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J-GLOBAL ID：202302289883380251   整理番号：23A1042736

深層強化学習とシミュレーションを用いたエンドミル加工条件の最適化(第1報)

著者 (6件)： 小松敏大 (茨城大) ,  金子和暉 (茨城大) ,  周立波 (茨城大) ,  小貫哲平 (茨城大) ,  尾嶌裕隆 (茨城大) ,  清水淳 (茨城大)
資料名： 精密工学会大会学術講演会講演論文集(CD-ROM)  (精密工学会秋季大会学術講演会講演論文集(CD-ROM))
巻： 2023  号： 春季  ページ： ROMBUNNO.F31  発行年： 2023年03月01日 
JST資料番号： Y0914B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 生産現場では,安定した品質や量産化といったメリットから自動化が進み,NC工作機械を用いた加工が普及している.一方,工具送り速度や主軸回転数などの加工条件の選定は,依然作業者の経験やノウハウに頼っている.本研究は,Deep Q-Networkと呼ばれる強化学習手法と切削シミュレーションを応用して加工条件の最適化を目指している.第1報として,本報はエンドミル加工における工具送り速度の最適化に関する研究結果を報告する.(著者抄録)

シソーラス用語： *強化学習 ,  *シミュレーション ,  *エンドミル ,  *加工条件 ,  *最適化 ,  数値制御 ,  加工 ,  機械工作 ,  切削 ,  NC加工 ,  深層強化学習 ,  送り速度 ,  コンピュータ数値制御 ,  インセンティブ ,  *改変
準シソーラス用語： CNC【数値制御】 ,  報酬

分類 (1件)： 旋削,中ぐり  (QC02020G)

引用文献 (2件)：

• J.Tlusty and P.MacNeil, Dynamics of Cutting Forces in End Milling, CIRP Annals, 24, 1 (1975) 21.
• Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Alex Graves, Ioannis Antonoglou, Daan Wierstra, and Martin Riedmiller. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning. NIPS Deep Learning Workshop, 2013.

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層強化学習 ,  シミュレーション ,  エンドミル加工 ,  最適化