JP6833118B1 - 加工条件決定支援装置 - Google Patents

Abstract

加工条件決定支援装置（１）は、ワークの加工面の面粗さと、加工条件とをもとに、加工条件と加工面の面粗さとの関係である第１の関係を算出する面粗さ関数算出部（１２）と、加工条件と切削加工が行われる際に発生する加工現象がワークの加工面に与える影響度との関係である第２の関係を算出する加工現象影響度算出部（１３）とを有する。

Description

本発明は、工作機械を制御する数値制御装置の加工条件の決定を支援する加工条件決定支援装置に関する。

工作機械によって行われる切削加工では、目標の加工結果を得るために、加工条件である駆動軸の送り速度及び主軸の回転速度を調整する必要がある。駆動軸及び主軸は、工作機械の構成要素である。目標の加工結果の例は、図面において指示された寸法及び面粗さである。オペレータは、加工後にワークを計測し、計測の結果が図面の指示の通りであるか否か確認することで、目標の加工結果が得られたか否かを評価する。生産現場では、目標の加工結果が得られるまで試し加工が繰り返し行われ、加工条件が調整される。

オペレータは、加工条件を調整する作業において、目標の寸法及び面粗さが得られたか否かを評価するだけでなく、工具の摩耗及び欠損の進行の具合並びに加工時間を確認し、加工条件の良否を総合的に評価する。そのため、加工条件を調整する作業には比較的長時間を要し、オペレータが加工条件を効率的に調整することができるようになるまでには比較的長い習熟期間を要する。

特許文献１は、ワイヤ放電加工機において、加工者がワークの材質、厚さ、使用されるワイヤ電極の材質、ワイヤ径、目標の面粗さ、及び目標の加工精度を入力することで、加工条件と加工結果との関係があらかじめ記述された加工条件データベースをもとに、入力された加工結果に適した加工条件を抽出し、加工を行う技術を開示している。

特許文献２は、研削盤において、作業者がワークの材質、硬度及び目標の面粗さを入力することで、砥石の材質、粒度、硬度、ワークの材質、硬度、切り込み量、面粗さ、ドレス条件についての関係があらかじめ記述された加工条件データベースをもとに、入力されたワークの材質、硬度、及び目標の面粗さに適した砥石の候補及び切り込み量とドレス条件とを抽出する技術を開示している。

特許文献３は、切削加工において、加工結果に大きく影響する因子と加工条件との関係のみを加工条件データベースで記憶し、その他の因子による加工条件への影響をルール形式で記憶することで、多くの因子の影響を考慮して加工条件を決定する技術を開示している。

特許文献４は、３軸マシニングセンタによるボールエンドミル工具を用いた平面仕上げ加工において、入力された工具径及び目標の面粗さをもとに回転速度毎の工具の振れ量を測定し、工具の振れ量を考慮した平面仕上げ加工の理論面粗さ式を用いて、目標の面粗さを達成する送り速度を決定する技術を開示している。

特許文献５は、エンドミルによる切削加工において、エンドミルに生じる切削抵抗による工具の振動を考慮して、エンドミルに備わる刃先の位置を割り出し、刃先の位置をワークに転写させ、切り込み方向の加工面の面性状を算出する技術と、加工面の面性状から加工条件を決定する技術とを開示している。

特開昭６１−１３１８２４号公報 特開２０００−１２７０４０号公報 実公平７−４５７６２号公報 特開２００３−３２３２０４号公報 特許第５９４２４２３号公報

特許文献１及び２において開示されているように、一般的に、放電加工及び研削加工においては、入力された目標の加工結果をもとに、目標の加工結果を得るために適した加工条件が決定される。切削加工において、特許文献１及び２に開示されているように、入力された目標の加工結果をもとに目標の加工結果を得るために適した加工条件を決定することができれば、オペレータの習熟度に依存しない安定した加工が実現される。しかしながら、切削加工では、加工結果に影響する因子が多く、特許文献１及び２に開示されているように、加工条件と加工結果との関係をデータベースとして構築することは、記憶容量を多く必要とすることから物理的に困難である。

特許文献３において開示されている技術は、加工条件データベースの要素を加工結果に大きく影響する因子に限定することで、加工条件データベースの構築を容易にしている。しかしながら、任意の加工経路毎に加工条件と加工結果との関係をデータとして得ることは、計測時間を多く必要とすることから物理的に困難である。そのため、特許文献３において開示されている技術では、任意の加工経路に対して、目標の加工結果を得る加工条件を算出することができない。

特許文献４において開示されている技術は、３軸マシニングセンタによるボールエンドミル工具を用いた平面仕上げ加工に限定して送り速度と面粗さの関係とを幾何的に得られる理論面粗さ式で表現し、面粗さをもとに送り速度を算出する。しかしながら、特許文献４において開示されている技術では、理論面粗さ式は主軸の回転速度が送り速度に比べて十分に速いことを前提としており、送り速度が比較的速い場合、算出された値と実際の面粗さとが一致しない。そのため、特許文献４において開示されている技術では、目標の面粗さを得るための送り速度を算出することができない。

よって、切削加工では、加工条件と加工結果との関係をデータベースで表現すること、及び、加工面の面粗さを定式化することは困難であり、目標の面粗さを得るために適した加工条件を決定することができない。任意の加工経路において送り速度が比較的速い場合、加工面の面粗さを算出するには、工具に備わる切れ刃の軌跡までを考慮して加工面の面性状をシミュレーションする方法が有用である。

特許文献５において開示されている技術は、エンドミルに生じる切削抵抗による工具の振動を考慮したエンドミルの回転中の刃先の軌跡をもとに加工面の面性状を算出することで、加工条件と加工面の面性状との関係を表現している。しかしながら、加工条件を決定する際、比較的多くの加工条件で加工面の面性状を算出する必要があり、膨大な演算を必要とする。特許文献５において開示されている技術では、切削加工が行われる際に発生する加工現象のうち、切削抵抗による工具の振動しか考慮されておらず、切削加工が行われる際に発生するその他の加工現象が加工面に与える影響が考慮されていない。特許文献５において開示されている技術では、加工条件と加工面の面性状との関係が２次元のグラフで可視化されており、オペレータが適切な加工条件を比較的容易に決定することができない。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、オペレータが切削加工における加工条件を適切に決定することを支援する加工条件決定支援装置を得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、切削加工における加工条件の決定を支援する加工条件決定支援装置である。本発明は、工具が有する切れ刃の形状を表現する工具切れ刃形状データと、ワークの形状を表現するワーク形状データとを用いて、切れ刃又はワークが工作機械の主軸又は旋削主軸の回転速度で回転しながら、切れ刃が工作機械の駆動軸の送り速度で工具の移動経路に沿って移動してワークの一部を削り取る場合のワークの加工面の面粗さを算出する面粗さ取得部と、ワークの加工面の面粗さと、加工条件とをもとに、加工条件と加工面の面粗さとの関係である第１の関係を曲線で近似して算出する面粗さ関数算出部と、加工条件と切削加工が行われる際に発生する加工現象がワークの加工面に与える影響度との関係である第２の関係を算出する加工現象影響度算出部と、面粗さ関数算出部によって算出された第１の関係と加工現象影響度算出部によって算出された第２の関係とをもとに、加工条件と切削加工の結果との関係を示す情報と、第２の関係を示す情報とを表示する表示部とを有する。

本発明によれば、オペレータが切削加工における加工条件を適切に決定することを支援することができるという効果が得られる。

実施の形態１に係る加工条件決定支援装置の構成を示すブロック図 実施の形態１における工作機械の構成を示す図 実施の形態１における工作機械が行う切削加工の様子を二次元で示す図 実施の形態１に係る加工条件決定支援装置のハードウェアの構成を示す図 実施の形態１に係る加工条件決定支援装置の動作の手順を示すフローチャート 実施の形態１に係る加工条件決定支援装置が有する面粗さ取得部が行う加工面の面粗さの算出の方法を説明するための第１の図 実施の形態１に係る加工条件決定支援装置が有する面粗さ取得部が行う加工面の面粗さの算出の方法を説明するための第２の図 実施の形態１において、工作機械が有する駆動軸の一回転当たりの送り量と加工面の面粗さとの関係の例を示す図 実施の形態１において、工作機械が有する主軸の回転速度と共振による振動が加工面に与える影響度との関係の例を示す図 実施の形態１に係る加工条件決定支援装置が有する表示部が表示する第１の情報の例を示す図 実施の形態１に係る加工条件決定支援装置が有する表示部が表示する第２の情報の例を示す図 実施の形態２に係る加工条件決定支援装置の構成を示すブロック図 実施の形態２に係る加工条件決定支援装置の動作の手順を示すフローチャート 実施の形態２に係る加工条件決定支援装置が有する加工条件決定部が行う加工条件の決定を説明するための第１の図 実施の形態２に係る加工条件決定支援装置が有する加工条件決定部が行う加工条件の決定を説明するための第２の図 実施の形態１に係る加工条件決定支援装置が有する面粗さ取得部、面粗さ関数算出部及び加工現象影響度算出部の一部又は全部が処理回路によって実現される場合の処理回路を示す図 推論モデルを用いて加工条件と加工現象が加工面に与える影響度との第２の関係の算出を行う場合の加工現象影響度算出部の構成を示すブロック図 実施の形態３に係る機械学習装置の構成を示すブロック図 ニューラルネットワークの例を説明するための図

以下に、本発明の実施の形態にかかる加工条件決定支援装置を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る加工条件決定支援装置１の構成を示すブロック図である。加工条件決定支援装置１は、数値制御装置２によって制御される工作機械３が行う切削加工における加工条件の決定を支援する装置である。更に言うと、加工条件決定支援装置１は、オペレータが上記の切削加工における加工条件を決定する際のオペレータが行う決定を支援する装置である。図１には、数値制御装置２及び工作機械３も示されている。

切削加工は、工作機械３が有する駆動軸が動作することで、工作機械３が有する主軸に取り付けられた工具と工作機械３が有するテーブル又は旋削主軸に固定されたワークとが移動し、主軸又は旋削主軸が回転することで工具又はワークが回転し、工具がワークに接触することでワークの一部を削り取る加工である。工具は、切れ刃を有している。数値制御装置２は、数値制御プログラムに記述されている指令コードを解析し、工作機械３を制御するための指令を生成する。

加工条件決定支援装置１は、切れ刃又はワークが主軸又は旋削主軸の回転速度で回転しながら、切れ刃が駆動軸の送り速度で工具の移動経路に沿って移動してワークの一部を削り取る場合のワークの加工面の面粗さを取得する面粗さ取得部１１を有する。面粗さ取得部１１は、加工実験を行い、ワークの加工面の面粗さを計測する。面粗さ取得部１１は、工具が有する切れ刃の形状を表現する工具切れ刃形状データ１５ａと、ワークの形状を表現するワーク形状データ１５ｂとを用いて、切れ刃又はワークが主軸又は旋削主軸の回転速度で回転しながら、切れ刃が駆動軸の送り速度で工具の移動経路に沿って移動してワークの一部を削り取る場合のワークの加工面の面粗さを算出してもよい。工具切れ刃形状データ１５ａは、工具の種類、工具径、工具長、切れ刃の刃の数、切れ刃の配置角度及び切れ刃のねじれ角を特定して切れ刃の形状を決めるパラメータを含む。ワーク形状データ１５ｂは、ワークの種類及び寸法を決めるパラメータを含む。

加工条件決定支援装置１は、駆動軸の送り速度と主軸又は旋削主軸の回転速度との比が異なる少なくとも二つの加工条件で面粗さ取得部１１によって取得された少なくとも二つの加工面の面粗さをもとに、加工条件（駆動軸の送り速度と主軸又は旋削主軸の回転速度との比、駆動軸の一回転当たりの送り量、刃先速度、又はそれに類する情報）と加工面の面粗さとの関係である第１の関係を算出する面粗さ関数算出部１２を更に有する。

加工条件決定支援装置１は、加工条件と切削加工が行われる際に発生する加工現象がワークの加工面に与える影響度との関係である第２の関係を算出する加工現象影響度算出部１３を更に有する。例えば、加工現象影響度算出部１３は、主軸又は旋削主軸の回転速度と共振による振動がワークの加工面に与える影響度との関係と、駆動軸の一回転当たりの送り量と外乱力による振動がワークの加工面に与える影響度との関係と、主軸又は旋削主軸の回転速度と工具の劣化がワークの加工面に与える影響度との関係とのうちの少なくともひとつの関係を含む第２の関係を算出する。

加工条件決定支援装置１は、上記の工具切れ刃形状データ１５ａ及びワーク形状データ１５ｂを含む加工データ１５を記憶する第１記憶部１４を更に有する。第１記憶部１４の例は、半導体メモリである。加工データ１５は、工具の移動経路を示す工具移動経路データ１５ｃを更に含む。工具移動経路データ１５ｃは、切削加工が行われる際のワークに対する工具の位置及び姿勢に関連するデータを含む。当該データは、数値制御プログラムに記述されている指令コードを解析することにより、又は、数値制御プログラムをもとに工作機械３を実際に動作させて工具の位置及び姿勢のデータをサンプリングすることにより得られる。

加工条件決定支援装置１は、工具の特性を示す工具特性データ１７ａと、ワークの特性を示すワーク特性データ１７ｂと、工作機械３の特性を示す機械特性データ１７ｃとを含む加工特性データ１７を記憶する第２記憶部１６を更に有する。第２記憶部１６の例は、半導体メモリである。工具特性データ１７ａは、工具の物性、動剛性及び固有振動数のパラメータを含む。ワーク特性データ１７ｂは、ワークの物性、動剛性及び固有振動数のパラメータを含む。機械特性データ１７ｃは、工作機械３の動剛性及び固有振動数のパラメータを含む。

上記の動剛性及び固有振動数のパラメータは、例えばハンマリング試験を行うことによって得られる。工具及びワークのパラメータはオペレータによるセットアップに依存するため、オペレータは、セットアップの度に例えばハンマリング試験を行って工具及びワークのパラメータを測定する。工作機械３の動剛性及び固有振動数のパラメータは、工作機械３の立ち上げ時に測定されればよい。

加工条件決定支援装置１は、面粗さ関数算出部１２によって算出された第１の関係と加工現象影響度算出部１３によって算出された第２の関係とをもとに、加工条件と切削加工の結果との関係を示す情報と、第２の関係を示す情報とを表示する表示部１８を更に有する。例えば、表示部１８は、加工面の面粗さと、駆動軸の一回転当たりの送り量と、駆動軸の送り速度とを変数とする曲面を、加工現象がワークの加工面に与える影響度毎の複数の範囲に分割して表示する。表示部１８の例は、液晶表示装置である。

図２は、実施の形態１における工作機械３の構成を示す図である。図２は、工作機械３の側面を模式的に示している。工作機械３は、ベース３１と、ベース３１に取り付けられているコラム３２と、コラム３２に取り付けられている主軸３３と、ベース３１に取り付けられているテーブル３４とを有する。工作機械３は、図示されていない駆動軸を更に有する。

主軸３３には、工具２１が取り付けられる。テーブル３４には、ワーク２２が固定される。図２には、工具２１及びワーク２２も示されている。図２は、工具２１が主軸３３に取り付けられている状況と、ワーク２２がテーブル３４に固定されている状況とを示している。

駆動軸が動作することで、工具２１とテーブル３４に固定されたワーク２２とが移動する。主軸３３が回転することで、主軸３３に取り付けられた工具２１が回転する。回転した工具２１をワーク２２に接触させることで、ワーク２２にせん断破壊を引き起こし、ワーク２２の一部である不要部分を削り取る切削加工が行われる。

図３は、実施の形態１における工作機械３が行う切削加工の様子を二次元で示す図である。上述の通り、工具２１は切れ刃２１ａを有する。工具２１が回転すると、切れ刃２１ａが回転する。回転した切れ刃２１ａをワーク２２に接触させることで、切削加工が行われる。切れ刃２１ａがワーク２２に接触すると、複数の加工現象が引き起こされる。複数の加工現象は、ワーク２２のせん断破壊と、主軸３３の回転による工具２１の振れと、切削抵抗による工具２１及びワーク２２の振動と、摩擦で生じる熱による切れ刃２１ａの摩耗及び欠損と、熱が工作機械３に伝搬することで生じる工作機械３の変形と、ワーク２２に加わる応力により生じるひずみとの一部又は全部を含む。

切削加工が行われる際に発生する複数の加工現象の影響を受け、ワーク２２に対する工具２１の位置及び姿勢は、数値制御装置２によって生成される指令が示す位置及び姿勢からずれる。実施の形態では、複数の加工現象の影響を受けて生じる工具２１の位置及び姿勢のずれは、「運動誤差」と定義される。運動誤差の影響を受けて切れ刃２１ａとワーク２２との接触の状態が変化するため、切削加工で形成されるワーク２２の加工面は変化する。

複数の加工現象の各々の発生の程度は、駆動軸の送り速度Ｆと主軸３３の回転速度Ｓとで決定される加工条件と、工作機械３の特性と、工具２１の形状及び物性と、ワーク２２の形状及び物性とに依存する。適切な加工条件を設定することで、運動誤差がワーク２２の加工面に与える悪影響を抑え、比較的良好な加工面を得ることができる。

図４は、実施の形態１に係る加工条件決定支援装置１のハードウェアの構成を示す図である。加工条件決定支援装置１は、演算処理を行うプロセッサである演算装置４１と、演算装置４１がワークエリアに用いるメモリ４２と、プログラム及びデータを記憶する記憶装置４３と、加工条件決定支援装置１の外部との通信を行う通信装置４４と、オペレータからの入力を受け付ける入力装置４５と、表示装置４６とを有する。

演算装置４１は、面粗さ取得部１１、面粗さ関数算出部１２及び加工現象影響度算出部１３の機能を実現する装置である。演算装置４１の例は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、処理装置、マイクロプロセッサ、又はＤＳＰ（Digital Signal Processor）である。メモリ４２の例は、半導体メモリである。

記憶装置４３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）等の不揮発性もしくは揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク又はＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等である。

面粗さ取得部１１、面粗さ関数算出部１２及び加工現象影響度算出部１３の機能は、記憶装置４３に記憶されるプログラムを実行する演算装置４１によって実現される。記憶装置４３は、面粗さ取得部１１、面粗さ関数算出部１２及び加工現象影響度算出部１３によって実行されるステップが結果的に実行されることになるプログラムを記憶するための装置である。

記憶装置４３に記憶されるプログラムは、面粗さ取得部１１、面粗さ関数算出部１２及び加工現象影響度算出部１３が実行する手順又は方法を演算装置４１に実行させるものである。すなわち、面粗さ取得部１１、面粗さ関数算出部１２及び加工現象影響度算出部１３の機能は、演算装置４１が記憶装置４３に記憶されるプログラムを実行することにより実現される。

表示部１８の一部の機能も、記憶装置４３に記憶されるプログラムを実行する演算装置４１によって実現される。記憶装置４３は、表示部１８の一部の機能を実現するためのプログラムを記憶するための装置でもある。つまり、記憶装置４３は、表示部１８が実行する手順又は方法の一部を演算装置４１に実行させるプログラムも記憶する。

入力装置４５の例は、キーボード、ポインティングデバイス及びマウスの一部又は全部である。表示装置４６は、表示部１８を実現する手段である。表示装置４６の例は、液晶表示装置である。入力装置４５と表示装置４６とは一体化されていてもよい。具体的には、入力装置４５と表示装置４６とはタッチパネルによって実現されていてもよい。入力装置４５及び表示装置４６は、オペレータが加工データ１５及び加工特性データ１７を加工条件決定支援装置１に入力する際に用いられる。加工条件決定支援装置１に入力された加工データ１５は第１記憶部１４に記憶され、加工条件決定支援装置１に入力された加工特性データ１７は第２記憶部１６に記憶される。

図５は、実施の形態１に係る加工条件決定支援装置１の動作の手順を示すフローチャートである。面粗さ関数算出部１２は、駆動軸の送り速度Ｆと主軸３３の回転速度Ｓとの比が異なる少なくとも二つの加工条件で算出された少なくとも二つの加工面の面粗さＲをもとに、駆動軸の送り速度Ｆと主軸３３の回転速度Ｓとの比と加工面の面粗さＲとの関係である第１の関係を曲線で近似した近似曲線を算出する（Ｓ１）。当該近似曲線は、「面粗さ近似曲線」と定義される。当該近似曲線は、例えば直線と折れ線とのうちの一方又は双方で近似されてもよい。特に近似の違いによる動作の違いはないため、以降でも、特に明記しない限り、曲線近似を例として説明する。

加工面の面粗さＲは、加工データ１５に含まれる工具切れ刃形状データ１５ａ、ワーク形状データ１５ｂ及び工具移動経路データ１５ｃと、駆動軸の送り速度Ｆと主軸３３の回転速度Ｓとの比とをもとに、面粗さ取得部１１によって算出される。

図６は、実施の形態１に係る加工条件決定支援装置１が有する面粗さ取得部１１が行う加工面の面粗さＲの算出の方法を説明するための第１の図である。図６は、エンドミルの側面に設けられた４枚刃の切れ刃２１ａを、径方向の切り込み量ａｒでワーク２２に切り込ませ、移動経路に沿って移動させた際の加工面が生成される様子を示している。

工具２１が有する切れ刃２１ａが、主軸３３の回転速度Ｓにしたがって回転しながら、駆動軸の送り速度Ｆにしたがって工具２１の移動経路に沿って移動してワーク２２を削り取ることで、加工面が生成される。面粗さ取得部１１は、駆動軸の送り速度Ｆと主軸３３の回転速度Ｓとの比をもとに、切れ刃２１ａの軌跡を算出し、切れ刃２１ａがワーク２２と接触する領域をワーク２２から差し引く演算を実行することで、加工面の面性状を算出する。

なお、加工面の面粗さＲの算出の方法について、マシニングセンタにおけるエンドミル加工を例として説明したが、旋盤における旋削加工においても、工具２１の運動をワーク２２から見た相対的な工具２１の運動に変換すれば、上記と同様に加工面の面性状を算出することができる。以降でも、特に明記しない限り、マシニングセンタにおけるエンドミル加工を例として説明する。

図７は、実施の形態１に係る加工条件決定支援装置１が有する面粗さ取得部１１が行う加工面の面粗さＲの算出の方法を説明するための第２の図である。面粗さ取得部１１は、算出された加工面の面性状７１を指定された領域で解析し、面性状７１の凹凸の度合いを算出する。面性状７１の凹凸の度合いは、統計指標である。統計指標には、最大値、最小値、平均値及び分散の一部又は全部が含まれる。

任意の曲線及び曲面が与えられた場合の統計指標を算出する方法は数値計算の分野で既に確立されており、面粗さ取得部１１は既に確立されている従来技術を用いる。算出された統計指標の最大値と最小値との差はＲｚで表記される面粗さに対応し、平均値はＲａで表記される面粗さに対応する。Ｒｚは最大高さを意味し、Ｒａは算術平均粗さを意味する。解析対象の領域は、面で指定されてもよい。その場合、算出された統計指標の最大値と最小値との差はＳｚで表記される面粗さに対応し、平均値はＳａで表記される面粗さに対応する。Ｓｚは最大高さを意味し、Ｓａは算術平均粗さを意味する。

図６及び図７は、エンドミルによる側面加工及び二次元の加工面の面性状７１を算出する方法の例を説明するための図である。面粗さ取得部１１は、工具２１の形状と、工具２１の移動経路と、駆動軸の送り速度Ｆと主軸３３の回転速度Ｓとの比とにしたがって、工具２１が有する切れ刃２１ａの三次元の位置を算出し、切れ刃２１ａとワーク２２とが接触する領域をワーク２２から差し引く演算を実行することで、任意の工具２１及び任意の移動経路に対応する加工面の面性状７１及び面粗さＲを算出する。

ワーク２２に複数の加工面が生成される場合、例えばワーク２２の側面及び底面において加工面が生成される場合、面粗さ取得部１１は、加工面毎に指定された解析対象の領域において面粗さＲを算出する。

面粗さ取得部１１によって取得される加工面の面粗さＲは、駆動軸の送り速度Ｆと主軸３３の回転速度Ｓとの比によって変化する。一般的に、駆動軸の送り速度Ｆを主軸３３の回転速度Ｓで除算した駆動軸の一回転当たりの送り量ｋ＝Ｆ／Ｓが大きくなるにつれて、加工面の面粗さＲは大きくなる。駆動軸の一回転当たりの最大の送り量ｋｍａｘと駆動軸の一回転当たりの最小の送り量ｋｍｉｎとについて加工面の面粗さＲを取得すれば、加工面の面粗さＲの最大値Ｒｍａｘ及び最小値Ｒｍｉｎが取得される。

工作機械３毎に、駆動軸の送り速度Ｆの最大値Ｆｍａｘ及び最小値Ｆｍｉｎと、主軸３３の回転速度Ｓの最大値Ｓｍａｘ及び最小値Ｓｍｉｎとは定まっている。駆動軸の一回転当たりの最大の送り量ｋｍａｘは、駆動軸の送り速度Ｆの最大値Ｆｍａｘを主軸３３の回転速度Ｓの最小値Ｓｍｉｎで除算することで得られる。駆動軸の一回転当たりの最小の送り量ｋｍｉｎは、駆動軸の送り速度Ｆの最小値Ｆｍｉｎを主軸３３の回転速度Ｓの最大値Ｓｍａｘで除算することで得られる。

駆動軸の送り速度Ｆの最大値Ｆｍａｘ、駆動軸の送り速度Ｆの最小値Ｆｍｉｎ、主軸３３の回転速度Ｓの最大値Ｓｍａｘ及び主軸３３の回転速度Ｓの最小値Ｓｍｉｎは、工作機械３の仕様でなく、オペレータによって設定されてもよい。オペレータは、駆動軸の送り速度Ｆの最大値Ｆｍａｘ、駆動軸の送り速度Ｆの最小値Ｆｍｉｎ、主軸３３の回転速度Ｓの最大値Ｓｍａｘ及び主軸３３の回転速度Ｓの最小値Ｓｍｉｎを、実際の加工で用いられる範囲内に設定することで、加工条件を調整する範囲を狭め、例えば面粗さ近似曲線を算出する際の面粗さ関数算出部１２が行う演算の負荷を抑制することができる。

実際の加工では、運動誤差の影響を受け、工具２１が有する切れ刃２１ａとワーク２２との接触の状態が変化する。そのため、駆動軸の一回転当たりの送り量ｋが同じであっても、駆動軸の送り速度Ｆと主軸３３の回転速度Ｓとの組み合わせ毎に、加工面の面粗さＲは変化する。運動誤差の影響を除けば、面粗さ取得部１１によって算出される加工面の面粗さＲは、駆動軸の一回転当たりの送り量ｋを変数に持つ関数Ｒ＝ｇ（ｋ）で表現することができる。

図８は、実施の形態１において、工作機械３が有する駆動軸の一回転当たりの送り量ｋと加工面の面粗さＲ＝ｇ（ｋ）との関係の例を示す図である。加工面の面粗さＲは、図８に示すように、駆動軸の送り速度Ｆと主軸３３の回転速度Ｓとの比が異なる少なくとも二つの加工条件で面粗さ取得部１１によって取得された少なくとも二つの加工面の面粗さＲをもとに、駆動軸の一回転当たりの送り量ｋを変数とする曲線で近似される。面粗さ関数算出部１２は、近似を行う場合、例えば最小二乗法を用いる。図８では、加工面の面粗さＲは、駆動軸の一回転当たりの送り量ｋの二次関数で近似されているが、一次関数、又は、三次以上の高次の関数で近似されてもよい。

面粗さ関数算出部１２は、面粗さ近似曲線の精度を向上させるために、３個以上の条件で取得された加工面の面粗さＲと、面粗さ近似曲線をもとに得られる近似値とを比較し、比較結果があらかじめ決められた許容範囲に収まるまで近似を繰り返してもよい。ステップＳ１の動作が行われた後、加工条件決定支援装置１の動作はステップＳ２に移行する。

加工現象影響度算出部１３は、加工特性データ１７をもとに、駆動軸の送り速度Ｆと主軸３３の回転速度Ｓとによって決定される加工条件と切削加工が行われる際に発生する加工現象がワーク２２の加工面に与える影響度との関係である第２の関係を算出する（Ｓ２）。

切削加工が行われる際に発生する複数の加工現象のうちの加工面に与える影響度が相対的に大きい現象は、共振又は外乱力による振動、及び、外乱力又は熱による切れ刃２１ａの劣化である。

共振による振動について、加工現象影響度算出部１３は、加工特性データ１７に含まれる工具特性データ１７ａ、ワーク特性データ１７ｂ及び機械特性データ１７ｃに含まれる固有振動数と主軸３３の回転速度Ｓとをもとに、又は、工具２１が有する切れ刃２１ａの断続周波数をもとに、主軸３３の回転速度Ｓと共振による振動が加工面に与える影響度との関係を算出する。

図９は、実施の形態１において、工作機械３が有する主軸３３の回転速度Ｓと共振による振動が加工面に与える影響度との関係の例を示す図である。主軸３３の回転速度Ｓを振動数に変換したときの振動数が固有振動数に比較的近い場合、共振による振動が加工面に与える影響度は比較的大きくなり、加工面の面性状は悪化する。つまり、図９に示すように、主軸３３の回転速度Ｓと共振による振動が加工面に与える影響度との関係は、ある固有振動数をピークとするガウス関数で表現される。固有振動数が複数存在する場合、主軸３３の回転速度Ｓと共振による振動が加工面に与える影響度との関係は、例えば、複数のガウス関数の和で表現される。

工具２１が有する切れ刃２１ａの断続的な振動による共振について、主軸３３の回転速度Ｓと共振による振動が加工面に与える影響度との関係も、ガウス関数で表現することができる。切れ刃２１ａの断続周波数は、主軸３３の回転速度Ｓに切れ刃２１ａの刃の数を乗じたものを６０秒で除算することで得られる。よって、切れ刃２１ａの断続的な振動に伴う共振による振動と共振による振動が加工面に与える影響度との関係も、切れ刃２１ａの断続周波数を主軸３３の回転速度Ｓに変換することで、主軸３３の回転速度Ｓと共振による振動が加工面に与える影響度との関係に帰着する。

外乱力による振動について、加工現象影響度算出部１３は、加工特性データ１７に含まれている工具特性データ１７ａ、ワーク特性データ１７ｂ及び機械特性データ１７ｃに含まれる動剛性と、駆動軸の一回転当たりの送り量ｋとをもとに、駆動軸の一回転当たりの送り量ｋと外乱力による振動が加工面に与える影響度との関係を算出する。

切削加工が行われる際、工具２１とワーク２２とが接触することで、工具２１及びワーク２２はいずれも切削抵抗の外乱力を受ける。切削抵抗に動剛性の逆数であるコンプライアンスを乗じることで、切削抵抗による工具２１の変位、つまり振動の振幅を算出することができる。面粗さ取得部１１が加工面の面粗さＲを算出する際に切削体積を更に算出すると、駆動軸の一回転当たりの送り量ｋと切削抵抗との関係を得ることができる。最大振幅の値を１として正規化を行うことで、駆動軸の一回転当たりの送り量ｋと外乱力による振動が加工面に与える影響度との関係を算出することができる。

工具の劣化について、加工現象影響度算出部１３は、加工特性データ１７に含まれている工具特性データ１７ａ及びワーク特性データ１７ｂと主軸３３の回転速度Ｓとをもとに、主軸３３の回転速度Ｓと工具２１の劣化が加工面に与える影響度との関係を算出する。摩耗型の工具の損傷による工具寿命と切削速度との間には、工具寿命方程式で表現される関係があることが知られている。工具特性データ１７ａとワーク特性データ１７ｂとによって工具寿命方程式の定数が定まるため、加工現象影響度算出部１３は切削速度と工具の寿命との関係を算出することができる。

工具寿命の短さが工具の劣化の程度を表すため、最小工具寿命の値を１として正規化を行うことで、切削速度と工具の劣化が加工面に与える影響度との関係を得ることができる。切削速度は、主軸３３の回転速度Ｓに円周率π及び工具の径を乗じたものを１０００で除算することで得られる。切削速度を主軸３３の回転速度Ｓに変換することで、切削速度と工具の劣化が加工面に与える影響度との関係は、主軸３３の回転速度Ｓと工具２１の劣化が加工面に与える影響度との関係に帰着する。ステップＳ２の動作が行われた後、加工条件決定支援装置１の動作はステップＳ３に移行する。

表示部１８は、面粗さ関数算出部１２によって算出された面粗さ近似曲線と、加工現象影響度算出部１３によって算出された加工現象が加工面に与える影響度とをもとに、加工条件と切削加工の結果である加工面の面粗さ及び加工時間との関係を示す情報と、加工現象が加工面に与える影響とを示す情報を表示する（Ｓ３）。

図１０は、実施の形態１に係る加工条件決定支援装置１が有する表示部１８が表示する第１の情報の例を示す図である。図１０に示すように、加工面の面粗さＲは、駆動軸の一回転当たりの送り量ｋと駆動軸の送り速度Ｆとの二つの変数で表される曲面で表示される。当該曲面は、「面粗さ近似曲面」と定義される。面粗さ関数算出部１２によって算出された面粗さ近似曲線は、駆動軸の一回転当たりの送り量ｋにのみ依存する。つまり、駆動軸の送り速度Ｆの値に関わらず、駆動軸の一回転当たりの送り量ｋが同じ値であれば、同じ加工面の面粗さＲが得られる。

駆動軸の送り速度Ｆ、主軸３３の回転速度Ｓの最大値Ｓｍａｘ、及び、主軸３３の回転速度Ｓの最小値Ｓｍｉｎは定まっているため、加工条件を調整することができる範囲は、面粗さ近似曲面の４個の頂点Ｖ０（Ｆｍｉｎ、ｋｍｉｎ＝Ｆｍｉｎ／Ｓｍａｘ）、Ｖ１（Ｆｍｉｎ、Ｆｍｉｎ／Ｓｍｉｎ）、Ｖ２（Ｆｍａｘ、ｋｍａｘ＝Ｆｍａｘ／Ｓｍｉｎ）及びＶ３（Ｆｍａｘ、Ｆｍａｘ／Ｓｍａｘ）で囲まれる範囲に限定される。

工具２１とワーク２２との組み合わせに対応して切削加工に必要な切削速度が定まっているため、加工条件を調整することができる範囲は、切削速度以上の範囲に更に限定されてもよい。

総加工距離を駆動軸の送り速度Ｆで除算することで、加工時間Ｔを算出することができる。総加工距離は、数値制御プログラムに記述された指令コードを解析することで、工具移動経路データ１５ｃと共に得られる。

図１１は、実施の形態１に係る加工条件決定支援装置１が有する表示部１８が表示する第２の情報の例を示す図である。図１１に示すように、表示部１８は、加工現象影響度算出部１３によって算出された加工条件と加工現象が加工面に与える影響度との関係をもとに、面粗さ近似曲面を、加工現象が加工面に与える複数の影響度の各々に対応する範囲毎に濃淡を変えて区分して表示する。例えば、表示部１８は、主軸３３の回転速度Ｓと共振による振動が加工面に与える影響度との関係をもとに、ある固有振動数近くの主軸３３の回転速度Ｓの範囲の曲面部分を濃く、ある固有振動数から離れた主軸３３の回転速度Ｓの範囲の曲面部分を淡く表示する。これにより、オペレータは、共振による振動の影響を受けにくい加工条件の範囲を視認することができる。

表示部１８は、複数の加工現象の各々について、面粗さ近似曲面を、加工現象が加工面に与える複数の影響度の各々に対応する範囲毎に濃淡を変えて区分して表示してもよい。表示部１８は、面粗さ近似曲面を、複数の加工現象が加工面に与える影響度の複数の加重平均の各々に対応する範囲毎に濃淡を変えて区分して表示してもよい。加重平均を算出する際の重み付けパラメータは、あらかじめ設定されていてもよいし、オペレータによって設定されてもよい。

なお、表示部１８は、面粗さ近似曲面を表示する際、濃淡を付けて区分して表示するのでなく、加工現象が加工面に与える複数の影響度の各々を、例えば複数の色を用いて区分して表示してもよい。

上述の通り、実施の形態１に係る加工条件決定支援装置１は、演算についての比較的少ない負荷で加工条件と加工結果との第１の関係を算出し、加工条件と切削加工が行われる際に発生する加工現象が加工面に与える影響度との第２の関係を算出する。加工条件決定支援装置１は、駆動軸の送り速度Ｆと主軸３３の回転速度Ｓとによって決定される加工条件と切削加工の結果との関係を示す情報と、第２の関係を示す情報とを表示する。したがって、加工条件決定支援装置１は、加工条件と加工結果との関係と、加工現象が加工面に与える影響とをオペレータに視認させることができる。その結果、オペレータは、加工条件を比較的容易に決定することができる。すなわち、加工条件決定支援装置１は、オペレータが切削加工における加工条件を適切に決定することを支援することができる。

加工条件決定支援装置１は、加工面の面粗さと、駆動軸の一回転当たりの送り量と、駆動軸の送り速度とを変数とする曲面を、加工現象がワークの加工面に与える影響度毎の複数の範囲に分割して表示する。これにより、加工条件決定支援装置１は、加工条件と加工結果との関係と、加工現象が加工面に与える影響とをオペレータにより分かり易く視認させることができる。その結果、オペレータは、加工条件を比較的容易に決定することができる。

実施の形態２．
図１２は、実施の形態２に係る加工条件決定支援装置１の構成を示すブロック図である。実施の形態２に係る加工条件決定支援装置１は、実施の形態１に係る加工条件決定支援装置１が有する面粗さ取得部１１、面粗さ関数算出部１２、加工現象影響度算出部１３、第１記憶部１４及び第２記憶部１６を有する。実施の形態２に係る加工条件決定支援装置１は、実施の形態１に係る加工条件決定支援装置１が有する表示部１８を有しない。実施の形態２に係る加工条件決定支援装置１は、実施の形態１に係る加工条件決定支援装置１が有しない加工結果受付部５１及び加工条件決定部５２を有する。実施の形態２では、実施の形態１との相違点を主に説明する。

加工結果受付部５１は、オペレータが希望する加工結果である希望加工結果を示す情報を受け付ける。加工条件決定部５２は、面粗さ関数算出部１２によって算出された第１の関係と、加工現象影響度算出部１３によって算出された第２の関係と、加工結果受付部５１によって受け付けられた情報が示す希望加工結果とをもとに、希望加工結果を満たすと共に、加工現象がワークの加工面に与える影響度があらかじめ決められた許容値以下となる加工条件を決定する。

図１３は、実施の形態２に係る加工条件決定支援装置１の動作の手順を示すフローチャートである。オペレータは、入力手段を用いて、オペレータが希望する加工結果である希望加工結果を示す情報を加工条件決定支援装置１に入力する。入力手段の例は、キーボード、ポインティングデバイス及びマウスの一部又は全部である。希望加工結果は、ワークが加工された場合のオペレータが希望するワークの加工面の面粗さと、オペレータが希望する加工時間との一方又は双方を含む。加工結果受付部５１は、入力された希望加工結果を示す情報を受け付ける（Ｓ１１）。ステップＳ１１において、加工結果受付部５１は、数値制御プログラムを解析することによって希望加工結果を示す情報を受け付けてもよい。

面粗さ関数算出部１２は、実施の形態１の図５におけるステップＳ１の動作と同様に、駆動軸の送り速度Ｆと主軸３３の回転速度Ｓとの比が異なる少なくとも二つの加工条件で取得された少なくとも二つの加工面の面粗さＲをもとに、駆動軸の送り速度Ｆと主軸３３の回転速度Ｓとの比と加工面の面粗さＲとの関係である第１の関係を曲線で近似した面粗さ近似曲線を算出する（Ｓ１２）。

加工現象影響度算出部１３は、実施の形態１の図５におけるステップＳ２の動作と同様に加工特性データ１７をもとに、駆動軸の送り速度Ｆと主軸３３の回転速度Ｓとによって決定される加工条件と切削加工が行われる際に発生する加工現象がワークの加工面に与える影響度との関係である第２の関係を算出する（Ｓ１３）。

加工条件決定部５２は、面粗さ関数算出部１２によって算出された面粗さ近似曲線と、加工現象影響度算出部１３によって算出した加工条件と加工現象が加工面に与える影響度との関係と、加工結果受付部５１によって受け付けられた情報が示す希望加工結果とをもとに、希望加工結果を満たすと共に、加工現象がワークの加工面に与える影響度があらかじめ決められた許容値以下となる加工条件を決定する（Ｓ１４）。

図１４は、実施の形態２に係る加工条件決定支援装置１が有する加工条件決定部５２が行う加工条件の決定を説明するための第１の図である。図１４に示すように、加工結果である加工面の面粗さＲ及び加工時間Ｔと、加工条件である駆動軸の送り速度Ｆ及び主軸３３の回転速度Ｓとの関係は、駆動軸の一回転当たりの送り量ｋと駆動軸の送り速度Ｆとの二つの変数で表される曲面で表現される。

図１５は、実施の形態２に係る加工条件決定支援装置１が有する加工条件決定部５２が行う加工条件の決定を説明するための第２の図である。図１５に示すように、加工条件決定部５２は、加工結果受付部５１によって受け付けられた情報が示す希望加工結果をもとに、オペレータが希望する加工結果を満たす加工条件の範囲を算出する。図１５には、オペレータが希望する加工結果の例である「希望面粗さＲｒｅｑ」が記載されている。加工条件決定部５２は、オペレータが希望する加工時間Ｔを満たすように加工条件の範囲を算出してもよい。加工条件決定部５２は、算出された加工条件の範囲で、加工現象が加工面に与える影響度があらかじめ決められた許容値以下となる加工条件を決定する。

複数の加工条件の候補が決定される場合、加工条件決定部５２は、例えば加工時間Ｔが最も短くなる加工条件を決定する。加工条件が決定されない場合、加工条件決定支援装置１は、希望加工結果を示す情報を加工条件決定支援装置１に再度入力することをオペレータに促す。

上述の通り、実施の形態２に係る加工条件決定支援装置１は、演算についての比較的少ない負荷で加工条件と加工結果との第１の関係を算出し、加工条件と切削加工が行われる際に発生する加工現象が加工面に与える影響度との第２の関係を算出する。加工条件決定支援装置１は、オペレータが希望する加工結果を満たすと共に、加工現象がワークの加工面に与える影響度があらかじめ決められた許容値以下となる加工条件を決定する。したがって、加工条件決定支援装置１は、オペレータに希望する加工結果を示す情報を入力させるだけで、オペレータが希望する加工結果を満たす加工条件を決定することができる。

図１６は、実施の形態１に係る加工条件決定支援装置１が有する面粗さ取得部１１、面粗さ関数算出部１２及び加工現象影響度算出部１３の一部又は全部が処理回路９１によって実現される場合の処理回路９１を示す図である。つまり、面粗さ取得部１１、面粗さ関数算出部１２及び加工現象影響度算出部１３の一部又は全部は、処理回路９１によって実現されてもよい。

処理回路９１は、専用のハードウェアである。処理回路９１は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化されたプロセッサ、並列プログラム化されたプロセッサ、ＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、又はこれらを組み合わせたものである。

面粗さ取得部１１、面粗さ関数算出部１２及び加工現象影響度算出部１３の一部は、残部とは別個の専用のハードウェアであってもよい。

面粗さ取得部１１、面粗さ関数算出部１２及び加工現象影響度算出部１３の複数の機能について、当該複数の機能の一部がソフトウェア又はファームウェアで実現され、当該複数の機能の残部が専用のハードウェアで実現されてもよい。このように、面粗さ取得部１１、面粗さ関数算出部１２及び加工現象影響度算出部１３の複数の機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの組み合わせによって実現することができる。

実施の形態２に係る加工条件決定支援装置１が有する面粗さ取得部１１、面粗さ関数算出部１２、加工現象影響度算出部１３、加工結果受付部５１及び加工条件決定部５２の一部又は全部の機能は、実施の形態１の演算装置４１と同様の演算装置によって実現されてもよい。その場合、係る加工条件決定支援装置１は、当該演算装置と、面粗さ取得部１１、面粗さ関数算出部１２、加工現象影響度算出部１３、加工結果受付部５１及び加工条件決定部５２によって実行されるステップの一部又は全部が結果的に実行されることになるプログラムを格納するための記憶装置とを有する。当該記憶装置は、実施の形態１の記憶装置４３と同様の記憶装置である。

加工条件決定支援装置１が有する面粗さ取得部１１、面粗さ関数算出部１２、加工現象影響度算出部１３、加工結果受付部５１及び加工条件決定部５２の一部又は全部は、上記の処理回路９１と同等の機能を有する処理回路によって実現されてもよい。

実施の形態３．
加工条件決定支援装置１が有する加工現象影響度算出部１３は、駆動軸の送り速度Ｆと主軸３３の回転速度Ｓとによって決定される加工条件と切削加工が行われる際に発生する加工現象がワークの加工面に与える影響度との関係である第２の関係を算出するようにあらかじめ機械学習が行われた推論モデルを用いて、加工条件と加工現象が加工面に与える影響度との第２の関係を算出してもよい。

図１７は、推論モデルを用いて加工条件と加工現象が加工面に与える影響度との第２の関係の算出を行う場合の加工現象影響度算出部１３の構成を示すブロック図である。加工現象影響度算出部１３は、推論部１０１を有する。推論部１０１は、加工条件が入力されることで切削加工が行われる際に発生する加工現象がワークの加工面に与える影響度を出力するよう機械学習を行った学習済みの推論器を持つ。具体的には、推論部１０１は、加工現象が加工面に与える影響度を出力するようにあらかじめ機械学習を行った推論モデルに加工条件、加工データ１５及び加工特性データ１７が入力されることで、加工現象が加工面に与える影響度を出力する。

実施の形態３では、加工現象影響度算出部１３は、推論部１０１に加工条件が入力されることで加工条件と、切削加工が行われる際に発生する加工現象がワークの加工面に与える影響度との関係である第２の関係を算出する。

図１８は、実施の形態３に係る機械学習装置２００の構成を示すブロック図である。機械学習装置２００は、推論モデルに対して学習を行う装置であって、加工条件と、切削加工が行われる際に発生する加工現象がワークの加工面に与える影響度との関係である第２の関係を学習する。機械学習装置２００は、データ取得部２０１と、学習部２０２とを有する。

データ取得部２０１は、加工条件と、切削加工が行われる際に発生する加工現象がワークの加工面に与える影響度との組み合わせを取得する。具体的には、データ取得部２０１は、加工条件、加工データ１５、加工特性データ１７、及び加工現象が加工面に与える影響度の組み合わせを取得する。加工現象が加工面に与える影響度は、例えば、工作機械３にセンサが取り付けられて実加工が行われることによって取得される。共振又は外乱力による振動が加工面に与える影響度は、主軸３３の回転速度Ｓと、力センサによって得られる切削抵抗と、加速度センサによって得られる振動とをもとに得られる。工具２１の劣化が加工面に与える影響度は、実加工後の工具２１の摩耗の進行具合を評価することで得られる。

学習部２０２は、加工条件と、切削加工が行われる際に発生する加工現象がワークの加工面に与える影響度との組み合わせをもとに作成されるデータセットにしたがって、加工条件と、切削加工が行われる際に発生する加工現象がワークの加工面に与える影響度との関係である第２の関係を学習する。具体的には、学習部２０２は、データ取得部２０１から出力される加工条件、加工データ１５、加工特性データ１７、及び加工現象が加工面に与える影響度の組み合わせをもとに作成されるデータセットをもとに、加工条件と加工現象が加工面に与える影響度との関係を学習する。データセットは、状態変数と判定データとが互いに関連付けられたデータである。

機械学習装置２００は、加工条件決定支援装置１の加工条件、加工データ１５、加工特性データ１７を学習するために使用される。機械学習装置２００は、加工条件決定支援装置１とは別個の装置であってもよい。その場合、機械学習装置２００は、例えば通信ネットワークを介して加工条件決定支援装置１に接続される。機械学習装置２００は、加工条件決定支援装置１に内蔵されてもよい。機械学習装置２００は、クラウドサーバ上に存在してもよい。

学習部２０２は、例えば、ニューラルネットワークモデルにしたがって、いわゆる教師あり学習により、加工条件と加工現象が加工面に与える影響度との関係を学習する。教師あり学習とは、ある入力と結果（ラベル）のデータの組を大量に学習装置に与えることで、データセットにある特徴を学習し、入力から結果を推定するモデルをいう。

ニューラルネットワークは、複数のニューロンからなる入力層、複数のニューロンからなる中間層（隠れ層）、及び複数のニューロンからなる出力層で構成される。中間層は、１層であってもよいし、２層以上でもよい。図１９は、ニューラルネットワークの例を説明するための図である。例えば、図１９に示すような３層のニューラルネットワークでは、複数の入力が入力層（Ｘ１−Ｘ３）に入力されると、入力された値に重みＷ１（ｗ１１−ｗ１６）を掛けることによって得られる値が中間層（Ｙ１−Ｙ２）に入力される。中間層（Ｙ１−Ｙ２）に入力された値に重みＷ２（ｗ２１−ｗ２６）を掛けることによって得られる値が出力層（Ｚ１−Ｚ３）から出力される。出力結果は、重みＷ１と重みＷ２との値によって変わる。

例えば、ニューラルネットワークは、データ取得部２０１によって取得される加工条件、加工データ１５、加工特性データ１７、及び加工現象が加工面に与える影響度の組合せをもとに作成されるデータセットにしたがって、いわゆる教師あり学習により、加工条件と加工現象が加工面に与える影響度との関係を学習する。すなわち、ニューラルネットワークは、入力層に加工条件、加工データ１５、加工特性データ１７を入力して出力層から出力された結果が、加工現象が加工面に与える影響度に近づくように重みＷ１と重みＷ２とを調整することで学習する。

ニューラルネットワークは、いわゆる教師なし学習によって、加工条件と加工現象が加工面に与える影響度との関係を学習してもよい。教師なし学習とは、入力データのみを大量に機械学習装置２００に与えることで、入力データがどのような分布をしているのかを学習し、対応する教師出力データを与えなくても、入力データに対して例えば圧縮、分類及び整形の一部又は全部を行う装置を学習する手法である。例えば、ニューラルネットワークは、データセットにある特徴を似た者どうしにクラスタリングすることができる。得られた結果を使って、何らかの基準を設けて当該結果を最適にするような出力の割り当てを行うことで、出力の予測を実現することができる。

教師なし学習と教師あり学習との中間的な問題設定として、半教師あり学習と呼ばれるものもある。半教師あり学習は、一部のみ入力と出力のデータの組が存在し、残部は入力のみのデータである場合の学習である。

学習部２０２は、複数の加工条件決定支援装置１に対して作成されるデータセットにしたがって、加工条件と加工現象が加工面に与える影響度との関係を学習してもよい。学習部２０２は、同一の現場で使用される複数の加工条件決定支援装置１からデータセットを取得してもよいし、異なる現場で独立して稼働する複数の工作機械から収集されるデータセットを利用して加工条件と加工現象が加工面に与える影響度との関係を学習してもよい。

データセットを収集する加工条件決定支援装置１が途中で対象に追加されてもよいし、加工条件決定支援装置１が対象から除去されてもよい。加工条件と加工現象が加工面に与える影響度との関係を学習した機械学習装置２００は、機械学習装置２００とは別の加工条件決定支援装置１に取り付けられて、当該別の加工条件決定支援装置１について加工条件と加工現象が加工面に与える影響度との関係を再学習して更新してもよい。

学習部２０２に用いられる学習アルゴリズムには、特徴量そのものの抽出を学習する深層学習（Deep Learning）を用いることができる。学習部２０２は、他の公知の方法、例えば遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、又はサポートベクターマシンなどにしたがって機械学習を実行してもよい。

上述の通り、実施の形態３に係る加工条件決定支援装置１は、演算についての比較的少ない負荷で加工条件と加工結果との第１の関係を算出する。加工条件決定支援装置１は、加工条件と切削加工が行われる際に発生する加工現象が加工面に与える影響度との関係を学習した推論モデルを用いて、加工条件と加工現象が加工面に与える影響度との第２の関係を算出する。加工条件決定支援装置１は、駆動軸の送り速度Ｆと主軸３３の回転速度Ｓとによって決定される加工条件と切削加工の結果との関係を示す情報と、第２の関係を示す情報とを表示する。したがって、加工条件決定支援装置１は、加工条件と加工結果との関係と、加工現象が加工面に与える影響とをオペレータに視認させることができる。その結果、オペレータは、加工条件を比較的容易に決定することができる。すなわち、加工条件決定支援装置１は、オペレータが切削加工における加工条件を適切に決定することを支援することができる。

又は、実施の形態３に係る加工条件決定支援装置１は、演算についての比較的少ない負荷で加工条件と加工結果との第１の関係を算出する。加工条件決定支援装置１は、加工条件と切削加工が行われる際に発生する加工現象が加工面に与える影響度との関係を学習した推論モデルを用いて、加工条件と加工現象が加工面に与える影響度との第２の関係を算出する。加工条件決定支援装置１は、オペレータが希望する加工結果を満たすと共に、加工現象がワークの加工面に与える影響度があらかじめ決められた許容値以下となる加工条件を決定する。したがって、加工条件決定支援装置１は、オペレータに希望する加工結果を示す情報を入力させるだけで、オペレータが希望する加工結果を満たす加工条件を決定することができる。

実施の形態３における加工現象影響度算出部１３の少なくとも一部の機能は、記憶装置に格納されるプログラムを実行する演算装置４１によって実現されてもよい。当該記憶装置は、加工現象影響度算出部１３によって実行されるステップの少なくとも一部のステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するための記憶装置であって、記憶装置４３と同様の記憶装置である。当該演算装置は、演算装置４１と同様の演算装置である。加工現象影響度算出部１３の少なくとも一部の機能は、処理回路によって実現されてもよい。当該処理回路は、処理回路９１と同様の処理回路である。

実施の形態３における加工現象影響度算出部１３が有する推論部１０１の少なくとも一部の機能は、記憶装置に格納されるプログラムを実行する演算装置によって実現されてもよい。当該記憶装置は、推論部１０１によって実行されるステップの少なくとも一部のステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するための記憶装置であって、記憶装置４３と同様の記憶装置である。当該演算装置は、演算装置４１と同様の演算装置である。推論部１０１の少なくとも一部の機能は、処理回路によって実現されてもよい。当該処理回路は、処理回路９１と同様の処理回路である。

実施の形態３に係る機械学習装置２００が有するデータ取得部２０１及び学習部２０２の少なくとも一部の機能は、記憶装置に格納されるプログラムを実行する演算装置によって実現されてもよい。当該記憶装置は、データ取得部２０１及び学習部２０２によって実行されるステップの少なくとも一部のステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するための記憶装置であって、記憶装置４３と同様の記憶装置である。当該演算装置は、演算装置４１と同様の演算装置である。データ取得部２０１及び学習部２０２の少なくとも一部の機能は、処理回路によって実現されてもよい。当該処理回路は、処理回路９１と同様の処理回路である。

以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略又は変更することも可能である。

１ 加工条件決定支援装置、２ 数値制御装置、３ 工作機械、１１ 面粗さ取得部、１２ 面粗さ関数算出部、１３ 加工現象影響度算出部、１４ 第１記憶部、１５ 加工データ、１５ａ 工具切れ刃形状データ、１５ｂ ワーク形状データ、１５ｃ 工具移動経路データ、１６ 第２記憶部、１７ 加工特性データ、１７ａ 工具特性データ、１７ｂ ワーク特性データ、１７ｃ 機械特性データ、１８ 表示部、２１ 工具、２１ａ 切れ刃、２２ ワーク、３１ ベース、３２ コラム、３３ 主軸、３４ テーブル、４１ 演算装置、４２ メモリ、４３ 記憶装置、４４ 通信装置、４５ 入力装置、４６ 表示装置、５１ 加工結果受付部、５２ 加工条件決定部、９１ 処理回路、１０１ 推論部、２００ 機械学習装置、２０１ データ取得部、２０２ 学習部。

Claims (7)

1. 切削加工における加工条件の決定を支援する加工条件決定支援装置であって、
   工具が有する切れ刃の形状を表現する工具切れ刃形状データと、ワークの形状を表現するワーク形状データとを用いて、前記切れ刃又は前記ワークが工作機械の主軸又は旋削主軸の回転速度で回転しながら、前記切れ刃が前記工作機械の駆動軸の送り速度で前記工具の移動経路に沿って移動して前記ワークの一部を削り取る場合の前記ワークの加工面の面粗さを算出する面粗さ取得部と、
   前記ワークの加工面の面粗さと、前記加工条件とをもとに、前記加工条件と前記加工面の面粗さとの関係である第１の関係を曲線で近似して算出する面粗さ関数算出部と、
   前記加工条件と、前記切削加工が行われる際に発生する加工現象が前記ワークの加工面に与える影響度との関係である第２の関係を算出する加工現象影響度算出部と、
   前記面粗さ関数算出部によって算出された前記第１の関係と前記加工現象影響度算出部によって算出された前記第２の関係とをもとに、前記加工条件と前記切削加工の結果との関係を示す情報と、前記第２の関係を示す情報とを表示する表示部と
   を備えることを特徴とする加工条件決定支援装置。
2. 前記加工現象影響度算出部は、前記工作機械の主軸又は旋削主軸の回転速度と共振による振動が前記ワークの加工面に与える影響度との関係と、前記工作機械の駆動軸の一回転当たりの送り量と外乱力による振動が前記ワークの加工面に与える影響度との関係と、前記主軸又は前記旋削主軸の回転速度と前記工具の劣化が前記ワークの加工面に与える影響度との関係とのうちの少なくともひとつの関係を含む前記第２の関係を算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の加工条件決定支援装置。
3. 前記表示部は、前記加工面の面粗さと、前記工作機械の駆動軸の一回転当たりの送り量と、前記駆動軸の送り速度とを変数とする曲面を、前記加工現象が前記ワークの加工面に与える影響度毎の複数の範囲に分割して表示する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の加工条件決定支援装置。
4. 切削加工における加工条件の決定を支援する加工条件決定支援装置であって、
   工具が有する切れ刃の形状を表現する工具切れ刃形状データと、ワークの形状を表現するワーク形状データとを用いて、前記切れ刃又は前記ワークが工作機械の主軸又は旋削主軸の回転速度で回転しながら、前記切れ刃が前記工作機械の駆動軸の送り速度で前記工具の移動経路に沿って移動して前記ワークの一部を削り取る場合の前記ワークの加工面の面粗さを算出する面粗さ取得部と、
   前記ワークの加工面の面粗さと、前記加工条件とをもとに、前記加工条件と前記加工面の面粗さとの関係である第１の関係を曲線で近似して算出する面粗さ関数算出部と、
   前記加工条件と、前記切削加工が行われる際に発生する加工現象が前記ワークの加工面に与える影響度との関係である第２の関係を算出する加工現象影響度算出部と、
   オペレータが希望する加工結果である希望加工結果を示す情報を受け付ける加工結果受付部と、
   前記面粗さ関数算出部によって算出された前記第１の関係と、前記加工現象影響度算出部によって算出された前記第２の関係と、前記加工結果受付部によって受け付けられた前記情報が示す前記希望加工結果とをもとに、前記希望加工結果を満たすと共に、前記加工現象が前記ワークの加工面に与える影響度があらかじめ決められた許容値以下となる加工条件を決定する加工条件決定部と
   を備えることを特徴とする加工条件決定支援装置。
5. 前記加工現象影響度算出部は、前記工作機械の主軸又は旋削主軸の回転速度と共振による振動が前記ワークの加工面に与える影響度との関係と、前記工作機械の駆動軸の一回転当たりの送り量と外乱力による振動が前記ワークの加工面に与える影響度との関係と、前記主軸又は前記旋削主軸の回転速度と前記工具の劣化が前記ワークの加工面に与える影響度との関係とのうちの少なくともひとつの関係を含む前記第２の関係を算出する
   ことを特徴とする請求項４に記載の加工条件決定支援装置。
6. 前記加工現象影響度算出部は、
   前記加工条件が入力されることで前記切削加工が行われる際に発生する加工現象が前記ワークの加工面に与える影響度を出力するよう機械学習を行った学習済みの推論器を持つ推論部を有し、
   前記推論部に前記加工条件が入力されることで前記加工条件と、前記切削加工が行われる際に発生する加工現象が前記ワークの加工面に与える影響度との関係である前記第２の関係を算出する
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の加工条件決定支援装置。
7. 切削加工における加工条件の決定を支援する加工条件決定支援装置であって、
   ワークの加工面の面粗さと、前記加工条件とをもとに、前記加工条件と前記加工面の面粗さとの関係である第１の関係を算出する面粗さ関数算出部と、
   前記加工条件と、前記切削加工が行われる際に発生する加工現象が前記ワークの加工面に与える影響度との関係である第２の関係を算出する加工現象影響度算出部と、
   前記面粗さ関数算出部によって算出された前記第１の関係と前記加工現象影響度算出部によって算出された前記第２の関係とをもとに、前記加工条件と前記切削加工の結果との関係を示す情報と、前記第２の関係を示す情報とを表示し、前記加工面の面粗さと、工作機械の駆動軸の一回転当たりの送り量と、前記駆動軸の送り速度とを変数とする曲面を、前記加工現象が前記ワークの加工面に与える影響度毎の複数の範囲に分割して表示する表示部と
   を備えることを特徴とする加工条件決定支援装置。

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