| 研究課題/領域番号 |
62460082
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| 研究種目 |
一般研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
機械工作
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
臼井 英治 東京工業大学, 工学部, 教授 (20016299)
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| 研究分担者 |
笹原 弘之 東京工業大学, 工学部, 助手 (00205882)
松村 隆 東京工業大学, 工学部, 助手 (20199855)
帯川 利之 東京工業大学, 工学部, 助教授 (70134830)
井原 透 中央大学, 理工学部, 助教授 (80134831)
白樫 高洋 東京工業大学, 工学部, 教授 (50016440)
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| 研究期間 (年度) |
1987 – 1989
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| 研究課題ステータス |
完了 (1989年度)
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| 配分額 *注記 |
7,100千円 (直接経費: 7,100千円)
1989年度: 600千円 (直接経費: 600千円)
1988年度: 1,400千円 (直接経費: 1,400千円)
1987年度: 5,100千円 (直接経費: 5,100千円)
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| キーワード | エキスパ-トシステム / デ-タベ-ス / 知識ベ-ス / 学習機能 / 推論説明機能 / エキスパートシステム / 旋削加工 / トラブル処理システム / 特徴抽出 / ファジー関数 / メタ知識 / 知識獲得 / 最適切削条件 / CNC加工 |
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| 研究概要 |
本研究では熟練技術者の思考と判断を代行する旋削加工の最適切削条件選定用エキスパ-トシステムの開発について、システムの全体構成と必要な機能について検討した。まず熟練技術者の思考経路を分析するためにアンケ-ト調査を行ない、最適切削条件選定過程では、与えられた切削作業の特徴抽出と、加工中に発生する切削トラブルの予測と回避が重要であるとの知見を得た。また切削トラブルの予測と回避については定性的な評価ではなく定量的な評価を行うことが必要であり、これについて過去の切削デ-タを利用する経験的評価手法と切削理論アルゴリズムを作用する解析的評価手法を考察した。これらの手法はいずれも充実したデ-タベ-スと知識ベ-スが必要であるため、本研究ではデ-タベ-スの自己拡張機能と知識ベ-スの学習機能を装備した。なお知識ベ-スの学習機能については、現在のところ経験的評価手法で必要な線形評価関数の学習のみを対象としているが、熟練技術者の述語的な知識の学習等については今後検討していく予定である。次に知識ベ-スとデ-タベ-スの構造と、利用法について検討した。知識ベ-スについて上述のアンケ-ト調査で、熟練切削技術者の経験と専門知識を分析し、これらを計算機上で実現するためにフレ-ム型の知識表現と推論方法を採用した。またデ-タベ-スについても知識表現と同様、フレ-ム形式で構成することが便利であるためこれを採用した。最後にデ-タベ-スと知識ベ-スの管理についてシステム推論状況を説明する機能について検討し、試作した初期切削条件決定システムにその機能を具体化した。
以上のシステムを用いて初期切削条件の決定を行ない、システムの有用性ならびに高度なトラブル予測能力を確認した。
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