2019 Fiscal Year Research-status Report
データマイニングを応用した研削砥石選定支援システムの開発
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18K13672
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
児玉 紘幸 岡山大学, 自然科学研究科, 講師 (60743755)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 研削砥石 / データマイニング / 決定木 / 平面研削 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
日本国内砥石メーカの推奨砥石因子選択条件をデータベースに追加することによって，研削砥石選定支援システムをアップデートした．これまで，決定木手法を用いることによって，砥石選定の傾向を抽出することで砥石選定指針の見える化図を作成してきたが，見える化図の示す予測精度がそれほど高くないことがわかった．そこで，新たに決定木手法を応用した機械学習手法の1つであるランダムフォレスト手法を砥石選定支援システム構築のための解析手法として選択した．これにより，従来のシステムの予測精度と比較して，40％程度の精度向上を行うことができた．構築されたデータベースを基にして，データベースを追加していくことにより，提案するシステムの精度が上昇していくことがわかった．推奨砥石選定が比較的難しい6－4チタン合金に対して，構築したシステムによって導出された研削砥石および熟練技能者が推奨する研削砥石を用いて平面研削を行うことにより，新たに構築されたシステムによって導出された研削砥石の有効性を検証した．その結果，新システムによって導出された砥石を用いることで，粗研削，精研削ともに十分な研削性能を示すことがわかった．上記の研究成果は，国際学会発表および国際学会誌への掲載によって公表された．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新システムの構築に時間を要した．また，当初は炭素鋼，合金鋼，チタン合金に対して，新システムの有効性を検証するための実験を行う予定であったが，チタン合金に対しての検証実験および評価が若干遅れてしまったため，上記すべての被削材に対して検証が行えなかった．
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| Strategy for Future Research Activity |
新システム有効性の検証実験を引き続き進めていく．一方で，システム構築のためのデータベースに存在していない砥石因子の組み合わせが研削加工において十分に性能を示すことが確認できた場合，その有効性をもってデータベースにフィードバックすることによって，システム構築のためのデータベースの質を向上させる．
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