歯すじ偏差ネットワークで表現されたグラフラプラシアンの固有値解析

EasyChair Preprint 13365

Abstract

本研究の目的は，歯車形状の偏差をネットワークとして表現することで，従来の歯車精度評価では不可能であった歯形と歯すじ偏差の関係を評価することである．また，歯車製作時の取付誤差が位相差ネットワークに及ぼす影響については，これまで詳細な検討がなされていない．本研究では，歯すじ偏差曲線で構成されるネットワークの隣接行列からグラフラプラシアンを作成し，固有値解析を行うことで，歯すじ偏差ネットワークに及ぼす取付誤差の影響を調査した．ホブ切りシミュレーションによって作成された歯車の歯すじ偏差曲線のグラフラプラシアン行列の正規化を行い，固有値解析を行うことでばねと質量から成る機械的振動系に置き換え表現することで，ホブ切り歯車の歯形偏差ネットワークの固有の特性をより簡単に解釈することができた．

Keyphrases: Graph Laplacian, Helix deviation, Installation error, adjacency matrix, eigenvalue analysis, network theory

@booklet{EasyChair:13365,
  author    = {Yuichiro Seo and Daisuke Iba and Daisuke Yamazaki and Jing Chong Low and Kunitoshi Kawano},
  title     = {Eigenvalue Analysys of Graph Laplacian Representing Helix Deviation Network},
  howpublished = {EasyChair Preprint 13365},
  year      = {EasyChair, 2024}}