JP2002239633A - 板金加工機用加工条件データベースの作成方法 - Google Patents
板金加工機用加工条件データベースの作成方法Info
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- JP2002239633A JP2002239633A JP2001035742A JP2001035742A JP2002239633A JP 2002239633 A JP2002239633 A JP 2002239633A JP 2001035742 A JP2001035742 A JP 2001035742A JP 2001035742 A JP2001035742 A JP 2001035742A JP 2002239633 A JP2002239633 A JP 2002239633A
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- metal working
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- machine
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- Laser Beam Processing (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 板金加工機の加工条件データベースをテーブ
ル（表）または所定の重回帰式で持つのではなく、しか
も、種々の説明変量が相互作用をもち、また、非線形現
象をともなう加工現象において、制御量決定のための有
効なアルゴリズムを実現する。 【解決手段】 板金加工機の制御量決定に用いる所要数
の説明変量の寄与率を求め、すべての説明変量の中から
寄与率が大きくて有効な説明変量を選んで、元の説明変
量より少数の新たな説明変量とする。この新たな説明変
量について、寄与率の算出とさらなる新たな説明変量の
創成とを必要回数繰り返すことで、回帰精度を限りなく
１に近づけた回帰式を得て、この回帰式を用いて加工条
件データベースを作成する。
ル（表）または所定の重回帰式で持つのではなく、しか
も、種々の説明変量が相互作用をもち、また、非線形現
象をともなう加工現象において、制御量決定のための有
効なアルゴリズムを実現する。 【解決手段】 板金加工機の制御量決定に用いる所要数
の説明変量の寄与率を求め、すべての説明変量の中から
寄与率が大きくて有効な説明変量を選んで、元の説明変
量より少数の新たな説明変量とする。この新たな説明変
量について、寄与率の算出とさらなる新たな説明変量の
創成とを必要回数繰り返すことで、回帰精度を限りなく
１に近づけた回帰式を得て、この回帰式を用いて加工条
件データベースを作成する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、各種の板金加工
機に適用される板金加工機用加工条件データベースの作
成方法に関するものである。
機に適用される板金加工機用加工条件データベースの作
成方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】一般に、各種の板金加工機において、加
工条件データベースの持ち方としては、テーブル（表）
で持ち、過去の実績データを必要なときにそのまま検索
して使う方法と、あらかじめ決められた重回帰式で持
ち、説明変量の値が入力されるたびにその重回帰式で制
御量を計算させる方法とがある。
工条件データベースの持ち方としては、テーブル（表）
で持ち、過去の実績データを必要なときにそのまま検索
して使う方法と、あらかじめ決められた重回帰式で持
ち、説明変量の値が入力されるたびにその重回帰式で制
御量を計算させる方法とがある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来のものは、前者のテーブル（表）で持つ方法の
場合、つぎのような種々の問題があった。すなわち、
データ量が膨大になり、とくに求めたい制御量が多くの
説明変量から決まる場合、説明変量の数と同じ次元をも
つ配列データを準備する必要がある。膨大なデータを
準備しても、板金加工機が予定する加工対象物のなかで
或る客先が実際に加工する対象物は狭い範囲に限定され
ている場合が多く、無駄になるデータが多い。説明変
量の値が離散的にならざるを得ず、中間的な説明変量の
値に対しては有効な制御量を求めることが困難である。
うな従来のものは、前者のテーブル（表）で持つ方法の
場合、つぎのような種々の問題があった。すなわち、
データ量が膨大になり、とくに求めたい制御量が多くの
説明変量から決まる場合、説明変量の数と同じ次元をも
つ配列データを準備する必要がある。膨大なデータを
準備しても、板金加工機が予定する加工対象物のなかで
或る客先が実際に加工する対象物は狭い範囲に限定され
ている場合が多く、無駄になるデータが多い。説明変
量の値が離散的にならざるを得ず、中間的な説明変量の
値に対しては有効な制御量を求めることが困難である。
【０００４】また、後者の重回帰式で持つ方法の場合、
前者のようにデータ量が膨大にはならない反面、つぎの
ような種々の問題があった。すなわち、重回帰式を決
めるために膨大な実験データを必要とする。回帰誤差
である残差が問題となり、とくに非線形現象の場合には
残差が大きくなる。板金加工機のエージング特性（板
金加工機を使い込んでいくにつれてその特性が変化する
こと）を重回帰式に反映させることが困難である。
前者のようにデータ量が膨大にはならない反面、つぎの
ような種々の問題があった。すなわち、重回帰式を決
めるために膨大な実験データを必要とする。回帰誤差
である残差が問題となり、とくに非線形現象の場合には
残差が大きくなる。板金加工機のエージング特性（板
金加工機を使い込んでいくにつれてその特性が変化する
こと）を重回帰式に反映させることが困難である。
【０００５】また、板金加工機では制御量決定に用いる
説明変量の数が多い。例えば、曲げ加工機では、被加工
材の材質、板厚、曲げ長さ、その他多数あり、また、レ
ーザ切断機では、レーザ発振器の形式、レーザ光の強
さ、被加工材の材質、板厚、その他多数ある。
説明変量の数が多い。例えば、曲げ加工機では、被加工
材の材質、板厚、曲げ長さ、その他多数あり、また、レ
ーザ切断機では、レーザ発振器の形式、レーザ光の強
さ、被加工材の材質、板厚、その他多数ある。
【０００６】しかも、実際の加工ではこれらの説明変量
が相互作用をもち、制御量の決定を困難にしている。ま
た、加工現象そのものが非線形現象であることが多く、
説明変量それぞれの影響を独自に解明し、それらを重ね
合わせても、実際の現象を説明することは困難である。
が相互作用をもち、制御量の決定を困難にしている。ま
た、加工現象そのものが非線形現象であることが多く、
説明変量それぞれの影響を独自に解明し、それらを重ね
合わせても、実際の現象を説明することは困難である。
【０００７】この発明の課題は、上記従来のもののもつ
問題点を排除して、板金加工機の加工条件データベース
をテーブル（表）または所定の重回帰式で持つのではな
く、しかも、種々の説明変量が相互作用をもち、また、
非線形現象をともなう加工現象において、制御量決定の
ための有効なアルゴリズムを実現することのできる板金
加工機用加工条件データベースの作成方法を提供するこ
とにある。
問題点を排除して、板金加工機の加工条件データベース
をテーブル（表）または所定の重回帰式で持つのではな
く、しかも、種々の説明変量が相互作用をもち、また、
非線形現象をともなう加工現象において、制御量決定の
ための有効なアルゴリズムを実現することのできる板金
加工機用加工条件データベースの作成方法を提供するこ
とにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】この発明は上記課題を解
決するものであって、請求項１に係る発明は、板金加工
機の加工条件データベースを作成する方法であって、板
金加工機の制御量決定に用いる所要数の説明変量の寄与
率を求め、すべての前記説明変量の中から寄与率が大き
くて有効な説明変量を選んで、元の説明変量より少数の
新たな説明変量とし、前記新たな説明変量について、前
記寄与率の算出とさらなる前記新たな説明変量の創成と
を必要回数繰り返すことで、回帰精度を限りなく１に近
づけた回帰式を得て、前記回帰式を用いて加工条件デー
タベースを作成する板金加工機用加工条件データベース
の作成方法である。
決するものであって、請求項１に係る発明は、板金加工
機の加工条件データベースを作成する方法であって、板
金加工機の制御量決定に用いる所要数の説明変量の寄与
率を求め、すべての前記説明変量の中から寄与率が大き
くて有効な説明変量を選んで、元の説明変量より少数の
新たな説明変量とし、前記新たな説明変量について、前
記寄与率の算出とさらなる前記新たな説明変量の創成と
を必要回数繰り返すことで、回帰精度を限りなく１に近
づけた回帰式を得て、前記回帰式を用いて加工条件デー
タベースを作成する板金加工機用加工条件データベース
の作成方法である。
【０００９】請求項２に係る発明は、請求項１記載の発
明において、板金加工機が曲げ加工機の場合、前記説明
変量には、被加工材の材質、板厚、曲げ長さ、曲げ位
置、曲げ方向、曲げ線と被加工材圧延方向との角度、前
工程履歴、等が含まれる板金加工機用加工条件データベ
ースの作成方法である。
明において、板金加工機が曲げ加工機の場合、前記説明
変量には、被加工材の材質、板厚、曲げ長さ、曲げ位
置、曲げ方向、曲げ線と被加工材圧延方向との角度、前
工程履歴、等が含まれる板金加工機用加工条件データベ
ースの作成方法である。
【００１０】請求項３に係る発明は、請求項１記載の発
明において、板金加工機がレーザ切断機の場合、前記説
明変量には、レーザ発振器の形式、レーザ光の強さ、レ
ーザ光のモード（形）、被加工材の材質、板厚、切断速
度、補助酸素ガスの純度、噴出量、等が含まれる板金加
工機用加工条件データベースの作成方法。
明において、板金加工機がレーザ切断機の場合、前記説
明変量には、レーザ発振器の形式、レーザ光の強さ、レ
ーザ光のモード（形）、被加工材の材質、板厚、切断速
度、補助酸素ガスの純度、噴出量、等が含まれる板金加
工機用加工条件データベースの作成方法。
【００１１】
【発明の実施の形態】この発明の実施の形態を、図面を
参照して説明する。図１〜図５は、この発明による板金
加工機用加工条件データベースの作成方法の一実施の形
態を示すフローチャートであり、この板金加工機用加工
条件データベースの作成方法は、板金加工機の制御量決
定に用いる所要数の説明変量の寄与率を求め、すべての
説明変量の中から寄与率が大きくて有効な説明変量を選
んで、元の説明変量より少数の新たな説明変量とし、こ
のような寄与率の算出と新たな説明変量の創成とを必要
回数繰り返すことで、回帰精度を限りなく１に近づけた
回帰式を得て、その回帰式を用いて加工条件データベー
スを作成するものである。
参照して説明する。図１〜図５は、この発明による板金
加工機用加工条件データベースの作成方法の一実施の形
態を示すフローチャートであり、この板金加工機用加工
条件データベースの作成方法は、板金加工機の制御量決
定に用いる所要数の説明変量の寄与率を求め、すべての
説明変量の中から寄与率が大きくて有効な説明変量を選
んで、元の説明変量より少数の新たな説明変量とし、こ
のような寄与率の算出と新たな説明変量の創成とを必要
回数繰り返すことで、回帰精度を限りなく１に近づけた
回帰式を得て、その回帰式を用いて加工条件データベー
スを作成するものである。
【００１２】ここで、板金加工機が曲げ加工機の場合、
その制御量決定に用いる説明変量には、被加工材の材
質、板厚、曲げ長さ、曲げ位置、曲げ方向、曲げ線と被
加工材圧延方向との角度、前工程履歴、等が含まれる。
また、板金加工機がレーザ切断機の場合、その制御量決
定に用いる説明変量には、レーザ発振器の形式、レーザ
光の強さ、レーザ光のモード（形）、被加工材の材質、
板厚、切断速度、補助酸素ガスの純度、噴出量、等が含
まれる。
その制御量決定に用いる説明変量には、被加工材の材
質、板厚、曲げ長さ、曲げ位置、曲げ方向、曲げ線と被
加工材圧延方向との角度、前工程履歴、等が含まれる。
また、板金加工機がレーザ切断機の場合、その制御量決
定に用いる説明変量には、レーザ発振器の形式、レーザ
光の強さ、レーザ光のモード（形）、被加工材の材質、
板厚、切断速度、補助酸素ガスの純度、噴出量、等が含
まれる。
【００１３】まず、図１に示すように、ｐ個の説明変量
ｘ１，ｘ２，…，ｘｐと１個の実測値ｙとをもったｑ組
のデータを入力する（ステップＳ１）。そして、重回帰
式を求める（ステップＳ２）。それから、寄与率を計算
してその値をＲ０ ２とする（ステップＳ３）。この場
合、説明変量の個数（ｐ個）が多いほど、寄与率（Ｒ０
２）は高く（１に近く）なることが知られている。
ｘ１，ｘ２，…，ｘｐと１個の実測値ｙとをもったｑ組
のデータを入力する（ステップＳ１）。そして、重回帰
式を求める（ステップＳ２）。それから、寄与率を計算
してその値をＲ０ ２とする（ステップＳ３）。この場
合、説明変量の個数（ｐ個）が多いほど、寄与率（Ｒ０
２）は高く（１に近く）なることが知られている。
【００１４】つぎに、図２に示すように、ｉに１を代入
（ｉ＝１）する（ステップＳ１１）。ｐ個の説明変量ｘ
１，ｘ２，…，ｘｐのうちｘｉをマスキングして、（ｐ
−１）個の説明変量ｘ１，ｘ２，…，ｘｉ−１，ｘ
ｉ＋１，…，ｘｐと１個の実測値ｙとをもったｑ組のデ
ータを入力する（ステップＳ１２）。そして、重回帰式
を求める（ステップＳ１３）。それから、寄与率を計算
してその値をＲ０ｉ ２とする（ステップＳ１４）。この
場合の寄与率（Ｒ０ｉ ２）は、元の寄与率（Ｒ０ ２）よ
り、説明変量の個数が１個少ない分だけ低下する。
（ｉ＝１）する（ステップＳ１１）。ｐ個の説明変量ｘ
１，ｘ２，…，ｘｐのうちｘｉをマスキングして、（ｐ
−１）個の説明変量ｘ１，ｘ２，…，ｘｉ−１，ｘ
ｉ＋１，…，ｘｐと１個の実測値ｙとをもったｑ組のデ
ータを入力する（ステップＳ１２）。そして、重回帰式
を求める（ステップＳ１３）。それから、寄与率を計算
してその値をＲ０ｉ ２とする（ステップＳ１４）。この
場合の寄与率（Ｒ０ｉ ２）は、元の寄与率（Ｒ０ ２）よ
り、説明変量の個数が１個少ない分だけ低下する。
【００１５】ここで、ｐ＝ｉか否かを判定し（ステップ
Ｓ１５）、ｐ≠ｉの場合（ステップＳ１５のＮＯ）は、
ｉをインクリメント（ｉ＝ｉ＋１）して（ステップＳ１
６）、ステップＳ１２へ戻る。
Ｓ１５）、ｐ≠ｉの場合（ステップＳ１５のＮＯ）は、
ｉをインクリメント（ｉ＝ｉ＋１）して（ステップＳ１
６）、ステップＳ１２へ戻る。
【００１６】一方、ｐ＝ｉの場合（ステップＳ１５のＹ
ＥＳ）は、Ｒ０１ ２，Ｒ０２ ２，…，Ｒ０ｐ ２のうち、
Ｒ０ ２との差を大ならしめるＲ０ｉ ２を上位からｒ個
（ｒ＜ｐ）選ぶ（ステップＳ１７）。そして、選ばれた
Ｒ０ｉ ２を計算したときにマスキングした説明変量ｘｉ
が寄与率が大きいことから、これら寄与率が大きい
ｘｉ，ｒ個の説明変量を新たな説明変量ｘ１，ｘ２，
…，ｘｒとする（ステップＳ１８）。
ＥＳ）は、Ｒ０１ ２，Ｒ０２ ２，…，Ｒ０ｐ ２のうち、
Ｒ０ ２との差を大ならしめるＲ０ｉ ２を上位からｒ個
（ｒ＜ｐ）選ぶ（ステップＳ１７）。そして、選ばれた
Ｒ０ｉ ２を計算したときにマスキングした説明変量ｘｉ
が寄与率が大きいことから、これら寄与率が大きい
ｘｉ，ｒ個の説明変量を新たな説明変量ｘ１，ｘ２，
…，ｘｒとする（ステップＳ１８）。
【００１７】つぎに、図３に示すように、ｒ個の説明変
量ｘ１，ｘ２，…，ｘｒと１個の実測値ｙとをもったｑ
組のデータを入力する（ステップＳ２１）。そして、重
回帰式を求める（ステップＳ２２）。それから、寄与率
を計算してその値をＲ１ ２とする（ステップＳ２３）。
量ｘ１，ｘ２，…，ｘｒと１個の実測値ｙとをもったｑ
組のデータを入力する（ステップＳ２１）。そして、重
回帰式を求める（ステップＳ２２）。それから、寄与率
を計算してその値をＲ１ ２とする（ステップＳ２３）。
【００１８】続いて、ｋに１を代入（ｋ＝１）する（ス
テップＳ２４）。ｒ個の説明変量ｘ １，ｘ２，…，ｘｒ
から、積の説明変量ｘ１ｘ２，ｘ１ｘ３，…，ｘ
１ｘｒ，ｘ ２ｘ３，…，ｘ２ｘｒ，ｘ３ｘ４，…，ｘ
ｒ−１ｘｒ，ｘ１ ２，ｘ２ ２，…，ｘ ｒ ２を作る。これ
で説明変量の数は合計ｒ＋ｒＣ２＋ｒ＝ｒＣ２＋２ｒ個
となる。これらの説明変量を順にｘ１，ｘ２，…，ｘｔ
（ｔ＝ｒＣ２＋２ｒ）と定義し直す（ステップＳ２
５）。
テップＳ２４）。ｒ個の説明変量ｘ １，ｘ２，…，ｘｒ
から、積の説明変量ｘ１ｘ２，ｘ１ｘ３，…，ｘ
１ｘｒ，ｘ ２ｘ３，…，ｘ２ｘｒ，ｘ３ｘ４，…，ｘ
ｒ−１ｘｒ，ｘ１ ２，ｘ２ ２，…，ｘ ｒ ２を作る。これ
で説明変量の数は合計ｒ＋ｒＣ２＋ｒ＝ｒＣ２＋２ｒ個
となる。これらの説明変量を順にｘ１，ｘ２，…，ｘｔ
（ｔ＝ｒＣ２＋２ｒ）と定義し直す（ステップＳ２
５）。
【００１９】つぎに、図４に示すように、ｊに１を代入
（ｊ＝１）する（ステップＳ３１）。ｔ個の説明変量ｘ
１，ｘ２，…，ｘｔのうちｘｊをマスキングして、（ｔ
−１）個の説明変量ｘ１，ｘ２，…，ｘｊ−１，ｘ
ｊ＋１，…，ｘｔと１個の実測値ｙとをもったｑ組のデ
ータを入力する（ステップＳ３２）。そして、重回帰式
を求める（ステップＳ３３）。それから、寄与率を計算
してその値をＲｋｊ ２とする（ステップＳ３４）。
（ｊ＝１）する（ステップＳ３１）。ｔ個の説明変量ｘ
１，ｘ２，…，ｘｔのうちｘｊをマスキングして、（ｔ
−１）個の説明変量ｘ１，ｘ２，…，ｘｊ−１，ｘ
ｊ＋１，…，ｘｔと１個の実測値ｙとをもったｑ組のデ
ータを入力する（ステップＳ３２）。そして、重回帰式
を求める（ステップＳ３３）。それから、寄与率を計算
してその値をＲｋｊ ２とする（ステップＳ３４）。
【００２０】ここで、ｔ＝ｊか否かを判定し（ステップ
Ｓ３５）、ｔ≠ｊの場合（ステップＳ３５のＮＯ）は、
ｊをインクリメント（ｊ＝ｊ＋１）して（ステップＳ３
６）、ステップＳ３２へ戻る。
Ｓ３５）、ｔ≠ｊの場合（ステップＳ３５のＮＯ）は、
ｊをインクリメント（ｊ＝ｊ＋１）して（ステップＳ３
６）、ステップＳ３２へ戻る。
【００２１】一方、ｔ＝ｊの場合（ステップＳ３５のＹ
ＥＳ）は、Ｒｋ１ ２，Ｒｋ２ ２，…，Ｒｋｔ ２のうち、
Ｒｋ ２との差を大ならしめるＲｋｊ ２を上位からｒ個
（ｒ＜ｔ）選ぶ（ステップＳ３７）。そして、選ばれた
Ｒｋｊ ２を計算したときにマスキングした説明変量ｘｊ
が寄与率が大きいから、これらｘｊ，ｒ個の説明変量を
新たな説明変量ｘ１，ｘ２，…，ｘｒとする（ステップ
Ｓ３８）。
ＥＳ）は、Ｒｋ１ ２，Ｒｋ２ ２，…，Ｒｋｔ ２のうち、
Ｒｋ ２との差を大ならしめるＲｋｊ ２を上位からｒ個
（ｒ＜ｔ）選ぶ（ステップＳ３７）。そして、選ばれた
Ｒｋｊ ２を計算したときにマスキングした説明変量ｘｊ
が寄与率が大きいから、これらｘｊ，ｒ個の説明変量を
新たな説明変量ｘ１，ｘ２，…，ｘｒとする（ステップ
Ｓ３８）。
【００２２】つぎに、図５に示すように、ｒ個の説明変
量ｘ１，ｘ２，…，ｘｒと１個の実測値ｙとをもったｑ
組のデータを入力する（ステップＳ４１）。そして、重
回帰式を求める（ステップＳ４２）。それから、寄与率
を計算してその値をＲｋ＋１ ２とする（ステップＳ４
３）。
量ｘ１，ｘ２，…，ｘｒと１個の実測値ｙとをもったｑ
組のデータを入力する（ステップＳ４１）。そして、重
回帰式を求める（ステップＳ４２）。それから、寄与率
を計算してその値をＲｋ＋１ ２とする（ステップＳ４
３）。
【００２３】ここで、Ｒｋ＋１ ２＞Ｒｋ ２が成り立つか
否かを判定し（ステップＳ４４）、成り立つ場合（ステ
ップＳ４４のＹＥＳ）は、ｋをインクリメント（ｋ＝ｋ
＋１）して（ステップＳ４５）、ステップＳ２５へ戻
る。
否かを判定し（ステップＳ４４）、成り立つ場合（ステ
ップＳ４４のＹＥＳ）は、ｋをインクリメント（ｋ＝ｋ
＋１）して（ステップＳ４５）、ステップＳ２５へ戻
る。
【００２４】一方、成り立たない場合（ステップＳ４４
のＮＯ）は、Ｒｋ ２を計算するときに使ったｘ１，
ｘ２，…，ｘｒを説明変量にして、そのときの回帰式を
正式な回帰式に採用する（ステップＳ４６）。
のＮＯ）は、Ｒｋ ２を計算するときに使ったｘ１，
ｘ２，…，ｘｒを説明変量にして、そのときの回帰式を
正式な回帰式に採用する（ステップＳ４６）。
【００２５】以上のようにして回帰精度を限りなく１に
近づけた回帰式を得て、その回帰式を用いて加工条件デ
ータベースを作成することとなる。
近づけた回帰式を得て、その回帰式を用いて加工条件デ
ータベースを作成することとなる。
【００２６】なお、上記の実施の形態では、板金加工機
が曲げ加工機の場合およびレーザ切断機の場合について
説明したが、これに限定するものでなく、いかなる種類
の板金加工機にも適用することが可能である。
が曲げ加工機の場合およびレーザ切断機の場合について
説明したが、これに限定するものでなく、いかなる種類
の板金加工機にも適用することが可能である。
【００２７】
【発明の効果】この発明は以上のように、板金加工機の
制御量決定に用いる所要数の説明変量の寄与率を求め、
すべての前記説明変量の中から寄与率が大きくて有効な
説明変量を選んで、元の説明変量より少数の新たな説明
変量とし、前記新たな説明変量について、前記寄与率の
算出とさらなる前記新たな説明変量の創成とを必要回数
繰り返すことで、回帰精度を限りなく１に近づけた回帰
式を得て、前記回帰式を用いて加工条件データベースを
作成するように構成したので、板金加工機の加工条件デ
ータベースをテーブル（表）または所定の重回帰式で持
つのではなく、しかも、種々の説明変量が相互作用をも
ち、また、非線形現象をともなう加工現象において、制
御量決定のための有効なアルゴリズムを実現することが
できる効果がある。
制御量決定に用いる所要数の説明変量の寄与率を求め、
すべての前記説明変量の中から寄与率が大きくて有効な
説明変量を選んで、元の説明変量より少数の新たな説明
変量とし、前記新たな説明変量について、前記寄与率の
算出とさらなる前記新たな説明変量の創成とを必要回数
繰り返すことで、回帰精度を限りなく１に近づけた回帰
式を得て、前記回帰式を用いて加工条件データベースを
作成するように構成したので、板金加工機の加工条件デ
ータベースをテーブル（表）または所定の重回帰式で持
つのではなく、しかも、種々の説明変量が相互作用をも
ち、また、非線形現象をともなう加工現象において、制
御量決定のための有効なアルゴリズムを実現することが
できる効果がある。
【００２８】そのため、実際の加工現場において、板金
加工機の１台１台に、そのときまでの実績ある加工条件
を基にして、板金加工機１台１台の個性に合った自分自
身の回帰式を自動的に創成させることができることとな
り、板金加工機の種類や機種によって一意的に決定され
る一般的なデータベース（すなわち、板金加工機メーカ
が準備しなければならないデータベース）は不要とな
る。また、この回帰式を創成する時期は、定期的または
不定期的いずれでもよいが、いつでもその板金加工機自
身の使われ方を基にした、板金加工機１台１台にふさわ
しい回帰式の創成が可能である。
加工機の１台１台に、そのときまでの実績ある加工条件
を基にして、板金加工機１台１台の個性に合った自分自
身の回帰式を自動的に創成させることができることとな
り、板金加工機の種類や機種によって一意的に決定され
る一般的なデータベース（すなわち、板金加工機メーカ
が準備しなければならないデータベース）は不要とな
る。また、この回帰式を創成する時期は、定期的または
不定期的いずれでもよいが、いつでもその板金加工機自
身の使われ方を基にした、板金加工機１台１台にふさわ
しい回帰式の創成が可能である。
【図１】板金加工機用加工条件データベースの作成方法
の一実施の形態を示すフローチャート（１／５）であ
る。
の一実施の形態を示すフローチャート（１／５）であ
る。
【図２】同フローチャート（２／５）である。
【図３】同フローチャート（３／５）である。
【図４】同フローチャート（４／５）である。
【図５】同フローチャート（５／５）である。
Claims (3)
- 【請求項１】 板金加工機の加工条件データベースを作
成する方法であって、 板金加工機の制御量決定に用いる所要数の説明変量の寄
与率を求め、 すべての前記説明変量の中から寄与率が大きくて有効な
説明変量を選んで、元の説明変量より少数の新たな説明
変量とし、 前記新たな説明変量について、前記寄与率の算出とさら
なる前記新たな説明変量の創成とを必要回数繰り返すこ
とで、回帰精度を限りなく１に近づけた回帰式を得て、 前記回帰式を用いて加工条件データベースを作成する、
ことを特徴とする板金加工機用加工条件データベースの
作成方法。 - 【請求項２】 板金加工機が曲げ加工機の場合、前記説
明変量には、被加工材の材質、板厚、曲げ長さ、曲げ位
置、曲げ方向、曲げ線と被加工材圧延方向との角度、前
工程履歴、等が含まれることを特徴とする請求項１記載
の板金加工機用加工条件データベースの作成方法。 - 【請求項３】 板金加工機がレーザ切断機の場合、前記
説明変量には、レーザ発振器の形式、レーザ光の強さ、
レーザ光のモード（形）、被加工材の材質、板厚、切断
速度、補助酸素ガスの純度、噴出量、等が含まれること
を特徴とする請求項１記載の板金加工機用加工条件デー
タベースの作成方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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| US7254459B2 (en) | 2005-09-16 | 2007-08-07 | Fujitsu Limited | Bending process estimation apparatus, bending process estimation program, and bending process estimation method |
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2001
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