Verification of backward prediction of optimal machining conditions based on data mining and its application to machining control

• Project/Area Number: 24K00781
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 18020:Manufacturing and production engineering-related
• Research Institution: Hiroshima University
• Principal Investigator: 山田 啓司 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (50242532)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 千徳 英介 福井工業高等専門学校, 機械工学科, 准教授 (10436834)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000); Fiscal Year 2024: ¥15,080,000 (Direct Cost: ¥11,600,000、Indirect Cost: ¥3,480,000)
• Keywords: データマイニング / 機械学習 / レーザフォーミング / 加工最適化 / 多段成形

Outline of Research at the Start

本研究では、データマイニングによって、加工事例から多種多様の加工条件と加工結果の相関を抽出し、十分な深層学習後のモデルによって最適加工条件を予測するDX（Digital Transformation）技術を開発する．
この技術は広範な加工方法に応用可能であり、生産工学上の寄与は大きく機械製造業への高い波及効果を期待できる．さらに、同モデルを組み込んだシステムを用いた加工制御手法を開発することも目標とする．これら目標達成の具体的検証対象として、制御困難なレーザフォーミング加工に提案手法を応用するシステムを構築する．