価値が所定の規定値の範囲を外れたひけ巣に対応する鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高いことを特定する評価ステップとを含むことを特徴とする鋳造品のひけ割れ推定方法にある（請求項３）。

本発明の鋳造品のひけ割れ推定方法は、鋳造シミュレーションによる凝固収縮率の分布結果を用いて、鋳造品の表面においてひけ割れが生ずる可能性がある部位を特定することができるものである。
具体的には、本発明においては、統合ステップとして、上記鋳造シミュレーションによって得られたひけ巣データと、鋳造品の表面形状を三次元で抽出した表面データとを、三次元座標軸を一致させて統合して、三次元の統合データを得る。このとき、この統合データにおいては、ひけ巣データと表面データとが同一次元に展開される。

次いで、計測ステップとして、三次元の統合データにおける各ひけ巣（鋳巣）と、三次元の統合データにおける鋳造品の表面との間の最短距離を求める。その後、評価ステップとして、各ひけ巣のうち、最短距離を用いて決定した評価値が所定の規定値の範囲を外れたひけ巣に対応する鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高いことを特定する。
これにより、本発明においては、鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高い部位を、設計者等のカン、コツ等の感覚に頼らなくても、画一的で客観的な基準で特定することができる。

それ故、本発明の鋳造品のひけ割れ推定方法によれば、鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高い部位を、画一的で客観的な基準で特定することができる。そして、設計者等は、鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高い部位に対して、表面形状を変更する等の対策を講じることができる。

第２発明は、上記ひけ割れ推定方法をコンピュータに実行させるための鋳造品のひけ割れ推定プログラムにある（請求項５）。
第３発明は、上記ひけ割れ推定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体にある（請求項６）。
第４発明は、上記ひけ割れ推定方法を実行するよう構成されたコンピュータを有することを特徴とする鋳造品のひけ割れ推定装置にある（請求項７）。
これらの発明においても、鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高い部位を、画一的で客観的な基準で特定することができる。

第５発明は、上記ひけ割れ推定方法を用いて、上記鋳造品の成形型を製造する方法であって、
上記ひけ割れが生じる可能性が高いことを特定された上記ひけ巣に対応する上記鋳造品の表面形状を変更した後、該鋳造品の成形型を成形することを特徴とする鋳造品の成形型製造方法にある（請求項８）。

本発明の鋳造品の成形型製造方法においては、上記ひけ割れ推定方法を行い、評価ステップにおいてひけ割れが生じる可能性が高いと特定されたひけ巣に対して、改善策を講じる。具体的には、本発明においては、ひけ割れが生じる可能性が高いことを特定されたひけ巣に対応する鋳造品の表面形状を変更する。そして、表面形状を変更した後の鋳造品に対して成形型を製造する。これにより、この成形型を用いて実際に成形した鋳造品に、ひけ割れが生じることを防止することができる。
それ故、本発明の鋳造品の成形型製造方法によれば、ひけ割れの発生を防止した成形型を容易に製造することができる。

なお、ひけ割れが生じる可能性が高いことを特定されたひけ巣に対応する鋳造品の表面形状の変更は、例えば、三次元の統合データにおいて、ひけ割れが生じる可能性が高いことを特定されたひけ巣の最短距離を形成する角部の曲率半径を大きくすることにより対応することができる。また、上記表面形状は、三次元の統合データにおいて、ひけ割れが生じる可能性が高いことを特定されたひけ巣の最短距離を長くすることにより対応することもできる。さらに、上記表面形状は、三次元の統合データにおいて、ひけ割れが生じる可能性が高いことを特定されたひけ巣の最短距離を長くすると共に曲率半径を大きくすることによっても対応することができる。

第６発明は、上記のひけ割れ推定方法を用いて、上記鋳造品の成形型を製造する方法であって、
上記成形型において、上記ひけ割れが生じる可能性が高いことを特定された上記ひけ巣に対応する上記鋳造品の表面の冷却効果又は当該成形型内の湯流れ性を高めた後、該鋳造品の成形型を成形することを特徴とする鋳造品の成形型製造方法にある（請求項９）。

本発明の鋳造品の成形型製造方法においても、上記ひけ割れ推定方法を行い、評価ステップにおいてひけ割れが生じる可能性が高いと特定されたひけ巣に対して、改善策を講じる。具体的には、本発明においては、ひけ割れが生じる可能性が高いことを特定されたひけ巣に対応する鋳造品の表面の冷却効果、又はキャビティ、湯道、せき等の成形型内の溶湯の湯流れ性を高め、ひけ巣の発生部位を鋳造品の表面から遠ざけることができる。そして、冷却効果又は湯流れ性を高めた後の鋳造品に対して成形型を製造する。これにより、この成形型を用いて実際に成形した鋳造品に、ひけ割れが生じることを防止することができる。
それ故、本発明の鋳造品の成形型製造方法によっても、ひけ割れの発生を防止した成形型を容易に製造することができる。

なお、ひけ割れが生じる可能性が高いことを特定されたひけ巣に対応する鋳造品の表面の冷却効果による改善と湯流れ性による改善とは、合わせて採用することができる。また、冷却効果又は湯流れ性による改善と、上記表面形状の変更による改善とを、合わせて採用することもできる。

また、冷却効果の改善は、例えば、成形型（金型等）に設ける冷却用穴（冷却媒体等を流す穴）の形成位置、形成状態等を変更することにより行うことができる。
また、湯流れ性の改善は、例えば、鋳造品を成形するためのキャビティへ溶湯を導くための鋳込口、ランナー等の形成位置、形成状態等を変更することにより行うことができる。

上述した本発明における好ましい実施の形態につき説明する。
上記第１の発明において、鋳造シミュレーションにおいては、鋳造品に生じる凝固収縮率の分布は、鋳造品の各部の溶湯の凝固速度に依存して求めることができる。そして、鋳造シミュレーションにおいて、ひけ巣の発生部位は、凝固収縮率が高い部位、すなわち凝固速度が遅い部位（周辺部分が凝固したのに対して、未凝固の部分として残る部位）として特定することができる。

また、上記凝固収縮率とは、成形する鋳造品の各部における所定の体積（単位体積）当たりの空洞の発生率を示す。この空洞は、成形する鋳造品の各部において、成形型（金型等）からの位置、形状等の違いによって生じる各部の冷却速度の差に起因して形成されるものである。
また、上記鋳造品は、アルミニウム等のダイカスト品とすることができる。

また、上記最短距離に基づく評価値は、最短距離自体とし、この最短距離が所定寸法以下であるひけ巣に対応する鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高いことを特定することができる。また、上記最短距離に基づく評価値は、最短距離以外の条件も考慮した値とし、この値が所定の規定値の範囲を外れたひけ巣に対応する鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高いことを特定することもできる。

また、上記第１の発明の一つにおいて、上記計測ステップにおいては、上記三次元の統合データにおける上記最短距離を求めると共に、上記三次元の統合データにおける上記各ひけ巣における上記最短距離を形成する角部の曲率半径を求め、上記評価ステップにおいては、上記各ひけ巣のうち、上記最短距離及び上記曲率半径を用いて決定した評価値が所定の規定値の範囲を外れたひけ巣に対応する鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高いことを特定する。
これにより、鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高い部位を、より精度よく特定することができる。

また、上記第１の発明の一つにおいて、上記評価ステップにおいては、上記最短距離及び上記曲率半径のそれぞれについて、大きさの大小に応じて点数を割り振り、上記各ひけ巣のうち、上記最短距離の点数と上記曲率半径の点数とを掛け合わせたときの評価点数が所定の点数以上であるひけ巣に対応する鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高いことを特定することが好ましい（請求項２）。
この場合には、上記評価点数を用いることにより、鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高い部位を、より精度よく特定することができる。
なお、最短距離の点数は、最短距離が小さいほど大きくすることができ、曲率半径の点数は、曲率半径が小さいほど大きくすることができる。

また、上記第１の発明の他の一つにおいて、上記計測ステップにおいては、上記三次元の統合データにおける上記最短距離を求めると共に、上記三次元の統合データにおける上記各ひけ巣の体積と、上記三次元の統合データにおける上記各ひけ巣における上記最短距離を形成する角部の曲率半径とを求め、上記評価ステップにおいては、上記各ひけ巣のうち、上記最短距離、上記体積及び上記曲率半径を用いて決定した評価値が所定の規定値の範囲を外れたひけ巣に対応する鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高いことを特定する。
この場合にも、鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高い部位を、より精度よく特定することができる。

また、上記第１の発明の他の一つにおいて、上記評価ステップにおいては、上記最短距離、上記体積及び上記曲率半径のそれぞれについて、大きさの大小に応じて点数を割り振り、上記各ひけ巣のうち、上記最短距離の点数と上記体積の点数と上記曲率半径の点数とを掛け合わせたときの評価点数が所定の点数以上であるひけ巣に対応する鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高いことを特定することが好ましい（請求項４）。
この場合には、上記評価点数を用いることにより、鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高い部位を、より精度よく特定することができる。
なお、最短距離の点数は、最短距離が小さいほど大きくすることができ、体積の点数は、体積が大きいほど大きくすることができ、曲率半径の点数は、曲率半径が小さいほど大きくすることができる。

また、上記第１の発明において、上記最短距離は、上記三次元の統合データにおける上記各ひけ巣と、上記三次元の統合データにおける上記鋳造品の表面の形状が窪んで形成された窪み状角部との間の距離として求める。
上記成形型において鋳造品を成形する際に、上記窪み状角部の周辺の溶湯は、成形型の表面によって冷却され難いために、未凝固部分として残り易く、凝固収縮率が高くなる傾向にある。そのため、上記最短距離を、各ひけ巣と窪み状角部との間の距離として求めることにより、鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高い部位の特定を、より安定して行うことができる。

以下に、本発明の鋳造品のひけ割れ推定方法及びひけ割れ推定装置にかかる実施例につき、図面を参照して説明する。
図１〜図３に示すごとく、本例の鋳造品のひけ割れ推定方法は、鋳造シミュレーションのプログラム１００による凝固収縮率の分布結果を用いて、鋳造品の表面においてひけ割れが生ずる可能性がある部位を特定することができるものである。ひけ割れ推定方法は、以下の統合ステップ、計測ステップ及び評価ステップを行うことにより、鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高い部位を特定することができる。このひけ割れ推定方法は、パソコン等のコンピュータにインストールした鋳造シミュレーションのプログラム１００及びひけ割れ推定方法のプログラム１０によって実行される。また、本例のひけ割れ推定装置１は、鋳造シミュレーションのプログラム１００及びひけ割れ推定方法のプログラム１０をインストールしたパソコン等のコンピュータである。

本例のひけ割れ推定方法においては、まず、統合ステップ（図１のステップＳ１０５）として、図４、図５に示すごとく、鋳造シミュレーションのプログラム１００によって予測された鋳造品に生じる凝固収縮率の分布を基にして複数のひけ巣（鋳巣）２２１の発生部位を三次元で特定したひけ巣データ２２と、図７に示すごとく、鋳造品の表面２４０の形状を三次元で抽出した表面データ２４とを、三次元座標軸を一致させて統合して、図８に示すごとく、三次元の統合データ２５を得る。次いで、計測ステップ（図１のＳ１０６、Ｓ１０７）として、三次元の統合データ２５における各ひけ巣２２１と三次元の統合データ２５における鋳造品の表面２４０との間の最短距離Ｌと、三次元の統合データ２５における各ひけ巣２２１の体積Ｖと、三次元の統合データ２５における各ひけ巣２２１の最短距離Ｌを形成する角部２４１の曲率半径Ｒとを求める。

その後、評価ステップ（図１のステップＳ１０８、Ｓ１０９）として、各ひけ巣２２１のうち、最短距離Ｌ、体積Ｖ及び曲率半径Ｒを用いて決定した評価値が所定の規定値の範囲を外れたひけ巣２２１に対応する鋳造品の表面２４０においてひけ割れが生じる可能性が高いことを特定する。より具体的には、本例においては、最短距離Ｌ、体積Ｖ及び曲率半径Ｒのそれぞれについて、大きさの大小に応じて点数を割り振り、各ひけ巣２２１のうち、最短距離Ｌの点数と体積Ｖの点数と曲率半径Ｒの点数とを掛け合わせたときの評価点数が所定の点数以上であるひけ巣２２１に対応する鋳造品の表面２４０の部位においてひけ割れが生じる可能性が高いことを特定する。

以下に、本例の鋳造品のひけ割れ推定方法及びひけ割れ推定装置１にかかる実施例につき、図１〜図１１を参照して詳説する。
本例の鋳造品は、アルミニウムのダイカスト品である。
本例の鋳造シミュレーションのプログラム１００としては、鋳造湯流れ凝固解析ソフトウェア（製品名：ＴｏｐＣＡＳＴ、株式会社トヨタコミュニケーションシステム製）を用いた。

ひけ割れ推定装置１は、鋳造シミュレーションを行うプログラム１００及びひけ割れ推定を行うプログラム１０を、同じコンピュータにインストールして構成することができ、別々のコンピュータにインストールして構成することもできる。また、ひけ割れ推定を行うプログラム１０は、例えば、表面データを生成する部分と、統合データを生成して評価を行う部分とを、別々のコンピュータによって構成することもできる。
そして、図２、図３に示すごとく、本例のひけ割れ推定装置１は、ひけ割れの発生頻度を示すひけ割れランクを表示する表示画面（モニタ）１９を有している。

また、図１０に示すごとく、本例においては、上記最短距離Ｌ（ＬＡ、ＬＢ、ＬＣ）は、三次元の統合データ２５における各ひけ巣２２１（Ａ、Ｂ、Ｃ）と、三次元の統合データ２５における鋳造品の表面２４０の形状が窪んで形成された窪み状角部２４１との間の距離として求められる。成形型３において実際に鋳造品４を成形する際に、窪み状角部２４１の周辺においては、鋳造品の表面形状の特徴上、溶湯と成形型３との間の熱伝達が集中し易く、さらに成形型３内に冷却配管が配置し難い。そして、窪み状角部２４１の周辺の溶湯は、成形型３の表面によって冷却され難いために、未凝固部分として残り易く、凝固収縮率が高くなる傾向にある（図１１参照）。そのため、最短距離Ｌ（ＬＡ、ＬＢ、ＬＣ）を、各ひけ巣２２１と窪み状角部２４１との間の距離として求めることにより、鋳造品の表面２４０においてひけ割れが生じる可能性が高い部位の特定を、より安定して行うことができる。なお、図１０においては、鋳造品を成形するための成形型３を斜線で示した。

図１１には、実際に成形した鋳造品４においてひけ割れ６が生じた状態を示す。同図は、窪み状角部４１の近傍にひけ巣５が生じたとき、このひけ巣５の周辺に位置する鋳造品４の表面部位４０には、ひけ割れ６が発生する可能性が高いことを示す。

図３に示すごとく、本例のひけ割れ推定装置（コンピュータ）１が実行可能な手段は、後述する各ステップを実行する手段であり、具体的には、収縮率算出ステップ実行手段１１、表面抽出ステップ実行手段１２、統合ステップ実行手段１３、計測ステップ実行手段１４及び評価ステップ実行手段１５からなる。収縮率算出ステップ実行手段１１は、鋳造シミュレーションのプログラム１００をインストールして形成してあり、その他の実行手段は、ひけ割れ推定方法のプログラム１０をインストールして形成してある。

本例のひけ割れ推定方法を実行するに当たっては、収縮率算出ステップとして、図４に示すごとく、鋳造シミュレーションのプログラム１００を用いて、鋳造品に生じる凝固収縮率の分布を算出する（図１のステップＳ１０１）。このとき、鋳造シミュレーションのプログラム１００においては、鋳造品を複数の要素に区画し、各要素において溶湯の体積の縮小変化を算出し、各要素が凝固する際に生じた体積の縮小部分に、隣接する未凝固の要素から溶湯を補給して、最終的に空洞として残った部分が多い要素がひけ巣（鋳巣）２２１として算出される。このとき、ひけ巣２２１として算出する要素は、凝固収縮率が９０％以上である要素とすることができる。そして、図４、図５に示すごとく、鋳造品に生じる凝固収縮率の分布を示す鋳造シミュレーションデータ２１からひけ巣２２１のみのデータを抽出して、複数のひけ巣２２１の発生部位を三次元で特定したひけ巣データ２２を生成する（図１のＳ１０２）。

一方、表面抽出ステップとして、図６に示すごとく、鋳造品の三次元ＣＡＤデータ２３を生成し（図１のＳ１０３）、図７に示すごとく、この三次元ＣＡＤデータ２３から鋳造品の表面２４０の形状を三次元で抽出した表面データ２４を生成する（図１のＳ１０４）。
ここで、ひけ巣データ２２の生成（Ｓ１０１、Ｓ１０２）と表面データ２４の生成（Ｓ１０３、Ｓ１０４）とは、いずれかを先にして順次行うことができ、別々のコンピュータにおいて同時に行うこともできる。

次いで、統合ステップとして、図８に示すごとく、ひけ巣データ２２と表面データ２４とを、三次元座標軸を一致させて統合して、三次元の統合データ２５を生成する（図１のＳ１０５）。このとき、この統合データ２５においては、ひけ巣データ２２と表面データ２４とが同一次元に展開される。
次いで、計測ステップとして、図９、図１０に示すごとく、三次元の統合データ２５における各ひけ巣２２１から表面までの最短距離Ｌ（ＬＡ、ＬＢ、ＬＣ）を測定する（図１のＳ１０６）。このとき、最短距離Ｌが所定の距離以下（例えば、１５ｍｍ以下として設定することができる。）になったひけ巣２２１のみ以下のひけ割れの可能性を推定する評価対象とすることができる。

次いで、図１０に示すごとく、三次元の統合データ２５における評価対象となったひけ巣２２１について、体積Ｖ（ＶＡ、ＶＢ、ＶＣ）と、最短距離Ｌを形成する角部２４１の曲率半径Ｒ（ＲＡ、ＲＢ、ＲＣ）とを測定する（図１のＳ１０７）。
次いで、最短距離Ｌ、体積Ｖ及び曲率半径Ｒのそれぞれについて、大きさの大小に応じて点数を割り振る。このとき、最短距離Ｌの点数は、最短距離Ｌが小さいほど大きくすることができ、体積Ｖの点数は、体積Ｖが大きいほど大きくすることができ、曲率半径Ｒの点数は、曲率半径Ｒが小さいほど大きくすることができる。

そして、評価対象となったひけ巣２２１について、最短距離Ｌの点数と体積Ｖの点数と曲率半径Ｒの点数とを掛け合わせたときの評価点数を算出する（図１のＳ１０８）。このとき、評価点数の大きさに応じて、ひけ割れが発生する頻度をランク分けすることができる。そして、評価点数が所定の点数以上であるひけ巣２２１に対応する鋳造品の表面２４０の部位に、ひけ割れが生じる可能性が高いことを特定することができる（図１のＳ１０９）。

このように、本例においては、鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高い部位を、設計者等のカン、コツ等の感覚に頼らなくても、画一的で客観的な基準で特定することができる。
それ故、本例の鋳造品のひけ割れ推定方法及びひけ割れ推定装置１によれば、鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高い部位を、画一的で客観的な基準で特定することができる。

表１には、上記ひけ割れ推定方法によって、ひけ割れの推定を行う一例を示す。
三次元統合データ２５における各ひけ巣２２１（ここでは、Ａ〜Ｃとする。）から表面までの最短距離Ｌの点数は、例えば、Ｌ１未満の場合をＰ１とし、Ｌ１以上Ｌ２以下の場合をＰ２として設定することができる。ここで、Ｐ１＞Ｐ２である。
三次元統合データ２５における各ひけ巣Ａ〜Ｃの体積Ｖの点数は、例えば、Ｖ１未満の場合をＰ３とし、Ｖ１以上Ｖ２以下の場合をＰ４とし、Ｖ２以上の場合をＰ５として設定することができる。ここで、Ｐ５＞Ｐ４＞Ｐ３である。
三次元統合データ２５における各ひけ巣Ａ〜Ｃの最短距離Ｌを形成する角部２４１の曲率半径Ｒの点数は、例えば、Ｒ１未満の場合をＰ６とし、Ｒ１以上Ｒ２以下の場合をＰ７とし、Ｒ２以上の場合をＰ８として設定することができる。ここで、Ｐ６＞Ｐ７＞Ｐ８である。

そして、同表に示すごとく、ひけ巣Ａについては、評価点数がＰ１×Ｐ５×Ｐ７として算出され、ひけ巣Ｂについては、評価点数がＰ２×Ｐ４×Ｐ６として算出され、ひけ巣Ｃについては、評価点数がＰ１×Ｐ３×Ｐ７として算出される。その結果、ひけ巣Ａの評価点数が最も大きくなり、この評価点数が、ひけ割れが発生する可能性が高い所定の点数以上になっているときには、ひけ割れランクをＳ１として、ひけ割れが発生する可能性が高いことを特定することができる。これに対し、ひけ巣Ｂ、Ｃについては、その評価点数が、ひけ割れが発生する可能性が高い所定の点数未満になっているときには、ひけ割れランクをＳ２、Ｓ３として、ひけ割れが発生する可能性が低いことを認知することができる。

また、ひけ割れ推定方法及びひけ割れ推定装置を用いることにより、以下のように、ひけ割れの発生を防止した成形型３を製造することができる。
すなわち、成形型３を製造するに当たっては、上記ひけ割れ推定方法を行い、評価ステップにおいてひけ割れが生じる可能性が高いと特定されたひけ巣２２１に対応する鋳造品の表面２４０の形状を変更する。そして、表面形状を変更した後の鋳造品に対して成形型３を製造する。これにより、この成形型３を用いて実際に成形した鋳造品に、ひけ割れが生じることを防止することができる。

また、上記鋳造品の表面２４０の形状を変更する代わりに、成形型３に工夫を行って、鋳造品の表面２４０の冷却効果、又はキャビティ、湯道、せき等の成形型３内の溶湯の湯流れ性を高め、ひけ巣の発生部位を鋳造品の表面２４０から遠ざけることもできる。これによっても、冷却効果又は湯流れ性を高めた後の成形型３を用いて実際に成形した鋳造品に、ひけ割れが生じることを防止することができる。

実施例における、ひけ割れ推定方法の動作順序を示すフローチャート。 実施例における、ひけ割れ推定装置の機械的構成を示す説明図。 実施例における、ひけ割れ推定装置の電気的構成を示す説明図。 実施例における、鋳造品のシミュレーションデータを示す説明図。 実施例における、鋳造品のひけ巣データを示す説明図。 実施例における、鋳造品の三次元ＣＡＤデータを示す説明図。 実施例における、鋳造品の表面データを示す説明図。 実施例における、鋳造品の統合データを示す説明図。 実施例における、鋳造品の統合データにおけるひけ巣の周辺を拡大して示す説明図。 実施例における、鋳造品の統合データにおいて、各ひけ巣と鋳造品の表面との間の最短距離、各ひけ巣の体積、各ひけ巣の最短距離を形成する角部の曲率半径を求める状態を示す説明図。 実施例における、実際に成形した鋳造品においてひけ割れが生じた状態を示す説明図。

符号の説明

１ ひけ割れ推定装置（コンピュータ）
１０、１００ プログラム
２１ 鋳造シミュレーションデータ
２２ ひけ巣データ
２２１ ひけ巣
２３ 三次元ＣＡＤデータ
２４ 表面データ
２４０ 表面
２４１ 窪み状角部
２５ 統合データ
３ 成形型
４ 鋳造品
４１ 窪み状角部
５ ひけ巣
６ ひけ割れ
Ｌ 最短距離
Ｖ 体積
Ｒ 曲率半径

Claims (9)

1. 鋳造シミュレーションによって予測された鋳造品に生じる凝固収縮率の分布を基にして複数のひけ巣の発生部位を三次元で特定したひけ巣データと、上記鋳造品の表面形状を三次元で抽出した表面データとを、三次元座標軸を一致させて統合して、三次元の統合データを得る統合ステップと、
   上記三次元の統合データにおける上記各ひけ巣と上記三次元の統合データにおける上記鋳造品の表面の形状が窪んで形成された窪み状角部との間の最短距離を求めると共に、該窪み状角部の曲率半径を求める計測ステップと、
   上記各ひけ巣のうち、上記最短距離及び上記曲率半径を用いて決定した評価値が所定の規定値の範囲を外れたひけ巣に対応する鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高いことを特定する評価ステップとを含むことを特徴とする鋳造品のひけ割れ推定方法。
2. 請求項１において、上記評価ステップにおいては、上記最短距離及び上記曲率半径のそれぞれについて、大きさの大小に応じて点数を割り振り、上記各ひけ巣のうち、上記最短距離の点数と上記曲率半径の点数とを掛け合わせたときの評価点数が所定の点数以上であるひけ巣に対応する鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高いことを特定することを特徴とする鋳造品のひけ割れ推定方法。
3. 鋳造シミュレーションによって予測された鋳造品に生じる凝固収縮率の分布を基にして複数のひけ巣の発生部位を三次元で特定したひけ巣データと、上記鋳造品の表面形状を三次元で抽出した表面データとを、三次元座標軸を一致させて統合して、三次元の統合データを得る統合ステップと、
   上記三次元の統合データにおける上記各ひけ巣と上記三次元の統合データにおける上記鋳造品の表面の形状が窪んで形成された窪み状角部との間の最短距離を求めると共に、上記三次元の統合データにおける上記各ひけ巣の体積と、上記窪み状角部の曲率半径とを求める計測ステップと、
   上記各ひけ巣のうち、上記最短距離、上記体積及び上記曲率半径を用いて決定した評価値が所定の規定値の範囲を外れたひけ巣に対応する鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高いことを特定する評価ステップとを含むことを特徴とする鋳造品のひけ割れ推定方法。
4. 請求項３において、上記評価ステップにおいては、上記最短距離、上記体積及び上記曲率半径のそれぞれについて、大きさの大小に応じて点数を割り振り、上記各ひけ巣のうち、上記最短距離の点数と上記体積の点数と上記曲率半径の点数とを掛け合わせたときの評価点数が所定の点数以上であるひけ巣に対応する鋳造品の表面においてひけ割れが生じる可能性が高いことを特定することを特徴とする鋳造品のひけ割れ推定方法。
5. 請求項１〜４のいずれか一項に記載のひけ割れ推定方法をコンピュータに実行させるための鋳造品のひけ割れ推定プログラム。
6. 請求項５に記載のひけ割れ推定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
7. 請求項１〜４のいずれか一項に記載のひけ割れ推定方法を実行するよう構成されたコンピュータを有することを特徴とする鋳造品のひけ割れ推定装置。
8. 請求項１〜４のいずれか一項に記載のひけ割れ推定方法を用いて、上記鋳造品の成形型を製造する方法であって、
   上記ひけ割れが生じる可能性が高いことを特定された上記ひけ巣に対応する上記鋳造品の表面形状を変更した後、該鋳造品の成形型を成形することを特徴とする鋳造品の成形型製造方法。
9. 請求項１〜４のいずれか一項に記載のひけ割れ推定方法を用いて、上記鋳造品の成形型を製造する方法であって、
   上記成形型において、上記ひけ割れが生じる可能性が高いことを特定された上記ひけ巣に対応する上記鋳造品の表面の冷却効果又は当該成形型内の湯流れ性を高めた後、該鋳造品の成形型を成形することを特徴とする鋳造品の成形型製造方法。