モデル学習によるボールエンドミル加工の高精度切削力予測

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概要

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• This paper deals with an accurate cutting force prediction method of ball end milling in non-horizontal tool movement. A model learning technique is introduced in order to enhance the applicable range of process simulation. Because ball end mill has complex shape of cutting edge, cutting situations vary widely according to the change of tool-workpiece interference region. A model learning based simulation framework is proposed to predict cutting force accurately. A procedure of the model learning is proposed by combining the quasi-Newton method and memory-based learning. The effectiveness of the model learning is demonstrated by making comparisons between experimental data and predicted cutting force

• 公益社団法人精密工学会の論文
• 2003-08-05

著者

• 小野里 雅彦

  大阪大

• 寺本 孝司

  大阪大学

• 小野里 雅彦

  北海道大学大学院情報科学研究科

• 小野里 雅彦

  北海道大学大学院

• 小野里 雅彦

  北海道大学

• 寺本 孝司

  大阪大学大学院

• 小野里 雅彦

  北海道大学大学院情報科学研究科システム情報科学専攻システム環境情報学研究室

• 小野里 雅彦

  東京大学工学部:(現)神戸大学工学部

• ONOSATO Masahiko

  Osaka University

• Onosato Masahiko

  School Of Engineering Osaka University

• Onosato Masahiko

  Department Of Computer Controlled Mechanical Systems Graduate School Of Engineering Osaka University

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