JP5441606B2 - 最適工程決定装置および最適工程決定方法 - Google Patents

Description

本発明は、素材形状から製品形状に加工するための最適工程を決定する装置およびその方法に関するものである。

従来、最適工程を決定する装置として、特許文献１，２に記載されたものがある。特許文献１，２には、複数の工程候補の中から加工能力の高い順に工程候補を選定し、工程候補によって加工することのできる最大加工領域を加工前形状と加工後形状から求め、最大加工領域と加工後形状の差分を求め、その差分が許容値以下になるまで工程候補の選定を繰り返す。そして、選定した工程候補を配列して、最後に選定した工程候補を最終の工程とする複数の工程順序候補を生成する。各工程順序候補について、各工程の加工能力、加工量と負荷時間から実効加工時間を求め、各工程の実効加工時間を総和して総実効加工時間を求め、総実効加工時間が最短になる工程順序候補を最適工程に決定する。

特開平１１−２３５６４６号公報 特開２００７−１０５８７４号公報

ここで、工具の種類として、複数の刃径のものが存在する。従来、最適工程を決定する際には、大荒加工の工程を決定する際に、全ての刃径の工具について演算処理を行った上で、大荒加工に最適な刃径の工具を選定していた。また、隅荒加工の工程を決定する際にも、同様に、全ての刃径の工具について演算処理を行った上で、隅荒加工に最適な刃径の工具を選定していた。そのため、非常に多大な演算処理時間を要していた。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、演算処理を短縮することができる最適工程決定装置および最適工程決定方法を提供することを目的とする。

本発明者は、一般に、大荒加工は大径刃の工具を用い、隅荒加工は小径刃の工具を用いることを発見し、加工工程の種類毎に必要な刃径の工具のみについて、演算処理することを発明した。すなわち、本発明は、登録されている工具を複数の刃径グループに分割して、それぞれの刃径グループ毎に加工工程を演算処理するようにした。

請求項１に係る最適工程決定装置は、
素材形状および製品形状を記憶する形状記憶部と、
複数の工具の情報および複数のホルダの情報をそれぞれ記憶する工具ホルダ情報記憶部と、
前記素材形状から前記製品形状に加工するための、前記工具、前記ホルダおよび工具突出量からなるツーリングを含む複数の個工程とその順序とからなる最適工程を決定する最適工程決定部と、
を備え、
前記最適工程決定部は、
前記工具ホルダ情報記憶部に記憶されている前記工具を、刃径に応じた複数の刃径グループに分割する刃径グループ決定ステップと、
刃径の大きな前記刃径グループに属する前記工具を用いた場合に、前記素材形状から前記製品形状に加工するための前記最適工程に相当する第一最適工程候補を算出する第一刃径グループ別工程決定ステップと、
刃径の小さな前記刃径グループに属する前記工具を用いた場合に、前記第一最適工程候補の後の加工後形状を素材形状として、当該素材形状から前記製品形状に加工するための前記最適工程に相当する第二最適工程候補を算出する第二刃径グループ別工程決定ステップと、
前記第一最適工程候補と前記第二最適工程候補とを統合することにより、前記最適工程を決定する最適工程決定ステップと、
を実行することを特徴とする。

請求項２に係る発明は、
前記刃径グループ決定ステップは、
前記工具ホルダ情報記憶部に記憶されている前記工具の中で選択された前記工具を複数の前記刃径グループに分割する場合に、
選択されたそれぞれの前記工具によって前記素材形状を前記製品形状となるように加工する加工シミュレーションを行って、削り取るべき全量に対する前記選択されたそれぞれの前記工具における削り残し量の比率である削り残し比を算出し、
選択された前記工具の刃径と算出されたそれぞれの前記削り残し比とに基づいて、前記刃径グループを決定することである。

請求項３に係る発明は、
前記刃径グループ決定ステップは、
前記刃径と前記削り残し比とを示す２次元グラフにおいて、前記選択された前記工具のうち小刃径側の半数分における前記刃径とこれらの前記削り残し比とを直線近似して小刃径側直線を算出し、
前記刃径と前記削り残し比とを示す２次元グラフにおいて、前記選択された前記工具のうち大刃径側の半数分における前記刃径とこれらの前記削り残し比とを直線近似して大刃径側直線を算出し、
前記小刃径側直線と前記大刃径側直線との交点に相当する前記刃径を境界として、前記選択された前記工具を２つの前記刃径グループに分割することである。

請求項４に係る発明は、前記刃径グループ決定ステップは、前記削り残し比が所定値以上に含まれる前記刃径による前記刃径グループと、前記削り残し比が前記所定値未満に含まれる前記刃径による前記刃径グループと、に分割することである。
請求項５に係る発明は、前記刃径グループ決定ステップは、ユーザーによって前記刃径グループを設定されることである。
請求項６に係る発明は、前記刃径グループ決定ステップは、前記工具ホルダ情報記憶部に記憶されている前記工具の中で最小刃径の前記工具を１つの前記刃径グループとして設定することである。

請求項７に係る最適工程決定方法の発明は、
素材形状から製品形状に加工するための最適工程を決定する最適工程決定方法であって、
前記最適工程は、前記素材形状から前記製品形状に加工するための、前記工具、前記ホルダおよび工具突出量を含むツーリングを含む複数の個工程とその順序とからなり、
前記最適工程決定方法は、
形状記憶部に、素材形状および製品形状を記憶する形状記憶し、
工具ホルダ情報記憶部に、複数の工具の情報および複数のホルダの情報をそれぞれ記憶し、
前記工具ホルダ情報記憶部に記憶されている前記工具を、刃径に応じた複数の刃径グループに分割する刃径グループ決定ステップと、
刃径の大きな前記刃径グループに属する前記工具を用いた場合に、前記素材形状から前記製品形状に加工するための前記最適工程に相当する第一最適工程候補を算出する第一刃径グループ別工程決定ステップと、
刃径の小さな前記刃径グループに属する前記工具を用いた場合に、前記第一最適工程候補の後の加工後形状を素材形状として、当該素材形状から前記製品形状に加工するための前記最適工程に相当する第二最適工程候補を算出する第二刃径グループ別工程決定ステップと、
前記第一最適工程候補と前記第二最適工程候補とを統合することにより、前記最適工程を決定する最適工程決定ステップと、
を実行することを特徴とする。

請求項１に係る発明によれば、それぞれの刃径グループにおける最適工程候補を算出している。例えば、大荒加工の工程を決定する際には、大荒加工に対応する刃径グループの工具のみにより演算処理を行うことになる。中荒加工の工程を決定する際には、中荒加工に対応する刃径グループの工具のみにより演算処理を行うことになる。また、隅荒加工の工程を決定する際には、隅荒加工に対応する刃径グループの工具のみにより演算処理を行うことになる。従って、それぞれの工程を決定する際に、演算する刃径の数を大幅に減少することができる。つまり、全体としての演算処理時間を大幅に短縮することができる。

なお、上記では、荒加工を大荒加工、中荒加工および隅荒加工にグループ分けした場合について説明したが、仕上げ加工についても同様にグループ分けすることで、同様の効果を奏する。すなわち、仕上げ加工を、大仕上げ加工、中仕上げ加工および隅仕上げ加工などにグループ分けして、上記と同様に演算処理を行う。

請求項２に係る発明によれば、それぞれの刃径の工具による削り残し比を考慮して、刃径グループを決定している。例えば、大径刃の工具では、削り残し量が多くなるため、削り残し比は高くなる。一方、小径刃の工具では、削り残し量が少なくなるため、削り残し比は小さくなる。そして、この削り残し比は、大荒加工工程、中荒加工工程、隅荒加工工程などの工程種類に関連した値として把握できる。つまり、工具の刃径と削り残し比とに基づいて刃径グループを決定することにより、大荒加工工程、中荒加工工程、隅荒加工工程などの工程種類を応じた刃径グループを適切に決定することができる。

請求項３または請求項４に係る発明によれば、選択された複数の刃径の工具において、２分割する場合に、容易にかつ適切に分割すべき境界値を得ることができる。
請求項５に係る発明によれば、刃径グループをユーザーが設定できる。刃径グループを設定すると、当該刃径グループに少なくとも一つの加工工程が生成されることになる。つまり、ユーザーが経験や勘によって特定の刃径の工具における加工工程を設定したいと思う場合に、実現することができる。

一般に、ユーザーが所有する刃径の種類の中で、最小刃径の工具は、最終段加工用（例えば、荒加工の中では隅荒加工用）として使用したいと考えることが多い。そこで、請求項６に係る発明によれば、最小刃径の工具を１つの刃径グループとして自動的に設定しておくことで、ユーザー自身が設定することなく、多くのユーザーの希望を満たすことができるようになる。

また、請求項７に係る最適工程決定方法の発明によれば、上述した最適工程決定装置と同様の効果を奏する。また、最適工程決定装置の他の特徴についても、最適工程決定方法に同様に適用することができ、同様の効果を奏する。

本実施形態の最適工程決定装置の構成図である。 素材形状および製品形状を示す図である。 工具ＤＢに記憶されている複数の工具の情報を示す図である。 ホルダＤＢに記憶されている複数のホルダの情報を示す図である。 代表ツーリングＤＢに記憶されている複数の代表ツーリングを示す図である。 最適工程決定部のメイン処理のフローチャートである。 刃径グループ決定処理のフローチャートである。 能率別工程候補算出処理のフローチャートである。 刃径グループ別最適工程候補算出処理のフローチャートである。 総加工時間算出処理のフローチャートである。 それぞれの刃径の工具による削り残し量を示す図である。 刃径と削り残し比との関係を示す２次元グラフである。 工具軸姿勢を変更させた場合のそれぞれにおける加工可能領域を示す図である。 図１３（ａ）の場合の加工後形状を示す図である。 加工能率の異なるツーリングを示す図である。 （ａ）は、工具軸姿勢を変更した場合の加工可能領域を示し、（ｂ）は、（ａ）のときの加工後形状を示す。 （ａ）は、工具軸姿勢をさらに変更した場合の加工可能領域を示し、（ｂ）は、（ａ）のときの加工後形状を示す。 能率別工程候補統合による工程を示す。 総加工時間Ｔについて示す図である。 形状補正について示す図である。 本実施形態の総加工時間と従来の総加工時間を比較する図である。 ＮＣデータの作成支援装置の処理を示すフローチャートである。

＜最適工程決定装置とその方法＞
以下、本発明の最適工程決定装置およびその方法を具体化した実施形態について図面を参照しつつ説明する。
本実施形態の最適工程決定装置は、３つの直動軸（Ｘ，Ｙ，Ｚ軸）と２つの回転軸（Ａ，Ｂ軸）とを有する５軸工作機械により被加工物を加工するための最適工程を決定するための装置である。この最適工程決定装置について、図１〜図５を参照して説明する。図１に示すように、最適工程決定装置は、形状記憶部１と、工具ＤＢ２と、ホルダＤＢ３と、代表ツーリングＤＢ４と、最適工程決定部５とを備えている。

形状記憶部１は、ＣＡＤ（図示せず）により形成された素材形状および製品形状を記憶する。本実施形態においては、図２に示すように、素材形状を１１で示し、製品形状を１２で示す。すなわち、図２において、素材形状１１は、直方体形状とし、製品形状１２は、素材形状１１に対してポケット加工を行った形状として示している。そして、ポケット部の底面形状が、深い部位と浅い部位とを有している。

工具ＤＢ２（本発明の工具ホルダ情報記憶部に相当する）は、複数の工具の情報を記憶する。この工具は、図３に示すように、例えばボールエンドミルであって、刃径および形状が異なるものが複数存在する。ここで、本明細書において、「工具の刃径」とは、工具の刃部の外径を意味する。例えば、図３（ａ）の工具の刃径が最も大きく、図３（ｂ）の工具の刃径が次に大きく、図３（ｃ）（ｄ）の工具の刃径が最も小さい。また、図３（ａ）（ｂ）（ｃ）の工具の形状は、先端部を除く部分が刃径とほぼ同径の円柱状をなしており、図３（ｄ）の工具の形状は、先端部を除く部分が円柱２段状をなしている。つまり、図３（ｄ）の工具の形状は、刃径よりも大きな外径の基部を有する形状からなる。そして、この工具ＤＢ２には、工具の情報それぞれに工具番号が関連づけられている。

ホルダＤＢ３（本発明の工具ホルダ情報記憶部に相当する）は、複数のホルダの情報を記憶する。このホルダには、図４（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）に示すように、刃径および形状の異なるそれぞれの工具を保持できる複数種類あり、且つ、同一の工具を保持できるホルダにも、複数の形状が存在する。このホルダＤＢ３には、ホルダの情報それぞれにホルダ番号が関連づけられている。なお、図４（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）において、破線は、図３（ｂ）の工具を示しており、工具とホルダとの取付関係を示している。

代表ツーリングＤＢ４（本発明の代表ツーリング記憶部に相当する）は、複数の加工能率グループそれぞれについて、且つ、工具の刃径それぞれについて、代表ツーリングを記憶する。「代表ツーリング」とは、工具、ホルダおよび工具突出量の組み合わせからなる。「加工能率」とは、単位時間あたりの加工体積に相当し、例えば、同じ被加工物（ワーク）を同じ材質の工具で加工する場合には、工具突出量（Ｌ）／工具刃径（Ｄ）（≒剛性）を用いることができる。また、「加工能率グループ」とは、加工能率が所定の範囲内に入るグループを意味する。

本実施形態においては、加工能率グループの大、中、小の３種類についての代表ツーリングがある。例えば、加工能率グループが大のものは、Ｌ／Ｄが５以下とし、加工能率グループが中のものは、Ｌ／Ｄが５〜１０とし、加工能率グループが小のものは、Ｌ／Ｄが１０以上とする。

図１に示す最適工程決定部５は、素材形状１１から製品形状１２に加工するための最適工程を決定する。この最適工程とは、複数の個工程とその順序とからなる。この最適工程を決定するための最適工程決定方法について、図６〜図１０のフローチャートに示す。

最適工程決定部５のメイン処理は、素材形状１１、製品形状１２、および、工具ホルダ情報に基づいて、最終的に最適工程を決定する処理である。図６に示すように、最適工程決定部５のメイン処理は、まず製品形状を形状記憶部１から読み込む（Ｓ１）。続いて、素材形状を形状記憶部１から読み込む（Ｓ２）。続いて、刃径グループ決定処理を行う（「刃径グループ決定ステップ」）（Ｓ３）。刃径グループとは、工具ＤＢ２に記憶されている工具における複数の刃径を、複数のグループに分割したものである。そして、詳細には後述するが、一つの刃径グループに属する刃径の工具を用いた個工程が少なくとも一つ候補として選定されるようにしている。

この刃径グループ決定処理については、図７を参照して説明する。まず、工具の刃径カウンタＰを１にセットする（Ｓ２１）。刃径カウンタＰは、工具の最小刃径を１として、工具の刃径が大きくなるに従って、１ずつ大きな値としている。続いて、現在の刃径カウンタＰに該当する刃径（選択された刃径）の工具によって素材形状１１を製品形状１２となるように加工する加工シミュレーションを行った場合に、製品形状１２に対する削り残し量を算出する。そして、削り取るべき全量（素材形状１１の体積−製品形状１２の体積）に対する削り残し量の比率（削り残し比）を算出する（Ｓ２２）。このとき、素材形状１１に対して加工を行う場合に、回転軸（Ａ，Ｂ軸）割出角度は、基準状態、例えば、０°の状態として、加工シミュレーションを行う。

ここで、削り残し量について、図１１（ａ）（ｂ）（ｃ）に示す。図１１（ａ）（ｂ）（ｃ）は、順に、工具の刃径が最小刃径の場合、中間程度の刃径の場合、大径刃の場合について示す。そして、削り残し部位は、それぞれの図においてハッチングまたは塗り潰しにて示す部位であって、削り残し量とは、当該削り残し部位の体積を意味する。つまり、工具の刃径が小さいほど、削り残し量が小さく、工具の刃径が大きいほど削り残し量が大きくなる。また、工具の刃径が小さいほど削り残し比も小さく、工具の刃径が大きいほど削り残し比が大きくなる。

図７に戻り説明をする。削り残し比の算出（Ｓ２２）の後には、刃径カウンタＰが最大値Ｐmaxであるか否かを判定し（Ｓ２３）、最大値Ｐmaxでない場合には刃径カウンタＰに１を加算して（Ｓ２４）、ステップＳ２２から繰り返す。つまり、全ての刃径の工具に対する削り残し比を算出する。

そして、刃径カウンタＰが最大値Ｐmaxとなった場合には（Ｓ２３：Ｙ）、刃径グループＭを算出する（Ｓ２５）。刃径グループＭの算出について、図１２を参照する。図１２は、工具の刃径（横軸）と、ステップＳ２２にて算出した削り残し比（縦軸）との関係を示す２次元グラフである。図中、白丸がステップＳ２２にて算出した削り残し比であって、一点鎖線は、これら全ての白丸を最小自乗法にて二次式に近似した場合の近似曲線を示す。

刃径グループＭは、本実施形態においては、３つのグループとする。刃径グループＭ＝１は、大径刃のグループであって、Ｍ＝２は、小径刃のグループであって、Ｍ＝３は、最小刃径のグループとする。ここで、刃径グループＭ＝３の最小刃径は、本実施形態では自動的に決定するものとしている。刃径グループＭ＝１とＭ＝２との境界刃径の決定方法について、以下に３通りについて説明する。これらは、いずれを採用することもできる。

第一の刃径境界の決定方法について説明する。まず、工具ＤＢ２に記憶されている工具の本数の半分を算出する。例えば、１０本の工具が記憶されているのであれば、５本が算出される。そして、図１２において、小径刃側の半数分における、刃径と削り残し比との関係を直線近似する。このときの近似直線を、太実線にて示す。図１２において、大径刃側の半数分における、刃径と削り残し比との関係を直線近似する。このときの近似直線を、細実線にて示す。続いて、各近似直線の交点における刃径Ｐｋを、刃径グループＭ＝１とＭ＝２の境界刃径とする。つまり、算出された境界刃径Ｐｋより大径刃は、刃径グループＭ＝１に属し、境界刃径Ｐｋより小径刃は、刃径グループＭ＝２に属する。

第二の刃径境界の決定方法について説明する。図１２において一点鎖線にて示した２次式の近似曲線において、削り残し比が１０％の刃径を境界刃径とする。つまり、削り残し比が１０％以上に含まれる刃径を刃径グループＭ＝１とし、削り残し比が１０％未満に含まれる刃径を刃径グループＭ＝２とする。

第三の刃径境界の決定方法は、ユーザーが任意に設定するものである。経験や勘によって刃径境界を決定する。つまり、ユーザーによって設定された刃径境界以上に含まれる刃径を刃径グループＭ＝１とし、当該刃径境界未満に含まれる刃径を刃径グループＭ＝２とする。

図６に戻り説明をする。刃径グループ決定処理（Ｓ３）の後には、刃径グループカウンタＭを１にセットする。刃径グループカウンタＭ＝１は、大径刃のグループであり、Ｍ＝２は、最小刃径を除く小径刃のグループであり、Ｍ＝３は最小刃径のグループである。続いて、工具候補を工具ＤＢ２から、ホルダ候補をホルダＤＢ３からそれぞれ読み込む（Ｓ５、Ｓ６）。

続いて、工具の刃径カウンタＰを１にセットする（Ｓ７）。続いて、加工能率グループが大（例えば、Ｌ／Ｄが５以下）に対して、能率別工程候補の算出処理を実行する（Ｓ８）。続いて、加工能率グループが中（例えば、Ｌ／Ｄが５〜１０）に対して、能率別工程候補の算出処理を実行する（Ｓ９）。続いて、加工能率グループが小（例えば、Ｌ／Ｄが１０以上）に対して、能率別工程候補の算出処理を実行する（Ｓ１０）。

続いて、刃径カウンタＰが最大値Ｐmaxであるか否かを判定し（Ｓ１１）、最大値Ｐmaxでない場合には刃径カウンタＰに１を加算して（Ｓ１２）、ステップＳ８から繰り返す。つまり、複数の刃径のそれぞれについて、それぞれの加工能率グループに対する能率別工程候補の算出処理を実行する。

ここで、能率別工程候補算出処理について、図８を参照して説明する。まず、代表ツーリングＤＢ４から加工能率グループが大の代表ツーリングを読み込む（Ｓ３１）。続いて、工具軸姿勢に相当する工具の割出角度のカウンタｉを１にセットする（Ｓ３２）。この第ｉ割出角度を選択する（Ｓ３３）。続いて、刃径カウンタＰが１であるか否かを判定する（Ｓ３４）。ここで、図６のステップＳ７にて、最初は、刃径カウンタＰは１にセットされている。刃径カウンタＰが１の場合には（Ｓ３４：Ｎ）、選択された第ｉ割出角度について代表ツーリングにより素材形状１１を加工した場合における加工可能領域を算出する（Ｓ３５）。加工可能領域は、加工シミュレーションを行うことにより算出する。

加工可能領域は、図１３（ａ）（ｂ）に示す。まず、ある割出角度における加工可能領域は、図１３（ａ）のハッチングに示す領域である。つまり、製品形状の部分に工具およびホルダが干渉することなく、加工することができる領域である。割出角度を異ならしめた場合には、例えば、図１３（ｂ）のハッチングに示す領域となる。

ここで、加工可能領域を算出する際に、回転軸の割出角度を変更させて加工シミュレーションを行う場合には、形状補正処理を行う必要がある。この形状補正処理については、メイン処理を説明した後に説明する。

図８に戻り説明をする。ステップＳ３５にて加工可能領域を算出した後には、割出角度カウンタｉが最大値ｉmaxであるか否かを判定し（Ｓ３６）、最大値ｉmaxでない場合には（Ｓ３６：Ｎ）、割出角度カウンタｉに１を加算して（Ｓ３７）、ステップＳ３３から繰り返す。つまり、刃径カウンタＰ＝１（最小刃径）に対して、工作機械が動作可能な回転軸の全割出角度について、代表ツーリングによる加工可能領域を算出する。

続いて、刃径カウンタＰ＝１において、複数の加工可能領域（例えば、図１３（ａ）（ｂ）のハッチングに示す領域）のうち、最も加工体積が大きくなる割出角度を算出する（Ｓ３８）。図１３（ａ）（ｂ）の割出角度を比較した場合には、図１３（ａ）の割出角度が選択される。ステップＳ３８にて算出される刃径カウンタＰ＝１（最小刃径）における割出角度は、有効割出角度として記憶される（有効割出角度抽出ステップ）。

続いて、ステップＳ３８にて算出された割出角度における加工後形状を算出する（Ｓ３９）。加工後形状とは、図１４に示すように、素材形状１１から加工可能領域を取り除いた形状である。つまり、加工後形状とは、代表ツーリングにより素材形状を加工した場合における加工後の形状である。ここで、加工後形状を算出する際に、形状補正処理を行う。この形状補正処理は、メイン処理を説明した後に説明する。

続いて、ステップＳ３９にて算出された加工後形状に干渉を起こすことなく素材形状１１に対して加工後形状となるように加工可能であり、且つ、最も加工能率が高くなるツーリングである最適ツーリングを算出する（Ｓ４０）。例えば、図１５（ａ）（ｂ）に示すツーリングが、上記加工後形状となるように加工可能であるとする。この場合、両者を比較すると、図１５（ｂ）に示すツーリングが、工具突出量が短いため、加工能率が高いツーリングとなる。このように、複数の工具、ホルダおよび工具突出量の組み合わせが複数得られた場合に、その中のうち最も加工能率が高いものが選択される。代表ツーリングは、所定の加工能率グループを得るために目安となるツーリングであって、ここで選択される最適ツーリングとは異なる場合もあり、場合によっては同一となることもある。

続いて、ステップＳ４０にて算出された最適ツーリングによる最適工程候補を算出する（Ｓ４１）。最適工程候補とは、最適ツーリングおよび割出角度を含む工程情報である。ここでは、まず、刃径カウンタＰ＝１（最小刃径）の工具による最適工程候補が算出される（第一最適工程候補算出ステップ）。つまり、上述したステップＳ３８において算出した有効割出角度は、最小刃径の工具による最適工程候補に含まれる回転軸の割出角度となる。

続いて、ステップＳ３９にて算出された加工後形状が更新されたか否かを判定する（Ｓ４２）。刃径カウンタＰ＝１の場合には、加工後形状として最初に算出されたものであるため、ステップＳ３９においては加工後形状が更新されたと判断する。加工後形状が更新された場合には（Ｓ３９：Ｙ）、ステップＳ３２から繰り返す。そして、次のステップＳ３２からＳ４１までの処理においては、最初に算出された加工後形状を素材形状に見立てて処理が行われる。

例えば、図１４の形状を素材形状として加工を行うと、図１６（ａ）のハッチングに示す領域が加工可能領域となり、図１６（ｂ）に示す形状が加工後形状となる。そして、ステップＳ４１にて、この工程が、既に算出されている最適工程候補に追加されることになる。そして、ステップＳ４２にて、加工後形状が更新されたと判定されるため、再びステップＳ３２から繰り返す。

さらに続けて行う場合には、図１６（ｂ）の形状を素材形状として加工を行うことになる。この場合、図１７（ａ）のハッチングに示す領域が加工可能領域となり、図１７（ｂ）に示す形状が加工後形状となる。そして、ステップＳ４１にて、この工程が、既に算出されている最適工程候補に追加されることになる。そして、ステップＳ４２にて、加工後形状が更新されたと判定されるため、再びステップＳ３２から繰り返す。続いて、加工後形状が更新されなくなった場合には、能率別工程候補算出処理を終了する。

このようにして、刃径カウンタＰ＝１において、加工能率グループが大における能率別工程候補の算出が終了すると（図６のＳ８）、加工能率グループが中、小における能率別工程候補の算出が行われる（図６のＳ９，Ｓ１０）。

続いて、刃径カウンタＰに１を加算した状態で、加工能率グループが大における能率別工程候補算出処理が行われる（図６のＳ１１，Ｓ１２，Ｓ８）。このときの能率別工程候補算出処理について、図８を参照して、上述した刃径カウンタＰ＝１と異なる部分のみについて説明する。

刃径カウンタＰ＝２となると、能率別工程候補の算出は、代表ツーリングの読込み（Ｓ３１）、割出角度カウンタｉを１にセットすること（Ｓ３２）、第ｉ割出角度の選択（Ｓ３３）までは、刃径カウンタＰ＝１の場合にて説明したとおりである。続いて、刃径カウンタＰは２であるため、ステップＳ３４において、刃径カウンタＰは１でないと判断される（Ｓ３４：Ｙ）。そうすると、現在の第ｉ割出角度が、刃径カウンタＰ＝１において算出された有効割出角度に含まれているか否かを判定する（Ｓ４３）。現在の第ｉ割出角度が有効割出角度に含まれていない場合には（Ｓ４３：Ｎ）、割出角度カウンタｉに１を加算して（Ｓ３７）、ステップＳ３３に戻り、変更された第ｉ割出角度を選択する。

続いて、刃径カウンタＰ＝２であるため、ステップＳ３４では、再び、刃径カウンタＰが１でないと判断され（Ｓ３４：Ｙ）、変更された現在の第ｉ割出角度が有効割出角度に含まれているか否かを判定する（Ｓ４３）。再び、現在の第ｉ割出角度が有効割出角度に含まれていないのであれば、上述した処理を繰り返す。

一方、現在の第ｉ割出角度が有効割出角度に含まれている場合には（Ｓ４３：Ｙ）、ステップＳ３５にて加工可能領域を算出する。この加工可能領域の算出は、刃径カウンタＰ＝１の場合に説明したものと同様の処理となる。続いて、現在の割出角度カウンタｉが最大値ｉmaxであるか否かを判定し（Ｓ３６）、最大値ｉmaxでない場合には（Ｓ３６：Ｎ）、割出角度カウンタｉに１を加算して（Ｓ３７）、ステップＳ３３から繰り返す。つまり、刃径カウンタＰが１でない場合、すなわち、最小刃径以外の刃径の場合には、第ｉ割出角度が有効割出角度に含まれる場合のみ、代表ツーリングによる加工可能領域を算出している。換言すると、最小刃径以外の場合には、工作機械が動作可能な回転軸の全割出角度について、加工可能領域を算出するわけではない。

続いて、刃径カウンタＰ＝２の場合において、最も加工体積が大きくなる割出角度を算出し（Ｓ３８）、加工後形状を算出し（Ｓ３９）、最適ツーリングを算出し（Ｓ４０）、最適工程候補を算出する（第二最適工程候補算出ステップ）（Ｓ４１）。そして、刃径カウンタＰ＝２において、加工後形状が更新されなくなるまで、Ｓ３２からＳ４１までの処理を繰り返す。

そして、図６のステップＳ９，Ｓ１０においても同様に、刃径カウンタＰ＝２について最適工程候補を算出する。このようにして、刃径カウンタＰが最大値Ｐmaxになるまで、それぞれの加工能率グループにおける能率別工程候補が算出される。つまり、全ての刃径について、それぞれの加工能率グループにおける能率別工程候補が算出される。

図６に戻り説明をする。全ての刃径に対して、それぞれの加工能率グループ大，中，小についての能率別工程候補を算出した後には（図６のＳ７〜Ｓ１２）、算出されたそれぞれの最適工程候補を統合して、暫定最適工程を算出する（Ｓ１３）。例えば、図１８に示すように、加工能率グループが大の最適工程候補、加工能率グループが中の最適工程候補、加工能率グループが小の最適工程候補の順に、統合する。それぞれの工程候補が、個工程に相当する。つまり、それぞれの個工程には、工具、ホルダおよび工具突出量からなるツーリング、加工領域、並びに、割出角度（工具軸姿勢）の情報が含まれている。

続いて、統合された暫定最適工程を元にして、より最適となる刃径グループ別最適工程候補を算出する（Ｓ１４）。この処理については、図９に示す。図９に示すように、まず、刃径グループ別最適工程候補算出処理は、図６のステップＳ１３で算出した暫定最適工程を読み込む（Ｓ５１）。

続いて、工程数カウンタｊを１にセットする（Ｓ５２）。さらに、第ｊ工程を排除した工程を算出する（Ｓ５３）。次に、まず、現時点の暫定最適工程の全てを実行した場合における総加工領域を算出する（Ｓ５４）。同時に、第ｊ工程排除工程の全てを実行した場合における総加工領域を算出する（Ｓ５４）。続いて、現時点の暫定最適工程の全てを実行した場合における総加工時間Ｔを算出する（Ｓ５５）。同時に、第ｊ工程排除工程の全てを実行した場合における総加工時間Ｔを算出する（Ｓ５５）。総加工時間Ｔは、加工体積により算出される基本加工時間Ｔ１に、ＣＡＭパス負荷時間Ｔ２と工具交換負荷時間Ｔ３を加算した時間である。

ここで、総加工時間Ｔの算出処理について、図１０を参照して説明する。総加工時間Ｔの算出処理は、まず、図９のステップＳ６０で算出した暫定最適工程を読み込む（Ｓ７１）。続いて、基本加工時間Ｔ１を算出する（Ｓ７２）。この基本加工時間Ｔ１は、当該暫定最適工程による加工体積を、加工能率により除算することにより得られる値である。加工能率は、それぞれの個工程によって異なる。なお、加工能率は、送り速度Ｆ×切込量Δｄ×ピックフィードＰｆによって得られるものである。つまり、基本加工時間Ｔ１は、容易に算出できる。

続いて、ＣＡＭパス負荷時間Ｔ２を算出する（Ｓ７３）。ＣＡＭパス負荷時間Ｔ２とは、ＣＡＭパス（ＣＡＭ出力の工具移動経路）における加工時間と、加工体積から算出される基本加工時間Ｔ１との差に相当する。ここで、ＣＡＭパス（ＣＡＭ出力の工具移動経路）とは、ＣＡＭによって出力されるワーク座標系における工具の移動経路を意味する。

このＣＡＭパス負荷時間Ｔ２は、基本加工時間Ｔ１に、種々の条件により決定された係数を乗算した値となる。工具移動経路が直線に近いほど係数を小さくし、工具移動経路の曲率が大きいほど係数を大きくする。従って、工具移動経路の直線部における係数は小さく、工具移動経路のコーナー部における係数は大きな値となる。つまり、ＮＣ装置のコーナー減速制御により生じる時間が考慮されることになる。なお、コーナー部における係数は、工作機械の機械特性に応じて異なる値を設定している。また、工具移動経路において離散した第一，第二の加工部位を継続して加工する場合に、第一の加工部位の終点と第二の加工部位の始点とを結ぶ経路を移動することにより生じる非加工時間が多いほど、係数を大きくする。

具体的には、以下の条件によって係数を決定する。係数は、削り残し特性と、加工モード種類と、指令速度と、工作機械の種類と、ＣＡＭの種類と、工具の刃径とによって決定される。削り残し特性とは、削り残し隅部の数、削り残し島部の数および削り残し島部の体積の何れかである。例えば、削り残し隅部の数が多いほど係数は大きな値とし、削り残し島部の数が多いほど係数は大きな値とし、削り残し島部の体積が大きいほど係数は大きな値とする。加工モード種類は、等高線加工モードおよび隅加工モードである。等高線加工モードの場合には、隅加工モードの場合に比べて、係数は小さな値とする。

また、指令速度が大きいほど、係数を大きくする。これは、指令速度が大きいほど、曲率が大きくなるにつれて減速する割合が大きくなるためである。また、工作機械の種類によって、例えば、相対的に低剛性の工作機械であるほど係数を大きくする。これは、低剛性の工作機械の場合には、急な加減速に機械剛性が追従しないため、加減速をゆっくりするためである。また、ＣＡＭの種類によって、工具移動経路の生成の仕方が異なることがある。ＣＡＭの種類によって、第一の加工部位の終点と第二の加工部位の始点とを結ぶ経路の数が異なることがある。そこで、当該数が多く形成されるＣＡＭほど、係数を大きくする。また、工具の刃径が小さいほど、第一の加工部位の終点と第二の加工部位の始点とを結ぶ経路の長さが長くなる。そこで、工具の刃径が小さいほど、係数を大きくする。

続いて、工具交換負荷時間Ｔ３を算出する（Ｓ７４）。工具交換負荷時間Ｔ３は、工具を交換する回数に比例した値とする。続いて、総加工時間Ｔを算出する（Ｓ７５）。総加工時間Ｔは、基本加工時間Ｔ１と、ＣＡＭパス負荷時間Ｔ２と、工具交換負荷時間Ｔ３とを加算した時間である。

ここで、総加工時間Ｔの算出の具体例について、図１９を参照して説明する。図１９においては、第１工程、第２工程および第３工程からなる暫定工程の総加工時間Ｔを算出する方法について説明する。また、本例では、ＣＡＭパス負荷時間Ｔ２について、刃径負荷時間Ｔｃ１と、加工面積比率負荷時間Ｔｃ２と、加工領域数負荷時間ＴＣ３とについて考慮するものとする。

刃径負荷時間Ｔｃ１は、刃径が１０ｍｍ以上の場合には０とし、刃径が１０ｍｍ未満の場合に、［Ｔｃ１＝Ｔ１×（１０−刃径）／１０］により算出する。つまり、刃径が１０ｍｍ以上であれば、当該負荷時間はゼロであるが、刃径が１０ｍｍ未満の場合には、刃径が小さいほど当該負荷時間が大きくなる。

加工面積比率負荷時間Ｔｃ２は、［Ｔｃ２＝Ｔ１×（１−加工面積比率）］により算出する。ここで、加工面積比率とは、全体の加工領域に対する対象工程の加工領域の比率である。つまり、加工面積比率が小さいほど、加工面積比率負荷時間Ｔｃ２が大きな値となる。これは、上述した加工モードの種類に対応するものである。

加工領域数負荷時間Ｔｃ３は、［Ｔｃ３＝加工領域数負荷係数×（加工領域数−１）］により算出する。加工領域数とは、対象工程の加工領域の島部の数である。加工領域数負荷係数は、１つの加工領域の平均加工増加時間に相当する値である。そして、ＣＡＭパス負荷時間Ｔ２は、刃径負荷時間Ｔｃ１と、加工面積比率負荷時間Ｔｃ２と、加工領域数負荷時間Ｔｃ３の合計値とする。

具体例として、第１〜第３工程のそれぞれにおける刃径、加工面積比率および加工領域数の条件について、図１９に示す場合とする。そして、第１〜第３工程の基本加工時間Ｔ１は、順に、３０分、２０分、１０分とする。この場合、第１〜第３工程のＣＡＭパス負荷時間Ｔ２は、順に、１５分、３１分、２７分と算出される。また、工具交換負荷時間Ｔ３は、第１工程から第２工程に工具交換を行い、第２工程から第３工程においても工具交換を行うとして、それぞれに２分ずつかかるものとする。

そうすると、第１〜第３工程の基本加工時間Ｔ１の合計は６０分となり、第１〜第３工程のＣＡＭパス負荷時間Ｔ２の合計は７３分となり、第１〜第３工程の工具交換負荷時間Ｔ３の合計は４分となる。従って、第１〜第３工程の総加工時間Ｔは、１３７分となる。

図９に戻り説明をする。総加工時間Ｔを算出した後には（Ｓ５５）、工程数カウンタｊが最大値ｊmaxであるか否かを判定し（Ｓ５６）、最大値ｊmaxでない場合には工程数カウンタｊに１を加算して（Ｓ５７）、ステップＳ５３から繰り返す。つまり、全ての１つの個工程を排除した場合のそれぞれの一部排除工程について、総加工領域および総加工時間Ｔが算出される。

そして、工程数カウンタｊが最大値ｊmaxに達すると、暫定最適工程を算出（更新）する。つまり、複数の最適工程候補の中から一部を排除した場合に、暫定最適工程の総加工領域と一部排除工程の総加工領域とが一致する一部排除工程を抽出する。つまり、一部排除工程において、現時点の暫定最適工程による総加工領域を加工可能となる一部排除工程が抽出される。さらに、抽出された一部排除工程が複数ある場合には、それらの中から総加工時間Ｔが最も短くなる工程を暫定最適工程として更新する（Ｓ５８）。

続いて、暫定最適工程が更新された場合には（Ｓ５９）、ステップＳ５１から繰り返す。ここで、ステップＳ５１において読み込まれる暫定最適工程は、ステップＳ５８で更新された暫定最適工程となる。つまり、ステップＳ５１〜Ｓ５８を繰り返すことにより、総加工領域が変わらないように、且つ、総加工時間Ｔが短くなるように、個工程を排除していくことができる。これにより、実質的に重複する加工領域を有していた個工程が排除されていく。

そして、暫定最適工程が更新されなくなった場合に（Ｓ５９）、ステップＳ５８で算出された暫定最適工程を、刃径グループ別最適工程候補として決定する（Ｓ６０）。そして、刃径グループ別最適工程候補算出処理を終了する。

図６に戻り説明する。ステップＳ１４において、刃径グループ別最適工程候補を算出した。続いて、刃径グループカウンタＭが最大値Ｍmaxであるか否かを判定し（Ｓ１５）、最大値Ｍmaxでない場合には刃径グループカウンタＭに１を加算して（Ｓ１６）、ステップＳ５から繰り返す。つまり、分割した３つの刃径グループのそれぞれについて、刃径グループ別最適工程候補を算出する。

そして、刃径グループカウンタＭが最大値Ｍmaxとなった場合には（Ｓ１５：Ｙ）、算出されたそれぞれの刃径グループ別最適工程候補を統合して最適工程を決定する（Ｓ１７）。そして、メイン処理を終了する。

次に、上述の図８のステップＳ３９などにおいて、加工後形状などを算出する際に、加工シミュレーションを行うとした。そして、この加工シミュレーションを行う際に、形状補正を行っている。以下に、このことについて、図２０を参照して詳細に説明する。

まず、加工前形状として、図２０（ａ）の［加工前形状］に示す形状として、最適工程決定部５に記憶されている。また、当該工程における目標加工後形状として、図２０（ｂ）の［目標加工後形状］に示す形状として、最適工程決定部５に記憶されている。そして、これらは、表面形状を面として認識している。

続いて、回転軸を所定角度に割り出して加工を行う場合を考える。この場合、図２０（ｃ）の［回転加工前形状］として示すように、加工前形状が所定角度回転した形状となる。このとき、演算処理負荷の低減のため、表面形状は、所定サンプリング距離に離散した複数の点により表現し、かつ、最適工程決定部５に記憶される。つまり、図２０（ｃ）の実線は、加工前形状の表面を面として把握した状態の線であって、実際にこの時点での認識は、図２０（ｃ）の各点を線分で結んだ形状として認識している。

続いて、加工前形状を所定角度回転させた形状に対して加工を施したとする。この場合、図２０（ｄ）の［回転加工後形状］として示すようになる。ただし、図２０（ｄ）の実線は、実際に加工されることによって得られた形状を示している。そして、この時点における表面形状は、図２０（ｃ）と同様に、所定サンプリング距離に離散した複数の点により表現し、かつ、最適工程決定部５に記憶される。従って、図２０（ｄ）の点を線分で結んだ形状として認識している。

続いて、回転加工後形状に対して、回転軸を所定角度だけ戻す。そうすると、図２０（ｄ）の時点において、表面形状は複数の点により認識されているため、図２０（ｅ）の［回転戻し加工後形状］として示すような表面形状となる。この図２０（ｅ）の実線は、表面形状として認識している複数の点を線分で結んだ形状である。従って、図２０（ａ）に示す加工前形状に対して加工を施した場合には、図２０（ｅ）に示す回転戻し加工後形状に変化したと認識される。

ところが、実際には、図２０（ｄ）の実線にて示した形状が正確な形状であって、回転戻し処理を行うことにより、表面形状としての認識される形状に大きな誤差を生じる。そこで、以下に説明する３種類の形状補正を行う。

第１の形状補正として、回転戻し加工後形状において加工前形状に対して盛り付けられたと見なされる部位、すなわち図２０（ｆ１）におけるＡで囲む部位を、加工前形状の該当部位形状に戻すように補正を行う。なお、図２０（ｆ１）において、太実線は図２０（ｄ）の回転戻し加工後形状を示し、細実線は図２０（ａ）の加工前形状を示す。

ここで、回転戻し加工後形状は、加工前形状に対して盛り付けされることはない。すなわち、加工前形状に材料が存在していなかった部位に、回転戻し加工後形状において材料が存在することはない。そこで、第１の形状補正を行うことで、回転戻し加工後形状が加工前形状に対して盛り付けられたと見なされる部位を形状不適切部位と判断して、当該部位を加工前形状に戻している。

第２の形状補正として、回転戻し加工後形状において加工前形状に対して加工を施されていない部位を、すなわち図２０（ｆ１）におけるＢで囲む部位を、加工前形状の該当部位形状に戻すように補正を行う。

ここで、回転戻し加工後形状のうち加工が施されていない部位は、加工前形状と同一形状であるべきである。そこで、第２の形状補正を行うことで、回転戻し加工後形状が加工前形状に対して加工を施されていない部位と異なる場合には、形状不適切部位と判断して、当該部位を加工前形状に戻している。

第３の形状補正として、回転戻し加工後形状において目標加工後形状に対して削り取られたと見なされる部位、すなわち図２０（ｆ２）におけるＣで囲む部位を、目標加工後形状の該当部位形状に戻すように補正を行う。なお、図２０（ｆ２）において、太実線は図２０（ｄ）の回転戻し加工後形状を示し、細実線は図２０（ｂ）の目標加工後形状を示す。

ここで、回転戻し加工後形状は、原則として、目標加工後形状よりも削り取られていることはない。そこで、第３の形状補正を行うことで、回転戻し加工後形状が目標加工後形状に対して削り取られたと見なされる部位を形状不適切箇所と判断して、当該部位を目標加工後形状に戻している。

第１〜第３の形状補正を行うと、図２０（ｆ３）に示す形状となる。図２０（ｆ３）の形状補正後の形状は、図２０（ｄ）の回転加工後形状として示す形状に非常に近似した形状となる。このように、回転戻し加工後形状を高精度に表現することができる。

以上説明したように、本実施形態の最適工程決定装置によれば、以下の効果を奏する。本実施形態の最適工程決定装置は、それぞれの刃径グループにおける加工工程を算出している。例えば、大荒加工の工程を決定する際には、大荒加工に対応する刃径グループの工具のみにより演算処理を行うことになる。中荒加工の工程を決定する際には、中荒加工に対応する刃径グループの工具のみにより演算処理を行うことになる。また、隅荒加工の工程を決定する際には、隅荒加工に対応する刃径グループの工具のみにより演算処理を行うことになる。従って、それぞれの工程を決定する際に、演算する刃径の数を大幅に減少することができる。つまり、全体としての演算処理時間を大幅に短縮することができる。

また、本実施形態の最適工程決定装置は、所定刃径（本実施形態では最小刃径）の工具に対する工程算出のみにおいて、回転軸の全割出角度について演算処理を行い、他の刃径の工具に対する工程算出においては、有効割出角度のみについて演算処理を行っている。つまり、所定刃径とは異なる刃径の工具に対する工程算出において、演算処理時間を大幅に短縮することができる。

また、総加工時間Ｔが、ＣＡＭ出力の工具移動経路を考慮したものとしている。これにより、従来のように加工量から算出される加工時間のみではなく、実際にＣＡＭ出力の工具移動経路における加工時間を用いて、総加工時間Ｔの比較を行うことができる。その結果、より総加工時間Ｔが短くなる加工工程を最適工程として、出力することができる。

ここで、本実施形態を適用した場合と、従来のように加工量から算出される加工時間とを図２１を参照して比較する。図２１（ａ）は、加工量のみによる加工時間に工具交換時間を加算した時間を総加工時間とする例を示す。図中、工程Ａは、φ１０ｍｍの刃径の工具を用いた大荒加工工程とし、工程Ｂは、φ２ｍｍの刃径の工具を用いた隅荒加工工程とする。この場合の総加工時間Ｔは、Ｔａとなっている。

しかし、この加工工程により得られたＣＡＭパスの時間は、図２１（ｂ）に示すようになる。つまり、工程Ａおよび工程Ｂの時間が大幅に長くなっている。特に、小径の刃径を用いる工程Ｂは、加工時間が非常に長くなっている。このときの総加工時間Ｔは、Ｔｂとなる。

これに対して、本実施形態の最適工程決定装置を適用すると、ＣＡＭパスを考慮して総加工時間Ｔを算出した上で、最適工程を算出している。そうすると、例えば、図２１（ｃ）のような工程が算出される。図２１（ｃ）は、算出された最適工程により得られたＣＡＭパスの時間を示している。つまり、φ５ｍｍの刃径の工具を用いた中荒加工工程Ｃが、工程Ａと工程Ｂとの間に挿入されている。そして、図２１（ｃ）の工程Ａの時間は、図２１（ｂ）の工程Ａの時間と同一であるが、図２１（ｃ）の工程Ｂの時間は、図２１（ｂ）の工程Ｂの時間に比べて大幅に減少している。ただし、刃径の異なる工具の工程Ｃを挿入することで、工具交換時間が新たに発生する。しかし、結果として、図２１（ｃ）の総加工時間Ｔは、図２１（ｂ）の総加工時間Ｔよりも短くなっている。このように、ＣＡＭパスを考慮して算出された総加工時間Ｔに基づいて、最適工程を算出することにより、実際の加工時間を短縮することができる。

＜変形態様＞
上記実施形態においては、総加工時間Ｔを、基本加工時間Ｔ１に、ＣＡＭパス負荷時間Ｔ２と工具交換負荷時間Ｔ３を加算することにより算出した。この他に、総加工時間Ｔは、ＮＣデータを生成するための工具移動経路を生成することができる実際のＣＡＭを用いて、当該暫定工程により得られるＣＡＭ出力の工具移動経路に基づいて算出することもできる。また、他に、総加工時間Ｔは、工具と被加工物との干渉を考慮しない簡易ＣＡＭモジュールを用いて当該暫定工程により得られる簡易ＣＡＭ出力の工具移動経路に基づいて算出することもできる。簡易ＣＡＭモジュールを用いることで、実際のＣＡＭを用いる場合に比べて、処理時間を短縮できる。

＜加工シミュレーション装置＞
上述した加工シミュレーションについて、独立した装置としても把握することができる。回転戻し加工後形状を表現する場合には、当該加工シミュレーション装置を適用することで、処理時間を短縮しつつ、回転戻し加工後形状を高精度に表現することができる。

＜ＮＣデータの作成支援装置とその方法＞
また、上述した最適工程決定装置のうち、有効割出角度を算出して、他の刃径の工程算出の際に、当該有効割出角度についてのみ演算を行うこととした。このことを、ＮＣデータの作成支援装置にも適用することができる。以下に、ＮＣデータの作成支援装置について、図２２を参照しながら説明する。

ＮＣデータの作成支援装置は、素材形状から製品形状へ加工するためのＮＣデータを作成するための、いわゆるＣＡＭに該当する。つまり、ＮＣデータの作成支援装置は、素材形状および製品形状を入力し、ユーザーが加工条件を入力することで、ＮＣデータが作成される。ここで、５軸工作機械などの回転軸を有する工作機械を対象とした場合には、ユーザーが入力する加工条件の中に、各工程における割出角度が含まれている。つまり、ユーザーは、割出角度を選択する必要がある。ただし、従来は、ユーザーは勘や経験に基づいて選択していた。しかし、割出角度を選択にするために多大な時間を要していた。そこで、本実施形態のＮＣデータの作成支援装置は、ユーザーによる割出角度の選択を支援することができるようにした。

ＮＣデータの作成支援装置を用いた処理は、図２２に示すように、当該装置は、ユーザーによって、製品形状と素材形状を読み込む（Ｓ８１，Ｓ８２）。続いて、当該装置に登録されている工具およびホルダの中から、ユーザーに本工程において使用する工具とホルダを選択させる（Ｓ８３）。続いて、当該装置は、選択された工具とホルダによる最適角度候補を自動演算する（Ｓ８４）。この演算は、上述した最適工程決定装置における図７のステップＳ３５，Ｓ３８の処理に相当する。つまり、最適工程決定装置における有効割出角度が、本実施形態の最適角度候補に相当する。

続いて、当該装置は、ユーザーに、最適角度候補の中から１つの割出角度を選択させる（Ｓ８５）。ここで、従来は、ユーザーは、非常に多数の割出角度の中から１つの割出角度を選択していたが、本実施形態によれば、ユーザーは、最適角度候補の中から選択すれば足りる。続いて、当該装置は、ユーザーに、他の加工条件および各種パスパラメータを入力させる（Ｓ８６）。加工条件は、例えば、送り速度、切込量、主軸回転数、アプローチ送り速度などである。パスパラメータは、一方向走査加工や両方向走査などの加工モード、ピックフィード、アプローチの種別などである。

続いて、入力された情報に基づいてＣＡＭパス（工具移動経路）を生成する（Ｓ８７）。そして、ユーザーが生成されたＣＡＭパスを確認して、条件変更が必要と判断した場合には（Ｓ８８：Ｙ）、再び、ステップＳ７５からＳ７７までの処理を行う。そして、生成されたＣＡＭパスに対して、ユーザーが条件変更の必要がないと判断した場合には（Ｓ８８：Ｎ）、次の工程が有るか否かを判定し、次の工程がある場合には（Ｓ８９：Ｙ）、ステップＳ８３からＳ８８までの処理を行って、次の工程についてのＣＡＭパスを生成する。一方、次の工程がない場合には（Ｓ８９：Ｎ）、処理を終了する。

本実施形態のＮＣデータ作成支援装置によれば、ユーザーは割出角度候補の中から選択することができる。つまり、ユーザーの経験や勘に頼ることなく安定した割出角度を短時間で決定することができる。

１：形状記憶部、 ２：工具ＤＢ、 ３：ホルダＤＢ
４：代表ツーリングＤＢ、 ５：最適工程決定部

Claims (7)

1. 素材形状および製品形状を記憶する形状記憶部と、
   複数の工具の情報および複数のホルダの情報をそれぞれ記憶する工具ホルダ情報記憶部と、
   前記素材形状から前記製品形状に加工するための、前記工具、前記ホルダおよび工具突出量からなるツーリングを含む複数の個工程とその順序とからなる最適工程を決定する最適工程決定部と、
   を備え、
   前記最適工程決定部は、
   前記工具ホルダ情報記憶部に記憶されている前記工具を、刃径に応じた複数の刃径グループに分割する刃径グループ決定ステップと、
   刃径の大きな前記刃径グループに属する前記工具を用いた場合に、前記素材形状から前記製品形状に加工するための前記最適工程に相当する第一最適工程候補を算出する第一刃径グループ別工程決定ステップと、
   刃径の小さな前記刃径グループに属する前記工具を用いた場合に、前記第一最適工程候補の後の加工後形状を素材形状として、当該素材形状から前記製品形状に加工するための前記最適工程に相当する第二最適工程候補を算出する第二刃径グループ別工程決定ステップと、
   前記第一最適工程候補と前記第二最適工程候補とを統合することにより、前記最適工程を決定する最適工程決定ステップと、
   を実行することを特徴とする最適工程決定装置。
2. 請求項１において、
   前記刃径グループ決定ステップは、
   前記工具ホルダ情報記憶部に記憶されている前記工具の中で選択された前記工具を複数の前記刃径グループに分割する場合に、
   選択されたそれぞれの前記工具によって前記素材形状を前記製品形状となるように加工する加工シミュレーションを行って、削り取るべき全量に対する前記選択されたそれぞれの前記工具における削り残し量の比率である削り残し比を算出し、
   選択された前記工具の刃径と算出されたそれぞれの前記削り残し比とに基づいて、前記刃径グループを決定することを特徴とする最適工程決定装置。
3. 請求項２において、
   前記刃径グループ決定ステップは、
   前記刃径と前記削り残し比とを示す２次元グラフにおいて、前記選択された前記工具のうち小刃径側の半数分における前記刃径とこれらの前記削り残し比とを直線近似して小刃径側直線を算出し、
   前記刃径と前記削り残し比とを示す２次元グラフにおいて、前記選択された前記工具のうち大刃径側の半数分における前記刃径とこれらの前記削り残し比とを直線近似して大刃径側直線を算出し、
   前記小刃径側直線と前記大刃径側直線との交点に相当する前記刃径を境界として、前記選択された前記工具を２つの前記刃径グループに分割することを特徴とする最適工程決定装置。
4. 請求項２において、
   前記刃径グループ決定ステップは、前記削り残し比が所定値以上に含まれる前記刃径による前記刃径グループと、前記削り残し比が前記所定値未満に含まれる前記刃径による前記刃径グループと、に分割することを特徴とする最適工程決定装置。
5. 請求項１において、
   前記刃径グループ決定ステップは、ユーザーによって前記刃径グループを設定されることを特徴とする最適工程決定装置。
6. 請求項１〜５の何れか一項において、
   前記刃径グループ決定ステップは、前記工具ホルダ情報記憶部に記憶されている前記工具の中で最小刃径の前記工具を１つの前記刃径グループとして設定することを特徴とする最適工程決定装置。
7. 素材形状から製品形状に加工するための最適工程を決定する最適工程決定方法であって、
   前記最適工程は、前記素材形状から前記製品形状に加工するための、前記工具、前記ホルダおよび工具突出量を含むツーリングを含む複数の個工程とその順序とからなり、
   前記最適工程決定方法は、
   形状記憶部に、素材形状および製品形状を記憶する形状記憶し、
   工具ホルダ情報記憶部に、複数の工具の情報および複数のホルダの情報をそれぞれ記憶し、
   前記工具ホルダ情報記憶部に記憶されている前記工具を、刃径に応じた複数の刃径グループに分割する刃径グループ決定ステップと、
   刃径の大きな前記刃径グループに属する前記工具を用いた場合に、前記素材形状から前記製品形状に加工するための前記最適工程に相当する第一最適工程候補を算出する第一刃径グループ別工程決定ステップと、
   刃径の小さな前記刃径グループに属する前記工具を用いた場合に、前記第一最適工程候補の後の加工後形状を素材形状として、当該素材形状から前記製品形状に加工するための前記最適工程に相当する第二最適工程候補を算出する第二刃径グループ別工程決定ステップと、
   前記第一最適工程候補と前記第二最適工程候補とを統合することにより、前記最適工程を決定する最適工程決定ステップと、
   を実行することを特徴とする最適工程決定方法。

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