JP3447212B2 - Material testing machine - Google Patents
Material testing machineInfo
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- JP3447212B2 JP3447212B2 JP04328398A JP4328398A JP3447212B2 JP 3447212 B2 JP3447212 B2 JP 3447212B2 JP 04328398 A JP04328398 A JP 04328398A JP 4328398 A JP4328398 A JP 4328398A JP 3447212 B2 JP3447212 B2 JP 3447212B2
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- test piece
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- Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、硬鋼や鋳鉄等から
なる材料試験片の弾性率や耐力等の特性を検査するに好
適な材料試験機に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a material testing machine suitable for inspecting properties such as elastic modulus and proof stress of a material test piece made of hard steel, cast iron or the like.
【０００２】[0002]
【関連する背景技術】材料試験機は、材料試験片に負荷
を加えた際に該材料試験片に生じる伸び（変位）と荷重
との関係からその材料の特性を検査するもので、例えば
弾性率や耐力等を検査する場合には、材料試験片に引っ
張り荷重（負荷）を加えて行われる。ちなみに材料試験
片が破断するまで徐々に荷重を加えた場合には、或る時
点で荷重が増加することなく材料試験片が急激に伸び始
める。この現象は、材料試験片の弾性伸びが限界に達し
たことによるもので、その時の最大応力は降伏点と称さ
れて材料特性の評価に用いられる。しかしながら軟鋼の
ようなものにおいては上記降伏点が顕著に現れるもの
の、硬鋼や鋳鉄にあってはその性質上、降伏点が生じ難
い。これ故、降伏点が生じ難い材料については、一般的
に０.２％の永久歪みが生じた点の応力を降伏応力と看
做し、これを耐力として材料の評価に用いている。2. Related Background Art A material testing machine inspects the characteristics of a material test piece based on the relationship between the elongation (displacement) and the load that occur when the material test piece is loaded. When inspecting the strength and proof strength, a tensile load is applied to the material test piece. By the way, when a load is gradually applied until the material test piece breaks, the material test piece starts to rapidly expand without increasing the load at a certain point. This phenomenon is due to the elastic elongation of the material test piece reaching the limit, and the maximum stress at that time is called the yield point and is used for evaluating the material properties. However, although the above-mentioned yield point remarkably appears in the case of mild steel, the yield point is hard to occur in hard steel and cast iron due to their properties. Therefore, for a material that does not easily yield, a stress at a point where a permanent strain of 0.2% occurs is generally regarded as yield stress, and this is used as the yield strength for material evaluation.
【０００３】ところで従来、上記耐力の測定は、例えば
図６に示すように材料試験片の引っ張り試験特性を示す
伸びλと荷重Ｐとからなる計測データの系列に基づい
て、応力歪み特性曲線αを作成して行われる。尚、応力
σは上記荷重Ｐを材料試験片の断面積Ｓにて除すことに
より（Ｐ／Ｓ）として求められ、また歪みεは上記伸び
λの前記材料試験片における基準長Ｌに対する比（λ／
Ｌ）として求められる。そしてこの線図（応力歪み特性
曲線α）上における変化特性の直線部βを概略的に求め
た後、この直線部βと平行にその歪みを０.２％だけオ
フセットした直線（耐力直線）γを引いて当該直線γと
前記応力歪み特性曲線αとが交わる点δの応力を、その
耐力σ0.2として求めている。この手法は、オフセット
法と称される。この場合、上記直線部βを如何に精度良
く求めるかが、その検査精度を左右する。Conventionally, in the measurement of the proof stress, for example, as shown in FIG. 6, a stress-strain characteristic curve α is calculated based on a series of measurement data consisting of an elongation λ showing a tensile test characteristic of a material test piece and a load P. Created and done. The stress σ is obtained as (P / S) by dividing the load P by the cross-sectional area S of the material test piece, and the strain ε is the ratio of the elongation λ to the reference length L of the material test piece ( λ /
L). Then, after the linear portion β of the change characteristic on this diagram (stress strain characteristic curve α) is roughly obtained, a straight line (proof stress line) γ parallel to the linear portion β and having its strain offset by 0.2% And the stress at the point δ where the straight line γ and the stress-strain characteristic curve α intersect is obtained as the proof stress σ 0.2 . This method is called an offset method. In this case, how accurately the straight line portion β is obtained affects the inspection accuracy.
【０００４】このような直線部βを精度良く求める手法
の１つに、例えば特公昭６３−５５０１８号公報に開示
される技術がある。この手法は、先ず前記応力歪み特性
曲線αを得る上でのベースとなる荷重と伸びとからなる
計測データを所定の時間間隔でサンプリングし、そのサ
ンプリングデータを移動平均処理して各サンプリング点
での前記荷重および伸びの平均値を求める。その後、サ
ンプリング点間の上記荷重平均値と伸び平均値とから求
められる差分勾配（弾性率に相当）が、予め設定した上
限弾性率と下限弾性率との範囲内にあるか否かを判定
し、当該範囲内のデータ（荷重平均値と伸び平均値）か
ら最小二乗法に従って前述した応力歪み特性曲線α中の
直線部βを表す直線式を求めるものである。One of the techniques for accurately determining such a straight line portion β is, for example, the technique disclosed in Japanese Patent Publication No. 63-55018. In this method, first, measurement data consisting of a load and an elongation, which are bases for obtaining the stress-strain characteristic curve α, are sampled at predetermined time intervals, and the sampling data is subjected to a moving average process at each sampling point. The average value of the load and the elongation is calculated. After that, it is determined whether or not the difference gradient (corresponding to the elastic modulus) obtained from the load average value and the elongation average value between the sampling points is within a range between a preset upper limit elastic modulus and a lower limit elastic modulus. The linear equation representing the linear portion β in the stress-strain characteristic curve α described above is obtained from the data (weighted average value and elongation average value) within the range according to the method of least squares.
【０００５】[0005]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記公報
に開示される手法にあっては、予め上限弾性率と下限弾
性率とを設定することが必要であり、この範囲内におい
て弾性率が一定となる部分（直線部β）を求めることが
前記直線式を算出する上での前提となる。従って上記条
件の下で一定の弾性率が得られた場合には、仮にその弾
性率が材料試験片に固有な弾性域から外れている場合で
あっても、具体的には異常な荷重が加えられた状態にお
いて弾性率が一定となった場合であっても当該部分（直
線部β）の直線式が求められることになり、計測信頼性
の点で問題がある。However, in the method disclosed in the above publication, it is necessary to set the upper limit elastic modulus and the lower limit elastic modulus in advance, and the elastic modulus becomes constant within this range. Obtaining the portion (straight line portion β) is a premise for calculating the linear equation. Therefore, when a constant elastic modulus is obtained under the above conditions, even if the elastic modulus is out of the elastic region specific to the material test piece, specifically, an abnormal load is applied. Even if the elastic modulus is constant in this state, the linear equation of the portion (straight line portion β) is required, which is problematic in terms of measurement reliability.
【０００６】また前述した移動平均処理は、或る長さの
平均処理区間（サンプリング・データ数）を設定して行
われるが、その平均処理区間を短くした場合には、本来
的にはノイズとして無視すべき微小なデータがまでその
平均値を左右するので、前述した差分勾配（弾性率）の
判定に大きな影響を及ぼす。また平均処理区間を長く設
定した場合には、降伏点に相当すると判断すべきデータ
までが平坦化され、その平均値に埋もれる虞がある。従
って移動平均処理を行う場合には、その平均処理区間を
適正に設定することが必要であるが、種々の材料試験片
に応じて上記区間設定を適切に行うことは非常に困難で
ある。Further, the moving average processing described above is performed by setting an average processing section (sampling data number) of a certain length, but when the average processing section is shortened, it is essentially regarded as noise. Since the minute data to be ignored influences the average value, it has a great influence on the determination of the difference gradient (elastic modulus) described above. Further, when the average processing section is set to be long, even data that should be determined to correspond to the yield point may be flattened and may be buried in the average value. Therefore, when performing the moving average processing, it is necessary to set the average processing section appropriately, but it is very difficult to appropriately set the section according to various material test pieces.
【０００７】また一般的な材料試験機による伸びλと荷
重Ｐとからなる計測データには誤差が含まれ、弾性領域
内の計測データであっても、この計測データから求めら
れる応力歪み特性曲線の一部が直線とならないことが多
い。即ち、材料試験片に荷重を加える際、その初期時に
おいて材料試験片とこれを保持する治具（チャック）と
の間に抗力が発生するまで、その間に滑りが生じる。ま
た上記治具による材料試験片の掴みの方向が、該材料試
験片に加える引っ張り荷重の向きと完全に直交しないた
め、その断面に対して偏心応力（偏心荷重）が加わる。
しかも材料試験片は完全な弾性体でもなく、また完全な
塑性体でもないので、引っ張り荷重を加えた場合、上記
材料試験片は弾性体および塑性体の両方の特性を示す。
従って前述した弾性率や耐力を高精度に計測するには、
これらの誤差要因を考慮することが必要となる。Further, the measurement data consisting of the elongation λ and the load P by a general material testing machine contains an error, and even the measurement data in the elastic region shows the stress-strain characteristic curve obtained from this measurement data. Often, a part is not straight. That is, when a load is applied to the material test piece, slippage occurs between the material test piece and the jig (chuck) holding the material test piece at the initial stage until a drag force is generated. Further, since the direction of gripping the material test piece by the jig is not completely orthogonal to the direction of the tensile load applied to the material test piece, eccentric stress (eccentric load) is applied to the cross section.
Moreover, since the material test piece is neither a perfect elastic body nor a perfect plastic body, when a tensile load is applied, the material test piece exhibits the characteristics of both an elastic body and a plastic body.
Therefore, to measure the elastic modulus and proof stress described above with high accuracy,
It is necessary to consider these error factors.
【０００８】本発明はこのような事情を考慮してなされ
たもので、その目的は、試験材料の特性の１つのである
弾性率や耐力を、簡易にして高精度に計測することので
きる材料試験機を提供することにある。特に本発明は、
荷重を加えた材料試験片の伸びと荷重とからなる計測デ
ータを得る上での引っ張り試験方法や、そのデータ処理
における種々の設定値の影響を受けることなしに、材料
試験片の引っ張り試験特性を示す伸びλと荷重Ｐとから
なる計測データ、或いはこの計測データから求められる
歪みεと応力σとからなる検出データに基づいてその弾
性率Ｅや耐力σ0.2を高精度に求めることのできるデー
タ処理手段を備えた材料試験機を提供することを目的と
している。The present invention has been made in consideration of such circumstances, and an object thereof is a material capable of simply and highly accurately measuring the elastic modulus and the proof stress, which are one of the characteristics of the test material. To provide a testing machine. In particular, the present invention is
The tensile test characteristics of the material test piece can be measured without being affected by the tensile test method used to obtain the measurement data consisting of the elongation and load of the loaded material test piece and the various set values in the data processing. Data processing capable of highly accurately determining the elastic modulus E and the proof stress σ 0.2 based on the measured data composed of the elongation λ and the load P shown or the detection data composed of the strain ε and the stress σ obtained from the measured data. An object is to provide a material testing machine equipped with means.
【０００９】[0009]
【課題を解決するための手段】上述した目的を達成する
べく本発明の係る材料試験機は、試験機本体により材料
試験片に負荷を加えたときに該材料試験片に生じる伸び
と荷重とをそれぞれ計測してなり、特に計測した上記伸
びλと荷重Ｐとを所定のサンプリング周期で順次抽出し
て計測データの系列として記憶し（記憶手段）、前記計
測データまたは該計測データから求められる歪みεおよ
び応力σからなる検出データの一方を独立変数、他方を
従属変数とする３次回帰曲線式を求めると共に（第１の
演算手段）、上記３次回帰曲線式にて示される回帰曲線
上の変曲点を求め、該変曲点を接線点とする１次回帰直
線式を求め（第２の演算手段）、この１次回帰直線式に
て示される回帰直線に基づいて前記材料試験片の特性、
例えば弾性率Ｅや耐力σ0.2を求める（第３の演算手
段）データ処理機能を備えたことを特徴としている。In order to achieve the above-mentioned object, a material testing machine according to the present invention provides an elongation and a load generated in a material test piece when a load is applied to the material test piece by a tester body. In particular, the measured elongation λ and the measured load P are sequentially extracted at a predetermined sampling period and stored as a series of measurement data (storage means), and the measurement data or the strain ε obtained from the measurement data is stored. And the stress σ, one of the detected data is used as an independent variable, and the other is used as a dependent variable to obtain a cubic regression curve equation (first computing means), and the variation on the regression curve shown by the cubic regression curve equation is obtained. A bending point is obtained, a linear regression linear equation having the inflection point as a tangent point is obtained (second calculating means), and the characteristics of the material test piece are determined based on the regression line shown by the linear regression linear equation. ,
For example, it is characterized by having a data processing function for obtaining the elastic modulus E and the proof stress σ 0.2 (third calculation means).
【００１０】また本発明は請求項２に記載するように、
荷重または伸びの下限値を越えた計測データが検出され
たサンプリング時点から、その上限値を越えた計測デー
タが検出されたサンプリング時点までのサンプリング区
間における計測データまたは検出データに基づいて逐次
リアルタイムに３次回帰曲線式を回帰処理することを特
徴としている。つまり予め設定した所定の荷重または伸
びの範囲内の計測（検出）データに基づいて３次回帰曲
線式を求めることを特徴としている。Further, according to the present invention, as described in claim 2,
3 consecutively in real time based on the measurement data or detection data in the sampling section from the sampling time when the measurement data exceeding the lower limit value of load or elongation is detected to the sampling time when the measurement data exceeding the upper limit value is detected It is characterized in that the regression curve equation is subjected to regression processing. That is, it is characterized in that a cubic regression curve equation is obtained based on measurement (detection) data within a predetermined load or elongation range set in advance.
【００１１】或いは請求項３に記載するように、荷重ま
たは伸びの下限値を越えたデータが計測されたサンプリ
ング時点から予め定めた数のサンプリング後に３次回帰
曲線式の回帰処理を逐次的にリアルタイムに開始し、前
記第２の演算手段により上記３次回帰曲線式に基づいて
求められる１次回帰直線に所定伸び量のオフセットを与
えたオフセット直線に応じて規定される荷重値を下回る
荷重データが計測された時点で前記３次回帰曲線式の回
帰処理を終了することを特徴としている。つまり荷重ま
たは伸びの下限値を越えたデータが計測された時点から
リアルタイムに３次回帰曲線式を求めながら、その３次
回帰曲線式に基づいて求められる１次回帰直線に基づい
てそのデータ処理範囲を検証して、上述した回帰処理の
終了時点を自動的に定めるようにしたことを特徴として
いる。Alternatively, as described in claim 3, the regression processing of the cubic regression curve formula is sequentially performed in real time after a predetermined number of samplings from the sampling time when the data exceeding the lower limit value of the load or the elongation is measured. The load data that is less than the load value specified according to the offset straight line that is offset by a predetermined elongation amount to the linear regression line obtained based on the cubic regression curve equation by the second computing means. It is characterized in that the regression processing of the third-order regression curve equation is ended at the time of measurement. That is, while the cubic regression curve equation is obtained in real time from the time when the data that exceeds the lower limit of load or elongation is measured, the data processing range is calculated based on the linear regression line obtained based on the cubic regression curve equation. Is verified, and the end point of the above-described regression process is automatically determined.
【００１２】また本発明は請求項４に記載するように、
前記３次回帰曲線式を、該３次回帰曲線式の正規方程式
を用いて前記計測データまたは検出データから最小二乗
法によりその係数を算出して求めることを特徴としてい
る。更に請求項５に記載するように前記第３の演算手段
においては、前記回帰直線から前記材料試験片の弾性率
を求めると共に、前記回帰直線を伸び方向にオフセット
した直線を耐力直線として該耐力直線と前記計測データ
または検出データの系列とから前記材料試験片の耐力を
求めることを特徴としている。According to the present invention, as described in claim 4,
The third-order regression curve equation is characterized in that the coefficient is calculated from the measurement data or the detection data by the least-squares method using the normal equation of the third-order regression curve equation. Further, as described in claim 5, in the third computing means, the modulus of elasticity of the material test piece is obtained from the regression line, and the straight line obtained by offsetting the regression line in the elongation direction is set as the load bearing line. And a series of the measured data or the detected data, the yield strength of the material test piece is obtained.
【００１３】即ち、本発明は所定のサンプリング周期で
検出される伸びと荷重とからなる計測データの系列に基
づいてその荷重伸び特性（応力歪み特性）を３次回帰曲
線にて近似し、この３次回帰曲線の変曲点を接線点とす
る１次回帰直線を求め、この１次回帰直線に基づいて前
記材料試験片の弾性直線、ひいては耐力直線を求めるこ
とで、材料試験片の弾性率や耐力を高精度に算出するこ
とを特徴としている。That is, according to the present invention, the load elongation characteristic (stress strain characteristic) is approximated by a cubic regression curve based on a series of measurement data consisting of elongation and load detected at a predetermined sampling period, and this 3 Elastic modulus of the material test piece and The feature is that the yield strength is calculated with high accuracy.
【００１４】[0014]
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の一
実施形態に係る材料試験機の、特に材料試験片の弾性率
や耐力を算出するデータ処理機能について説明する。図
１は材料試験機の概略的な構成を示すもので、１は供試
体である材料試験片に所定の負荷を加える材料試験機本
体である。材料試験片の特性の１つである弾性率や耐力
を測定する場合には、上記材料試験機本体１を用いて材
料試験片に対して引っ張り荷重を加えながら、該材料試
験片に生じる伸びλと、材料試験片に加わる荷重Ｐとを
検出して行われる。ちなみに材料試験片に加えられる荷
重Ｐは、材料試験機本体１に組み込まれたロードセル等
の荷重検出器２により検出され、また上記伸びλは材料
試験機本体１に組み込まれたカメラやラインセンサ等か
らなる非接触式、或いは一般的な接触式の伸び検出器３
にて検出される。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION A data processing function of a material testing machine according to an embodiment of the present invention, in particular, for calculating elastic modulus and proof stress of a material test piece will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 shows a schematic configuration of a material testing machine. Reference numeral 1 is a material testing machine main body which applies a predetermined load to a material test piece as a specimen. When measuring the elastic modulus and proof stress, which are one of the characteristics of the material test piece, the elongation λ generated in the material test piece while applying a tensile load to the material test piece using the material tester body 1 described above. And the load P applied to the material test piece are detected. By the way, the load P applied to the material test piece is detected by a load detector 2 such as a load cell incorporated in the material tester main body 1, and the elongation λ is a camera or line sensor incorporated in the material tester main body 1. Non-contact type or general contact type elongation detector 3
Detected at.
【００１５】しかして上記荷重検出器２および伸び検出
器３によりそれぞれ検出される材料試験片の荷重Ｐと伸
びλは、Ａ／Ｄ変換器２ａ,３ａを介して所定のサンプ
リング周期でデジタルデータに変換され、データ処理機
能の主体部をなす中央演算処理装置（ＣＰＵ）５に取り
込まれて、一旦、計測データの系列としてメモリ６に順
次記憶される。However, the load P and the elongation λ of the material test piece detected by the load detector 2 and the elongation detector 3, respectively, are converted into digital data at a predetermined sampling cycle via the A / D converters 2a and 3a. The data is converted, taken into the central processing unit (CPU) 5 which is the main part of the data processing function, and temporarily stored in the memory 6 as a series of measurement data.
【００１６】尚、上記ＣＰＵ５は、例えばプログラムメ
モリとしてのＲＯＭ４に記憶された処理プログラムに従
ってその演算処理動作が制御され、前述したように上記
メモリ６へのデータ記憶と同時に、その計測データ（荷
重データＰと伸びデータλ）に基づいて後述するように
リアルタイムに前記材料試験片の弾性率Ｅや耐力σ0. 2
等を算出する為の演算処理（データ処理）を実行する。
そしてＣＰＵ５にて算出された演算結果である上記弾性
率Ｅや耐力σ0.2を示す特性データは、後述する３次回
帰曲線等と共にＣＲＴ等の表示器７にて表示出力され、
或いは図示しないプリンタによりプリントアウトされる
ようになっている。The arithmetic processing operation of the CPU 5 is controlled in accordance with a processing program stored in, for example, the ROM 4 serving as a program memory. As described above, the measured data (load data) is stored at the same time as the data is stored in the memory 6. the material test piece elastic modulus E and yield strength sigma 0. 2 in real time, as will be described later on the basis of P and elongation data lambda)
The arithmetic processing (data processing) for calculating etc. is executed.
The characteristic data indicating the elastic modulus E and the proof stress σ 0.2 , which are the calculation results calculated by the CPU 5, are displayed and output on a display device 7 such as a CRT together with a cubic regression curve described later.
Alternatively, it is printed out by a printer (not shown).
【００１７】ここで前記ＲＯＭ４に記憶されたプログラ
ムの下での前記計測データに基づく前記弾性率や耐力の
算出の為の前記ＣＰＵ５におけるデータ処理機能につい
て説明すると、このデータ処理は概略的には計測（検
出）データに基づいてそのデータ系列の３次回帰曲線式
を求める第１の演算手段５ａと、上記３次回帰曲線式上
の変曲点Ｘを求め、この変曲点Ｘを接線点とする１次回
帰直線を求める第２の演算手段５ｂと、上記１次回帰直
線に基づいて材料試験片の弾性率や耐力を求める第３の
演算手段５ｃを備えて実現される。The data processing function of the CPU 5 for calculating the elastic modulus and proof stress based on the measurement data under the program stored in the ROM 4 will now be described. This data processing is roughly measured. First computing means 5a for obtaining a cubic regression curve equation of the data series based on (detection) data, and an inflection point X on the cubic regression curve equation, and this inflection point X is taken as a tangent point. It is realized by including a second calculation means 5b for obtaining a linear regression line and a third calculation means 5c for obtaining the elastic modulus and proof stress of the material test piece based on the linear regression line.
【００１８】尚、上記第１の演算手段５ａは、計測デー
タの系列として与えられる伸びデータλを独立変数ｘ、
荷重データＰを従属変数ｙとして、その荷重伸び特性を
近似表現する３次回帰曲線式を回帰処理により求める如
く実現されるが、前記伸びデータλを歪みデータε（＝
λ／Ｌ）に変換すると共に、前記荷重データＰを応力デ
ータρ（＝Ｐ／Ｓ）に変換し、これら歪みεと応力ρと
からなる検出データに従って、その応力歪み特性を近似
表現する３次回帰曲線式を求めても良いことは言うまで
もない。The first computing means 5a uses the elongation data λ given as a series of measurement data as the independent variable x,
The load data P is used as the dependent variable y, and a cubic regression curve equation that approximately expresses the load elongation characteristic is realized by regression processing. The elongation data λ is used as the strain data ε (=
λ / L), the load data P is converted into stress data ρ (= P / S), and the stress-strain characteristic is approximately expressed in accordance with the detected data consisting of the strain ε and the stress ρ. It goes without saying that a regression curve formula may be obtained.
【００１９】ちなみに上記第１乃至第３の演算手段５
ａ,５ｂ,５ｃによるデータ処理は、例えば図２に示す処
理手順に従って実行される。具体的には、先ず弾性率Ｅ
を算出するためのデータ処理範囲を特定するべく、例え
ば材料試験片に加える荷重についてその上限値と下限値
とを初期設定する［ステップＳ１］。但し、上記荷重に
代えて材料試験片の伸びについて、その下限値と上限値
とを初期設定することも可能である。このような初期設
定により、例えば図４に示すように弾性率演算用の計測
データの収集開始点（荷重下限値）Ｐiと、その収集終
了点（荷重上限値）Ｐeとがそれぞれ設定される。尚、
この初期設定は、材料試験片に対する操作者（計測者）
の知見に基づいて行われる。例えば荷重下限値を試験機
の持つ荷重上限の２.０％として設定し、また荷重上限
値については材料試験片に対する規格抗張力にその断面
積を乗算して求められる荷重値として与えるようにすれ
ば良い。Incidentally, the above-mentioned first to third arithmetic means 5
The data processing by a, 5b, 5c is executed according to the processing procedure shown in FIG. 2, for example. Specifically, first, the elastic modulus E
In order to specify the data processing range for calculating, for example, the upper limit value and the lower limit value of the load applied to the material test piece are initialized [step S1]. However, it is possible to initialize the lower limit and the upper limit of the elongation of the material test piece instead of the load. By such an initial setting, for example, as shown in FIG. 4, a collection start point (load lower limit value) Pi and a collection end point (load upper limit value) Pe of measurement data for elastic modulus calculation are set. still,
This initial setting is the operator (measuring person) for the material test piece.
Based on the knowledge of. For example, if the lower limit of the load is set as 2.0% of the upper limit of the load possessed by the testing machine, and the upper limit of the load is given as the load value obtained by multiplying the standard tensile strength of the material test piece by its cross-sectional area. good.
【００２０】このような初期設定を終えたならば、次に
前記材料試験機本体１を作動させて所定の制御条件の下
で材料試験片に対して引っ張り荷重を加えながら、その
ときの荷重値Ｐと材料試験片に生じた伸び量λとを所定
のサンプリング周期で検出し、これを計測データとして
前記メモリ６に順次記憶する［ステップＳ２］。このよ
うな荷重値Ｐおよび伸び量λの計測と、その計測データ
の前記メモリ６への記憶は、前記収集開始点Ｐiおよび
収集終了点Ｐeに拘わることなく、材料試験機本体１に
より材料試験片に引っ張り荷重を加えている試験期間に
亘って連続的に行われる。この結果、メモリ６には材料
試験片の全体的な荷重・伸び特性を示す生の計測データ
の系列が記憶されることになる。After completing such initial setting, the material tester main body 1 is then operated to apply a tensile load to the material test piece under a predetermined control condition, and the load value at that time is applied. P and the amount of elongation λ generated in the material test piece are detected at a predetermined sampling cycle, and this is sequentially stored in the memory 6 as measurement data [step S2]. The measurement of the load value P and the elongation amount λ and the storage of the measurement data in the memory 6 are performed by the material tester body 1 regardless of the collection start point Pi and the collection end point Pe. The test is conducted continuously over the test period in which a tensile load is applied to. As a result, the memory 6 stores a series of raw measurement data indicating the overall load / elongation characteristics of the material test piece.
【００２１】この際、上記の如く検出される荷重値Ｐを
監視し、その荷重値Ｐが前記計測データに対する収集開
始点Ｐi（下限値）を越えるか否かを判定する［ステッ
プＳ３］。そして上記収集開始点Ｐiを越える荷重値Ｐ
が計測された時点から、そのときの計測データ（荷重値
Ｐと伸び量λ）を弾性率演算用のデータとして取り込む
［ステップＳ４］。そして取り込んだ計測データに従っ
て、その計測データの系列が示す荷重・伸び特性を近似
する３次回帰曲線式を求めるべく、その正規方程式をリ
アルタイムに計算する［ステップＳ５］。上記計測デー
タの取り込みと、その計測データに基づく正規方程式の
演算は、前記荷重値Ｐが前記データ収集終了点Ｐe（上
限値）を越えるまで逐次繰り返し実行される［ステップ
Ｓ６］。この際、上記荷重値Ｐが初期設定された収集終
了点Ｐeを越える前に材料試験片の破断が検出された
り、材料試験機本体１に対する停止指令が発せられた場
合、或いは計測データからその降伏点が検出された場合
には、その時点を計測データの収集終了点Ｐeと看做し
て上記計測データの取り込みを終了する。At this time, the load value P detected as described above is monitored, and it is determined whether or not the load value P exceeds the collection start point Pi (lower limit value) for the measurement data [step S3]. Then, the load value P that exceeds the collection start point Pi
From the time when is measured, the measured data (load value P and elongation amount λ) at that time is taken in as data for elastic modulus calculation [step S4]. Then, according to the measurement data taken in, the normal equation is calculated in real time in order to obtain a cubic regression curve equation approximating the load / elongation characteristics indicated by the series of the measurement data [step S5]. The acquisition of the measurement data and the calculation of the normal equation based on the measurement data are sequentially repeated until the load value P exceeds the data collection end point Pe (upper limit value) [step S6]. At this time, if a breakage of the material test piece is detected or a stop command is issued to the material testing machine body 1 before the load value P exceeds the initially set collection end point Pe, or the yielding is performed from the measurement data. When a point is detected, the time point is regarded as the measurement data collection end point Pe and the acquisition of the measurement data is ended.
【００２２】ここで上記ステップＳ５に示される処理
（第１の演算手段５ａ）について説明すると、この処理
は理想的な３次回帰曲線式
Ｙ＝ａＸ3＋ｂＸ2＋ｃＸ＋ｄ
に、前記収集開始点Ｐiおよび収集終了点Ｐeにて特定さ
れる範囲の計測データの系列が示す荷重・伸び特性を近
似させるべく、例えば上記３次回帰曲線式の以下に示す
４連の正規方程式
Σｙ ＝ａΣｘ3＋ｂΣｘ2＋ｃΣｘ＋ｄΣｘ0
Σｘｙ ＝ａΣｘ4＋ｂΣｘ3＋ｃΣｘ2＋ｄΣｘ
Σｘ2ｙ ＝ａΣｘ5＋ｂΣｘ4＋ｃΣｘ3＋ｄΣｘ2
Σｘ3ｙ ＝ａΣｘ6＋ｂΣｘ5＋ｃΣｘ4＋ｄΣｘ3 …(１)
を解き、その残差平方和が最小となる解を求めることに
よってなされる。但し、上記正規方程式における独立変
数ｘは伸びデータであり、また従属変数ｙは荷重データ
である。The process (first computing means 5a) shown in step S5 will now be described. This process is performed by using an ideal cubic regression curve equation Y = aX 3 + bX 2 + cX + d at the collection starting point Pi and in order to approximate the load-elongation characteristics indicated by the sequence of measurement data in the range specified by the collection end point Pe, for example the cubic regression curve normal equation quadruple shown in the following formula Σy = aΣx 3 + bΣx 2 + cΣx + dΣx 0 Σxy = aΣx 4 + bΣx 3 + cΣx 2 + dΣx Σx 2 y = aΣx 5 + bΣx 4 + cΣx 3 + dΣx 2 Σx 3 y = aΣx 6 + bΣx 5 + cΣx 4 + dΣx 3 + (dΣx 3 ) ... Is done by asking. However, the independent variable x in the above normal equation is elongation data, and the dependent variable y is load data.
【００２３】具体的には所定のサンプリング周期で伸び
と荷重に関するデータｘ,ｙが検出される都度、上記正
規方程式に示される左辺の各項[ｙ],[ｘｙ],[ｘ2ｙ],
[ｘ3ｙ]の値と、右辺の各項[ｘ0],[ｘ],[ｘ2],[ｘ3],
[ｘ4],[ｘ5],[ｘ6]の値をそれぞれリアルタイムに計算
する。そしてこれらの各項の計算値を各項毎に前回のサ
ンプリング時点までに求められている累積値に順次足し
込むことで、前記各項の和[Σｙ],[Σｘｙ],[Σｘ2ｙ],
[Σｘ3ｙ],[Σｘ0],[Σｘ],[Σｘ2],[Σｘ3],[Σｘ 4],
[Σｘ5],[Σｘ6]をそれぞれ求める。このような演算処
理は、前記収集開始点Ｐiで示されるサンプリング開始
時点から、前記収集終了点Ｐeで示されるサンプリング
終了時点まで逐次繰り返し実行される。Specifically, it is extended at a predetermined sampling period.
And the data x and y related to the load are detected.
Each term on the left side [y], [xy], [x shown in the equation2y],
[x3y] value and each term on the right side [x0], [x], [x2], [x3],
[xFour], [xFive], [x6] Values are calculated in real time
To do. Then, the calculated values of each of these terms are
Add to the cumulative value required up to the sampling point
The sum of the above terms [Σy], [Σxy], [Σx2y],
[Σx3y], [Σx0], [Σx], [Σx2], [Σx3], [Σx Four],
[ΣxFive], [Σx6], Respectively. Such calculation
The reason is that the sampling start indicated by the collection start point Pi is started.
From the time point, the sampling indicated by the collection end point Pe
It is repeatedly executed until the end point.
【００２４】しかしてサンプリング終了時点において前
記各項の和[Σｙ],[Σｘｙ],[Σｘ2ｙ],[Σｘ3ｙ],[Σ
ｘ0],[Σｘ],[Σｘ2],[Σｘ3],[Σｘ4],[Σｘ5],[Σ
ｘ6]が求められたならば、次にこれらの各項の値を前記
４連の正規方程式にそれぞれ代入し、マトリックス演算
により該正規方程式における各項の係数ａ,ｂ,ｃ,ｄを
それぞれ算出する［ステップＳ７］。At the end of sampling, however, the sum [Σy], [Σxy], [Σx 2 y], [Σx 3 y], [Σ
x 0 ], [Σx], [Σx 2 ], [Σx 3 ], [Σx 4 ], [Σx 5 ], [Σ
x 6 ], the values of these terms are substituted into the four normal equations, and the coefficient a, b, c, d of each term in the normal equation is calculated by matrix operation. Calculate [step S7].
【００２５】しかして上述した如く係数ａ,ｂ,ｃ,ｄが
計算され、これによって材料試験片の荷重・伸び特性を
近似した３次回帰曲線式が
ｙ＝ａｘ3＋ｂｘ2＋ｃｘ＋ｄ …(２)
として特定されたならば、次に第２の演算手段５ｂにお
いて上記３次回帰曲線式で示される荷重・伸び特性曲線
を近似表現した３次回帰曲線上の変曲点（最大勾配点）
Ｘの値ｘpを求める［ステップＳ８］。この変曲点ｘpの
算出は、前記３次回帰曲線式を微分処理することで、該
３次回帰曲線の傾きを示す特性曲線を
ｙ′＝３ａｘ2＋２ｂｘ＋ｃ …(３)
として求め、更にこの傾きの曲線を微分処理してその傾
きの変化を示す曲線を
ｙ″＝６ａｘ＋２ｂ …(４)
として求める。そしてこの傾きの変化曲線上においてそ
の傾きの変化が零［ｙ″＝０］となり、以て前記３次回
帰曲線上で直線部となる点を上記(４)式から
ｙ″＝６ａｘp ＋２ｂ（＝０）
ｘp ＝−２ｂ／６ａ＝−ｂ／３ａ …(５)
として求めることによってなされる。Then, the coefficients a, b, c, d are calculated as described above, and the cubic regression curve equation approximating the load / elongation characteristics of the material test piece by this is y = ax 3 + bx 2 + cx + d (2) Then, the inflection point (maximum slope point) on the cubic regression curve that is an approximate expression of the load / elongation characteristic curve represented by the cubic regression curve equation in the second computing means 5b.
The value xp of X is obtained [step S8]. The calculation of the inflection point xp is, by differentiating the cubic regression curve equation, we obtain a characteristic curve showing the inclination of the cubic regression curve as y '= 3ax 2 + 2bx + c ... (3), further the inclination The curve showing the change of the slope is obtained by differentiating the curve of y ″ = 6ax + 2b (4), and the change of the slope becomes zero [y ″ = 0] on this change curve of the slope. The linear point on the cubic regression curve is determined by the equation (4) as y ″ = 6axp + 2b (= 0) xp = −2b / 6a = −b / 3a (5).
【００２６】ちなみに上記変曲点Ｘの前記３次回帰曲線
上におけるｙpは、
ｙp＝ａｘp3＋ｂｘp2＋ｃｘp＋ｄ
＝ａ(−ｂ／３ａ)3＋ｂ(−ｂ／３ａ)2＋ｃ(−ｂ／３ａ)＋ｄ
＝ [(２ｂ3−９ａｂｃ)／２７ａ2]＋ｄ …(６)
として与えられる。By the way, yp on the cubic regression curve of the inflection point X is yp = axp 3 + bxp 2 + cxp + d = a (-b / 3a) 3 + b (-b / 3a) 2 + c (-b / 3a ) + d = it is given as [(2b 3 -9abc) / 27a 2] + d ... (6).
【００２７】しかる後、上記３次回帰曲線上の変曲点Ｘ
（ｘp,ｙp）を接線点とする１次回帰直線Ｙe（＝Ａｘ＋
Ｂ）を求める［ステップＳ９］。ちなみに１次回帰直線
Ｙeの傾きＡは、前述した(３)式に示す傾き曲線に上記
(５)式に示される変曲点ｘp（＝−ｂ／３ａ）を代入す
ることで
Ａ＝ｙ′＝３ａ(−ｂ／３ａ)2＋２ｂ(−ｂ／３ａ)＋ｃ
＝(ｂ2／３ａ)＋(−２ｂ2／３ａ)＋ｃ
＝(−ｂ2／３ａ)＋ｃ …(７)
として計算される。Then, the inflection point X on the cubic regression curve is calculated.
First-order regression line Ye (= Ax +) whose tangent point is (xp, yp)
B) is obtained [step S9]. By the way, the slope A of the linear regression line Ye is shown in the above-described slope curve shown in the equation (3).
(5) the inflection point shown in formula xp (= - b / 3a) A = y ' by substituting = 3a (-b / 3a) 2 + 2b (-b / 3a) + c = (b 2 / 3a ) + (− 2b 2 / 3a) + c = (− b 2 / 3a) + c (7)
【００２８】また上記１次回帰直線Ｙeの切片Ｂは、前
記変曲点ｘp,ｙpを通る上記傾きＡの直線における[ｘo
(＝０),ｙo(＝Ｂ)]なる点として与えられるので、
ｙp ＝Ａｘp＋Ｂ
なる関係から、
Ｂ ＝ｙp−Ａｘp
として求められ、従って前記(５)式に示される変曲点ｘ
pの値と、前記(６)式に示される変曲点ｙpの値、および
前記(７)式に示される傾きＡの値とから
Ｂ ＝ｙp−Ａｘp
＝ [(２ｂ3−９ａｂｃ)／２７ａ2]＋ｄ
＋[(−ｂ2／３ａ)＋ｃ](−ｂ／３ａ)
＝(−ｂ3／２７ａ2)＋ｄ …(８)
として計算される。The intercept B of the first-order regression line Ye is [xo on the straight line of the slope A passing through the inflection points xp and yp.
(= 0), yo (= B)], and therefore, from the relation of yp = Axp + B, B = yp−Axp is obtained. Therefore, the inflection point x shown in the equation (5) is obtained.
From the value of p, the value of the inflection point yp shown in the equation (6), and the value of the slope A shown in the equation (7), B = yp−Axp = [(2b 3 −9abc) / 27a 2] + d + [(- b 2 / 3a) + c] (- b / 3a) = (- b 3 / 27a 2) + d ... is calculated as (8).
【００２９】このような演算処理の下で前記１次回帰直
線Ｙeが
Ｙe ＝ [(−ｂ2／３ａ)＋ｃ]ｘ＋(−ｂ3／２７ａ2)＋ｄ …(９)
として算出される。尚、３次回帰曲線上の変曲点Ｘ（ｘ
p,ｙp）が、例えば図３(ａ)に示すように前述した収集
開始点Ｐiおよび収集終了点Ｐeにおける伸びｘ1,ｘ2の
範囲内にある場合には、上記変曲点Ｘ（ｘp,ｙp）をそ
のまま接線点として上述したようにして１次回帰直線を
求めれば良い。[0029] The primary regression line Ye under such processing is Ye = [(-b 2 / 3a ) + c] x + (- b 3 / 27a 2) + d ... is calculated as (9). The inflection point X (x
p, yp) is within the range of elongations x1, x2 at the collection start point Pi and the collection end point Pe described above, for example, as shown in FIG. 3A, the inflection point X (xp, yp) ) Can be used as it is as a tangent point to obtain the linear regression line as described above.
【００３０】しかし図３(ｂ)(ｃ)にそれぞれ示すように
前記３次回帰曲線上の変曲点Ｘ（ｘp,ｙp）が上記伸び
ｘ1,ｘ2の範囲から外れている場合には、例えば前記収
集開始点Ｐiにおける３次回帰曲線の接線の傾きと、前
記収集終了点Ｐeにおける３次回帰曲線の接線の傾きと
を比較し、傾きの大きい方を１次回帰直線Ｙeとして求
めるようにすれば良い。即ち、この場合には、前述した
３次回帰曲線の傾きを示す特性曲線から、収集開始点Ｐ
i（ｘ1）における接線の傾きｙsと、収集終了点Ｐe（ｘ
2）における接線の傾きｙeとを
ｙs＝３ａ・ｘ12＋２ｂ・ｘ1＋ｃ
ｙe＝３ａ・ｘ22＋２ｂ・ｘ2＋ｃ
としてそれぞれ計算し、大きい方の傾きｙsまたはｙeを
求める。そしてこの傾きを用いてその切片Ｂを算出し、
その１次回帰直線Ｙeを
Ｙe ＝ｙs・ｘ＋Ｂ または Ｙe ＝ｙe・ｘ＋Ｂ
として算出するようにすれば良い。However, as shown in FIGS. 3 (b) and 3 (c), when the inflection point X (xp, yp) on the cubic regression curve is out of the range of the elongations x1 and x2, for example, The slope of the tangent line of the cubic regression curve at the collection start point Pi and the slope of the tangent line of the cubic regression curve at the collection end point Pe are compared, and the larger slope is obtained as the linear regression line Ye. Good. That is, in this case, from the characteristic curve showing the slope of the above-mentioned cubic regression curve, the collection start point P
The tangent slope ys at i (x1) and the collection end point Pe (x
The slope ye of the tangent line in 2) is calculated as ys = 3a · x1 2 + 2b · x1 + c ye = 3a · x2 2 + 2b · x2 + c, and the larger slope ys or ye is obtained. Then, using this inclination, the intercept B is calculated,
The linear regression line Ye may be calculated as Ye = ys.x + B or Ye = ye.x + B.
【００３１】以上のようにして３次回帰曲線の変曲点ｘ
p,ｙpを接線点とする１次回帰直線Ｙeを求めたならば、
次に第３の演算手段５ｃにおいて上記１次回帰直線Ｙe
を前記材料試験片の弾性直線と看做して、先ずその弾性
率Ｅを算出する［ステップＳ１０］。即ち、材料試験片
の弾性率Ｅは、応力σと歪みεとの関係から
Ｅ＝σ／ε＝ (Ｐ／Ｓ)／(λ／Ｌ) ＝ＰＬ／Ｓλ
として与えられるので、例えば前述した１次回帰直線Ｙ
eの傾きＡを用いて
Ｅ＝Ａ・（材料試験片の基準長Ｌ）／（材料試験片の断
面積Ｓ）
として計算される。As described above, the inflection point x of the cubic regression curve
If a linear regression line Ye having tangent points at p and yp is obtained,
Next, in the third computing means 5c, the linear regression line Ye
Is regarded as the elastic straight line of the material test piece, and the elastic modulus E thereof is first calculated [step S10]. That is, since the elastic modulus E of the material test piece is given as E = σ / ε = (P / S) / (λ / L) = PL / Sλ from the relationship between the stress σ and the strain ε, for example, the above-mentioned 1 Next regression line Y
It is calculated as E = A. (reference length L of material test piece) / (cross-sectional area S of material test piece) using the slope A of e.
【００３２】また材料試験片の耐力については、前記１
次回帰直線Ｙeをその伸び方向に０.２％分オフセットし
た直線（耐力荷重直線）Ｙpを図４に示すように算出し
［ステップＳ１１］、この耐力荷重直線Ｙpと前記メモ
リ６に記憶された検出データの系列で示される荷重・伸
び特性曲線との交点を計算することで、その交点を前記
材料試験片の耐力荷重点Ｐ0.2として算出する［ステッ
プＳ１２］。このようにして計算される上記耐力荷重直
線Ｙpおよび耐力荷重点Ｐ0.2は、前記荷重・伸び特性曲
線や１次回帰直線Ｙeと共に前記ＣＲＴ７にて表示され
る。尚、０.２％の永久歪みが生じた降伏応力点からな
る耐力σ0.2を求める場合には、上記耐力耐力点Ｐ0.2を
前述した材料試験片の断面積Ｓや基準長Ｌに基づいて係
数処理すれば良い。Regarding the yield strength of the material test piece, the above 1
A straight line (proof stress load straight line) Yp obtained by offsetting the next regression straight line Ye by 0.2% in the elongation direction is calculated as shown in FIG. 4 [step S11], and the straight line Yp is shown in FIG. By calculating the intersection with the load / elongation characteristic curve indicated by the series of detection data, the intersection is calculated as the proof load point P 0.2 of the material test piece [step S12]. The proof load straight line Yp and the proof load point P 0.2 thus calculated are displayed on the CRT 7 together with the load / elongation characteristic curve and the linear regression line Ye. When obtaining the yield strength σ 0.2 consisting of the yield stress point at which a permanent strain of 0.2% has occurred, the yield strength yield point P 0.2 is determined by a coefficient based on the cross-sectional area S and the reference length L of the material test piece described above. Just handle it.
【００３３】尚、ここでは荷重・伸び特性を近似表現し
た３次回帰曲線の係数ａ,ｂ,ｃ,ｄを回帰処理により算
出してその３次回帰曲線式を
Ｙ＝ａＸ3＋ｂＸ2＋ｃＸ＋ｄ
として求めたが、応力・歪み特性を近似表現した３次回
帰曲線の係数ａ′,ｂ′,ｃ′,ｄ′を回帰処理により算
出してその３次回帰回帰曲線式を
σ＝ａ′ε3＋ｂ′ε2＋ｃ′ε＋ｄ′
として求めることも勿論可能である。この場合、上記各
係数の間には
ａ＝ (Ｓ／Ｌ3)ａ′
ｂ＝ (Ｓ／Ｌ2)ｂ′
ｃ＝ (Ｓ／Ｌ)ｃ′
ｄ＝ Ｓｄ′
なる関係が成立し、材料試験片の基準長Ｌとその断面積
Ｓとに依存する定数が作用するだけであるので、実質的
に同様な処理が可能である。Here, the coefficients a, b, c, d of the cubic regression curve that approximates the load / elongation characteristics are calculated by regression processing, and the cubic regression curve formula is set as Y = aX 3 + bX 2 + cX + d. The coefficients a ′, b ′, c ′, d ′ of the cubic regression curve that approximates the stress / strain characteristics are calculated by regression processing, and the cubic regression curve equation is calculated as σ = a′ε 3. Of course, it is also possible to obtain as + b'ε 2 + c'ε + d '. In this case, a relation of a = (S / L 3 ) a ′ b = (S / L 2 ) b ′ c = (S / L) c ′ d = Sd ′ is established between the respective coefficients, and Since only a constant that depends on the reference length L of the test piece and its cross-sectional area S acts, substantially the same processing is possible.
【００３４】但し、この場合には、前述した如く計測さ
れる荷重Ｐおよび伸びλからなる計測データを、一旦、
応力σと歪みεとからなる検出データに変換処理した
後、前述した３次回帰曲線の算出を行う必要があるの
で、処理効率の観点からは荷重Ｐおよび伸びλからなる
計測データを用いて前述した処理を実行した後、最終時
点で所定の係数処理を施して弾性率Ｅや耐力σ0.2を求
めるようにした方が好都合である。However, in this case, the measured data consisting of the load P and the elongation λ measured as described above is temporarily
Since it is necessary to calculate the above-mentioned cubic regression curve after converting into the detection data composed of the stress σ and the strain ε, from the viewpoint of processing efficiency, the measurement data composed of the load P and the elongation λ is used. After performing the above processing, it is more convenient to perform a predetermined coefficient processing at the final point of time to obtain the elastic modulus E and the proof stress σ 0.2 .
【００３５】かくして上述した如く所定のサンプリング
周期で求められた計測データの系列から、材料試験片の
荷重・伸び特性を近似する３次回帰曲線ｙを求め、その
変曲点ｘpを接線点とする１次回帰直線Ｙeを求めて該材
料試験片の弾性率Ｅや耐力荷重点Ｐ0.2（耐力σ0.2）を
求めるデータ処理機能を備えた本材料試験機によれば、
初期設定した荷重下限値を超えた時点からの計測データ
に基づき、伸びデータを独立変数、荷重データを従属変
数として前記荷重・伸び特性（応力・歪み特性）を３次
回帰曲線に回帰させて近似するので、材料試験機本体１
において材料試験片を把持する為の治具（チャック）に
おける滑り等の影響を受けることなしに、その計測を高
精度に行うことができる。しかも材料試験片に固有な特
性に因らない不本意なデータを排除して、例えば定常状
態外の計測データ（検出データ）を効果的に排除して、
上記計測（演算処理）を実行することができる。Thus, a cubic regression curve y approximating the load / elongation characteristics of the material test piece is obtained from the series of measurement data obtained at the predetermined sampling period as described above, and its inflection point xp is taken as the tangent point. According to the present material testing machine having a data processing function for obtaining the linear regression line Ye to obtain the elastic modulus E and the proof stress point P 0.2 (proof strength σ 0.2 ) of the material test piece,
Based on the measurement data from the time when the initial load lower limit value is exceeded, the load / elongation characteristics (stress / strain characteristics) are regressed to a cubic regression curve and approximated by using elongation data as an independent variable and load data as a dependent variable. Therefore, the material testing machine body 1
In (1), the measurement can be performed with high accuracy without being affected by slippage or the like of a jig (chuck) for gripping the material test piece. Moreover, by eliminating unintended data that is not due to the characteristics peculiar to the material test piece, for example, effectively eliminating measurement data (detection data) outside the steady state,
The above measurement (arithmetic processing) can be executed.
【００３６】また伸びまたは荷重に基づく収集開始点Ｐ
i（下限値）と収集終了点Ｐe（上限値）とを設定して、
前述した演算処理を実行するサンプリング区間（演算範
囲）を設定するだけで良く、演算処理によって求められ
る弾性率に対する上限および下限や、更には移動平均処
理を実行する上での平均処理区間（サンプリング・デー
タ数）等の演算処理条件については何ら初期設定する必
要がないので、操作者の負担を大幅に軽減することがで
きる。The collection starting point P based on elongation or load
Set i (lower limit) and collection end point Pe (upper limit),
It suffices to set the sampling interval (calculation range) for executing the above-mentioned arithmetic processing, and the upper and lower limits for the elastic modulus obtained by the arithmetic processing, and the average processing interval (sampling / sampling interval) for executing the moving average processing. Since it is not necessary to initialize the calculation processing conditions such as the number of data), the burden on the operator can be greatly reduced.
【００３７】特に計測データ（検出データ）の系列に基
づいて作成される荷重・伸び曲線（応力・歪み曲線）を
３次回帰曲線に近似させ、この３次回帰曲線を用いて弾
性直線を求めるので、前述した如く初期設定される収集
開始点Ｐi（下限値）および収集終了点Ｐe（上限値）の
影響を受けることなく前述した演算処理を実行すること
ができ、誤差要因の問題を効果的に排除することができ
る。Particularly, the load / elongation curve (stress / strain curve) created based on the series of measurement data (detection data) is approximated to a cubic regression curve, and an elastic straight line is obtained using this cubic regression curve. As described above, the above-described arithmetic processing can be executed without being affected by the collection start point Pi (lower limit value) and the collection end point Pe (upper limit value) that are initialized as described above, and the problem of error factors can be effectively solved. Can be eliminated.
【００３８】尚、上述した実施形態においては荷重上限
値を初期設定してデータ処理区間を定めたが、回帰処理
によりリアルタイムに求められる３次回帰曲線に従って
そのデータ処理を検証しながら、上述したデータ処理の
終了時点を定めるようにしても良い。即ち、図５にその
処理手順を示すように、計測データの荷重値Ｐがそのデ
ータ収集開始点Ｐiを越えた時点から、３次回帰処理に
必要な数、例えば１０個以上のデータをサンプリングし
た後から、そのときの計測データを用いて３次回帰曲線
式を求める回帰処理を前述したように開始する。そして
その正規方程式に基づいて荷重・伸び特性を近似した３
次回帰曲線式を各サンプリング時点毎にリアルタイムに
求める［ステップＳ２１〜Ｓ２７］。次いで上記３次回
帰曲線式の変曲点を求めると共にこの変曲点を接線点と
する１次回帰直線を求め、更にこの１次回帰直線をその
伸び方向に、例えば０.１％オフセットした判定用の、
図４中２点鎖線で示すようなオフセット直線を求める
［ステップＳ２８〜Ｓ３０］。In the above-described embodiment, the upper limit value of the load is initialized and the data processing section is defined. However, while verifying the data processing according to the cubic regression curve obtained in real time by the regression processing, the above-mentioned data The end point of processing may be set. That is, as shown in the processing procedure in FIG. 5, from the time when the load value P of the measurement data exceeds the data collection start point Pi, the number necessary for the third-order regression processing, for example, 10 or more data are sampled. After that, the regression process for obtaining the cubic regression curve equation using the measurement data at that time is started as described above. Then, based on the normal equation, the load / elongation characteristics were approximated 3
The next regression curve equation is obtained in real time at each sampling time [steps S21 to S27]. Next, the inflection point of the above-mentioned cubic regression curve is obtained, and a linear regression line with this inflection point as a tangent point is obtained, and the linear regression line is further offset in its extension direction by, for example, 0.1%. For
An offset straight line as shown by the chain double-dashed line in FIG. 4 is obtained [steps S28 to S30].
【００３９】しかる後、次のサンプリング時点の計測デ
ータ（荷重Ｐと伸びλ）と上記オフセット直線とを比較
し、その伸びλを同じくするオフセット直線上の荷重値
Ｐeに対して検出荷重値Ｐが下回るか否かを判定する
［ステップＳ３１］。そして検出荷重値Ｐが上記オフセ
ット直線上の荷重値Ｐeを下回ったとき、これを計測デ
ータが前記３次回帰直線から外れたと判定する。換言す
れば検出荷重値Ｐが上記オフセット直線上の荷重値Ｐe
を下回るまで、順次計測される計測データに基づく３次
回帰処理を繰り返し実行することで、十分な回帰精度が
確保されるまで、各サンプリング時点毎に計測データに
基づく前述したステップＳ２４からの処理手続き（回帰
処理）を繰り返し実行する。Then, the measured data (load P and elongation λ) at the next sampling time are compared with the offset straight line, and the detected load value P is compared with the load value Pe on the offset straight line having the same extension λ. It is determined whether or not it is below [step S31]. When the detected load value P falls below the load value Pe on the offset straight line, it is determined that the measured data deviates from the cubic regression line. In other words, the detected load value P is the load value Pe on the offset straight line.
Until it falls below, the third-order regression processing based on the measurement data that is sequentially measured is repeatedly executed until the sufficient regression accuracy is secured, and the processing procedure from step S24 described above based on the measurement data at each sampling time point. (Regression process) is repeatedly executed.
【００４０】そして検出荷重値Ｐが上記オフセット直線
上の荷重値Ｐeを下回ったとき、その時点で荷重・伸び
特性を十分に高精度に近似した３次回帰直線と、その変
曲点を接線点とした１次回帰直線が求められたと判定
し、これらの演算結果に基づいて弾性率Ｅの演算、およ
び耐力直線に基づく耐力σ0.2の算出を実行する［ステ
ップＳ３２〜Ｓ３４］。When the detected load value P falls below the load value Pe on the offset straight line, the cubic regression line that approximates the load / elongation characteristics with sufficient accuracy at that time and its inflection point are tangent points. It is determined that the linear regression line is obtained, and the elastic modulus E is calculated based on these calculation results, and the proof stress σ 0.2 is calculated based on the proof line [steps S32 to S34].
【００４１】このような処理手続きによれば、計測デー
タ（検出データ）を回帰処理して求められる３次回帰曲
線を自ら検証しながら処理を進め、荷重・伸び特性を良
好に近似した３次回帰曲線が得られた時点で上記回帰処
理を終了することができるので、前述した実施形態に示
すようなデータ収集の終了点を定める荷重または伸びの
上限値を初期設定する必要がなくなるので、更に条件設
定の煩わしさを軽減することができる等の効果が奏せら
れる。According to such a processing procedure, the process proceeds while verifying the cubic regression curve obtained by regression processing of the measurement data (detection data), and the cubic regression in which the load / elongation characteristics are well approximated. Since the regression process can be terminated when the curve is obtained, it is not necessary to initialize the upper limit value of the load or elongation that defines the end point of the data collection as shown in the above-mentioned embodiment. The effect of reducing the troublesome setting can be achieved.
【００４２】尚、本発明は上述した実施形態に限定され
るものではない。例えば伸びデータおよび荷重データの
系列を得る上でのサンプリング周期は、ＣＰＵ５におけ
るデータ処理速度や、要求される測定精度等に応じて定
めれば良いものである。またデジタルデータとして取り
扱われる上記伸びデータおよび荷重データの変換ビット
数についても、上記ＣＰＵ５におけるデータ処理速度
や、要求される測定精度等に応じて定めるようにすれば
十分である。またここでは所定のサンプリング周期で検
出データが得られる都度、リアルタイムに演算処理した
が、メモリ６に記憶された検出データの系列に基づいて
その演算処理を進めるようにしても良い。その他、本発
明はその要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施する
ことができる。The present invention is not limited to the above embodiment. For example, the sampling cycle for obtaining the series of elongation data and load data may be determined according to the data processing speed in the CPU 5, required measurement accuracy, and the like. Further, it is sufficient to determine the number of conversion bits of the elongation data and the load data handled as digital data according to the data processing speed in the CPU 5, the required measurement accuracy and the like. Further, here, the calculation processing is performed in real time every time the detection data is obtained at a predetermined sampling cycle, but the calculation processing may be advanced based on the series of the detection data stored in the memory 6. In addition, the present invention can be variously modified and implemented without departing from the scope of the invention.
【００４３】[0043]
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、種
々の誤差要因を排除して簡易にして高精度に材料試験片
の弾性率や耐力を求めることができる。しかも計測デー
タやその計測データから求められる検出データを移動平
均処理を実行する上での平均処理区間（サンプリング・
データ数）等、データ処理条件を左右するような条件設
定の煩わしさがなく、操作者の負担を大幅に軽減するこ
とができる等の効果が奏せられる。As described above, according to the present invention, various error factors can be eliminated and the elastic modulus and proof stress of the material test piece can be obtained with high accuracy and with high accuracy. Moreover, the averaging process section (sampling
The effect of being able to significantly reduce the burden on the operator without the troublesome setting of conditions that influence the data processing conditions such as the number of data) is achieved.
【図１】本発明の一実施形態に係る材料試験機の概略構
成図。FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a material testing machine according to an embodiment of the present invention.
【図２】本発明に係る材料試験機における特徴的なデー
タ処理手順の一例を示す図。FIG. 2 is a diagram showing an example of a characteristic data processing procedure in the material testing machine according to the present invention.
【図３】３次回帰曲線と弾性曲線をなす１次回帰曲線と
の関係を示す図。FIG. 3 is a diagram showing a relationship between a cubic regression curve and a linear regression curve forming an elasticity curve.
【図４】本発明に係る弾性率および耐力の計測処理の概
念を示す図。FIG. 4 is a diagram showing the concept of elastic modulus and proof stress measurement processing according to the present invention.
【図５】本発明に係る材料試験機におけるデータ処理手
順の変形例を示す図。FIG. 5 is a diagram showing a modified example of a data processing procedure in the material testing machine according to the present invention.
【図６】材料試験片の応力・歪み特性に基づく耐力計測
の処理概念を示す図。FIG. 6 is a diagram showing a processing concept of proof stress measurement based on stress / strain characteristics of a material test piece.
１ 材料試験機本体 ２ 荷重検出器 ３ 伸び検出器 ４ ＲＯＭ（プログラムメモリ） ５ ＣＰＵ（データ処理手段） ５ａ 第１の演算手段 ５ｂ 第２の演算手段 ５ｃ 第３の演算手段 ６ メモリ ７ ＣＲＴ 1 Material testing machine body 2 load detector 3 Elongation detector 4 ROM (program memory) 5 CPU (data processing means) 5a First computing means 5b Second computing means 5c Third computing means 6 memory 7 CRT
フロントページの続き (56)参考文献 特開 平５−172724（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−43124（ＪＰ，Ａ) 特開 昭54−156589（ＪＰ，Ａ) 特公 昭63−55018（ＪＰ，Ｂ１) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01N 3/00 - 3/62 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)Continuation of front page (56) Reference JP-A-5-172724 (JP, A) JP-A-9-43124 (JP, A) JP-A-54-156589 (JP, A) JP-B-63-55018 (JP , B1) (58) Fields investigated (Int.Cl. 7 , DB name) G01N 3/00-3/62 JISST file (JOIS)
Claims (5)
体と、 上記材料試験片に加わる荷重と該材料試験片に生じた伸
びとをそれぞれ計測する手段と、 計測された上記伸びと荷重とを所定のサンプリング周期
で順次抽出して計測データの系列として記憶する記憶手
段と、 前記所定のサンプリング周期で抽出される計測データま
たはこの計測データから求められる応力および歪みとか
らなる検出データの一方を独立変数、他方を従属変数と
する３次回帰曲線式を求める第１の演算手段と、 上記３次回帰曲線式にて示される回帰曲線上の変曲点を
求め、該変曲点を接線点とする１次回帰直線式を求める
第２の演算手段と、 上記１次回帰直線式にて示される回帰直線に基づいて前
記材料試験片の特性を求める第３の演算手段とを具備し
たことを特徴とする材料試験機。1. A material testing machine body for applying a load to a material test piece, a means for measuring a load applied to the material test piece and an elongation generated in the material test piece, respectively, and the measured elongation and load. A storage means for sequentially extracting the measurement data at a predetermined sampling cycle and storing it as a series of measurement data, and one of the measurement data extracted at the predetermined sampling cycle or the detection data consisting of stress and strain obtained from the measurement data. First computing means for obtaining a cubic regression curve equation with the independent variable and the other as the dependent variable, and an inflection point on the regression curve shown by the cubic regression curve equation is obtained, and the inflection point is a tangent point. And a third calculating means for calculating the characteristic of the material test piece based on the regression line shown by the linear regression linear equation. Special Material testing machine to be.
下限値を越えた計測データが検出されたサンプリング時
点から、その上限値を越えた計測データが計測されたサ
ンプリング時点までのサンプリング区間における計測デ
ータまたは検出データに基づいて３次回帰曲線式を回帰
することを特徴とする請求項１に記載の材料試験機。2. The first computing means in a sampling section from a sampling time when measurement data exceeding a load or elongation lower limit is detected to a sampling time when measurement data exceeding an upper limit is measured. The material testing machine according to claim 1, wherein a cubic regression curve equation is regressed based on measurement data or detection data.
の下限値を越えたデータが計測されたサンプリング時点
から予め定められた数のサンプリング後に３次回帰曲線
式の回帰処理を開始すると共に、前記第２の演算手段に
より上記３次回帰曲線式に基づいて求められる１次回帰
直線に所定伸び量のオフセットを与えたオフセット直線
に応じて規定される荷重値を下回る荷重データが計測さ
れた時点で前記３次回帰曲線式の回帰処理を終了するこ
とを特徴とする請求項１に記載の材料試験機。3. The first calculating means starts regression processing of a cubic regression curve formula after sampling a predetermined number of times from the sampling time when data exceeding the lower limit value of load or elongation is measured. The load data below the load value specified by the offset straight line obtained by applying the offset of a predetermined elongation amount to the linear regression line obtained based on the cubic regression curve equation is measured by the second computing means. The material testing machine according to claim 1, wherein the regression processing of the cubic regression curve expression is finished at a point of time.
式の正規方程式を用いて前記計測データまたは検出デー
タから最小二乗法によりその係数を算出して求められる
ことを特徴とする請求項１に記載の材料試験機。4. The cubic regression curve equation is obtained by calculating a coefficient of the cubic regression curve equation from the measured data or the detected data by a least square method using a normal equation of the cubic regression curve equation. Item 1. The material testing machine according to item 1.
ら前記材料試験片の弾性率を求めると共に、前記回帰直
線を伸び方向にオフセットした直線を耐力直線として該
耐力直線と前記計測データまたは検出データの系列とか
ら前記材料試験片の耐力を求めることを特徴とする請求
項１に記載の材料試験機。5. The third computing means obtains the elastic modulus of the material test piece from the regression line, and uses a straight line obtained by offsetting the regression line in the elongation direction as a yield line and the yield line and the measurement data or The material testing machine according to claim 1, wherein the yield strength of the material test piece is obtained from a series of detection data.
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