JP2019200661A - シミュレーション装置 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は第1の実施形態によるシミュレーション装置の要部を示す概略的なハードウェア構成図である。シミュレーション装置1は、例えば工作機械を制御する制御装置に併設されたパソコンや、制御装置に有線/無線のネットワークを介して接続されたセルコンピュータ、ホストコンピュータ、エッジサーバ、クラウドサーバ等のコンピュータとして実装することができる。また、シミュレーション装置1は、工作機械を制御する制御装置として実装することができる。また、シミュレーション装置1は、例えば工作機械を制御する制御装置に併設されたパソコンや、本実施形態では、シミュレーション装置1を、工作機械2を制御する制御装置にネットワークを介して接続されたコンピュータとして実装した場合の例を示す。
なお、本発明のおける加工経路の変更には、更に指令単位の直線経路を円弧経路(GコードにおけるG02,G03等のコードにより指令される移動)へと変更することを加えても良い。
なお、三層以上の層を為すニューラルネットワークを用いた、いわゆるディープラーニングの手法を用いることも可能である。
2 工作機械
11 CPU
12 ROM
13 RAM
14 不揮発性メモリ
17,18,19 インタフェース
20 バス
21 インタフェース
34 シミュレーション部
70 表示装置
71 入力装置
100 機械学習装置
101 プロセッサ
102 ROM
103 RAM
104 不揮発性メモリ
106 状態観測部
108 判定データ取得部
109 ラベルデータ取得部
110 学習部
112 報酬計算部
114 価値関数更新部
122 意思決定部
Claims (5)
- 工作機械で行われるワークの加工における加工経路を変更するシミュレーション装置であって、
前記工作機械における前記ワークの加工をシミュレーションするシミュレーション部と、
前記加工経路の変更を学習する機械学習装置と、を備え、
前記機械学習装置は、
変更された加工経路を示す変更後加工経路データ、及びワークの加工条件を示す加工条件データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
前記変更された加工経路に基づいて前記シミュレーション部で実行されたシミュレーションの結果の内でワークの加工に掛かるサイクルタイムの適否を判定するサイクルタイム判定データを、加工経路の変更の適否判定結果を示す判定データとして取得する判定データ取得部と、
前記状態変数と前記判定データとを用いて、ワークの加工条件と、加工経路の変更とを関連付けて学習する学習部と、
を備え、
前記加工経路の変更は、前記加工経路を構成する指令単位の方向及び長さ又は座標値を変更する、
シミュレーション装置。 - 前記判定データ取得部は、更にシミュレーションのワークの結果の内で加工において前記工作機械に発生した衝撃を判定する衝撃判定データを、加工経路の変更の適否判定結果を示す判定データとして取得する、
請求項1に記載のシミュレーション装置。 - 前記学習部は、
前記適否判定結果に関連する報酬を求める報酬計算部と、
前記報酬を用いて、ワークの加工条件に対する加工経路の変更行動の価値を表す関数を更新する価値関数更新部と、
を備え、
前記報酬計算部は、前記サイクルタイムが短いほど高い報酬を与える、
請求項1又は2に記載のシミュレーション装置。 - 前記学習部は、前記状態変数と前記判定データとを多層構造で演算する、
請求項1〜3のいずれか1つに記載のシミュレーション装置。 - 工作機械で行われるワークの加工における加工経路を変更するシミュレーション装置であって、
前記工作機械における前記ワークの加工をシミュレーションするシミュレーション部と、
前記加工経路の変更を学習した機械学習装置と、を備え、
前記機械学習装置は、
変更された加工経路を示す変更後加工経路データ、及びワークの加工条件を示す加工条件データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
ワークの加工条件と、加工経路の変更とを関連付けて学習した学習部と、
前記状態観測部が観測した状態変数と、前記学習部による学習結果に基づいて、加工経路の変更を決定する意思決定部と、
を備え、
前記加工経路の変更は、前記加工経路を構成する指令単位の方向及び長さ又は座標値を変更する、
シミュレーション装置。
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