WO2021186723A1 - 積層造形経路生成装置、積層造形経路生成方法、および機械学習装置 - Google Patents

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Definitions

  • the present disclosure relates to a laminated modeling path generation device for controlling a laminated modeling device that forms a modeled object by laminating molten metal, a laminated modeling path generation method, and a machine learning device.
  • Patent Document 1 As a modeling method for modeling a modeled object by laminating molten metal, a step of dividing the modeled object into a laminated body along contour lines based on the shape data of the modeled object shape, and a step of dividing the modeled object into laminated bodies along contour lines. It is known to create a movement path of a welding torch based on the shape data of the obtained laminate.
  • the present disclosure has been made in view of the above, and an object of the present disclosure is to obtain a laminated modeling path generator capable of generating a modeling path capable of suppressing dripping of molten metal.
  • the present disclosure is a surface that constrains the position of the layer definition information and the modeling path that defines the division into layers that are the units for modeling the laminated model.
  • a modeling path generator that divides the laminated model into layers so that the modeling height of the bead that forms the layer does not exceed the upper limit, and generates a modeling path that is a path for modeling the divided layers. It is provided with a modeling path correction unit that modifies the modeling path to a modeling path in which a plurality of layers are partially collectively modeled within a range in which the modeling height is within the range of the upper limit value and the lower limit value.
  • the figure which shows an example of the modeling object which is modeled by a laminated modeling apparatus The figure which shows the example which divided the modeling object shown in FIG. 1 into layers along the contour line. The figure which shows the example which divided the modeling object shown in FIG. 1 into layers not along the contour line.
  • the block diagram which shows the schematic structure of the laminated modeling route generation apparatus which concerns on Embodiment 1.
  • a flowchart showing an operation when the modeling route generation control unit in the first embodiment receives an instruction to start modeling route generation.
  • a flowchart showing an operation when the modeling path generation unit in the first embodiment receives an operation start instruction.
  • the figure for demonstrating the setting of the subdivision layer in Embodiment 1. The figure for demonstrating the setting of the subdivision layer in Embodiment 1.
  • the figure for demonstrating the setting of the subdivision layer in Embodiment 1. A flowchart showing an operation when the modeling path correction unit in the first embodiment receives an operation start instruction.
  • the figure for demonstrating the extraction of the collective modeling part in Embodiment 1. The figure for demonstrating the extraction of the collective modeling part in Embodiment 1.
  • the figure for demonstrating the extraction of the collective modeling part in Embodiment 1. The figure for demonstrating the extraction of the collective modeling part in Embodiment 1.
  • the figure for demonstrating the extraction of the collective modeling part in Embodiment 1. The figure for demonstrating the extraction of the collective modeling part in Embodiment 1.
  • the figure for demonstrating the extraction of the collective modeling part in Embodiment 1. A flowchart showing an operation when the modeling order determination unit in the first embodiment receives an operation start instruction.
  • the block diagram which shows the structure of the machine learning apparatus which concerns on Embodiment 2.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a modeling object that is modeled by a laminated modeling device.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example in which the modeling object shown in FIG. 1 is divided into layers along contour lines.
  • the modeling target 100 is modeled on the top surface 102 of the base 101.
  • the modeling target 100 has a bent cylindrical shape.
  • the cylindrical wall surface is thinly formed.
  • FIG. 2 shows a state in which the modeling target 100 is divided into layers along contour lines that are parallel to the top surface 102 of the base 101.
  • the cross-sectional shape of the layer viewed along the modeling direction indicated by the arrow 103 is significantly different between the upper and lower adjacent layers.
  • the cross-sectional shape of the first layer 100a and the second layer 100b are significantly different. If the cross-sectional shape differs greatly between the layers, the molten metal in the upper layer portion is difficult to be supported by the lower layer portion, so that the molten metal in the upper layer portion hangs down.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example in which the modeling object shown in FIG. 1 is divided into layers that do not follow the contour lines.
  • the modeling target 100 is divided into layers in which the forming height of the bead is lowered on the inner peripheral side of the bent portion.
  • the difference in the cross-sectional shape of each layer as seen along the modeling direction indicated by the arrow 104 in FIG. 3 becomes small. Therefore, it is possible to suppress the occurrence of sagging of the molten metal.
  • the quality of the modeling target 100 may be deteriorated, for example, the efficiency of modeling may be lowered, or the molten metal may not be properly welded to the modeling target 100 to cause defects.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a schematic configuration of the laminated modeling route generation device according to the first embodiment.
  • the laminated modeling route generation device 200 includes a modeling route generation control unit 201, a modeling route generation unit 202, a modeling route correction unit 205, a point modeling route conversion unit 206, a modeling order determination unit 207, a modeling simulation unit 208, and a modeling route storage unit. It is equipped with 210.
  • a modeling route generation control unit 201 includes a modeling route generation control unit 201, a modeling route generation unit 202, a modeling route correction unit 205, a point modeling route conversion unit 206, a modeling order determination unit 207, a modeling simulation unit 208, and a modeling route storage unit. It is equipped with 210.
  • the operation of each functional unit of the above-mentioned laminated modeling path generation device 200 will be briefly described, and the detailed procedure will be described later using a flowchart.
  • the modeling route generation control unit 201 receives a modeling route generation start instruction from the outside of the device and controls the start of operation of each unit for generating the modeling route. Specifically, the modeling route generation control unit 201 sequentially transmits an operation start instruction to each unit of the modeling route generation unit 202, the modeling route correction unit 205, and the modeling order determination unit 207.
  • a higher-level device incorporating the laminated modeling path generation device 200 is exemplified outside the device. Examples of the higher-level device include a CAM device and an automatic programming device on a modeling machine.
  • the modeling route generation control unit 201 receives all the notifications of the end of operation from the modeling route generation unit 202, the modeling route correction unit 205, and the modeling order determination unit 207 for all the modeling routes. It is determined that the operation has been completed, and a notification of completion of modeling route generation is sent to the outside of the device.
  • the modeling route generation unit 202 includes a provisional modeling route generation unit 203 and a subdivision layer modeling route generation unit 204.
  • the modeling route generation unit 202 operates the provisional modeling route generation unit 203 and the subdivided layer modeling route generation unit 204 to generate modeling route data. Further, the generated modeling route data is stored in the modeling route storage unit 210, and the notification of the end of operation is transmitted to the modeling route generation control unit 201.
  • the provisional modeling path generation unit 203 acquires the modeling path surface data, the layer definition data (layer definition information), and the modeling height range data from the outside of the apparatus in response to the operation start instruction from the modeling route generation unit 202.
  • the provisional modeling path generation unit 203 generates provisional modeling path data based on the acquired modeling path surface data, layer definition data, and modeling height range data.
  • the provisional modeling route generation unit 203 transmits the generated modeling route data to the subdivision layer modeling route generation unit 204.
  • the modeling height range data includes data indicating an upper limit value of the modeling height of the bead and data indicating a lower limit value of the modeling height of the bead.
  • the layer definition data is data that defines the division into layers, which is a unit for modeling a laminated model.
  • the modeling path data generated in the present disclosure is data on the apex position, the modeling direction, and the bead modeling height in the modeling direction with respect to the apex of the polygonal line when the ideal modeling path is approximately represented by a polygonal line. It has.
  • the subdivided layer modeling path generation unit 204 acquires modeling path surface data, layer definition data, and modeling height range data from the outside of the device.
  • the subdivided layer modeling path generation unit 204 is the largest modeling in the bead based on the modeling path data transmitted from the provisional modeling path generation unit 203, the modeling path surface data, the layer definition data, and the modeling height range data.
  • the subdivision layer is set so that the maximum modeling height does not exceed the upper limit value of the modeling height range data.
  • the subdivision layer modeling path generation unit 204 generates modeling path data for the set subdivision layer.
  • the subdivision layer modeling route generation unit 204 updates the modeling height data with respect to the modeling route data transmitted from the provisional modeling route generation unit 203 to set the subdivision layer.
  • the subdivision layer modeling route generation unit 204 stores the modeling route data in which the subdivision layer is set and the modeling route data generated for the subdivision layer in the modeling route storage unit 210.
  • the modeling route correction unit 205 receives an operation start instruction from the modeling route generation control unit 201, and acquires the modeling route data stored in the modeling route storage unit 210.
  • the modeling path correction unit 205 acquires the modeling height range data from the outside of the apparatus in response to an operation start instruction from the modeling path generation control unit 201.
  • the modeling route correction unit 205 receives an operation start instruction from the modeling route generation control unit 201, and confirms whether or not there is a point modeling route conversion instruction from the outside of the apparatus.
  • the modeling route correction unit 205 When the modeling route correction unit 205 receives a point modeling route conversion instruction from the outside of the device, the modeling route correction unit 205 transmits the modeling route data to the point modeling route conversion unit 206 to form a bead at a discrete position. Convert to data. The modeling route correction unit 205 receives the point modeling route data from the point modeling route conversion unit 206.
  • the modeling path correction unit 205 corrects the modeling path data so that the modeling height of the bead does not exceed the upper limit of the modeling height range data and does not fall below the lower limit of the modeling height range data as much as possible.
  • the modeling route correction unit 205 updates the data stored in the modeling route storage unit 210 with the modified modeling route data, and transmits a notification of the end of operation to the modeling route generation control unit 201.
  • the point modeling route conversion unit 206 converts the point modeling route data to perform point modeling based on the modeling route data transmitted from the modeling route correction unit 205 and the point modeling route definition data acquired from the outside of the device.
  • the point modeling route conversion unit 206 transmits the point modeling route data to the modeling route correction unit 205.
  • the modeling order determination unit 207 receives an operation start instruction from the modeling route generation control unit 201, and receives the modeling route data stored in the modeling route storage unit 210, the inter-modeling route definition data acquired from the outside of the device, and the movement speed data. , And the order of output of the modeling path data is determined based on the result of the simulation by the modeling simulation unit 208.
  • the modeling order determination unit 207 generates inter-modeling movement route data and modeling standby time data between the modeling route data in the determined output order.
  • the modeling order determination unit 207 outputs the modeling route data, the movement route data between modeling, and the modeling standby time data in the determined output order to the outside of the apparatus.
  • the moving speed data is data showing the moving speed of the supply unit of the metal material that is melted to form a bead.
  • the metal material supply unit that is melted to form a bead is referred to as a metal material supply unit.
  • the modeling simulation unit 208 refers to the modeled object of the metal material supply unit with respect to the passage of time based on the base shape data acquired from the outside of the device, the modeling condition data, and the inter-modeling movement path data and the modeling path data for which the moving speed is specified. It is a simulator that simulates the position, the shape of the modeled object, and the heat storage state, which is the heat distribution of the modeled object.
  • the base shape data is data indicating the shape of the base 101.
  • the modeled object shape is a shape that combines the shape of the base 101 and the shape formed by the beads laminated on the top surface 102.
  • the modeling simulation unit 208 is set to the initial state by an instruction from the modeling order determination unit 207.
  • the modeling simulation unit 208 receives an inquiry from the modeling order determination unit 207, the modeling simulation unit 208 waits until the modeling starts based on the given modeling movement path data and modeling path data and the maximum allowable modeling temperature acquired from the outside of the device. Calculate the time.
  • the modeling simulation unit 208 transmits the calculated waiting time to the modeling order determination unit 207.
  • the modeling simulation unit 208 is instructed by the modeling order determination unit 207 to determine the position of the metal material supply unit with respect to the modeling unit based on the given inter-modeling movement path data and modeling path data, the shape of the modeled object on which the bead shape is placed, and It provides a function to transition the heat storage state of the modeled object to a simulated state.
  • the modeling route storage unit 210 stores the modeling route data generated by the subdivided layer modeling route generation unit 204.
  • the modeling route storage unit 210 updates the stored modeling route data with the modified modeling route data.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an operation when the modeling route generation control unit in the first embodiment receives an instruction to start modeling route generation.
  • step S300 the modeling route generation control unit 201 transmits an operation start instruction to the modeling route generation unit 202, and waits for receiving a notification of the end of the operation from the modeling route generation unit 202.
  • the modeling route generation control unit 201 receives the notification of the end of operation from the modeling route generation unit 202, the process proceeds to step S301.
  • step S301 the modeling route generation control unit 201 transmits an operation start instruction to the modeling route correction unit 205, and waits for receiving a notification of the end of the operation from the modeling route correction unit 205.
  • the process proceeds to step S302.
  • step S302 the modeling route generation control unit 201 transmits an operation start instruction to the modeling order determination unit 207, and waits for receiving a notification of the end of the operation from the modeling order determination unit 207.
  • the process proceeds to step S303.
  • step S303 the modeling route generation control unit 201 sends a notification of the completion of modeling route generation to the outside of the device, and stops the operation.
  • FIG. 6 is a flowchart showing an operation when the modeling path generation unit in the first embodiment receives an operation start instruction.
  • step S400 provisional modeling route data is generated in the provisional modeling route generation unit 203.
  • the generated provisional modeling route data is transmitted to the subdivision layer modeling route generation unit 204.
  • FIG. 7 is a diagram showing an image of input data input to the provisional modeling route generation unit according to the first embodiment.
  • the position of the modeling path is restricted by the modeling path surface S.
  • a reference surface F 0 As information for defining the layer, a reference surface F 0 , a curve C for defining a layer whose thickness is not constant according to the shape, and a value b for specifying the thickness of the layer along the curve C. Is shown.
  • the surface F 0 and the curve C intersect at the point C 0.
  • the modeling path surface S corresponds to the modeling target 100 shown in FIGS. 1 to 3. Since the modeling target 100 is formed of a thin wall surface, each layer is modeled with a bead along a single line path. The neutral surface of the wall surface is used as the modeling path surface. In the case of being formed on a thick wall surface, in order to perform modeling by arranging beads along multiple paths for each layer, a corresponding modeling path is provided by giving multiple modeling path surfaces for each bead. It becomes possible to generate.
  • FIG. 8 is a diagram showing an image of the definition of the boundary surfaces F 1 , F 2 , ... Between the layers for defining the layer in the first embodiment. i-th and (i + 1) th boundary surface F i of the layers is defined as follows.
  • C i The i-th point on the curve C with the curve length interval as the value b from the point C 0 D 0 : The tangential direction vector of the curve C at the point C 0 (assuming
  • 1)
  • Di The tangential direction vector of the curve C at the point C i (assuming
  • 1)
  • x indicates a vector cross product operation.
  • FIG. 9 is a diagram showing modeling paths P 0 , P 1 , ... Generated in the first embodiment.
  • the modeling path Pi-1 of the i-th layer is obtained as an intersection line between the modeling path surface S and the boundary surface Fi-1.
  • the modeling path data in the present disclosure includes data that defines the position of the modeling path and data that defines the modeling direction and the modeling height of the bead in the modeling direction with respect to a point on the modeling path.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of the definition of the modeling direction and the modeling height with respect to the points Qi and j on the modeling path in the first embodiment.
  • Point Q i, point includes j Q i, tangential shaped path in j F i, the point in perpendicular on the section to j Q i, the point on the shaping path one on layer from j P i + 1 (Q i , the direction T i towards j), and the shaping direction j, shaping height h i, j is defined as the point Q i, j, the point P i + 1 (Q i, j) the distance between.
  • the information on the modeling direction and the modeling height is used to control the attitude of the modeled object with respect to the modeling material supply unit, and to control the supply amount of the modeling material and the modeling with respect to the modeled object in the laminated modeling machine that performs modeling based on the modeling route data in the present disclosure. It is used to control the moving speed of the material supply unit.
  • step S401 the subdivided layer modeling route generation unit 204 extracts the modeling route data transmitted from the provisional modeling route generation unit 203 from the lowest layer.
  • step S402 the presence or absence of the extracted modeling route data is checked. If there is no modeling route data (steps S402, No), the operation of the subdivided layer modeling route generation unit 204 is terminated, and the modeling route generation unit 202 transmits a notification of the end of operation to the modeling route generation control unit 201. On the other hand, if there is modeling route data (step S402, Yes), the process proceeds to step S403.
  • step S403 whether the maximum of the building height in the retrieved modeling route data exceeds the upper limit value h u of the shaped height range is checked. If the maximum of the shaped height does not exceed the upper limit value h u of the shaped height range (step S403, No), the process proceeds to step S404. On the other hand, when the maximum molding height exceeds the upper limit value h u of the shaped height range (step S403, Yes), the process proceeds to step S405.
  • step S404 the extracted modeling route data is stored in the modeling route storage unit 210, and then the process returns to step S401.
  • step S405 the subdivision of the layer to which the extracted modeling route data belongs is set, and the modeling route data corresponding to the subdivision is generated.
  • the modeling path data corresponding to the subdivision is added to the provisional modeling path data as the one before extraction.
  • it is taken out shaping path again the layer, compared with the upper limit value h u anew shaped height range is performed.
  • 11 to 13 are diagrams for explaining the setting of the subdivision layer in the first embodiment. 11, the shaped path P i that is taken out, a point Q i on the molding path, shaping height is a maximum value at m, that this value exceeds the upper limit value h u of the shaped height range And.
  • Layer belongs shaped path P i has been sandwiched between the boundary surface for the C i and the point C i + 1 point on the curve C for defining the layer, as shown in FIG. 12, the points C i and the point C Subdivision is set by taking points C i, 0 on the curve C between i + 1 and adding the corresponding boundary planes.
  • the modeling paths Pi and 0 for the added boundary surface are generated.
  • the data of the modeling direction and the modeling height are calculated in relation to the modeling path Pi + 1, and are held in the modeling path Pi, 0.
  • the data of the building direction and shaping height is held in the shaped path P i is updated is calculated in relation to the shaped path P i, 0.
  • FIG. 13 shows an image of the modeling route data stored in the modeling route storage unit 210 after the operation of the subdivided layer modeling route generation unit 204 is completed. Provisional shaping a route generating unit 203 in the production of shaped path data with subdivision layer shaped path generation unit 204, the generation of shaped path data maximum molding height does not exceed the upper limit value h u of the shaped height range, necessary Efficient performance can be achieved by setting subdivision layers in the portion and adding modeling path data.
  • maximum shaping height of i-th layer shaped path modeling how that exploratory determine the position in the height range of the upper limit value h u becomes equal manner i + 1 th layer shaped path can also be taken, by this method, shaped path data further reduce the overall number of layers Can be generated.
  • FIG. 14 is a flowchart showing an operation when the modeling path correction unit in the first embodiment receives an operation start instruction.
  • step S500 the reference modeling route data is sequentially taken out from the modeling route data storage unit 210 from the lowest layer to the upper layer.
  • step S501 the presence or absence of the reference modeling route data is confirmed. If there is modeling route data as a reference (steps S501 and Yes), the process proceeds to step S502. If there is no reference modeling route data (steps S501, No), a notification of the end of the operation is transmitted to the modeling route generation control unit 201, and the operation ends.
  • step S502 it is confirmed whether or not there is a point modeling route conversion instruction from the outside of the device. If there is a point modeling route conversion instruction (step S502, Yes), the process proceeds to step S503. If there is no point modeling route conversion instruction (step S502, No), the process proceeds to step S504.
  • step S503 the modeling path data taken out as a reference is converted into point modeling path data for performing point modeling in which beads are formed at discrete points (discrete points) by the point modeling conversion unit 206.
  • the point modeling conversion unit 206 is between the point modeling for each layer based on the modeling route data from the modeling route correction unit 205 and the point modeling target interval data included in the point modeling route definition data acquired from the outside of the device. to determine the actual distance d a.
  • Point modeling conversion unit 206, shaped path generates data representing a point on the molding path at the actual distance d a, and generates a shaped path data of the point shaped based on the position of the point is generated, shaped path correction unit 205 Send to.
  • step S504 a batch modeling portion that is collectively performed including modeling by the upper layer modeling path in the modeling path represented by the reference modeling path data is extracted.
  • An example of extracting the batch modeling portion will be described with reference to FIGS. 15 to 22.
  • FIGS. 15 to 18 are diagrams for explaining the case of line modeling.
  • the modeling path Pi indicates a reference modeling path.
  • shaping height portion of the reference of the shaped path P i is small portion than the lower limit value h l ranging shaping height is extracted as bulk molding candidate.
  • Figure 16 is a graph plotting on the vertical axis the molding height to a point on the reference of the shaped path P abscissa position of a point on the i, the reference of the shaped path P i, h i data for modeling path P i portion between shows the build height modeling height data defines a point QL i, 0 and the point QL i, 1 as a portion shaped height h i is less than the lower limit value h l contained in Is extracted.
  • the part where the modeling of the upper layer modeling path can be performed collectively is extracted next.
  • Modeling the height h i is shaped height needed to perform collectively shaping of the upper shaped path relative to the portion below the lower limit value h l of shaped path P i of the reference in this extract is calculated, part calculated shaped height is lower than the upper limit value h u ranging shaping height is extracted.
  • h i + 1 is obtained by calculating the build height needed to perform collectively layer of molding of shaped path P i + 1 by the reference of the shaped path P i, points QU i, 0 and the point QU Those portions between i, 1, shaped height h i + 1 plus the upper layer of the shaped height is below the upper limit value h u ranging shaping height, and this portion is extracted as a lump shaped portion NS.
  • the portion below the lower limit value h l is further referred to as the upper layer modeling path. Extraction of the batch modeling part of is repeated. Depending on the range of the shaped height given, shaped path P i point QL i, 0 and the point QU i, 0 interval and the point of QU i, 1 and the point QL i, 1 a section of which is shown in FIG.
  • the modeling height data of the modeling path data is the modeling height data required for batch modeling for the portion of the reference modeling path extracted in step S504 where the modeling of the upper layer modeling path can be performed collectively.
  • the original data of the modeling route storage unit 210 is updated with the changed data.
  • step S506 the upper layer modeling route data having the portion to be collectively modeled by the reference modeling path is changed to the data in which the path of the portion to be collectively modeled is deleted, and the modeling route storage unit 210 is changed by the changed data.
  • the original data of is updated.
  • Figure 17 is a shaped part which is shaped in bulk in shaping path P i + 1 of the upper layer with the update of the height data modeling in the reference of the shaped path P i, in modeling by the reference of the shaped path P i a moiety collectively shaped It shows the result of deleting the route.
  • FIG. 18 shows the result of modifying the modeling path by taking out the reference modeling path in order from the lower layer.
  • 19 to 22 are diagrams for explaining the case of point modeling.
  • reference is shaped path P i of which is intended to carry out the point shaped with intervals d a, it stuck in the one of the line shaped for the upper layer of the shaped path.
  • steps S504 to S506 processing is performed in the same manner as in the case where the reference modeling path is line modeling.
  • the batch modeling portion in the reference modeling path extracted in step S504 is extracted in the discrete points of point modeling as shown in FIG.
  • the modeling height data of the reference modeling path is updated, and the batch in the upper layer modeling path having the portion collectively modeled by the reference modeling path.
  • the path of the modeling part is deleted.
  • the modeling route is corrected while converting only the reference modeling path to point modeling, so that the i + 1th layer with respect to the point QL i, 0 of the i-th layer in FIG.
  • the position of the point modeling of the end in the modeling of each layer is determined with good alignment so that the point P i + 1 (QL i, 0) at the end of each layer corresponds to, and high quality modeling is possible.
  • FIG. 23 is a flowchart showing an operation when the modeling order determining unit in the first embodiment receives an operation start instruction.
  • step S600 the modeling order determination unit 207 instructs the modeling simulation unit 208 to initialize.
  • the modeling simulation unit 208 determines the position of the modeling machine, the shape of the modeled object, and the heat distribution of the modeled object in the data showing the simulation state based on the base shape data acquired from the outside of the device and the modeling condition data. Initialize to the state before the start of modeling.
  • step S601 the modeling order determination unit 207 takes out the data group of the modeling route data of the next modeling candidate from the modeling route storage unit 210.
  • the modeling route data the data from the lowest layer is extracted in order from the one in the upper layer, and the modeling route data up to the range where there is no hierarchical relationship between the layers in the extracted modeling path is selected as the next modeling candidate. Take out as a thing.
  • step S602 the modeling order determination unit 207 confirms the presence or absence of modeling route data of the next modeling candidate. If there is no modeling route data for the next modeling candidate (step S602, No), a notification of the end of operation is transmitted to the modeling route generation control unit 201 to end the operation of the modeling order determination unit 207. If there is modeling route data for the next modeling candidate (step S602, Yes), the process proceeds to step S603.
  • step S603 the modeling order determination unit 207 transfers the modeling path data of the next modeling candidate from the end point of the modeling path in which the modeling state is finally reflected in the modeling simulation unit 208 to the start point of the modeling path of the next modeling candidate. Generate movement route data.
  • the modeling order determination unit 207 gives the modeling simulation unit 208 the modeling path data of the next modeling candidate and the moving route data to the starting point of the modeling path, and is a waiting time until the start of modeling by the modeling path of the next modeling candidate. The waiting time and the cooling time required for cooling the modeled object during the waiting time are acquired from the modeling simulation unit 208.
  • FIG. 24 is a flowchart showing the operation of the modeling simulation unit to which the modeling route data and the like are given from the modeling order determination unit in the first embodiment.
  • step S700 the modeling simulation unit 208 internally stores data for returning to the current simulation state later.
  • step S701 the modeling simulation section 208 based on the moving velocity data with the acquired moving path data provided from the molding sequence determination unit 207 from the outside of the apparatus, to reflect the state of movement by the movement path in the simulation, the time t m To get.
  • time t m from the end point of the molding path in which the metal material supply unit reflecting the shaped state finally, is the time when along the movement path given to move to the start point of the shaped path of the next molding candidate ..
  • step S702 the modeling simulation unit 208 initializes the cooling time t c to 0.
  • step S703 the modeling simulation unit 208 is in the simulation state of the part of the modeled object shape on which the bead rides according to the modeling path, based on the modeling path data given from the modeling order determination unit 207 and the modeling condition data acquired from the outside of the device. Obtain the maximum temperature T m.
  • step S704 the modeling simulation section 208, a maximum temperature T m which acquired to confirm or lower than the shaped allowable temperature T p obtained from outside the device. If the maximum temperature T m is lower than the allowable modeling temperature T p (steps S704, Yes), the process proceeds to step S706. If the maximum temperature T m is equal to or higher than the allowable modeling temperature T p (steps S704 and No), the process proceeds to step S705.
  • step S705 the modeling simulation unit 208 updates the simulation state to the state after the minute time ⁇ t, increases the cooling time t c by the minute time ⁇ t, and then proceeds to step S703.
  • step S706 the simulation state saved in step S700 is restored.
  • step S707 the modeling simulation section 208 returns the waiting time t w and the cooling time t c which is calculated as the sum of the moving time t m and the cooling time t c to build order determining section 207, then the operation of the waiting time computation finish.
  • the above is the calculation operation of the waiting time and the cooling time in the modeling simulation unit 208.
  • step S604 the one with the minimum modeling waiting time acquired from each modeling route data of the next modeling candidate is selected.
  • step S605 the selected modeling path data is given to the modeling simulation unit 208, and the simulation state is changed to the state after modeling by the given data.
  • step S606 the movement route data generated in step S603 plus the cooling time data acquired in step S603 is added to the selected modeling route data, and the selected modeling route data is output to the outside of the apparatus. Then, the process returns to step S601.
  • the above is the operation of the modeling order determination unit 207.
  • the height of the modeling does not exceed the specified upper limit value and falls below the predetermined lower limit value as much as possible. It is possible to generate a modeling path that does not exist. As a result, it is possible to perform modeling at an appropriate modeling height by the output modeling path, and it is possible to prevent deterioration of modeling efficiency and quality.
  • the laminated modeling path generation device 200 sets the order of the output modeling path data to the minimum modeling start based on the movement time between the modeling paths and the cooling time until the modeled object portion on which the bead rides on the modeling path drops to a specified temperature. It is determined that the waiting time is set to, and the movement route data to which the cooling time data is added is output between the modeling route data. By performing modeling based on this output data, it is possible to shorten the modeling time while avoiding shape collapse by suppressing the temperature of the portion on which the bead of the modeled object rides to a specified temperature or lower.
  • FIG. 25 is a diagram showing an example of hardware that realizes the laminated modeling route generation device according to the first embodiment.
  • the processor 11 is a CPU (Central Processing Unit, central processing unit, processing unit, arithmetic unit, microprocessor, microcomputer, DSP (Digital Signal Processor)), system LSI (Large Scale Integration), and the like.
  • the memory 12 includes a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), an EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), an EEPROM (registered trademark) (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), a hard disk drive, and the like.
  • the interface circuit 13 is a circuit for the laminated modeling path generation device 200 to transfer data to and from an external device.
  • Modeling route generation control unit 201 modeling route generation unit 202, provisional modeling route generation unit 203, subdivision layer modeling route generation unit 204, modeling route correction unit 205, point modeling route conversion unit 206, modeling order of the laminated modeling route generation device 200.
  • the determination unit 207 and the modeling simulation unit 208 are realized by the processor 11 executing a program for operating as each of these units.
  • the program is stored in the memory 12 in advance.
  • the processor 11 reads the above program from the memory 12 and executes it. It is assumed that the program is stored in the memory 12 in advance, but the program is not limited to this.
  • the program may be supplied to the user in a state of being written on a recording medium such as a CD (Compact Disc) -ROM or a DVD (Digital Versatile Disc) -ROM, and the user may install the program in the memory 12. ..
  • the hardware that realizes the laminated modeling path generation device 200 further includes a reading device for reading a program from the recording medium. Further, a reading device may be connected to the interface circuit 13 to install the program.
  • FIG. 26 is a block diagram showing the configuration of the machine learning device according to the second embodiment.
  • the machine learning device 220 includes a state observation unit 221 and a learning unit 222.
  • the state observing unit 221 observes the modeling accuracy of the modeling result based on the modeling route data output by the laminated modeling route generator 200, the modeling material material type data, and the modeling route data output by the laminated modeling route generator 200 as state variables. do.
  • a device such as a coordinate measuring machine, a surface roughness measuring device, or an image size measuring device for the modeling accuracy of the modeling result based on the modeling path data.
  • Information on the modeling accuracy may be stored in, for example, the modeling result information storage unit 211.
  • the learning unit 222 determines the modeling accuracy of the modeling result based on the modeling route data according to the data set created based on the modeling route data, the modeling material material type data, and the state variable of the modeling accuracy of the modeling result based on the modeling route data. Learn the allowable modeling temperature to be satisfied.
  • the allowable modeling temperature is the modeling path when the modeling simulation unit 208 calculates the cooling time, which is a component of the modeling waiting time for the modeling path, which is the basis for determining the modeling order of the modeling path in the laminated modeling path generator 200. It specifies the maximum temperature required for the part of the modeled object on which the bead rides.
  • Any learning algorithm may be used as the learning algorithm used by the learning unit 222.
  • Reinforcement learning is that an agent (behavior) in a certain environment observes the current state and decides the action to be taken. Agents get rewarded from the environment by choosing an action and learn how to get the most reward through a series of actions.
  • Q-learning and TD-learning are known as typical methods of reinforcement learning.
  • a general update formula (behavioral value table) of the behavioral value function Q (s, a) is expressed by the following mathematical formula (1).
  • Equation (1) s t represents the environment at time t, a t represents the behavior in time t.
  • the environment is changed to s t + 1.
  • rt + 1 represents the reward received by the change of the environment
  • ⁇ represents the discount rate
  • ⁇ represents the learning coefficient. Note that ⁇ is in the range of 0 ⁇ ⁇ 1 and ⁇ is in the range of 0 ⁇ ⁇ 1. If you apply the Q-learning, modeling allowable temperature becomes the action a t to be input.
  • the update formula represented by the formula (1) increases the action value Q if the action value of the best action a at time t + 1 is larger than the action value Q of the action a executed at time t, and vice versa. In that case, the action value Q is reduced. In other words, the action value function Q (s, a) is updated so that the action value Q of the action a at time t approaches the best action value at time t + 1. As a result, the best behavioral value in a certain environment is sequentially propagated to the behavioral value in the previous environment.
  • the learning unit 222 includes a reward calculation unit and a function update unit.
  • the reward calculation unit calculates the reward based on the state variable.
  • the reward calculation unit calculates the reward r based on the processing accuracy of the modeling result based on the modeling route data output from the laminated modeling route generation device 200. For example, when the modeling accuracy of the modeling result based on the modeling path data is better than the desired modeling accuracy, the reward r is increased (for example, the reward of "1" is given). On the other hand, when the modeling accuracy of the modeling result based on the modeling path data is worse than the desired modeling accuracy, the reward r is reduced (for example, a reward of "-1" is given).
  • the modeling accuracy of the modeling result based on the modeling route data is extracted according to a known method. For example, it is obtained by determining whether or not the value measured using a device such as a coordinate measuring machine, a surface roughness measuring device, or an image dimension measuring device is within a desired modeling accuracy.
  • the function update unit updates the function for determining the allowable modeling temperature that satisfies the modeling accuracy of the modeling result based on the modeling path data according to the reward calculated by the reward calculation unit. For example, in the case of Q-learning, it is used as a function for calculating a shaped allowable temperature consistent with molding accuracy of shaping results based on modeling route data action value function Q (s t, a t) represented by Equation (1).
  • reinforcement learning is applied to the learning algorithm used by the learning unit 222
  • the present invention is not limited to this.
  • the learning algorithm in addition to reinforcement learning, supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, and the like can also be applied.
  • deep learning which learns the extraction of the feature amount itself
  • other known methods such as neural networks, genetic programming, functional logic programming, and support vectors can be used.
  • Machine learning may be executed according to the machine or the like.
  • the machine learning device 220 is used to learn the allowable modeling temperature that satisfies the modeling accuracy of the modeling result based on the modeling path data output by the laminated modeling path generation device 200.
  • the machine learning device 220 is used for laminated modeling via a network. It may be connected to the route generation device 200 and may be a device separate from the laminated modeling route generation device 200. Further, the machine learning device 220 may be built in the laminated modeling path generation device 200. Further, the machine learning device 220 may exist on the cloud server.
  • the learning unit 222 may learn the allowable modeling temperature that satisfies the modeling accuracy of the modeling result based on the modeling path data according to the data set created for the plurality of laminated modeling path generation devices 200.
  • the learning unit 222 may acquire a data set from a plurality of laminated modeling path generators 200 used at the same site, or from a plurality of laminated modeling machines 209 that operate independently at different sites.
  • the collected data set may be used to learn the allowable modeling temperature that satisfies the modeling accuracy of the processing result based on the modeling path data.
  • a machine learning device 220 that has learned the allowable modeling temperature that satisfies the modeling accuracy of the modeling result based on the modeling path data for a certain laminated modeling path generating device 200 is attached to another laminated modeling path generating device 200, and the other The allowable modeling temperature that satisfies the modeling accuracy of the modeling result based on the modeling path data may be relearned and updated with respect to the laminated modeling path generation device 200 of the above.
  • the machine learning device 220 can be realized by the hardware shown in FIG. 25.
  • the processor 11 reads the program from the memory 12 and executes it, it operates as the state observation unit 221 and the learning unit 222.
  • the configuration shown in the above embodiments is an example, and can be combined with another known technique, can be combined with each other, and does not deviate from the gist. It is also possible to omit or change a part of the configuration.
  • 100 modeling target 100a first layer, 100b second layer, 101 base, 102 top surface, 200 laminated modeling route generation device, 201 modeling route generation control unit, 202 modeling route generation unit, 203 provisional modeling route generation unit, 204 subdivided layer modeling route generation unit, 205 modeling route correction unit, 206 point modeling route conversion unit, 207 modeling order determination unit, 208 modeling simulation unit, 209 laminated modeling machine, 210 modeling route storage unit, 211 modeling result information storage unit, 220 machine learning device, 221 state observation unit, 222 learning unit.

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Abstract

積層造形経路生成装置（２００）は、積層造形物を造形する単位となる層への分割を定義する層定義情報と造形経路の位置を制約する面である造形経路面とから、層を造形するビードの造形高さが上限値を超えないように積層造形物を層に分割して、分割した層を造形する経路である造形経路を生成する造形経路生成部（２０２）と、造形経路を造形高さが上限値と下限値との範囲内で複数の層を部分的に一括して造形する造形経路に修正する造形経路修正部（２０５）と、を備える。

Description

積層造形経路生成装置、積層造形経路生成方法、および機械学習装置
　本開示は、溶融金属の積層により造形物を造形する積層造形装置を制御するための積層造形経路生成装置、積層造形経路生成方法、および機械学習装置に関する。
　特許文献１に開示されているように、溶融金属の積層により造形物を造形する造形方法として、造形対象形状の形状データに基づいて、造形対象を等高線に沿った積層体に分割する工程と、得られた積層体の形状データに基づいて溶接トーチの移動経路を作成するものが知られている。
特開２０００－０１５３６３号公報
　しかしながら、上記の従来の造形方法では、造形対象の形状によっては、等高線に沿った層に分割した際に下層のビードに対して積層する上層のビードのずれが大きくなり、溶融金属の供給量を制御しても重力方向への垂れが発生してしまう場合があった。重力方向への垂れの発生は、造形物の精度の低下を招く。
　本開示は、上記に鑑みてなされたものであり、溶融金属の垂れを抑制できる造形経路を生成できる積層造形経路生成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、本開示は、積層造形物を造形する単位となる層への分割を定義する層定義情報と造形経路の位置を制約する面である造形経路面とから、層を造形するビードの造形高さが上限値を超えないように積層造形物を層に分割して、分割した層を造形する経路である造形経路を生成する造形経路生成部と、造形経路を造形高さが上限値と下限値との範囲内で複数の層を部分的に一括して造形する造形経路に修正する造形経路修正部と、を備える。
　本開示によれば、溶融金属の垂れを抑制できる造形経路を生成できる積層造形経路生成装置を得ることができるという効果を奏する。
積層造形装置によって造形される造形対象の一例を示す図 図１に示した造形対象を等高線に沿った層に分割した例を示す図 図１に示した造形対象を等高線に沿わない層に分割した例を示す図 実施の形態１にかかる積層造形経路生成装置の概略構成を示すブロック図 実施の形態１における造形経路生成制御部が造形経路生成開始の指示を受けた際の動作を示すフローチャート 実施の形態１における造形経路生成部が動作開始の指示を受信した際の動作を示すフローチャート 実施の形態１における暫定造形経路生成部に入力される入力データのイメージを示す図 実施の形態１において層を定義するための層間の境界面Ｆ１，Ｆ２，・・・の定義のイメージを示す図 実施の形態１において生成された造形経路Ｐ０，Ｐ１，・・・を示す図 実施の形態１における造形経路上の点Ｑｉ，ｊに対する造形方向および造形高さの定義の例を示す図 実施の形態１における細分層の設定を説明するための図 実施の形態１における細分層の設定を説明するための図 実施の形態１における細分層の設定を説明するための図 実施の形態１における造形経路修正部が動作開始の指示を受信した際の動作を示すフローチャート 実施の形態１における一括造形部分の抽出について説明するための図 実施の形態１における一括造形部分の抽出について説明するための図 実施の形態１における一括造形部分の抽出について説明するための図 実施の形態１における一括造形部分の抽出について説明するための図 実施の形態１における一括造形部分の抽出について説明するための図 実施の形態１における一括造形部分の抽出について説明するための図 実施の形態１における一括造形部分の抽出について説明するための図 実施の形態１における一括造形部分の抽出について説明するための図 実施の形態１における造形順番決定部が動作開始の指示を受信した際の動作を示すフローチャート 実施の形態１において造形順番決定部から造形経路データ等を与えられた造形シミュレーション部の動作を示すフローチャート 実施の形態１にかかる積層造形経路生成装置を実現するハードウェアの一例を示す図 実施の形態２にかかる機械学習装置の構成を示すブロック図
　以下に、実施の形態にかかる積層造形経路生成装置、積層造形経路生成方法、および機械学習装置を図面に基づいて詳細に説明する。
　まず、図１から図３を用いて、積層造形物である造形対象を等高線に沿った層に分割して積層造形した際に、下層のビードに対して積層する上層のビードのずれが大きくなり、溶融金属の供給量を制御しても重力方向への垂れが発生してしまう例を説明する。
　図１は、積層造形装置によって造形される造形対象の一例を示す図である。図２は、図１に示した造形対象を等高線に沿った層に分割した例を示す図である。
　造形対象１００は、土台１０１の天面１０２上に造形される。造形対象１００は、屈曲させた筒状形状となっている。筒状形状の壁面は薄肉に形成されている。図２では、土台１０１の天面１０２に平行な面である等高線に沿った層に造形対象１００を分割した状態を示している。図２に矢印１０３で示す造形方向に沿って見た層の断面形状が上下の隣接する層間で大きく異なる箇所がある。例えば、第１の層１００ａと第２の層１００ｂでは、断面形状が大きく異なる。層間で断面形状が大きく異なると、上層部分の溶融金属が下層部分に支持されにくいため、上層部分の溶融金属に垂れが発生してしまう。
　図３は、図１に示した造形対象を等高線に沿わない層に分割した例を示す図である。図３に示すように、屈曲部分の内周側でビードの造形高さが低くなるような層に造形対象１００を分割している。これにより、図３に矢印１０４で示す造形方向に沿って見た各層の断面形状の違いが小さくなる。したがって、溶融金属の垂れの発生を抑えることが可能となる。
　しかしながら、図３に示した例では、１層の中で層の高さの変化が大きくなると、品質を維持しつつ効率的に造形可能な範囲のビードの造形高さで造形が行えない場合がある。この場合、造形の効率が低下したり、溶融金属が造形対象１００に適切に溶着せずに欠陥が生じたりするなど、造形対象１００の品質が低下することがあった。
実施の形態１．
　図４は、実施の形態１にかかる積層造形経路生成装置の概略構成を示すブロック図である。積層造形経路生成装置２００は、造形経路生成制御部２０１、造形経路生成部２０２、造形経路修正部２０５、点造形経路変換部２０６、造形順番決定部２０７、造形シミュレーション部２０８、および造形経路記憶部２１０を備える。まず、上述した積層造形経路生成装置２００の各機能部の動作について簡単に説明し、詳細な手順についてはフローチャートを用いて後に説明する。
　造形経路生成制御部２０１は、装置外部からの造形経路生成開始指示を受けて、造形経路生成のための各部の動作開始を制御する。具体的には、造形経路生成制御部２０１は、造形経路生成部２０２、造形経路修正部２０５、および造形順番決定部２０７の各部に対し、動作開始の指示を順番に送信する。ここで装置外部には、積層造形経路生成装置２００を内蔵する上位装置が例示される。上位装置には、ＣＡＭ装置および造形機上の自動プログラミング装置等が挙げられる。
　また、造形経路生成制御部２０１は、造形経路生成部２０２、造形経路修正部２０５、および造形順番決定部２０７の各部からの動作終了の通知の受信に基づいて、造形経路生成のための全ての動作を終了したと判断して装置外部へ造形経路生成完了通知を送信する。
　造形経路生成部２０２は、暫定造形経路生成部２０３と細分層造形経路生成部２０４と、を有する。造形経路生成部２０２は、造形経路生成制御部２０１からの動作開始の指示を受けて、暫定造形経路生成部２０３および細分層造形経路生成部２０４を動作させて造形経路データを生成する。また、生成した造形経路データを造形経路記憶部２１０に格納し、動作終了の通知を造形経路生成制御部２０１へ送信する。
　暫定造形経路生成部２０３は、造形経路生成部２０２からの動作開始の指示を受けて、装置外部から造形経路面データ、層定義データ（層定義情報）、および造形高さ範囲データを取得する。暫定造形経路生成部２０３は、取得した造形経路面データ、層定義データ、および造形高さ範囲データを基に、暫定的な造形経路データを生成する。暫定造形経路生成部２０３は、生成した造形経路データを細分層造形経路生成部２０４へ送信する。造形高さ範囲データには、ビードの造形高さの上限値を示すデータおよびビードの造形高さの下限値を示すデータが含まれる。層定義データは、積層造形物を造形する単位となる層への分割を定義するデータである。
　ここで、本開示において生成される造形経路データは、理想的な造形経路を折れ線で近似表現した際の折れ線の頂点に対する、頂点位置、造形方向およびその造形方向におけるビードの造形高さの各データを有するものである。
　細分層造形経路生成部２０４は、装置外部から造形経路面データ、層定義データ、および造形高さ範囲データを取得する。細分層造形経路生成部２０４は、暫定造形経路生成部２０３から送信された造形経路データと、造形経路面データ、層定義データ、および造形高さ範囲データと、を基に、ビードにおける最大の造形高さが造形高さ範囲データの上限値を超える１層の造形経路データにおいて、最大の造形高さが造形高さ範囲データの上限値を超えないように細分層を設定する。細分層造形経路生成部２０４は、設定した細分層に対する造形経路データを生成する。細分層造形経路生成部２０４は、暫定造形経路生成部２０３から送信された造形経路データに対して造形高さのデータを更新して細分層を設定する。細分層造形経路生成部２０４は、細分層が設定された造形経路データと細分層に対して生成した造形経路データとを造形経路記憶部２１０に格納する。
　造形経路修正部２０５は、造形経路生成制御部２０１からの動作開始の指示を受けて、造形経路記憶部２１０に記憶された造形経路データを取得する。造形経路修正部２０５は、造形経路生成制御部２０１からの動作開始の指示を受けて、装置外部から造形高さ範囲データを取得する。造形経路修正部２０５は、造形経路生成制御部２０１からの動作開始の指示を受けて、装置外部からの点造形経路変換指示の有無を確認する。
　造形経路修正部２０５は、装置外部からの点造形経路変換指示があった場合には、点造形経路変換部２０６に造形経路データを送信して、離散的な位置でビードを造形する点造形経路データに変換させる。造形経路修正部２０５は、点造形経路データを点造形経路変換部２０６から受け取る。
　造形経路修正部２０５は、ビードの造形高さが造形高さ範囲データの上限値を超えず、かつ、造形高さ範囲データの下限値をできるだけ下回らないように造形経路データを修正する。造形経路修正部２０５は、造形経路記憶部２１０に格納されたデータを、修正した造形経路データで更新し、動作終了の通知を造形経路生成制御部２０１へ送信する。
　点造形経路変換部２０６は、造形経路修正部２０５から送信された造形経路データ、装置外部から取得した点造形経路定義データを基に、点造形を行う点造形経路データに変換する。点造形経路変換部２０６は、点造形経路データを造形経路修正部２０５に送信する。
　造形順番決定部２０７は、造形経路生成制御部２０１からの動作開始の指示を受けて、造形経路記憶部２１０に記憶された造形経路データ、装置外部から取得した造形間経路定義データおよび移動速度データ、ならびに造形シミュレーション部２０８でのシミュレーションの結果を基に、造形経路データの出力の順番を決定する。造形順番決定部２０７は、決定した出力順番での造形経路データ間の造形間移動経路データ、造形待機時間データを生成する。造形順番決定部２０７は、決定した出力順番での造形経路データ、造形間移動経路データ、および造形待機時間データを装置外部に出力する。全てのデータの出力を完了した際には動作終了の通知を造形経路生成制御部２０１へ送信する。なお、移動速度データは、溶融させてビードを形成する金属材料の供給部の移動速度を示すデータである。なお、以下の説明において、溶融させてビードを形成する金属材料の供給部を、金属材料供給部と称する。
　造形シミュレーション部２０８は、装置外部から取得した土台形状データ、造形条件データ、および移動速度が指定された造形間移動経路データと造形経路データを基に、時間経過に対する金属材料供給部の造形物に対する位置、造形物形状、および造形物の熱分布である蓄熱状態を模擬するシミュレータである。なお、土台形状データは、土台１０１の形状を示すデータである。造形物形状とは、土台１０１の形状と、天面１０２に積層されたビードによって形成された形状を合わせた形状である。
　造形シミュレーション部２０８は、造形順番決定部２０７からの指示で、初期状態に設定する。造形シミュレーション部２０８は、造形順番決定部２０７からの問い合わせがあると、与えられた造形間移動経路データおよび造形経路データと装置外部から取得した造形許容最大温度に基づいて造形を開始するまでの待ち時間を計算する。造形シミュレーション部２０８は、計算した待ち時間を造形順番決定部２０７に送信する。造形シミュレーション部２０８は、造形順番決定部２０７からの指示で、与えられた造形間移動経路データおよび造形経路データによる金属材料供給部の造形部に対する位置、ビード形状を乗せた造形物形状、および、造形物の蓄熱状態を模擬した状態に遷移させる機能を提供する。
　造形経路記憶部２１０は、細分層造形経路生成部２０４で生成された造形経路データを記憶する。造形経路記憶部２１０は、造形経路修正部２０５で造形経路データが修正された場合には、記憶された造形経路データを修正された造形経路データで更新する。
　次に、積層造形経路生成装置２００の各機能部の詳細な動作についてフローチャートを用いて説明する。図５は、実施の形態１における造形経路生成制御部が造形経路生成開始の指示を受けた際の動作を示すフローチャートである。
　ステップＳ３００において、造形経路生成制御部２０１は造形経路生成部２０２に動作開始の指示を送信し、造形経路生成部２０２から動作終了の通知を受信するのを待機する。造形経路生成制御部２０１が造形経路生成部２０２から動作終了の通知を受信すると、ステップＳ３０１に進む。
　ステップＳ３０１において、造形経路生成制御部２０１は造形経路修正部２０５に動作開始の指示を送信し、造形経路修正部２０５から動作終了の通知を受信するのを待機する。造形経路生成制御部２０１が造形経路修正部２０５から動作終了の通知を受信すると、ステップＳ３０２に進む。
　ステップＳ３０２において、造形経路生成制御部２０１は造形順番決定部２０７に動作開始の指示を送信し、造形順番決定部２０７から動作終了の通知を受信するのを待機する。造形経路生成制御部２０１が造形順番決定部２０７から動作終了の通知を受信すると、ステップＳ３０３に進む。
　ステップＳ３０３において、造形経路生成制御部２０１は装置外部へ造形経路生成完了の通知を送信し、動作を停止する。
　次に、造形経路生成部２０２が造形経路生成制御部２０１から動作開始の指示を受信した際の動作、すなわちステップＳ３００における動作を説明する。図６は、実施の形態１における造形経路生成部が動作開始の指示を受信した際の動作を示すフローチャートである。
　ステップＳ４００において、暫定造形経路生成部２０３において暫定的な造形経路データが生成される。生成された暫定的な造形経路データは、細分層造形経路生成部２０４に送信される。
　図７から図１０を用いて暫定造形経路生成部２０３の動作の一例を説明する。図７は、実施の形態１における暫定造形経路生成部に入力される入力データのイメージを示す図である。造形経路面Ｓによって造形経路の位置が制約される。以下、層を定義するための情報として、基準となる面Ｆ０、形状に合わせて厚さが一定でない層を定義するための曲線Ｃ、曲線Ｃに沿った層の厚さを指定する値ｂを示す。面Ｆ０と曲線Ｃは点Ｃ０で交差している。
　造形経路面Ｓは、図１から図３に示した造形対象１００に対応する。造形対象１００が薄肉の壁面で形成されていることから、１層につき１本線の経路に沿ったビードで造形することとする。壁面の中立面を造形経路面とする。厚肉の壁面で形成されている場合などで、１層につき複数本の経路に沿ったビードを並べて造形を行うためには、ビードごとに複数の造形経路面を与えることで対応した造形経路を生成することが可能となる。
　図８は、実施の形態１において層を定義するための層間の境界面Ｆ１，Ｆ２，・・・の定義のイメージを示す図である。ｉ番目とｉ＋１番目の層間の境界面Ｆｉは、次のように定義される。
　　Ｃｉ：曲線Ｃ上で点Ｃ０から曲線長間隔を値ｂとしてとったｉ番目の点
　　Ｄ０：点Ｃ０における曲線Ｃの接線方向ベクトル（|Ｄ０|=１とする）
　　Ｄｉ：点Ｃｉにおける曲線Ｃの接線方向ベクトル（|Ｄｉ|=１とする）
　境界面Ｆｉは面Ｆ０をベクトルＣｉ－Ｃ０だけ平行移動させ、さらに、点Ｃｉを通りベクトルＤ０×Ｄｉ方向の直線を回転軸として回転角度θ＝ｓｉｎ－１（｜Ｄ０×Ｄｉ｜）だけ回転移動させたものである。なお、「×」はベクトルの外積演算を示している。
　図９は、実施の形態１において生成された造形経路Ｐ０，Ｐ１，・・・を示す図である。ｉ番目の層の造形経路Ｐｉ-１は造形経路面Ｓと境界面Ｆｉ－１との間の交差線として求めたものである。
　本開示における造形経路データには、造形経路の位置を定義するデータと造形経路上の点に対する、造形方向及びその造形方向におけるビードの造形高さを定義するデータが含まれる。
　図１０は、実施の形態１における造形経路上の点Ｑｉ，ｊに対する造形方向および造形高さの定義の例を示す図である。点Ｑｉ，ｊを含み点Ｑｉ，ｊにおける造形経路の接線方向Ｆｉ，ｊに垂直な断面上において点Ｑｉ，ｊから一つ上の層の造形経路上の点Ｐｉ＋１（Ｑｉ，ｊ）に向かう方向Ｔｉ，ｊを造形方向としており、造形高さｈｉ，ｊは点Ｑｉ，ｊ、点Ｐｉ＋１（Ｑｉ，ｊ）間の距離として定義している。
　造形方向および造形高さの情報は、本開示における造形経路データを基に造形を行う積層造形機械において、造形材料供給部に対する造形物の姿勢の制御や、造形材料の供給量や造形物に対する造形材料供給部の移動速度の制御に利用される。
　ステップＳ４０１では、細分層造形経路生成部２０４において暫定造形経路生成部２０３から送信された造形経路データの最下層のものからの取り出しが行われる。
　ステップＳ４０２では、取り出された造形経路データの有無がチェックされる。造形経路データが無ければ（ステップＳ４０２，Ｎｏ）、細分層造形経路生成部２０４の動作が終了され、造形経路生成部２０２が造形経路生成制御部２０１に動作終了の通知を送信する。一方、造形経路データがある場合には（ステップＳ４０２，Ｙｅｓ）、ステップＳ４０３へ進む。
　ステップＳ４０３では、取り出した造形経路データにおける最大の造形高さが造形高さ範囲の上限値ｈｕを超えているかがチェックされる。最大の造形高さが造形高さ範囲の上限値ｈｕを超えていない場合には（ステップＳ４０３，Ｎｏ）、ステップＳ４０４へ進む。一方、最大の造形高さが造形高さ範囲の上限値ｈｕを超えている場合には（ステップＳ４０３，Ｙｅｓ）、ステップＳ４０５へ進む。
　ステップＳ４０４では、取り出した造形経路データを造形経路記憶部２１０に記憶させ、その後ステップＳ４０１へ戻る。
　ステップＳ４０５では、取り出した造形経路データの属する層の細分層が設定され、細分層に対応した造形経路データが生成される。細分層に対応した造形経路データは、取り出し前のものとして暫定的な造形経路データに追加される。これにより、ステップＳ４０１に戻ったときに、再度当該層の造形経路が取り出されて、あらためて造形高さ範囲の上限値ｈｕとの比較が行われる。
　図１１から図１３を用いて、細分層の設定について説明する。図１１から図１３は、実施の形態１における細分層の設定を説明するための図である。図１１において、取り出されている造形経路Ｐｉが、造形経路上の点Ｑｉ，ｍにおいて造形高さが最大値をとり、この値が造形高さ範囲の上限値ｈｕを超えているものとする。
　造形経路Ｐｉの属する層は、層を定義するための曲線Ｃ上の点Ｃｉと点Ｃｉ＋１に対する境界面に挟まれたものであり、図１２に示すように、点Ｃｉと点Ｃｉ＋１の間の曲線Ｃ上の点Ｃｉ，０をとり、これに対応する境界面を追加することで細分層が設定される。
　そして、追加した境界面に対する造形経路Ｐｉ，０が生成される。造形方向および造形高さのデータが造形経路Ｐｉ＋１との関係で計算され、造形経路Ｐｉ，０に保有させる。また、造形経路Ｐｉに保有させる造形方向および造形高さのデータが造形経路Ｐｉ，０との関係で計算されて更新される。
　その後、ステップＳ４０３に戻り造形高さのデータが更新された造形経路Ｐｉについて最大造形高さの確認が再び行われる。
　細分層を設定する際の境界面は複数であってもよい。例えば、造形高さ範囲の上限値ｈｕに対する造形経路Ｐｉの最大造形高さの割合を基に境界面の数を決定することで細分層設定による層数増加を抑制でき、造形経路データと動作時間の削減が可能となる。
　図１３では、細分層造形経路生成部２０４の動作終了後の造形経路記憶部２１０に記憶された造形経路データのイメージを示している。暫定造形経路生成部２０３と細分層造形経路生成部２０４を用いた造形経路データの生成では、最大造形高さが造形高さ範囲の上限値ｈｕを超えない造形経路データの生成を、必要な部分に細分層を設定して造形経路データを追加することで効率的に行うことが可能となる。
　最大造形高さが造形高さ範囲の上限値ｈｕを超えないように造形経路を生成する方法としては、初期の造形経路データの生成において、ｉ層目造形経路の最大の造形高さが造形高さ範囲の上限値ｈｕと等しくなるようにｉ＋１層目造形経路の位置を探索的に決定するという方法もとることができ、この方法により、全体的な層数をより削減した造形経路データの生成が可能となる。
　次に、造形経路修正部２０５が造形経路生成制御部２０１から動作開始の指示を受信した際の動作、すなわちステップＳ３０１における動作を説明する。図１４は、実施の形態１における造形経路修正部が動作開始の指示を受信した際の動作を示すフローチャートである。
　ステップＳ５００では、造形経路データ記憶部２１０から、基準とする造形経路データが最下層のものから上位層に向かって順番に取り出される。
　ステップＳ５０１では、基準とする造形経路データの有無が確認されている。基準とする造形経路データがある場合には（ステップＳ５０１，Ｙｅｓ）、ステップＳ５０２へ進む。基準とする造形経路データがない場合には（ステップＳ５０１，Ｎｏ）、造形経路生成制御部２０１へ動作終了の通知が送信されて動作が終了する。
　ステップＳ５０２では、装置外部からの点造形経路変換指示の有無が確認されている。点造形経路変換指示がある場合には（ステップＳ５０２，Ｙｅｓ）、ステップＳ５０３へ進む。点造形経路変換指示がない場合には（ステップＳ５０２，Ｎｏ）、ステップＳ５０４へ進む。
　ステップＳ５０３では、基準として取り出した造形経路データが点造形変換部２０６によって離散的な点（離散点）でビードを造形する点造形を行うための点造形経路データに変換される。ここで、点造形変換部２０６は、造形経路修正部２０５からの造形経路データと装置外部から取得した点造形経路定義データに含まれる点造形目標間隔データに基づいて、層毎に点造形間の実間隔ｄａを決定する。点造形変換部２０６は、造形経路データが現す造形経路上の点を実間隔ｄａで発生させ、発生させた点の位置を基に点造形の造形経路データを生成し、造形経路修正部２０５に送信する。
　点造形間の実間隔ｄａの決定では、層毎に造形経路データが現す造形経路の経路長Ｌが計算され、Ｌ／Ｎが造形目標間隔ｄｔを超さずかつ最大の整数値Ｎが求められて、ｄａ＝Ｌ／Ｎによって決定される。
　ステップＳ５０４では、基準の造形経路データが現す造形経路において上層の造形経路による造形を含めて一括して行う一括造形部分を抽出する。一括造形部分の抽出の一例を図１５から図２２を用いて説明する。
　図１５から図２２は、実施の形態１における一括造形部分の抽出について説明するための図である。なお、図１５から図１８は線造形の場合について説明するための図となっている。
　図１５から図１８において造形経路Ｐｉは基準の造形経路を示している。一括造形部分の抽出においては、まず、基準の造形経路Ｐｉの部分で造形高さが造形高さの範囲の下限値ｈｌよりも小さな部分が一括造形候補として抽出される。
　図１６は基準の造形経路Ｐｉ上の点の位置を横軸、基準の造形経路Ｐｉ上の点に対する造形高さを縦軸にとったグラフであり、ｈｉは造形経路Ｐｉのデータに含まれる造形高さデータが定義する造形高さを示しており、造形高さｈｉが下限値ｈｌを下回っている部分として点ＱＬｉ，０と点ＱＬｉ，１との間の部分が抽出される。
　そして、抽出された部分の中で上層の造形経路の造形を一括して行える部分が次に抽出される。この抽出では基準の造形経路Ｐｉの造形高さｈｉが下限値ｈｌを下回っている部分に対し上層の造形経路の造形を一括して行う際に必要となる造形高さが計算され、計算された造形高さが造形高さの範囲の上限値ｈｕよりも下回っている部分が抽出される。
　図１６において、ｈｉ＋１は基準の造形経路Ｐｉで上層の造形経路Ｐｉ＋１の造形を一括して行う際に必要となる造形高さを計算したものであり、点ＱＵｉ，０と点ＱＵｉ，１との間の部分であれば、上層の造形高さを足した造形高さｈｉ＋１が造形高さの範囲の上限値ｈｕを下回っており、この部分が一括造形部分として抽出される。
　ここで、抽出された部分において造形高さｈｉ＋１が造形高さの範囲の下限値ｈｌを下回っている部分が存在する場合は、下限値ｈｌを下回った部分についてさらに上層の造形経路との一括造形部分の抽出が繰り返して行われる。なお、与えられる造形高さの範囲によっては、図１６に示す造形経路Ｐｉの点ＱＬｉ，０と点ＱＵｉ，０との区間や点ＱＵｉ，１と点ＱＬｉ，１との区間のように造形高さが下限値を下回る部分が存在するが、上層の造形経路と一括で造形可能な部分以外でのみ存在しており、造形高さが下限値を下回る部分は可能な限り絞られた区間となる。
　ステップＳ５０５では、ステップＳ５０４で抽出された基準の造形経路中で上層の造形経路の造形を一括して行える部分について、造形経路データの造形高さのデータが一括造形に必要な造形高さのデータに変更され、変更されたデータで造形経路記憶部２１０の元のデータが更新される。
　ステップＳ５０６では、基準の造形経路で一括造形される部分を有する上層の造形経路データについて、一括で造形される部分の経路が削除されたデータに変更され、変更されたデータで造形経路記憶部２１０の元のデータが更新される。
　図１７は、基準の造形経路Ｐｉにおける造形高さデータの更新と、基準の造形経路Ｐｉによる造形で一括造形される部分を有する上層の造形経路Ｐｉ＋１において一括で造形される部分の造形経路の削除が行われた結果を示している。図１８は、基準の造形経路を下層のものから順番に取り出して造形経路の修正を行った結果を示している。
　図１９から図２２は点造形の場合について説明するための図となっている。図１９において、基準の造形経路Ｐｉは間隔ｄａで点造形を行うものとなっており、上層の造形経路については線造形のもののままとなっている。基本的にステップＳ５０４～ステップＳ５０６において、基準の造形経路が線造形の場合の処理と同様に処理される。ただし、ステップＳ５０４にて抽出される基準の造形経路中の一括造形部分は、図２０に示すように点造形の離散点の中で抽出される。また、離散点の中での抽出に基づいて、図２１に示すように基準の造形経路の造形高さデータの更新と、基準の造形経路で一括造形される部分を有する上層の造形経路における一括造形部分の経路の削除が行われる。
　点造形経路変換指示がある場合に、基準の造形経路のみを点造形に変換しながら造形経路修正を行うようにすることで図２２のｉ層目の点ＱＬｉ，０に対してｉ＋１層目の端の点Ｐｉ＋１（ＱＬｉ，０）が対応するように各層の造形における端の点造形の位置が整列性良く決定され品質の良い造形が可能となる。
　次に、造形順番決定部２０７が造形経路生成制御部２０１から動作開始の指示を受信した際の動作、すなわちステップＳ３０２における動作を説明する。図２３は、実施の形態１における造形順番決定部が動作開始の指示を受信した際の動作を示すフローチャートである。
　ステップＳ６００において、造形順番決定部２０７は、造形シミュレーション部２０８に対し初期化を指示する。造形シミュレーション部２０８は、初期化が指示されると、装置外部から取得した土台形状データ、造形条件データに基づきシミュレーションの状態を現すデータの造形機の位置、造形物形状、造形物の熱分布を造形開始前の状態に初期化する。
　ステップＳ６０１において、造形順番決定部２０７は、次の造形候補の造形経路データのデータ群を造形経路記憶部２１０から取り出している。造形経路データを取り出す際には、最下層のものから上層のものに向かって順番に取り出していき、取り出した造形経路の中で層の上下関係がない範囲までの造形経路データを次の造形候補のものとして取り出す。
　ステップＳ６０２において、造形順番決定部２０７は、次の造形候補の造形経路データの有無を確認している。次の造形候補の造形経路データがない場合には（ステップＳ６０２，Ｎｏ）、造形経路生成制御部２０１へ動作終了の通知を送信して造形順番決定部２０７の動作を終了する。次の造形候補の造形経路データがある場合には（ステップＳ６０２，Ｙｅｓ）、ステップＳ６０３へ進む。
　ステップＳ６０３において、造形順番決定部２０７は、次の造形候補の各造形経路データについて、造形シミュレーション部２０８に造形状態を最後に反映した造形経路の終点から次の造形候補の造形経路の始点までの移動経路データを生成する。造形順番決定部２０７は、造形シミュレーション部２０８に次の造形候補の造形経路データ、造形経路始点までの移動経路データを与えて、次の造形候補の造形経路による造形開始までの待ち時間である造形待ち時間と待ち時間中に造形物の冷却に必要な時間である冷却時間を造形シミュレーション部２０８から取得する。
　ここで、造形シミュレーション部２０８における待ち時間及び冷却時間の計算動作、すなわち、ステップＳ６０３で造形順番決定部２０７から造形経路データ等を与えられた際の造形シミュレーション部２０８の動作を説明する。図２４は、実施の形態１において造形順番決定部から造形経路データ等を与えられた造形シミュレーション部の動作を示すフローチャートである。
　ステップＳ７００において、造形シミュレーション部２０８は、現在のシミュレーションの状態に後で復帰するためのデータを内部に保存する。ステップＳ７０１において、造形シミュレーション部２０８は、造形順番決定部２０７から与えられた移動経路データと装置外部から取得した移動速度データに基づいて、移動経路による移動の状態をシミュレーションに反映し、時間ｔｍを取得する。ここで時間ｔｍは、金属材料供給部が造形状態を最後に反映した造形経路の終点から、与えられた移動経路に沿って次の造形候補の造形経路の始点まで移動する際の時間である。
　ステップＳ７０２において、造形シミュレーション部２０８は、冷却時間ｔｃを０に初期化する。ステップＳ７０３において、造形シミュレーション部２０８は、造形順番決定部２０７から与えられた造形経路データおよび装置外部から取得した造形条件データに基づいて、造形経路によるビードが乗る造形物形状の部分のシミュレーション状態における最大温度Ｔｍを取得する。
　ステップＳ７０４において、造形シミュレーション部２０８は、取得した最大温度Ｔｍが装置外部から取得した造形許容温度Ｔｐよりも低いかを確認する。最大温度Ｔｍが造形許容温度Ｔｐよりも低い場合には（ステップＳ７０４，Ｙｅｓ）、ステップＳ７０６に進む。最大温度Ｔｍが造形許容温度Ｔｐ以上である場合には（ステップＳ７０４，Ｎｏ）、ステップＳ７０５に進む。
　ステップＳ７０５において、造形シミュレーション部２０８は、シミュレーション状態を微小時間Δｔ後の状態に更新し、冷却時間ｔｃを微小時間Δｔ増加させた後、ステップＳ７０３に進む。ステップＳ７０６において、ステップＳ７００で保存しておいたシミュレーション状態に復帰する。
　ステップＳ７０７において、造形シミュレーション部２０８は、移動時間ｔｍと冷却時間ｔｃの和として計算した待ち時間ｔｗと冷却時間ｔｃを造形順番決定部２０７へ返し、その後、待ち時間計算の動作を終了する。以上が造形シミュレーション部２０８における待ち時間及び冷却時間の計算動作となる。
　図２３に戻って、ステップＳ６０４において、次の造形候補の各造形経路データの中で取得した造形待ち時間が最小のものが選択される。ステップＳ６０５において、造形シミュレーション部２０８に選択した造形経路データを与えてシミュレーションの状態を与えたデータによる造形後の状態に遷移させる。
　ステップＳ６０６において、選択した造形経路データに対してステップＳ６０３で生成した移動経路データにステップＳ６０３で取得した冷却時間データを付加したものと、選択した造形経路データを装置外部へ出力する。その後ステップＳ６０１へ戻る。以上が造形順番決定部２０７の動作となる。
　以上説明した積層造形経路生成装置２００によれば、一様の高さでない層を積層させる造形において、造形の高さが指定の上限値を超えず、かつ、所定の下限値を可能な限り下回らないようにした造形経路を生成できる。これにより、出力した造形経路によって適切な造形高さでの造形が行え、造形の効率と品質の低下を防止することが可能となる。
　また、積層造形経路生成装置２００は、出力する造形経路データの順番を造形経路間の移動時間と造形経路によるビードが乗る造形物部分が指定温度まで下がるまでの冷却時間に基づき最小の造形開始までの待ち時間となるように決定し、冷却時間データを付加した移動経路データを造形経路データ間で出力している。この出力したデータを基に造形を行うことで、造形物のビードが乗る部分の温度を指定温度以下に抑えることで形状の崩れを回避しつつ造形時間を短縮することが可能となる。
　図２５は、実施の形態１にかかる積層造形経路生成装置を実現するハードウェアの一例を示す図である。プロセッサ１１は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital　Signal　Processor）ともいう）、システムＬＳＩ（Large　Scale　Integration）などである。メモリ１２は、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable　Programmable　Read　Only　Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically　Erasable　Programmable　Read　Only　Memory）、ハードディスクドライブなどである。インタフェース回路１３は、積層造形経路生成装置２００が外部の装置との間でデータの受け渡しを行うための回路である。
　積層造形経路生成装置２００の造形経路生成制御部２０１、造形経路生成部２０２、暫定造形経路生成部２０３、細分層造形経路生成部２０４、造形経路修正部２０５、点造形経路変換部２０６、造形順番決定部２０７、および造形シミュレーション部２０８は、これらの各部として動作するためのプログラムをプロセッサ１１が実行することにより実現される。
　プログラムはメモリ１２に予め格納されている。プロセッサ１１は、上記プログラムをメモリ１２から読み出して実行する。なお、プログラムは、メモリ１２に予め格納されていることを想定するがこれに限定されない。プログラムは、ＣＤ（Compact　Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital　Versatile　Disc）－ＲＯＭなどの記録媒体に書き込まれた状態でユーザに供給され、ユーザが上記プログラムをメモリ１２にインストールする形態であってもよい。この場合、積層造形経路生成装置２００を実現するハードウェアは、記録媒体からプログラムを読み出すための読み取り装置を更に含む。また、インタフェース回路１３に読み取り装置を接続してプログラムをインストールする形態としてもよい。
実施の形態２．
　以下に実施の形態２にかかる機械学習装置を図面に基づいて詳細に説明する。なお、上記実施の形態１と同様の構成については、同様の符号を付して詳細な説明を省略する。図２６は、実施の形態２にかかる機械学習装置の構成を示すブロック図である。機械学習装置２２０は、状態観測部２２１と学習部２２２とを備える。
　状態観測部２２１は、積層造形経路生成装置２００が出力した造形経路データ、造形材料材質種別データ、および積層造形経路生成装置２００が出力した造形経路データに基づく造形結果の造形精度を状態変数として観測する。
　造形経路データに基づく造形結果の造形精度は、例えば三次元測定機や表面粗さ測定器、画像寸法測定器などの機器を用いて測定された値を用いることが望ましい。造形精度に関する情報は、例えば造形結果情報記憶部２１１に記憶されてもよい。
　学習部２２２は、造形経路データ、造形材料材質種別データ、および造形経路データに基づく造形結果の造形精度の状態変数に基づいて作成されるデータセットに従って、造形経路データに基づく造形結果の造形精度を満たす造形許容温度を学習する。
　造形許容温度は、積層造形経路生成装置２００において、造形経路の造形順番の決定において基となる造形経路に対する造形待ち時間の構成要素である冷却時間を造形シミュレーション部２０８で計算する際の、造形経路によるビードが乗る造形物形状の部分に要求される最大の温度を指定するものである。
　学習部２２２が用いる学習アルゴリズムはどのようなものを用いてもよい。一例として、強化学習（Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を適用した場合について説明する。強化学習は、ある環境内におけるエージェント（行動主体）が、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する、というものである。エージェントは行動を選択することで環境から報酬を得て、一連の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策を学習する。強化学習の代表的な手法として、Ｑ学習（Ｑ－ｌｅａｒｎｉｎｇ）やＴＤ学習（ＴＤ－ｌｅａｒｎｉｎｇ）が知られている。例えば、Ｑ学習の場合、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）の一般的な更新式（行動価値テーブル）は以下の数式（１）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　数式（１）において、ｓｔは時刻ｔにおける環境を表し、ａｔは時刻ｔにおける行動を表す。行動ａｔにより、環境はｓｔ+1に変わる。ｒｔ+1はその環境の変化によってもらえる報酬を表し、γは割引率を表し、αは学習係数を表す。なお、γは０＜γ≦１、αは０＜α≦１の範囲とする。Ｑ学習を適用した場合、入力される造形許容温度が行動ａtとなる。
　数式（１）で表される更新式は、時刻ｔ＋１における最良の行動ａの行動価値が、時刻ｔにおいて実行された行動ａの行動価値Ｑよりも大きければ、行動価値Ｑを大きくし、逆の場合は、行動価値Ｑを小さくする。換言すれば、時刻ｔにおける行動ａの行動価値Ｑを、時刻ｔ＋１における最良の行動価値に近づけるように、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）を更新する。それにより、或る環境における最良の行動価値が、それ以前の環境における行動価値に順次伝播していくようになる。
　学習部２２２は、報酬計算部と、関数更新部とを備えている。報酬計算部は、状態変数に基づいて報酬を計算する。報酬計算部は、積層造形経路生成装置２００から出力された造形経路データに基づく造形結果の加工精度に基づいて、報酬ｒを計算する。例えば、造形経路データに基づく造形結果の造形精度が所望の造形精度より良い場合には報酬ｒを増大させる（例えば「１」の報酬を与える。）。他方、造形経路データに基づく造形結果の造形精度が所望の造形精度より悪い場合には報酬ｒを低減する（例えば「－１」の報酬を与える。）。
　造形経路データに基づく造形結果の造形精度は、公知の方法に従って抽出される。例えば、三次元測定機や表面粗さ測定器、画像寸法測定器などの機器を用いて測定された値が所望の造形精度以内か否かを判定することにより求める。
　関数更新部は、報酬計算部によって計算される報酬に従って、造形経路データに基づく造形結果の造形精度を満たす造形許容温度を決定するための関数を更新する。例えばＱ学習の場合、数式（１）で表される行動価値関数Ｑ（ｓt，ａt）を造形経路データに基づく造形結果の造形精度を満たす造形許容温度を算出するための関数として用いる。
　なお、本実施の形態では、学習部２２２が用いる学習アルゴリズムに強化学習を適用した場合について説明したが、これに限られるものではない。学習アルゴリズムについては、強化学習以外にも、教師あり学習、教師なし学習、又は半教師あり学習等を適用することも可能である。
　また、上述した学習アルゴリズムとしては、特徴量そのものの抽出を学習する、深層学習（Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を用いることもでき、他の公知の方法、例えばニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシンなどに従って機械学習を実行してもよい。
　なお、機械学習装置２２０は、積層造形経路生成装置２００が出力した造形経路データに基づく造形結果の造形精度を満たす造形許容温度を学習するために使用されるが、例えば、ネットワークを介して積層造形経路生成装置２００に接続され、この積層造形経路生成装置２００とは別個の装置であってもよい。また、機械学習装置２２０は、積層造形経路生成装置２００に内蔵されていてもよい。さらに、機械学習装置２２０は、クラウドサーバ上に存在していてもよい。
　また、学習部２２２は、複数の積層造形経路生成装置２００に対して作成されるデータセットに従って、造形経路データに基づく造形結果の造形精度を満たす造形許容温度を学習するようにしてもよい。なお、学習部２２２は、同一の現場で使用される複数の積層造形経路生成装置２００からデータセットを取得してもよいし、或いは、異なる現場で独立して稼働する複数の積層造形機械２０９から収集されるデータセットを利用して造形経路データに基づく加工結果の造形精度を満たす造形許容温度を学習してもよい。さらに、データセットを収集する積層造形経路生成装置２００を途中で対象に追加し、あるいは、逆に対象から除去することも可能である。さらに、ある積層造形経路生成装置２００に関して造形経路データに基づく造形結果の造形精度を満たす造形許容温度を学習した機械学習装置２２０を、これとは別の積層造形経路生成装置２００に取り付け、当該別の積層造形経路生成装置２００に関して造形経路データに基づく造形結果の造形精度を満たす造形許容温度を再学習して更新するようにしてもよい。
　また、機械学習装置２２０は、図２５に示したハードウェアによって実現可能である。プロセッサ１１がメモリ１２からプログラムを読み出して実行することで、状態観測部２２１および学習部２２２として動作する。
　以上の実施の形態に示した構成は、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、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
　１００　造形対象、１００ａ　第１の層、１００ｂ　第２の層、１０１　土台、１０２　天面、２００　積層造形経路生成装置、２０１　造形経路生成制御部、２０２　造形経路生成部、２０３　暫定造形経路生成部、２０４　細分層造形経路生成部、２０５　造形経路修正部、２０６　点造形経路変換部、２０７　造形順番決定部、２０８　造形シミュレーション部、２０９　積層造形機械、２１０　造形経路記憶部、２１１　造形結果情報記憶部、２２０　機械学習装置、２２１　状態観測部、２２２　学習部。

Claims (7)

  1. 　積層造形物を造形する単位となる層への分割を定義する層定義情報と造形経路の位置を制約する面である造形経路面とから、前記層を造形するビードの造形高さが上限値を超えないように前記積層造形物を前記層に分割して、分割した層を造形する経路である造形経路を生成する造形経路生成部と、
    　前記造形経路を前記造形高さが上限値と下限値との範囲内で複数の層を部分的に一括して造形する造形経路に修正する造形経路修正部と、を備えることを特徴とする積層造形経路生成装置。
  2. 　前記造形経路には前記造形経路で造形するビードの造形高さ情報が付加されており、
    　前記造形経路修正部は、
    　前記造形経路の一部であって前記造形高さが前記下限値より小さい部分を一括造形候補として抽出し、
    　前記一括造形候補の中で前記一括造形候補の造形と前記一括造形候補の上方に隣接する前記造形経路の造形とを合わせた造形の造形高さが前記上限値を超えない部分を、一括造形部分として抽出し、
    　抽出した前記一括造形部分についての前記造形高さ情報を、前記一括造形候補の造形と前記一括造形候補の上方に隣接する前記造形経路の造形とを合わせた造形の造形高さに更新し、
    　前記一括造形部分の上方に隣接する前記造形経路の部分を前記造形経路から削除することを特徴とする請求項１に記載の積層造形経路生成装置。
  3. 　前記造形経路生成部は、前記層定義情報と前記造形経路面とから、暫定的な造形経路である暫定造形経路を生成する暫定造形経路生成部と、
    　前記暫定造形経路におけるビードの最大の造形高さが前記上限値を超える前記層を選択し、前記選択した層を高さ方向に分割した細分層を設定した場合に設定した細分層の造形経路におけるビードの最大の造形高さが前記上限値を超えないように細分層を設定し、前記設定した細分層の造形経路を生成して前記選択した層の造形経路を置換する細分層造形経路生成部と、をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の積層造形経路生成装置。
  4. 　前記造形経路上に離散点を設定し、前記離散点を結ぶように前記造形経路を設けて造形経路を生成する点造形経路変換部をさらに備え、
    　前記離散点の間の前記造形経路の長さは互いに等しく、前記離散点の間の前記造形経路の長さはあらかじめ定めた値を超えないことを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の積層造形経路生成装置。
  5. 　造形順番決定部をさらに備え、
    　前記造形順番決定部は、前記造形経路を、下方の前記層から上方の前記層へと順番に取り出した際の層の上下関係がない範囲のものを次の出力候補とし、
    　積層記造形物が載置される土台に造形経路によるビードが乗せられた造形物の形状と時間経過に対する造形物の熱分布を模擬し、与えられた造形間移動経路による移動時間と造形経路のビードが乗る造形物の部分における最大温度を評価する造形シミュレーション部を備え、
    　前記次の出力候補の造形経路の各々について、最後に出力した造形経路の終点から次の出力候補の造形経路の始点までの移動経路を生成し、
    　生成した移動経路と所定の移動速度を基に前記造形シミュレーション部により移動時間を評価して取得し、
    　最後に出力した造形経路による造形後から前記移動時間が経過した時点の状態から、前記出力候補の造形経路によるビードが乗る造形物の部分の最大温度の前記造形シミュレーション部による評価を所定の経過時間を前記造形シミュレーション部に与えながら行うことでビードが乗る造形物の部分の最大温度が所定の造形許容温度まで下がるまでの冷却時間を計算し、
    　前記取得した移動時間と前期計算した冷却時間との和により前記出力候補の造形経路による造形を開始するまで造形待ち時間を計算し、
    　前記次の出力候補の造形経路の中で、前期計算した造形待ち時間が最小のものを出力する造形経路として選択し、
    　選択した造形経路を前記造形シミュレーション部に与えて前記造形シミュレーション部の状態を造形後の造形物の形状と熱分布の状態に更新し、選択した造形経路に対する移動経路、造形待ち時間、および造形経路を出力することを特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の積層造形経路生成装置。
  6. 　積層造形物を造形する単位となる層への分割を定義する層定義情報と造形経路の位置を制約する面である造形経路面とから、前記層を造形するビードの造形高さが上限値を超えないように前記積層造形物を層に分割して、分割した層を造形する経路である造形経路を生成する造形経路生成ステップと、
    　前記造形経路生成ステップで生成された前記造形経路をビードの造形高さが前記上限値と下限値の範囲内で複数の隣接する層を部分的に一括して造形する造形経路に修正する造形経路修正ステップと、を備えることを特徴とする積層造形経路生成方法。
  7. 　積層造形経路生成装置から出力される造形経路に基づく造形結果の加工精度を満たす造形許容温度を学習する機械学習装置であって、
    　前記積層造形経路生成装置が出力した前記造形経路、造形材料材質種別、および前記造形経路に基づく造形結果の造形精度を状態変数として観測する状態観測部と、
    　前記状態変数に基づいて作成されるデータセットに従って、造形結果の造形精度を満たす造形許容温度を学習する学習部と、を備えることを特徴とする機械学習装置。
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