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本研究は、近年、小ロットの部品製造に実用化が試みられている積層造形（Additive Manufacturing）を対象とした、新しい工程設計のアルゴリズム開発を行った。具体的な内容は以下の通りとなる。
（１）積層造形によって創成される素材形状に対する後工程（機械加工：平面フライス、穴あけ、タップ、自由曲面の仕上げ切削／研削）において、部品の弾性変形により生じる加工誤差を高速に予測するシミュレーション技術を開発する。
（２）上記の推定結果をもとに、素材形状にリブ形状・ブリッジ形状といった補強部位を自動的に追加し、後工程における形状精度悪化を防止する知能化工程計画を実現する。
これに対して、最終年度の研究では、前年度に得られた（１）の計画手法を拡張し、インペラブレード等の自由曲面上において、エアニッパーを用いて積層時の段階で付与されたブリッジ形状を除去する際の完成形状の変形量の予測を行うシステムの開発を実施した。また、具体的なブリッジ形状の付与位置と除去の順序の探索によって加工対象物の変形量を最小化する手法の開発をおこなった。
検証実験では、多関節ロボットとエアニッパーを用いたサポート除去、およびエンドミル加工による表面仕上げ加工での計画結果と実証実験結果とを比較するため、ロボットおよび加工対象物のモデル化を行い、また、それぞれの加工における負荷力の計測実験を実施した。特にエアニッパーによるサポート切断では、これまで切断時の負荷力のモデル化が行われていなかったため、樹脂に加えてチタン線材を対象とした切断試験を実施し、切断時のせん断力を実験的に取得した。これらの除去時の負荷力をもとに、解析では加工対象物の弾性変形を推定し、ロボットの取りうる機構的な姿勢を考慮して、ブリッジ形状の除去の順序による弾性変形量の相違を比較して除去順序の最適化が実施可能なことを確認した。
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