| 研究課題/領域番号 |
62550084
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
嘉数 〓昇 北海道大学, 工学部, 教授 (60042090)
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| 研究分担者 |
沖野 教郎 京都大学, 工学部, 教授 (30001093)
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| キーワード | ネットワーク / FMS / CAD / CAM / ペトリネット / スケジューリング / 強調動作 / コグニトロン / ラメルハート型ネットワークモデル |
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| 研究概要 |
前年度の研究実施の結果、すでに以下のことが判っている。すなわちFMSで処理される製品形状を表現するのはCSGモデルで充分であること、さらに組立問題や、FMS物理空間内での一般的問題として必要となる幾何推論問題を考慮すると、空間認識が可能なモデルとしてのCSGの中でも、特にペテルティ空間のような、ポテンシャル場の設定が必要となること等である。これらとも関連するが、他のFMSダイナミックモデリングの根幹をなすものとして、パターン認識問題がある。これには、CSGのユニフィケーション問題等のアプローチを行ってきたが、本年度の研究結果として、このようなアルゴリズム的アプローチ、あるいは理論指向的アプローチではパターン認識は不可能であることが判ってきた。そこで、これを解決するための1つのアプローチとして現在、2つのタイプのニューラルネットワーク、すなわちラメルハート型とコグニトロンによるアプローチを試みているところである。一方、状態が時々刻々と変化してゆくような問題空間の制御と表現には、状態変化の様相があらかじめ判っている時には、ペトリネットが有効であることが判っている。FMSにおけるこの種の全ての問題は、実はその一般化問題として、設計問題と等価であることが示された。ゆえにFMSのペトリネットによるダイナミックモデリングのアナロジーとして、ペトリネットを用いた設計自動化問題として、境界因子法へのペトリネットの導入による設計手順の制御問題として捉えられて、この問題への理論的アプローチを試みた。これらの結果は、主に精密工学会で発表している。また、これらとは離れてペトリネットそのものの性質についてもFMSがらみでアプローチした。更にスケジューリング問題に関してもホップフィールドタイプのニューラルモデルを提案し、2、3の実験結果を得ている。
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