| 研究課題/領域番号 |
18K13672
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分18020:加工学および生産工学関連
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
児玉 紘幸 岡山大学, 自然科学研究科, 講師 (60743755)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | 研削砥石 / データマイニング / ランダムフォレスト / 平面研削 / 決定木 / ドレッシング / 意思決定支援 |
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| 研究成果の概要 |
データマイニング手法の１つであるランダムフォレストを用い，決定が困難な砥石要素の中でも、砥粒の種類、粒度、結合度を被削材物性値の組み合わせから決定できるシステムの構築を行った．また，構築したシステムの有用性の検証を行うため，システム推奨砥石および比較用砥石を用い，一般材あるいは難削材の研削実験を行った．学習データベースに存在しない難削材であるインコネル718の研削実験において，システム推奨砥石であるPA砥石の砥石摩耗量は，一般的に用いられるWA砥石と比較し12%減少したことから，ランダムフォレストによって構築した本システムの有用性の検証が行えた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究によりデータマイニング手法の有用性を示すことで，非熟練技能者育成を支援できるだけでなく，隠された暗黙知の体系化の根幹技術となれることが予測される．研削加工における意思決定が体系化されることにより，日本の生産を支える根幹となる中小企業や町工場の技能者が，研削砥石を決定する際のコストや時間の低減につながる．製造現場の抱える，従業者の高齢化，後継者不足，販売価格の低下やそれに起因する産業構造の弱体化など，数々の課題を解決できると考えられる．
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